웨어러블 기기의 자기학습(self-training) 데이터 생성방법

전문가 제언

○ 이 기술의 핵심인 이벤트 기반 자기학습(self-training) 데이터 생성방법은 기존의 사용자 동작(크기/모델/값/범위 등)에 따라 샘플 데이터를 구현하는데 나타나는 문제를 해결한 것이다. 즉, 이벤트 인식상태를 photo-lithography 기법을 이용한 반도체 IC 칩 형태로 구현할 때 발생하는 제스처 인식에 오류에 대한 해결방법을 제시하고 있다. 이점은 기존의 패턴인식 기술을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기술적 가치가 있다.

 

○ 이 기술은 국내 웨어러블 기기 설계분야에 파급되어 사용자 제스처 인식기능의 패턴인식 오류를 해결할 수 있는 효과를 기대할 수 있다. 다만, 이벤트 분류기가 듀얼구조(범용/14, 사용자용/16)로 설계된 점과, 이들 분류기의 이벤트 내용을 온라인 및 오프라인 경로(22, 24)를 통해 자기학습 데이터를 생성하는 점은 트래픽 폭주 시 시스템의 과부하를 초래할 수 있다. 이를 개선하여 디바이스에 피드백 되는 데이터의 중요도에 따라 온라인과 오프라인 방식을 선택적으로 이용할 수 있는 회피설계가 필요하다.

 

○ 웨어러블 기기는 용도와 기능, 착용부위에 따라 다양한 디스플레이 장치가 요구된다. 특히 신체에 밀착된 기기를 구현하기에는 flexible, stretchable 디스플레이가 매우 적합한 형태인바 향후 웨어러블 디스플레이 시장은 이러한 방향으로 접근할 필요가 있다. 웨어러블 디스플레이 글로벌 시장규모는 2023년 약 227억 달러의 대규모 시장형성이 예상된다. 이에 글로벌 시장선점을 위한 차별화된 기술개발 전략이 필요하다.

 

○ IDC 보고에 의하면 2016년 웨어러블 기기 시장 4분의 1을 스마트워치가 차지할 것으로 전망했다. 이에 전통적인 시계 제조사들은 복잡한 운영체계(OS)나 앱 지원이 필요 없는 간단한 피트니스나 수면 트래킹 기능을 갖춘 웨어러블 워치 개발에 집중할 것으로 예상된다. 국내 웨어러블 기기 시장은 아직은 초기단계에 있어 보다 더 다양한 인터페이스, 스마트폰에 버금가는 앱 지원, 사물인터넷(IoT) 지원 등 기술혁신에 주력할 필요가 있다.

저자

INTEL CORPORATION

자료유형

니즈특허정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2015

권(호)

WO20150200168

잡지명

PCT특허

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

~24

분석자

박*환

분석물

• 웨어러블 기기의 자기학습(self-training) 데이터 생성방법.pdf [475,860 byte]

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