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돌봄능력증진을 위한 환자로봇의 통증 및 감정 표현 기법에 대한 연구
이미란 (Miran Lee)(대구대학교 컴퓨터정보공학부 조교수) / miran at daegu.ac.kr
1. 본인의 연구에 대해서 대략적인 소개를 부탁드립니다.

- 안녕하세요. 대구대학교 컴퓨터정보공학부 컴퓨터공학전공 조교수로 근무하고 있는 이미란 입니다. 메릭에서 제 연구를 소개하게 되어 영광입니다. 저는 기계학습 및 인공지능 이론 등을 활용하여 의료/헬스케어 기기 개발, 환자 로봇을 위한 로봇의 감정 및 통증 체계 시스템에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 주요 연구분야로는, 돌봄 및 간호 교육 환경에서 환자의 요청을 조사하고 Caregivers나 학생들의 돌봄 기술을 향상시켜 필요에 따라 효과적으로 대응할 수 있는 능력을 개발하는 로봇과 교육 시스템을 개발하는 것입니다. 부가적으로 의료/헬스케어 관련된 연구로 웨어러블 기기를 이용한 스트레스 측정/예측 시스템, AI 기반 근활성도에 따른 보행 패턴 분석, 보조기기의 효용성을 평가하기 위한 Sense of Agency (자기주체감)에 대한 연구를 진행하고 있습니다.


2. 박사학위 논문으로 “고령자 돌봄 환경에서 간병인의 기술 향상을 위한 로봇 감정과 성격을 갖춘 간병인 훈련 보조 로봇을 개발”을 하셨는데요. 이에 대한 소개를 부탁드립니다.

돌봄 및 간호 교육(CNT: Care and Nursing Training)은 돌봄 환경에서 환자의 요청을 조사하고 훈련생의 돌봄 기술을 향상시켜 필요한 요청들을 환자에게 효과적으로 대응할 수 있는 능력을 개발하는 것입니다. 최근에 의료 및 보건의료 시스템의 발전에 따라 가정이나, 병원, 시설에서 질환을 가진 개인 환자의 요구와 간병이 필요한 Care-receiver의 삶의 질을 도울 수 있는 전문 돌봄/간호 인력을 양성하는 것이 필수적입니다. 기존의 CNT 프로그램은 영상, 책, 역할대행 위주로 진행되어 왔지만 실제 사람 (환자나 노인)을 대상으로 연습하는 것이 가장 효과적인 방법입니다. 하지만, 지속적으로 훈련할 환자를 모집하는 것에는 제한이 따르고 환자가 반복적인 테스트로 인해 피로감이나 지루함을 느낄 수 있기 때문에 연구 윤리적인 문제나 안전 문제도 동반하고 있습니다. 따라서, 우리는 대안으로 환자의 상태를 그대로 재현하는 환자모방로봇을 개발할 수 있습니다.

제안하는 환자 로봇 기반 간호 훈련 시스템의 세 가지 주요 목표는 (a) 효과적인 환자 로봇 기반 간호 교육을 제공하기 위해 로봇에서 얻은 정량적 데이터를 기반으로 결과를 심층적으로 해석하여 간호 기술의 효과를 더 잘 이해하는 것이며, (b) 환자 로봇이 느끼는 통증을 추론하여 훈련자에게 환자의 통증 상태를 직관적으로 제공하고, (c) 관절 케어 훈련을 위한 환자 로봇의 표정 기반 시각적 피드백 방법을 제공하는 시스템을 제안하는 것입니다.





(a) 환자 로봇의 어깨복합체 및 팔꿈치 관절 개발

구체적으로, 첫 번째 목표는 어깨와 팔꿈치 복합체를 포함하는 환자 로봇의 상지 개발을 개발하는 것입니다. 수년간 일본 의료 현장에서 경험한 전문가와, 경험이 전무한 학생들이 데이터 수집 과정에 참여하여 ROM (range of motion) 운동과 같은 관절 케어 작업을 수행하여 환자 로봇으로부터 관절 각도, 토크 등의 정량적 데이터를 수집했습니다. 로봇의 센서 데이터를 기반으로 결과를 다양한 관점에서 분석하고 해석하여 환자 로봇의 효율성과 실현 가능성에 대해 입증했습니다.





(b) 환자 로봇의 통증 추론

두 번째 목표는 환자 로봇의 통증 상태를 추론하는 방법을 제안하여 환자 로봇이 현재 통증 상태를 훈련자에게 제공하는 상호 작용 및 피드백 방식을 개선하는 것입니다. 로봇의 통증 및 케어 훈련에 대한 데이터들의 영향을 분석할 때 관련된 파라미터를 해석하는 데는 기존의 통계 분석이 적절했습니다. 그러나 돌봄 교육 시 훈련생의 간호 기술을 정량적으로 평가하고 로봇의 통증을 자동으로 인식하는 데에는 기존 방법에 한계가 있어서 이를 극복하기 위해 Fuzzy-Logic 기반의 통증추론의 방법을 제시했습니다.



(c) 아바타 기반의 로봇의 통증 및 감정표현

세 번째 목표는 간호 교육에서 로봇의 아바타를 개발하여 로봇의 감정과 고통 표현이 가능한 시스템을 개발하는 것으로, 이를 위해 실제 인간의 얼굴 영상을 기반으로 실시간으로 사용자의 감정을 추적하는 것을 제안합니다. 특히, 본 연구에서는 아바타의 얼굴 표정 표현을 위해 일본인 41명의 얼굴 표정 데이터베이스를 구축했으며, 2021년 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)에서 관련 연구 내용 및 결과를 소개할 수 있는 기회가 있었습니다.

(Webpage: https://sites.google.com/view/hci-du/open-database?authuser=0 참조).





결과적으로 로봇의 아바타는 케어 훈련 중 훈련자에게 지속적인 기분 전환과 통증 상태를 표현할 수 있었으며, 본 연구의 결과는 마비, 구축, 근력 약화 등 다양한 근육 및 관절 질환의 증상을 재현함으로써 간호 훈련 환경에서 사용되는 환자 로봇 개발에 새로운 길을 제시할 것으로 기대하고 있습니다. 또한 로봇의 감정 및 고통 표현 기법은 인간-로봇 상호작용 측면에서 케어 훈련에 대한 효율적인 피드백을 제공할 것으로 기대됩니다.



3. 이력이 컴퓨터공학, 전자공학, 정보이공학도 전공하신 걸로 되어 있습니다. 다양한 전공을 하신 배경과 현재 하시는 연구에 어떤 도움이 되었는지 궁금합니다.

- 학부 전공은 컴퓨터공학입니다. 컴퓨터를 좋아하고 전자기기를 좋아해서 선택한 전공이었는데 선택에 대한 후회를 해본 적이 한번도 없을 정도로 200% 만족하는 전공입니다. 만족한다는 것은 단순히 취업이나 진로에서 전망이 뚜렷한 분야여서가 아니고 제 성향과 제가 좋아하는 것들과의 어우러짐이 200% 일치한다는 것입니다. 석사 전공은 전자공학이었지만 세부전공은 생체신호처리이고 지도교수님 전공도 데이터베이스, 운영체제, 자료구조 등 전기전자S/W 였기때문에 컴퓨터공학과 큰 다름은 없었습니다. 전자공학을 선택해서 가장 큰 도움을 받았었던 것은 헬스케어 IoT를 연구할 때 임베디드 시스템, 전자회로설계 등 수업 내용들이나 접했던 경험들로부터 배경지식을 쌓았었기 때문에 연구에 상당한 도움이 됐었습니다. H/W, S/W, F/W를 모두 잘 할 수는 없지만 뗄 수 없는 관계들이어서 Background를 넓힐 수 있는 기회였습니다. 마지막으로, 박사과정 전공인 정보이공학 (Information Science and Engineering)은 컴퓨터공학을 포함하는 전공입니다. 일본에서는 “컴퓨터는 도구”이기 때문에 “컴퓨터공학”이 아닌 정보이공학, 혹은 정보공학 등의 학과명들로 존재합니다.


4. 도쿄 대학의 서비스 로봇 연구실에 대한 소개와 이곳의 연구활동에 대해서 소개를 부탁드립니다. (연구내용, 구성원, 비젼 등).

- Ritsumeikan 대학에서 박사를 졸업하고 곧바로 동경대학교 정밀공학과에서 박사후연구원을 시작했습니다. 일본에서 로봇으로 저명하신 Hajime Asama 교수님께서 이끄시는 Service Robotics 연구실은 로봇 뿐만 아니라 인간의 행동에 대한 분석, 행동에 따른 흔적 등을 인공지능 기술을 통해 측정하고 모델링하는 연구도 진행하고 있으며, Elderly Assist Motion 분석, SLAM, 재활 로봇, 서비스 로봇, 인터렉션 기법, 가상현실 등 다양한 연구 테마를 소규모 그룹 (3~5명)으로 구성하여 약 40명 정도의 연구인력이 있습니다 (22년 1월 기준으로).



저는 연구실에서 주로 보조기기의 효용성을 조사하기 위한 Sense of Agency (자기주체감)에 대한 연구와 제가 박사과정동안 진행했던 로봇의 감정/통증 체계에 대한 연구를 진행했습니다. 사실 동경대학에서는 박사후연구원으로 재직한 기간이 아주 짧습니다. 올해 3월1일자로 학교로 임용이 되면서 약 4개월정도 동경대 연구실 생활을 했기 때문에 적응하는 단계에서 이직을 하여 연구실에 대해서 총체적으로 알지는 못합니다. 하지만, 4개월 동안 경험했던 Service Robotics 연구실은 상당히 체계적이고 연구 환경이 질서 있게 자리잡혀있는 공간이라는 것은 확실히 알 수 있었습니다.

제가 연구했었던 “보조기기의 효용성을 조사하기 위한 Sense of Agency (자기주체감)에 대한 연구”에 대해 간략하게 소개를 해드리자면, 환자가 보조기기를 사용할 때 이 보조기기가 환자의 신체적인 활동을 개선시켜주는 것 뿐만 아니라 환자의 Sense of Agency (자기주체감)까지 향상시킬 수 있는지 분석하는 연구였습니다. 실험은 VR (가상) 환경에서 주어지는 Visual Stimulation (손을 뻗어 터치해야하는 박스 (하기의 그림 참조))을 피험자가 알아채지 못하게 임의로 높이를 수정을 하면서 수정된 높이에 따라 실제 손을 뻗은 위치와 Agency Rating을 측정하여 Modified visual stimulation이 Sense of Agency에 어떤 영향을 주는지 분석하는 연구였습니다. 앞으로도 지속적으로 VR 환경에서 다양한 변수의 Stimulation을 통해 실험 결과를 선보일 예정이고 실제 보조기기도 적용하여 연구를 할 계획입니다.



5. 영향을 받은 연구자가 많으실거 같습니다. 어떤연구자 분들의 어떤 영향을 받으셨는지 궁금합니다.

- 정말 많은 분들의 영향을 받고 도움을 받았습니다. 그 중에 첫째로 석사과정 지도 교수님이셨던 인하대 전자공학과 김덕환 교수님으로부터 연구 습관에 대해 많은 영향을 받았습니다. 교수님께서 논문 제출 직전까지도 문장 하나하나 꼼꼼하게 지도해주셨던 열정을 현재까지도 잊지 않고 있고, 저도 그런 열정을 뿜어낼 수 있는 교수가 되고 싶다고 다짐했던 계기였습니다.

연구에 대한 즐거움을 찾는 방법은 박사과정 지도교수님이셨던 Ritsumeikan 대학의 이주호 교수님으로부터 많은 영향을 받았습니다. 교수님께서는 연구라는 것에 언제나 즐거운 에너지를 품고 계시는 분입니다. “이 연구를 우리가 왜 해야하는 것인가?”등과 같은 단순하지만 쉽게 정의 내리지못하는 질문들을 학생들이 스스로 생각해보고 Motivation이 될 수 있도록 지속적으로 질문을 던져 해답을 찾게 해주십니다.

마지막으로는 연구뿐만 아니라 여러 방면에서 본받고 싶고 존경하고 있는 KIST 바이오닉스연구단의 윤인찬 박사님이 계십니다. 존재만으로도 힘이 되어 주시는 분이시고 박사과정을 진학하기 전에 안고있던 많은 두려움과 부담감들을 떨치도록 오로지 “연구”만 할 수 있게 환경을 만들어주셨습니다. “지는 것도 이기는 방법 중에 하나다”라고 말씀해주신 후로 항상 이기려고만 했던 아집들을 버릴 수 있었고 한 걸음 뒤에서 바라볼 수 있는 여유로움을 가지게 해주셨습니다.



6. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

- 무엇보다 성과가 나왔을 때 가장 큰 보람을 느끼는 것 같습니다. 특히, 일본 유학 중에 연구했던 내용과 업적 등을 인정받아 곧 4월에 개최될 일본기계학회 (日本機械学会, JSME, Japan Society of Mechanical Engineers) 연례 행사에서 여성미래상 (女性未来賞, Women’s Future Award) 수상에 선정되었습니다. 다른 상들보다 더 보람을 느꼈던 이유는 ‘박사과정동안 그래도 열심히 연구했구나’라는 것을 스스로 느낄 수 있었고 인정받았다는 것에서 자부심을 느낍니다.

- 하지만, 이전까지는 단순히 논문이나 수상, 특허 등의 성과가 나왔을 때 가장 큰 성취감을 맛봤지만, “나”라는 사람을 어필해야하는 입장이고, 내가 하고 있는 연구에 대해 소개하기 위해 항상 성과가 필요했었습니다. 하지만, 앞으로는 정량적인 성과가 아닌 실용적이고 사회에 도움이 되는 시스템들을 연구개발해서 정성적인 평가에서 우수한 평가를 받을 수 있는 연구를 해나가는 것이 가장 큰 목표이고, 그것을 이뤄냈을 때 더 큰 자부심과 보람을 느낄 수 있을 것이라 생각합니다.


7. 이 분야로 진학(사업)하려는 후배들에게 조언해 주신다면?

- 이 분야는 다양한 분들과 소통을 하면서 이뤄내야 하는 분야라고 생각합니다. 기계, 전기전자 H/W, S/W 등까지 다양한 지식이 필요합니다. 특히, 인간과 컴퓨터, 인간과 로봇 간의 상호작용 시스템을 연구개발하는 연구자는 가장 먼저 “인간”을 이해해야 하기 때문에 인문학적 소양도 꼭 함양해야하는 분야라고 생각합니다. 넓은 시야를 가지셨으면 좋겠습니다. 그리고, 제 개인적인 경험을 말씀드리자면, 어렸을 적부터 저의 아버지께서 ‘불위야 비불능야’라는 말을 강조하셨습니다. 인간의 힘으로 할 수 있는 것은 못하는게 아니라 안하는 것이라는 맹자의 말씀입니다. 대학이나 대학원에서 질 높은 교육을 받은 후에도 우리가 습득한 내용을 연구실 또는 실무현장에서 활용하기 어려워하고 대외활동에 소극적인 것은 도전에 대한 막연한 두려움이지 능력의 문제가 아닐 것입니다. 다양한 대외활동, 공모전 등을 도전해보시면서 그 두려움을 먼저 깨보시는 것을 적극적으로 추천드립니다.


8. 앞으로 진행할 연구 방향이나 목표가 있으시다면?

- 현재 진행하고 있는 스트레스 측정이나 환자로봇 등을 더 나아가 개인맞춤형으로 집중하는 기술을 개발하는 것이 중장기적 목표입니다. 사용자의 경험과 성격에 초점을 맞춰서 시스템을 선진화하는 연구를 해나가려고 합니다.


9. 다른 하시고 싶은 이야기들

- 읽어주셔서 감사합니다. 메릭 신진연구자 서면 인터뷰를 하게 되어 영광이었고, 지난 몇 년간의 대학원 생활과 연구활동에 대해 되돌아 볼 수 있는 계기였습니다. 한국에서의 또 다른 학교 생활, 연구 활동을 열심히 해나아가도록 하겠습니다.


* 이미란 교수의 최근(대표)논문

- Miran Lee, Joo-Ho Lee, and Deok-Hwan Kim, “Gender Recognition using Optimal Gait Feature based on Recursive Feature Elimination in Normal Walking,” Expert Systems with Applications, vol. 189, no. 116040, pp. 1-14, Mar. 2022.

- Miran Lee and Joo-Ho Lee, “A Robust Fusion Algorithm of LBP and IMF with Recursive Feature Elimination Based ECG Processing for QRS and Arrhythmia Detection,” Applied Intelligence, vol. 52, pp.939-953, May 2021.

- Miran Lee, Dinh Tuan Tran, and Joo-Ho Lee, “3D Facial Pain Expression for a Care Training Assistant Robot in an Elderly Care Education Environment,” Frontiers in Robotics and AI, vol. 8, no. 42, pp.1-15, Apr. 2021.

- Miran Lee, Ko Ameyama, Hirotake Yamazoe, and Joo-Ho Lee, “Necessity and Feasibility of Care Training Assistant Robot (CaTARo) as Shoulder Complex Joint with Multi-DOF in Elderly Care Education,” ROBOMECH Journal, vol. 7, no. 12, pp. 1-12, Mar. 2020.

- Miran Lee, Kodai Murata, Ko Ameyama, Hirotake Yamazoe, and Joo-Ho Lee, “Development and Quantitative Assessment of an Elbow Joint Robot for Elderly Care Training,” Intelligent service robotics, vol. 12, no. 4, pp. 277-287, Oct. 2019.

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