ㅁ 신호처리 융합

ㅇ 정의:
생체 신호(심전도, 뇌파, 근전도 등)와 환경·움직임 센서 데이터를 AI 기반으로 통합 분석하여 실시간 피드백을 제공하는 기술로, 웨어러블 기기에 탑재되어 개인 맞춤형 서비스 제공에 활용됨.

ㅇ 특징:
– 다양한 센서(가속도계, 자이로스코프, 광학 심박 센서 등)로부터 다중 모달 데이터 수집
– 엣지 컴퓨팅을 통한 실시간 분석 및 저전력 동작
– AI 모델을 통한 이상 탐지, 패턴 인식, 예측 분석 가능
– 사용자 편의성과 휴대성을 위한 소형·경량 설계

ㅇ 적합한 경우:
– 건강 모니터링(심박, 수면, 스트레스 등)
– 스포츠 퍼포먼스 분석 및 부상 예방
– 재활 치료 진행 상황 추적
– 고위험군 환자의 실시간 상태 모니터링

ㅇ 시험 함정:
– 단순한 센서 데이터 수집 장치와 Wearable AI를 혼동하는 경우
– 모든 처리가 클라우드에서만 이루어진다고 오답 유도
– Wearable AI = 단순 피트니스 밴드로만 한정하는 설명에 속기 쉬움

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “웨어러블 AI는 엣지 단에서 생체 신호를 실시간 분석할 수 있다.”
X: “웨어러블 AI는 반드시 모든 데이터를 서버로 전송 후 분석해야 한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

추가 학습 포인트 정리

1. Wearable AI의 데이터 프라이버시 및 보안 이슈
– 개인 정보 보호를 위한 암호화 기술
– 데이터 접근 제어 및 인증 절차
– 클라우드·엣지 환경에서의 보안 위협 대응

2. 배터리 최적화 기술
– 저전력 하드웨어 설계
– 전력 관리 알고리즘
– 에너지 하베스팅 기술 활용

3. 5G/6G 연계와 실시간 원격 모니터링 확장
– 초저지연 통신의 장점
– 대용량 데이터 전송 가능성
– 원격 진단·모니터링 서비스 확대

4. 의료기기 인증 절차 및 규제 준수
– FDA, CE 인증 절차 이해
– 각국의 의료기기 규제 기준
– 임상시험 및 품질관리 요건

5. 신호처리 융합의 전처리 기법
– 노이즈 제거 기법
– 신호 정규화 방법
– 피처 추출의 목적과 방법

6. 경량화된 AI 모델 설계 기법
– TinyML 개념과 적용 사례
– 모델 압축 기술
– 양자화(Quantization) 기법 및 효과