연구진은 웨어러블 기기의 일상생활 적용 확대를 위해 설정에 따른 의존성을 줄이는 AnyMo 프레임워크를 개발했어요.
AnyMo는 물리 기반 IMU 시뮬레이션을 통해 다양한 합성 신호를 생성하고, 그래프 인코더를 사전 훈련하여 설정 불변적인 움직임 표현 학습을 가능하게 해요.
AnyMo는 활동 인식, 모드 간 검색, 웨어러블 IMU 움직임 캡셔닝 등 세 가지 작업에서 평균 정확도/F1/R@2를 각각 11.7%/11.6%/22.6% 향상시켰어요.
AnyMo는 야외 환경에서 웨어러블 모션 이해를 위한 범용 모델로서의 가능성을 보여주며, 프로젝트 페이지는 https://baiyuchen.com/project/AnyMo에서 확인할 수 있어요.