HCI Lab

IoT, AI, 빅데이터, AR/VR 등의 기술을 융합하여 디지털트윈(Digital Twin) 기반의 혁신적 플랫폼과 실무형 인재를 양성하는 연구임. 본 프로젝트는 영상 및 시계열 데이터를 분석해 디지털트윈 하이브리드 모델을 자동 생성하고, 이를 메타버스와 결합한 3D 가상공간에서 시뮬레이션, 예측, 자율 제어를 수행할 수 있는 자율형 디지털트윈 기술을 개발함. 더불어, 비전공자도 쉽게 접근할 수 있는 PBL(Problem-Based Learning) 교육과정을 통해 디지털트윈과 메타버스 융합 기술에 특화된 융합형 인재를 육성함으로써 재난 안전, 제조 관리, 산불 확산 방지 등 다양한 산업 및 사회적 과제 해결에 기여할 것으로 기대됨.

2022.06 - 2026.11

반려동물의 헬스케어 서비스를 혁신적으로 개선하기 위해 AI 기술을 활용한 원격진단 플랫폼을 개발하는 연구임. 1단계에서는 약 3만 건의 반려동물 임상 진단 데이터를 바탕으로 질병-증상 간 관계를 분석하고, 자연어 추론 기반 인공지능 모델 및 진단 알고리즘을 구축함. 이를 통해 반려동물의 증상을 텍스트로 입력하면 질병 여부를 감별할 수 있는 AI 진단 시스템을 개발하며, 2단계에서는 이 모델을 활용한 웹기반 플랫폼과 챗봇을 구현하여 수의사의 업무를 지원하고, EMR 시스템과의 연동으로 비대면 원격진료 서비스를 제공함. 이 기술은 반려동물 보호자들이 지리적·시간적 제약 없이 24시간 진료 상담을 받을 수 있도록 접근성을 높이며, 질병 예방과 치료비용 절감 효과를 제공함. 동시에 수의사의 진료 효율성을 높여 병원 수익성을 강화하고, B2C 및 B2B 모델로 헬스케어 시장에 새로운 가치를 창출할 것으로 기대됨.

2022.04 - 2022.11

이 연구는 AI 기반으로 건강기능식품의 효능 검증과 적정 함량 선택법을 개발하는 것이 목표임. 첫째, fNIRS 기술을 활용해 건강기능식품 섭취 전후의 뇌 활성화를 측정하고 신경생리학적 효능 평가 지표를 만듦. 둘째, 연령, 성별, 체중 같은 사용자 특성을 반영하여 기능성 원재료의 적정 함량을 예측할 수 있는 AI 모델을 학습시킴. 셋째, 건강기능식품 개발 및 평가를 위한 인간 대상 실험 프로토콜을 설계하고 데이터베이스를 구축함. 이를 통해 건강기능식품의 효능을 과학적으로 증명하고, 맞춤형 제품 개발 가능성을 높임. 기존 업계에 신경생리학적 효능 평가라는 새로운 기준을 제시하며, IT와 바이오 융합 기술로 신산업 창출 기대됨.

2021.04 - 2022.11

중증시각장애 대학생들이 이공계 학습에서 겪는 근본적인 한계를 해결하고 독립적인 학습 환경을 제공하기 위해 본 연구는 개인화된 음성 기반 학습 지원 기술 개발을 목표로 한다. 이공계 교과목에서 필수적인 표, 수식, 도표 등의 특수 콘텐츠를 자동으로 독음하고 재생하는 기술, 음성으로 학습 자료에 필기 및 태깅을 수행하고 과제를 제출할 수 있는 음성 보고서 생성기, 그리고 3D 환경에서의 음성 및 음향 기술을 개발하여 청각적 정보를 극대화하는 방식을 연구한다. 나아가 독립적인 대학 생활을 지원하기 위한 솔루션과 멀티모달 프레임워크를 설계하여 학습 외에도 실질적인 생활 지원이 가능하도록 한다. 이러한 기술은 시각장애 대학생들의 학습 기회를 확대하고, 정보접근성을 높여 전문직 취업과 고등교육 참여를 증가시킬 것으로 기대된다. 특히, IT와 특수교육공학을 융합한 연구는 장애인 학습 환경 개선에 기여하며, 향후 다양한 유형의 장애인을 위한 연구로 확장될 잠재력을 가진다.

2018.07 - 2021.01

이 연구는 기존 스트레스 연구와 달리, 개개인의 일상 스트레스(daily stress)를 측정하고 그 영향을 정량적으로 분석하여 뇌 기능적 연결성과의 관계를 규명하는 것을 목표로 함. 이를 위해 특정 피험자들을 일정 기간 동안 반복적으로 관찰하며 스트레스 특성을 추적 분석하여, 기존 스트레스 유발 프로토콜이 가지는 한계를 극복하고자 함. 연구는 비침습적 기술(fNIRS, ECG)을 활용하여 복합 생체 신호를 수집하고, 이를 바탕으로 스트레스 진단 및 뇌 연결성 평가 알고리즘을 개발함. 특히, 스트레스가 뇌 기능적 연결성에 미치는 영향을 통계적으로 분석하고, 이를 예방적 헬스케어 시스템에 응용할 수 있는 피드백 알고리즘으로 확장하고자 함. 본 연구는 모바일 헬스케어와 같은 맞춤형 스트레스 관리 플랫폼 개발에 기여하며, 스트레스와 관련된 다양한 질병의 조기 진단 및 예방에 중요한 과학적 기반을 제공할 것으로 기대됨. 동시에, 데이터베이스와 분석 결과는 의공학, 뇌공학, 신경과학 등 다학제적 분야에 기여하며, 향후 후진 양성을 위한 학문적 및 기술적 토대를 마련할 것.

2019.05 - 2020.04

비침습형 저강도 집속 초음파 자극 기술을 활용하여 신경조절 및 근육 재활을 위한 첨단 의료 시스템을 개발하는 연구이다. 이 기술은 척수 및 신경 주위의 전도를 효율적으로 조절하면서 근육 활성화를 모니터링할 수 있도록 설계되며, 난치성 통증 치료 및 중심근육 강화 재활에 적용된다. 초음파 자극의 위치와 깊이를 정밀히 조정할 수 있는 시스템과 신체 곡면에 밀착 가능한 자극 장치를 개발하고, 근전도 피드백을 활용한 초음파 조향 알고리즘과 모듈형 시스템 설계가 포함된다. 또한, 동물 모델을 이용한 근위축 및 통증조절 평가를 통해 임상 및 전임상 초음파 자극 프로토콜을 확립한다. 본 연구는 통증 관리와 근육 재활을 위한 새로운 비침습 치료기술을 제시하며, 최소 침습 치료기술의 상용화를 통해 의료 기술의 진보와 환자의 삶의 질 향상에 기여할 것이다. 이를 통해 독립적이고 건강한 생활을 지원하는 혁신적 의료복지 패러다임을 구축하고, 미래 의료 트렌드 변화에 적극적으로 대응할 것으로 기대된다.

2014.11 - 2022.12

본 연구는 실시간 스트레스 모니터링과 개인 맞춤형 건강 관리 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 최소 구속, 무자각을 실현하는 웨어러블 디바이스를 통해 다양한 비침습적 생체 신호와 운동 신호를 실시간으로 모니터링하며, 이를 기반으로 스트레스 상태를 정밀하게 진단하고 관리할 수 있는 알고리즘을 제공한다. 무선 ECG와 데이터 전송 모듈을 통해 효율적인 데이터 연결성을 확보하고, 빅데이터 기반의 분석 기법을 활용하여 좋은 스트레스와 나쁜 스트레스를 구분하는 기술을 개발한다. 개발된 시스템은 스트레스 조절을 위한 양방향 피드백 기능을 포함하며, 동물 모델과 인간 대상 실험을 통해 신뢰성을 검증한다. 이러한 기술은 스트레스 유발로 인한 사회적 손실 비용을 절감하고 국민의 건강수명을 연장하는 데 기여하며, 의료서비스의 새로운 패러다임을 제시하는 혁신적인 솔루션으로 자리 잡을 것이다.

2014.11 - 2019.10

개인 맞춤형 근육 재활을 위해 생체신호를 통합 분석하고 최적의 근육 자극 알고리즘을 개발하는 것이 본 연구의 핵심이다. EMG와 IMU 기반의 생체신호를 활용하여 근력 활성화, 피로도 분석, 운동량 추적, 자세 교정 알고리즘을 개발하며, 전기근육자극(EMS) 시스템의 임상 효율성을 높이고자 한다. 이를 위해 전기자극 파라미터의 효율성과 안전성을 평가하고, 근전도와 자극의 상관성을 분석하며, 맞춤형 생체신호 통합 분석 알고리즘을 최적화한다. 이러한 기술은 건강 및 재활 모니터링 소프트웨어와 연계되어 사용자 친화적인 맞춤형 의료 솔루션을 제공하며, 실시간 건강 관리와 재활 치료 효과를 모니터링할 수 있는 헬스케어 시스템으로 발전할 가능성을 지닌다. 본 연구는 개인화된 의료 서비스 제공을 통해 언제 어디서나 안전하게 건강 관리를 가능케 하며, 의료 서비스 시장의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대된다.

2015.10 - 2018.09

사용자의 음성, 얼굴 표정, 행동 패턴을 기반으로 묵시적 의도를 파악하는 융합 모델을 개발하는 연구이다. 이 기술은 시청각 센서를 활용해 원격으로 사용자의 묵시적 의도를 인식하며, 정확도 향상을 위해 시각과 청각 정보를 융합하여 효과적으로 처리한다. 초기에는 뇌파 등 접촉식 생체 신호 데이터를 활용하여 의도와 관련된 변별적 특징을 학습하고, 이를 통해 음성과 영상 데이터의 의미를 정교하게 분석한다. 개발 목표는 5가지 묵시적 의도에 대해 시청각 정보 융합으로 인식 정확도를 85%까지 향상시키는 것이며, 사용자의 능동적 상호작용을 통해 시스템의 성능을 지속적으로 개선할 수 있도록 설계된다. 이 기술은 지능형 로봇, 스마트 가전, 무인 감시 시스템 등 다양한 분야에서 활용 가능하며, 미래 지능산업에서 핵심 인터페이스로 자리 잡을 것으로 기대된다.

2010.04 - 2015.03