웨어러블 재활로봇은 이미 병원 재활 현장에서 사용되고 있으며, 환자가 로봇을 착용하고 훈련하는 동안 관절 각도, 토크, 보행 이벤트, 훈련량 등 방대한 데이터가 자동으로 축적됩니다. 그러나 이 데이터가 '환자가 실제로 얼마나 좋아졌는가'라는 임상적 질문에 답하는 근거로 활용되는 사례는 아직 많지 않습니다. 로봇을 만드는 공학과, 효과를 증명하는 임상연구 사이의 간극이 크기 때문입니다. 본 랩은 이 간극을 메우는 것을 목표로 합니다. 재활로봇 기업의 실무 경험을 바탕으로, AI 기술(기계학습·딥러닝 기반 시계열 분석)과 임상연구 방법론을 함께 학습하고, 공개 보행·재활 데이터셋을 활용한 실전 분석 프로젝트를 수행하여 해외 학회에 논문을 투고하는 것까지를 하나의 사이클로 완주합니다. 6개월 시즌 동안 다음 세 가지를 달성합니다. • 재활의학·보행분석·임상연구 방법론의 기초 지식을 논문 리뷰를 통해 습득 • 공개 데이터셋 기반으로 보행 데이터 전처리–특징 추출–AI 모델링 파이프라인 구축 • 분석 결과를 정리하여 해외 학회(RehabWeek/ICORR 2027, IEEE EMBC 2027 등) 투고용 논문 초고 완성 장기적으로는 IRB 승인 기반의 전향적 임상연구 설계와 SCI급 저널(J NeuroEng Rehabil, IEEE TNSRE 등) 게재를 목표로 하며, 랩에서 다루는 데이터는 공개 데이터셋과 비식별화된 데이터만 사용하여 연구 윤리를 준수합니다.