Fields

Ongoing Research

뇌졸중 환자의 신경가소성 촉진 재활을 위한 적응형 AI기반 개인화된 뇌-기계 폐루프 인터페이스 시스템 개발

NeuroAdap : Development of an Adaptive AI-based Personalized Brain-Machine Closed-Loop Interface System for Enhancing Neuroplasticity in Stroke Patients

2024. 04 - 2026. 12 한국연구재단

본 과제는 한국연구재단의 바이오의료기술개발사업(뇌과학 선도융합기술개발)으로KAIST, 계명대학교, 분당서울대학교병원 , ㈜와이브레인과 협력 연구를 수행하고 있다.

본 과제에서는 임상 환경에서 뇌졸중 환자의 신경가소성 기반 재활 효과를 극대화하기위해 뇌신경계 상태 측정 및 실시간 분석 기술, 착용이 쉬운 경량 착용형 손/손목 보조 로봇, XR 재활 컨텐츠 기반 멀티모달 감각 피드백 자극 및 뇌자극 기술을 융합한 적응형 AI 기반 개인화된 뇌-기계 폐루프 인터페이스 시스템을 개발하고자 한다.

본 과제에서 고려대학교 지능형 신경공학 연구실은 뇌졸중 환자의 뇌신경계상태를 실시간으로 디코딩할 수 있는 딥러닝 모델 개발 및 신경가소성 효과 극대화를 위한 개인맞춤형 최적의 전기자극

(경두개교류자극) 위치 탐색 알고리즘을 개발하고자 한다.

NeuroAdap: 뇌졸중 환자의 신경가소성 촉진 재활을 위한 적응형 AI기반 개인화된 뇌-기계 폐루프 인터페이스 시스템 개발

2024/04/01 → 2026/12/31

한국연구재단

공동연구원

\large \bold {멀티모달 생체데이터 활용 초거대 AI기반} \\ \bold{스마트시티 헬스케어 기술 개발}

Development of Smartcity Healthcare Technology Based on Super-Giant AI Using Multimodal Biosignals

2023. 07 - 2030. 12 정보통신기획평가원

스마트시티 지능형 헬스케어 연구센터는 고려대학교(세종)와 충북대 의대가 함께 헬스케어 ICT 분야 기술개발 및 인력 양성을 목표로 2023년 7월에 설립되었다.

본 센터는 일상생활에서 활용할 수 있는 생체데이터 측정 및 진단 디바이스를 개발하고, AI 기반 GPT 기술과 접목하여 스마트 헬스케어 통합 플랫폼을 구축하고 있다.

개발 기술들은 2028년 세종시 5-1 생활권에 구축될 세종시 스마트시티에 접목하여

실증 및 검증을 진행할 예정이며, 이를 통해 일상생활에서 활용가능한

혁신적인 헬스케어 ICT 기술 개발을 목표로 하고 있다.

본 과제에서 고려대학교 지능형 신경공학 연구실은 뇌파 및 심전도를 활용하여

비만, 혈당, 면역력, 장건강과 같은 다양한 건강생체지표를 추정할 수 있는 바이오마커를 개발하고, 이를 기반으로 건강생체지표를 디코딩할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다.

멀티모달 생체데이터 활용 초거대 AI기반 스마트시티 헬스케어 기술 개발(대학ICT연구센터)

2023/07/01 → 2030/12/31

정보통신기획평가원

연구책임자

촉각 감각신경경로 정밀 인코딩/디코딩 모델 기반 초실감 가상촉감신호 생성/재생 기술 개발

Development of ultra-realistic virtual tactile signal generation/playback technology based on precise encoding/decoding model of tactile sensory nerve pathway

2023. 08 - 2027. 12 한국연구재단

본 과제는 한국연구재단의 미래유망융합기술파이오니어 사업으로 울산과학기술원(UNIST), 한양대학교병원, 한국과학기술원(KAIST), 한국전자통신연구원(ETRI), 오송첨단의료산업진흥재단과 협력 연구를 수행하고 있다.

본 과제에서는 초실감 가상촉각신호 생성 및 재상 웨어러블 시스템 개발하고자 한다. 사람의 촉감을 느끼는 감각수용체부터 뇌에서의 정보처리 과정까지를 의미하는 감각신경경로를 규명하고 이를 기반으로 현실에 가까운 인공 촉감을 생성 및 재생하는 시스템을 개발하고자 한다.

본 과제에서 고려대학교 지능형 신경공학 연구실은 사물의 표면에서 측정할 수 있는 촉감 데이터와 실제 사람이 느끼는 촉감 인지 데이터를 활용하여 촉각 모달리티를 추론하는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다.

촉각 감각신경경로 정밀 인코딩/디코딩 모델 기반 초실감 가상촉감신호 생성/재생 기술 개발

2023/08/01 → 2027/12/31

한국연구재단

공동연구원

Completed Research

심전도를 활용한 인지기능 향상을 위한 기능성 음원 개발에 관한 연구

2024. 03 - 2024. 07 LG전자

본 과제는 2023년에 LG전자의 의뢰로 진행하였던 “인지기능 향상을 위한 기능성 음원 개발에 관한

연구＂의 후속 연구로, LG전자의 의뢰로 고려대학교 지능형 신경공학 연구실에서 수행하였다.

본 과제에서는 이전 연구에서 LG전자에서 개발한 가변 바이노럴 비트(dynamic binaural beat: DBB)

기반의 음원 자극이 암산 능력 및 주의력에 미치는 긍정적인 영향을 심전도를 활용하여 추가로 검증하고자 한다.

심전도를 활용한 인지기능 향상을 위한 기능성 음원 개발에 관한 연구

2024/03/01 → 2024/07/31

LG전자주식회사

연구책임자

향자극에 대한 뇌파 및 심전도 기반 신경생리학적 기전에 관한 연구

2024. 02 - 2024. 08 (주)한빛향료

본 과제는 국내 향료 기업인 한빛향료의 의뢰로 고려대학교 지능형 신경공학 연구실에서 수행하였으며, 뇌파 및 심전도를 기반으로 서로 다른 향 자극에 대한 신경생리학적 차이를 확인하고자 한다.

이에 본 과제에서는 한빛향료에서 제공한 순수향과 순수향을 주요향으로 하는 조합향을 제공받아

각 향에 대한 이완 효과를 뇌파 및 심전도를 기반으로 확인하고자 한다.

또한, 설문조사 기반의 선호도의 비교를 통해 신경생리학적 기전을 확인하고자 한다.

향자극에 대한 뇌파 및 심전도 기반 신경생리학적 기전에 관한 연구

2024/02/01 → 2024/08/31

(주)한빛향료

연구책임자

인지기능 향상을 위한 기능성 음원 개발에 관한 연구

2023. 07 - 2023. 11 LG전자

본 과제는 LG전자의 의뢰로 고려대학교 지능형 신경공학 연구실에서 수행하였다.

본 과제에서는 LG전자에서 개발한 가변 바이노럴 비트(dynamic binaural beat: DBB) 기반의

음원 자극이 사람의 인지 능력(예: 주의력, 기억력, 암산 능력 등)에 미치는 영향을 뇌파, 심전도를 활용하여 신경생리학적으로 검증하고자 한다.

인지기능 향상을 위한 기능성 음원 개발에 관한 연구

2023/07/01 → 2023/11/30

LG전자주식회사

연구책임자

디지털 신원 지갑의 편의성 향상을 위한 제스처 기반 사용자 인증 방안 연구

2023. 05 - 2023. 10 한국전자통신연구원

본 과제는 2023년에 한국전자통신연구원(ETRI)의 위탁과제로 진행한 근전도(EMG) 및 관성 장치 신호(IMU) 데이터를 활용하여 사람을 인증하는 알고리즘을 개발하고자 한다.

본 과제에서는 일반적으로 사용되는 주먹을 쥐거나 손목을 꺽는 동작이 아닌

VR환경에서의 인증 시나리오를 고려하기 위해 패턴을 그리거나 손을 흔들고,

회전하는 동작을 활용하고자 하며 실용성을 검증하기 위해 VR환경에서 게임을 하는 동안

무자각 지속인증 가능성을 확인하고자 한다.

디지털 신원 지갑의 편의성 향상을 위한 제스처 기반 사용자 인증 방안 연구

2023/05/01 → 2023/10/31

한국전자통신연구원

위탁연구책임자

가속센서를 활용한 수면단계 분류알고리즘 개발 및 생체신호기반 기능성 음원의 스트레스 완화 효과 검증에 관한 연구

2023. 02 - 2023. 06 LG전자

본 과제는 LG전자의 의뢰로 고려대학교 지능형 신경공학 연구실에서 수행하였다.

최근 현대 사회에서 스트레스, 불규칙한 생활 습관 등으로 인해 수면의 질이 저하되고 있으나,

수면 장애를 진단하기 위한 수면 다원 검사는 가격이 비싸고,

다수의 센서를 몸에 부착하고 수면을 취해야 하는 단점이 있다.

이에 본 과제에서는 LG전자에서 개발한 이어폰 형태의 웨어러블 장비인 브리즈(brid.zzz)로부터 수면 중 측정한 가속도계 데이터를 활용하여 수면 상태를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다.

생체 신호기반 기능성 음원의 스트레스 완화 효과 검증에 관한 연구

2023. 02 - 2023. 06 LG전자

본 과제는 LG전자의 의뢰로 고려대학교 지능형 신경공학 연구실에서 수행하였다.

가속센서를 활용한 수면단계 분류 알고리즘 개발 및 생체 신호기반 기능성 음원의 스트레스 완화 효과 검증에 관한 연구

2023/02/01 → 2023/06/01

LG전자주식회사

연구책임자

뇌신호를 이용한 비침습적 미주신경 자극이 뇌신경신호에 미치는 영향 및 신경기전 검증 연구

2022. 01 - 2024. 01 뉴라이브

본 과제는 뉴라이브의 의뢰로 고려대학교 지능형 신경공학 연구실에서 수행하였다.

본 과제에서는 경피적미주신경자극의 신경변조 효과를 검증하고,

경피적미주신경자극의 스트레스 완화 효과를 조사하고자 한다.

이에 뉴라이브의 개발 미주신경 자극기를 기반으로 자극 인가 중 뇌파의 변화를 조사하고,

인지 과제 수행과 동시에 자극을 인가하여 전, 후의 뇌파 변화를 기반으로 스트레스에 미치는 자극의

효과를 조사하고자 한다.

이명치료를 위한 미주신경자극 효능의 신경생리학적 검증

2022/01/01 → 2024/01/01

(주)뉴라이브

연구책임자

DIANA-fMRI를 이용한 인간의 언어정보 처리의 새로운 뇌신경 모델 수립 연구

2022. 01 - 2022. 12 한국연구재단

본 과제는 2022년 한국연구재단의 뇌과학원천기술개발사업으로, 성균관대학교,

울산과학기술원(UNIST), 대구경북과학기술원(DGIST)과 협력연구를 수행하였다.

본 과제에서는 신경세포의 전기적 활동을 직접적으로 측정할 수 있는 자기공명 영상기법인 DIANA-fMRI를 통해 인간 뇌신경 신호 측정 가능성 여부를 규명하고자 한다.

이에 고려대학교 신경공학 연구실에서는 뇌파를 통해 DIANA-fMRI 신호를 검증하고자 하며,

이를 위해 DIANA-fMRI와 기존 뇌파 연구 결과와의 비교 분석이 가능한 실험을 선정하고,

세부 자극 파라미터와 자극 제시 시간 등을 결정하고자 한다.

또한, 측정된 DIANA-fMRI의 검증을 위해 동일한 파라미터로 진행된

뇌파 실험 결과를 제공하고자 한다.

DIANA-fMRI를 이용한 인간의 언어정보 처리의 새로운 뇌신경모델 수립

2022/01/01 → 2022/12/01

한국연구재단

공동연구원

주요우울장애 정밀진단을 위한 뇌파데이터 기반의 바이오마커 도출 및 딥러닝 모델 개발

2021. 11 - 2023. 10 중소벤처기업부

본 과제는 중소벤처기업부의 유망 창업기업 육성 프로그램(Tech Incubator Program for Startup (TIPS))으로 디지털 헬스케어 벤처 기업인 bwave와 협력 연구를 수행할 예정이다.본 과제에서는 주요우울장애 환자의 정밀진단을 돕기 위하여 생체데이터를 이용하여

인공지능 기술 기반의 진단 모델을 개발하고자 한다.

이를 위하여 주요우울장애 환자 뇌파 데이터에 최적화된 딥러닝 기반 진단 모델을 개발하고,

더 나아가 뇌파 기반의 생체지표를 추출하여 주요우울장애의 신경생리학적 특징을 살펴보고자 한다.

주요우울장애 정밀진단을 위한 뇌파데이터 기반의 바이오마커 도출 및 딥러닝 모델 개발

2021/10/01 → 2023/09/30

비웨이브 주식회사

위탁연구책임자

개인화 된 수면사운드와 뇌파의 상관관계 연구 및 이를 활용한 수면의 질 개선에 대한 효용성 임상 검증

2021. 05 - 2022. 01 LG전자주식회사

본 과제는 LG전자의 의뢰로 신경공학 연구실(황한정 교수)의 주관으로분당서울대병원과 협력하여 수행하였다.

최근 우울증 및 스트레스로 인한 불면증 증세를 보이는 사람들이 매년 증가하고 있으며 불면증이

지속되면서 일상에 피로가 쌓이고 우울증과 스트레스가 심화되는 악순환이 반복된다.

이러한 문제점을 해결하기 위해, 해당연구에서는 뇌파를 이용하여 개인화 된 수면사운드를 개발하는

연구를 수행하고자 한다. 또한, 분당서울대학교 병원과 협력하여 개발 수면사운드의 수면의 질 개선에

대한 효용성 임상검증을 수행하고자 한다.

개인화된 수면사운드와 뇌파의 상관관계 연구 및 이를 활용한 수면의 질 개선에 대한 효용성 임상 검증

2021/05/01 → 2022/01/01

LG전자주식회사

연구책임자

Development of advanced cognitive decoding technology based on multi-scale brain signals using computational brain science model AI

세부과제명: 인간 매크로 수준 뇌신경신호 기반 기억과제 디코딩을 위한 설명가능한 인공지능 기술 개발

인간 매크로 수준 뇌신경신호 기반 기억과제 디코딩을 위한 설명가능한 인공지능 기술 개발

Development of Explanable AI Techniques to Decode a Memory Task Using Human Macro-Level Neural Signals

2021. 04 - 2023. 12 한국연구재단

본 과제는 서울대학교병원, KAIST, UNIST, 한양대학교, 가톨릭관동대학교와 컨소시엄을 이루어 2021년 한국연구재단의 바이오·의료기술개발사업의 미래뇌융합기술개발사업에 “계산뇌과학 모델 AI를 이용한 멀티스케일 뇌신호 기반 고등인지 해독 기술 개발”이라는 연구주제로 최종 선정되었다.

고려대학교 지능형 신경공학연구실(황한정 교수)는 해당 과제에 세부 연구책임자로 참여하며, 본 사업은 과학기술정보통신부 주관으로 2021년 4월부터 2023년 12월까지 33개월 동안

총 38.04억 원의 정부출연금이 투입될 예정이다.

본 과제에서 고려대학교 지능형 신경공학 연구실은 인간 매크로 수준 뇌신경신호 기반 기억과제 수행 결과를 인코딩 단계에서 디코딩 할 수 있는 딥러닝 모델 개발 및 입력텐서 개발, 바이오마커 개발 등을 통해 디코딩 성능을 향상시키고, 딥러닝 모델과 바이오마커의 상관 관계 확인 및 연계 해석을 통해 뇌신경 신호를 이용하여 신경생리학적 해석이 가능한 딥러닝 기술을 개발하고자 한다.

계산뇌과학 모델 AI를 이용한 멀티스케일 뇌신호 기반 고등인지 해독 기술 개발

2021/04/01 → 2023/12/31

한국연구재단

세부연구책임자

fMRI와 fNIRS를 이용한 화장품 감성 효능 정량화 기술 개발

2021. 01 - 2022. 12 아모레퍼시픽

본 과제는 국내 화장품 기업인 아모레퍼시픽의 의뢰를 받아 고려대학교 지능형 신경공학 연구실에서 수행하였다.

본 과제에서는 생체데이터와 설문조사데이터를 이용하여 화장품의 감성적 효능을 정량화하는 기술을 개발하고자 한다.

이를 위하여 서로 다른 화장품 제형을 사용할 때 측정한 뇌파 데이터를 기반으로

화장품 제형별 감정적 특징을 살펴보고 머신러닝/딥러닝 기반 분류 모델을 통해 화장품 관련 개인의 감정을 분류하여 궁극적으로 사용자 맞춤형 화장품을 개발에 기여하고자 한다.

fMRI와 fNIRS를 이용한 화장품 감성 효능의 정량화 기술 개발

2021/01/01 → 2022/12/01

아모레퍼시픽

연구책임자

인공지능 기반 사용자 감응형 인터랙션 연구실

AI-Based User Adaptive Interaction Laboratory

2020. 07 - 2023. 02 한국연구재단

본 과제에서는 인간과 인공지능 기술의 다양한 인터랙션 과정에서 사용자의 감성변화 및 만족도를

생체신호의 측정을 통해 정량적으로 평가할 수 있는 표준화된 방법론을 개발한다.

이를 위해 지능형 시스템의 인터렉션 설계요소 중 사용자의 감성변화를 유발하는 주요 인자들과

감성변화를 민감하게 반영하는 생체신호들을 파악하고 이들 간의 연관모형을 설정한 후

딥러닝을 통해 감성만족도 예측모형을 개발하고자 한다.

인공지능 기반 사용자 감응형 인터랙션 연구실 (AI-Based User Adaptive Interaction Labaratory)

2020/07/01 → 2023/02/01

한국연구재단

공동연구원

딥러닝을 활용한 고성능 뇌파기반 인증 시스템 개발

Development of a High-Performance Brain Authentication System Using Deep Learning

2020. 03 - 2021. 01 고려대학교

본 과제에서는 개인 고유의 생체신호인 뇌파를 활용하여

개인 인증을 할 수 있는 기술을 개발하고자 한다.

딥러닝을 활용한 고성능 뇌파기반 인증 시스템 개발

2020/03/01 → 2021/02/01

고려대학교

연구책임자

심장 상태 모니터링을 위한 유연전극 기반의 헤드 마운티드 측정 기술 개발

Development of Electrocardiography State Monotoring

Method Using Flexible Electrode Based Headmounted Device

2019. 12. - 2021. 12. 중소벤처기업부

본 과제에서는 목을 포함하여 머리에 장착하는 웨어러블(헤드 마운티드 디바이스) 기기상에서손쉽게 심장의 이상 변화를 유사 심전도 기반으로 상시 측정하는 기술 개발하고자 한다.

개발 기술을 활용해 헤드 마운티드 디바이스를 착용 중 지속적으로 사용자의 유사 심전도를 측정 및 기록하고 심장의 불규칙 반응 발생 시 이를 사용자에게 알려주는 헬스케어 기기를 개발하고자 한다.

심장 상태 모니터링을 위한 유연전극 기반의 헤드 마운티드 측정 기술 개발 (Development of Electrocardiography State Monotoring Method Using Flexible Electrode Based Headmounted Device)

2019/11/01 → 2021/11/01

중소벤처기업부

위탁연구책임자

신경생리학적 근거 기반 인지 및 운동기능 향상을 위한 경두개교류자극 적용에 관한 연구

Application of Transcranial Alternating Current Stimulation to Improve

Cognitive and Motor Functions based on Neurophysiological Basis

2019. 06 - 2023. 05 한국연구재단

본 과제에서 뇌전기자극 방법 중 하나인 경두개교류자극술을 활용하여 인간의 인지와 운동 기능을 향상시키는 기술을 개발하고자 한다. 특히, 뇌신경생리학적인 근거를 기반으로 자극 조건을 최적화하는 기술을 개발하고자 한다.

신경생리학적 근거 기반 인지 및 운동기능 향상을 위한 경두개교류자극 적용 연구 (Application of Transcranial Alternating Current Stimulation to Improve Cognitive and Motor Functions based on Neurophysiological Basis)

2019/06/01 → 2023/05/01

한국연구재단

연구책임자

뇌가소성 기반 가상현실 - 뇌신경조절기술 융합 일체형 뇌신경재활 의료기기 및 플랫폼 개발

Development of the allinone neurorehabilitation medical device and platform

converging virtual reality and neuromodulation based on neuroplasticity

2018. 05. 01 - 2020. 12. 31 다부처과제(산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 보건복지부)

본 과제에서는 뇌신경질환(Ex. 뇌졸중) 환자들의 재활 효과를 극대화 할 수 있는 VR / AR과뇌전기자극술을 병합한 가상현실 뇌신경 조절 기술 융합 일체형 의료기기를 개발하고자 한다.

이를 위해 본 연구실(고려대학교 지능형 신경공학)과 분당서울대병원, 계명대학교, ybrain, delvine, FNI 등의 산학연병의 다기관 협력 연구를 수행하고 있다.

뇌가소성 기반 가상현실-뇌신경조절기술 융합 일체형 뇌신경재활 의료기기 및 플랫폼 개발

2018/05/01 → 2020/12/01

다부처과제[산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 보건복지부]

세부연구책임자

딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI기반 뇌인지컴퓨팅 기술개발

Development of BCI based Brain and Cognitive Computing Computing

Technology for Recognizing User’s Intentions Using Deep Learning

2017. 04 - 2023. 12 미래창조과학부

본 과제에서는 다양한 딥러닝 알고리즘을 활용하여 뇌 - 컴퓨터 인터페이스의 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하고자 한다.

이를 위해 Technical University of Berlin, University of Houston, Nanyang University, 고려대학교, 연세대학교, 한양대학교, DGIST, KAIST, GIST, KIST 등 국내외 뇌 - 컴퓨터 인터페이스 연구 분야의 우수 연구 그룹들이 협업을 진행하고 있다.

딥러닝을 이용한 비침습 BCI 기반의 뇌인지 컴퓨팅 기술 개발 (Development of Brain-Cognitive Computing Technologies based on Non-Invasive Brain-Computer Interface Using Deep Learning)

2017/04/01 → 2023/12/01

미래창조과학부

세부연구책임자