창원대학교 기계공학부 오용석 교수 연구팀이 KAIST 기계공학과 박인규 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 욕창 예방을 위한 피부 계면에서의 압력, 온도와 함께 습도의 연속적인 측정이 가능한 멀티 모달 센서 및 이동식 센싱 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다.

앞서 공동연구팀은 압력과 온도의 연속적인 모니터링을 구현하고 욕창 위험군 환자에 대해서 시스템의 유효성과 안정성을 평가했다. 

오용석 교수에 따르면 욕창은 뼈 돌출 부위에 지속적인 또는 반복적인 압력, 피부 온도 및 수분 증가로 인해 피부나 하부 조직이 국소적으로 손상되는 것을 말한다. 

좌식 후천성 욕창은 휠체어를 사용하는 척수 손상(SCI) 환자에게 흔한 질병이다. 척추 손상 환자는 하반신 마비로 인해 움직임이 제한되고, 피부의 압력 및 온도 인지가 제한돼 휠체어와 접촉하는 피부 인접면의 압력 과부화 및 온도, 습도 상승을 인식하지 못한다.

현재의 욕창 예방 프로토콜은 휠체어 사용자의 자세를 일정한 간격으로 변경해지속적인 압력 부하와 온도, 습도의 증가를 막는 것.

그러나, 피부에 걸리는 압력, 온도뿐만 아니라 습도에 대한 정량적인 의학 정보가 부족해 체계적인 관리의 어려움이 있어왔다. 

욕창은 뼈 돌출부에 주로 발생하며, 급속도로 진행돼 극심한 통증과 불편함을 유발하는 등 삶의 질을 떨어트리고 의료 시스템에 대한 경제적 부담을 증가시킨다.
 
따라서 효과적인 욕창 예방을 위한, 피부 인접면의 정량적인 압력, 온도뿐만 아니라  습도를 실시간으로 측정 가능한 센서도 필요하다.

위와 같은 욕창 예방 목적의 센서를 개발하기 위해서는 휠체어 환자의 피부 계면의 높은 압력을 측정하기 위해 높은 민감도, 기계적 안정성을 만족하며 환자의 자세 변경에 따른 욕창 관련 지표를 연속적으로 측정 및 추적 가능한 센서가 필요하다. 

또한 피부 부착 가능한 센서가 욕창 위험군 환자들에게 부착되기 위해서는 무선 기반의 센서 데이터 통신이 필요하지만 해당 사항들을 만족하는 욕창 예방용 센서 및 시스템의 경우 국내외적으로 아직 연구개발의 초기 단계에 있다. 

창원대 오용석 교수와 KAIST 박인규 교수 연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 피부 계면에서의 압력, 온도에 더해 습도를 연속적으로 측정가능한, 배터리-프리(battery-free), 무선 플랫폼과 이동식 시스템이 결합돼 휠체어 환자의 좌식 후천성 욕창 예방에 적합 센싱 시스템을 구현했다.

본 연구에서 제작된 멀티 모달 센서는 크랙 금속 박막 기반의 압력 센서와 NTC 써미스터(thermistor) 기반의 온도 센서, GSR(Galvanic skin response) 센서 기반의 습도 센서로 구성돼 있다. 압력 센서의 경우 고분자 박막으로 인캡슐레이션(encapsulation)된 크랙(crack) 패턴 기반의 금속 박막과 센서의 구조 설계를 통해 100kPa의 높은 압력하에서도 높은 민감도, 높은 선형성과 안정성을 동시에 갖는다.

압력센서와 통합된 온도 및 습도 센서는 피부 온도 변화에 따른 압력 센서의 출력 변화를 보정하며, 욕창 예방을 위한 피부 온도 및 습도의 연속적인 측정이 가능하게 됐다.

멀티 모달 센서는 무선, 무전원으로 작동 가능한 NFC 플랫폼 및 휠체어 기반의 이동식 시스템과 결합됐다. 

이동식 시스템의 경우 4개의 안테나가 휠체어와 결합돼 환자 피부의 여러 위치에 부착된 센서와 안정적인 파워 전달 및 데이터 통신이 가능하다.

휠체어가 정지하거나 이동하는 동안, 환자 피부의 뼈 돌출 부위에 부착된 센서에서 정량적인 욕창 관련 지표가 연속적으로 측정되며, 태블릿 PC등의 전자기기를 통해 실시간 모니터링 가능하다. 

창원대 기계공학부 스마트제조융합 전공, BK21 교육연구단 소속 오용석 교수는 “본 연구에서 개발된 멀티모달 센싱 시스템은 피부에 밀착돼 신체에 가해지는 압력, 온도 및 습도 등을 모니터링할 수 있는 헬스케어 모니터링 디바이스로 적용이 가능하다"며 "휠체어 기반의 이동식 센싱 시스템과 결합돼 하반신 마비환자의 주요 욕창 발생 부위에 대해 장기간 연속적으로 욕창 매개 변수 모니터링 이 가능하도"고 설명했다.

그러면서 "자세변화를 통한 압력 분산을 유도할 수고, 해당 생체 신호를 모니터링해 사용자의 건강 정보를 빅데이터, 머신 러닝을 이용한 자체 분석, 전문가 자문을 통해 조기 진단, 질병 예방을 할 수 있는 시스템으로 발전이 가능하다" 덧붙였다.

한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업과 산업통상자원부 시장선도를 위한 K-센서 기술개발사업, 과학기술정보통신부 Grand ICT연구센터 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.