RESEARCH | IMS LAB @POSTECH

Mission

We advance bioelectronics and closed-loop technology to develop intelligent, clinically applicable solutions that transform patient care and improve health outcomes

Automatic Meal and Exercise Detection with Lightweight On-Device AI

Accurate diabetes management benefits from knowing when a person eats or exercises, but manual logging is inconvenient and often incomplete. We develop an energy-efficient smartwatch system that detects meal/exercise events in daily life. A lightweight on-device AI model continuously monitors wrist motion using low-rate accelerometer signals and, when needed, switches to a more detailed mode by increasing the sampling rate and activating additional sensors for precise analysis. Multi-sensor fusion confirms meal/exercise events and, for exercise, estimates type and intensity. The outputs feed downstream glucose prediction, insulin control, and personalized decision support, reducing user burden in real-world use.

당뇨 관리를 위해서는 식사와 운동 정보를 정확히 반영하는 것이 중요하지만, 수동 기록은 번거롭고 누락이 생기기 쉽습니다. 본 연구는 스마트워치 기반으로 배터리 효율을 유지하면서 일상에서 식사/운동을 안정적으로 인지하는 모듈을 개발합니다. 초경량 온디바이스 AI 모델이 평상시에는 저샘플링 가속도 신호를 입력으로 받아 손목 움직임을 상시 모니터링하고, 필요 시 고샘플링 전환 및 추가 센서 활성화로 정밀 분석을 수행합니다. 멀티모달 센서 융합을 통해 식사/운동 이벤트를 확정하고, 운동의 경우 종류와 강도까지 추정합니다. 생성된 인지 결과는 혈당 예측, 인슐린 제어, 개인맞춤 의사결정 지원 등 후속 모듈에 활용 가능한 입력 데이터로 제공되어 사용자 부담을 줄이고 실사용성을 높입니다.

Keywords: Meal Detection, Exercise Detection, On-Device AI, Wearable Sensors, Hierarchical Sensing, Multimodal Sensor Fusion

To achieve the mission, we focus on Fully Autonomous Therapeutic Technologies with "Bioelectronics and Bioinformatics"

AI for Dietary Management

Diet plays a crucial role in maintaining health and managing chronic diseases. Our research utilizes artificial intelligence to deliver personalized dietary management solutions. By leveraging large language model (LLM), we offer real-time nutrient analysis, dietary coaching. Additionally, integrating computer vision technology enables accurate detection and measurement of food type and quantity, enhancing the precision of dietary assessments. Through these technologies, we aim to support individuals in building healthier habits and improving their quality of life.

건강 유지와 만성 질환 관리에서 식단은 매우 중요합니다. 본 연구는 인공지능 기술을 통해 개인 맞춤형 식단 관리를 제공합니다. 거대 언어 모델(LLM)을 활용하여 실시간 영양 분석, 식단 코칭을 수행합니다. 더불어, 컴퓨터 비전 기술을 접목해 음식의 종류와 양을 정밀히 측정함으로써 식단 평가의 정확성을 높입니다. 이러한 기술들을 통해 개인의 건강한 습관 형성과 삶의 질 향상을 지원하고자 합니다.

Keywords: Personalized Dietary Management, Nutrient Analysis, Large Language Model, Computer Vision

Reinforcement Learning–Based Artificial Pancreas System

Conventional artificial pancreas systems require manual user input—such as entering carbohydrate intake at meals—and rely on model-based optimal control to compute insulin dosing, which limits their ability to fully capture individual characteristics for personalization. To address these limitations, our research develops a reinforcement learning–based fully closed-loop artificial pancreas algorithm. By leveraging smartwatch-based meal detection and CGM glucose trends to automatically recognize meal events and deliver appropriate insulin, we aim to enable glycemic control without user intervention at meals. In addition, through data-driven learning, we seek to achieve precise, personalized insulin regulation that adapts to individual physiological differences and daily lifestyle patterns.

기존 인공췌장 시스템은 식사 시 탄수화물 섭취량 입력 등 사용자의 수동 개입이 필요하고, 모델 기반 최적제어로 인슐린 투여량을 계산하기 때문에 개인별 특성을 충분히 반영한 개인화에 한계가 있습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 강화학습 기반 완전 폐루프 인공췌장 알고리즘을 개발합니다. 스마트워치 기반 식사 탐지와 CGM 변화 추세를 활용해 식사 상황을 자동으로 인지하고 적절한 인슐린을 투여함으로써, 식사 시 사용자 개입 없이 혈당을 관리하는 것을 목표로 합니다. 또한 데이터 기반 학습을 통해 개인별 생리적 차이와 생활 패턴에 적응하는 정밀 맞춤형 인슐린 조절을 구현하고자 합니다.

Keywords: Reinforcement Learning, Fully Closed-Loop Artificial Pancreas

Blood Presesure Monitoring System

Cuff-less Blood Pressure (BP) monitor

Closed Loop Neuromodulation

Neurological disorders often stem from abnormalities in the nervous system, but conventional treatments, such as medication, offer only limited effectiveness. To address this, we are developing a technology to treat disorders caused by nervous system imbalances by creating a neuromodulation system that replicates the homeostatic mechanisms of normal physiological states.

신경 질환은 신경계의 이상으로 인하여 발생하는 경우가 많으나, 약물 치료 등 기존의 치료 방법은 제한된 효과만을 얻을 수 있습니다. 우리는 정상 상태의 항상성 유지 메커니즘을 모방한 신경 조절 시스템을 구축함으로써 신경계의 불균형으로 발생하는 질환을 치료하는 기술을 개발하고 있습니다.

Keywords: Closed-Loop, Neuromodulation, Signal Processing, Optimal Control, Electrophysiology

Implantable Devices for Long-Term Animal Neuromodulation

The increasing need for treatments targeting organs like the heart and nervous system underscores the vital role of implantable devices. Beyond their clinical applications, these devices facilitate long-term pre-clinical research by enabling continuous, real-time monitoring of physiological processes and delivering treatment to awake animals. We are actively researching and developing medical implantable devices and exploring their various clinical applications.

심장 및 신경계 등에서 발생하는 만성 질환 치료에 대한 수요 증가로 인해 이식형 의료기기의 역할이 강조되고 있습니다. 이식형 기기는 임상적 목적 외에도 생리학적 과정을 실시간으로 지속적으로 모니터링하고 치료를 제공함으로써 장기적인 전임상 연구를 가능하게 합니다. 우리는 의료용 이식형 기기와 그 다양한 임상적 응용에 대해 연구 및 개발을 진행하고 있습니다.

Keywords: Implantable Devices, Wireless, Electrophysiology, Neuromodulation

Flexible Multi-Channel Electrode

The development of flexible multi-channel electrodes capable of directly accessing neural signals for measurement and stimulation is increasingly important for advancing neural research and clinical applications. By integrating innovative interface designs, novel fabrication processes, and advanced materials, we aim to create high-performance multi-channel electrodes with enhanced usability. These electrodes will enable more practical applications in both neural research and clinical settings.

새로운 신경 연구 및 임상 응용을 위하여 신경에 직접 접근하여 신호를 계측하고, 변조하기 위한 유연 다채널 전극을 개발이 요구되고 있습니다. 우리는 새로운 인터페이스 디자인과 공정, 재료를 통합하여 사용성을 향상한 다채널 고성능 전극을 추구합니다. 우리의 전극은 더욱 실질적인 신경 연구 및 임상 적용을 가능하게 합니다.

Keywords: Flexible electrode, neural Interfaces, Neuromodulation, Biocompatible Electrode, Gallium-Indium Electrode

Silent Speech Interfaces

There is a growing demand for communication interfaces that can transmit the user's voice in noisy environments, such as battlefields or industrial settings. To meet this need, we are developing a technology that reconstructs the user's voice by measuring the multi-axis movements of the throat muscles in real time and analyzing the data with AI.

전장이나 공장과 같이 외부 소음이 큰 환경에서 사용자의 목소리를 전달하기 위한 의사소통 인터페이스가 필요성이 증가하고 있습니다. 우리는 목 근육의 다축 움직임을 실시간으로 계측하고 AI를 통하여 분석함으로써, 사용자의 목소리를 재구현할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다.

Keywords: Multi Axial Strain Sensing, Voice Reconstruction, Wearable Strain Sensor, Computer Vision-based Optical Strain Sensor

Electrophysiological Research Platform for Organoids

Organoids that mimic human organs can generate electrophysiological (EP) responses. Developing a system to investigate these EP responses in organoids enables large-scale, rapid drug screening, potentially ushering in a new era of personalized medicine. Our research focuses on the development of EP measurement devices and analysis techniques specifically designed for organoids.

인간의 장기를 모사한 오가노이드는 전기생리학 신호를 생성하며, 이 신호는 발달, 반응 등 다양한 정보를 내포하고 있습니다. 우리는 대규모 오가노이드 전기생리학 연구 플랫폼을 연구개발하여 개인화된 약물 치료의 실현을 앞당기려 노력합니다.

Keywords: Organoid, Tissue Analog, Electrophysiology, Neuromodulation

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