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Computational intelligence and Neural Engineering (CoNE) Laboratory
한양대학교 계산지능 및 뇌공학 연구실은
한양대학교 계산지능 및 뇌공학
연구실은 2011년 한양대 바이오메디컬공학과에 설립되었으며 2023년 3월 현재 박사과정 8인, 석사과정
10인, 연구원 2인으로 구성되어 있습니다. 2023년 3월 현재 7건의 정부 과제 및 3건의 외부 용역과제를 연구책임자 및 공동연구자로 수행하고
있으며, BK21FOUR 및 인공지능대학원 지원사업의 지원을 받고 있습니다. 연구책임자인 임창환 교수는 200편
이상의 SCI 등재 학술지 논문을 게재하였으며
6개 국제 학술지의 편집위원 및 편집장으로 활동하고
있습니다. 임창환 교수는 학생 수상 포함 50건의 국내외 수상 실적을 기록할 정도로 국내외에서 기술의 우수성을 인정받고 있으며
2020년에는 대한뇌기능매핑학회에서 수여하는 최고 권위의 상인 KHBM학술상을 수상하기도 했습니다. 본 연구실의 주요 연구 분야는
뇌공학 및 AI기반 뇌연구로서 최근 연구 주제는 [뇌-컴퓨터/기계/AI 인터페이스 기술 개발], [생체신호 및
인공지능 기반 인간-컴퓨터 인터페이스 기술 개발],
[신경재활 및 인지 증강을 위한 뇌신경 조절 전자약 기술 개발], [신경정신 질환의 조기 진단
및 치료를 위한 디지털 헬스케어 기술 및 뇌파분석
기술 개발], [뇌파 및 생체신호 분석을 통한 뉴로마케팅 및 이를 이용한 UI/UX 및 디자인
평가 기술 개발], [웨어러블 뉴로툴을 이용한 BCI의 기술 및 교육, 엔터테인먼트
응용] 등이 있습니다. 본 연구실은
현재, 서울대병원, 세브란스병원, 인제대백병원, 삼성서울병원 등 국내 유수 병원의 신경과, 정신과, 재활학과와 공동연구를 수행하고 있으며 미국
캘리포니아주립대, 미주리주립대, 휴스턴대, 조지아텍, 퍼듀대, 중국 칭화대, 영국 유니버시티칼리지 런던 등과 국제협력연구를 수행하고 있습니다.
연구 분야는
뇌공학(Neural Engineering, 신경공학)은 뇌신경에서 발생하는 신경신호를 측정, 분석하고 다양한 방법으로 뇌신경을 자극함으로써 뇌신경질환의 기전을 규명하고, 뇌의 신비를 밝히며, 뇌질환의 치료 기술을 개발하고, 나아가 뇌와 컴퓨터(or 기계, AI)를 연결하기 위한 다양한 원천기술을 개발하는 첨단 학문입니다. 본 연구실에서는 뇌에서 발생하는 전기 신호(뇌파, spike, EoOG, fNIRS)를 측정하고 이를 영상화하는 원천 기술을 보유하고 있으며 이를 기반으로 뇌전증, 치매, 조현병, 뇌졸중, 우울증 등 난치성 뇌신경정신질환을 진단하고 발생기전을 규명하기 위해 노력하고 있습니다. 또한, 비침습적인 전자기적 신경 자극/조절 기술인 경두개자기자극(TMS), 경두개직류자극(tDCS), 경두개정자기자극(tSMS), 광생체조절(PBM) 등의 시스템을 개발하고 임상에 적용하기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 연구실이 보유하고 있는 첨단 기술들을 바탕으로 뇌와 컴퓨터(기계)를 접속하는 신기술인 <뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface: BCI)> 기술을 루게릭병을 앓고 있는 사지마비 환자에게 적용하기 위해 새로운 패러다임을 개발/적용하였으며 최근에는 일반 대중에게도 적용 가능한 웨어러블 뇌 상태 모니터링 기술인 수동형 BCI(Passive BCI) 기술을 산업체와의 공동연구를 통해 개발하고 있습니다. 또한 안구전도(EOG), 근전도(EMG), 광용적맥파(PPG) 등 다양한 생체신호를 분석하는 새로운 기술을 개발하고 최신 인공지능 기술을 접목하여 생체신호 기반 인간-컴퓨터 인터페이스(HCI) 응용 기술을 개발하고 있습니다. 특히 최근에는 AR/VR 환경에서 사용자의 의도, 감정, 표정 등을 생체신호로부터 인식하여 보다 인터랙티브하고 몰입도 높은 메타버스를 구현하게 해 주는 신기술도 개발하고 있습니다. 또한 광학 신경영상 기술인 기능적 근적외선분광(NIRS) 시스템을 이용한 뉴로포토닉스(Neurophotonics) 기술 개발과 함께 신경과학과 경제학의 융합 학문인 뉴로마케팅(Neuromarketing) 분야도 산업체와의 교류를 통해 활발히 연구하고 있습니다. 자세한 연구 내용은 Research 메뉴를 참조해 주시기를 바랍니다.
Research Highlights (as of 2023)
- 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface: BCI) 분야에서 세계 최초로 뉴로피드백 기반 운동심상 훈련방법 제안(2009년): Journal of Neuroscience Methoths의 최다피인용논문(Most cited paper, 상위 1%) 중 하나로 선정(2014년) - 세계 최초로 경두개직류자극(tDCS)의 전극 위치를 자동으로 최적화하는 개념 제안(2008년): tDCS 분야에서 공학적 방법론으로는 국내 최초로 SCI 저널에 논문 게재 - 청각 BCI를 위해 청각정상상태반응(ASSR)을 이용한 새로운 방식의 BCI 패러다임 세계 최초 제안(2012년): 2013 국제 BCI 미팅에서 BCI의 분류 카테고리 중 하나로 확정됨 - 국내 최초로 루게릭병(ALS) 환자를 대상으로 BCI 실험(2013년): "Eyes-closed BCI"라는 신개념 제안으로 2013년 국제 BCI 미팅에서 400편 중 20편 선정하는 구연 발표 논문으로 선정 - 세계 최초로 Image-guided tDCS(IG-tDCS)라는 개념을 제안하고 세계 최초의 다채널 tDCS 시스템 구현(2011년): 이 연구를 필두로 하여 현재는 다채널 tDCS 시스템이 세계적 표준으로 자리잡음 - 뇌파 분석을 통한 정신질환 진단 바이오마커 추출 원천기술 보유: Schizophrenia Research, PNPBP 등 저명 저널에 40편 이상의 논문 발표 - 새로운 LED 배치 방법을 적용하여 세계 최고의 주파수 분해능을 가진 정신적 타자기 개발(2012년): Journal of Neuroscience Methoths의 최다피인용논문(Most cited paper, 상위 1%) 중 하나로 선정(2015년) - 세계 최초로 카메라를 사용하지 않고 눈으로 쓴 글씨를 인식하는 '안구 마우스' 개발(2016년): 안구전도를 이용한 눈글 인식이라는 새로운 개념을 제안하였으며 사지마비 장애인에게 적용 - 최초로 경두개전류자극을 높은 정확도로 시뮬레이션할 수 있는 툴박스 개발 및 공개(2013, 2017년): 툴박스 Comets는 현재 전 세계 40개 이상의 유수 연구 기관에서 활용되고 있음 - 세계 최초로 내재적 BCI를 이용하여 완전감금증후군 환자와 실시간 의사소통에 성공(2019년): 1년 이상 외부와 의사소통 채널이 닫힌 환자와 실시간 의사소통에 성공하여 각종 언론의 스포트라이트를 받음 - 세계 최초로 AR 글라스를 착용한 상태에서 SSVEP 기반 주변 가전기기 제어 시스템 개발(2019년): 2020년 1월 미국 라스베가스에서 개최된 CES 2020에 전시하여 세계적으로 주목을 받음 - VR 환경에서 눈 주변부에서 측정한 안면 근전도 신호를 이용하여 실시간으로 얼굴 표정을 높은 정확도로 인식(2020년): 눈 주위 안면부 근전도를 이용하여 단 1회의 등록만으로 90% 이상의 정확도로 15가지 표정 분류 - 뇌파와 안면부 근전도를 이용하여 미세 표정에 담긴 감정 인식 기술 개발(2021년): 컴퓨터공학 분야 최상위 학술지(Expert Systems with Applications, 상위 2%)에 게재 - 인공지능(Style Transfer) 기술을 이용하여 세계 최초로 뇌파 신호 간 전이 및 인공뇌파 생성 성공(2022년): 컴퓨터공학 분야 최상위 학술지(Expert Systems with Applications)에 게재 및 언론 조명 - 뇌파를 이용한 뉴로마케팅 기술을 상용 차량에 적용 (2022년): 감성컴퓨팅 분야 최고 학술지(IEEE Transactions on Affective Computing)에 게재 및 언론 조명 - 인공지능 기술을 이용하여 세계 최초로 가속도계 기반 무음 발화 인식 시스템 개발(2023년): 인공지능 분야 최상위 학술지(Engineering Applications of Artificial Intelligence)에 게재 및 언론 조명
Brochure
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Introduction Video
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Funding Sources & Keywords
2011 (c) All rights are reserved. Computational NeuroEngineering Laboratory, Hanyang University