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서종모 연구실
서울대학교 전기·정보공학부
서종모 교수
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서종모 연구실

서울대학교 전기·정보공학부 서종모 교수

서종모 연구실은 생체전자소자와 신경보철을 중심으로 망막보철용 미세전극, 유연·3차원 신경인터페이스, 홀로그래피 기반 시각보조 디스플레이, 그리고 조직공학용 바이오패브리케이션 기술을 융합적으로 연구하며, 전자공학과 의학을 연결해 실제 의료 적용이 가능한 차세대 의공학 시스템 개발에 집중하고 있다.

대표 연구 분야
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생체전자소자와 신경보철 thumbnail
생체전자소자와 신경보철
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
gold
·
인용수 2
·
2025
Microelectrothermoforming (μETF): one-step versatile 3D shaping of flexible microelectronics for enhanced neural interfaces
Dong Hyeon Lee, Young-Hoon Park, Yoon Seo, Hyeran Noh, Hyunbeen Jeong, Jong-Mo Seo, Min‐Ho Seo, Kyungsik Eom, Joonsoo Jeong
IF 15.5
npj Flexible Electronics
Increasing the proximity of microelectrode arrays (MEA) to targeted neural tissues can establish efficient neural interfaces for both recording and stimulation applications. This has been achieved by constructing protruding three-dimensional (3D) structures on top of conventional planar microelectrodes via additional micromachining steps. However, this approach adds fabrication complexities and limits the 3D structures to certain shapes. We propose a one-step fabrication of MEAs with versatile microscopic 3D structures via “microelectrothermoforming (μETF)” of thermoplastics, by utilizing 3D-printed molds to locally deform planar MEAs into protruding and recessing shapes. Electromechanical optimization enabled a 3D MEA with 80 μm protrusions and/or recession for 100 μm diameter. Its simple and versatile shaping capabilities are demonstrated by diverse 3D structures on a single MEA. The benefits of 3D MEA are evaluated in retinal stimulation through numerical simulations and ex vivo experiments, confirming a threshold lowered by 1.7 times and spatial resolution enhanced by 2.2 times.
https://doi.org/10.1038/s41528-024-00378-0
Microelectronics
Computer science
Nanotechnology
Computer architecture
Materials science
2
article
|
hybrid
·
인용수 25
·
2024
Holographic Parallax Improves 3D Perceptual Realism
Dongyeon Kim, Seung‐Woo Nam, Suyeon Choi, Jong-Mo Seo, Gordon Wetzstein, Yoonchan Jeong
IF 9.5
ACM Transactions on Graphics
Holographic near-eye displays are a promising technology to solve long-standing challenges in virtual and augmented reality display systems. Over the last few years, many different computer-generated holography (CGH) algorithms have been proposed that are supervised by different types of target content, such as 2.5D RGB-depth maps, 3D focal stacks, and 4D light fields. It is unclear, however, what the perceptual implications are of the choice of algorithm and target content type. In this work, we build a perceptual testbed of a full-color, high-quality holographic near-eye display. Under natural viewing conditions, we examine the effects of various CGH supervision formats and conduct user studies to assess their perceptual impacts on 3D realism. Our results indicate that CGH algorithms designed for specific viewpoints exhibit noticeable deficiencies in achieving 3D realism. In contrast, holograms incorporating parallax cues consistently outperform other formats across different viewing conditions, including the center of the eyebox. This finding is particularly interesting and suggests that the inclusion of parallax cues in CGH rendering plays a crucial role in enhancing the overall quality of the holographic experience. This work represents an initial stride towards delivering a perceptually realistic 3D experience with holographic near-eye displays.
https://doi.org/10.1145/3658168
Parallax
Holography
Realism
Computer graphics (images)
Computer science
Perception
Computer vision
Artificial intelligence
Optics
Art
3
article
|
인용수 6
·
2024
Direct extrusion of multifascicle prevascularized human skeletal muscle for volumetric muscle loss surgery
Van Thuy Duong, Thao Thi Phuong Dang, Van Phu Le, Thi Huong Le, Chanh Trung Nguyen, Huu Lam Phan, Jong-Mo Seo, Chien‐Chi Lin, Sung Hoon Back, Kyo-in Koo
IF 12.9
Biomaterials
https://doi.org/10.1016/j.biomaterials.2024.122840
Extrusion
Materials science
Skeletal muscle
Biomedical engineering
Composite material
Anatomy
Medicine
정부 과제
22
과제 전체보기
1
2025년 3월-2029년 12월
|1,000,000,000
서울대학교 의료 인공지능 특화 융합인재 양성 사업
1. 사업단의 비전 □ 디지털 의료 혁신을 위한 의료인공지능 특화 융합인재 양성2. 사업 목표 □ 의학 지식과 공학 지식을 겸비한 전주기적 융합 인재 양성을 위한 시스템 구축 □ 의과대학 공과대학 간 교육 연구 개발 교류 시스템 구축 □ 의료 인공지능 분야의 미래를 짊어질 학부생 교육 과정 확대 □ 산학연병 협력 연구를 통한 현장 실습 과정의 확대...
의료인공지능
인재양성사업
융합형 인재
AI 헬스케어
빅데이터
2
2025년 3월-2029년 12월
|750,000,000
서울대학교 의료 인공지능 특화 융합인재 양성 사업
1. 사업단의 비전 □ 디지털 의료 혁신을 위한 의료인공지능 특화 융합인재 양성2. 사업 목표 □ 의학 지식과 공학 지식을 겸비한 전주기적 융합 인재 양성을 위한 시스템 구축 □ 의과대학 공과대학 간 교육 연구 개발 교류 시스템 구축 □ 의료 인공지능 분야의 미래를 짊어질 학부생 교육 과정 확대 □ 산학연병 협력 연구를 통한 현장 실습 과정의 확대...
의료인공지능
인재양성사업
융합형 인재
AI 헬스케어
빅데이터
3
2024년 6월-2029년 12월
|750,000,000
글로벌데이터융합리더양성(한국과학기술원)
○ 비전 및 교육목표 데이터기반 비즈니스 혁신을 주도하는 "분야 특화","산업 적용 중심" 글로벌 데이터융합리더 양성을 최종 목표로 하며, 이를 달성하기 위해 ① 데이터사이언스와 경영 융복합 특성화 교육, ② 기업의 실제 사례와 프로젝트 중심 교육, ③ 데이터/AI 활용 학제 간 융합연구 혁신을 교육과 연구의 목표로 삼음○ 인원선발 목표: 신규선발인원 65...
분야 특화 데이터사이언티스트
데이터 기반 비즈니스 결정의 대중화
산업특화 인공지능
글로벌 데이터 역량/협력 모델
데이터 기반 학제간 글로벌 협력 교육/연구
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2022홀로그램 최적화 방법 및 그 장치1020220121114
등록2008검안장치1020080084354-
소멸2002레이저 다이오드 어레이를 이용한 인공망막 장치1020020010834-
전체 특허

홀로그램 최적화 방법 및 그 장치

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220121114

검안장치

상태
등록
출원연도
2008
출원번호
1020080084354

레이저 다이오드 어레이를 이용한 인공망막 장치

상태
소멸
출원연도
2002
출원번호
1020020010834