“당신 팔의 경직도는 ?”… 로봇이 경직도 정량 진단

UNIST 강상훈 교수팀, 측정 신뢰도 저해 원인 규명과 보정 기술 제시

산재·뇌졸중 환자 재활적용 기대, 재활분야 상위 3% IEEE TNSRE 게재

팔의 뻣뻣함을 의사의 손끝 감각에 의존하여 진단하던 상지 경직의 진단 방식에 변화가 예고되고 있다.

국내 연구진이 경직 정도를 더 정확한 수치로 표현해 진단할 수 있는 로봇 기술을 개발했기 때문이다.

UNIST 기계공학과 강상훈 교수팀은 환자의 팔에 미세한 힘을 가한 뒤, 이에 대한 움직임 반응을 측정해 경직 상태를 수치화하는 기술을 새롭게 개발했다. 비숙련자도 수 분 내에 정량적 진단을 내릴 수 있도록 설계돼 맞춤형 재활치료 설계와 산재 보상 기준 마련에 도움이 될 전망이다.

UNIST 강상훈 교수. UNIST 제공

연구팀은 2자유도 직접구동 로봇을 활용해 이 기술을 검증했다. 연구에 따르면, 직접구동 구조에서도 작지만 유의미한 관절 마찰이 남아 있어 측정 결과에 영향을 미쳤다. 이는 마찰이 적다고 알려진 재활 로봇의 대표 모델인 MIT의 마누스(Manus)와 같은 구조에서도 측정 신뢰도 저하 요인이 존재할 수 있음을 보여주는 결과다.

또 연구팀은 이 같은 잔여 마찰이 사람 팔의 비선형 반응처럼 보이게 하는 주요 원인이라는 점을 실험을 통해 최초로 확인했다. 기존 연구에서는 낮은 선형성이 낮은 신뢰도로 이어졌는데, 이를 사람 팔의 비선형성 탓이라 여겼었다.

연구팀은 IMBIC(Internal Model Based Impedance Control) 제어 전략을 적용해 로봇 시스템의 잔여 비선형 마찰을 거의 100% 보상했고, 팔의 움직임이 선형적으로 거동해 높은 신뢰도를 얻을 수 있음을 실험으로 입증했다.

황성일 연구원은 "기존 로봇 기반 경직도 측정 기술은 신뢰성과 비선형성 문제 때문에 널리 활용되지 못했는데, 이번 연구를 통해 이 문제의 원인이 사람 팔이 아니라 로봇 시스템 내부의 잔여 마찰임을 규명했다"며 "이를 보정하는 기술을 통해 경직도 측정의 신뢰성과 정확도를 획기적으로 끌어올릴 수 있게 됐다"고 설명했다.

황성일 연구원. UNIST 제공

근육 경직(spasticity)은 뇌졸중, 산재 신경손상 등으로 인한 대표적인 상지 운동 장애다. 기존에는 경직 정도를 의료진이 환자의 팔을 손으로 직접 움직이며 감각에 의존해 평가해 왔다. 하지만 이 방식은 숙련도에 따라 편차가 크고, 관절 간 또는 방향별로 달라지는 움직임 특성을 구분하기 어려운 한계가 있었다.

상지 경직도 측정 방법과 본 연구 기반의 신뢰도 향상 결과.

강상훈 교수는 "환자 상태를 정량화해 추적할 수 있어 재활 치료 설계, 산재 보상 기준 마련 등에 도움이 될 것"이라며 "2026년 개원 예정인 울산 산재전문 공공병원과의 협업을 통해 실제 의료 현장 적용 가능성도 높일 계획"이라고 설명했다. 강 교수는 현재 미국 메릴랜드대학교 의과대학의 겸임교수로도 재직 중이다.

이번 연구는 UNIST 황성일 연구원이 제1저자로, 강현아 박사가 공동 저자로 참여했다.

연구 수행은 과학기술정보통신부 한국연구재단 미래유망융합기술파이오니어 사업, 범부처 전주기의료기기 개발사업단, 국립재활원 재활로봇중개연구용역 등의 지원을 받아 이뤄졌다.

연구 결과는 재활의학 분야 상위 3% 학술지인 IEEE 신경시스템과 재활공학 회보(IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering) 3월 26일 출판됐다.

영남취재본부 김철우 기자 sooro97@asiae.co.kr