성균관대학교(총장 신동렬) 소프트웨어학과 최준희 교수가 조선대학교와 함께 과학기술정보통신부가 추진하는 2020년 헬스케어 AI 융합 연구개발 사업에 선정되었습니다.
조선대학교(주관), 성균관대학교, 삼성서울병원, (주)가온아이티, 사이버테크(주) 로 구성된 연구진은 ‘AI 기반 다중센싱을 이용한 Brain-Body 인터페이스 기술 개발’을 주제로 사업을 진행하고, 향후 57개월간 48억여원의 연구비를 지원받습니다.
인공지능연구소는 본 과제의 연구비 관리등 제반 연구행정지원 역할을 수행합니다.
◆ 과제명 : AI 기반 다중센싱을 이용한 Brain-Body 인터페이스 기술 개발
(Development of Brain-Body interface technology using AI-based multi-sensing)
◆ 연구개발 목표
AI 기반 다중 센싱 데이터를 이용한 실시간 심리적 건강 상태(우울증·자살 등) 예측 모델 기술 및 플랫폼 개발 - 브레인 기능정보 및 생체신호 데이터를 300명 이상 확보하여 암호화 DB 구축
- 브레인 상태 예측 모델 기반 생체시계 예측 모델 개발
- 무구속·비접촉 환경에서의 라이프로그 신호 취득 및 분석에 의한 실시간 브레인 상태 예측 모델 기반의
우울증 및 정신 건강 관리 모델 개발
- 도서 지역 및 임상 실증을 통한 정확도 평가
- 생체시계 피드백 시스템 개발을 통한 창업 모델 제안 및 기술이전을 통한 지역발전 기여
◆ 연구개발 내용
① Brain 기능 측정 기술 확보 및 DB 구축
- 개인 정서 상태 입력을 위한 모바일 앱 및 임상 전문의 상담을 통한 정서 상태 DB 구축
- 인지기능 모니터링을 위한 개인 모바일 앱 및 신경심리검사를 통한 개인의 인지기 능 DB 구축
- 뇌기능 연관 전기/물리학적 DB(EEG, 뇌영상 등) 구축
② Body 및 라이프로그 측정기술 확보 및 데이터베이스 구축
- 웨어러블 센서 기반 다중 생체신호(심박, 호흡, 산소포화도, 체온, 활동도 등) 측 정 및 DB 구축
- 비접촉, 무구속 라이프로그(이동, 생활환경 등) 측정 및 DB 구축
③ AI 기반 Brain-Body 인터페이스 기술 개발
- Brain, 생체신호, 라이프로그 데이터 표준화 및 규격화 플랫폼 기술 개발
- Brain-Body DB 연결 및 AI 기술을 적용한 각 파라미터간 상세 연관성 지도 개발
- Brain-Body 상세 연관성에 기반한 Brain 상태 예측 모델 개발
- Brain 상태 예측 모델에 대한 임상적 효과 검증
④ Brain-Body 인터페이스 기술 기반 우울증 예측 및 관리 시스템
- Brain 상태 예측 모델 기반 우울증 예측 및 관리 모델 개발
- 우울증 예측 및 관리 모델에 대한 임상적 효과 검증
- 우울증 예측 및 관리 시스템 개발
⑤ Brain-Body 인터페이스 기술 기반 개인 맞춤형 생체시계 피드백 시스템
- Brain 상태 예측 모델 기반 생체시계 예측 모델 개발
- 개인별 최적화된 생활 패턴 제시 모델
- 개발된 모델에 대한 임상적 효과 검증
- 개인 맞춤형 생체시계 피드백 시스템 개발