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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경희대학교 Kyung Hee University |
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연구책임자 | 이진석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300011041 |
과제고유번호 | 1711163378 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 웨어러블 디바이스.딥러닝.실시간 심박수.인공지능 가속기.Wearable Device.Deep Learning.Real-time Heart Rate Monitoring.AI Accelerator. |
□ 연구개요
본 연구그룹의 궁극적인 목표는 Reflectance-type PPG 센서를 이용하여 다양한 생체신호 및 분석정보를 의료기기 수준으로 향상시키는데 있으며, 본 과제에서는 운동을 포함한 모든 환경에서 사용자의 센서 착용 조건 등에 상관없이 지속적이고 정확한 실시간 심박수 (초 단위)를 제공함으로서, 과제 종료후 KFDA, FDA, CE 등 의료기기 등록을 목표로 함.-최근 본 연구그룹에서 CNN, RNN 기반 Deep Neural Network Model 기반 실시간 심박수 측정알고리즘을 개발하였으며, 이를 통해 운동
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