UST 베트남 유학생 ,'ICCE 최우수논문상' 수상

딥러닝 통해 걸음걸 신호 정밀 분석·분류
ICCE 2020 국제학술대회에서 최우수논문상을 수상한 응웬 UST 학생.<사진=UST 제공> ICCE 2020 국제학술대회에서 최우수논문상을 수상한 응웬 UST 학생.<사진=UST 제공>
UST(과학기술연합대학원대학교)는 응웬 마우 둥 학생이 최근 IEEE(미국 전기전자통신학회)가 개최한 'ICCE 2020' 국제학술대회에서 최우수논문상을 수상했다고 30일 밝혔다.

응웬 학생은 하노이과학기술대학교에서 학사학위를 받은 뒤 UST-KIST 스쿨에서 석사과정을 밟고 있다. 

응웬 학생이 이번 학술대회에서 수상한 논문 주제는 'IMU 스펙트로그램과 심층신경망을 이용한 보행 분류'다. 신체에 부착한 IMU(관성측정장치) 센서와 딥러닝 기술을 이용해 걸음걸이 신호를 정밀하게 분석하여 정상, 비정상, 운동선수 그룹으로 범주화하는 내용을 담고 있다. 

걸음걸이를 관찰하는 것은 건강을 판단하는 기본적인 방법 중 하나로 병원에서도 환자들의 걷기 테스트를 통해 건강상태를 판단한다. 본 연구결과는 이러한 걸음걸이의 특성을 분류하는 기술을 새롭게 제시함으로써 건강상태를 보다 간편하고 정확하게 판단하는 데 도움을 줄 수 있다.

한편, 'ICCE 2020'는 ICT분야 학술단체인 IEEE가 세계 최대 전자제품박람회인 CES와 동시에 개최하는 학술행사다. 올해에는 약 220여 편의 논문과 연구결과가 발표됐다.
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