휴먼증강연구본부
- 피지컬증강연구실인간의 움직임과 행동을 정밀하게 이해하고, AI와 웨어러블 기술을 융합하여 인간의 신체 기능을 보조하고 향상시키는 피지컬 증강(Physical Augmentation) 기술을 연구합니다.
인간의 행동과 인지 특성을 이해하기 위한 행동·인지 모델링 기술, 사용자의 의도와 신체 상태에 따라 능동적으로 대응하는 근력 보조·증강 AI 기술, 인체에 자연스럽게 밀착되어 움직임을 지원하는 소프트 웨어러블 플랫폼 기술을 개발하고 있습니다. 또한 피지컬 AI의 실시간·저전력 처리를 위한 광컴퓨팅 기반 AI 기술을 연구하여 센싱, 인지, 제어가 유기적으로 연계되는 지능형 시스템을 구현하고자 합니다.
이를 통해 노약자의 일상생활 지원, 장애인의 신체 기능 보조, 근골격계 질환 예방, 산업 현장의 작업 부담 경감 등 다양한 분야에서 사용자의 신체 능력을 안전하고 효과적으로 지원하는 개인 맞춤형 피지컬 증강 기술을 실현하고자 합니다.
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- 감각인지AX연구실인간의 감각·지각·인지 과정을 이해하고, AI·HCI·BCI 기술을 활용하여 제한된 감각과 인지 능력을 복원·대체·확장하는 감각인지 AI 기술을 연구합니다.
영상, 음향, 생체신호, 환경 센서 등 다양한 정보원에서 수집되는 멀티모달 데이터를 분석하고 인간의 감각·인지 상태를 이해하는 AI 기술을 개발합니다. 또한 학습데이터 부족, AI 모델의 편향, 개인 및 환경 변화에 따른 성능 저하, 연산 효율성 등 실제 환경에서 AI를 활용하기 위한 핵심 기술을 연구하고 있습니다.
나아가 뇌·신경신호와 감각·행동 데이터를 통합하여 사용자의 의도와 인지 상태를 이해하고, 이에 따라 정보와 감각 피드백을 조절하는 신경신호 파운데이션 모델 및 지능형 BCI 기술을 개발합니다. 이를 통해 신체적·환경적 제약을 넘어 인간이 세상과 보다 자연스럽고 능동적으로 상호작용할 수 있는 감각·인지 증강 환경을 구현하고자 합니다
<연구실 홈페이지: https://enseptionteam.github.io>
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- 라이프케어AX연구실생체신호·의료·생활행동 데이터를 기반으로 개인의 건강상태와 생활 맥락을 통합적으로 이해하고, 건강 변화와 위험을 선제적으로 예측하여 개인맞춤형 예방·관리·중재를 제공하는 라이프케어 AI 기술을 연구합니다.
웨어러블과 스마트폰 등을 활용하여 일상생활에서 부담 없이 데이터를 지속적으로 수집하고, 다양한 임상정보와 연계하여 생체신호·의료데이터 분석, 설명가능한 의료 LLM, 신체·정신 건강상태 및 위험 예측 기술을 개발합니다. 또한 개인의 생활 맥락을 기억하고 필요한 정보를 능동적으로 수집하며, 상황에 적합한 케어 행동을 계획하고 실행하는 개인 맥락 메모리, 능동센싱, 헬스 에이전트 기술을 연구합니다.
이를 통해 일상적인 건강관리부터 응급의료, 만성질환, 정신건강, 의료영상 및 치료지원에 이르기까지 다양한 의료·헬스케어 영역에서 개인 맞춤형 서비스를 구현하고자 합니다. 궁극적으로는 AI가 개인의 건강상태와 생활 변화를 지속적으로 이해하고 필요한 케어를 능동적으로 지원함으로써, 제한된 의료·돌봄 자원으로도 더 많은 사람의 건강한 삶을 지속적으로 지원하는 사람 중심의 라이프케어 환경을 실
현하고자 합니다.
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- 휴먼정밀센싱연구실사람의 신체 반응과 생체신호를 정밀하게 측정·분석하고, 이를 기반으로 개인의 상태와 기능을 객관적으로 이해하고 예측하는 휴먼 센싱 기술을 연구합니다.
신체에서 발생하는 미세한 전기적·광학적·물리적 신호를 안정적으로 측정하기 위한 고정밀 센서 및 측정 모듈·센싱 시스템을 개발하고, 다양한 생체신호를 통합적으로 처리·분석하여 인간의 신체 상태와 기능을 정량적으로 해석하는 기술을 연구합니다. 또한 분석 결과를 효과적으로 전달하기 위한 AI 기반 상태 예측 및 시각화 기술과 함께, 빛·전기장·초음파 등 다양한 물리적 에너지를 정밀하게 제어하는 개인맞춤형 자극 기술을 개발하고 있습니다.
이를 통해 단순히 신체 상태를 측정하는 것을 넘어, 개인의 생체 반응을 지속적으로 이해하고 예측하며 필요한 자극과 중재까지 연결할 수 있는 센싱-분석-자극 기반의 지능형 휴먼증강 기술을 구현하고자 합니다. 궁극적으로는 정밀한 인간 이해를 바탕으로 개인의 건강과 신체 기능을 보다 정확하게 관리하고 향상시키는 미래형 휴먼센싱 플랫폼을 구축하고자 합니다.
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- 브레인링크창의연구실뇌와 기기를 직접 연결하는 체내 이식형 양방향 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술을 연구하고, 뇌신경 신호를 기반으로 인간의 손상된 기능을 회복하고 감각·인지 능력을 확장하는 미래형 신경인터페이스 기술을 개발합니다.
고정밀 뇌신경 신호의 획득·처리 및 해독 기술을 기반으로, 초저전력 환경에서도 뇌신호를 실시간으로 분석할 수 있는 온디바이스(Edge) AI 기반 BCI 기술을 연구합니다. 또한 뇌신경 신호를 이용하여 사용자의 의도와 상태를 정밀하게 해석하고, 가상 감각 구현과 인지 기능 증강, 재활 치료 등에 활용하기 위한 멀티모달 신경신호 디코딩 및 뇌자극 인코딩 기술을 개발하고 있습니다.
나아가 운동 의도뿐만 아니라 감정 상태, 사회적 관계와 맥락 등 복합적인 정서·사회적 정보를 이해하는 Social BCI 기술을 연구하여 인간과 로봇·지능형 시스템 간의 자연스러운 상호작용을 지원하고자 합니다. 이를 통해 질환이나 장애로 인해 손상된 기능을 회복하는 것을 넘어, 인간의 감각·인지 능력을 확장하고 인간과 지능형 기기가 공감하고 소통하는 미래형 신경인터페이스 환경을 실현하고자 합니다.
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- 탠저블인터페이스창의연구실빛과 소재의 물리적 특성을 활용하여 평평한 표면에 자유롭게 입체 형상과 촉감을 생성하고 변화시킬 수 있는 차세대 고해상도 탠저블 인터페이스(Tangible Interface) 기술을 연구합니다.
적외선 LED의 빛 세기를 정밀하게 제어하여 필름 표면의 높이·탄성·온도 등 물성을 변화시키는 광기반 가변 물성 기술을 개발하고 있으며, 이를 통해 점자와 문자뿐만 아니라 다양한 입체 형상과 질감을 자유롭게 생성·재구성할 수 있는 인터페이스를 구현하고 있습니다. 또한 고신뢰성 물리 모델을 기반으로 대면적 환경에서 각 셀의 물성을 정밀하게 제어하고, 해상도 향상과 에너지 효율 극대화를 통해 실제와 유사한 입체 지형과 촉감을 구현하기 위한 연구를 수행하고 있습니다.
이를 통해 시각장애인을 위한 입체 정보 전달을 비롯하여 차량용 가변 사용자 인터페이스, 촉각 기반 교육 콘텐츠, 사람 간의 촉각 소통 등 다양한 분야에서 새로운 상호작용 방식을 제공하고자 합니다. 궁극적으로는 시각과 청각 중심의 기존 인터페이스를 넘어 사용자가 직접 만지고 느끼며 정보를 이해하고 소통할 수 있는 고차원적인 시·촉각 인터페이스 기술을 실현하고자 합니다.
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