안면 감정 인식(Facial Emotion Recognition, FER)은 특히 파킨슨병(Parkinson’s disease, PD), 다발성 경화증(Multiple Sclerosis, MS), 뇌졸중(Stroke)과 같은 신경학적 장애(Neurological Disorders, NDs)를 겪는 개인의 경우를 중심으로 인간의 행동을 이해하는 데 핵심적인 역할을 한다. 감정에 대한 조기·정확한 탐지는 관련 기분 장애의 진단뿐 아니라 지속적인 모니터링에도 중요하다. 그러나 전통적 방법은 비침습적이며 실시간인 해결책을 제공하는 데에서 종종 한계를 보이며, 각 ND 범주에 연관된 특정 감정 유형을 식별하는 데 필요한 임상적 전문성 또한 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 ALAMEDA 컨소시엄 하에서, 뇌 질환의 조기 진단과 치료를 강화하기 위한 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기반 FER AI Toolkit을 제안한다. 이 툴킷은 컨소시엄의 임상 가이드라인에 부합하며, 의료 분야에서 Industry 5.0의 목표를 지원하는 개인화되고 환자 중심적인 솔루션을 제공한다. Industry 5.0의 원칙에 따라 FER AI Toolkit은 엣지 디바이스를 사용하여 실시간 얼굴 데이터를 수집하고, 클라우드 서버에서 실행되는 딥러닝 모델이 이 데이터를 처리한다. 인식된 감정은 Semantic Knowledge Graph(SemKG) 서버로 업로드된다. 이를 통해 의료진은 실시간 데이터에 기반하여 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있다. 또한 이 툴킷은 안전한 접근을 위한 Identity Authentication Manager(IAM)와 효율적인 자원 관리를 위한 ALAMEDA Innovation Hub(AIH)를 포함하여 ALAMEDA의 핵심 구성요소와 원활하게 통합된다. 지속적이고 개인화된 의료 인사이트를 제공함으로써, FER AI Toolkit은 진단과 환자의 안녕 사이의 격차를 연결하여 궁극적으로 의료 시스템을 발전시키는 데 기여한다. 추가 학습을 위해 교육 자료와 비디오 시연이 https://drive.google.com/drive/folders/1-iUz7FE2IrKHt5nMl3oGjsrCtk7Ps2bM?usp=sharing에 제공된다.

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