메디컬-바이오 컨버전스
한국은 현재 세계에서 가장 빠른 노인인구 증가율을 보이고 있다. 2019년에는 65세 이상의 노인 인구가 전체 인구 중 14% 이상을 차지할 것으로 전망되고 있으며 2001년 전체 질병 중에 만성질환의 비율이 80%를 넘는 것으로 집계되었다. 이러한 사회적인 현상에 비추어 최근 정부차원에서는 다양한 의료 정책을 수립하고 있으며 IT 분야에서도 이러한 사회적인 트렌드 변화를 반영하여 헬스케어 영역에서 새로운 비즈니스 기회를 찾기 위해 유비쿼터스 헬스케어 및 바이오메디컬 IC 영역에 대한 연구를 활발히 시도 중에 있다.
글 : 유회준 교수 / 전기 및 전자공학과
한국과학기술원 / www.kaist.ac.kr
U-헬스 시대의 도래
새로운 의료 패러다임인 유헬스(u-Health) 시대가 도래하고 있다. 유헬스는 홈네트워크 상의 장치나 휴대용 장치 등을 통해 생체정보를 실시간으로 모니터링하고 자동으로 병원 및 의사와 연결하여 "언제, 어디서나" 진료 및 치료가 가능한 서비스를 지칭한다. 유헬스 서비스의 시작으로 병원에서 단발성 치료에 국한되었던 기존 서비스가 이제는 가정 등 실생활 전 영역에서 평생에 걸쳐 제공되어 시·공간적으로 확대되었다. 유헬스 시대의 도래를 예견한 인텔, IBM 등 글로벌 IT기업은 이미 이 분야에 진출하였거나 사업을 확장하고 있다. 유헬스는 신성장산업으로서의 중요성뿐만 아니라 노인의료비가 급증하고 있는 한국경제의 현실에서 의료비 절감의 주요 수단이 되기도 한다.
유헬스가 급격히 성장하게 된 가장 큰 배경은 사회 고령화 문제를 들 수 있다. 국내의 경우 2000년에 65세 이상의 인구가 7.2%로 이미 고령화 사회에 접어들었고, 향후 2019년에는 14.4%, 2026년에는 20%로 초고령 사회에 도달할 것으로 예측하고 있다. 또한 사회 노령화로 노인들의 의료 환경 조성이 절실히 요구되며, 심장병, 당뇨 등 만성질환이 증가하고 있는 추세이다. 이 외에도 의료비 상승, 새로운 질병과 신체적 장애 증가, 의료 시스템의 과부하 등이 유헬스가 발전하게 된 큰 요인이라 할 수 있겠다.
그림 2와 그림 3은 유헬스 서비스 이용에 대한 향후 시장규모를 20~60대를 기준으로 예측한 결과이다. 먼저 유헬스 서비스 이용자 수는 약 1,420만 명으로 예측되었고, 이중 의료기관 제공 서비스 이용자가 1,160만 명, 개인 가입형 서비스 이용자가 260만 명이 될 것으로 전망된다. 또한, 유헬스 서비스와 장비 매출규모는 2조650억원에 달할 것으로 예측되며, 이중 의료기관 제공형 시장은 1조800억원, 개인 가입형 시장은 9,850억원으로 성장할 것으로 전망된다.
바이오메디컬 IC의 중요성
유헬스 서비스를 구현하기 위한 구성요소는 그림 4와 같이 크게 세 가지로 분류될 수 있다. 이중, 'Medical BAN'은 사람의 생체신호를 수집하고, 이를 처리/전송하는 영역으로 유헬스의 핵심이자 기본이 되는 기술이라 할 수 있다.
생체신호를 언제, 어디서나 수집, 분석, 전송하기 위해서는 인체에 착용하거나 입는 형태, 또는 몸속에 심는 형태의 센서, 프로세서, 송수신기 등이 필요하다. 뿐만 아니라 오랜 시간 동안 지속적인 처리를 위해 전력소모가 작아야 하며, 사람의 활동이나 움직임에 제약을 주어서는 안 된다. 이를 위해 바이오메디컬 시스템의 경량화, 소형화, 저전력화가 필요한데, 이는 바이오메디컬 IC를 통해 실현 가능하다.
바이오메디컬 IC의 분류 및 기술동향
바이오메디컬 IC는 그림 5와 같이, 생체정보를 수집하는 센서, 수집된 정보로부터 유효 데이터를 추출하고 건강상태를 분석하는 시그널 프로세싱, 분석된 정보를 송수신 하는 커뮤니케이션으로 분류될 수 있으며, 추가적으로 신체에 직접 물리적인 힘이나 전기적 자극을 주는 액추에이터가 있다.
센서
인체에서 측정할 수 있는 생체정보에는 심전도(ECG), 호흡, 체온, 움직임, 혈압, 혈중산소포화도, 피부저항, 뇌파(EEG), 근전도(EMG), 폐음, 심음 등 다양한 형태의 신호가 있으며 이러한 생체정보들은 소형의 전위센서, 압력센서, 온도센서, 가속도센서, 광센서, 음향센서 등을 통하여 측정할 수 있다. 그림 6은 인체에서 측정 가능한 생체정보 예시를 보여준다.
생체 전기신호 센싱에 사용되는 센서는 일반적으로 전극(Electrode)이며 최소한 한 쌍의 전극이 필요하다. 인체에 부착한 두 전극 사이에서 감지되는 전위차인 생체전위신호(Biopotential Signal)는 그 크기가 수 mV 또는 수 μV 정도로 매우 작은 경우가 대부분이다. 따라서 크기를 수 V 정도로 증폭하기 위해서 아날로그 전자회로로 구현하는 생체전위증폭기(Biopotential Amplifier)를 사용한다. 이때 생체전위신호의 주파수 특성에 맞춰 증폭기의 대역폭을 설정하여 불필요한 잡음의 유입을 방지하여야 한다. 증폭한 생체전위신호는 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 사용하여 디지털 신호로 변환된다.
시그널 프로세싱
현재 개인의 건강 상태를 모니터링 할 수 있는 시스템은 크게 두 가지 방법으로 구현되어 있다. 첫 번째는 하나의 하드웨어 모듈에 여러 개의 센서를 부착하는 형태이다. 하지만 이 방법은 손목 등의 인체 한 부위에서만 생체 신호를 수집하기 때문에 정확한 생체 신호를 수집하기가 힘들며, 이미 고정된 형태이기 때문에 다양한 센서를 추가하는데 많은 어려움이 따른다. 또한, 한 개의 컨트롤러에 모든 센서가 종속되어 있어, 컨트롤러가 처리해야 하는 일의 부담이 크기 때문에 고성능의 컨트롤러가 필요하다.
두 번째는 독립적인 스마트 센서 노드를 사용하는 방법이다. 각각의 노드는 센서, CPU, 메모리와 OS 모듈을 갖추고 있으며, 주기적으로 생체 데이터를 수집하여 목적지에 데이터를 스스로 보낼 수 있는 능력을 갖추고 있다. 각 노드에서 수집된 데이터는 적당한 네트워크 시스템을 통해 중앙 컨트롤러로 전달되고, 중앙 컨트롤러는 수집된 데이터들을 저장하고 처리하는 역할을 담당한다. 각각의 노드가 데이터를 수집하고, 처리하는 능력을 갖고 있으므로 중앙의 컨트롤러는 상대적으로 고성능일 필요는 없다. 이 시스템은 첫 번째 방법과는 달리 센서 노드들을 쉽게 추가 및 제거할 수 있으므로 다양한 데이터를 수집해야 하는 응용 분야에 적합하다.
생체정보 처리를 위한 프로세서나 컨트롤러 개발의 핵심은 '저전력' '압축' '암호화' 기술이다. 지속적인 생체정보 처리를 위해 항상 몸에 부착하거나 입는 형태의 휴대용으로 개발해야 하며, 이에 따라 배터리의 사용시간을 늘리기 위해 저전력으로 만드는 것이 유리하다. 또한 더 많은 정보를 처리하고 저장하기 위해 데이터의 압축이 필요하며 개인 생체정보의 외부 유출을 막기 위해 암호화 기술이 필요하다. 그림 7은 생체신호 프로세싱을 위한 시스템 구성을 보여준다.
커뮤니케이션
전자기기가 소형화, 저전력화 됨에 따라 기존의 핸드헬드 디바이스들이 웨어러블 디바이스로의 진화를 거듭하고 있다. 이러한 웨어러블 디바이스들의 발전과 함께 사람들은 이들 간의 효율적인 통신을 하기 위한 인체영역 네트워크 구성에 관심을 집중하고 있다.
기존에 이루어진 인체영역 통신 방법으로는 크게 세 가지 방법이 존재한다. 첫 번째 방법은 무선 주파수(RF)를 이용한 통신방법인데, 이는 기존에 존재하는 RF 기술을 인체영역 네트워킹에 적용한 것으로서 특별히 우리 인체에 최적화된 통신기법은 아니다. 따라서 외부 간섭에 취약하고 전력소모가 매우 크다는 단점을 가지고 있다. 두 번째 방법은 유선 통신을 이용하는 것이다. 이는 모든 장치들을 와이어로 직접 연결하는 방식으로 시스템의 복잡성이 매우 증가하고 사람의 활동이나 움직임에 큰 제약을 준다. 마지막으로, 인체를 직접 데이터 전송 채널로 이용하는 인체매질 통신방법이 있다. 이 방법은 우리 인체를 직접 통신채널로 이용하는 것으로, 최적화된 통신 변조기법을 찾고 적용할 수 있다면 그 어떠한 방법보다도 효율적일 수 있다.
인체라는 매질은 어디서든 항상 찾을 수 있고 특히, 웨어러블 디바이스의 특성상 인체와의 접촉이 필연적이므로 인체를 통신 채널로 이용할 수 있다면 효율적인 네트워크 구성이 가능해진다. 또한 인체매질 통신은 Near-Field Coupling을 이용하기 때문에 송신기로부터 나오는 대부분의 신호흐름이 인체영역으로 제한된다.
따라서 외부와의 신호 간섭이 적고 저전력으로 구현할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 무엇보다 손쉬운 인터페이스를 제공함으로써 사용하는 데에 있어 매우 편리하다. 그림 8은 인체매질 통신을 이용한 유헬스 시스템 구현 예시를 보여준다.
바이오메디컬 IC를 이용한 건강관리 시스템
앞서 설명한 바이오메디컬 IC들을 이용하여 구현할 수 있는 대표적인 시스템으로는 웨어러블 헬스 모니터링 시스템과 인공장기(Artificial Organs/Prosthesis) 등을 들 수 있다.
웨어러블 헬스 모니터링 시스템
웨어러블 헬스 모니터링 시스템은 국내보다 미국, 프랑스 등 해외에서 더 많은 연구개발이 진행되어 왔다. 미국의 비보메트릭스(Vivometrics)사에서 개발한 라이프셔츠(LifeShirt), 스탠퍼드대와 나사(NASA)가 공동으로 개발한 라이프가드(Life Guard) 등이 웨어러블 헬스 모니터링 시스템의 대표적인 예라 할 수 있다.
국내에서는 ETRI(한국전자통신연구원)에서 2007년에 ‘바이오셔츠‘라는 웨어러블 헬스 모니터링 시스템을 선보였다. 바이오셔츠는 전도성 천을 이용한 전위센서를 내장하고 있는 의복으로 심전도, 운동량, 체온, 호흡 등에 대한 정보를 측정할 수 있다. 이러한 정보를 처리하여 외부로 전송하기 위해서는 반도체 칩으로 구현된 신호처리 모듈과 이를 옷에 장착하는 과정이 필요하다. 신호처리 모듈에는 메모리도 함께 포함되어 있으며, 이를 이용해 측정한 데이터를 저장한 후에 PC와 연결해 분석하는 것이 가능하다.
KAIST 연구팀에서는 옷감에 바로 회로를 적용시키는 형태의 P-FCB(Planar-Fashionable Circuit Board)를 개발했다. 의류 제작 기법 중의 하나로 옷감에 디자인한 무늬를 잉크로 입히는 실크 스크린이라는 기술이 있다. 이는 반도체 산업의 인쇄회로기판(PCB) 공정기술과 비슷한 개념으로, 크게 3가지 과정으로 나누어진다. 즉 직물 위에 회로를 입히는 직물형 인쇄회로기판 제작, 그 회로를 통해 원하는 동작을 가능하게 하는 반도체 칩 설계, 그 칩을 회로 위에 올려놓고 고착시키는 칩의 본딩과 패키징 과정이다. 이 기술은 세탁에도 잘 견딜 수 있는데, 수십 번 이상의 강한 손세탁에도 그 기능을 그대로 온전하게 보존하는 안정성을 나타내고 있다. 그림 11은 P-FCB를 이용하여 구현한 반창고 형태의 웨어러블 센서와 그 착용 모습을 보여준다.
인공장기
대표적인 인공장기로는 심장박동기(Cardiac Pacemaker)를 비롯하여 손상된 청각 기능 회복을 위한 인공와우(Cochlear Implant), 현재 그 연구가 활발히 진행되고 있는 인공 시각 장치(Artificial Retina) 등이 있다.
이중, 인공와우는 청각이 손실된 환자의 청력을 회복하기 위하여 외부의 마이크를 통해서 들어온 음성 신호를 전기 신호로 바꾸어 환자의 와우에 전기적으로 자극하여 청력을 보조하는 인공 신경 장치이다.
인공와우는 1982년 호주의 Cochlear사에 이어 미국의 Advanced Bionics사, 오스트리아의 Med-El사 등 3개 회사가 상용화에 성공했다. 그림 12와 그림 13은 각각 국내 회사인 (주)뉴로바이오시스에서 개발한 인공와우 시스템과 KAIST 연구팀에서 개발한 디지털 보청기 칩을 보여준다.
미래 전망
국내 IT 기술은 이미 세계 최고 수준에 달하며, 디지털 기술의 발달로 IT 서비스의 단순한 정보전달이 아닌, IT 기술과 다양한 산업의 융합으로 인한 새로운 형태의 제품과 서비스가 만들어 지고 있다. 질병의 양상도 당뇨병, 고혈압, 비만 등의 만성병 즉, 생활습관 병의 급증으로 병을 치료한 후 건강한 상태로 되돌아가는 형태가 아닌 지속적인 치료 및 관리가 필요한 경우가 대부분이다. 또한 만성병 이외의 타 질환도 수술, 집중 치료 등의 의료기관 내에서 수행되어야 하는 급성치료기를 지난 후에는 완전 회복 시까지 가정에서 관리하는 것이 환자에게는 안락함 측면에서, 의료기관에는 수익 측면에서 요구되고 있어, 기존의 병원중심의 진료가 아닌 환자 중심의 진료에 대한 요구가 증대되고 있다. 이와 같은 의료정보시스템의 최근 변화는 환자를 중심으로, 환자의 평상시 자료를 진료에 활용할 수 있는 유헬스케어 서비스의 도입을 촉진하고 있으며, 이를 실현하기 위한 바이오메디컬 IC 기술은 우리의 삶에 지대한 영향을 미칠 수 있는 핵심 기술로 성장할 것으로 전망된다.
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