Ⅰ. 서론 전 세계적으로 인구의 초고령화가 급격히 진행 되면서 우리나라에서도 근골격계 혹은 신경계 질환 등으로 인한 운동장애 환자 및 질환 위험군의 비율 이 급격히 증가하고 있으며, 이를 예방, 치료하기 위 한 헬스케어 및 재활기기의 개발은 국민 건강 증진 및 의료비 지출 감소를 위해 필수적인 것으로 인식 되고 있다. 근골격계 질환이란 근육과 신경, 힘줄, 인대, 관절 등의 조직이 손상되어 나타나는 신체장 애로, 무리한 힘의 사용, 반복적인 동작, 부적절한 작업 자세 등으로 인해 발생한다. 건강보험심사평 가원에 따르면, 2019년 기준 국민 3명 중 1명이 근 골격계 통증과 기능 저하로 병원 진료를 받은 경험 이 있고, 근골격계 질환 진료비는 7조 4,599억 원으 로 전체 진료비의 10.9%를 차지한다[1]. 특히 컴퓨 터, 스마트폰의 사용으로 인한 VDT 증후군 수진자 수는 최근 10년간 지속적으로 증가하고 있으며, 과 도한 운동으로 인한 젊은 층의 근골격계 질환도 꾸 준히 증가하는 추세이다. 또한, 근골격계 질환은 생산 가능 연령대에서도 가장 흔한 질병으로 대두되고 있는데, 2015년 근로 자의 근골격계 질환으로 인한 작업손실일은 3,985 만 일, 손실비용은 4조 449억 원에 달하며, 과중한 업무와 시간 부족 등으로 인해 최적의 치료를 제때 받지 못하는 경우가 많다[2]. 한편, 노화나 부상 등으로 인한 근골격계 질환 외 에 뇌졸중 등 뇌신경계 질환에 의한 발병 빈도도 크 게 증가하고 있다. 뇌졸중은 발병 후유증이 상당하 여 환자들 대부분이 운동장애를 겪게 되는데, 빠 른 회복과 일상 복귀를 위해서는 발병 직후부터 적 극적인 재활훈련을 시행하는 것이 가장 중요하지 만, 환자 돌봄에 대한 과도한 노동력 소모와 재활훈 련을 시행할 전문인력 부족으로 어려움을 겪고 있 다[3]. 이처럼 근골격계 질환은 대상자의 범위가 매우 넓어 남녀노소를 불문하고 우리나라 국민 누구나 흔히 겪을 수 있는 질병으로 자리매김하고 있으며, 환자 당사자들의 삶의 질을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 환자들의 사회활동 저하와 이로 인한 국가 경쟁력 하락, 이들을 치료하고 돌보는 데 드는 사회·경제적 비용 등으로 인해 국가적 부담은 더욱 커질 것으로 예상된다. 이러한 배경 속에서, 근골격 운동장애 질환을 예 방하거나 정확하게 진단·치료하기 위해서는 일상 생활 중 개개인의 동작과 해당 근육 활성도를 상시 정밀하게 모니터링하고, 이로부터 개인별 근골격계 상태 분석 및 동작 패턴에 따라 적절한 맞춤형 헬스 케어 서비스를 제공하는 것이 필수적이다. 최근 헬 스케어 산업의 경향은 질병의 치료 중심에서 예방 중심으로 변화하고 있으며, 환자들은 의료 공급자로 부터 더욱 안전하고 효과적인 진료와 개인 맞춤형의 치료를 기대하고 있기 때문이다. 또한, 편마비 환자 재활의 경우 빠른 회복을 위해 반복적이고 지속적인 훈련이 필요하며, 훈련과정에서 정확한 재활 수준 파악과 효율적이고 지속적인 훈련 연계가 필요하다. 하지만, 현재의 근골격계 질환 진단 및 재활치료 과정은 개인별 차이를 고려하지 않고 일정 시간 동 안 정해진 동작을 반복하거나, 재활치료사가 주로 시각적으로 관찰하는 자세 정보만을 바탕으로 진행 하며, 의사의 경험적 진단과 처방에 의존하므로 정 밀성과 효율성이 떨어진다는 한계를 지니고 있다. 또한, 재활치료 병상 수의 부족으로 회복이 덜 된 급 성기 환자들이 병원을 옮겨 다니는 재활난민 현상도 사회적 문제로 대두되고 있는데, 병원 입원이나 통 원을 통한 기존의 재활훈련 치료 방식으로는 급증하 는 수요의 감당과 충분한 재활빈도 만족이 어렵다. 이러한 한계들을 극복하기 위해서는 겉보기 동작 32 전자통신동향분석 제37권 제2호 2022년 4월 뿐만 아니라 관련 근육들의 근활성을 함께 추적함 으로써 근골격 사용패턴을 정확히 분석하여 효율적 이고 궁극적인 자세 교정 및 근골격 균형을 유도할 수 있는 새로운 개념의 상시 재활치료 기기 및 콘텐 츠의 개발이 필수적이다. 또한, 동작·자세 및 근활 성도 정보뿐만 아니라 재활 과정에서 신체 각 부위 에 가해지는 압력분포를 실시간으로 정확하게 획득 함으로써 정밀한 동작 피드백을 제공해 줄 수 있어 야 하며, 이를 위해서는 센서, 구동회로, AI 학습 알 고리즘, 콘텐츠 등 ICT 기술들의 융합을 통한 새로 운 디지털 헬스케어 서비스의 구현이 반드시 필요 하다. 본고에서는 이러한 요구를 충족시킬 방안으로 상 시 근골격 모니터링과 재활에 응용이 가능한 온스 킨(On-skin) 센서 디바이스 기술에 대한 동향을 소개 하고자 한다. 상시 근골격 모니터링을 위해서는 사 용자의 동작이나 자세에 가해지는 제약과 이물감을 최소화하여 오랜 기간 사용해도 일상생활에 지장을 주지 않는 온스킨 디바이스 형상이 이상적이며, 이 를 위한 핵심기술로는 피부밀착형 고신축성 동작· 자세, 근전도, 압력 어레이 센서 기술 및 센서에서 획득되는 작은 신호들을 저전력으로 정확하게 처리 하는 초소형 무선 센서 인터페이스 기술, 전송된 신 호로부터 의미 있는 근골격 데이터들을 추출하고 적절한 진단 결과 및 재활 프로토콜을 제시하는 알 고리즘과 콘텐츠 기술 등을 들 수 있다. II. 동작·자세 및 근전도 온스킨 센서 디바이스 기술 동향 1. 근골격 동작·자세 모니터링 기술 현재 사용되고 있는 근골격 동작·자세 모니터링 기술 중 가장 대표적인 방식은 신체 각 부위의 움직 임을 주위에 설치된 다수의 카메라를 이용하여 추 적하는 것이다. 예를 들어, 미국의 VICON사에서는 적외선 카메라로 인체 각 부분에 부착된 마커의 위 치를 인식하여 관절의 위치 및 각도를 인식하는 기 술을 개발하였는데, 0.1mm 이내의 오차로 마커의 위치를 찾을 수 있다[4]. 또한, XSens사에서는 IMU 가 내장된 MVN 모션 캡처 시리즈를 출시하였는데, 시상면 안에서의 각도 추정은 1도 이내의 평균 에러 를 가진다  [5]. 신체 중 가장 관절구조가 복잡한 곳 은 손인데, Manus사에서는 마커가 부착된 장갑을 이용하여 개별 손가락의 움직임을 실시간으로 추적 할 수 있는 PRIME X Mocap 및 Optitrack 제품을 출 시 중이며, 굽힘 센서와 IMU가 추가로 장착된 손가 락 추적 디바이스를 개발하여 Xsens사에 공급하고 있다[6]. 한편, 마커를 부착하지 않고 근골격 동작을 추 적하는 기술들도 선보이고 있는데, SIMI Motion Capture사에서는 여러 대의 카메라로 수집된 인체 의 실루엣에 3차원 인체 모델을 근사하여 관절 위치 및 각도를 분석하는 기술을 발표하였으며[7], 일본 AIST사에서는 카메라로 측정된 피부 표면의 모양 변화를 머신러닝 기법으로 분석하여 근활성도와 관 절 각도를 동시에 측정할 수 있는 기술을 제안하기 도 하였다[8]. 또한, 최근에는 이러한 Vision 기반의 동작·자세 모니터링 기술을 개인용 홈 트레이닝 서비스에 실 제로 적용하는 사례도 늘고 있는데, 국내에서 출시 된 카카오 VX나 하우핏의 경우, 스마트폰 카메라를 사용하여 동작을 캡처하여 TV와 같은 큰 화면에 미 러링한 뒤, 화면에 제시되는 강사와 같은 자세를 유 지하도록 유도하고 자세 일치도를 평가하는 방식을 채택하고 있다. 하지만, 이러한 카메라 기반의 동작·자세 모니터 링 방식은 반드시 모든 동작이 카메라의 시야에서 이루어져야 하므로 장소와 시간의 제약이 크며, 카