수면 사운드에는 스마트워치로 측정 가능한 생체신호보다도 수면에 대한 더 많은 정보가 담겨있습니다. 수면중 호흡은 자율신경계에 의해서 조절되고 숨소리를 모니터링 하는 것으로 수면 단계에 따라 변화하는 자율신경계의 활성화 정도를 측정할 수 있습니다. 또한 수면 사운드를 통해 대상자가 자면서 얼마나 뒤척이는지를 알 수 있습니다. 에이슬립의 수면 AI가 이 모든 정보를 종합하여 수면을 분석하기 때문에 높은 정확도의 슬립 트래킹이 가능하게 됩니다.
에이슬립의 수면 AI는 성별, 나이, 신장, BMI, 질병 여부에 상관 없이 높은 정확도로 동작하도록 학습되었습니다. 7천 명의 수면다원검사 병원 데이터와 70만 명의 가정 환경 데이터를 통해 다양한 사람들의 특성을 학습하였고 서비스를 통해 계속해서 더 많은 사람의 데이터를 학습하고 있습니다.
소리 크기는 거리에 따라 줄어들게 됩니다. 그렇기 때문에 디바이스가 너무 멀리 있을 경우 정확도가 떨어질 수 있습니다. 안정적으로 동작하는 최대 거리는 2m이며, 약간의 성능 저하를 감안한다면 4m까지 사용 가능합니다. 디바이스 마이크를 방향을 대상자를 향하게 위치하고 마이크를 막는 장애물이 없다면 더 먼 거리에서도 안정적으로 동작할 수 있습니다.
에이슬립 수면 AI는 일반적인 소음이 있는 가정환경에서도 잘 동작합니다. 2023년 4월에 국제 저널에 게재 된 논문에서 에이슬립은 다양한 소음이 있는 가정환경에서도 에이슬립 수면 AI가 높은 정확도로 수면을 분석 할 수 있다는 연구 결과를 발표하였습니다. 다양한 가정환경에서 에어컨, 선풍기, 냉장고 등 가전제품과 기타 주변 소음이 있을 때, 에이슬립 수면 AI와 가정환경 수면다원검사 결과를 비교했을 때, 병원 환경에서의 수면 분석 결과와 유사한 정확도를 달성하였고, 이를 통해 다양한 소음이 있는 가정환경에서도 잘 동작하는 것을 의학적으로 검증하였습니다.(참조논문)
최고 수준의 보안을 제공하는 AWS를 바탕으로 내부 보안 전문팀에서 설계한 보안 체계에 따라 에이슬립 API가 서비스 되기 때문에 데이터 보안은 최고 수준을 유지하고 있습니다.
또한, 민감한 데이터는 사용자의 스마트폰에서 처리 되고 서버로는 전달되지 않기 때문에 사생활 침해 이슈로부터 자유롭습니다. 즉, 마이크로 녹음된 음원은 스마트폰에서 Mel Spectrogram으로 변환되어 서버로 전송된 후 분석됩니다. Mel Spectrogram은 사람의 목소리와 대화 내용 등 민감한 정보가 제거되어 수면 분석을 위한 최소한의 정보량으로 압축 된 데이터입니다. 따라서 원래의 음원으로 복원하는 것은 불가능합니다. 이로 인해 완벽한 프라이버시가 보장되며, 데이터 보안 및 사생활 침해 이슈에 매우 민감한 여러 대기업(SKT, LG전자 등)에서도 에이슬립 API를 도입하고 있습니다.
현재 2인 이상 다인 측정 기능은 베타 서비스로만 제공되고 있고, 상용 서비스에서는 1인 측정 수준의 정확도가 보장되지 않을 수 있습니다. 에이슬립이 개발한 거리 기반 사운드 분리 알고리즘을 기반으로 2인이 각자의 스마트폰을 이용해서 수면을 측정하는 경우 또는 2인이 하나의 스마트폰으로 수면을 측정하는 경우에 대한 내부 테스트가 진행 중이며, 의학적 검증을 거쳐 상용 서비스에도 적용 될 예정입니다.
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