전염병의 경우 가능한 한 빨리 발병 원인을 파악하는 것이 중요하다. 콜레라의 경우 새로운 변기 센서가 주어진 지역에서 얼마나 많은 사람들이 주요 증상 중 하나인 설사를 경험하고 있는지 감지함으로써 도움이 될 수 있다.

시제품 장치는 연구 엔지니어 Maia Gatlin이 이끄는 Georgia Institute of Technology의 팀에서 개발했다.

마이크가 내장되어 있지만(확실히 카메라는 아님 ) 사람들이 화장실을 사용하는 동안 소리를 듣는다. 통합 마이크로프로세서에서 실행되는 기계 학습 기반 알고리즘을 활용하여 설사와 관련된 느슨하고 묽은 배변의 뚜렷한 오디오 신호를 식별할 수 있다.

Gatlin과 그녀의 팀은 온라인 소스에서 얻은 배뇨, 정상적인 배변 및 설사와 같은 "배설 이벤트"의 오디오 샘플을 사용하여 알고리즘을 훈련했다. 각 샘플은 본질적으로 사운드의 시각적 표현인 스펙트로그램으로 변환되었다.

각 오디오 샘플은 특정 유형의 이벤트를 녹음한 것으로 이미 알려져 있기 때문에 알고리즘은 어떤 종류의 배설물과 함께 어떤 독특한 스펙트로그램 기능을 학습할 수 있었다. 그 결과 이후에 다른 오디오 샘플의 스펙트로그램이 제시되었을 때 알고리즘은 해당 이벤트 유형을 정확하게 식별할 수 있었다.

중요한 것은 배경 소음도 기록된 경우에도 설사 스펙트로그램을 골라낼 수 있다는 것이다.

이제 계획은 다양한 욕실 환경을 나타내는 실제 설정에서 얻은 기록을 사용하여 알고리즘을 더욱 개선할 것을 요구한다. 궁극적으로 센서 네트워크는 콜레라 발병에 대한 조기 경고를 제공할 수 있다. 특히 질병이 일정하게 발생하는 것으로 이미 알려진 지역에서 사용되는 경우 … 잠재적인 응용 분야는 거기서 멈추지 않는다.

Gatlin은 "이 센서는 재해 지역(수질 오염으로 인해 수인성 병원균이 확산되는 곳)이나 간호/호스피스 시설에서도 환자의 배변을 자동으로 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다."라고 말했다. "언젠가는 우리의 알고리즘을 기존의 가정용 스마트 장치와 함께 사용하여 자신의 배변과 건강을 모니터링할 수 있을 것입니다."

그녀는 이번 주 월요일 미국음향학회 183차 회의에서 자신의 팀 연구를 발표했다. 출처: Newswise  미국음향학회 Source: Acoustical Society of America via Newswise