뇌졸중 환자 손목의 뻣뻣함을 정확히 측정하고 진단하는 로봇기술이 개발됐다.또 이 기술이 적용된 재활 로봇은 사람 손목과 아래팔의 뻣뻣함을 과학적으로 측정했는데, 감각에 의존하던 진단이 정확해져 재활치료 효과도 크게 높일 수 있을 것이라는 전망이 나온다.
UNIST는 기계항공 및 원자력공학부 강상훈 교수가 손목과 아래팔의 기계적 저항을 로봇이 정량적으로 측정할 수 있는 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.
지능형 제어기법과 시스템 식별 방법을 결합한 이 기술 이름은 'dIMBIC 기반 기법(dIMBIC-based method)'이다.
강 교수는 "이 기술은 뇌졸중 같은 신경질환의 정량적·객관적 진단을 보조하는 데 활용할 수 있다"며 "산재병원을 비롯한 재활병원 등에서 환자나 장해 맞춤형 정밀로봇 재활의 새 장을 여는 데 기여할 것"이라고 기대했다.
뇌졸중은 세계적으로 연간 1,500만 명에게 발생하는 신경질환이다.뇌졸중 환자의 손목 같은 관절에는 경직이 나타나며, 근육과 인대 등에 변화가 발생해 뻣뻣해진다. 경직으로 인해 관절이 뻣뻣한 정도인 '기계적인 저항'을 임상적으로 평가하는 방법은 그동안 보통 임상 전문가의 손 감각이나 경험에 의존해왔다.
연구진이 개발한 기술은 로봇으로 이런 한계를 극복했다.
먼저 로봇이 손목과 아래팔에 작게 진동하는 힘을 가하고 이와 동시에 손목과 아래팔 관절 움직임과 힘을 측정한다. 힘과 움직임의 측정치를 이용해 기계적인 저항을 정확하고 객관적·정량적이며, 높은 신뢰도를 가지고 계산하는 방법을 개발한 것이다.
연구진은 세 3방향 회전을 측정해 세 방향 각각과 다른 방향 간 결합한 기계적 저항값을 알아냈다.
강 교수는 "이번 연구로 이제까지 알려지지 않았던 손목과 아래팔의 세 방향 회전의 기계적 저항을 측정해 생체역학적·신경생리학적으로 중요한 기초자료를 제공했다"며 "세계 최초로 정상인 손목과 아래팔의 기계적 저항값을 측정했고 이 자료는 환자 대상 연구의 기준값으로 사용 가능할 것"이라고 전망했다.
연구 결과는 국제전기전자공학회 신경시스템 및 재활공학 저널 최신호에 '주목할 만한 논문(Featured Article)'으로 발표됐다. 김미영기자 myidaho@