성신여자대학교는 인공지능(AI)융합학부 고원준 교수팀이 몸에 여러 생체 센서를 붙이지 않고도, 간단하게 뇌파 측정 센서 하나로 수면무호흡증을 진단할 수 있는 AI 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
이번 연구 논문은 컴퓨터과학·패턴인식 분야의 세계 최고 권위 학술대회 중 하나인 ‘국제 패턴인식 학술대회(ICPR) 2026’에 채택됐다.
특히 해당 논문은 학부생인 강윤경 학생이 제1저자로 연구를 주도해 눈길을 끈다.
1972년 창설된 ICPR은 전 세계 연구자들이 컴퓨터 비전, 기계학습, 의료 영상 분석 등 최신 연구 성과를 발표하는 국제 학술대회다.
올해는 전 세계에서 총 1432편의 논문이 제출돼 714편이 채택됐다. 채택된 논문은 글로벌 학술 출판사 스프링거 네이처의 논문집 ‘LNCS(컴퓨터공학 강의노트 시리즈)’에 게재된다.
이번 연구 논문은 컴퓨터과학·패턴인식 분야의 세계 최고 권위 학술대회 중 하나인 ‘국제 패턴인식 학술대회(ICPR) 2026’에 채택됐다.
특히 해당 논문은 학부생인 강윤경 학생이 제1저자로 연구를 주도해 눈길을 끈다.
1972년 창설된 ICPR은 전 세계 연구자들이 컴퓨터 비전, 기계학습, 의료 영상 분석 등 최신 연구 성과를 발표하는 국제 학술대회다.
올해는 전 세계에서 총 1432편의 논문이 제출돼 714편이 채택됐다. 채택된 논문은 글로벌 학술 출판사 스프링거 네이처의 논문집 ‘LNCS(컴퓨터공학 강의노트 시리즈)’에 게재된다.
성신여대는 ‘레이블 효율적 수면무호흡증 진단을 위한 뇌전도 비지도 잠재 맥락 표현(Unsupervised Latent Context Representation of Electroencephalography for Label-Efficient Sleep Apnea Screening)’ 논문이 선정됐다.
연구팀은 뇌신호(EEG, 뇌전도)를 활용한 수면무호흡증 진단의 한계를 극복하기 위해 단일 채널 뇌신호만으로도 정보 손실을 최소화할 수 있는 비지도 학습 기반 잠재 특성 표현(Latent Context Representation) 기계학습 모델을 설계했다. 이 AI 모델은 뇌신호의 맥락적 특징을 추출해 수면무호흡증 환자의 패턴을 효과적으로 인식했다. 이 기술은 앞으로 수면무호흡증 진단에 있어 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 같은 다양한 의공학 분야로 확장될 가능성이 있다.
쉽게 말하면 그동안 수면무호흡증을 진단하려면 온 몸에 여러 개의 생체 센서를 붙이고 사람이 직접 데이터를 분류해야 했으나, 이번에 제안된 진단 기술은 뇌파 측정 센서 하나만으로도 AI가 스스로 중요한 패턴을 찾아낼 수 있어 간단하고 효율적이라는 얘기다.
이번 연구 논문은 AI융합학부 강윤경 학생이 제1저자, 박찬미·김연지 학생이 공저자, 고원준 교수가 교신저자로 각각 참여했다.
연구팀은 오는 8월 17~22일 프랑스 리옹에서 열리는 ICPR 2026에서 해당 연구 성과를 발표할 예정이다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
연구팀은 뇌신호(EEG, 뇌전도)를 활용한 수면무호흡증 진단의 한계를 극복하기 위해 단일 채널 뇌신호만으로도 정보 손실을 최소화할 수 있는 비지도 학습 기반 잠재 특성 표현(Latent Context Representation) 기계학습 모델을 설계했다. 이 AI 모델은 뇌신호의 맥락적 특징을 추출해 수면무호흡증 환자의 패턴을 효과적으로 인식했다. 이 기술은 앞으로 수면무호흡증 진단에 있어 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 같은 다양한 의공학 분야로 확장될 가능성이 있다.
쉽게 말하면 그동안 수면무호흡증을 진단하려면 온 몸에 여러 개의 생체 센서를 붙이고 사람이 직접 데이터를 분류해야 했으나, 이번에 제안된 진단 기술은 뇌파 측정 센서 하나만으로도 AI가 스스로 중요한 패턴을 찾아낼 수 있어 간단하고 효율적이라는 얘기다.
이번 연구 논문은 AI융합학부 강윤경 학생이 제1저자, 박찬미·김연지 학생이 공저자, 고원준 교수가 교신저자로 각각 참여했다.
연구팀은 오는 8월 17~22일 프랑스 리옹에서 열리는 ICPR 2026에서 해당 연구 성과를 발표할 예정이다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.