본 연구의 최종 목표는 우리 주변에서 공존하며, 어떤 역할(Role), 직업(Job)이든 수행이 가능하고, 학습된 지식의 경험들을 조합 하여 더 어렵고 새로운 문제를 해결 할 수 있으며, 모든 방식(Hypermodality)으로 인간과 양방향 소통 이 가능하고, 인간과 5감을 넘어 생각까지 연결된 초감각, 초연결, 초지능, 초정밀 메타-휴머노이드의 개발이다...

가. 밴드형 웨어러블 생체신호 측정기기 제작 및 실험 환경 구축 - BCG신호 측정을 위한 가속도센서 및 관성센서와 PPG신호 센서를 이용해 밴드형 웨어러블 생체신호 측정 시스템 구현 - 정밀 생체데이터(ECG, BCG, PG) 및 심혈관 데이터(혈압) 수집 환경 구축 및 실험을 통한 인간 연구대상자 데이터 수집 나. BCG신호를 이용해 혈압과 상관관계가 높은 특성 추출 - BCG와 PPG를 이용한 PTT(Pulse Transit Time), BCG신호 진폭 등 다양한 특성 추출 방법 연구 - 특성 간의 비선형 조합(곱하기, 나누기, 제곱 등)을 통해 높은 특성 차원에서 유용한 특성 세트 도출 시도 (다양한 기계학습 및 딥러닝 기법 적용) - 생체신호는 개인차 경향을 없애기 위한 다양한 특성 정규화 방법 연구 다. 연속 혈압 추정 회귀모델 연구 - 연속적인 BCG 및 PPG 신호처리를 위한 생체신호 질(quality)의 정량적 평가 방법 연구 - 연속적인 이완기혈압, 수축기혈압, 맥압을 추정 선형 회귀모델 연구 (측정된 혈압과 추정된 혈압의 MAE ≦ 10 mmHg와 r ≧ 0.6 목표) - 혈압과 BCG신호의 시계열성을 이용한 자기회귀(auto-regressive)모델이나 딥러닝 모델(RNN, LSTM등) 적용 연구 및 성능 평가 - 기존 연구들에서 수행되었던 최대-최소 혈압 구간에서의 BCG-혈압 성능과의 비교 연구