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Kyung-Woo Lee
연세대학교 인공지능학과
소프트 에러, 신뢰성, 결함 감내성, 사물인터넷 기반 의료서비스, 머신러닝 기반 의료서비스, 인공신경망 가속기
디펜더블컴퓨팅
Investigation of physiological signals and symptoms related to nocturnal enuresis, including bladder urinary volume, heart rate, sleep stage, and periodic limb movement in sleep (PLMS) to estimate enuresis occurrence in advance.
neptuNE: Novel Estimation-based Patient Treatment Under Nocturnal Enuresis
ICT-based integrated diagnosis solution and personalized treatment for nocturnal enuresis
Deep learning-based prediction system for nocturnal enuresis with multimodal biometric data (No.2017R1C1B5018075)
출처: 연구실 홈페이지
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최근 5년 졸업
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