럭키한 행복 회로

Nature Communications 2024Jessica R. Walter, Shuai Xu & John A. RogersNorthwestern University, Sibel Health, DragerDOI: 10.1038/s41467-023-44634-9 본 논문은 웨어러블 의료기기가 건강 형평성을 증진시키기 위해 필요한 설계 원칙과 배포 전략을 제시한다. 1. 신생아 모니터링전 세계적으로 첫날에 100만 명, 첫 주 내에 200만 명의 신생아가 사망한다.신생아 돌봄의 과제를 해결하고자 한다.기존 기기는 성인용으로 개발된 기기를 개조한 유선 기기이며, 흉터, 의인성 손상, 간병인과의 피부 접촉 방해 등의 문제가 있다.따라서 소형, 무선, 초박형, 유연하고, 피부와 같은 엔지니어링 설계가 필요하며,..

Nature Nanotechnology Volume 20 | October 2025Noé Brasier, Anja Domenghino, Christoph A. Meier, Christine Jacob, Shuai Xu & John A. RogersCollegium Helveticum ETH Zurich, University Hospital Zurich, University of Geneva, University of Applied Sciences Northwestern Switzerland (FHNW), Sibel Health, Northwestern UniversityDOI: 10.1038/s41565-025-02020-0 본 논문은 웨어러블 건강 모니터링 기술을 개발하는 과학자들에 대한 가이드라인을 ..

Scientific Reports 2022Sudarsan Sadasivuni, Sumukh Prashant Bhanushali, Imon Banerjee, Arindam Sanyal University at Buffalo, Arizona State University, Mayo ClinicDOI: 10.1038/s41598-022-23100-4 요약 : 패혈증 예측을 하는 ANN을 칩 내부에 통합 설계했다. 사용한 입력 데이터 : MIMIC-III 데이터셋의 패혈증 환자 데이터(직접 수집하지 않음)Flow : ECG 데이터(입력) -> Reservoir Computer(RC) -> ANN -> 데이터 전송(출력) Reservoir Computer(RC)이는 데이터를 ANN에 넣기 전 처리하는 일종의 ..

IEEE ICPS 2024Marcus Rub, Philipp Tuchel, Axel Sikora, Daniel Mueller-GritschnederHahn-Schickard, Offenburg University of Applied Sciences, Technical University of MunichDOI: 10.1109/ICPS59941.2024.10639989 요약 : CNN을 아예 칩 내부에 통합해 전기 회로만으로 돌리기. Analog + Digital 통합 설계아이디어에 벽 느껴졌다. 먼저 회로 전체 사진이다.이미지는 128x128x1 흑백이다.총 3개의 conv가 있는데, 그 중 첫번째 conv는 광학으로 수행된다.Binary로 구성되어 만들어진 mask가 구석마다 총 4개가 있다.이걸 광원..

IAISE Workshop at IJCNN 2025 Massimo Pavan, Claudio Galimberti, Manuel RoveriPolitecnico di MilanoarXiv:2505.01160v1 요약 : TinyML 맞춤형 active learning(Dual RV)을 통해 정확도 향상과 속도 개선을 만들어냈다. 학습 시에 전체 데이터를 사용하는 것은 많은 리소스를 사용해 tiny ML에 부적합하다.그 대신, 학습에 도움을 줄 수 있는 필요한 데이터만 쓰는 것을 active learning이라고 하는데, 이를 tiny ML에 맞게 새롭게 만들었다. Problem Formation무제한 데이터 스트림 $ S = {(x₀, y₀), (x₁, y₁), ...} ⊂ X × Y $가 있다.여기서, ..

IEEE ICPS 2024 Marcus Rub, Philipp Tuchel, Axel Sikora, Daniel Mueller-Gritschneder Hahn-Schickard, Offenburg University of Applied Sciences, Technical University of MunichDOI: 10.1109/ICPS59941.2024.10639989 요약 : 데이터셋 압축(distill)을 통해 on-device에서 incremental learning을 할 수 있다. 기존 incremental learning의 인기있는 기법은 크게 4가지가 있다.CWR(CopyWeights and Re-init) : 가중치 일부를 고정하고 나머지는 재초기화, 동결시킴으로써 과거 지식 보존EWC(E..

AIMLSystems 2023Bidyut Saha, Riya Samanta, Soumya K. Ghosh, Ram Babu Roy Indian Institute of Technology Kharagpur DOI: 10.1145/3639856.3639859 요약 : 마지막 가중치만 서버에서 학습 후 device로 전달해 학습했다. 기존 연구들은 개인화된 HAR(Human activity recognition)을 위해 모델을 여러 개 훈련해 가장 비슷한 걸 쓰곤 했다.본 논문에서는 직접 학습의 방식으로 이를 해결한다. 전체적인 원리: Generalized model의 마지막 layer만 매번 학습한다.사용자가 새로운 행동을 추가하고 싶다면, 거기에 맞춰 마지막 layer node를 추가해 만들고 학습한다(T..

IEEE PerCom Workshops 2022Kavya Kopparapu, Eric Lin, John G. Breslin, Bharath SudharsanHarvard University, University of GalwayDOI: 10.1109/PerComWorkshops53856.2022.9767250 요약 : On-device에서 연합 학습이 작동함을 증명했다. 개인정보 보호가 중요해지면서 연합 학습이 자주 사용된다.연합 학습이란, 각 모델에서 각자 학습해서 업데이트된 가중치만 메인 서버로 보내는 것이다.이렇게 하면 사용자의 정보는 저장하지 않되, 업데이트는 가능해져 개인정보 보호에 도움을 준다.본 논문에서는 On-device(Arduino Nano 33 BLE)에서 연합 학습(Federated..

Introducing Apple’s On-Device and Server Foundation ModelsAt the 2024 Worldwide Developers Conference, we introduced Apple Intelligence, a personal intelligence system integrated deeply into iOS 18…machinelearning.apple.comApple은 2024년 iOS 18, iPadOS 18, macOS Sequoia에 사용되는 Apple Intelligence를 소개했다.주요 기능은 텍스트 작성, 알림 요약 등이다.모델은 크게 2개로, 30억 parameter의 on-device 언어 모델과 더 큰 server 기반 언어 모델이다. Pre-Tr..

I2MTC 2023Paola Vitolo, Massimiliano Pesaturo, Danilo Pau, Stefano Bosco, Gian Domenico Licciardo, Santo PenninoUniversity of Salerno, STMicroelectronicsDOI: 10.1109/I2MTC53148.2023.10175998 요약 : 고온에 장시간 노출되어 생긴 drift를 tiny NN으로 보완했다. 고온에 장시간 노출되면 압력 센서에 drift가 생길 수 있다.특히 허용된 온도 범위 이상으로 장시간 노출되면 정확도가 낮아진다.따라서 이를 해결하기 위해 tiny NN을 도입했다.실험 데이터셋은 7개의 LPS22HH 압력 센서를 사용한다.이때 1개는 기준 센서로 사용해 차이를 측정했고, 이..