이현규
이현규
소속
인하대학교 (의예과)
AI요약
인하대학교 의예과 이현규 조교수님의 주요 연구 및 특허 정보를 요약하였습니다. 이현규 조교수님은 다공성 구조 및 일반 전자현미경 영상의 입자 분할 방법에 대한 핵심 특허를 보유하고 계십니다. 특히, 영상 내 입자의 경계선 추정, 레이캐스팅 기반 샘플링, 원형도 추정을 통한 최적의 입자 선택 및 보정 기술을 개발하여 나노 구조 및 미세 입자 분석 분야에 기여하고 있습니다. 본 요약은 이현규 조교수님의 전문성과 연구 성과를 한눈에 파악하는 데 도움을 드립니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 이현규 |
| 직책 | 조교수 |
| 이메일 | 221013@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 의예과 |
| 사무실 번호 | 0328608194 |
| 연구실 | Medical AI Lab. |
| 연구실 홈페이지 | https://hglee6.wixsite.com/inha-mai |
| 홈페이지 | https://hglee6.wixsite.com/inha-mai/members |
| 소속 | 인하대학교 |
경력정보
| 회사명 | 인간중심컴퓨팅연구소 |
| 재직기간 | 2017.03.01 ~ 2017.12.31 |
| 담당업무 | 박사 후 연구 수행 |
| 회사명 | LG전자 소재/생산기술원 |
| 재직기간 | 2018.02.01 ~ 2018.12.31 |
| 담당업무 | 선임연구원으로서 컴퓨터 비전 및 머신러닝 관련 연구 개발 참여 |
| 회사명 | 두에이아이(주) |
| 재직기간 | 2019.01.01 ~ 2021.02.28 |
| 담당업무 | 연구소장으로서 인공지능 기반 솔루션 연구 개발 총괄 및 리더십 발휘 |
| 회사명 | 인하대학교 |
| 재직기간 | 2021.03.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 의예과 조교수로서 인공지능을 활용한 의료현장 문제 해결 연구 및 컴퓨터 비전 기반 의료 영상 분석 연구 수행. 학부생 대상 <의학연구2>, 대학원생 대상 <인공지능개론> 강의. |
중요 키워드
#의료데이터#머신러닝#인공지능#의료AI#산학협력#영상분할#알고리즘개발#폐렴중증도분석#컴퓨터비전#특허#의료영상분석#생산기술#현미경영상#세포분할
연구 분야
| 연구 1 | 의료 영상 분석 및 진단 인공지능 |
| 내용 | 본 연구실은 컴퓨터 비전 및 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 의료 영상 데이터로부터 질병을 진단하고 분석하는 인공지능 연구를 수행하고 있습니다. 특히 X선, 초음파, 현미경 영상과 같은 의료 영상 데이터의 영상 분할, 객체 검출, 이상 병변 분류 및 정량적 평가 기술 개발에 주력하고 있습니다. 다공성 구조의 전자현미경 영상 및 일반 전자현미경 영상의 입자 분할 방법에 대한 특허 기술을 보유하고 있으며, 이는 나노 구조 및 미세 입자 분석에 활용됩니다. 이러한 연구는 폐렴 중증도 분석, 척추추간공확장술 인공지능 기반 내비게이션, 초음파 의료기기 및 방사선 영상 품질 평가 요소기술 개발과 같은 실제 의료 현장 문제 해결에 기여하고 있습니다. 저희 연구실은 고도화된 영상 처리 알고리즘을 통해 의료 진단의 정확성과 효율성을 높이고, 궁극적으로는 환자 맞춤형 치료 계획 수립에 필요한 핵심 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다. 최신 딥러닝 아키텍처와 전이 학습 기법을 활용하여 데이터의 특성을 최대한 반영하고, 임상적 유의미성을 갖는 결과 도출에 집중하고 있습니다. |
| 연구 2 | 임상 데이터 기반 질병 예측 및 맞춤형 의료 인공지능 |
| 내용 | 저희 연구실은 방대한 임상 데이터를 활용하여 질병의 발생 위험을 예측하고, 환자 맞춤형 진단 및 치료 전략을 제시하는 인공지능 모델 개발에 집중하고 있습니다. 전자의무기록(EMR), 생체 신호, 유전체 정보 등 다양한 형태의 임상 데이터를 통합 분석하여, 머신러닝 및 딥러닝 기반의 예측 알고리즘을 설계하고 있습니다. 특히 항생제 감수성/내성 예측, 요로 감염 환자의 시프로플록사신 내성 예측, 폐쇄성 관상동맥 질환 및 자궁내막암의 예후 예측 등 다양한 질환의 임상적 예측 모델을 성공적으로 개발해왔습니다. 본 연구는 질병의 조기 진단 및 예방, 그리고 개인의 특성을 고려한 최적의 치료법 선택을 지원함으로써 정밀 의료의 실현에 기여하고 있습니다. 데이터의 불균형 문제 해결, 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법 적용을 통해 모델의 신뢰성과 임상 적용 가능성을 높이는 데 주력하며, 의료 전문가들이 AI의 예측 결과를 효과적으로 활용할 수 있도록 돕습니다. 산학협력을 통해 실제 의료기관의 니즈를 반영한 실용적인 솔루션을 구축하고 있습니다. |
| 연구 3 | 인공지능 기반 의료 시스템 및 솔루션 개발 |
| 내용 | 본 연구실은 개발된 인공지능 모델을 실제 의료 환경에 적용 가능한 시스템 및 솔루션으로 구현하는 데 중점을 둡니다. 단순한 모델 개발을 넘어, 고성능 컴퓨팅 환경에서 대용량 의료 데이터를 효율적으로 처리하고, 실시간으로 분석 결과를 제공할 수 있는 통합 플랫폼 구축을 목표로 합니다. 면역원성 세포 사멸 유도제 고속 스크리닝 시스템, 딥러닝 기반 초음파 장비 품질 평가 시스템과 같은 연구를 통해 의료 기기의 품질 관리 및 신약 개발 프로세스 혁신에 기여하고 있습니다. 또한, 인공지능 기반 금연상담전화 상담 서비스 운영과 같은 프로젝트를 통해 의료 서비스 전달 체계의 효율성을 증대하고 공중 보건 증진에 기여하는 솔루션을 개발하고 있습니다. 연구소장으로서 인공지능 기반 솔루션 연구 개발을 총괄했던 경험을 바탕으로, 기획부터 개발, 배포, 유지보수까지 전 과정에 걸친 실용적인 접근 방식을 적용합니다. 이러한 노력은 인공지능 기술이 의료 현장에서 직면하는 실제 문제들을 해결하고, 더 나아가 새로운 의료 패러다임을 제시하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. |
학력
| 학력 사항 | 인하대학교 컴퓨터정보공학 학사 (2010) 인하대학교 컴퓨터정보공학 박사 (2017) |
보유 기술 로딩 중...
