汉阳大学 Noh Youngtae 教授团队开发 iEMA 入选三星课题

by Park SeungUk

Published 24 Oct.2025 11:09(KST)

下一代电子器件核心技术成果

汉阳大学表示，数据科学学科·人工智能学科的 Noh Youngtae 教授研究团队（硕博连读研究生 Lee Hyesung、博士研究生 Jin Seungwan、硕博连读研究生 Alfred）提出的“基于智能最优问卷时点探测的心理·行为数据采集平台（iEMA）”研究，已最终入选2025年度“三星未来技术培育事业”指定主题公开招募项目。

（上排自左起）Jin Seungwan，Alfred，（下排自左起）Noh Youngtae 教授，Lee Hyesung。汉阳大学

“三星未来技术培育事业”自2013年起，作为韩国代表性的民间研究资助项目，一直支持国内基础科学、材料·信息通信技术领域的“高风险·高影响（High Risk, High Impact）”研究。截至目前，已向约500个课题投入超过1万亿韩元，为发掘世界水平的源头技术作出了贡献。

其中，指定主题公开招募是同时评估社会影响力和学术创新性的最高水准竞争型项目，本次入选被视为对 Noh Youngtae 教授团队独创性和技术潜力的正式认可。

Noh Youngtae 教授团队的课题“基于智能最优问卷时点探测的心理·行为数据采集平台（iEMA）”相关研究，以通过智能手机和可穿戴设备采集日常生活中的生理·行为数据为基础，构建一种由人工智能自动判断问卷时机和必要性的全新智能数据标注框架（iEMA）。

以往的生态瞬时评估（EMA，Ecological Momentary Assessment）是通过周期性问卷采集日常数据的方式，但存在△症状发生时点与问卷实施时点不一致 △重复问卷导致疲劳累积 △标签可信度下降等局限。

为解决这一问题，研究团队开发了“Significant Opportune Moment（SOM）”和“Survey Fatigue Minimization（SFM）”两大核心模块，计划通过探测既发生于症状出现后不久、又在用户可回答的最优时点，大幅提升数据标注的可信度。

iEMA 的核心在于，人工智能对来自智能手机和可穿戴设备的生理·行为数据进行实时分析，自主判断“当前是否为呈现问卷的最优时刻”。为此，研究团队开发了△探测症状发生后合适问卷时机的“SOM（Significant Opportune Moment）”模块，以及△将问卷疲劳最小化的“SFM（Survey Fatigue Minimization）”模块。两大模块结合后，既能减少不必要的问卷，又可在与实际症状发生时点相匹配的时刻获取高质量数据。

此外，研究团队应用主动学习（ALS，Active Learning Strategy）和增量学习（EIL，Extended Incremental Learning）技术，构建了在将问卷次数减少60%至90%的同时，仍能维持数据质量的算法结构。通过随时间推移逐步学习用户的生理·行为模式，使其演化为个性化压力探测模型。

iEMA 项目将自2025年12月至2028年11月历时3年实施，总规模达12亿韩元，计划从约600名参与者处收集超过8000周的数据。项目将通过基于智能手表和智能手机的应用程序，综合采集心率、活动、睡眠、环境等数据，并在校内云平台“EasyTrack”上进行实时分析。

预计本研究将引领日常生活场景下数字治疗手段（DTx，Digital Therapeutics）开发所需的数据标注创新。同时，也有望拓展至精神健康管理、压力早期探测、长期健康福祉数据分析等多个领域。