인공지능응용학과 IPAL lab (http://ipal.seoultech.ac.kr, 지도교수 오범석)의 누리예 베자윗 합타무 박사과정 학생이 “Randomized Quaternion Minimal Gated Unit for Sleep Stage Classification” 논문을 JCR 상위 5.2% SCIE 저널인 Expert Systems with Applications에 제1저자로 출판하였다.

▲ 베자윗 합타무 누리예 박사과정

본 논문에서 제안한  Randomized Quaternion Minimal Gated Unit (RQMGU)은 수면 단계 분류를 위해 다 채널 생체신호(Electroencephalogram (EEG, 뇌파 신호)인 Fpz-Cz, Pz-Oz와 Electrooculogram (EOG, 안구 운동 신호)) 간의 관계성을 quaternion으로 학습하고, random projection으로 latent space를 모델링 하였다. EEG, EOG 등 하나의 생체신호만 사용하는 기존 유사 연구와 달리 3개 채널을 사용했음에도 매개변수의 수를 최대 52배까지 줄여 모델의 효과성과 효율성을 모두 달성하였다.

▲ 본 연구팀이 제안한 RQMGU의 전체 아키텍처

또한, RQMGU는 다른 분야의 다중 시계열 데이터에 확장 적용이 용이하고 휴대폰이나 웨어러블 디바이스 같이 제한된 컴퓨팅 리소스를 갖는 시스템에 효과적으로 적용될 수 있어 다양한 산업분야에서의 높은 활용이 기대된다.