正在执行京畿道地区协力研究中心（GRRC）项目的成均馆大学成功开发出一种基于人工智能（AI）的信号处理技术，其精度优于现有智能传感器。该技术可应用于穿戴在人体上的智能设备即可穿戴领域，预计将在医疗和工业制造领域得到广泛应用。
京畿道地区协力研究中心项目是一种产学合作模式，由包括成均馆大学在内的道内11个中心共同开展研发活动，旨在支持道内研发基础薄弱的中小企业。
成均馆大学新材料工程系教授 Kim Younghun 团队利用纳米材料，改良了智能传感器之一、负责感知对象并促使物体产生反应的多模态传感器功能。
由于传统传感器分别使用仅对温度有反应的“温度传感器模块”和仅对压力有反应的“压力传感器模块”，其结构复杂，导致精度下降或在信号传输方面存在困难。研究团队对此进行了改进，使其能够同时感知温度和压力。
研究团队表示，通过人工深度学习模型及反复训练，成功实现了对温度和压力信号数据的种类与强度进行同步分类，在提高精度方面具有重要意义。
此次技术在高数据识别精度和低功耗的前提下实现了多重检测，可应用于与可穿戴相关的产业和制造领域，大幅改善劳动者的作业环境。尤其是在对精度要求较高的医疗、机器人等领域，也有望得到广泛应用。
Kim Younghun 教授表示：“本次研究克服了既有智能多模态传感器在信号处理方面的局限性，在更为精确的多重刺激辨别方面提出了技术路径，预计将在智能可穿戴应用中获得广泛应用。”
另外，本研究成果已刊登于物理、化学领域国际权威学术期刊《Nano Energy》2月1日出版的当期杂志。
本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。
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