AI&Computer Vision Lab
컴퓨터공학부 김은이
AI&Computer Vision Lab은 컴퓨터공학부에 소속된 연구실로, 주로 알츠하이머병 탐지, EEG 기반 감정 인식, 비전 트랜스포머, 사용자 식별, 휠체어 내비게이션 등의 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 최근 3년간 여러 국제 학술지와 학회에 다수의 논문을 발표하였으며, 특히 알츠하이머병 탐지와 관련된 연구에서 높은 성과를 거두고 있습니다. 대표적인 연구로는 2023년 발표된 'CONSEN: Complementary and Simultaneous Ensemble for Alzheimer’s Disease Detection and MMSE Score Prediction'가 있으며, EEG 기반 감정 인식 연구에서는 'E-EmotiConNet: EEG-based Emotion Recognition with Context Information'가 주목받았습니다. 또한, 비전 트랜스포머를 활용한 'GViT: Locality enhanced Vision Transformer using Spectral Graph Convolutional Network' 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 연구실은 다양한 프로젝트와 협업을 통해 혁신적인 연구 성과를 창출하고 있으며, 기업과의 R&D 협력을 통해 실질적인 응용 가능성을 탐구하고 있습니다.
EEG-based Emotion Recognition
Vision Transformers
Vision Transformer
알츠하이머병 감지 및 MMSE 점수 예측을 위한 통합 학습 모델 연구
알츠하이머병 감지는 초기 단계에서 환자의 상태를 정확하게 파악하고 적절한 치료를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. AI&Computer Vision Lab은 최첨단 인공지능 기법을 활용하여 알츠하이머병을 감지하고, 환자의 MMSE(Mini-Mental State Examination) 점수를 예측하는 통합 학습 모델을 개발하고 있습니다. 이 연구는 다양한 기계 학습 모델을 조합하여 신뢰성과 정확성을 극대화하며, 특히 EEG(뇌파) 데이터를 활용하여 보다 정교한 예측을 가능하게 합니다. 본 연구는 의료 분야에서의 실질적인 문제 해결을 목표로 하며, 관련 기업들과의 협력을 통해 상용화를 추진할 수 있는 가능성을 제시합니다.
1
CONSEN: Complementary and Simultaneous Ensemble for Alzheimer’s Disease Detection and MMSE Score Prediction
Proceedings - ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2023
2
E-EmotiConNet: EEG-based Emotion Recognition with Context Information
Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2022
3
GViT: Locality enhanced Vision Transformer using Spectral Graph Convolutional Network
Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2022
