RESEARCH

연구개발

Labs

ITRC Lab

진행중

  • 참여교수 공현중 교수, 김광수 교수, 김선희 교수, 김수진 교수, 김현영 교수, 류지원 교수, 박지원 교수, 신터전 교수, 양성미 교수, 윤형진 교수, 이영희 교수, 이용희 교수, 이의훈 교수, 이형철 교수, 임정준 교수, 정철우 교수, 조성우 교수, 채영준 교수, 최영록 교수, 허윤정 교수
  • 구분 R&D
PROJECT
의료 빅데이터 융합 전문가 인력 양성을 위한 비정형 빅데이터의 정형화 기술 및 분석 플랫폼 개발

MAIN DESCRIPTION
 - 4차 산업혁명 시대를 맞아 의료현장 중심의 ICT기반 다학제적 협력을 통한 ‘의료빅데이터 융합형 전문인력 양성’과 ‘비정형 의료빅데이터 통합 및 활용을 위한 개방형 플랫폼 개발’을 최종 목표로 하고 있음
 - 비정형 데이터를 이용하여 빅데이터 활용 가치를 극대화하고 제반 산업을 활성화하기 위해 비정형 의료데이터에 대한 연구체계 수립 및 산업체 수요의 전공지식과 ICT 활용능력을 갖춘 융합형 전문 인재를 육성하고자 함
 - AI학습용 모델 개발, 교육용 시스템 개발 등 소-중견기업과 대학 간의 공동 연구과제를 진행함
 - 의료빅데이터를 활용하여 창의적 주제를 기획하고 실제 분석 활용방법을 습득할 수 있도록 팀별 자율 프로젝트진행을 지원하여 산업현장에서 필요한 업무능력을 배양함

세부별 연구 목표 및 내용
[제1세부] 의료 동영상 빅데이터의 활용과 사용성 향상을 위한 고도화 시스템 개발
 - 수술분과 확장과 필요한 메타데이터 정의 및 분석
 - 사용자 수요를 고려한 벤더사(ready-made, custom-made) Capture system의 호환 및 선택형 시스템 개발
 - 내부망 의료진 교육 OTT 플랫폼 고도화 개발
 - 사용자 정의형 메타정보 관리 모듈 개발
 - 임상과 수요기반의 환자 개인정보보호 기능 개발

[제2세부] 생체신호 관련 전문 인력 양성 및 기술 개발
 - 생체신호 관련 교육 활동 강화를 통한 융복합 인재 양성
 - 생체신호 공개 데이터셋인 Vital DB 데이터셋의 고도화
 - 다기관 생체신호 데이터셋 작성
 - 클라우드 및 온프레미스 서버 개발을 통한 Vital DB 플랫폼 보급

[제3세부] 의료 서비스 디자인을 위한 헬스커뮤니케이션 오디오 빅데이터 축적 및 활용
 - 인공와우 이식 아동을 위한 발음 교육 소프트웨어 개발 연구
 - 신장 질환 환자의 음성 데이터 추적 관찰 및 수집
 - 음성학적 연구 및 데이터를 기반으로 한 신장 질환 환자의 음성 분석 및 중증도 자동분류 연구
 - 만성 콩팥병 경과의 예측을 위한 생체 정보 지표로서의 음성 데이터의 역할 확인 및 타당도 검증
 - 학생 표준 음성데이터 기반 심리내적 상태 예측 고도화
 - 의료분야의 인공지능 음성분석 기술을 이용한 비즈니스 모델 개발 연구
 - 국악과 서양음악의 데이터를 적용한 하이브리드 음악작곡 및 음악추천 연구

[제4세부] 임상 텍스트 자연어 처리 인공지능 모델 개발을 위한 한영 혼용 의학 코퍼스 개발 및 검증
 - 병원정보시스템(Hospital Information System, HIS)에 기록된 임상 기록 중 자유 형식 텍스트(free text)로 기입된 임상 텍스트 자료 확보 및 SNOMED CT 매핑
 - AI 학습용 데이터 구축을 위한 대용량 기록지 데이터 의학 코퍼스 구축

[제5세부] 분산된 의료 데이터의 정보보안과 학습모델의 일반성 향상을 위한 연합학습플랫폼 개발 및 실증
 - 개인화 헬스케어 데이터(Personal Health Record, PHR)를 활용하여 모바일 기반 환경 구축
  · 1단계에서 도출된 의료 인공지능 시나리오에 따라 모바일 기기(스마트폰, 임베디드 디바이스)에 기반한 연합학습 환경을 구축하고 개발하여 연합학습 가능성 확인
 - 임베디드 기기, 모바일 기기를 위한 경량화 모델 연구개발
  · 임베디드 기기와 모바일 기기를 활용하기 위해 경량화 된 모델 개발 또는 Computing resource 에서 효율적인 모델을 개발하여 연합학습에 적용함
 - 모바일 기반 연합학습 알고리즘의 검증 및 테스트 진행
  · 구축 된 임상 시나리오에 따라 데이터가 통합된 환경 및 분산 된 환경에서 동시 테스트를 통해 모델을 평가하고, 실제 사용성 부분에서 가능성을 확인함

약관

약관내용