- 학부 재학생이 제1저자로 참여…컴퓨터과학·패턴인식 분야 세계적 학회서 '경쟁력' 입증
- 뇌신호 기반 수면 무호흡증 AI 진단 프레임워크 제안
- 한국연구재단 지원 결실…"프랑스 리옹서 K-학부생의 연구력 보여줄 것"
- 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 등 다양한 의공학 분야 확장 가능성에 학계 '주목'
(왼쪽부터) 성신여대 AI융합학부 강윤경 학생(제1저자), 박찬미 학생(공저자), 김연지 학생(공저자), 고원준 교수(교신저자) / (사진제공=성신여대)
[비욘드포스트 이봉진 기자] 성신여자대학교(총장직무대리 이원호) AI융합학부 학부생들이 뇌신호를 활용해 수면 무호흡증을 진단하는 인공지능(AI) 기술을 개발, 세계 최고 권위의 국제 학술대회에 당당히 이름을 올렸다.
성신여대는 AI융합학부 강윤경 학생이 제1저자로 참여한 연구 논문이 컴퓨터과학 및 패턴인식 분야의 저명한 학술대회인 'ICPR(International Conference on Pattern Recognition) 2026'에 최종 선정됐다고 밝혔다.
1972년에 창설된 ICPR은 전 세계 연구자들이 ▲컴퓨터 비전 ▲기계학습 ▲의료 영상 분석 등 최신 연구 성과를 공유하는 세계 최고 수준의 국제 학술대회다. 특히 학사 과정에 있는 재학생이 이처럼 권위 있는 학술대회에 제1저자로 논문을 게재한 것은 매우 이례적이며 학술적 의미가 큰 성과로 평가받는다.
이번에 심사를 통과한 논문의 제목은 '레이블 효율적 수면 무호흡증 진단을 위한 뇌전도 비지도 잠재 맥락 표현(Unsupervised Latent Context Representation of Electroencephalography for Label-Efficient Sleep Apnea Screening)'이다.
이 연구에는 강윤경 학생(제1저자)을 필두로 박찬미, 김연지 학생이 공저자로 참여했으며, AI융합학부 고원준 교수가 교신저자로 함께해 학생들의 연구를 이끌었다.
연구팀은 기존 뇌신호(EEG, 뇌전도)를 활용한 수면 무호흡증 진단이 가졌던 실용적인 한계를 극복하는 데 집중했다. 이를 위해 단일 채널의 뇌신호만으로도 정보 손실을 최소화할 수 있는 '비지도 학습 기반 잠재 특성 표현(Latent Context Representation)' 기계학습 모델을 새롭게 설계했다.
뇌신호의 맥락적 특징을 정교하게 추출함으로써 수면 무호흡증 환자의 패턴을 효과적으로 인식하는 혁신적인 진단 프레임워크를 제안한 것이다.
이 기술은 수면 무호흡증 진단 효율성을 획기적으로 높이는 것은 물론, 향후 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 비롯한 다양한 의공학 분야로 확장될 가능성이 커 학계의 뜨거운 주목을 받고 있다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 지원(해석 가능한 위상적 딥러닝 기술 기반 사용자-독립적, 프로토콜-무관한 뇌전도 표현을 통한 정신장애/뇌질환 통합 진단 프레임워크 개발, 연구책임자: 고원준 교수)을 받아 성공적으로 수행되었다.
연구팀은 향후 프랑스 리옹에서 개최되는 'ICPR 2026'에 참석해 전 세계 석학들을 대상으로 이번 연구 성과를 직접 발표할 예정이다.
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