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패턴인식 및 머신러닝 연구실
뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 지능형 패턴인식 SW 개발
고려대학교 정보통신대학 뇌공학과,컴퓨터학과 / 총괄책임자 : 이성환 / E-mail: sw.lee @ korea.ac.kr
인사말
이성환 교수는 고려대학교 뇌공학과에 재직 중이며, 패턴인식및머신러닝연구실을 이끌고 있다. 주요 연구 분야는 패턴인식, 머신러닝, 뇌-컴퓨터 인터페이스 등이며, 영상이나 생체신호 등 다양한 패턴을 컴퓨터가 자동으로 분석하고 인식하는 인공지능 기술 개발에 관심을 가지고 있다. IAPR Fellow(1998), 한국과학기술한림원 정회원(2009), 현대.기아차 석좌교수(2009), IEEE Fellow(2010)인 이 교수는 IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society 부회장(2012-2014), 한국인지과학회 회장(2014-2015), 한국정보과학회 인공지능소사이어티 회장(2015-2017)을 역임하였고, 2017년부터는 사단법인 한국인공지능학회 회장을 맡고 있다. 과학기술부 창의적연구진흥사업단장(1997-2004), WCU(세계수준연구중심대학) 뇌인지공학융합사업단장(2008-2013), BK21플러스 뇌공학SW사업단장(2013-2017)을 역임하였고, IEEE Int. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition(2004), IEEE Int. Conf. on Document Analysis and Recognition(2005), IAPR/IEEE Int. Conf. on Pattern Recognition(2006), IEEE Int. Conf. on Biometrics(2007), IEEE Int. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics(2012) 등의 조직위원장으로 봉사하였다. 현재 ACM Trans. on Applied Perception, IEEE Trans. on Affective Computing, Pattern Recognition Journal, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 등 인공지능 분야 다양한 저널의 부편집인을 맡고 있다.
연락처
전화 : (+82) 2-3290-3197
팩스 : (+82) 2-3290-3583
메일주소 : sw.lee @ korea.ac.kr
찾아오는길
서울특별시 성북구 안암로 145 (02841) 고려대학교 자연계 캠퍼스 우정정보통신관 410호
- 간선 버스 100, 144, 163, 지선버스 1017, 1222, 7211을 이용하여 안암동 로타리에 하차
- 지하철 1호선 신설동역에서 하차, 마을버스를 이용하여 이공대 캠퍼스 입구에서 하차
- 지하철 4호선 성신여대 입구역 (돈암역) 에서 하차, 마을버스를 이용하여 이공대 후문에서 하차
- 지하철 6호선 안암역 (고대병원) 또는 간선버스 273, 지선버스 1111, 1212을 이용하여 고대병원 앞에서 하차
총괄책임자
  • 이성환 교수
  • IEEE 펠로우 , 한국과학기술한림원 정회원 , IAPR 펠로우
    고려대학교 정보통신대학 뇌공학과/컴퓨터학과
  • 사무실: 고려대학교 자연계 캠퍼스 우정정보통신관 410호
  • 전화: (+82) 2-3290-3197
  • 팩스: (+82) 2-3290-3583
  • 이메일: sw.lee @ korea.ac.kr
이성환 교수는 고려대학교 뇌공학과에 재직 중이며, 패턴인식및머신러닝연구실을 이끌고 있다. 주요 연구 분야는 패턴인식, 머신러닝, 뇌-컴퓨터 인터페이스 등이며, 영상이나 생체신호 등 다양한 패턴을 컴퓨터가 자동으로 분석하고 인식하는 인공지능 기술 개발에 관심을 가지고 있다. IAPR Fellow(1998), 한국과학기술한림원 정회원(2009), 현대.기아차 석좌교수(2009), IEEE Fellow(2010)인 이 교수는 IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society 부회장(2012-2014), 한국인지과학회 회장(2014-2015), 한국정보과학회 인공지능소사이어티 회장(2015-2017)을 역임하였고, 2017년부터는 사단법인 한국인공지능학회 회장을 맡고 있다. 과학기술부 창의적연구진흥사업단장(1997-2004), WCU(세계수준연구중심대학) 뇌인지공학융합사업단장(2008-2013), BK21플러스 뇌공학SW사업단장(2013-2017)을 역임하였고, IEEE Int. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition(2004), IEEE Int. Conf. on Document Analysis and Recognition(2005), IAPR/IEEE Int. Conf. on Pattern Recognition(2006), IEEE Int. Conf. on Biometrics(2007), IEEE Int. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics(2012) 등의 조직위원장으로 봉사하였다. 현재 ACM Trans. on Applied Perception, IEEE Trans. on Affective Computing, Pattern Recognition Journal, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 등 인공지능 분야 다양한 저널의 부편집인을 맡고 있다.
구성원
이민호
- Brain-Computer Interface, Machine-Learning, Neuro-Feedback
- mh_lee@korea.ac.kr
곽인엽
- Deep Learning, Machine-Learning
- iygwak@korea.ac.kr
이동규
- Deep Learning, Machine-Learning
- dg_lee@korea.ac.kr
김근태
- Brain-Computer Interface, Neuro-Rehabilitation
- kim_ki@korea.ac.kr
김지용
- Brain-Computer Interface, Neuro-Rehabilitation
- jy_kim7@korea.ac.kr
남우정
- Deep Learning, Machine-Learning, Explainable Artificial Intelligence
- nwj0612@korea.ac.kr
김용정
- Brain-Computer Interface, Machine-Learning
- kyj140511@korea.ac.kr
김예지
- Machine-Learning, Deep-Learning,
- yjkim0936@korea.ac.kr
김홍경
- Brain-Computer Interface,Neuro-Rehabilitation,Machine-Learning
- hk_kim@korea.ac.kr
 
연구목표
이동 환경에서 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 패턴인식 분야 세계적 원천 기술 확보
- 이동 환경에서 사용자에게 최적화된 뇌 신호 특징 추출이 가능한 진폭-변조 기반의 뇌 신호 분리 기술 개발
- 임의의 사용자에게 안정된 성능 보장이 가능한 베이지안 프레임워크 기반 사용자 독립적 뇌 신호 패턴인식 기술 개발
공개 SW R&D를 통하여, SW 결과물의 축적과 글로벌 커뮤니티 생성 및 활성화
- 개발 기술의 공개 SW화를 통해 원천 기술력 보호 및 산업화에 활용하고, 주요 해외 선도 연구 기관과의 기술 교류 및 협력을 통한 개발자 생태계 구성 및 활성화
연구내용
사용자 독립적 뇌 신호 패턴인식 소프트웨어
* 측정 장비 연동 및 뇌 신호 측정을 위한 패러다임 개발
- 다양한 뇌 신호 측정 장비와의 연동 및 표준화된 형태의 데이터 구조 획득을 위한 모듈 설계 및 뇌 신호 측정 패러다임 설계
* 뇌 신호 분석을 위한 전처리 기술 및 패턴 분류기를 이용한 의도 인식 기술 개발
- 뇌 신호에 혼재되어 있는 안구전도, 심전도, 전원 잡음 제거 기술 개발
- 패턴 분류기 구축을 위한 주파수-공간 필터링 및 특징 추출 기술 개발
베이지안 프레임워크에 기반한 사용자 종속적 공간-주파수 필터 최적화
* 베이지안 프레임워크 기반 사용자 종속적 공간-주파수 필터 최적화 기술 개발
- 개별 사용자의 공간-주파수 최적 확률 분포 추정 및 이를 이용한 필터 최적화 기술 및 사용자별 최적 확률 분포를 이용한 다중 가중치 학습 알고리즘 개발
* 대용량 뇌 신호 DB 구축 및 성능 평가용 시뮬레이터 구축
- 시각 자극을 통해 일반인 및 환자들의 대용량 뇌 신호(MI, SSVEP, ERP) DB 구축
점진적 학습 기반 분류기 파라미터 최적화를 통한 동일 사용자의 세션 간 성능 안정화
* 세션 간 분류기 성능 안정화를 위해 세션 변화에 강인한 뇌 신호 특징 추출 및 분류기 학습 기술 개발
- 최초 추정된 사용자 주파수 영역의 자동적 갱신을 통한 적응적 주파수 추정 기술 및 대용량 뇌 신호 데이터 분석을 위한 딥러닝 기반 BCI 기술 조사 및 모델 설계
* 분류기 파라미터를 효율적으로 갱신하여 세션과 세션간의 분류기 성능 향상 및 안정화를 위한 적응적 분류기 기술 개발
- 실시간 뇌 신호 데이터를 이용한 점진적 학습을 통해 분류기 파라미터의 지속적인 갱신 및 최적화가 가능한 적응적 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 개발
공간-주파수 확률 분포 추정을 통한 사용자 독립적 뇌 신호 분류
* 대용량 DB를 이용한 베이지안 프레임워크 기반 일반화된 공간-주파수 특징 확률 분포 추정 기술 개발
- 대용량 사용자들로부터 측정된 공간-주파수 필터의 파라미터들을 군집화 시킴으로써 일반화된 공간-주파수 필터 파라미터에 대한 확률 분포 추정 기술 개발
* 필터뱅크 기반 사용자 독립적 분류기 기술 개발
- 다중 주파수-공간 특징을 이용한 필터뱅크를 구축함으로써 새로운 사용자에 대한 캘리브레이션 세션이 필요 없는 제로 트레이닝 기반의 의도 인식 분류기 기술 개발
- 사용자 독립적 주파수-공간 필터간의 중요도를 고려한 가중치 학습 기반 혼합 분류기 기술 개발
공개 SW 목록
공개 SW 목록 등록 기관 특징
동작 상상 뇌 신호 패러다임 및 통합 분석 프로그램 한국저작권위원회 사용자 움직임 상상 기반의 뇌 신호를 이용한 사용자 의도 분석 및 분류 시스템
반복적 시각유발전위 패러다임 및 통합 분석 프로그램 한국저작권위원회 반복적 시각 자극 기반의 뇌 신호를 통한 사용자 의도 분석 및 분류 시스템
사건유발전위 패러다임 및 통합 분석 프로그램 한국저작권위원회 사건유발전위 기반의 뇌 신호 유발 패러다임 생성
뇌 신호 기반 고속 문자입력 프로그램 한국저작권위원회 뇌 신호 기반의 고속 문자입력 시스템
뇌 신호 기반 아바타 제어 프로그램 한국저작권위원회 뇌 파 기반 가상 아바타 제어 시스템
패러다임 독립적 뇌 신호 분석 프로그램 한국저작권위원회 뇌 신호 유발을 위한 다양한 패러다임 생성 및 이를 통해 발생한 뇌 신호 분석 시스템
모바일 환경을 위한 사건유발전위 기반 문자입력 프로그램 한국저작권위원회 사건유발전위 기반의 모바일 문자입력 시스템
귀 주변 뇌파 기반 사용자 의도 인식 프로그램 한국저작권위원회 귀 주변 뇌 신호를 이용한 사용자 움직임 의도 분석 시스템
OpenBMI 공개 DB GigaScience(학술지) 세계 최대 수준의 뇌 신호 DB
공개 SW는 OpenBMI GitHub(https://github.com/PatternRecognition/OpenBMI)에 등록되어 있으며, Open Source 기반의 프로그램으로 누구나 SW를 받아 사용할 수 있으며, 각 SW의 튜토리얼 및 적용한 예시는 OpenBMI 홈페이지(http://openbmi.org)에서 확인 가능함
스타랩 과제를 통한 성과 (인력 양성)
배출 인력 및 취업 현황
대기업 박사 학위
2인
박oo 현대모비스 연구소에 입사하여 공개 SW를 기반으로 하는 생체 신호 기반 운전자 인지 상태 추정, 주행 중 돌발 및 위험 상황 인식 등 미래형 자동차의 핵심 SW 기술을 개발 중
조oo SK 텔레콤(T-Brain)에 입사한 조남규 박사는 GAN과 딥러닝을 이용한 신호처리 및 패턴인식 SW를 개발 중
중견ㆍ소기업 석사 학위
4인
황oo 현대모비스 연구소에 입사하여 공개 SW를 기반으로 하는 생체 신호 기반 운전자 인지 상태 추정, 주행 중 돌발 및 위험 상황 인식 등 미래형 자동차의 핵심 SW 기술을 개발 중
조oo 티맥스소프트에 입사하여 통신 및 공공 분야에서 사용되는 모니터링 솔루션 SW를 개발 중
이oo 넷마블에 입사하여 딥러닝 기반의 사용자 패턴 및 습관 분석을 통한 개인별 최적화 서비스 SW를 개발 연구 진행 중
우oo 칩스앤미디어에 입사하여 딥러닝을 활용한 고차원 의료 영상 분석 SW 연구를 진행 중
벤처기업 석사 학위
2인
권oo 뷰노에 입사하여 딥러닝 기반의 생체 신호 분석 기술을 연구 개발 중
김oo 제이엘케이인스펙션에 입사하여 딥러닝 기반 의료 영상 분석을 통한 진단 SW 기술을 개발 중
박사후 연구원 박사 학위
1인
염oo TU Berlin (독일)에 박사후연구원으로 진학하여 생체신호와 대용량 DB를 기반으로 사용자 의도인식 기술을 연구 중
산업체 활용
산업체 활용 예시 활용 내용
귀 착용형 EEG 인터페이스 개발
운전 중 위험/돌발 상황 자동 감지 기술
인지 능력 향상을 위한 뉴로피드백 기술
연구 홍보
학술대회 참석 및 저명 학술지 논문 발표를 통하여 OpenBMI SW 기술을 공개하고, 국내외 언론 및 미디어를 통하여 개발된 기술을 적극적으로 홍보
스타랩 과제를 통해 2017년과 2018년 상반기에 걸쳐 2명의 박사와 2명의 석사를 배출
언론 및 미디어 홍보