최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 광주과학기술원 Gwangju Institute of Science and Technology |
---|---|
연구책임자 | 이보름 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300011455 |
과제고유번호 | 1711161909 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 생체 신호.3D프린터.동작 보조 재활 보조기.딥러닝.Bio-signal.3D Printer.Rehabillitation Orthosis.FPGA.Deep learning. |
연구개요
딥러닝을 활용한 혼합 생체신호 (뇌파, 근전도 등) 기반 인간-기계 인터페이스의 정밀 제어 알고리즘의 개발 및 고도화. 나아가 3D 프린팅 기술을 활용하여 제작한 재활 보조기를 실시간 정밀 제어 할 수 있도록 개발된 딥러닝 알고리즘을 Field Programmable Gate Array (FPGA)로 구현하여 하드웨어 및 소프트웨어의 최적화를 이룸.
연구 목표대비 연구결과
· 기존 연구에서 사용한 건 고정식 보조기에서의 한계점 및 개선점을 반영한 디자인의 새로운 보조기를 제작했으며, 착용자의 착용감과
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.