한양대 전파연구센터-유형석 교수, AI로 캡슐내시경 ‘체내 실시간 위치’ 정밀 기술 개발

한양대학교 전파연구센터가 주관하고 유형석 융합전자공학부 교수가 연구책임자로 이끈 ‘AI 기반 웨어러블 안테나 시스템 연구’가 지난 6월 4일 세계적 권위의 국제 학술지 『IEEE Transactions on Antennas and Propagation(IEEE TAP)』의 ‘Featured Articles(주요 논문)’로 선정됐다.

2026년 6월 온라인 게재된 이번 논문 「AI-Enhanced Wearable Antenna System for Wireless Capsule Endoscope Localization in Heterogeneous Environments」은 무선 캡슐내시경(Wireless Capsule Endoscopy, WCE)의 실시간 위치추적과 정밀 진단 기술을 한 차원 고도화할 수 있는 핵심 원천 성과로 학계의 주목을 받고 있다.

기존의 무선 캡슐내시경은 환자가 캡슐형 장치를 삼켜 위장관 내부를 비침습적으로 편리하게 관찰할 수 있는 의료기술임에도 불구하고, 캡슐이 장기 내부를 수동적으로 이동하기 때문에 병변이 촬영된 정확한 위치를 실시간으로 파악하기 어렵다는 고질적인 한계가 있었다. 한양대 전파연구센터는 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)과 웨어러블 안테나 기술을 융합한 새로운 패러다임의 위치추적 시스템을 제안했다.

연구팀은 2.45GHz ISM 대역에서 동작하는 캡슐 송신 안테나와 몸에 착용하는 4개의 웨어러블 수신 안테나를 기반으로, 수신 신호 세기(RSS) 데이터를 수집하고 이를 AI 머신러닝 알고리즘으로 분석하는 시스템을 구축했다.

특히 이번 연구는 피부, 지방, 근육층과 위장관 모사 용액으로 구성된 ‘다층 이종 팬텀’을 자체 제작해 실제 인체 조직과 유사한 복잡한 전파 환경에서 실험을 수행했다. 이는 기존 연구들이 단순 식염수 환경이나 컴퓨터 시뮬레이션 중심으로 진행돼 실제 체내 환경을 반영하지 못했던 한계를 완벽히 보완했다는 점에서 중요한 학술적 의미를 지닌다.

연구팀은 이 다층 인체 유사 환경에서 총 3,300개의 RSS 데이터를 수집해 캡슐의 3차원 공간 좌표와 체계적으로 매핑했다. 이후 다양한 머신러닝 회귀 모델을 적용해 검증한 결과, ‘XGBoost’ 모델에서 가장 압도적인 성능을 확인했다. 해당 모델은 3차원 위치추정에서 1.69cm의 RMSE(제곱평균제곱근오차), 이동 궤적 추적에서는 단 0.39cm의 RMSE를 달성하며 정밀함을 입증했다.

이번 연구는 단 소수의 웨어러블 수신 안테나만으로도 체내 신호 왜곡 문제를 극복하고 무선 캡슐내시경의 위치와 이동 궤적을 정밀하게 추정할 수 있음을 실험적으로 증명해 냈다. 이에 따라 의료진이 위장관 병변의 위치를 명확히 파악해 진단 및 치료 계획을 정밀하게 수립하는 데 크게 기여할 것으로 보인다. 나아가 표적 약물 전달, 실시간 병변 추적, 체내 의료기기 무선 제어 등 차세대 디지털 헬스케어 기술로의 확장 가능성도 매우 높다.

연구책임자인 유형석 한양대 교수는 “이번 연구는 전파 기술과 인공지능을 융합해 무선 캡슐내시경의 위치추적 정확도를 세계적 수준으로 끌어올린 성과”라며, “한양대 전파연구센터는 인체 내부와 웨어러블 장치 간 전파 환경을 정밀하게 해석하고, 이를 의료 진단 및 치료 기술로 연결하는 연구를 지속해서 추진하고 있으며, 앞으로도 AI 기반 바이오전자 및 차세대 무선 의료기기 기술을 통해 정밀 의료 혁신을 선도하겠다”고 포부를 밝혔다.

한편, 한양대학교 전파연구센터는 웨어러블·임플란터블 안테나, 생체 전자파 해석, 무선 전력전송, AI 기반 의료기기 기술 등 차세대 전파의료 융합 연구를 전방위로 주도하고 있다. 센터는 이번 성과를 발판 삼아 무선 캡슐내시경뿐만 아니라 다양한 체내 삽입형 의료기기와 첨단 디지털 헬스케어 시스템의 실용화를 위한 기반 기술 연구를 더욱 가속화할 계획이다.