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연구

Research & Laboratory

학과 규모 및 진로

2분야 IBS (Intelligent & Biomedical Systems)에서는 크게 지능형 시스템 (IS: Intelligent Systems)과 바이오/의료공학 (BS: Bioelectronics & Medical Systems)분야가 있습니다. 지능형 시스템 연구영역은 고전적 전기전자공학 분야인 제어, 전력, 통신, 컴퓨터 공학 등을 융합하여 현대 사회가 요구하는 지능형 에너지 시스템 (스마트그리드), 지능형 교통시스템, 차세대 인터넷 및 통신기술 등을 연구하는 분야입니다.
바이오/의료공학은 전기전자공학의 센서, 광전자, 영상처리, 로보틱스 기술들을 생명 및 의료분야에 적용하여 인간과 생명의 한계에 도전하는 새로운 연구분야 입니다. 캠퍼스 안에 의과대학이 있는 우리대학의 특성상, 앞으로 더욱 성장하는 융합적 연구분야로 지목되고 있습니다.

Intelligent Systems

지능형 시스템 (Intelligent System)은 인간이 고도의 지능 정보처리 메커니즘을 이용하여 어려운 문제를 해결해 나가는 것과 같이, 애매함과 불확실성이 존재하는 실제 환경에서도 스스로 적응하고 학습해 나가는 시스템을 말합니다. 지능시스템을 구현하기 위해서는 실제 환경에서의 불확실성에 대한 대처기능, 적응 및 학습기능, 최적 지향성기능 등이 필요하게 되는데, 이러한 기술적 난제를 전기전자 시스템으로 구현하는 연구영역입니다.


지능형 시스템 (Intelligent System) 과 관련된 학부 기초 과목으로는 회로이론, 신호 및 시스템, 그리고 디지탈 논리회로 등이 있으며, 3-4학년 전공과목들인 제어공학, 전력시스템, 전력전자, 통신시스템, 컴퓨터 구조 등이 이 분야에 해당된다고 할 수 있습니다.

지능형 시스템 분야를 연구하는 전기전자공학부 교수님들은 다음과 같습니다. 강성호, 고태국, 김대은, 김재석, 노원우, 박정욱, 박진배, 송진호, 신용준, 이충용, 정의영, 정종문, 최수용, 한상국, 허견, 홍대식, 황태원

Smart Energy Systems

Smart Energy Systems은 일명 스마트 그리드 라고 불리는 현대적 전력시스템의 연구분야 입니다. 전통적인 전력계통 시스템에 정보통신기술과 신소재 기술을 응용하여 신재생 에너지가 계통과 어우러져 운영되는 효율적이고 친환경적인 전기 에너지의 발생, 저장, 송변전등을 연구하는 분야입니다. 태양광, 풍력을 포함하는 신재생 에너지원의 성장과 미래사회의 전기자동차등을 생각할 때 미래사회에 큰 영향을 미치는 유망한 연구분야 입니다.


현대 전력 계통은 수많은 계통 간 연결과 복잡한 전력 전자 설비들의 개입으로 인하여 새로운 형태의 특성을 나타내는데, 이러한 특성을 고려하여 송전망의 효율성과 안정성을 유지해야 합니다. 최근 신재생 발전의 활발한 도입으로 인하여 통계적인 데이터를 반영한 계통 계획 및 운영에 관한 연구가 활발하며, 복잡한 계통을 효율적으로 연구하기 위한 새로운 연구 방법을 모색하고 있습니다.


이를 위해 유/무효 전력 제어, 전류 고조파 제거 및 계통의 안정도 향상을 위한 전력 컨버터 제어에 대한 연구를 진행 중입니다. 특히 MMC(Modular Multilevel Converter)의 경우 원하는 파형으로 전압을 생성하는 능력이 뛰어나며, 고압 설비에 적용이 가능한 장점이 있어 전압형 컨버터의 핵심 기술로 연구되고 있습니다.


관련된 학부 과목으로는 전력시스템, 전력전자, 그리고 전력기기 및 제어 과목들이 있으며, 지능형 에너지 시스템을 연구하는 교수님들은 다음과 같습니다. 박정욱, 신용준, 허견

Intelligent Computing

IT 산업과 우리 사회의 모습은 컴퓨팅 시스템의 향상으로 인해 급격히 변화하고 있습니다. 머신러닝, 자율주행자동차, 사물인터넷, 모바일 및 클라우드 컴퓨팅 등으로 대변되는 4차 산업혁명의 모습은 인텔리전트 컴퓨팅으로 인해 실현 가능한 것이며, 따라서 관련 연구와 개발의 중요성이 더욱 증가하고 있습니다. 컴퓨터구조 및 VLSI는 인텔리전트 컴퓨팅의 핵심을 이루는 연구 분야로 기하급수적으로 증가하는 데이터를 더 효율적으로 처리할 수 있도록 하며, 이로 인해 사회의 변화는 더욱 가속화될 것입니다. 관련 학부과목으로는 디지털논리회로, 데이터구조, 컴퓨터구조, 마이크로프로세서, 오퍼레이팅시스템, 디지털시스템설계, 임베디드시스템 실험 등이 있으며, 인텔리전트 컴퓨팅을 연구하는 교수님들은 다음과 같습니다.


관련 교수님 리스트: 강성호, 김재석, 노원우, 송진호, 정의영


Intelligent Computing
Intelligent Vehicles Intelligent vehicles는 흔히 자율 주행 시스템으로도 불리우며, 기존의 제어, 통신, SoC 및 컴퓨터 공학이 모두 결합된 고도의 융합 연구 주제입니다. 자동차에 탑재된 저전력, 고성능의 임베디드 컴퓨팅 시스템을 Vehicle-to-vehicle (V2V) 또는 서버와의 통신을 통해 주행 정보를 공유함으로써 보다 안전하고 빠르게 제어하는 기술을 연구하는 분야입니다. 관련 학부과목으로는 제어공학, 디지털 제어공학, 통신이론, 디지털 통신, 전자회로, 임베디드 시스템 및 디지털 시스템 설계, 컴퓨터 구조 및 마이크로프로세서가 있습니다. Intelligent Vehicles를 연구하는 교수님들은 다음과 같습니다.
Beyond 5G Mobile Networks & IoT Beyond 5G Mobile Networks & Internet of Things (IoT)는 차세대 모바일 통신 환경 및 시스템 개발에 관한 연구 분야입니다. 미래의 모바일 환경은 클라우드 컴퓨팅 및 네트워크 그리고 정보 수집 센서를 기반으로 한 machine-to-machine connections로 변화해 나갈 것이며, Beyond 5G Mobile Networks & IoT는 low-power, low-latency, massively parallel, reliable, and secure connections에 관한 연구 분야입니다. 관련 학부과목으로는 통신이론, 디지털 통신, 임베디드 시스템 및 디지털 시스템 설계 등이 있습니다. Beyond 5G Mobile Networks & IoT를 연구하는 교수님들은 다음과 같습니다.

Bioelectronics

Bioelectronics 분야에서는 전기전자공학적 기초를 가지고 수행되는 의공학 기술 전반을 다루고 있으며 특히, 소자 및 디바이스 레벨에 중점을 두고 있습니다. 구체적인 연구분야로서는 의료광학 영상 및 광학센서, X선 검출기, 신경 신호 측정 소자, 줄기세포 스패로이드, 이식용 다바이스 등을 연구하고 있습니다. 의료 광학센서 분야에서는 생체 분자 과정을 확인, 시각화 및 정량화하는 데 도움이 되는 광학 이미징 및 감지 기술을 개발합니다. 이러한 응용 프로그램을 해결하기 위해 특히 나노 포토닉스의 중요성을 연구하고 있습니다.


또한, 로컬 증폭 및 측정 된 신호의 멀티플렉싱 판독에 필요한 능동 회로 레벨 전자 장치를 개발하고 있습니다. 이러한 기능은 제조 계획의 확장성과 함께 단일 컨포멀 시스템으로 수 백 만개의 잠재적인 전극 사이트를 수백번 측정 할 수 있습니다. 이러한 기능은 ECoG 또는 ECG와 관련하여 특히 중요합니다. 야심적인 목표는 수십 미크론의 오버 샘플링 된 공간 분해능으로 전체 뇌 표면 또는 심장 표면의 전위를 측정하는 것입니다. 이 작동 모드는 수천만 개의 주소 지정된 전극을 필요로 하며, 각 영역마다 로컬, 채널 별 신호 증폭을 통해 넓은 영역의 장기에서 고해상도로 전기 활동을 매핑할 수 있습니다.


이 외에도, 생체 이식이 가능한 전자 장치를 시연하고 있습니다. 이러한 기술은 일시적인 생체 의학 임플란트처럼 신체에 흡수되거나 환경에서 무해하게 사라지거나, 친환경 전자장치 또는 민감한 군용 하드웨어 용으로 새로운 응용 프로그램을 만들 가능성을 가지고 있습니다.

Medical Engineering

의료공학 (Medical Engineering) 에서는 의료진단의 핵심적인 역할을 수행하고 있는 의료영상에 대한 심층적인 연구에서부터 이를 활용한 로봇수술에 대한 연구를 수행하고 있으며, 또한, 동물행동 모델 기반 로봇 및 메커니즘 연구, 동물 신경 생태학, 동물 인지 시스템 및 바이오 시스템을 연구하고 있고, 심폐소생술을 위한 흉부압박 깊이 측정 장치 등도 폭넓은 영역에서 개발이 진행되고 있습니다.


의료영상분야에서는 새로운 콘트라스트 메커니즘, 빠르고 정확한 이미지 재구성, 컴퓨터 보조 진단 및 엔지니어링 기술을 기반으로 한 많은 임상 애플리케이션과 같은 고급 의료영상 (MRI, CT, X-ray, etc) 기술을 개발하고 있습니다. 전기적 특성 이미징, 금속 아티팩트 보정, 시야각 틸팅 기술이 좋은 예이고 최근에는 획기적인 인공지능 기술을 활용한 연구도 함께 진행하고 있습니다.


최근의 인공 지능 기법을 도입하여 의학에 적용하는 연구도 수행되고 있습니다. 딥러닝 기술을 의료 영상 생성, 분석 및 진단에 적용하고 있고, 또한 생체 신호와 의료 정보를 인공 지능으로 학습하여 인공지능 의료분야를 개척하고 있습니다.


이와 같이 우리 바이오공학 분야에서는 인간, 생물학 및 공학이 상호 작용하는 연구분야로서 평생 연구와 다양한 인류발전을 이룰 수 있는 첨단공학으로 이어질 것이고, 이를 전기전자 공학적인 방법론을 통해 연구해 나갈 것입니다.