1. 뇌혈관질환 전주기 관리를 위한 인공지능 디지털 헬스 플랫폼 개발(2022 ~ 2029)
참여교수 : 정인철, 류세민, 원동욱 (인공지능융합학부), 김유섭 (소프트웨어학부), 이재준, 김철호, 전진평 (의과대학), 문효열 (서울대학교)
이 연구는 뇌혈관질환 환자들의 전주기 관리를 위하여 인공지능에 기반한 디지털 헬스 플랫폼을 개발하는 연구이다.
플랫폼 개발을 위하여 1) 뇌혈관질환 전주기 통합 데이터베이스를 구축하고, 2) 뇌혈관질환 표적 디지털 바이오마커를 발굴하며, 3) 뇌혈관질환 진단/발생/합병증의 위험을 예측할 수 있는 모델 및 알고리즘을 개발한다.
또한 연구성과의 사업화를 위하여 1) 인공지능에 기반한 뇌혈관질환의 전주기 디지털 의료 시스템을 개발하고 2) 뇌혈관질환의 전주기 관리를 위한 인공지능 플랫폼 고도화 및 확산전략을 수행중이다.
2. 자율주행 차량 제어 주체 판별을 위한 디지털 포렌식 원친기술 연구(2022 ~ 2025)
참여교수 : 허종욱, 김태운, 곽병일, 정소이 (소프트웨어학부)
자율주행은 레벨 1 운전자 지원기술부터 레벨 5 완전자동화를 모두 포함하는 기술로, 이틀 통한 운전 패러다임 변화는 차량사고 유형을 더욱 다양하고 분석하기 어렵게 만들고 있다. 자율주행 차량 사고 발생 시 운전 주체의 명확한 규명은 배상 책임 문제를 넘어 기술 신뢰와 산업 안정성을 결정할 중대한 사안으로, 연구팀에서는 자율주행 차량 사고에 대응할 수 있는 다양한 차량 내부데이터/영상신호 및 통신 데이터 포렌식 문제를 연구하고 있다.
연구 수행 세부 단계로, (1) 자율주행 수준별 운전 주체규명을 위해 획득할 수 있는 정보의 구분 및 체계 규정, (2) 차량 내/외부의 데이터 변조/손실 탐지 및 복원, (3) 완전/불완전 정보를 기반으로 자율주행 여부를 판단하기 위한 White/Gray/Black Box 포렌식 원천 기술 개발, (4) 협력 지능형 교통 체계(C-ITS) 기반의 차량 운행 정보 수집, 관리, 분석을 통한 자율주행 여부 판단 기술 연구, (5) 시뮬레이션-검증을 위한 자율주행 포렌식 프레임워크 설계가 있다.
3. 인공지능 기반 초실감 산림 환경(VERAH) 구현 및 산림 치유지도사 가이드 치유 프로그램의 임상적 효과성 검증(2020 ~ 2023)
참여교수 : 송창근, 김선정, 김유섭, 이선우, 이정 (소프트웨어학부), 노대영, 김도훈 (의과대학)
이 연구에서는 인공지능에 기반한 초실감 산림 환경 (VERAH)를 개발하고 이 환경에서 HMD/non-HMD 트레드밀을 활용한 산림치유 시스템을 개발하고자 한다. 먼저 1인용 초실감 산림 환경 (VERAH) 를 개발하고 1인용 HMD/non-HMD 트레드밀 시스템을 구현한다. 이와 더불어 가상현실에 기반한 마음챙김 및 인지행동 프로그램의 효과성을 검증함으로써 산림 VR-트레드밀의 효과성을 데이터 과학에 기반하여 분석한다. 이러한 연구는 다중 사용자 환경으로 그 활용성을 확장시키며 본격적인 산림치유지도사 가이드 VERAH 시스템을 개발함으로써 가상현실에 기반한 산림
치유 플랫폼을 구축한다. 마지막으로 개발된 결과물들의 임상 효과를 검증하기 위하여 VR 프로그램과 실제 프로그램의 효과성을 비교하고 이러한 과정이 축적된 임상 데이터베이스를 구축한다. 또한 인공지능에 기반한 산림치유 치료반응 예측 알고리즘을 개발하여 활용함으로써 VERAH 산림치유 프로그램의 최적화 작업을 진행한다.
