Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Real-time ECG Data Bayesian Optimization Analysis for Rehabilitation Robots

재활 로봇을 위한 심전도(ECG) 실시간 데이터 베이지안 최적화 분석 기술

  • Choi, Jin-Tak (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Major in Bio Artificial Intelligence, Hanyang University) ;
  • Kang, Kyung-Tae (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Major in Bio Artificial Intelligence, Hanyang University)
  • 최진탁 (한양대학교 인공지능융합과 바이오인공지능융합전공) ;
  • 강경태 (한양대학교 인공지능융합과 바이오인공지능융합전공)
  • Published : 2022.07.13
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Abstract

본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(No.2020-0-01343, 인공지능융합연구센터지원(한양대학교 ERICA))과 2022년도 정부(산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술진흥원의 지원(P0012744, 2022년 산업혁신인재성장지원사업)을 받아 수행된 연구임.