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[IT뉴스]천천히 걸음속도 높여도 다 아는 AI기술

온카뱅크관리자

2024-11-12 11:04:12

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="KGA1aWQ0Yw">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="9UCBs0g21D" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 KAIST 박재현 전산학부 석사과정생, 이재길 전산학부 교수, (오른쪽 위) 신유주 전산학부 연구원. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/12/dongascience/20241112110418410wted.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="bYMgpeWAtr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/12/dongascience/20241112110418410wted.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            왼쪽부터 KAIST 박재현 전산학부 석사과정생, 이재길 전산학부 교수, (오른쪽 위) 신유주 전산학부 연구원. KAIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="2OeSxmBWXE" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 웨어러블 기기 센서의 데이터를 분석해 사용자의 완만한 동작도 민감하게 측정할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. </p>
          <p dmcf-pid="VIdvMsbYYk" dmcf-ptype="general">KAIST는 이재길 전산학부 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 AI 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. </p>
          <p dmcf-pid="fCJTROKGYc" dmcf-ptype="general">현대인에게 널리 사용되는 헬스케어 웨어러블 기기에서 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지하고 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수적이다. 이를 변화점 탐지라 한다. AI 기술은 변화점 탐지의 품질을 향상하는 데 활용될 수 있다. 그간 변화점 탐지는 웨어러블 기기 등을 착용한 사용자의 움직임이 완만하게 변화할 때 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다.</p>
          <p dmcf-pid="4TgHnS41HA" dmcf-ptype="general">연구팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다. </p>
          <p dmcf-pid="8yaXLv8t5j" dmcf-ptype="general">연구팀은 각 시점의 센서 데이터를 AI 기술을 통해 벡터로 표현했을 때 벡터가 시간이 지남에 따라 이동하는 방향에 주목했다. 같은 동작이 유지될 때는 벡터가 이동하는 방향이 급변하는 경향이 크고 동작이 바뀔 때는 벡터가 직선상으로 이동하는 경향이 크게 나타난다는 사실을 활용했다.</p>
          <p dmcf-pid="6WNZoT6FtN" dmcf-ptype="general">연구팀은 이렇게 개발한 방법론을 ‘리커브’라고 명명했다. 리커브는 양궁 경기에 쓰이는 활의 한 종류다. 활이 휘어 있는 모습이 데이터의 이동 방향 변화 정도(곡률)로 변화점을 탐지하는 이 방법론의 동작 방식을 잘 나타냈다는 설명이다. 이 방법론은 변화점 탐지의 기준을 거리에서 곡률이라는 새로운 관점으로 바라본 매우 신선한 방법이라는 평가를 받았다.</p>
          <p dmcf-pid="PTgHnS41Za" dmcf-ptype="general">연구팀은 변화점 탐지 문제에서 다양한 헬스케어 센서 스트림 데이터를 사용해 방법론의 우수성을 검증했다. 그 결과 기존 방법론에 비해 정확도가 최대 12.7% 향상됐다.</p>
          <p dmcf-pid="QyaXLv8tGg" dmcf-ptype="general">연구를 이끈 이재길 교수는 "센서 스트림 데이터 변화점 탐지 분야의 새로운 지평을 열 만한 획기적인 방법이며 실용화 및 기술 이전이 이뤄지면 실시간 데이터 분석 연구 및 디지털 헬스케어 산업에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다. 연구 결과는 12월 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2024’에서 발표될 예정이다.</p>
          <p dmcf-pid="xWNZoT6F5o" dmcf-ptype="general">[박정연 기자 hesse@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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