김형국 연구실은 전자융합공학과를 기반으로 멀티미디어 신호처리, 인공지능, 임베디드 시스템, IoT 융합 분야에서 세계적인 연구 역량을 보유하고 있습니다. 연구실은 뇌파(EEG), 오디오, 비디오 등 다양한 멀티모달 신호를 활용한 감정 및 스트레스 인식, 오디오 신호처리, 멀티미디어 콘텐츠 분석, 그리고 지능형 임베디드 시스템 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히, 최근에는 EEG 신호와 오디오·비디오 신호를 융합한 딥러닝 기반 감정 인식 및 스트레스 측정 기술을 선도적으로 개발하고 있습니다. EEGNet, TCN, Conformer, BGRU 등 첨단 신경망 모델을 활용하여 시공간적 특징을 효과적으로 추출하고, Contrastive Learning, Attention Mechanism 등 최신 기법을 적용하여 신호 간 상호작용을 정밀하게 분석합니다. 이러한 기술은 헬스케어, 감성 로봇, 맞춤형 콘텐츠 추천 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있습니다. 오디오 신호처리 분야에서는 잡음 제거, 음성 향상, 오디오 핑거프린팅, 음악/음성 분리, 사운드 이벤트 검출 등 다양한 신호처리 알고리즘을 개발하여, 실제 환경에서의 강인한 멀티미디어 서비스 구현을 목표로 하고 있습니다. 또한, 음악 무드 및 장르 분류, 오디오 기반 영상 하이라이트 추출, 오디오-비주얼 통합 콘텐츠 분석 등 멀티미디어 데이터의 자동화된 인덱싱 및 검색 기술도 활발히 연구하고 있습니다. 임베디드 시스템 및 IoT 응용 분야에서는 스마트폰, 웨어러블, 임베디드 하드웨어 등 다양한 플랫폼에서 실시간으로 동작하는 감정 인식, 행동 인식, 긴급상황 감지 시스템을 개발하고 있습니다. 청각장애인 및 난청인을 위한 사운드 이벤트 검출 및 햅틱 변환 시스템, 실내 긴급상황 자동 감지 시스템, 인간 행동 기반 음악 추천 시스템 등 사회적 가치가 높은 응용 연구도 활발히 수행 중입니다. 연구실은 블록체인, 사물인터넷, 엣지 컴퓨팅 등 최신 ICT 기술과 융합하여, 더욱 지능적이고 안전한 스마트 환경을 구축하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 인공지능 기반 멀티모달 신호처리, 실시간 스트리밍 환경에서의 고신뢰 멀티미디어 분석, 사용자 맞춤형 감성 증강 서비스 등 차세대 융합 응용 분야로 연구를 확장할 계획입니다.