과일 최적 수확을 위한 AI 비파괴당도 관리 솔루션

비파괴 방식으로 과일 당도를 측정하는 AI 비파괴당도계와 다양한 과일 인공지능 모델을 과일 생산관리 모바일 앱을 통해 제공하여 다양한 과일을 선택하여 당도 측정과 관리 서비스가 가능하고, 당도 관리 및 생산, 수확 관련 정보 및 전자 상거래 서비스를 함께 제공

근적외선 분광기술과 최적의 인공지능 기술을 기반으로 최적의 과일 당도 추론 기술을 개발.

과실에 최적화된 기술개발 적용

분광 측정에 사용되는 근적외선 스펙트럼은 유기물질들에 함유된 수소, 산소, 탄소들의 결합에 의한 복잡한 스펙트럼이 나타나는 영역으로 당도를 측정하기 위해 물 흡수가 적고 측정 신호의 에너지가 상대적으로 높은 780-950nm의 파장을 선택하여 스펙트럼 측정

근적외선은 빛의 95% 정도까지 표피를 통과하여 껍질 색소의 영향을 받지 않고도 당도 농도가 높은 지역에 도달하기 때문에, 근적외선 파장을 발광부에 적용하고 과당인 프럭토스(C6H12O6)에 반사된 스펙트럼을 측정

사용자를 고려한 인체공학적 디자인

과당 측정을 위해 획득한 근적외선 스텍트럼 데이터는 측정 부위에 따라 범위가 크지 않지만 비선형 형태의 특징을 나타내기 때문에 여러 개의 서로 다른 모델(베이스 모델)을 학습시키고, 그 예측 결과를 조합하여 최종 예측을 만드는 방식인 스태킹 앙상블 모델을 적용하여 최적의 모델을 생성.

당뇨병 환자를 위한 AI 비침습 혈당 관리 솔루션

채혈에 따른 통증이 없고 바늘이 삽입되지 않아 감염 위험성이 없는 비침습 혈당계와 혈당관리 및 관련 정보를 제공하는 모바일 앱을 통해 비침습 혈당 측정 서비스를 제공.

근적외선 분광기술과 최적의 인공지능 기술을 기반으로 최적의 혈당 추론 기술을 개발.

대구 보훈병원에서 1,000명이상의 당뇨환자들의 30,000개 이상의 혈당 데이터셋을 수집하여 다양한 인공지능 기법을 통해 학습한 혈당 추론 모델 생성.

다양한 머신 러닝 기법과 딥러닝 기반의 학습으로 혈당계 정확도 평가에 사용되는 MARD 결과가 95%이상을

달성.

사용자의 휴대성과 편의성을 고려한 콤팩트한 디자인

근적외선 스펙트럼은 유기물질들에 함유된 수소, 산소, 탄소들의 결합에 의한 복잡한 스펙트럼이 나타나는 영역으로 혈당을 측정하기 위해 물 흡수가 적고 측정 신호의 에너지가 상대적으로 높은 780-1050nm의 파장을 선택하여 스펙트럼 측정.

근적외선은 빛의 95% 정도까지 피부 각질층과 표피를 통과하여 피부 색소의 영향을 받지 않고도 혈중 농도가 높은 지역에 도달하기 때문에 근적외선 파장을 발광부에 적용하고 글루코스(C6H12O6)에 흡수/반사된 스펙트럼을

측정.

AI를 적용한 소형화 기술의 한계를 넘다.

AI 기반 소형화 기술을 적용한 미니 혈당계는 기존 혈당 측정의 한계를 극복한 혁신적 기기입니다. 바늘 삽입이나 채혈 과정이 전혀 필요 없는 비침습 방식으로 혈당을 측정하여 사용자가 느끼는 통증과 감염 위험을 원천적으로 차단합니다.

또한 전용 모바일 앱과 연동되어 혈당 수치를 실시간 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 개인별 맞춤형 혈당 관리 솔루션과 다양한 건강 관련 정보를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 보다 편리하고 안전하게 혈당을 관리하며 건강한 생활을 유지할 수 있습니다.

생성형 AI 기반 돌봄 서비스 로봇



돌봄 서비스 로봇은 생성형 AI 음성인식, 영상인식 기술과 라이다 자율주행 기반의 서비스 로봇으로 노인이나 사회적 약자를 위한 건강 및 정서 관리 서비스 제공.

6종의 서비스 앱은 건강관리를 위한 혈당관리, 복약관리, 응급구조 앱과 정서관리를 위한 영상통화, 말벗 앱으로 구성.

2D 라이다와 SLAM 기반의 실내 자율주행 기술을 탑재하여 로봇과 사용자의 절대 위치를 판단하여 요청 서비스 제공.

VAD와 Whisper 음성인식 기술 적용



실시간 음성 인식 기술은 음성의 유무를 검출하는 음성 처리 기술인 VAD(Voice Activity Detection) 기술과 음성파일에서 음성을 인식하고 텍스트로 생성하는 생성형 AI인 Whisper AI를 기반으로 기능을 구현.

국가 aihub에서 60세 이상 남여 사용자들의 자유 대화 음성 데이터가 들어있는 자연어 화 노인 남여 학습 데이터셋을 이용하여 노인 음성 인식률을 향상.

VLM기술 적용의 최첨단 영상인식 기술 구현

카메라 기반의 생성형 AI 기술인 VLM(Vision-Language Model)은 이미지, 영상 등 시각적 데이터를 텍스트 정보와 결합하여 이해하고 처리하는 모델로 사용자의 표정, 움직임 등의 시각적 데이터를 실시간 분석하여 사용자 요청 사항에 맞게 명령을 수행.

기술의 활용 사례는 이미지 설명 생성, 이미지-텍스트 검색, 문서 및 그림 이해, 이미지와 텍스트를 결합한 질의응답 수행, 시각 데이터에서 특정 정보를 추출해 텍스트로 변환 등과 같이 다양한 응용 분야에 사용.

AI로봇 개발을 위한 R&D

안전한 실내 자율주행을 위해 로봇을 위한 오픈소스, 메타 운영 시스템인 ROS를 기반으로 센싱, 인식, 지도 작성, 모션 플래닝, 메시지 패싱 기능을 구현.

ROS에서 제공하는 라이브러리를 기반으로 2D 라이다 포인트 클라우드 데이터를 생성하고, 데이터를 정제하여 환경 인식과 지도를 생성하고, 매핑하여 자기 위치를 추정, 이를 기반으로 목표 지점까지의 최적 경로를 계획하고 계획된 경로를 따라 로봇의 움직임을 제어.

영상과 음성으로 일상을 이해하는 간호 서비스 지원 로봇 플랫폼

인력이 부족한 간호 업무를 간호사와 같이 자연스럽게 수행하기 위해서는 사물과 환경을 이해하고, 언어와 행동에 대한 이해가 가능한 인공지능 기반의 세미 휴머노이드 로봇

시각적 데이터(Vision), 언어(Language), 행동(Action)을 통합적으로 처리할 수 있는 생성형 AI를 탑재하여 복잡하고 동적인 환경에서의 자율성과 적응력을 극대화

의약품 전달, 의료기기 수치 판단, 환자 상태 모니터링과 환자 정서 안정 등의 업무를 수행

병원에서의 인간과의 상호작용 작업수행

병원 환경에서 약물 전달, 환자 상태 모니터링, 의료진 지원와 같은 간호 지원 역할 수행을 목적으로 병실, 복도, 진료실 등 병원의 동적이고 제한된 공간의 사용 환경에서 단순 이동 작업부터 정밀한 물체 조작, 인간과의 상호작용의 작업범위를 수행

간호지원 역할 수행을 위해 상체는 인간과 유사한 형태(팔, 머리, 디지털 얼굴 등)를 가지며, 하체는 이동성과 안정성을 위해 바퀴 기반으로 구성

약물 전달, 환자 모니터링, 의료진과 상호작용을 위해 정밀한 작업 수행을 위한 로봇 팔, 병실 내 물체 탐지와 환자 상태 모니터링을 위한 카메라와 센서, 음성 명령 인식을 위한 마이크와 스피커로 하드웨어를 구성

생성형 AI 기반의 휴먼-로봇 인터페이스(HRI)

생성형 AI 의 핵심인 파운데이션 모델 가운데 비전언어모델(VLM), 거대언어모델(LLM), 로봇제어모델을 기반으로 데이터 그라운딩을 수행하여 병원에서 간호 지원 업무를 수행할 수 있는 모델 생성

생성형 AI 모델과 하드웨어 간의 흐름은 의료인의 언어 명령을 받은 LLM이 명령을 해석하고, VLM에게 시간 정보를 요청하여 받은 결과를 기반으로 로봇제어모델에게 상위레벨 명령인 동작을 지시하면 로봇제어모델에서는 로봇하드웨어에 제어명령을 내려 동작을 수행한 후에 카메라와 마이크로 상태와 센서 피드백을 통해 명령 완수 여부를 확인하고 LLM/VLM이 상황 변화를 파악하고 재지시를 시행함.