Research on Signal Processing and System Integration for Medical Signal-based AI Inference
연구 내용
의료 신호를 대상으로 신호처리 기법과 인공지능 추론을 시스템 단에서 통합하여 실시간 또는 준실시간 분석을 구현하는 연구
의료 신호는 잡음과 비정상 변동이 크며, 분석을 위해 신호처리 전처리와 특징 추출이 필요합니다. 본 연구는 인공지능 모델이 입력을 안정적으로 해석할 수 있도록 필터링, 정규화, 시간-주파수 표현 등 신호처리 절차를 설계하고, 추론이 실행되는 시스템 제약을 고려해 처리 파이프라인을 구성합니다. 또한 데이터 수집부터 전송·저장·추론까지 이어지는 경로에서 병목을 분리하고, 신호처리 연산과 모델 추론의 실행 순서를 최적화하여 지연과 정확도의 균형을 맞추는 방향으로 연구를 수행합니다. 이를 통해 의료 모니터링과 진단 보조에 적용 가능한 운영 기반 기술을 확보합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기에는 의료 신호에서 유효 특징을 얻기 위한 신호처리 절차를 정립하고, 모델 입력으로 이어지는 전처리 체계를 구성했습니다. 이후 인공지능 추론 단계와 통합하여 파이프라인 지연을 줄이기 위해 처리 단계를 분해·측정하고, 신호처리와 추론의 경계에서 오버헤드를 최소화하는 방향으로 개선했습니다. 최근에는 분산 환경과 통신 경로까지 고려해 스트리밍 입력에 대한 준실시간 운영을 목표로 시스템 통합 최적화를 수행하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.