2023년 범부처 공공기술이전 사업화 로드쇼
이준상 교수 연구팀은 연세대학교 산학협력단 지식재산팀의 지원을 받아 과학기술정보통신부, 산업통사부, 특허청 등 9개 정부 부처의 연구과제 성과물을 게시하는 '2023년 범부처 공공기술이전 사업화 로드쇼'에 참석하였다. 연구팀은 심혈관 위험도 자동 예측 진단기기, 안면 비대칭성 및 필러 주입량 정량 예측 시스템, 비침습적 요역동학 검사 시스템, CBCT 노이즈 저감 시스템, 녹내장 의증 예측 시스템, 그리고 로봇개와 홀로렌즈를 활용한 메타버스 구축 시스템과 같은 6개 제품을 전시했다. 기술의 우수성을 인정받아 YTN 단독 인터뷰를 진행하는 성과를 거두었다.
MMIE 2023 Excellent Oral Presentation 수상
2023년 8월 23일부터 25일까지 일본, 도쿄에서 개최된 국제 학술대회, International Conference on Mechanical Manufacturing and Industrial Engineering에서 권순욱 연구원이 'Physics-added neural networks (PANNs): A novel method to embed physics in image-to-image translation for inkjet printing system'를 주제로 Excellent Oral Presentation을 수상하였습니다. 축하합니다.
2023년 1학기 이형석 (박사), 김준성 (석사) 연구원 졸업
이형석 박사 졸업 논문 제목: Solid Rocket Motors Performance Optimization Design Using Neural Networks with Simulations of Internal Ballistics
김준성 석사 졸업 논문 제목: Surfactant-Covered Droplet from Drop-on-Demand Inkjet Printing using Multi-GPUs based Multi Phase Lattice Boltzmann Method
2023 상반기 MFDL 학술대회
Published Paper in Engineering, Manufacturing Top Journal (IF 11.6, Top 0.98%)
이준상 교수 연구팀에서 생산 제조 분야의 상위 저널, 'Additive Manufacturing'에 'Physics-added neural networks: An image-based deep learning for material printing system' 논문을 게재하였습니다. 8월 15일까지 누구나 무료로 읽을 수 있으니, 관심 있으신 분들은 좌측 이미지를 클릭해주세요.
Prof. Joon Sang Lee's research team published a paper titled 'Physics-added neural networks: An image-based deep learning for material printing system' in 'Additive Manufacturing', the top journal in the category of engineering, manufacturing. Anyone can access it for free until August 15th, so if you are interested, please click the image on the left.
2023 순환기의공학회 하계학술대회 우수논문상 수상
2023년 6월 16일부터 17일까지 개최된 순환기의공학회 하계학술대회에서 김준홍 연구원이 'Unlocking New Perspectives Angiography Synthesis from Single - view with Angle Conditions'를 주제로 우수 논문상을 수상하였습니다. 축하합니다.
경남권 빌딩풍 환경 유동 인자를 고려한 인공지능 기반 Building Profile 개발 연구
“국내에는 태풍 전담센터는 물론, 빌딩풍 환경영향평가 규정 또한 없어 재난 발생 후 사후 처리 방식에 의존하고 있다”
“연구팀이 구축한 작업 흐름도는 기상 모델링 시스템에 기반하고 있어 빌딩풍과 더불어 열섬 효과를 복합적으로 예측할 수 있다”
사람 중심의 재난 안전 연구를 진행
지역 실측 데이터로 기술 검증·안정성 해석
건축물 안전도를 시각화해 보여주는 모바일 AR 앱을 개발해 주변 보행자가 사전 대응
공학적 기술 적극 활용, 심혈관계 질환의 의료비 부담 절감
질병을 조기 진단할 수 있는 기술, 즉 질병이 발생하기 전 예측, 예방 또는 관리로 전환하는 방식
환자의 70% 이상이 초진을 받는 1차 의료기관에서도 접근성이 있다는 것이 SaMDs의 최대 장점
‘Coronary Artery Risk Diagnostics Integrating On-site Software(CARDIOS)’라는 최초의 병원 중심 심혈관 질환 위험도 진단 소프트웨어를 개발하는 성과
외부 전문가의 도움 없이 즉시 사용할 수 있는 기술
혈관의 형상 데이터, 혈류 유동 데이터, 환자 생체 데이터를 활용하기 때문에 의료임상데이터가 외부로 유출되는 것을 방지
2022 대한민국 과학기술 대전 참여
-체험형 바이오 헬스 부스 설치
-증강현실을 통한 비접촉식 의료 진단 플랫폼 체험형 컨텐츠 제공, 앞으로의 의료 진단 기술 발전 방향을 제시
‘인공지능 기반 심혈관 질환 위험도 자동 예측 진단기기’는 의료 영상만으로 심혈관 위험도를 실시간으로 예측할 수 있는 기술로, 조기 진단 및 예후 모니터링에 적극 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
‘안면 비대칭성 분석 시스템’은 한 장의 사진 촬영 만으로 안면에서의 랜드마크들을 추출하고 이를 통해 정량적으로 비대칭 정도를 도출하는 기술로, 진단의 편의성을 높일 수 있다.
마지막으로 ‘기계학습 기반 비침습적 요역동학 검사’는 여러 진단 관련 요소들을 인공지능 학습함으로써 침습적 과정 없이도 신속하게 진단 결과를 도출할 수 있는 기술로, 요역동학 검사 적용 가능 대상을 1차 의료기관까지 넓힐 수 있다.
2022 서울국제발명전시회 참여 (서울시장상 및 금상 수상)
서울시장상
금상