팀명: InfuTech: “손안에 들어오는 수액 지킴이를 만들다”
– 폴대가 없는 곳에서도 작동하는 휴대형 IoT 수액 모니터링 시스템
활동 내용
■ 문제 인식: 간호사 1명이 환자 43.6명을 보는 현실
우리 팀 ‘InfuTech’는 컴퓨터소프트웨어공학과와 간호학과 학생이 함께 모인 팀이다. 프로젝트는 간호 현장의 구조적 부담에서 출발했다. 우리나라 간호사 1인당 담당 환자 수는 평균 43.6명으로, 미국(5.3명)의 약 8배에 달하는 OECD 최고 수준이다. 반복적인 수액 확인·기록 업무가 본질적인 환자 케어 시간을 잠식하고, 회진 주기가 길어지는 사이 발생하는 수액 사고는 실시간으로 파악하기 어렵다는 점에 주목했다.
실제로 국내 환자 안전사고는 연간 22,000건을 넘고, 그중 절반이 약물 관련 사고이며 원인의 67.1%가 ‘관리·감독 미흡’으로 보고된다(KOPS 2024). 혈액 역류, 공기 색전, 소변통 관리 미흡처럼 조기에 발견하면 충분히 막을 수 있는 사고가 인력 부담 속에서 놓치고 있었다.
■ 선행 연구의 한계: 정확하지만 비싸거나, 환경에 묶여 있거나
곧바로 제품을 설계하기 전에 우리는 기존 솔루션부터 분석했다. 인퓨전 펌프는 매우 정확하지만 130만 원 이상으로 고가이고 고정형이라 모든 병상과 이동 환자에 보급하기 어려웠다. 선행 연구로 제시된 ‘스마트 링거 폴대’들은 병원의 폴대 전체를 교체해야 하고 도입 비용이 크며, 폴대가 있는 환경에서만 쓸 수 있다는 한계가 있었다. 그래서 우리는 ‘정확도를 더 높이는 것’이 아니라 ‘폴대 인프라가 없는 현장에서도 누구나 쓸 수 있는가’를 진짜 문제로 다시 정의했다.
■ 해결 방향: 폴대가 없어도 되는, 손바닥 크기의 모니터링 모듈
우리는 손바닥 크기의 휴대형 모듈을 만들었다. 봉·옷걸이·문틀 등 어디든 직접 걸 수 있는 자체 거치 구조를 채택해 폴대 자체를 필요 없게 했고, 무게 센서 중심의 저비용 하드웨어 설계로 도입 단가를 약 10만 원 수준까지 낮췄다. BLE/Wi-Fi로 연동되는 모바일 앱은 수액 잔량·점적률·예상 종료 시점을 보여 주고, 이상 상황이 감지되면 환자·보호자·간호사에게 즉시 푸시 알림을 보낸다. 의료봉사·응급 이송·가정 간호처럼 폴대가 없는 환경까지 그대로 확장할 수 있도록 설계한 것이 핵심이다.
■ 핵심 기술: 무게 변화를 ‘CNN이 읽는 패턴 이미지’로
가장 공을 들인 부분은 이상 감지 알고리즘이다. 전년도의 ‘듀얼 트랙’ 방식은 사용자 입력 2개와 임계값에 의존해 순간적인 노이즈와 실제 이상을 명확히 구분하기 어려웠다. 우리는 무게 변화량을 −1·0·+1로 부호화하고, 연속한 16개의 값을 4×4 패턴 이미지로 재배열한 뒤 경량 CNN으로 분류하는 방식을 새로 설계했다. 모델은 약 660개의 파라미터에 불과해 ESP32에 약 10KB로 올릴 수 있었고, 사용자 입력 없이 자가측정만으로 혈액 역류·속도 이상·줄 엉킴을 구분했다. 그 결과 평균 예측 정확도는 94.7%에서 97.5%로 2.8%p 향상되었다. 이 알고리즘은 「상태 패턴 분석 기반 수액 이상 감지 알고리즘」으로 정리해 2026 한국혁신산업학회·한국디지털정책학회 공동학술발표대회에 논문으로 제출했다.
■ 현장의 목소리로 검증하다
기술적 완성도만큼 중요하게 여긴 것은 현장 적합성이었다. 간호학과 팀원이 임상 니즈를 분석하고, 팀 전체가 의료진 인터뷰와 설문을 진행하며 사고 시나리오를 다듬었다. 그 과정에서 현장 간호사의 약 70%가 ‘수액 투여 이슈를 자동으로 알려 주는 기능이 필요하다’에 동의한다는 사실을 확인했고, 이는 우리가 ‘정밀 투여 장치’가 아니라 ‘간호사의 반복 확인 업무를 줄여 주는 모니터링 보조 도구’라는 포지셔닝을 분명히 하는 근거가 되었다. 최종적으로 모듈·모바일 앱·백엔드를 통합한 시제품을 완성해 2026년 6월 17일 WON+PBL 피지컬 필드에서 발표했다.
활동을 통한 성장 및 배운 점
■ 두 전공이 만나 완성한 제품: 협업의 의미
이번 프로젝트의 가장 큰 자산은 컴퓨터소프트웨어공학과와 간호학과의 협업이었다. 우리 컴퓨터소프트웨어공학과 팀원들이 기기 펌웨어·측정 알고리즘·모바일 앱·백엔드·온디바이스 AI를 맡고, 간호학과 팀원이 실제 간호 현장의 니즈와 사고 시나리오를 정의하고 사용성을 검증했다. 프로젝트 총괄을 맡은 나는 기술이 앞서가지 않도록 ‘이 기능이 현장에서 정말 필요한가’를 계속 되물어야 했다. 같은 문제를 기술의 언어와 임상의 언어로 동시에 바라볼 수 있었기에, 책상 위 아이디어가 아니라 현장에서 쓰이는 제품에 가까워질 수 있었다.
■ ‘더 정확한 기술’이 아니라 ‘현장에 맞는 기술’
처음에는 더 정밀한 센서와 더 복잡한 알고리즘이 좋은 제품을 만든다고 생각했다. 그러나 선행 연구를 분석하면서, 가장 정확한 인퓨전 펌프조차 비용과 고정형 구조 때문에 모든 환자에게 닿지 못한다는 사실을 마주했다. 그때부터 우리는 ‘무엇을 만들 것인가’만큼 ‘무엇을 만들지 않을 것인가’를 분명히 했다. 인퓨전 펌프를 대체하는 정밀 투여 장치가 아니라, 펌프가 없는 일반 병상에서 이상 상황을 육안보다 일찍 감지하는 보조 도구로 범위를 좁힌 결정이 오히려 제품의 방향을 또렷하게 만들었다.
■ 한계를 넘어서는 과정: 듀얼 트랙에서 CNN으로
전년도 알고리즘의 한계를 그대로 인정하는 일도 쉽지 않았다. 사용자 입력과 임계값에 의존하던 방식이 순간 노이즈에 취약하다는 점을 데이터로 확인한 뒤, 무게 변화를 패턴 이미지로 바꿔 경량 CNN으로 분석하는 새로운 구조를 끝까지 검증했다. 약 660개 파라미터의 작은 모델을 ESP32에 올려 자가측정만으로 정확도를 97.5%까지 끌어올렸을 때, ‘왜 안 되는지’를 데이터로 파고드는 과정이 결국 가장 확실한 성장의 길이라는 것을 체감했다.
■ 성찰과 성장: 만드는 사람을 넘어, 해결하는 사람으로
이번 활동은 머릿속 아이디어와 손끝의 제품 사이에 존재하는 거대한 간극을 가르쳐 주었다. 좋은 기술이 곧 좋은 해결책은 아니며, 비용·환경·사용자의 부담까지 고려해야 현장이 받아들인다는 사실을 배웠다. WON+PBL 피지컬 필드는 정답을 빠르게 찾기보다 현장의 조건에 맞춰 문제 자체를 다시 바라보게 하는 과정이었다. 앞으로도 우리 InfuTech는 ‘모든 환자를 위한, 합리적인 스마트 수액 모니터링’이라는 목표 아래, 실제 현장에 가치를 더하는 기술을 계속 다듬어 가고자 한다.
