생리 시스템의 식별 및 모델링은 인체의 다양한 생리적 신호와 시스템을 정량적으로 분석하고, 그 동작 원리를 수학적 모델로 표현하는 연구 분야입니다. 본 연구실에서는 심혈관, 호흡, 신경계 등 다양한 생리 시스템의 동적 특성을 파악하기 위해 신호처리 및 시스템 식별 기법을 활용합니다. 이를 통해 질병의 조기 진단, 건강 상태 평가, 치료 효과 예측 등 다양한 의료 응용에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 환자 데이터와 실험 데이터를 기반으로 하며, 복잡한 생리 신호의 노이즈와 변동성을 극복하기 위해 고급 신호처리 및 머신러닝 알고리즘이 적용됩니다. 특히, 스마트폰이나 웨어러블 디바이스를 통해 수집된 생체 신호를 분석하여, 비침습적이고 연속적인 건강 모니터링이 가능하도록 하는 것이 큰 특징입니다. 이를 위해 데이터 기반의 모델링과 물리적 원리에 기반한 모델링을 병행하여, 신뢰성 높은 예측 및 진단 시스템을 개발하고 있습니다. 이 연구는 미래의 개인 맞춤형 의료, 원격 진료, 스마트 헬스케어 시스템의 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 또한, 생리 시스템의 정밀한 모델링을 통해 새로운 바이오마커를 발굴하거나, 질병의 진행 메커니즘을 규명하는 데에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 궁극적으로, 본 연구실의 생리 시스템 식별 및 모델링 연구는 인간의 건강 증진과 의료 혁신에 기여하고자 합니다.

스마트폰과 스마트워치 등 모바일 디바이스를 활용한 헬스 모니터링 기술은 최근 의료 및 헬스케어 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 본 연구실에서는 이러한 모바일 기기를 이용하여 심박수, 혈압, 호흡, 산소포화도 등 다양한 생체 신호를 실시간으로 측정하고 분석하는 기술을 개발하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 언제 어디서나 자신의 건강 상태를 손쉽게 확인할 수 있으며, 조기 질병 감지 및 만성질환 관리에 큰 도움을 받을 수 있습니다. 이 연구는 센서 기술, 신호처리, 이미지 처리, 그리고 머신러닝 알고리즘의 융합을 기반으로 하고 있습니다. 예를 들어, 스마트폰 카메라를 이용한 광용적맥파(Photoplethysmography, PPG) 신호 측정, 스마트워치의 가속도 센서를 활용한 운동량 분석, 그리고 다양한 환경에서의 노이즈 제거 및 신호 보정 기술 등이 포함됩니다. 또한, 수집된 데이터를 클라우드 기반으로 저장하고, 인공지능을 활용한 건강 위험 예측 및 맞춤형 피드백 제공 시스템도 연구 중입니다. 이러한 모바일 헬스 모니터링 기술은 고령화 사회에서의 건강관리, 원격 진료, 응급상황 대응 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 특히, 팬데믹과 같은 비상 상황에서 비대면 건강 모니터링의 중요성이 부각되고 있으며, 본 연구실의 기술은 이러한 사회적 요구에 부응하는 혁신적 솔루션을 제공하고 있습니다.

의료 신호처리는 심전도(ECG), 광용적맥파(PPG), 호흡 신호 등 다양한 생체 신호를 분석하여 질병을 진단하거나 건강 상태를 평가하는 핵심 기술입니다. 본 연구실은 고급 신호처리 기법과 인공지능, 특히 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘을 결합하여, 기존의 의료 진단 방법보다 더 정확하고 신속한 진단 시스템을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 스마트폰을 이용한 부정맥 감지, 폐렴 및 백내장 등 질환의 자동 진단, 그리고 감정 및 스트레스 상태 분석 등 다양한 응용 분야를 다루고 있습니다. 이 연구는 대용량의 생체 신호 데이터와 의료 이미지를 효과적으로 처리하기 위해, 노이즈 제거, 특징 추출, 패턴 인식 등 다양한 신호처리 및 데이터 분석 기법을 적용합니다. 또한, 설명 가능한 인공지능(Interpretable AI) 기술을 도입하여, 의료진과 환자가 진단 결과를 신뢰할 수 있도록 하고 있습니다. 실제 임상 데이터와 협업을 통해 알고리즘의 성능을 검증하고, 실질적인 의료 현장 적용을 목표로 하고 있습니다. 이러한 의료 신호처리 및 인공지능 기반 진단 기술은 의료 접근성이 낮은 지역이나, 일상 생활 속에서의 건강 관리에 큰 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 또한, 조기 진단 및 예방 중심의 의료 패러다임 전환에 기여하며, 미래의 스마트 헬스케어 시스템의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.