남경원 연구실
의과대학
남경원
남경원 연구실은 의용전자 및 의공학 분야에서 환자 안전과 의료 현장의 효율성 향상을 목표로 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 분야는 의료기기 및 생체신호 기반 환자 모니터링 시스템, 딥러닝 기반 의료 영상 분석 및 진단 보조 기술, 그리고 인공장기 및 생체적합 의료기기 설계 및 제어로 나눌 수 있습니다.
첫째, 연구실은 병원 내에서 발생할 수 있는 투약 오류, 주입 펌프 오작동, 환자 상태 변화 등을 실시간으로 감지하고 경고할 수 있는 스마트 모니터링 플랫폼을 개발하고 있습니다. 이를 통해 환자의 안전을 극대화하고, 의료진의 업무 부담을 줄이며, 의료 현장의 효율성을 높이고자 합니다. 실제로 다양한 의료기기의 기계적 특성과 생체신호의 상관관계를 분석하여, 오작동이나 이상 신호를 신속하게 감지할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있습니다.
둘째, 연구실은 딥러닝과 인공지능 기술을 활용한 의료 영상 분석 및 진단 보조 시스템 개발에 집중하고 있습니다. 내시경 영상, 초음파, CT, MRI 등 다양한 의료 영상을 자동으로 분석하여 질병의 조기 진단과 환자 맞춤형 치료를 지원하는 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 기술은 최신 딥러닝 모델을 활용하여 높은 정확도와 신속한 분석 속도를 달성하고 있으며, 실제 임상 데이터와 대규모 영상 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고 있습니다.
셋째, 인공심장, 인공혈관, 인공판막 등 다양한 인공장기 및 생체적합 의료기기의 설계와 제어 기술 개발에도 오랜 기간 집중해왔습니다. 심실보조장치(VAD), 인공심장, 혈액펌프 등 생명 유지에 필수적인 장치의 성능 향상과 안전성 확보를 위한 연구를 수행하고 있으며, 무선 통신, 원격 모니터링, 자가 진단 기능 등 최신 ICT 기술을 접목하여 환자와 의료진이 언제 어디서나 장치의 상태를 실시간으로 확인하고 관리할 수 있도록 하는 시스템을 개발하고 있습니다.
이러한 연구들은 실제 임상 현장에서의 적용 가능성을 높이기 위해 다양한 의료기관, 산업체와의 협업을 통해 현장 테스트와 검증을 반복하고 있습니다. 앞으로는 IoT, 클라우드, 인공지능 등 첨단 정보통신기술을 융합하여, 더욱 정밀하고 신뢰성 높은 환자 모니터링 및 진단 보조 시스템, 그리고 환자 맞춤형 인공장기 솔루션을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.
의료기기 및 생체신호 기반 환자 모니터링 시스템 개발
남경원 연구실은 다양한 의료기기와 생체신호를 활용한 환자 모니터링 시스템 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히, 중환자실이나 병원 내에서 발생할 수 있는 투약 오류, 주입 펌프의 오작동, 환자 상태 변화 등을 실시간으로 감지하고 경고할 수 있는 스마트 모니터링 플랫폼을 연구하고 있습니다. 이러한 시스템은 환자의 안전을 극대화하고, 의료진의 업무 부담을 줄이며, 의료 현장의 효율성을 높이는 데 기여합니다.
연구실에서는 주사기 펌프, 자동혈압계, 심박수 모니터 등 다양한 의료기기의 기계적 특성과 생체신호의 상관관계를 분석하여, 오작동이나 이상 신호가 발생할 경우 신속하게 감지할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 주사기 펌프의 마찰 특성이나 연결 방식이 주입 정확도와 안전성에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 한 실시간 감시 기술을 구현하였습니다. 또한, 환자에게 부착된 센서와 카메라를 통해 수집된 데이터를 인공지능 기반으로 분석하여, 환자의 상태 변화나 위험 신호를 자동으로 탐지하는 기술도 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 실제 임상 현장에서의 적용 가능성을 높이기 위해, 다양한 의료기관과의 협업을 통해 현장 테스트와 검증을 반복하고 있습니다. 앞으로는 IoT, 클라우드, 인공지능 등 첨단 정보통신기술을 융합하여, 더욱 정밀하고 신뢰성 높은 환자 모니터링 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.
딥러닝 기반 의료 영상 분석 및 진단 보조 기술
연구실은 딥러닝과 인공지능 기술을 활용한 의료 영상 분석 및 진단 보조 시스템 개발에도 활발히 참여하고 있습니다. 특히, 내시경 영상, 초음파, CT, MRI 등 다양한 의료 영상을 자동으로 분석하여 질병의 조기 진단과 환자 맞춤형 치료를 지원하는 기술을 연구하고 있습니다. 예를 들어, 후두부 질환, 구강 및 후두 종양, 음성 장애 등 다양한 질환의 내시경 영상을 딥러닝 모델로 분석하여, 종양의 위치와 종류를 자동으로 분류하고, 조기 진단을 가능하게 하는 기술을 개발하였습니다.
이러한 기술은 Mask R-CNN, YOLO, EfficientDet 등 최신 딥러닝 모델을 활용하여, 높은 정확도와 신속한 분석 속도를 동시에 달성하고 있습니다. 실제 임상 데이터와 대규모 영상 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고, 다양한 환경에서의 성능을 검증함으로써, 실질적인 임상 적용 가능성을 높이고 있습니다. 또한, 환자가 병원을 방문하지 않고도 가정에서 자가 진단을 할 수 있도록, 임베디드 시스템과 연동된 자가 진단 기기 개발에도 힘쓰고 있습니다.
이러한 연구는 의료진의 진단 정확도를 높이고, 환자의 조기 치료와 생존율 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로는 더 다양한 질환과 영상 데이터에 적용 가능한 범용 딥러닝 진단 보조 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.
인공장기 및 생체적합 의료기기 설계 및 제어
남경원 연구실은 인공심장, 인공혈관, 인공판막 등 다양한 인공장기 및 생체적합 의료기기의 설계와 제어 기술 개발에도 오랜 기간 집중해왔습니다. 특히, 심실보조장치(VAD), 인공심장, 혈액펌프 등 생명 유지에 필수적인 장치의 성능 향상과 안전성 확보를 위한 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 장치들은 환자의 생체 신호와 연동하여 자동으로 동작을 조절하거나, 외부 환경 변화에 따라 최적의 성능을 유지할 수 있도록 다양한 제어 알고리즘이 적용되고 있습니다.
연구실에서는 벨로우즈 방식, 자기베어링, 펌프 출력 자동 조절 등 다양한 기계적·전자적 설계 기법을 도입하여, 장치의 내구성, 효율성, 환자 맞춤형 제어 기능을 강화하고 있습니다. 또한, 무선 통신, 원격 모니터링, 자가 진단 기능 등 최신 ICT 기술을 접목하여, 환자와 의료진이 언제 어디서나 장치의 상태를 실시간으로 확인하고 관리할 수 있도록 하는 시스템을 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 실제 임상 현장에서의 적용을 위해 동물실험, 임상시험, 산업체와의 협력을 통해 지속적으로 검증되고 있습니다. 앞으로는 인공장기와 환자 모니터링 시스템의 통합, 인공지능 기반의 자율 제어, 환자 맞춤형 치료 솔루션 개발 등으로 연구 범위를 확장할 계획입니다.
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In vitro comparative study of wall port-based high-frequency chest wall oscillation device and internal air-pulse generator device
김수홍, 윤성욱, 김건호, 남경원, 김민재
PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART H-JOURNAL OF ENGINEERING IN MEDICINE, 2024
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Multi-modal infusion pump real-time monitoring technique for improvement in safety of intravenous-administration patients
김건호, 남경원, 황영준, 성의숙
PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART H-JOURNAL OF ENGINEERING IN MEDICINE, 2021
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A new injection rate estimation technique for on-site screening test of medication infusion pump by nurses
김건호, 윤성욱, 남경원, 노정훈
PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART H-JOURNAL OF ENGINEERING IN MEDICINE, 2020
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병원 내 투약사고 비대면 상시자동감시를 위한 개인용 AI-융합 Safe-Infusion 플랫폼 핵심기술 개발
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원전종사자 안전과 최적의 현장응급의료를 위한 IOT 기반 헬스케어 플랫폼 개발
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청각인지 장애가 청성안정유발반응의 특성에 미치는 영향 규명 및 이의 임상적 활용성 연구
