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왼쪽부터 성신여대 AI융합학부 강윤경 학생(제1저자), 박찬미 학생(공저자), 김연지 학생(공저자), 고원준 교수(교신저자). |
[대학저널 이선용 기자] 성신여자대학교는 AI융합학부 강윤경 학부생이 제1저자로 제출한 논문이 컴퓨터과학 및 패턴인식 분야 세계 최고 권위 학술대회 중 하나인 ‘ICPR(International Conference on Pattern Recognition) 2026’에 최종 선정됐다고 22일 밝혔다.
1972년 창설된 ICPR은 전 세계 연구자들이 컴퓨터 비전, 기계학습, 의료 영상 분석 등 최신 연구 성과를 발표하는 세계 최고 권위의 국제 학술대회로 이번 성과는 학부 재학생이 세계 최고 수준의 학술대회에 제1저자로 논문을 게재하였다는 점에서 의미가 크다.
이번에 선정된 논문은 'Unsupervised Latent Context Representation of Electroencephalography for Label-Efficient Sleep Apnea Screening(레이블 효율적 수면 무호흡증 진단을 위한 뇌전도 비지도 잠재 맥락 표현)'으로, 성신여대 AI융합학부 강윤경 학생이 제1저자, 박찬미·김연지 학생이 공저자, AI융합학부 고원준 교수가 교신저자로 각각 참여했다.
연구팀은 뇌신호(EEG, 뇌전도)를 활용한 수면 무호흡증 진단의 실용적 한계를 극복하기 위해 단일 채널 뇌신호만으로도 정보 손실을 최소화할 수 있는 비지도 학습 기반 잠재 특성 표현(Latent Context Representation) 기계학습 모델을 설계하고, 뇌신호의 맥락적 특징 추출을 통해 수면 무호흡증 환자의 패턴을 효과적으로 인식하는 진단 프레임 워크를 새롭게 제안함으로써 수면 무호흡증 진단에 있어 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 등 다양한 의공학 분야로의 확장 가능성으로 학계의 주목을 받았다.
한편, 연구팀은 이번 논문 선정과 관련하여 한국연구재단(해석 가능한 위상적 딥러닝 기술 기반 사용자-독립적, 프로토콜-무관한 뇌전도 표현을 통한 정신장애/뇌질환 통합 진단 프레임워크 개발, 연구책임자: 고원준 교수)의 지원을 받아 오는 프랑스 리옹에서 개최되는 ICPR 2026에서 해당 연구 성과를 발표할 예정이다.
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