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초록

영어

This study aimed to develop an AI-based smart gauze system that assists wound monitoring by combining temperature, humidity, pressure, and wound image information. Biological environmental data were collected using Arduino UNO, DHT22, FSR406, HC-05 Bluetooth modules, and an App Inventor-based mobile application. In addition, U-Net-based wound area and tissue segmentation models were trained using Kaggle wound segmentation data and DFUTissueSegNet data. The wound area segmentation model achieved a Dice score of 0.792, while the tissue segmentation model showed Dice scores of 0.492 for Class 1, 0.916 for Class 2, 0.665 for Class 3, and an average Dice score of 0.691. A rule-based decision process combining image analysis results and sensor summary values classified normal recovery tendency, management-needed status, and suspected infection status. This system may support wound status monitoring and medical staff confirmation.

한국어

본 연구는 상처 부위의 온도·습도·압력 변화와 상처 이미지 정보를 함께 활용하여 상처 상태를 보조적으로 모니터링할 수 있는 AI 기반 스마트 거즈 시스템을 개발하고자 하였다. Arduino UNO, DHT22, FSR406, HC-05 블루투스 모듈과 App Inventor 기반 모바일 앱을 이용하여 생체환경 데이터를 수집하였고, Kaggle 상처 분할 데이터와 DFUTissueSegNet 데이터를 활용하여 U-Net 기반 상처 영역 및 조직 분할 모델을 학습하였다. 분석 결과, 상처 영역 분할 모델은 Dice score 0.792를 보였으며, 조직 분할 모델은 Class 1 0.492, Class 2 0.916, Class 3 0.665, 평균 0.691의 Dice score를 나타냈다. 또한 이미지 분석 결과와 센서 요약값을 결합한 rule-based 판단 과정을 통해 정상 회복 경향, 관리 필요, 감염 의심 상태를 구분하였다. 본 연구는 상처 상태 변화 확인과 의료진 확인 필요성을 보조하는 초기 시스템으로 활용 가능성이 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
2.1 연구 설계
2.2 스마트 거즈 시스템 구성
2.3 데이터 수집 및 전처리
2.4 상처 영역 및 조직 분할 모델
2.5 센서값과 이미지 결과 융합
2.6 성능 평가
3. 연구 결과
3.1 스마트 거즈 시스템 구현 결과
3.2 센서 데이터 수집 및 처리 결과
3.3 상처 영역 분할 모델 결과
3.4 상처 조직 분할 모델 결과
3.5 센서값과 이미지 분석 결과 융합 결과
4. 고찰
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 이상식 [ Sang-sik Lee | 가톨릭관동대학교 AI융합학부 AI헬스케어 교수 ]
• 이후준 [ Hoo-joon Lee | 가톨릭관동대학교 의료공학부 대학원생 ]
• 권범진 [ Beom-jin Kwon | 가톨릭관동대학교 의료공학부 대학원생 ]
• 최안렬 [ An-ryul Choi | 충북대학교 의과대학 부교수 ]
• 조재현 [ Jae-Hyun Jo | 가톨릭관동대학교 AI융합학부 AI헬스케어 조교수 ]
• 지은주 [ Eun-Joo Ji | 가톨릭관동대학교 간호학과 부교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  산업과 과학 [Advanced Industrial SCIence]

• 간기

  격월간

• eISSN

  2951-2476

• 수록기간

  2022~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 004 DDC 004