MSR

MSR (Medical Service Robot)

최근 의료 현장 업무 환경 악화에 대한 해결책으로 의료로봇과 같은 의료서비스에 대한 연구가 활발하다. 의료 서비스 로봇은 수술 후 환자 케어 서비스, 병실환경 모니터링, 의료케어 서비스와 같은 의료 서비스를 환자에게 제공하는 장치이다. 의료 서비스 로봇은 병실을 이동하며 환자들과 의사소통하며 환자의 상태를 모니터링하는 기능을 가지고 있다. 이러한 환경에 적용될 수 있는 저전력 임베디드 플랫폼 기반으로 환자와 소통할 수 있는 인터페이스, 환자의 상태를 모니터링하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

의료로봇에 탑재될 수 있는 의료장비 모니터링 시스템을 개발하였다. 이는 카메라 영상정보에서 의료장비를 인식하고 필요한 데이터를 추출하는 기술을 포함한다. 의료장비 인식의 정확도를 향상시키기위해 심층 신경망 기반의 영상 처리를 구현하였다. 또한, 의료로봇의 이동성을 위해 크기와 저전력성을 고려하여 임베디드 플랫폼에서 경량 심층 신경망 기반의 의료장비 인식 기법을 개발하였다. 부산대학교병원과 협력하여 데이터세트를 수집하고, 수집된 데이터세트를 이용한 Object detection, OCR(Optical character recognition), Image segmentation 기법을 경량 심층 신경망으로 구현하여 저전력 임베디드 플랫폼에 사용될 수 있도록 하였다. 이동성을 고려한 의료로봇에 탑재되기 위하여 크기와 소비 전력의 최적화를 이뤄냈다.

손목에 착용 가능한 제스처 인식 기반의 임베디드 디바이스를 개발하였다. 소형화가 용이한 저사양 프로세서를 활용해 휴대용 하드웨어 플랫폼을 개발하고, EMG(Electromyography) 센서를 이용해 제스처를 통한 제어 인터페이스를 개발하였다.

사용자의 제스처를 인식하기 위하여 EMG 센서 데이터를 사용하였다. 센서 데이터 기반의 제스처 인식 정확도를 향상시키기 위해 EMG 센서 데이터세트를 수집하고, 심층 신경망을 이용하여 개별적인 제스처 인식을 개발하였다. 또한, 손목에 착용 가능한 디바이스에서 제스처 인식 추론기를 탑재하기 위해 온디바이스 심층 신경망을 위한 경량화 기술을 개발하였다. 기존 사용되는 모델 구조의 변경과 양자화를 통한 온디바이스 심층 신경망 기술을 개발하였다. 이러한 연구 및 개발을 통하여 착용성과 기능성이 높은 의료로봇 제어 인터페이스 디바이스를 개발하였다.