GIST 강성현 석사과정생, 국제학술대회 최우수학생논문상

AI대학원 전성찬교수 연구팀, ‘두뇌-머신 인터페이스시스템 부문'

[광주=뉴시스] 강성현 지스트 석사과정생이 'IEEE SMC 2023'의 '두뇌-머신 인터페이스(BMI) 시스템 부문'에 참가해 실시간 비전 정보를 활용한 뇌파의 비정상 잡음 식별 및 제거 기술을 제시하는 내용의 논문을 발표했다.

[광주=뉴시스] 배상현 기자 = 광주과학기술원(GIST)은 AI대학원 바이오컴퓨팅 연구실(지도교수 전성찬)의 강성현 석사과정생(전기전자컴퓨터공학부)이 국제학술대회(IEEE SMC)에서 최우수 학생 논문상을 수상했다고 24일 밝혔다.

강씨가 제1저자로 참여한 논문명은 `Achieving Effective Artifact Subspace Reconstruction in EEG Using Real-Time Video-Based Artifact Identification'이다.

그는 지난 1일부터 4일까지 미국 하와이 호놀룰루에서 개최된 ‘IEEE SMC 2023’의 ‘두뇌-머신 인터페이스(Brain-Machine Interface, BMI) 시스템 부문’에 참가해 실시간 비전 정보를 활용한 뇌파의 비정상 잡음 식별 및 제거 기술을 제시했다.

GIST AI대학원의 바이오컴퓨팅 연구실은 뇌파 측정 시 실시간 비전 데이터를 통해 뇌파 잡음을 식별하고 이를 제거하는 프레임워크 설계 및 다양한 뇌파 실험을 통해 그 효과를 검증하는 연구를 수행했다.

이날 구두 발표를 한 강씨는 “기존 뇌파 잡음 처리 방법론의 한계를 지적하고, 이를 극복하기 위해 실시간 비전 데이터를 활용하여 효과적인 잡음 제거 프레임워크를 제시했다는 점에서 좋은 평가를 받은 것 같다”고 수상 소감을 밝혔다.

지도교수인 전성찬 교수는 “뇌 활동의 빠른 변화를 측정하는 뇌파 기술은 사람의 인지·감정 정보를 파악해 다양한 응용 연구에 활용되고 있으며, 특히 임상에서 수면, 우울증, 뇌전증 등 질환 진단에 활용되고 있어 그 연구의 중요성이 더욱 커지고 있다”고 말했다.

전 교수 연구팀은 해당 기술의 고도화를 통해 수면 조절 및 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 등에 적용하는 연구를 진행하고 있다.

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