한양대 김성권교수님연구실
스마트융합공학부
김성권
한양대학교 김성권 교수 연구실은 디지털 헬스케어와 뇌공학, 인공지능 기술을 융합하여 정신건강 및 인지재활 분야의 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 생체신호(EEG, PPG 등)와 신경영상 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 개발하여 정신질환의 조기 진단, 예측, 맞춤형 치료에 기여하고 있습니다. 특히, 뇌파 및 신경신호 분석을 통해 우울증, 양극성 장애, 조현병, ADHD 등 다양한 신경정신질환의 특이 신경지표를 도출하고, 이를 바탕으로 자동 진단 및 예측 시스템을 구축하고 있습니다.
연구실은 디지털 헬스케어 시스템의 실질적 구현을 위해 의료 빅데이터를 구축하고, 생체정보 기반의 조기 진단 시스템을 개발하고 있습니다. 이러한 시스템은 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 조기에 감지하여 신속한 의료 개입이 가능하도록 지원합니다. 또한, 가상현실(VR) 및 생체신호 측정 기술을 활용한 맞춤형 디지털 치료제 개발에도 힘쓰고 있으며, 인지재활 및 정신건강 회복을 위한 혁신적인 치료법을 제시하고 있습니다.
본 연구실은 다양한 임상 연구와 산학협력을 통해 실제 의료 현장에 적용 가능한 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 수면무호흡증, 이명, 자살 위험성 평가, 인지기능 저하 등 다양한 임상적 문제에 대해 뇌파 기반의 인공지능 모델을 적용하여 객관적이고 신속한 진단을 지원합니다. 또한, 신경망 분석, 그래프 이론, 머신러닝, 딥러닝 등 최신 데이터사이언스 기법을 적극적으로 도입하여 신경신호의 복잡한 패턴을 정밀하게 해석하고 있습니다.
가상현실(VR) 기반의 디지털 치료제 및 트라우마 치료 시스템 개발도 연구실의 주요 연구 분야 중 하나입니다. 의료진, 환자, 일반인을 대상으로 한 VR 노출치료, 안정화 기법, 멀티모달 치료 등 다양한 치료 프로토콜을 연구하고 있으며, 햅틱 장갑, 시선 추적, 생체신호 실시간 피드백 등 첨단 인터페이스를 접목하여 몰입감 높은 치료 환경을 제공합니다. 이러한 연구는 기존의 전통적 치료법의 한계를 극복하고, 비대면·비약물적 치료의 새로운 패러다임을 제시합니다.
앞으로도 본 연구실은 인공지능, 뇌공학, 디지털 치료제 등 첨단 기술을 융합하여 정신건강 분야의 혁신을 이끌어갈 것입니다. 디지털 헬스케어 기술의 발전을 통해 의료 접근성을 높이고, 개인 맞춤형 치료와 예방 중심의 의료 패러다임 전환을 선도하며, 사회 전반의 정신건강 증진에 기여할 것입니다.
Electroencephalography
Virtual Reality Therapy
Tinnitus Treatment
정신건강 모니터링 및 인지재활 치료를 위한 디지털 헬스케어 연구
본 연구실은 정신건강 모니터링과 인지재활 치료를 위한 디지털 헬스케어 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 생체신호(EEG, PPG 등) 및 신경영상 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 디지털 바이오마커를 개발하고, 이를 통해 정신질환의 조기 진단과 예측, 맞춤형 치료에 기여하고 있습니다. 특히, 뇌공학 및 인공지능 기술을 접목하여 정신질환의 자동 진단 시스템을 구축하고, 다양한 임상 데이터를 통합 분석함으로써 진단의 정확성과 신뢰성을 높이고 있습니다.
연구실에서는 디지털 헬스케어 시스템의 실질적 구현을 위해 의료 빅데이터를 구축하고, 생체정보 기반의 조기 진단 시스템을 개발하고 있습니다. 이러한 시스템은 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 조기에 감지하여 신속한 의료 개입이 가능하도록 지원합니다. 또한, 가상현실(VR) 및 생체신호 측정 기술을 활용한 맞춤형 디지털 치료제 개발에도 힘쓰고 있으며, 인지재활 및 정신건강 회복을 위한 혁신적인 치료법을 제시하고 있습니다.
이러한 연구는 정신질환 환자뿐만 아니라, 일반인의 정신건강 증진과 예방에도 큰 기여를 하고 있습니다. 디지털 헬스케어 기술의 발전을 통해 의료 접근성을 높이고, 개인 맞춤형 치료와 예방 중심의 의료 패러다임 전환을 선도하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 인공지능, 뇌공학, 디지털 치료제 등 첨단 기술을 융합하여 정신건강 분야의 혁신을 이끌어갈 것입니다.
뇌파 및 신경신호 기반 인공지능 진단 시스템 개발
본 연구실은 뇌파(EEG) 및 다양한 신경신호를 기반으로 한 인공지능 진단 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 주요 연구로는 우울증, 양극성 장애, 조현병, 주의력결핍과잉행동장애(ADHD) 등 다양한 신경정신질환의 진단 및 감별을 위한 뇌파 신호 분석과 기계학습 기반의 분류 알고리즘 개발이 있습니다. 다채널 EEG 데이터, 이벤트 관련 전위(ERP), 멀티스케일 엔트로피, 마이크로스테이트 분석 등 다양한 신호처리 기법을 적용하여 질환별 특이 신경지표를 도출하고, 이를 바탕으로 높은 정확도의 자동 진단 시스템을 구축하고 있습니다.
특히, 본 연구실은 임상 현장에서 실제 적용 가능한 진단 및 예측 모델 개발을 목표로 하고 있습니다. 예를 들어, 수면무호흡증, 이명, 자살 위험성 평가, 인지기능 저하 등 다양한 임상적 문제에 대해 뇌파 기반의 인공지능 모델을 적용하여 객관적이고 신속한 진단을 지원합니다. 또한, 신경망 분석, 그래프 이론, 머신러닝, 딥러닝 등 최신 데이터사이언스 기법을 적극적으로 도입하여 신경신호의 복잡한 패턴을 정밀하게 해석하고 있습니다.
이러한 연구는 기존의 주관적 설문이나 임상 평가에 의존하던 정신질환 진단 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 뇌파 및 신경신호 기반의 인공지능 진단 시스템은 의료진의 진단 부담을 줄이고, 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 신경신호 분석과 인공지능 융합을 통해 정신건강 분야의 정밀의료 실현에 앞장설 것입니다.
가상현실(VR) 기반 디지털 치료제 및 트라우마 치료 시스템 개발
본 연구실은 가상현실(VR) 기술을 활용한 디지털 치료제 및 트라우마 치료 시스템 개발에도 선도적인 역할을 하고 있습니다. 코로나19 팬데믹 등으로 인한 외상 후 스트레스 장애(PTSD), 이명, 심리적 고통 등 다양한 정신건강 문제에 대해 VR 기반의 맞춤형 치료 프로그램을 개발하고, 그 효과를 임상적으로 검증하고 있습니다. 의료진, 환자, 일반인을 대상으로 한 VR 노출치료, 안정화 기법, 멀티모달 치료 등 다양한 치료 프로토콜을 연구하고 있습니다.
특히, 햅틱 장갑, 시선 추적, 생체신호 실시간 피드백 등 첨단 인터페이스를 접목하여 몰입감 높은 치료 환경을 제공하며, 환자의 심리적 안정과 인지 기능 회복을 효과적으로 지원합니다. 또한, VR 기반 치료의 임상적 유효성, 안전성, 사용자 경험을 다각도로 분석하여 실제 의료 현장에 적용 가능한 솔루션을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 기존의 전통적 치료법의 한계를 극복하고, 비대면·비약물적 치료의 새로운 패러다임을 제시합니다.
VR 기반 디지털 치료제는 정신질환 환자뿐만 아니라, 스트레스, 불안, 우울 등 다양한 심리적 문제를 가진 일반인에게도 적용 가능하며, 예방적 차원의 정신건강 관리에도 활용될 수 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 VR, AR, MR 등 확장현실 기술과 인공지능, 생체신호 분석을 융합하여 차세대 디지털 치료제 개발을 지속적으로 선도할 것입니다.
1
Analysis of consumer purchase intentions using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS): A neuromarketing study on the aesthetic packaging of Korean red ginseng products
PLOS One (IF = 2.9, Q1), 2025
2
Machine learning-based differentiation of schizophrenia and bipolar disorder using multiscale fuzzy entropy and relative power from resting-state EEG
Translational Psychiatry (IF = 5.8, 10%), 2025
3
Machine learning-based diagnosis of chronic subjective tinnitus with altered cognitive function: An event-related potential study
Ear and Hearing (IF = 2.6, 3%), 2025
1
AO-SSVEP 기반의 BCI 과제 (과제명 비공개) (연구책임자)
2
이명 아바타 개념을 이용한 의료기관용 다중감각기반 가상현실 이명 디지털 치료 기기 개발 (공동연구원)
3
사용자 반응에 따른 실시간 적응형 공연·전시 기술개발과 메타버스 실증프로젝트를 통한 차세대 문화기술(CT) 융복합 전문 인재 양성 (공동연구원)