생체신호 데이터를 이용한 패턴인식 연구는 많이 수행되었지만, 높은 정확도를 위해선 많은 양의 데이터가 필요합니다. 하지만 생체신호 데이터는 사람에게서 측정하는 데이터이므로, 측정 비용과 윤리적 문제 등으로 대형 데이터셋을 구축하기 어렵습니다. 소형 데이터셋을 이용한 딥러닝 연구에서는 생성 모델을 이용하여 데이터 갯수를 늘려 정확도를 향상시키기도 하는데, 이 방법을 이용하여 생체신호 중 하나인 EOG(안전도) 데이터를 생성 모델을 이용하여 생성하고, 패턴인식 정확도를 향상시키는 연구를 수행합니다.