Research on Deep Learning Based Bioelectric Signal Generation Networks for HCI Applications
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710115001
과학기술정보통신부
한국연구재단
부경대학교
장원두
11명
2026.05.01 ~ 2027.04.30
2024.05.01 ~ 2027.04.30
2.9억원
2.9억원
기초연구
대학
부산광역시 남구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 가이드라인을 제공하는 어플리케이션을 개발하여 생체전기신호 생성 네트워크 학습에 필요한 양질의 데이터셋을 우선적으로 수집하고자 한다. 수집된 생체전기신호로 생성 네트워크를 학습하고, 네트워크를 ... 잡음과 불안정성에 강건한 딥러닝 모델을 학습시키기 위해서는 다양한 신호를 포괄하는 대량의 훈련 데이터가 필요하지만, 다양한 생체신호 데이터셋을 빅데이터로 구축하는 데에는 많은 시간과 비용이 소모되는 ...
1. 데이터 수집 및 분석1-1). 글로벌 협업을 통한 VR 어플리케이션 구축 및 생체 전기신호의 측정- (일본)다양한 VR기반의 연구 경험을 가진 일본 야마나시 대학 연구팀과 한국연구팀과의 협업을 통한 VR 기반의 생체신호 수집 애플리케이션 구축한다.- (말레이시아)생체신호 수집 경험이 풍부한 말레이시아 펄리스 대학 연구팀과 다량의 VR 기반의 EOG, EMG ...
연구개발성과 활용계획ㆍ 빅데이터생성되는 생체전기신호(EMG, EOG)는 다양한 환경 상태가 레이블링 되어 있어, 이전에 구축/보고된 바 없는 대형 데이터셋이다. 구축된 데이터셋을 활용하여 주변 장치 제어, 게임 등 다양한 애플리케이션에 적용하는 인공지능 모델 학습에 사용할 수 있으며, 데이터가 부족해 검증이 어려운 여러 생체전기신호 인식 모델들의 평가 및 비교에 ...