웨어러블 디바이스 기반 인공지능 실행 가속기 및 알고리즘 최적화를 통한 실시간 심박수 모니터링 구현

본 과제는 Reflectance-type PPG 센서를 활용하여 운동 중에도 착용 조건과 환경에 상관없이 초 단위 실시간 심박수와 생체신호 분석정보를 의료기기 수준으로 제공하기 위한 웨어러블 기술 개발 과제임. 연구 목표는 CNN, RNN 기반 Deep Neural Network Model을 최적화하고 Arm Cortex M 계열 MCU용 추론 가속기 플랫폼을 구현하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 Accelerometer, Gyroscope, Piezoelectric transducer의 Power spectra를 Motion artifact reference로 활용한 정밀 추론, 71명 대상 데이터의 300명 확대 Generalization 검증, Ensemble 및 Adaptive Scheduling 적용임. 기대 효과는 배터리 효율 향상, 운동 중 고정확 심박 모니터링, KFDA, FDA, CE 등록 기반 마련 및 세계 최초 Reflectance-type PPG 의료기기화 실현임.