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AI 웨어러블이 단일 센서로 5가지 생체 신호 추적

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.24 17:28
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이란의 과학자들이 인공지능을 활용해 다섯 가지 핵심 생체 신호를 지속적으로 추적할 수 있는 소형 웨어러블 기기를 개발했다. 이는 저렴한 건강 모니터링 기술의 발전을 의미한다. 이 기기는 금요일에 Scientific Reports에 발표된 논문에서 자세히 소개되었으며, 단일 센서 모듈을 이용해 심박수, 체온, 혈중 산소 포화도, 혈압, 호흡수를 측정한다.

Shahid Beheshti 의과대학의 Huriyesadat Sadeghi, Mojtaba Ahmadi, Davoud Rajabi가 이끄는 연구팀은 환자, 노인, 운동선수들 사이에서 증가하는 지속적 건강 모니터링 수요에 부응하기 위해 이 시스템을 설계했다. 이 기기는 고급 신호 처리 및 랜덤 포레스트 회귀 알고리즘을 활용해 전통적인 커프 없이 혈압과 호흡수를 추정한다.


임상 및 개인 사용을 위한 높은 정확도

테스트 결과, 이 기기는 대부분의 측정에서 95% 이상의 정확도를 달성했습니다: 혈중 산소 포화도 98.74%, 체온 98.56%, 심박수 95.47%, 호흡수 95.01%. 비침습적으로 측정하기 더 어려운 혈압 추정치는 수축기 혈압 94.20%, 이완기 혈압 92.68%로 임상적으로 허용 가능한 정확도에 도달했습니다.

생체 신호 추적 외에도, 이 기기는 측정값이 개인화된 임계값을 초과할 때 청각 알람을 통해 사용자에게 알리는 지능형 경고 기능을 갖추고 있습니다. 위급한 상황에서는 시스템이 실시간 생체 신호와 GPS 좌표를 긴급 연락처로 전송할 수 있습니다. 모든 데이터는 메모리 카드에 시간과 위치 정보가 기록되어 환자 이력 추적과 향상된 진단을 지원합니다.

컴팩트하고 비용 효율적인 설계는 이 기술을 개인 건강 추적과 원격 환자 모니터링 애플리케이션 모두에 적합하게 만듭니다. 의료 서비스 제공자는 수집된 데이터에 원격으로 접근할 수 있어, 병원 방문과 의료 비용을 잠재적으로 줄이는 동시에 만성 질환을 가진 환자나 수술 후 회복 중인 환자를 위한 실시간 치료 조정을 가능하게 합니다.

샤히드 베헤슈티 의과대학의 지원을 받은 이 연구는 데이터 수집 과정에서 17명의 자원봉사자가 참여했습니다. 연구팀은 민감한 건강 정보를 보호하기 위해 암호화 방법을 통합하여 강력한 데이터 보안을 강조했습니다. 웨어러블 건강 기술이 계속 발전함에 따라, 이와 같은 AI 기반 기기는 지속적인 건강 모니터링을 더 접근 가능하고 일상 생활에 통합되도록 만들기 위한 노력을 나타냅니다.

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Adobe는 수요일에 Photoshop, Adobe Express, Acrobat을 ChatGPT에 통합하여 사용자들이 챗봇 인터페이스를 벗어나지 않고도 대화형 명령어를 통해 무료로 이미지를 편집하고, 디자인을 생성하며, PDF를 수정할 수 있도록 했다.이번 통합은 매주 8억 명이 넘는 ChatGPT 사용자들에게 Adobe의 창작 도구에 대한 접근을 제공하지만, 데스크톱 버전에 비해 제한된 기능을 제공하며, 이는 챗봇을 제3자 디지털 서비스의 관문으로 전환하려는 OpenAI의 전략의 일환이다.이 파트너십은 5월에 네이티브 이미지 편집 기능을 출시한 Google의 Gemini AI에 맞서 두 회사를 위치시키는 동시에, Adobe에게는 ChatGPT의 방대한 사용자 기반에 대한 노출을 제공하고 회사가 “에이전틱 대화형 인터페이스”라고 부르는 것을 가능하게 한다.
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2025.12.11 등록
에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
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