연구진은 카메라 없이 웨어러블 센서만으로 인간의 움직임과 주변 환경을 파악하는 4D 인지 기술을 연구했어요. IMU-to-4D 프레임워크는 대규모 언어 모델을 활용하여 인간과 장면의 시공간적 관계를 이해하고, 웨어러블 기기의 데이터를 기반으로 4D 인간 움직임과 장면 구조를 예측해요. 실험 결과, IMU-to-4D는 기존 방식보다 일관성 있고 안정적인 결과를 보여주며, 웨어러블 센서만으로도 풍부한 4D 인지가 가능함을 입증했어요.