COLUMN

구급차의 진화

실내 진단의 수준을 한 단계 끌어올리다

2019.04.11

 

이스라엘 스타트업 MDGo가 딥 러닝과 생체역학 모델링의 이점을 활용해 자동차를 부상자 분류하는 의사로 만드는 데 성공한다면 구급차 꽁무니나 쫓아다니는 악덕 변호사들에게 큰 영향을 줄 수 있다.

 

아이디어는 우아하면서 간단하다. 환자의 부상 정도를 예측하기 위해 사고 난 자동차의 앞뒤 차축에 달린 가속도 센서와 기타 센서의 데이터를 이용해 교통사고 초동 대응팀이 정확한 치료를 제공할 수 있도록 수집한 정보를 공유하는 원리다. 예컨대 이 데이터는 구급차가 사고 현장에 도착해 환자를 진단하고 구급 헬리콥터를 파견하도록 활용한다. MDGo는 부상자 맞춤 케어를 제공하며 시간을 절약해 사망률과 발병률(만성질환, 후유증)을 44%까지 줄일 수 있다고 한다.

 

MDGo는 2017년 1월에 설립된 이후 NHTSA(미국 도로교통안전국), IIHS(미국 고속도로 안전보험협회), 유로 NCAP 같은 충돌 테스트 기관에서 공개한 결과를 수집, 분석하며 5개의 정부 의무 충돌 테스트 시나리오를 다룬다. 여기에 다양한 시나리오와 관련된 자동차 유한요소 시뮬레이션을 추가하고, 그중 일부는 MDGo가 자체 충돌 테스트 하며 검증한다. 유한요소 시뮬레이션은 컴퓨터를 이용해 자동차를 모델링하고 이에 필요한 물성과 하중 같은 외부 요인을 설정해 시각화된 결과를 얻는 방식이다. 이로써 자동차의 구조적인 특징이나 물리적인 구조를 분석할 수 있다. 각 예측 모델은 2200만 개의 요소로 이뤄진다. MDGo는 자동차 11대의 유한요소 모델을 확보했고 나머지는 MDGo의 자체 안전 모델링을 추가하는 오픈소스 구조 데이터를 이용해 회사 내부에서 도출했다. 또한 생체역학적으로 설계된 인체 모형을 자체 개발하면서 1만 번의 충돌 테스트와 시뮬레이션을 진행하며 조사했다. 인체 모형은 실제 남성이나 여성을 대신해 예측 데이터를 확보한다.

 

이 연구는 크기, 형태, 무게, 구성이 비슷한 자동차로 시뮬레이션 모델을 공유하고 합리적인 부상 예측 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여준다. 이에 따르면 모든 자동차의 실제 유한요소 모델을 얻을 필요는 없으며 자동차 세그먼트별로 정보를 얻을 수 있는 대표적인 모델 일부만으로도 충분하다. 무엇보다 이 같은 대표 모델은 매일 일어나는 수만 번의 충돌 사고에서 알아낸 대량의 정보를 바탕으로 끊임없이 진화한다. 부상자에 대한 실제 보고에는 잠재적으로 예측 모델을 뒤바꿀 수 있는 다양한 충돌 시나리오에 대한 내용도 포함될 것이다.

 

 

MDGo는 2018년 중반 이후 이스라엘에서 운영 중인 파일럿 프로그램을 통해 실제 충돌 데이터를 평가한다. 적어도 120건의 경우에서, 적절한 유한요소 모델을 사용할 수 있는 자동차를 통해 정보를 얻었으며, 이 정보를 8초 이내에 분석해 스마트폰 앱을 통해 가장 가까이 있는 최적의 외상 전문가와 의료시설로 전송했다. 이스라엘 유일의 구급차/EMS 제공 단체인 ‘마겐 다비드 아돔(Magen David Adom)’이 발표한 실제 외상 발생률과 비교하면 정확도가 92% 일치하는 등 인상적인 수치를 보여준다.

 

지금까지 이뤄진 모든 작업에는 오늘날의 자동차 센서 제품이 활용된다. 하지만 몇 년 안에 MDGo는 데이터를 더 풍성하게 보충하고, 운전하는 동안 운전자와 탑승객에게 간단하고 즉각적인 건강검진을 제공할 것이다. 이는 심장박동수와 호흡, 동공 확장 등의 반응을 감지하는 안면 인식 카메라나 생체인식 장치를 포함하는 차세대 센서가 출시됐을 때 이뤄질 것이다.

 

MDGo 기술의 공익성은 분명하다. 하지만 MDGo의 사업 영역은 보험사에 제공하는 저축과 서비스를 바탕으로 하기에 이들의 목표 고객은 보험사다. 자동차의 파손 정도를 예측하고 수리 견적을 제공하는 데 효과적이다. 어떤 사고에서 무슨 일이 일어났는지 정확히 파악하거나 어떤 일이 발생했는지 결정하는 비용도 절약할 수 있다. 덕분에 교통사고 피해자가 소송하도록 유도해 돈을 버는 악덕 변호사들에게 나갈 비용 25%가 보험사의 이익으로 돌아갈 것이다.

 

 

 

 

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CREDIT

EDITOR : Frank MarkusPHOTO : MDGo

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