연구실 소식
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연구별도 설치 없는 웹 브라우저 기반 초경량 분할 추론 시스템 ‘SplitLLM’ 개발
연구팀이 파이썬 런타임이나 전용 프로그램 설치가 필수적이었던 기존 네이티브 분할 추론의 한계를 넘어, 순수 웹 브라우저 내부에서 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 분할하고 협력 실행하는 혁신적인 웹 브라우저 단 분할 추론 시스템 ‘SplitLLM’을 개발하였습니다. 그동안의 온디바이스 및 분할 추론 연구는 대부분 네이티브 환경을 전제로 하여 사용자 기기에 별도의 설치 과정과 높은 저장공간을 요구했으며, 반대로 기존 웹 기반 모델들은 거대 모델을 브라우저에 전부 올리지 못해 성능 낮은 기기에서는 실행 자체가 불가능했습니다. 연구팀은 웹 표준 하드웨어 가속 인터페이스인 WebGPU를 기반으로 브라우저 런타임을 설계하여, 사용자가 웹페이지 접속만으로(Zero-installation) 브라우저가 모델의 앞단 레이어를 직접 분할 실행하고 나머지는 서버가 처리하는 획기적인 '인-브라우저(In-Browser) 분할 추론' 생태계를 구현하였습니다. 특히 연구팀은 웹 브라우저의 특수한 제약 환경(브라우저 GPU 메모리 한계 및 웹소켓 통신 오버헤드)을 정밀하게 고려한 전용 브라우저-서버 분할 아키텍처를 구축하였습니다. 웹 브라우저 내부에서 자기회귀(Autoregressive) 생성에 필수적인 키-값(KV) 캐시를 서버와 나누어 유지, 관리하는 분산 KV 캐시 엔진을 구현하고, 브라우저가 전송하는 중간 활성화 데이터를 효율적으로 압축하기 위해 '오프라인 보정 채널별 8비트 양자화' 기술을 접목하였습니다. 이를 통해 브라우저 단에서 서버로 보내는 데이터 크기를 50% 줄이면서도 모델의 정확도 손실을 0~7% 이내로 최소화하였으며, 대역폭이 제한적인 웹 접속 환경에서도 디코딩 속도를 1.7~2.6배까지 대폭 끌어올렸습니다. 나아가 브라우저 실행 단계에서 복잡한 테스트 오프로딩 없이도 단 한 번의 브라우저 로컬 연산 속도 측정과 네트워크 핑만으로 기기 성능에 맞춰 로컬 실행과 분할 실행 여부를 즉각 판별하는 '경량 브라우저 배치 규칙'을 완성하였습니다. 연구팀은 "네이티브 애플리케이션 설치라는 진입 장벽을 완전히 허물고, 일반 PC나 모바일의 웹 브라우저 자체가 지능형 AI 연산의 분할 주체로 작동할 수 있음을 WebGPU를 통해 기술적으로 입증한 성과"라며, "웹 환경에서의 개인정보 보호와 서비스 접근성을 동시에 극대화할 수 있어, 향후 차세대 웹 플랫폼, 브라우저 기반 공간 컴퓨팅 서비스 등에 폭넓게 활용될 것"이라고 밝혔습니다.
연구두개골 조기유합증 AI 진단 프레임워크 개발 공동연구
연구팀이 서울대학교병원 성형외과 연구팀과의 다학제 공동 연구를 통해, 영유아 두개골 X-ray 영상에서 두개골 조기유합증을 조기에 정밀하게 진단할 수 있는 딥러닝 기반 인공지능 프레임워크를 개발하였습니다. 두개골 조기유합증은 두개골 봉합선이 정상보다 일찍 유합되어 뇌 발달 저해 및 두개골 기형을 유발할 수 있는 선천성 질환으로 생후 수개월 내 조기 발견이 매우 중요하지만, 방사선 피폭 부담이 적은 X-ray는 미세 봉합선의 중첩과 낮은 해상도로 인해 판독의 난이도가 높고 판독자 간 편차가 크다는 임상적 한계가 존재해 왔습니다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 봉합선 분할과 마스크 가중치 분류를 결합한 통합 딥러닝 파이프라인을 구축하였습니다. 기존 모델들이 비정상적인 두개골의 전체 외형이나 2차적 변형에 과도하게 의존하여 단순 자세성 사두증과 오인할 위험이 있었던 점을 극복하고자, 봉합선의 해부학적 위치를 직접 분할하고 이를 가중치 맵으로 활용해 AI가 실제 병변인 봉합선 부위에 집중하도록 설계하였습니다. 그 결과, 다각도 영상 통합 분석 기준 94.1%의 높은 진단 정확도와 0.994의 AUROC를 기록함은 물론, 설명 가능한 인공지능(Grad-CAM) 분석을 통해 병변 중심의 해부학적 설명 가능성까지 확보하였습니다.
- 수상
국제학술대회 ‘XR Salento 2026’에서 최우수 논문상(Best Paper Award) 수상
이탈리아 오트란토에서 개최된 확장현실(XR) 분야 국제학술대회인 'XR Salento 2026 (International Conference on eXtended Reality 2026)'에서 본 연구팀의 연구 논문이 학술적 우수성과 혁신성을 인정받아 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하였습니다. XR Salento는 가상현실(VR), 증강현실(AR), 혼합현실(MR) 및 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 전 세계 연구자들이 모여 최신 연구 성과를 공유하는 권위 있는 국제 학술대회입니다. 이번에 수상의 영예를 안은 논문은 「A Personalized sEMG Calibration Framework and Deep Learning Architecture for Amputee-Oriented XR Interaction」 입니다. 본 연구는 절단 장애인을 위한 XR 인터랙션을 목표로, 사용자 맞춤형 표면 근전도(sEMG) 캘리브레이션 프레임워크와 딥러닝 아키텍처를 제안하여 신호 편차를 극복하고 몰입형 환경에서 정밀하고 직관적인 제어를 가능하게 한 성과를 높이 평가받았습니다. 연구팀은 이번 수상을 계기로 생체 신호 처리 및 딥러닝 기반의 차세대 공간 컴퓨팅(Spatial Computing) 인터랙션 기술 고도화에 더욱 박차를 가할 계획입니다. 연구실 관계자는 "접근성 높은 XR 인터페이스 개발을 위한 연구 노력이 세계적인 무대에서 인정받아 뜻깊다"며 "앞으로도 헬스케어와 보조공학 등 실생활에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 선도적 융합 연구를 지속해 나가겠다"고 밝혔습니다. 관련링크: https://www.xrsalento.it/awards
2연구초경량 의료 AI 하이브리드 아키텍처 ‘EfficientMedFormer’ 개발. 글로벌 벤치마크서 SOTA 달성
연구팀이 방향성 분해 원리를 적용해 초경량성과 진단 정확도를 동시에 극대화한 의료 영상 분류 모델 ‘EfficientMedFormer’를 개발하였습니다. 연구팀은 2D 합성곱을 수평/수직 1D로 분해하는 ‘Aniso Block’과 공간 정보 손실 없이 선형 복잡도로 전역 문맥을 포착하는 ‘GCAA 어텐션’을 결합해, 고비용 거대 AI 모델의 임상 도입 장벽을 해소하는 고효율 하이브리드 구조를 완성하였습니다. 특히 본 모델은 단 2.39M 파라미터와 0.28 GFLOPs라는 극소형 스펙에도 불구하고, 대규모 국제 벤치마크 MedMNIST v2의 9개 과제에서 최고 정확도를 기록하고 뇌종양 MRI 분류에서 99.4%, Kvasir 내시경에서 86.5%의 정확도를 달성하며 거대 ViT 및 Mamba 모델을 제치고 SOTA(State-of-the-Art) 성능을 입증하였습니다. 또한 Orange Pi 5B(74.6ms), iPhone 14 Pro(16.5ms) 등 실제 임상 엣지 디바이스에서 실시간 추론 속도를 검증받으며 현장 진료(Point-of-Care) 환경에서의 실용성을 높였습니다.
3대외활동광운대 공간컴퓨팅연구실, 2026 태안국제원예치유박람회에 'AI 비접촉 안면인식 치유 꽃 추천 시스템' 공급
연구실은 2026 태안국제원예치유박람회장 내 'AI 치유 꽃 추천 부스'에 독자 개발한 비접촉 생체신호 센싱 및 AI 맞춤형 추천 솔루션을 성공적으로 납품하며 현장 관람객과 언론의 큰 주목을 받았다. 연구실이 구축한 시스템은 고정밀 광학 센싱 기술을 적용해 부스에 방문한 관람객의 안면 영상에서 미세 혈류 변화(rPPG)와 심박, 스트레스 지수 등 바이탈 사인을 비접촉 방식으로 실시간 측정한다. 복잡한 센서 부착 없이 단 몇 초간의 카메라 응시만으로 관람객의 현재 감정 및 생리적 긴장 상태를 객관적으로 분석해 현장 체험의 편의성과 몰입도를 극대화했다. 이렇게 측정된 생체 데이터는 연구실의 멀티모달 분석 알고리즘과 원예치유 데이터베이스를 거쳐, 각 개인의 심신 안정과 스트레스 완화에 최적화된 맞춤형 치유 꽃과 원예 프로그램을 즉각 도출해낸다.
- 대외활동
IEEE 국제학술대회 ‘ICGHIT 2026’에서 ‘AI 기반 적응형 오디오 생성 파이프라인’ 연구 성과 발표
2026년 2월 4일부터 6일까지 인도네시아 발리에서 개최된 친환경 및 인간 정보기술 국제학술대회인 'ICGHIT 2026 (The 14th International Conference on Green and Human Information Technology)'에 참가하여 생성형 AI와 디지털 신호 처리를 융합한 최신 오디오 생성 기술 논문을 발표하였습니다. IEEE의 기술 후원으로 열린 이번 ICGHIT 2026은 전 세계 AI, 통신, 신호 처리 분야의 연구자들이 모여 지속 가능한 ICT 및 인간 중심 컴퓨팅 기술을 논의하는 자리였습니다. 발표된 연구 논문은 「AI-Based Adaptive Audio Generation with Frequency-Specific Processing」 으로, 생성형 음악 합성 기술과 주파수 적응형 필터링 및 음향심리학적 향상 기법을 통합한 개인 맞춤형 사운드스케이프(Soundscape) 생성 파이프라인을 제안하였습니다. 본 파이프라인은 사용자의 텍스트 프롬프트를 바탕으로 MusicGen 등의 모델을 통해 베이스 음악을 생성한 뒤, 특정 목표 주파수(이명 주파수 등)를 감쇄시키는 노치/대역저지 필터링과 바이노럴 비트(Binaural Beats) 및 컬러 노이즈를 결합하여 이명 완화, 집중력 향상, 수면 유도 등 다양한 디지털 웰니스 목적에 맞춤화된 실시간 웹 스트리밍 환경을 구현한 것이 특징입니다. 본 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행되었으며, 단순한 마스킹 노이즈에 의존하던 기존의 정적 사운드 치료 방식을 넘어 생성형 AI의 심미성과 정밀 음향 엔지니어링을 결합한 차세대 오디오 치료 플랫폼의 가능성을 제시하였다는 평가를 받았습니다. 연구팀은 "텍스트 프롬프트와 사용자 청각 특성을 연동하여 실시간으로 치료용 음원을 제어·생성하는 플랫폼 기반을 마련했다"며, "향후 모바일 애플리케이션 개발과 사용자 경험(UX) 분석 및 임상 유효성 평가를 통해 디지털 웰니스와 보조 음향 분야에서 실질적으로 활용 가능한 헬스케어 기술로 발전시켜 나갈 것"이라고 밝혔습니다.
- 연구
DGIST와의 공동연구를 통해 '유연 스트레인 센서 기반 실시간 가상 방광(Virtual Bladder) 모니터링 기술' 개발
연구팀이 대구경북과학기술원(DGIST) 이상훈 교수 연구팀과의 융합 공동연구를 통해, 신축성 유연 스트레인 센서를 활용하여 방광 부피 변화를 실시간으로 정밀 추적하고 3차원으로 시각화하는 디지털 트윈 기반 ‘가상 방광(Virtual Bladder)’ 모니터링 기술을 개발하였습니다. 신경인성 방광 및 저활동성 방광(UAB) 환자들은 체내 감각 저하로 인해 소변 배출 시점을 스스로 인지하기 어려워 요로 감염이나 신장 손상 등 심각한 합병증을 겪는 경우가 많으나, 기존의 초음파나 삽입형 카테터 방식은 지속적인 실시간 모니터링이 어렵거나 감염 위험이 높다는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 공동연구팀은 방광의 유연한 조직 특성에 적합한 에코플렉스(Ecoflex) 소재와 금 코팅 탄소나노튜브(AuCNT)를 결합하여 고민감도 스트레인 센서를 제작하고, 방광 벽의 비등방성(Anisotropic) 팽창을 다각도에서 포착할 수 있는 3채널 구조의 센서 레이아웃을 구축하였습니다. 연구팀은 센서 각 채널에서 획득한 기계적 변형률 신호를 바탕으로 방광의 체적 변화를 추정하고, 이를 기반으로 실시간 체적 변화를 정밀하게 재구성하는 가상 방광 3D 기하학 모델링 알고리즘을 구현하였습니다. 실제 돼지 방광을 이용한 체외(Ex-vivo) 실험에서 제안된 시스템은 최대 600mL 팽창 환경에서도 평균 6.27%의 낮은 체적 오차율을 기록하며 방광의 팽창 거동을 매우 정확하게 추적해 냈습니다. 이번 연구 성과는 향후 방광 기능 장애 환자를 위한 폐루프 신경변조 치료 기기 및 환자 맞춤형 디지털 트윈 진단 시스템을 구축하는 데 핵심적인 교두보가 될 것으로 평가받습니다. 연구팀은 "첨단 유연 나노 복합재 센싱 기술과 3D 디지털 트윈 모델링 기술이 결합하여 실제 장기의 역동적인 거동을 디지털 공간에 신뢰성 있게 구현한 성과"라며, "앞으로도 DGIST 및 임상 연구진과의 지속적인 다학제 협력을 통해 장기 생체 적합성 및 안정성을 높이고 자율 적응형 배뇨 치료 솔루션으로 발전시켜 나갈 계획"이라고 밝혔습니다.
- 대외활동
2025 제7회 대한안면신경학회 학술대회에서 ‘AI 기반 안면마비 진단 및 등급 평가 프레임워크’ 구연 발표
‘2025 제7회 대한안면신경학회 학술대회’에 참가하여 「AI-Driven Facial Recognition and Grading Framework for Facial Paralysis Assessment」를 주제로 연구 성과를 구연 발표하였습니다. 대한안면신경학회는 안면신경 질환과 마비 치료 및 재활 분야의 최신 의학 지식과 임상 연구를 공유하는 대표적인 학술 플랫폼으로, 이번 학술대회에서는 의료 전문가들이 모여 차세대 안면신경 진단 및 치료 기술에 대한 심도 있는 논의가 진행되었습니다. 이번 발표에서 연구팀은 인공지능 기반의 안면 인식 기술을 활용하여 안면마비 환자의 비대칭성과 움직임을 정밀하게 분석하고, 객관적인 마비 등급을 자동으로 산출하는 정량적 평가 프레임워크를 제안하였습니다.
MOU사우디 기업 Munjz와 AI·IoT 기반 스마트 시설 관리 협력을 위한 업무협약(MoU) 체결
본 연구실은 사우디아라비아의 프롭테크/시설 관리 솔루션 선도 기업인 문즈(Munjz)와 사물인터넷(IoT) 및 인공지능(AI) 기술 협력을 위한 전략적 업무협약(MoU)을 체결하였습니다. 이번 협약은 사우디아라비아 정보통신기술부(MCIT) 산하 국립정보기술개발프로그램(NTDP)의 글로벌 파트너십 지원 아래 추진되었으며, 광운대학교와 사우디아라비아 현지 테크 기업 간의 공식적인 첫 글로벌 산학 협력 사례로서 큰 의의를 갖습니다. 양 기관은 이번 협약을 통해 Munjz의 클라우드 기반 시설·자산 관리 플랫폼인 'CONNECT'에 적용할 지능형 스마트 솔루션 고도화에 협력합니다. 특히 선도적인 IoT·AI 연구 역량과 산학 협력 노하우를 바탕으로, 자산의 운용 상태와 고장을 사전에 예측하는 '예지보전(Predictive Maintenance) 모델' 구축 및 유지보수 작업 자동화 시스템 개발 등 사우디 및 중동 지역의 스마트 인프라 관리 효율을 극대화하기 위한 연구 개발을 공동으로 추진할 계획입니다. 이번 글로벌 협력은 대학의 첨단 연구 기술이 중동 디지털 전환(DX) 시장의 핵심 플랫폼에 적용되는 교두보가 될 것으로 기대됩니다. 연구팀 관계자는 "첨단 AI 및 IoT 기술 역량을 바탕으로 사우디의 대표적인 스마트 시설 관리 플랫폼 고도화에 기여하게 되어 뜻깊다"며, "앞으로도 글로벌 파트너들과의 긴밀한 기술 협력을 통해 국제적인 산학 연구 생태계를 지속적으로 확장해 나갈 것"이라고 밝혔습니다.
- 수상
2025 MEDITEK Innovation Awards ‘Excellent’ 기술 수상
본교 권순철 교수(스마트융합대학원)의 연구가 ‘2025 메디테크 이노베이션 어워즈(MEDITEK Innovation Awards)’에서 ‘Excellent 기술’로 선정되었다. ‘메디테크 이노베이션 어워즈’는 대학, 병원, 연구기관, 스타트업, 기업 등이 보유한 기술의 혁신성과 시장 잠재력을 종합적으로 평가하여 시상하는 행사다. 의료기기, 헬스케어, 진단·임상기기 등 다양한 분야에서 기술의 우수성과 사업화 가능성을 인정받은 기관과 연구자들이 참여해오고 있다. 권순철 교수, 김무중 박사과정생이 수상한 기술은 ‘피부질환 사진 기반 인공지능 진단을 위한 피부 병변 증강 기법’으로, 피부질환 진단 연구에서 자주 발생하는 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 확산 기반 합성 이미지 생성 모델을 적용한 기술이다. 이 기술은 실제 의료영상 데이터를 보완함으로써 진단 정확도와 신뢰성을 높이는 핵심 AI 기반 의료영상 기술로 평가받았다. 이번 연구에서 권순철 교수 연구팀은 스테이블 디퓨전 모델을 의료영상 분석에 맞게 구조적으로 변형해, 피부질환 이미지를 더욱 세밀하게 표현하는 방법을 제안했다. 병변 부위를 중심으로 특징을 추출하는 멀티레벨 임베딩 기법, 정상 피부와 병변 이미지를 잠복공간에서 부드럽게 연결하는 보간 방식을 조합하였다. 이를 통해, 피부질환 합성 이미지의 경계와 질감 표현이 한층 자연스러워지는 가능성을 확인했으며, 향후 의료 인공지능 학습 데이터의 품질 향상에 응용될 수 있는 연구 방향을 제시했다. 권순철 교수는 “이번 연구는 데이터가 제한된 의료 분야에서 인공지능 학습의 한계를 극복하기 위한 시도였다”라며 “피부질환을 비롯해 안과, 병리, 내과 영상 진단 등 다양한 의료영상 분야로의 확장 가능성을 확인했다. 앞으로 의료영상 인공지능 모델의 신뢰성과 활용성을 높이는 데 이바지하겠다”고 전했다. 관련링크: https://www.kw.ac.kr/ko/life/newsletter.jsp?BoardMode=view&DUID=51109
2수상광운대-사이테크놀로지, CES 2025 혁신상 (조난자 탐색 시스템 개발)
드론 영상에서 익수 상황을 감지하는 인공지능 알고리즘이 CES 2025 혁신상을 받았습니다. 물에 빠진 사람은 고도가 높을수록 화면에서 몇 픽셀 수준으로 작아지고, 물결과 반사광이 끊임없이 화면을 흔듭니다. 구조는 초 단위로 다투는 일이라 서버로 영상을 보낼 수도 없습니다. 드론에 실을 수 있는 경량 모델을 쓰되 영상을 3×4로 나눠 각각 추론하는 교차 타일링을 적용했고, 타일 경계에 걸친 사람이 두 번 잡히는 문제는 병합 단계에서 중복 탐지를 제거해 해결했습니다. 1920×1080 영상 기준 Jetson Orin NX 환경에서 30 FPS, 감지 정확도 90%입니다. 지상 30m와 70m 상공에서 촬영한 실제 영상으로 검증했습니다. 관련 기사: https://biz.newdaily.co.kr/site/data/html/2025/01/21/2025012100240.html
연구환자 맞춤형 이명 소리치료 기술 공동 개발 착수
연구팀이 이대목동병원(이비인후과 연구팀)과의 긴밀한 산학 병원 협력을 통해, 난치성 이명 환자의 증상 완화와 청각 재활을 돕는 'AI 및 디지털 신호 처리 기반 환자 맞춤형 이명 소리치료 기술' 개발을 본격적으로 추진합니다. 이명은 외부 소리 자극이 없음에도 귀나 머릿속에서 소리를 지속해서 인지하는 질환으로, 일상생활의 집중력 저하, 수면 장애, 우울감 등을 유발하지만 환자마다 들리는 주파수와 중증도가 달라 획일적인 치료 적용에 한계가 있어 왔습니다. 이번 협업을 통해 환자의 청력 검사 데이터 및 이명 주파수 특성을 정밀하게 반영하는 개인 맞춤형 사운드스케이프 치료 알고리즘을 고도화합니다. 연구팀이 보유한 주파수 대역저지(Notch/Band-stop) 필터링 기법과 뇌파 동조를 유도하는 바이노럴 비트, 컬러 노이즈 합성 기술을 접목하고, 이를 이대목동병원의 풍부한 임상 노하우와 환자 치료 프로토콜에 연계하여 실시간 모바일, 웹 스트리밍 기반의 차세대 디지털 청각 치료 플랫폼을 구축할 계획입니다.
- 대외활동
'ITRC 인재양성대전 2023' 첨단 ICT 기술 개발 전시 참여
정보통신기술(ICT) 석·박사급 인력양성사업 연구 및 교육 성과 확산, 공유 협력을 목표로 정부와 정보통신기획평가원(IITP)이 마련한 'ICT R&D 센터(ITRC) 인재양성대전 2023'에서도 기술 성과를 전시하였습니다. 본 전시에서는 전국 53곳 ITRC 센터가 다른 대학 연구진, 기업 등과 협업해 이룬 다양한 연구 성과물이 소개되었습니다. 이 가운데 특별전시 부스에 자리를 잡은 '광운대 실감콘텐츠 단말기술연구센터'는 실감콘텐츠 분야 기술을 다수 선보였습니다. 광운대 실감콘텐츠 단말기술연구센터의 권순철 교수는 “우리 센터는 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 등 실감콘텐츠 영역의 단말 기술, 이에 적합한 콘텐츠 기술까지 넓은 영역 기술성과 개발에 큰 역량을 발휘하고 있고, 배출 인재도 다양한 분야에 취업하고 있다”고 밝혔습니다. 관련기사: https://www.etnews.com/20230420000122
- 대외활동
세계안면신경학술대회(IFNS 2022)에서 '3차원 랜드마크 기반 안면마비 정량적 평가 기술' 초청 강연
세계 최대 규모의 안면신경 학술대회인 '제14회 세계안면신경학술대회(14th International Facial Nerve Symposium, IFNS 2022)'에 초청 연자로 참가하여 인공지능 기반 안면마비 정량화 기술에 대한 특별 강연(Special Lecture)을 진행하였습니다. 이번 학술대회는 전 세계 이비인후과, 성형외과 등 안면신경 질환 및 재건 분야 석학과 전문의들이 대거 참여한 가운데 진행되었으며, 컴퓨터 비전과 AI를 임상 진단에 융합한 차세대 디지털 헬스케어 연구로 큰 주목을 받았습니다. 강연에서 연구팀은 「Quantitative Evaluation of Facial Palsy Using 3D Facial Landmark Localization」을 주제로, 2D 영상 정보로부터 3D 안면 랜드마크를 추출하여 안면마비 환자의 비대칭성을 정밀하게 정량화하는 기법을 발표하였습니다. 특히 정적 표정(Static)에서의 좌우 대칭성 분석뿐만 아니라 표정 변화에 따른 랜드마크 이동 궤적을 3차원 벡터 및 히트맵으로 시각화하는 동적 표정(Dynamic) 평가 방식을 선보였으며, 시점별 데이터를 정합(Registration)해 장기 치료 경과를 추적 비교할 수 있는 클라우드 기반 모바일 웹 플랫폼 구조를 함께 제시하였습니다.
- 대외활동
대한창상학회 학술대회서 'AI 기반 창상 진단 기술' 발표
광운대학교 권순철 교수가 지난 3월 26일 온라인으로 열린 '2022 대한창상학회 학술대회(The Wound Meeting 2022)'에 초청 연자로 참석해 인공지능 기반의 차세대 디지털 창상 진단 기술을 발표했다. '디지털 창상 평가 기술(Digital wound assessment technology)' 세션의 연자로 나선 권 교수는 'Wound assessment using AI'를 주제로 강연을 펼쳤으며, 딥러닝 컴퓨터 비전 기술을 접목해 모바일 환경에서 실시간으로 욕창 단계를 판별할 수 있는 진단 보조 시스템 연구 성과를 집중 조명했다. 연구팀은 총 23,817건의 대규모 의료 이미지 데이터를 구축하고, 이를 바탕으로 창상 병변을 탐지해 1~4단계 심각도를 91%의 높은 정확도로 자동 분류하는 경량 신경망 모델을 구현했다. 특히 복잡한 AI 연산 처리를 클라우드 서버에서 전담하도록 설계하여 단말기 성능이나 모바일 운영체제(OS)의 제약 없이 웹 브라우저 접속만으로 저지연 실시간 진단이 가능한 것이 큰 장점이다. 권 교수는 "이번에 구현된 모바일 웹 기반 솔루션은 실제 임상 현장에서 의료진의 초기 창상 스크리닝과 모니터링을 효율적으로 돕는 도구가 될 것"이라며 설명했다.
- 수상
서울지역협회 산학연 유공자 포상 한국산학연협회장상 수장
권순철 교수(스마트융합대학원), 2020년 서울지역협회 산학연 유공자 포상 시상식에서 한국산학연협회장상 수장 본교 권순철 교수(스마트융합대학원)는 2021년 1월 29일(금) 2020년 서울지역협회 산학연 유공자 포상 시상식(주최: 서울지방중소벤처기업청, 서울특별시, 주관: 산학연 서울지역협회, 후원: 한국산학연협회)에서 산학연협력기술개발사업을 성공적으로 수행하여 지역 기술혁신과 산업발전에 기여한 공로를 인정받아 한국산학연협회장상을 수상하였다. 권 교수는 VR/AR/홀로그램 분야에서 다수의 산학협력 R&D 과제에 참여하였고, 재직자 대상 계약학과(3D콘텐츠학과(석사), 홀로그래피3D콘텐츠학과(박사))에 참여하여 산업계에 기여하였다. 특히, 다양한 중소기업 용역 및 산학협력 개발에 참여하여 매출 증대에 기여한 공적을 인정받아 본 상을 수상하게 되었다.
- 연구
제머나이소프트 컨소시엄, 혼합현실 서비스 시연
제머나이소프트, 광운대학교 공간컴퓨팅연구실, 한국가상증강현실산업협회, 공간의파티(이하 컨소시엄)는 ‘유니버설 혼합현실 서비스를 위한 AR 클라우드 기반 오픈 앵커(Anchor) 개발’ 과제 수행하였습니다. 관련기사: https://www.koit.co.kr/news/articleView.html?idxno=91950
- 연구
권순철 교수 연구팀, VR·AR 기반 정밀 동체시력 측정 기술 개발
권순철 교수, 김정호 박사 연구팀, 가상ㆍ증강현실 기반 정밀 동체시력 측정 기술 개발 우리 대학 권순철 교수·김정호 박사 연구팀은 가상·증강현실(VR·AR) 기반 헤드 마운트 디스플레이(HMD) 동체시력측정 기술을 개발했다고 밝혔다. 동체시력을 효율적으로 측정할 수 있는 정밀 기법이 개발됨으로써 스포츠 및 교통 등 다양한 분야에 활용될 것으로 예상된다. 정밀 안구추적 기술과 VR·AR 기술을 결합해 동체시력을 타각적으로 정확히 측정할 수 있어 스포츠·교통·의학 등의 분야에 널리 활용될 것으로 기대를 모은다. 정지시력은 고정된 시력검사표를 보는 것만으로 검사가 가능하지만, 관찰자가 움직이거나 관찰 대상이 움직이는 상태에서 대상물을 볼 수 있는 능력을 의미하는 동체시력은 실 환경 기반의 규격화된 시력검사표를 제시하는 방법이 마땅치 않아 측정에 어려움이 난제해 있다. 또한 동체시력은 운동선수 시각능력, 운전자 교통사고 예방에 중요하다. 정지시력이 좋더라도 동체시력이 나쁘면 운전 시 사고로 이어질 수 있다. 권순철 교수팀이 개발한 본 시스템은 HMD를 착용하고 실내에서 타각적으로 정밀하게 동체시력을 측정할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다. VR이나 AR을 활용, 실생활에서 움직이는 대상을 보듯 신체의 움직임을 유도할 수 있다. 본 연구는 한국연구재단 이공분야 기초연구사업의 일환으로 수행되었다. 권순철 교수는 “이번 연구는 피검사자의 자각적 판단에 의해 측정 가능했던 방식을, 타각적으로 정밀하게 측정하는 것이 가능하다는 점을 입증한 것”이라면서 “안구추적을 통해 실제 피검사자가 시표를 보고 있는 순간과 음성 피드백 간의 지연을 확인할 수 있어 측정 정확도를 높인 것에 큰 의의가 있다.” 라고 밝혔다. 관련기사: https://www.kw.ac.kr/ko/life/newsletter.jsp?BoardMode=view&DUID=2169
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권순철 교수, 중소기업 기술혁신대전 대통령 표창 수상
권순철 교수, 제18회 중소기업기술혁신대전 산학연 유공자 부문 대통령 표창 수상 권순철 교수는 2017년 9월 14일(목) 서울 코엑스에서 개최된 제18회 중소기업기술혁신대전(주최:중소벤처기업부/주관:한국산학연협회외)에서 그 간 기술혁신과 산업발전에 기여한 공로를 인정받아 ‘중소기업 기술혁신 산학연 유공자 부문’에서 대통령 표창을 수상했다. 권순철 교수는 VR/AR, 홀로그램 콘텐츠 및 실감 디스플레이 분야에서 다수의 산학협력 R&D에 과제책임자로 참여하였고, 산업체 재교육, 중소기업 기술지도 등 활발한 산학협력활동을 수행하였다.