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건강 / 업소탐방

2025 년 12 월 12 일- 2025 년 12 월 18 일

D-9

혈당에 신경 썼더니 뱃살 빠진 이유,‘ 이 음식’ 자주 먹으면 왜 몸에 지방이 쌓일까?

당뇨병에 걸릴 위험이 적은 건강한 젊은 여 성이 매일 혈당에 신경 쓰는 경우가 있다. 몸 도 날씬한 편이다. 알고 보니 평소 혈당 조 절을 잘 하면 살찔 가능성이 적기 때문이라 는 것이다. 맞는 말이다. 당지수( GI) 가 높은 음식을 먹 으면 췌장에서 인슐린이 많이 분비된다. 혈당 조절에 비상이 걸리기 때문이다. 이런 습관이 반복되면 뱃살이 나오기 시작한다. 혈당 관리 와 식습관에 대해 다시 알아보자.

혈당 조절 위해 인슐린 과다 분비 잦으면 … 뱃 살 나오는 이유? 같은 양의 탄수화물이라도 종류나 다른 영 양소가 포함된 비율에 따라 혈당이 오르는 정도가 다르다. 탄수화물과 혈당 상승의 속 도를 평가하는 방법에 당지수( glycemic index, GI) 가 있다. 포도당( 탄수화물이 소화 분해된 것) 100 g 섭취를 기준으로 식품 별 혈당 상승 정도를 0 ~ 100 사이의 수치로 나타낸 것이다. 대한당 뇨병학회 · 질병관리청 자료에 따르면 당지 수가 높은 음식은 식후 혈당을 빠르게 올려 인슐린 분비를 촉진한다. 췌장에서 분비되는 인슐린은 지방 합성과 저장의 속도를 빠르게 한다. 당지수가 높은 음식을 자주 먹으면 체 중이 증가할 수 있다.

아침에 달콤한 시리얼 매일 먹었더니 … 혈당 급 상승, 뱃살 나올 위험 식사 때 당지수가 낮은 식품을 먹으면 건강한 체중 관리에 유리하다. 예를 들어 설탕이 든 시 리얼, 흰밥, 떡, 감자 등은 당지수가 높은 식품에 속한다. 탄수화물을 건강하게 섭취하려면 단순 히 양 조절 뿐만 아니라 탄수화물의 종류와 식

품을 고려해야 한다. 아침 공복에 흔히 먹는 시리얼의 경우 일부 잡 곡이 포함된 제품이라도 설탕 등 당류가 많으 면 혈당 급상승( 스파이크) 의 원인이 될 수 있 다. 특히 공복에 먹으면 소화 흡수가 빨라 혈당 이 더 급격하게 치솟을 수 있다.

즙으로 과일 먹었더니 … 생과일보다 영양소 크 게 줄어든 이유? 혈당 관리를 위해선 탄수화물( 설탕 포함), 지 방 섭취를 조절해야 한다. 과일은 곡류( 밥, 빵 등) 보다 적지만 탄수화물, 당류도 들어 있다. 특 히 과일의 경우 생과일과 과일주스는 건강에 미 치는 영향이 다르다. 생딸기( 설향) 100 g 에는 당류 6 g, 식이섬유 1.4 g 이 들어 있지만, 농축과즙으로 만든 딸기 주스 100 mL 는 당류가 13 g 으로 생딸기보다 7 g 이 더 많다. 식이섬유는 0.1 g 으로 무려 1.3 g 의 식이섬유가 가공 중에 사라진다. 따라서 탄수화 물은 양 뿐만 아니라 종류, 요리 형태에 따라 혈 당에 미치는 영향이 달라진다.

혈당 천천히 올리고 콜레스테롤 흡수 억제 … 식 이섬유 많은 음식은? 식이섬유는 혈당을 천천히 올리고 콜레스테롤 흡수를 억제한다. 장내에서 소화, 흡수, 분해되 지 않기 때문이다. 식이섬유는 통곡류, 생과일, 채소류, 해조류, 버섯, 콩류에 많이 들어 있다. 성인의 경우 남 성은 하루 25 g, 여성은 하루 20 g 의 식이섬유를 먹는 게 좋다. 그러나 과도하게 껍질을 벗긴 정 제 곡물( 흰밀가루 등), 가공된 식품에는 식이섬 유가 거의 없다. 자연 그대로의 곡류, 가공되지 않은 과일과 채소를 먹는 것이 식이섬유 섭취에 매우 효과적이다.

업소탐방

간병업계의 획기적인 변화, 환자의 대소변을 처리해 주는 기저귀 갈아주는 로봇“ Robo Care”

Samuel Han 대표

< 한성용 기자 > 최근 초고령 사회에 접어들면서 요양원 등에서 대소변 처리등 와상환자들의 힘 들고 어려운 일들을 돌봐주는 간병인들 의 인력난이 심해지고 있는 가운데 AI 기술을 접목시킨 기저귀 갈아주는 로봇( Robo Care) 를 개발한 한인이 있어서 주목되고 있다. 화제의 인물은 바로 Robo Care 를 개 발한 Boston Medics 의 공동창업주인 Samuel Han 대표이다. 그는 2022 년 고 령으로 양로원과 자택에서 노인요양을 받 는 모친을 보았는데 많은 돌봄 요양 중에 가장 어려웠던 부분이 바로 대소변을 처 리하는 것이었다. 특히 기저귀를 갈아주 기 위해서 그를 밖으로 내보내는 간병인 의 뒤로 보이는 그의 어머니의 표정은 아 직도 잊을 수가 없었다고 한다. 그는 병간호, 특히 대소변을 받아내는 일 은 환자 본인이나 간호사, 간병인 그리고 가족 모두에게 매우 고통스러운 일이라고 생각하고 대신 스마트한 로봇이 이 작업 을 수행한다면 큰 도움이 될 것이고, 시간 과 비용도 절약할 수 있을 것이라고 마음 을 굳혔다. 또한 지금과 같이 일할 수 있는 인구는 줄어들고, 어렵고 힘든 일을 하려는 사 람들이 모자라며, 인건비는 오르는 선진 고령사회는 이와 같이 인공지능을 이용 한 스마트 로봇이 너무 나도 필요한 시기 라고 생각했다고 한다. 이에 New York 에서 이러한 인공지능 기술을 적용한 Robot 를 이용하여 병상에서 생활해야 하 는 와상( Bedridden) 환자들의 기저귀를 갈아주는 제품을 개발하는 회사인 BOS- TON MEDICS 를 개발하게 된 것이다.

초고령사회,‘ 돌봄 위기’ 와‘ 존엄성’ 의 딜레 마를 푼다” Samuel Han 대표는 Robo Care 개발 과 관련하여 앞으로 닥쳐올 초고령사회 에서 가장 절박한 문제인 와상 환자 돌봄 위기와 인력난을 심층 진단하고, 이 위기 속에서 AI 와 Robot 기술이 어떻게 환 자의 존엄성을 회복시키고 간병인의 부담 을 해소할 수 있는지 해법을 모색해 왔다

고 한다. Samuel Han 대표는 이를 위해서 뉴 욕의 AI 의료기기 스타트업 BOSTON MEDICS 와 그들이 개발 중인 AI 기 반의 기저귀를 갈아주는 로봇 ROBO- CARE 의 중요 기술을 이용해 앞으로 지 속 가능한 돌봄 환경의 새로운 표준과 미 래 비전을 다음과 같이 공유하고자 한다 고 전했다.

어머니의‘ 잊을 수 없는 표정’ 에서 시작된 혁명 BOSTON MEDICS 와 AI 돌봄 로봇 ROBOCARE Boston Medics 회사는 Engineer 출신 인 Samuel Han 과 다른 2 명의 성형외 과 전문의 및 Robot Engineer 에 의해 서 2023 년 New York 에서 설립되었다. New York, Columbia 대학원 출신의 Samuel Han 은 IT 및 AI 관련된 여러 권의 저서를 출간하였다. Samuel Han 은 2022 년부터 사람이 아 닌 기계 혹은 로봇과 인공지능을 이용한“ 기저귀를 갈아주는 로봇” 아이디어를 가 지게 되었으며 이후에 2023 년 ChatGPT 를 비롯한 인공지능이 세상에 많이 알려 지기 시작하고, 그 이듬해부터 이러한 인 공지능을 활용한 휴머노이드 로봇들이 미 국을 비롯한 전세계의 많은 유수의 기업 들에 의해서 개발되거나 활성화되면서 그 는 구체적으로 노인을 비롯한 와상( Bedridden) 환자들을 위한 인공지능을 이용 한“ 기저귀를 갈아주는” 로봇, ROBO- CARE 를 구상하기 시작하였다. 그는 2024 년부터“ Prompt Engineer for Everyone” 이라는 AI 및 GAI( Generative AI) 관련서적을 쓰면 서 ROBOCARE 를 구체적으로 구상하 기 시작하였는데, 다음과 같이 3 가지의 핵 심기술 적용하였다.

1. 로봇 눈( Vision): 딥러닝( Deep Learning) 기술을 사용한 다. 딥러닝 기술이란, 깊게 쌓인 인공 신 경망에 데이터를 넣어주면, 사람이 일일 이 가르쳐주지 않아도 스스로 핵심 특징

을 파악하고, 오답을 통해 지속적으로 학 습하여 복잡한 문제를 해결하는 인공지 능 기술이다. 로봇은 ROBOCARE 내부 에 달린 3D 카메라와 열화상 카메라로 환 자의 몸을 찍어서 실시간으로 환자의 다 리나 엉덩이가 어디 있는지, 그리고 부품( 새 기저기) 등이 어디 있는지 정확하게 파 악한다. 환자가 조금 움직여도 로봇은“ 따 라가면서” 볼 수 있다.

2. 로봇 손( Torque): 로봇 손과 팔에는 여러 개의 힘 센서( Force Sensor) 가 달려 있는데 이 센서 는 순응 제어( Compliance Control) 라 는 기술을 이용한다. 이 기술은 로봇 손과 팔이 환자에게 절대로 세게 누르지 않도 록 약속된 힘 만을 사용하게 한다.

3. 두뇌( AI): 강화학습( Reinforcement Learning, RL) 기술을 사용한다. 강화학습 이란, 로 봇이 시행착오를 통해 스스로 배우는 것 이다. 시뮬레이션( 가상 세계) 에서 수백만 번의 연습을 통해‘ 어떻게 잡아야 잘 안 놓치는지’,‘ 환자에게 안전하게 손을 넣는 순서는 무엇인지’ 를 로봇 스스로 깨우쳐 서 가장 안전하고 효율적인 행동 방법을 알아낸다.

강화학습의 예:- 에이전트( Agent): ROBOCARE 이다.- 환경( Environment): 와상 환자가 누 워있는 침대와 기저귀를 가는 작업 공간 전체가 환경이다. 이 둘은 다음과 같이 서로에게 영향을 주 는데,- 행동( Action): 예를 들어, 로봇 팔로 환자의 다리를 살짝 들어 올리는 행동이 라 하자.

- 보상( Reward): 이 행동의 결과를 환 경이 에이전트에게 알려주는데, 만약 로 봇이 환자에게 아프지 않게 부드럽게 다 리를 잘 들어 올렸다면, 보상 점수를 주 고, 만약 너무 세게 눌러서 환자에게 불편 함을 주었다면, 벌칙을 받는다. 이와 같이 로봇 눈( Vision), 로봇 손( Torque), 그리고 두뇌( AI) 가 각자 맏은 역할을 실수 없이 수행하면, 이를 바탕으 로 BOSTON MEDICS 는 다음과 같은 3 단계의 일정으로 사업을 진행해 왔고 또 진행할 예정이라고 한다.

1. 단계: 실제로 로봇을 만들기 전에 컴퓨터 속 가 상 세계( NVIDIA Isaac Sim) 에서 로봇 과 환자 모델을 만들어서 시뮬레이션을 한다. 여기서 로봇이 안전 약속( 최대 힘 제한) 을 어기지 않는지, 훈련된 인공지능( DRL 정책) 이 잘 작동하는지 충분히 테 스트한다.

2. 단계: 시뮬레이션에서 합격한 기술을 실제 협 동로봇( CoBot) 과 로봇 손( Gripper) 에 심어서 시제품을 만들고, 기본적인 기능 을 테스트한다.

3. 단계: 로봇이 병원에서 사용되려면 각 나라에 서 정한 의료 기기 규제( 예: FDA) 를 통 과해야 해야 한다. 로봇이 안전하고 효과 적임을 증명하는 긴 과정을 거치는데, 특 히 미국의 FDA 라이센스는 비용, 걸리 는 시간, 그리고 준비해야 하는 자료가 매 우 방대하다. 현재 ROBOCARE 는 미국 특허 및 상 표청( USPTO) 에 상표등록을 완료했으 며 특허를 출원 중에 있다고 한다. Samuel Han 대표는“ 뉴욕에서 시작된 이 혁신적 인 프로젝트가 FDA 승인을 거쳐 글로벌 간병 시장의 새로운 표준이 될 것임을 확 신한다. ROBOCARE 는 와상 환자들에 게 고귀함을 회복시키고, 선진 고령 사회 의 지속 가능한 돌봄 환경을 실현할 것이 다.” 라며 강한 자신감을 표했다.