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건양대학교 의공학과 태기식 교수는 인공지능, 딥러닝, 가상/증강현실, 생체역학 기술을 융합하여 의료 및 재활 분야의 난제 해결에 기여하고 있습니다. 특히 뇌-컴퓨터 인터페이스 기반 보행 인식 및 재활 훈련 시스템, AI 기반 골절 진단 및 스마트 의족 개발 등 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 웨어러블 전기치료기기, 마사지 로봇, 맞춤형 침구류 추천 시스템 등 다양한 의료기기 개발을 통해 환자 삶의 질 향상과 건강 증진에 실질적인 도움을 제공합니다. 태기식 교수의 융합 연구는 미래 의공학 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 태기식 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | tae@konyang.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 의공학부 |
| 사무실 번호 | 0426008518 |
| 연구실 | Office 메디컬캠퍼스 죽헌정보관 975호 |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | https://www.konyang.ac.kr/prog/profsrSearch/faculty/sub01_01/buseo/view.do?insa_no=MTA3MTA3&buseo_cd=30498100&searchCondition=buseo_cd&searchKeyword=30498100&pageIndex=1 |
| 소속 | 건양대학교 |
| 연구 1 | 인공지능 기반 의료 진단 및 스마트 재활 시스템 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 활용하여 의료 진단 및 재활 분야의 혁신적인 시스템 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 이용한 뇌파 기반 보행 인식 및 예측 분류 모델을 개발하여 신경학적 손상 환자의 재활을 돕고 있습니다. 또한, 흉부 X-ray 영상을 이용한 척추측만증 스크리닝을 위한 딥러닝 모델 평가, 가상 영상을 활용한 인공지능 기반 골절 진단 및 최적 수술 방법 시뮬레이션 연구를 통해 정밀 진단을 가능하게 합니다. 동서양 얼굴 데이터를 활용한 딥러닝 기반 안면신경마비 예측 정확도 연구는 진단 보조의 새로운 가능성을 제시합니다. 이외에도 보행역학데이터를 활용한 하지 의지 실시간 제어를 위한 딥러닝 모델 구조 연구 및 인공지능 기반 스마트 의족 개발을 통해 환자 맞춤형 정밀 의료를 구현합니다. 이러한 연구는 AI 기술을 의료 현장에 직접 적용하여 진단의 정확도를 높이고, 환자 개개인에게 최적화된 재활 솔루션을 제공함으로써 의료 서비스의 질을 향상시키는 데 기여합니다. 연구실은 데이터 기반의 분석과 예측을 통해 의료 패러다임 변화를 선도하고 있습니다. |
| 연구 2 | 가상·증강현실 융합형 재활 훈련 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 기술을 재활 의학 분야에 접목하여 환자의 참여도와 재활 효과를 극대화하는 융합형 훈련 시스템을 개발하고 있습니다. 립모션 센서를 활용한 합성곱신경망 기반 손동작 인식 증강현실 인지 재활 훈련 시스템을 통해 상지 기능 회복을 지원하며, 신경계 및 근골격계 환자를 위한 증강현실 기반 거울 운동 시스템은 뇌파 분석을 통해 거울 신경 활성도를 증진시키는 효과를 입증했습니다. 치매 예방 및 경도 인지장애 재활 훈련을 위한 모션 센서 및 카메라 기반 증강현실 시스템은 몰입도 높은 인지 재활 환경을 제공합니다. 보행 분석이 가능한 가상현실 원격 보행 재활 훈련 시스템과 다중 감각을 활용한 보행 훈련 시스템은 환자들이 다양한 환경에서 체계적인 보행 재활을 수행할 수 있도록 돕습니다. 접이식 프레임을 이용한 기능적 재활운동장치에도 VR/AR 감각 피드백을 적용하여 운동 효과를 높였습니다. 이러한 연구는 단순히 운동 기능을 회복하는 것을 넘어, 환자들이 흥미를 가지고 능동적으로 재활에 참여할 수 있는 새로운 치료 패러다임을 제시하며 삶의 질 향상에 기여합니다. |
| 연구 3 | 생체역학 및 의공학 기반 의료기기 개발 |
| 내용 | 본 연구실은 생체역학적 분석과 의공학 기술을 기반으로 진단, 치료, 재활을 위한 다양한 의료기기를 개발하고 있습니다. 쇄골관절 골절 수술용 Hook plate의 생체역학적 분석 및 비교 연구를 통해 한국인에게 최적화된 플레이트 형상을 제시하며, 골절 근위 상완골 고정 플레이트의 나사 각도 최적화 연구로 정형외과 수술의 정확성과 안정성을 높이고 있습니다. 웨어러블 전기치료기기 개발을 통해 운동 통증 완화에 기여하고 있으며, 마사지 로봇의 통증, 근긴장도, 관절가동범위, 체열 변화에 미치는 효과를 연구하여 환자 치료에 활용합니다. 또한, 보행단계 분석 및 예측 제어가 가능한 인공지능 기반 스마트 의족 시스템과 수동 및 능동 겸용 다방향 발목 재활 훈련기기 개발은 환자 맞춤형 재활 보조 기기의 새로운 기준을 제시합니다. 연속 초음파 영상에서의 바늘 검출을 위한 딥러닝 모델 개발은 영상 기반 의료 처치의 정확성을 향상시킵니다. 이러한 의공학적 접근은 실제 임상 현장에서 요구되는 기술적 난제를 해결하고, 환자의 불편을 경감시키며 더욱 효과적인 치료 및 재활 환경을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. |
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