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.

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.