“딥러닝 기술로 비만 징후 조기 감지”

을지대학교 의예과 2학년 김혜원씨 SCIE 저널에 공동1저자로 논문 등재

[이데일리 이순용 기자] 을지대학교 의예과 2학년 김혜원씨가 SCIE 저널인 ‘Experimental Neurobiology’에 공동 1 저자로 ‘혁신적인 3D 모션 캡처 및 딥러닝 기술을 통한 비만 조기 징후 감지’라는 논문을 게재했다.

김씨는 을지대학교와 기초과학연구원(IBS)간의 의사과학자 양성 협력과정을 통해 진행된 2023 동계 연구인턴십 프로그램에서 IBS 기초과학연구원 생명과학분야의 인지 및 사회성 연구단(단장 이창준)이 진행 중인 프로젝트에 참여했다.

논문은 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 학습하는 딥러닝 기술을 의료 분야에 활용해 비만을 조기에 감지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발, 소개하고 있다.

연구팀은 고지방식이 비만에 미치는 영향을 파악하기 위해 고지방식과 표준식을 각각 다른 쥐 그룹에게 제공하고, 두 그룹 간의 차이를 비교했다. 또한, 고지방식을 섭취한 쥐 그룹이 어떤 행동 패턴을 보이는지 3D로 기록하여 시간에 따라 데이터를 추적, 분석했다.

이 과정에서 LSTM(Long short-term memory) 딥러닝 기술로 쥐의 움직임 데이터를 시간에 따라 분석하여 행동만으로 어떤 형태의 음식을 섭취한 쥐인지 구별해내는등 비만과 관련된 행동패턴을 감지할 수 있었다.

현대사회에서 주요 건강위협요인인 비만은 주로 부적절한 식이습관이 원인이다. 비만의 조기 징후를 파악할 수 있는 이번 논문으로 비만의 예방 및 관리뿐 아니라 다양한 건강상태의 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

을지대학교 기초의학과장 이명신 교수는 “의예과 학생이 재학중에 SCIE 논문의 주저자로 등재되는 것은 매우 이례적인 일”이라며 “앞으로도 의사과학자 양성을 위해 다양한 교육 및 연구 프로그램을 운영할 계획”이라고 밝혔다.

연구팀은 고지방식이 비만에 미치는 영향을 파악하기 위해 고지방식과 표준식을 각각 다른 쥐 그룹에게 제공하고, 두 그룹 간의 차이를 비교했다. 이 두 그룹 간의 차이를 비교하기 위해, 쥐의 움직임을 3D로 기록하여 데이터를 수집하고 이를 기초로 두가지 신경망 모델을 훈련시키는 실험을 진행했다. 실험을 통해 연구팀은 고지방식이 쥐의 비만과 행동 패턴에 미치는 영향을 분석하고 쥐의 행동 패턴만으로도 어떤 식단을 섭취했는지를 식별할 수 있었다.

이순용 (sylee@edaily.co.kr)