프로젝트 소개
본 과제는 복부에서 발생하는 소화 음향을 전극으로 측정해 장 협착을 돕는 웨어러블 디바이스와 AI+신호처리 플랫폼을 개발하는 연구임.
연구 목표는 2차 시제품(Sono-Electrogram) 제작과 Sono-Electrogram 기반 장 협착 진단용 웨어러블 디바이스의 EGG 신호 측정 회로, 회로 기술, Firmware 고도화, 기구 설계 및 저전력 BLE 기반 신호처리 알고리즘 개발 및 AI+신호처리 플랫폼 구축에 있음. 핵심 연구 내용은 다채널 Cortex-M4 기반 고속 샘플링, 저전력 소형화, 사용자 식별 및 센서 데이터 보정기술, 딥 러닝 학습용 서버 플랫폼(중계서버·처리서버·백업서버) 구성, IRB 제출 후 prototype 이용 복부 signal DATA·라이프로그 수집 및 시제품 사용성 평가 수행임. 기대 효과는 장 협착음 기반 기존 PROTOTYPE 대비 Sono-Electrogram 기반 H/W·F/W 업그레이드와 AI 신호처리 적용을 통해 전자청진기 및 PROTOTYPE로 소화 음향 수집 성능 향상에 있음.