연구 영역

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연구 분야

기술 도입 효과 및 상용화 단계

경제적/시장 적용 및 기대 효과

1
초해상도 초음파 이미징 (Ultrasound Localization Microscopy)
  • 기존 장비로는 관찰이 불가능했던 미세혈관을 마이크론 단위의 해상도로 시각화하여, 암, 뇌질환, 신장 질환 등의 조기 진단 및 치료 반응 평가에 활용 가능합니다.
  • 현재 동물 모델에서 기술의 우수성이 검증되었으며, 임상 적용을 위한 시스템 고도화 및 상용화 연구가 진행 중입니다.

기존 초음파 진단 시장에서 기술적 우위를 점하고 새로운 진단 영역을 개척할 수 있습니다. 특히, 향상된 해상도와 신호 대 잡음비는 진단의 정확성을 높여 의료 비용 절감과 환자 예후 개선에 기여할 것입니다.

2
IMU 센서 및 딥러닝 기반 캡슐 내시경 시스템 개발
  • 환자의 불편함을 최소화하면서 소장 등 기존 내시경으로 접근이 어려운 영역까지 정밀 진단이 가능해집니다.
  • 딥러닝 기반 위치 보정 기술은 진단의 신뢰도를 높여 실제 임상 현장에서의 채택 가능성을 크게 향상시킵니다.

2032년까지 1,050억 달러 규모로 성장이 예상되는 AI 내시경 시장에서 핵심 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 환자 친화적인 최소 침습 진단 기술로, 높은 시장 수요를 바탕으로 빠른 투자 회수와 시장 점유율 확대가 기대됩니다.

3
딥러닝 기반 고관절 이형성증(DDH) 진단 정확도 향상
  • 의료진의 진단 과정을 자동화하여 판독의 객관성을 높이고 시간을 단축시킵니다.
  • 이 기술은 기존 병원의 의료영상저장전송시스템(PACS)에 통합되어 진단 보조 소프트웨어로 상용화될 잠재력이 높습니다.

진단 오류 감소 및 업무 효율성 증대를 통해 의료 서비스의 질을 높이고 관련 비용을 절감할 수 있습니다. AI 기반 진단 보조 시스템 도입은 병원의 경쟁력을 강화하고 환자 만족도를 높이는 효과를 가져올 것입니다.

4
초음파 이미징 시스템용 Pulser/Receiver 개발
  • 초음파 시스템의 핵심 하드웨어를 내재화하여 외부 부품에 대한 의존도를 낮추고 생산 단가를 절감할 수 있습니다.
  • FPGA 기반의 유연한 설계는 다양한 의료 및 산업용 초음파 장비에 맞춤형으로 적용 가능하여 기술 확장성이 뛰어납니다.

독자적인 하드웨어 기술력은 제품의 성능 차별화를 이끌고 개발 속도를 높이는 핵심 동력입니다. 이를 통해 시장 변화에 빠르게 대응하고 기술적 우위를 선점하여 기업의 장기적인 성장에 기여할 수 있습니다.

대표 연구 분야

연구실에서 최근에 진행되고 있는 관심 연구 분야

1

초음파 신호 및 영상 처리

- 초고해상도 초음파 영상 재구성(Ultrasound Localization Microscopy, ULM) - 실시간 도플러 신호 처리 및 자동 게이팅 알고리즘 개발 - 고속 빔포밍 및 코딩 마스크 기반 영상 기법 연구 - 압축 센싱 기반 초고해상도 초음파 영상 복원 연구

ULM

Microvessel Imaging

Coded Mask

Computational Imaging

Doppler Processing

Compressed Sensing

2

고주파 초음파 검사 기반 응용

- 반도체 웨이퍼 및 소자의 층별 비파괴 검사(NDT) 기법 개발 - 고속 영상 재구성을 위한 행렬 연산 기반 빔포밍 및 병렬화 알고리즘 최적화 - 광학/음향 융합형 나노·마이크로스케일 분석 플랫폼 연구 - AI기반 고해상도 영상 복원 연구

NDT

Scanning Aousctic Microscopy

Beamforming

Synthetic Aperture Imaging

Generative AI

Diffusion Models

Super-Resolution Imaging

High-frequency Ultrasound