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NTIS 바로가기주관연구기관 | 세종대학교 Sejone university |
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연구책임자 | 이수정 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-11 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000000849 |
과제고유번호 | 1345301913 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-05-30 |
키워드 | 생체 신호처리.딥러닝.생체신호계측.사물인터넷. |
□ 연구개요
본 과제에서는 차세대 “Quantified Self”를 위한 스마트워치용 딥러닝기반 고 신뢰성 생체계측 신호처리 기술개발을 최종목표로 한다. 제안기술은 미래 웰니스 사물인터넷 환경에서 가장 손쉽게 착용할 수 있는 스마트워치용 고성능 기계학습기반 생체계측 신호처리 기술이다. “Quantified Self” 란 스마트기기와 센서기술을 통해 일상에서 생성되는 생체 데이터 등을 정량적 수치화하여 건강을 관리하려는 트렌드를 말한다. 본 기술은 최근 빅 이슈기술인 사물인터넷을 기반으로 스마트 워치를 통해 수집된 대용량의 생체
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