남윤영 연구실
컴퓨터공학과 남윤영
남윤영 연구실은 컴퓨터공학과를 기반으로 의용영상처리, 의료 인공지능, 웨어러블 센서 및 스마트 헬스케어, 지능형 영상 감시 등 다양한 융합 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 의료 영상 데이터(안저, OCT, CT, MRI 등)와 생체 신호 데이터를 활용하여 질병의 조기 진단, 분류, 예측을 위한 인공지능 및 딥러닝 기반의 자동화 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, 전이학습, 최적화 알고리즘, 데이터 증강, 품질 평가 등 최신 AI 기술을 접목하여 임상 현장에서 실질적으로 활용 가능한 솔루션을 제시하고 있습니다.
웨어러블 센서와 스마트 디바이스를 이용한 헬스케어 시스템 개발도 연구의 중요한 축입니다. 스마트폰, 스마트워치, 체중계, 마스크 등 다양한 기기에 내장된 센서를 활용하여 심박수, 호흡률, 보행 패턴, 수면 자세, 낙상 위험 등 건강 관련 정보를 실시간으로 측정·분석하고, 인공지능 기반의 맞춤형 건강관리 및 재활 서비스를 제공합니다. 이러한 연구는 고령화 사회에서의 만성질환 관리, 재활 환자 및 장애인의 자가 모니터링, 취약계층의 건강 증진 등 사회적 문제 해결에 기여하고 있습니다.
또한, 지능형 영상 감시 및 객체 인식 분야에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다. 다중 카메라 네트워크, 군중 분석, 이상행동 감지, 실시간 객체 추적, 스마트 시티 및 스마트 홈 감시 시스템 등 다양한 응용 분야에서 컴퓨터 비전과 인공지능 기술을 접목하여 사회 안전망 강화와 공공의 효율성 증진에 기여하고 있습니다. 카메라 배치 최적화, 협업 전략, 실시간 데이터 처리 등 다양한 기술적 난제도 적극적으로 해결하고 있습니다.
이외에도 빅데이터 분석, IoT, 클라우드/엣지 컴퓨팅, 프라이버시 보호 등 첨단 ICT 기술과의 융합을 통해 의료, 헬스케어, 안전, 환경 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 다수의 국내외 특허, 논문, 산학협력 프로젝트, 정부과제 수행을 통해 실질적인 사회적·산업적 가치를 실현하고 있으며, 미래 지향적 융합 연구를 지속적으로 확대해 나가고 있습니다.
남윤영 연구실은 앞으로도 인공지능, 의료영상, 웨어러블 헬스케어, 스마트 감시 등 다양한 분야에서 첨단 융합 연구를 선도하며, 인간 중심의 건강하고 안전한 사회 구현에 기여할 것입니다.
의용영상처리 및 의료 인공지능
의용영상처리 분야는 의료 영상 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하는 기술 개발에 중점을 둡니다. 본 연구실은 광 간섭성 단층촬영(OCT), 안저 영상, CT, MRI 등 다양한 의료 영상을 활용하여 질병의 조기 진단 및 분류를 위한 인공지능 기반의 자동화 시스템을 연구하고 있습니다. 특히, 딥러닝과 전이학습, 최적화 알고리즘을 접목하여 안과 질환, 뇌질환, 암 등 다양한 질환의 진단 정확도를 높이고, 임상 현장에서 실질적으로 활용 가능한 솔루션을 개발하는 데 주력하고 있습니다.
의료 인공지능 연구는 의료 데이터의 품질 평가, 데이터 증강, 특징 추출 및 선택, 최적화된 분류 모델 개발 등 다양한 단계로 구성됩니다. 예를 들어, 안저 영상의 품질 평가를 위한 전이학습 기반 평가 시스템, OCT 영상을 활용한 망막질환 분류, CT 이미지를 통한 COVID-19 및 암 진단, 피부병 및 기타 질환의 자동 분류 시스템 등이 대표적입니다. 또한, IoT 및 엣지 컴퓨팅 기술을 접목하여 실시간 원격 진단 및 모니터링 시스템도 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 환자의 조기 진단과 치료, 의료진의 업무 효율성 향상, 의료비 절감 등 다양한 사회적 가치를 창출합니다. 앞으로는 빅데이터, 멀티모달 데이터 융합, 프라이버시 보호 기술 등과 연계하여 더욱 정밀하고 신뢰성 높은 의료 인공지능 시스템을 구축하는 것이 목표입니다.
웨어러블 센서 및 스마트 헬스케어 시스템
본 연구실은 웨어러블 센서와 스마트 디바이스를 활용한 헬스케어 시스템 개발에 많은 연구 역량을 집중하고 있습니다. 스마트폰, 스마트워치, 체중계, 마스크 등 다양한 일상 기기에 내장된 센서(가속도, 자이로, 압력, 마이크, 카메라 등)를 이용하여 심박수, 호흡률, 보행 패턴, 수면 자세, 낙상 위험 등 건강 관련 생체 신호를 실시간으로 측정하고 분석하는 기술을 개발하고 있습니다.
이러한 시스템은 환자 및 일반인의 일상생활 속 건강 상태를 비침습적이고 연속적으로 모니터링할 수 있게 하며, 수집된 데이터를 기반으로 인공지능 및 기계학습 알고리즘을 적용하여 질병 위험 예측, 이상 행동 감지, 맞춤형 건강관리 및 재활 서비스 제공이 가능합니다. 예를 들어, 스마트폰 카메라를 이용한 PPG 신호 분석, 마이크로폰 기반 호흡률 측정, 관성센서를 활용한 보행 분석 및 낙상 위험 평가, VR/AR 기반 재활훈련 시스템 등 다양한 응용 연구가 진행되고 있습니다.
이러한 연구는 고령화 사회에서의 만성질환 관리, 재활 환자의 자가 모니터링, 장애인 및 취약계층의 건강 증진 등 사회적 문제 해결에 기여하며, 향후에는 빅데이터 기반의 예측 분석, 클라우드/엣지 컴퓨팅, 프라이버시 보호 등과 융합하여 스마트 헬스케어의 새로운 패러다임을 제시할 것입니다.
지능형 영상 감시 및 객체 인식
지능형 영상 감시 및 객체 인식 분야는 컴퓨터 비전과 인공지능 기술을 활용하여 다양한 환경에서 객체의 탐지, 추적, 행동 인식, 이상 상황 감지 등을 자동화하는 연구를 수행합니다. 본 연구실은 다중 카메라 네트워크, PTZ 카메라 제어, 군중 분석, 이상행동 탐지, 실시간 객체 추적 등 다양한 영상 감시 시스템의 핵심 기술을 개발해왔습니다.
특히, 영상 내에서의 객체 분할, 특징 추출, 딥러닝 기반 분류 및 추적, 최적화된 카메라 배치 및 협업 전략, 실시간 데이터 처리 등 다양한 기술적 난제를 해결하고 있습니다. 예를 들어, 군중 속에서의 이상행동(서성거림, 방치물, 도난 등) 자동 감지, 스마트 시티 환경에서의 교통 객체 인식, 드론 및 로봇을 활용한 실시간 감시 시스템, IoT 기반 스마트 홈 감시 등 다양한 응용 사례가 있습니다.
이러한 연구는 사회 안전망 강화, 범죄 예방, 재난 대응, 교통 관리 등 공공의 안전과 효율성 증진에 기여합니다. 앞으로는 인공지능의 설명 가능성, 프라이버시 보호, 멀티모달 데이터 융합, 실시간 대용량 데이터 처리 등 첨단 기술과의 융합을 통해 더욱 고도화된 지능형 감시 시스템을 구축하는 것이 목표입니다.
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Responsible Artificial Intelligence for Climate Action: A Theoretical Framework for Sustainable Development
남윤영, 강병권
Sustainable Machine Intelligence Journal, 202407
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Novelty of Different Distance Approach for Multi-Criteria Decision-Making Challenges Using q-Rung Vague Sets
남윤영, 김초명, Palanikumar, Kausar, Pamucar, Seifedine Kadry
CMES-COMPUTER MODELING IN ENGINEERING & SCIENCES, 202406
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Sleep Posture Classification Using RGB and Thermal Cameras Based on Deep Learning Model
남윤영, 아와이스칸, 김초명, 김중연, 아산아지즈
CMES-COMPUTER MODELING IN ENGINEERING & SCIENCES, 202405
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[NRF]감성 지능형 아동케어 융합연구센터(국고-1단계1년차)
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[NRF-중견] 광 간섭성 단층촬영기술을 이용한 3차원 딥러닝 기반 망막질환 진단 및 진찰 플랫폼 개발(3차년도)
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[중기부RCMS] 딥러닝 기반 공정검사를 적용한 고품질 STP 이더넷 커넥터 자동 조립 설비 국산화 기술 개발(2차년도)
