세계보건기구(WHO)에 따르면 콜레라는 치료하지 않을 경우 몇 시간 이내에 사망할 수 있는 급성 설사병이다. 전 세계 수백만 명의 사람들에게 영향을 미치고 매년 최대 15만 명을 숨지게 하는 박테리아성 질병이다
조지아공대의 마이아 개틀린 연구원이 이끄는 연구진은 장에서 나는 소리로 이를 구별할 수 있는지 확인하기 위해 변기 위에서 볼 일을 보는 사람들이 녹음해 제공한 오디오 데이터를 실험용 소리 센서에 감지토록 했다. 연구진은 각각의 소리 비트를 이미지화하는 스펙트로그램으로 전환했다. 그 결과 소변은 일관된 톤을 만들고 대변은 특이한 음색을 만드는데 설사일 경우는 더 불규칙하게 들린다는 것을 확인했다.
연구진은 소리 이미지를 인공지능학습 알고리즘에 입력해 개별 화장실 활동의 소리를 인식하도록 학습시켰다. 그런 다음 배경 잡음이 있거나 없는 데이터에 대해 알고리즘 성능을 테스트해 올바르게 학습하고 있음을 확인했다.
개틀린 연구원은 “센서는 공간을 많이 차지하지도 않고 설치하기도 쉽기 때문에 상습적으로 콜레라가 발병하는 지역에 공급하면 좋을 것”이라고 말했다. 그는 이 센서가 콜레라 발병을 막는 것 외에도 물 오염으로 인해 수인성 병원체가 확산되는 재해 지역이나 환자의 배변을 자동으로 모니터링하기 위한 간호‧호스피스 관리시설에서도 도움이 될 것으로 봤다. 또 언젠가는 가정용 스마트기기와 연동돼 개별적 건강 모니터링에 활용될 것으로 전망했다.
연구진은 실제 음향 데이터를 수집해 인공지능 학습모델이 다양한 욕실 환경에서 작업에 적응할 수 있도록 도울 계획이다. 이 센서는 특정인을 식별하지는 못한다. 학술회의에서 제시된 결과는 동료 검토 저널에 발표될 때까지 예비적인 것으로 간주해야 한다.