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IEEE SMC(Systems, Man, and Cybernetics)는 시스템 과학 및 공학, 인간-기계 시스템, 사이버네틱스 분야의 저명한 국제 학술대회다.
강성현 석사과정은 제1저자로 참여한 논문(Achieving Effective Artifact Subspace Reconstruction in EEG Using Real-Time Video-Based Artifact Identification)으로 지난 10월 1일부터 4일까지 미국 하와이 호놀룰루에서 개최된 ‘IEEE SMC 2023’의 ‘두뇌-머신 인터페이스(Brain-Machine Interface, BMI) 시스템 부문’에 참가해 실시간 비전 정보를 활용한 뇌파의 비정상 잡음 식별 및 제거 기술을 제시했다.
GIST AI대학원의 바이오컴퓨팅 연구실은 뇌파 측정 시 실시간 비전 데이터를 통해 뇌파 잡음을 식별하고 이를 제거하는 프레임워크 설계 및 다양한 뇌파 실험을 통해 그 효과를 검증하는 연구를 수행했다.
강성현 석사과정은 “기존 뇌파 잡음 처리 방법론의 한계를 지적하고, 이를 극복하기 위해 실시간 비전 데이터를 활용하여 효과적인 잡음 제거 프레임워크를 제시했다는 점에서 좋은 평가를 받은 것 같다”고 수상 소감을 밝혔다.
지도교수인 전성찬 교수는 “뇌 활동의 빠른 변화를 측정하는 뇌파 기술은 사람의 인지/감정 정보를 파악해 다양한 응용 연구에 활용되고 있다”며 “특히 임상에서 수면, 우울증, 뇌전증 등 질환 진단에 활용되고 있어 그 연구의 중요성이 더욱 커지고 있다”고 말했다.
또한 “뇌파 활용의 가장 큰 어려움은 신호보다 큰 잡음 문제에 있는데 비전 정보를 활용해 잡음 제거 기술을 제안한 이번 연구 성과는 매우 큰 영향력과 응용성이 있을 것으로 기대된다”고 덧붙였다.
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