KEA, 스마트 기저귀 AI 분류에서 움직임 센서 추가 효과 보고

KEA·메디로지스가 스마트 기저귀의 배설 상태 분류에서 움직임 센서를 더하면 성능이 개선되는 연구 결과를 발표했다. 전자신문에 따르면 요양시설 기록 220건을 분석했으며, 정전용량 센서만 쓸 때 0.51~0.52였던 Macro F1이 가속도 센서 추가 후 0.55~0.56으로 올랐다. 데이터 증강 효과는 크지 않았다.

내용·출처 업데이트 · 2026. 10. 16. 오전 10:21

소변만 있는 기록 190건과 소변·대변 동반 기록 30건을 대상으로 센서 조합 3가지와 데이터 보정 방식 3가지를 비교했다.

Macro F1은 다수인 소변 사례와 소수인 대변 동반 사례의 분류 성능을 함께 반영하는 지표다.

약 50만 건의 누적 수집 데이터와 이번 분류 실험에 사용한 배설 기록 220건은 구분된다.

여러 기관의 대규모 데이터, 대변 단독 사례 확보와 고도화된 모델 적용을 후속 과제로 제시했다.

이번 실험에서는 부족한 사례를 복제·변형하는 것보다 움직임 정보를 추가하는 방식이 분류 개선에 효과적이었다.