Unsupervised Anomaly Detection in Wearable Foot Sensor Data: A Baseline Feasibility Study Towards Diabetic Foot Ulcer Prevention

Fri, 08 May 2026 10:20:15 GMT

### 저자

Md Tanvir Hasan Turja

### 💡 개요

본 연구는 당뇨병성 족부 궤양(DFU) 예방을 위한 웨어러블 족부 센서 데이터 기반 이상 탐지 프레임워크의 실현 가능성을 탐구합니다. 건강한 성인으로부터 수집된 온도 및 압력 시계열 데이터에 Isolation Forest와 KNN/LOF라는 두 가지 비지도 학습 알고리즘을 적용하여 정상적인 발 생체 역학에서 벗어나는 통계적 편차를 탐지했습니다. 결과적으로, 두 알고리즘 모두 이상 징후를 탐지하는 데 유용하며, 압력과 온도 간의 상관관계는 다중 모드 모니터링의 중요성을 시사합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 웨어러블 족부 센서 데이터를 활용한 비지도 학습 기반 이상 탐지 방법론이 DFU 예방을 위한 연속 모니터링 시스템의 기반이 될 수 있습니다.

- Isolation Forest는 미묘한 이상 징후 탐지에, KNN/LOF는 극심한 편차 탐지에 강점을 보이며, 두 알고리즘을 함께 사용하거나 비교 분석하는 것이 유용합니다.

- 본 연구는 임상적 근거(ground truth) 없이 건강한 대상자에게서만 데이터를 수집했기 때문에, 탐지된 이상 징후가 실제 DFU와 관련된 병리학적 현상과 직접적으로 연결되지 않으며, 향후 당뇨병 환자를 대상으로 한 임상 검증 연구가 필수적입니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2603.12278)