초록 ▼

▣ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
생체신호 기반 설명 가능한 고신뢰성 사용자 식별 및 상태 예측 기술

◼ 전체 내용
□ 복합적 환경에 적용 가능한 딥러닝 기반 사용자 식별 모델 연구
- 외란발생 환경에서의 노이즈 분석을 통한 디노이징 기술
- 사용자 상태 변화에 따른 생체신호 정규화 기술
- 사용자 상태별·횟수별·환경별 생체신호데이터 구축 및 검증
- 단일 딥러닝 모델 융합 기반 앙상블 네트워크 설계건강 상태 예측이 가능한 딥러닝 융합 모델 연구
□ 건강 상태 예측이 가

▣ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
생체신호 기반 설명 가능한 고신뢰성 사용자 식별 및 상태 예측 기술

◼ 전체 내용
□ 복합적 환경에 적용 가능한 딥러닝 기반 사용자 식별 모델 연구
- 외란발생 환경에서의 노이즈 분석을 통한 디노이징 기술
- 사용자 상태 변화에 따른 생체신호 정규화 기술
- 사용자 상태별·횟수별·환경별 생체신호데이터 구축 및 검증
- 단일 딥러닝 모델 융합 기반 앙상블 네트워크 설계건강 상태 예측이 가능한 딥러닝 융합 모델 연구
□ 건강 상태 예측이 가능한 딥러닝 융합 모델 연구
- 사용자 환경 변화에 따른 사용자 상태 예측 및 식별 모델 설계
- 인공신경망을 이용한 가상 생체신호 생성 기술 연구
- 도출된 의사결정 정보를 이용한 사용자 건강 상태 예측
- 사용자 식별 및 상태 예측이 가능한 병렬식 다층 구조의 딥러닝 설계
□ 의사결정 설명 가능한 딥러닝 모델 연구
- 비선형성 생체신호를 위한 특징 벡터 검출 기술
- 시간변화에 따른 생체신호 패턴 분석 기반 특징 추출
- 의사결정 근거를 위한 특징정보맵 시각화 및 실제 정보와 매칭 연구
- 특징 매핑 기반 설명 가능한 확률적 그래프 식별 모델 설계
- 비선형성 생체신호를 이용한 딥러닝 네트워크 적용
- 실환경 적용을 위한 고신뢰성 설명 가능한 인공지능 최적화

▣ 연구개발성과
☐ 본 연구의 결과는 실생활 환경에서 취득된 생체신호를 이용한 사용자 식별과 함께 생체신호 변화를 분석하여 사용자 건강상태를 예측하는 스마트 헬스케어 시스템임. 이에, 사용자 상태별ž환경별ž취득횟수별 차이를 나타내는 생체신호를 융합하여 핀테크ž스마트의료ž헬스케어ž위치기반 서비스 등 높은 보안의 수준을 개인 정보보호가 가능함. 또한, 지속적으로 취득된 생체신호를 분석하여 사용자 건강상태 예측 기반 개인 맞춤형 건강증진 서비스를 제공함

▣ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
☐ 생체신호 기반 사용자 식별 기술은 모바일 지급 결제, 헬스케어, 스마트카 등 IoT 융합 보안 서비스에 비대면 식별 기술로써 활용되며, XAI는 다양한 산업분야에서 AI 시스템의 성능 저하 요인을 파악하고 학습 모델 간 정량화 된 비교를 통해 최적의 학습 모델을 도출하는데 효과적으로 활용될 것으로 예상함. 특히, AI 시스템의 성능 향상과 기존에 알고리즘의 복잡성으로 인해 알 수 없었던 최종 결과의 근거를 제시하고 인간과 인공지능간 상호작용을 보다 효율적으로 높이는 도구로 사용될 것으로 기대함

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 6
• 1) 연구수행 결과 ... 6
• 2) 목표 달성 수준 ... 9
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 9
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 10
• 1) 연구성과 ... 10
• 2) 연구성과 활용계획 ... 11
• 6. 참고문헌 ... 11
• 끝페이지 ... 12