이로부터 건강상태 간편하고 정확하게 판단할 수 있어
과학기술연합대학원대학교(이하 UST) 응웬 마우 둥(Nguyen Mau Dung, 베트남) 학생이 최근 미국 전기전자통신학회(IEEE)가 개최한 'ICCE(International Conference on Consumer Electronics) 2020' 국제학술대회에서 최우수논문상을 받았다.
30일 과학기술연합대학원대학교에 따르면 응웬 학생이 이번 학술대회에서 수상한 논문은 'IMU 스펙트로그램과 심층신경망을 이용한 보행 분류(IMU-based Spectrogram Approach with Deep Convolutional Neural Networks for Gait Classification)'에 대한 연구 논문이다.
본 논문은 신체에 부착한 IMU(Inertial Measurement Unit, 관성측정장치)센서와 딥러닝 기술을 이용해 걸음걸이 신호를 정밀하게 분석하여 정상(normal), 비정상(abnormal), 운동선수(athlete) 그룹으로 범주화하는 내용을 담고 있다.
걸음걸이를 관찰하는 것은 건강을 판단하는 기본적인 방법 중 하나로 병원에서도 환자들의 걷기 테스트를 통해 건강 상태를 판단하는데, 본 논문에는 이러한 걸음걸이의 특성을 분류하는 기술을 새롭게 제시함으로써 건강 상태를 보다 간편하고 정확하게 판단하는 데 도움을 줄 수 있다는 내용이 실려있다.
응웬 학생은 하노이과학기술대학교에서 학사학위를 받은 뒤 UST-한국과학기술연구원(KIST) 스쿨에서 석사과정을 밟고 있다.
한편, 'ICCE 2020'는 ICT 분야 학술단체인 IEEE(미국 전기전자통신학회)가 세계 최대 전자제품박람회인 CES와 동시에 개최하는 학술행사이다.