컴퓨터공학과 석사과정 1학기 임희수 학생 (지능형미디어연구실, 전은솜 교수)이 Advanced Engineering Informatics (SCI Q1 Top 2%, IF11.5) 및 Measurement (SCI Q1 Top 10%, IF6.1) 에 논문 게재를 확정했습니다.

임희수 학생은 학부연구생부터 국제 캡스톤디자인의 지원으로 연구를 시작해왔으며, 이번 6월, 7월에 연달아 SCI논문 2건의 게재를 확정했습니다.

본 연구는 깔창 형태의 압력 웨어러블 센서로부터 취득한 비디오 정보로 지면반발력을 추정하는 연구로, 소형 모델로 실시간성과 정확성을 모두 갖게 하는 인공지능 방법론을 개발했습니다.
특히 물리적 법칙을 언어적 의미론으로써 경량화 과정에 활용하여 Human-AI Collaboration의 시너지 효과를 모델 학습시에 유효 정보 이해에 활용하고 경량화에 활용하여 그 우수성을 인정받았습니다.

이러한 연구는 사람의 행동에 관여하는 요인들을 phase를 고려하여 모델의 latent space에서 분석을 하므로 향상된 모델학습에 기여를 할 수 있고, Exoskeleton, Wearable Robot등 피지컬AI와 밀접한 분야로써 스포츠과학이나 질병진단 등에 활용될 수 있습니다.




Overall pipeline of the proposed Gait-Semantic Relational Knowledge Distillation, SRKD. (a) The proposed teacher-student distillation framework for wearable sensor-d GRF estimation. (b) The extraction process of gait-cycle phase masks and alignment targets from original
GRF signals. (c) The detailed mechanism of SRKD, which aligns phase-aware intermediate representations with text-derived phase-semantic priors

본 연구는 Arizona State University의 Prof. Pavan Turaga (ECEE & The GAME School)와 Prof. Hyunglae Lee (School for Engineering of Matter, Transport and Energy)의 데이터 및 서버 자원을 지원 받아 수행되었습니다. 이번 국제 공동 성과를 기반으로 후속 연구로 확장할 예정입니다.