본 프로젝트의 목표는 비침습적인 방식으로 여러 가지의 혈중 성분을 측정하기 위한 인공지능 예측 모델을 구축하는 것이다. 임피던스 데이터와 광학 센서 데이터에서 여러 혈중 성분들과 관련된 의미 있는 특징을 추출하는 것이 핵심이며, 이를 기반으로 피험자 간 변동성에 강건한 멀티 아웃풋 모델과 supervised contrastive learning 방식의 사전학습을 활용하는 방법론을 적용하였다. 수집된 생체 데이터들은 사람별로 다른 특성을 갖기 때문에 피험자별로 학습/평가 데이터를 구성하는 subject-wise cross-validation을 사용하여 보다 객관적인 학습 및 평가를 진행하였다.


1. 임피던스 데이터 기반 멀티 아웃풋 예측모델 구축
임피던스 데이터는 인체에 미세한 전류를 통과시킬 때 발생하는 저항값을 계측하여 수집되었으며, 여러 주파수, 측정 범위, 측정 위치에 따라 총 117개의 변수로 구성된다. 또한 피험자의 메타 정보(키, BMI, 성별 등)을 같이 활용하여 입력 데이터로 구성하였다. 이후 여러 혈중성분 중 서로 상관성 있는 성분들을 파악하고, 이들을 동시에 예측할 수 있는 멀티 아웃풋 심층 신경망을 적용하였다. 구축된 모델은 correlation, MSE, MAPE 지표 관점에서 단일 예측 모델보다 좋은 성능을 보였다.





2. 광학 센서 데이터 기반 중성지방 예측모델 구축
 광학 센서 데이터는 빛을 내는 광원과 이를 흡수하는 PD센서로 이루어져 있다. 8종류의 광원에서 나오는 빛을 18개의 PD센서에서 흡수하여 144개의 변수로 구성되어있으며 산란방정식 기반의 가공변수를 생성하였고, 이동평균 및 변수선택을 통해 노이즈를 제거하였다. 이후, 중성지방 농도별 유사한 데이터끼리 모아 10개의 class를 구성하였으며 이를 예측하는 사전학습 task를 학습하였고, 학습된 모델을 지식전이를 통해 예측모델에 활용하였다. 구축된 모델은 다른 예측모델들에 비해 정확하고 강건한 성능을 보여주었다.