Human Computer Interaction Lab
가천대학교 본교(제1캠퍼스) IT 소프트웨어학부
최아영 교수
Deep Learning in Healthcare
Wearable Health Monitoring
Blood Pressure Estimation
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Human Computer Interaction Lab
IT 소프트웨어학부 최아영
Human Computer Interaction Lab은 IT 소프트웨어학부에 소속되어 있으며, 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 연구하는 데 중점을 두고 있습니다. 최근 3년간의 주요 연구 분야로는 혈압 추정, 웨어러블 건강 모니터링, 헬스케어 딥러닝, VR/AR 감정 상호작용 등이 있습니다. 특히, 딥러닝 기반의 혈압 예측 시스템 및 방법에 대한 연구는 높은 평가를 받고 있으며, 관련 특허도 다수 보유하고 있습니다. 또한, 나노 소재 기반의 웨어러블 센서를 이용한 생체 신호 분석을 통해 자율적인 식습관 모니터링 및 칼로리 섭취 추정 기술을 개발하였습니다. 이 외에도 AI 기반의 정신 건강 모니터링 및 비만 감지 기술 등 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 다수의 논문과 특허로 이어졌으며, 다양한 기업과의 협력을 통해 실질적인 응용 가능성을 높이고 있습니다.
Deep Learning in Healthcare
Wearable Health Monitoring
Blood Pressure Estimation
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
딥러닝 기반의 비모수 혈압 측정 기술 개발
딥러닝 알고리즘을 활용하여 칼리브레이션 없이 혈압을 측정하는 기술을 개발합니다. 이를 통해 사용자는 언제 어디서나 쉽게 혈압을 모니터링할 수 있으며, 웨어러블 기기와의 연동을 통해 지속적인 건강 관리를 가능하게 합니다. 본 연구는 다양한 생체 신호 데이터를 분석하여 높은 정확도의 혈압 예측 모델을 만들고, 이 모델을 실제 환경에 적용할 수 있는 시스템을 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다.
유아 행동 인식을 위한 영상 기반 딥러닝 기술
유아의 자연스러운 행동을 인식하는 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 연구합니다. 이 기술은 유아의 행동 패턴 및 발달 단계를 모니터링하여 조기 진단 및 맞춤형 교육에 활용될 수 있습니다. 특히, 3D ResNet과 같은 고급 알고리즘을 적용하여 영상 속 유아의 움직임을 정확하게 추적하고 분석하는 것을 목표로 합니다. 또한, 이 연구는 웨어러블 디바이스와 결합하여 실시간 모니터링 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 제시합니다.
주요 논문
59
발행물 전체보기
1
YOLO 와 Slowfast 알고리즘 기반 유아의 자연스러운 행동 인식 기법
김한뫼, 최아영
KHCI, 2024
2
Calibration-free blood pressure estimation based on a convolutional neural network
Jinwoo Cho, Hangsik Shin, Ahyoung Choi*
Psychophysiology, 2023
3
Applying enhanced real-time monitoring and counting method for effective traffic management in Tashkent
Alpamis Kutlimuratov, Jamshid Khamzaev, Temur Kuchkorov, Muhammad Shahid Anwar, Ahyoung Choi *
Sensors, 2023
완료된 프로젝트
7
프로젝트 전체보기
1
Obesity sensing and monitoring
HCI Lab, Gachon Univ.
2
Blood pressure estimation
HCI Lab, Gachon Univ.
3
Affective interaction with VR/AR characters
HCI Lab, Gachon Univ.