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#임 교수팀이 자체개발한 ‘리마니안 특징 대응 기법(Riemanian manifold feature mapping)’과 ‘모델 적응 기법(model adaptation)’ 기술은 눈 주위 생체신호를 보다 정확하고 효율적으로 인식한다. 또한 전극 패드는 고무나 헝겊 소재로 교체도 쉽고 간편해 가격과 실용성까지 우수하다.
#임 교수팀의 기술은 VR 프랤폼에서 응용 가능성이 높아 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받고 있다.
=== 무음 발화 인식 기술 개발(2024. 09) ===
# 임창환 교수 연구팀이 입 주위에 부착한 가속도계 신호를 분석해 화자의 음성을 합성하는 무음 발화 인식 기술 개발에 성공
# 기존 무음 발화 인식 기술에는 카메라, 전자기조음측정기(EMA), 초음파, 근전도(EMG) 신호 등이 활용되었으나, 2023년 임 교수팀이 제안한 가속도계를 이용한 방식이 여러 장점으로 주목받고 있다.
# 해당 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 정보통신기획평가원의 한계도전R&D 프로젝트, 인공지능대학원지원사업의 지원을 받아 진행되었으며, 논문 「Speech synthesis from three-axis accelerometer signals using conformer-based deep neural network」는 수학 및 계산 생물학 분야 상위 3% 이내 국제 학술지인 Computers in Biology and Medicine 최신호에 게재
=주요논문=