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세계 최초 태양광 구급차 화제…"하루 최대 715km 주행"

네덜란드 아인트호벤 공과대 학생들이 전력망이 닿지 않는 외딴 지역에서 현장 의료 서비스를 제공할 수 있는 태양광 구동 구급차를 공개했다고 과학매체 뉴아틀라스가 최근 보도했다. 이 차량의 이름은 '스텔라 주바'(Stella Juba)로, 세계 최초의 태양광 구급차를 표방한다. 스텔라 주바는 곧 아프리카에서 실제 의료 환경을 대상으로 현장 테스트를 진행할 예정이다. 스텔라 주바는 도심의 응급실로 환자를 신속하게 이송하는 고속도로용 구급차와는 차원이 다르다. 전력망과 의료 인프라가 부족한 외딴 지역에서 자립적으로 의료 서비스를 제공하는 이동식 진료소를 목표로 개발된 구급차다. 23명의 학생으로 구성된 연구팀은 험난한 환경에서 오프로드 주행에 필요한 동력을 공급하는 동시에 정교한 의료 장비까지 안정적으로 작동시킬 수 있는 기술을 개발하는 데 초점을 맞췄다. 이를 위해 태양광 차량에 사용되는 시스템을 넘어서는 새로운 설계를 적용했다. 스텔라 주바의 핵심은 '올 백 컨택트(All Back Contact)' 방식 첨단 태양광 전지 패널이다. 중국 태양광 제조업체 아이코(AIKO)가 생산한 이 고효율 태양전지는 모든 전기 접점을 전지 뒷면으로 옮겨 전면의 격자선을 없앤 것이 특징이다. 이를 통해 흐린 날씨에도 태양광을 보다 효율적으로 포착할 수 있다. 또 통합 구리 인터커넥트와 은을 사용하지 않는 금속화 기술을 적용해 내구성도 높였다. 오프로드 주행 과정에서 발생하는 진동으로 태양전지 셀이 손상되거나 미세 균열이 발생할 가능성을 줄이기 위한 설계다. 차량 지붕에는 태양광 패널과 함께 배터리 시스템이 탑재돼 야간이나 장시간 폭풍우가 이어지는 상황에서도 의료 장비에 전력을 공급할 수 있도록 했다. 일반 구급차에 비해 무게 최대 5000㎏ 줄여 차량의 전기 시스템은 구동계와 의료실을 분리한 구조로 설계됐다. 차량 주행에 필요한 전력이 모두 소진돼 이동이 불가능해지더라도 배터리에 남은 에너지를 의료 장비에 우선 공급해 생명 구조 활동을 이어갈 수 있도록 했다. 태양광 차량의 주행거리를 늘리려면 차량 무게를 줄이는 것이 중요하지만, 구급차는 다양한 의료 장비를 탑재해야 한다는 점에서 상당한 제약이 따른다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 항공우주 분야에 사용되는 경량 탄소섬유 복합 소재로 섀시와 차체를 제작했다. 그 결과 차량 중량을 1350㎏ 수준으로 유지했다. 일반적인 구급차의 무게가 약 3500~6350㎏에 달하는 것과 비교하면 상당히 가벼운 수준이다. 차량은 공기 저항을 최소화하기 위해 공기역학적인 물방울 형태의 디자인을 적용했다. 연구팀에 따르면 맑은 날에는 태양광 발전만으로 하루 최대 715㎞를 주행할 수 있으며, 최고 속도는 시속 120㎞다. 차량 내부에는 온도와 습도를 조절할 수 있는 의료용 캐빈이 마련돼 독립적인 응급실 역할을 수행한다. 특수 X선 장비와 산전 관리를 위한 초음파 장비, 말라리아 신속 검사 시설, 자동제세동기(AED) 등이 탑재됐다. 고효율 냉장 시스템을 통해 고온 환경에서도 백신과 의약품을 안정적으로 보관할 수 있도록 했다. 다만 스텔라 주바는 현재 개념증명(PoC) 단계의 시제품이다. 연구팀은 차량의 실제 성능과 내구성을 검증하기 위해 케냐로 차량을 운송해 광범위한 현장 테스트를 진행할 계획이다. 이를 위해 인도주의 비영리단체 암레프 헬스 아프리카(Amref Health Africa)와 협력해 험난한 지형과 실제 의료 환경에서 차량을 운행하고 관련 데이터를 수집할 예정이다. 연구진은 이번 현장 테스트를 통해 스텔라 주바의 성능과 실용성을 검증하고, 전력망과 의료 인프라가 부족한 지역에서 태양광 기반 이동식 의료 서비스가 활용될 가능성을 모색할 계획이다.

2026.08.12 10:19이정현 미디어연구소

'뇌졸중' 치료법은 발전했지만…골든타임 도착은 10년째 제자리

뇌졸중 사망률, 2018년까지 감소하다 코로나19 이후 다시 상승하는 'U자형' 반등 뇌졸중 치료는 발전하고 있지만, 치료 효과를 볼 수 있는 골든타임까지 병원 이송은 10년째 개선되지 않은 것으로 나타났다. 분당서울대병원 신경과 김준엽‧배희준 교수 연구팀이 지난 10년간 국내 뇌졸중 진료와 그 결과가 어떻게 변화했는지를 종합적으로 분석한 연구 결과를 발표했다. 뇌졸중은 뇌혈관이 막히거나 터져 뇌세포가 손상되는 질환으로, 얼마나 빨리 치료를 시작하느냐가 예후를 좌우하기 때문에 환자가 신속히 병원에 도착하고, 도착 후 적절한 치료를 받는 전 과정이 중요하다. 지난 10년간 국내에서도 최신 치료법 확산과 응급의료 체계 정비 등 뇌졸중 진료 전반에서 발전이 이어져 왔지만, 이러한 변화가 실제 병원 도착 시간 단축과 예후 개선으로 이어졌는지 충분한 연구가 이뤄지지 않은 실정이었다. 연구팀은 건강보험심사평가원 '급성기 뇌졸중 적정성 평가' 자료에 국민건강보험공단 청구 자료와 사망 자료를 연계해 2013년부터 2023년까지 뇌졸중 환자 13만6191건의 데이터를 분석했다. 그 결과, 지난 10년간 '구급차 이용은 늘었지만 골든타임 내 도착은 개선되지 않는' 현상이 확인됐다. 119구급차 이용률은 55.4%에서 61.8%로 높아졌고, 뇌졸중 전문 치료가 가능한 병원으로 직접 이송되는 비율 또한 55.8%에서 78.2%로 상승했다. 하지만 이러한 이송 체계의 개선에도 불구하고, 뇌졸중 증상 발생 후 병원 도착까지 걸린 시간은 4.0시간에서 3.9시간으로 거의 변화가 없었고, 뇌경색 골든타임인 3시간 이내에 도착한 비율 역시 36.6%로 10년 전의 35.4%와 차이가 없었다. 전체 병원 도착 시간이 개선되지 않은 데에는 119구급차를 이용하지 않은 환자군의 지연 증가가 큰 영향을 미친 것으로 분석됐다. 구급차 이용 환자는 증상 발생 후 병원 도착까지 걸린 시간이 2013년 2.5시간에서 2023년 2.3시간으로 소폭 줄었지만, 자가용이나 택시 등 다른 수단을 이용한 환자는 7.9시간에서 9.8시간으로 오히려 늘어났다. 연구팀은 뇌졸중 의심 증상 발생 시 119 구급차 이용으로 신속히 이어질 수 있도록 환자 인식과 대응 체계를 보완할 필요가 있다고 설명했다. 병원 도착 후 이뤄지는 치료에서는 뚜렷한 진전이 확인됐는데 대표적으로 뇌경색 환자에서 막힌 혈관의 혈전을 직접 빼내는 혈전제거술을 시행하는 비율은 5.3%에서 11.6%로 2배 이상 증가했으며, 중증 환자에서는 18.3%에서 41.1%까지 상승했다. 또 출혈성 뇌졸중의 한 유형인 지주막하출혈에서는 파열된 뇌동맥류를 혈관 안에서 막아 재출혈을 예방하는 코일색전술 시행률이 36.0%에서 63.4%로 증가했다. 다만 치료의 변화가 곧바로 환자 예후 개선으로 이어지지는 않았다. 뇌졸중 사망률은 2018년까지 감소하다가 코로나19 시기 이후 다시 상승하는 'U자형' 양상을 보였는데, 이러한 반등은 나이, 성별, 뇌졸중 중증도 등 사망률에 영향을 미칠 수 있는 요인을 통계적으로 보정한 뒤에도 확인됐다. 연구팀은 초고령 환자 증가와 만성질환 부담, 코로나19 팬데믹으로 인한 의료체계 부하 등이 복합적으로 작용했을 가능성이 있다고 분석했다. 연구 교신저자 배희준 교수는 “지난 10년간 뇌졸중 진료는 뚜렷하게 발전했지만, 그 성과를 어떻게 지속시킬 것인가는 여전한 과제”라며 “병원 밖 응급 의료 시스템의 정체와 팬데믹 이후의 사망률 반등이라는 결과는 위기 상황에서도 무너지지 않는 지속 가능한 뇌졸중 진료 체계 구축이 필요함을 보여준다”고 강조했다. 제1저자 김준엽 교수는 “이번 연구는 전국 종합병원과 상급종합병원을 포함한 국가 단위 자료를 통해 뇌졸중 진료의 변화 양상을 정밀하게 확인했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 증상 발생부터 병원 도착까지의 과정을 더 면밀히 분석해, 치료 가능한 병원에 제때 도착하지 못하는 원인을 파악할 필요가 있다”고 말했다. 한편 이번 연구 결과는 뇌졸중 분야 국제 학술지 'Journal of Stroke(IF 11.0)'에 게재됐다.

2026.07.08 09:53조민규 기자

'골든타임' 구급차 속 AI로 지킨다

구급차 안에서부터 응급실로 이어지기까지 환자의 신속한 치료를 돕기 위한 AI가 개발됐다. 응급실로 가기 전 구급차 안에서는 응급조치 외에도 각종 바이탈 사인을 체크하며, 수용 가능 병원을 확인해야 하고, 또 각종 기록을 응급실 의사에게 전달하는 일련의 과정에서 치료를 위한 골든타임을 놓치기 쉽다. 무엇보다 구급대원의 기억에 의존해 기록을 작성한다는 점에서 어려움이 있었다. 세브란스 심장혈관병원 심장내과 장혁재 교수는 이 같은 어려움을 해결하기 위해 소방청 R&D 과제로 추진된 '지능형 구급활동지원 플랫폼'을 개발해 1단계 연구개발을 완료하고 통합 시제품을 구현했다. 이번 1단계 연구에서는 구급대원의 현장 기록, 병원 전달 과정을 지원하기 위해 인공지능(AI) 모델을 통합하며 구급차와 응급실 간 빠른 소통에 초점을 맞췄다. 총 10종의 인공지능을 통합해 만들어낸 4가지 카테고리에는 응급 대화에 특화한 음성인식 모델을 이용한 '응급정보 변환 인공지능', 구급현장에서 환자의 상태 악화를 예측하는 모델 등을 통합한 '응급상황 예측 인공지능'이 있다. 또 응급실에서 공식적으로 환자의 중증도를 평가하기에 앞서 구급차 내 CCTV에 담긴 환자 상태를 기반으로 평가하는 사전 KTAS(pre-KTAS) 모델 등을 통합한 '응급환자 평가 인공지능', 환자적정 처치 가이드 모델과 이송병원 선정 모델 등을 통합한 '구급현장 지원 인공지능' 서비스로 이뤄진다. 장 교수 연구팀이 개발한 AI 통합 모델은 구급활동일지 자동 작성, 최적 이송 의사결정 지원, 현장 사진과 평가 소견 전송까지 응급이송에 필요한 핵심 기능을 단일 플랫폼에 구현했다. 1단계 연구개발 과정에서 모델을 실제 사용한 구급대원들은 전체적인 사용 편의성, 업무 효율과 대응 속도 향상, 신뢰도 부분에서 높은 점수를 줬다. 종합 만족도 점수에서는 1단계 연구개발 평가 기준 점수인 80점을 훨씬 웃도는 86점을 받았다. 특히 최적 이송병원 추천 기능에 대해서는 '현장에서 참고 지표로 활용할 수 있다'는 평을 했다. 연구팀은 향후 2단계에서 실제 운영 환경에서의 실증을 통해 응답 속도, 기록 부담 감소 효과, 현장-병원 간 소통 정확성, 시스템 안정성 등을 정량적으로 검증할 계획이다. 이를 바탕으로 현장 피드백을 반영한 기능 고도화도 추진한다. 장혁재 교수는 “1단계에서는 현장과 병원 간 협업에 필요한 핵심 기능을 통합하고, 10종의 인공지능 모델 고도화를 통해 현장 기록·판단·전달을 지원하는 개발 완료 수준의 기반을 확보했다”며 “무엇보다 구급차 안 구급활동 효율을 높이고 환자 상태에 대한 기록이 적절한 응급실의 의사에게 빠르게 전달돼 환자 생존율을 제고하는 것이 최종 목표”라고 말했다. 한편 해당 과제는 장혁재 교수가 주관했으며, 한국전자통신연구원(ETRI), 한국전자기술연구원(KETI) 등이 참여기관으로 함께했다.

2026.01.06 18:03조민규 기자

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