구성원
가. 사업단 비전 및 목표
■ 사업단 비전
ICT 융합 기반 스마트 헬스케어 신산업 선도 및 대형과제 수주
■ 사업단 목표
o 대형 과제 수주
- 스마트 헬스케어 관련 대형 R&D 과제 수주
o 네트워크 구축
- 전문성과 적절성을 기반으로 산 학 연 관 협력네트워크 구축
- 헬스케어산업과 ICT 융합을 위한 교류회, 워크숍, 간담회 개최를 통한 산업간 융합기반 조성 및 협력체계 구축
o 전문가 협의체 구성
- 의료기기 및 헬스케어산업과 ICT융합의 인식확산
- 의료기기 및 헬스케어업체와 ICT공급업체 융합을 위한 컨설팅, 기술지도, 애로해결 지원
o 기술이전 및 창업 지원
- 의료기기 및 헬스케어 관련 업체에 기술이전 및 사업화/창업 지원
나. 국내외 연구 동향
■ 국내 헬스케어 ICT융합 산업현황 및 높은 발전 가능성
o BT․IT 융합과 확대, 예방과 관리 중심으로 전한된 의료 패러다임에 힘입어, 경쟁이 치열한 모바일 시장에서 개인 맞춤형 “헬스케어산업”은 급격하게 부상 중임
o 헬스케어산업은 웨어러블 헬스케어 디바이스와 같은 하드웨어, 헬스케어앱 등 소프트웨어와 헬스케어 정보 전달을 위한 통신 및 데이터 플랫폼, 그리고 이와 연계된 의료서비스를 모두 포괄하며 대상시장에 따라 매우 다양한 형태로 개발될 것으로 예상
o 스마트폰 사용자수가 증가하고 사물인터넷이 급속히 발달하는 환경에서 고령화시대의 건강관리 수요가 함께 급증하면서 웨어러블 헬스케어 다비이스 시장은 크게 성장할 것임
o 웨어러블 헬스케어 디바이스는 전체 웨어러블 디바이스 시장의 절반 이상으로 추계되며, 시장규모는 2013년 5억 달러에서 2017년 55억 달러까지 급증할 것으로 전망
o 2017년 1억 6,950만개의 웨어러블 기기가 전세계적으로 판매되고, 헬스케어 관련기기는 이 중 50%를 차지할 것으로 전망
o 이렇듯 의료와 ICT분야가 융합된 스마트헬스케어산업의 확대를 통해 국가 의료비용 절감 및 국민의 의료서비스 선택권 확대와 더불어 다양한 스마트 헬스케어산업의 발전으로 성과 창출 충분히 가능할 것으로 예측
<현재 국내 스마트 헬스케어 생태계, 출처: 한국산업연구원>
■ 국내 헬스케어 ICT융합 관련 정부의 정책적 노력 증대
o 스마트 헬스케어 산업은 시장 성장기에 접어들고 있지만, 아직 국내에서는 원격진료, 건강정보 교류 활용 등 최근 디지털 헬스케어 확산을 위한 의료계 이슈들이 규제의 틀 안에 묶여 있음
o 정부는 스마트 헬스케어 산업 규제 완화에 따른 편익과 비용을 검토하여 디지털 헬스케어 산업 활성화를 위한 합리적 의사결정을 위한 노력을 기울이고 있음
- [식약처] ‘스마트 헬스케어 융복합 전문가 위원회’ 구성을 통해 헬스케어 IoT와 3D 프린팅 기술 표준 대응 및 표준 조화(KS) 활동을 진행하고 있음(2017년 1월)
- [복지부] 2018년 R&D 예산에서 바이오신산업 육성에 5,764억, 만성질환 예방 등에 877억 원을 편성하였고, 치매 극복 연구 및 ICT 융합 돌봄 서비스 등을 편성하였으며(2017년 6월), 9대 국가전략 프로젝트(2016)의 하나로 정밀의료 기술개발 계획을 추진하고 있음
- [과학기술정보통신부] 제3차 생명공학육성기본계획(2017~2026)을 수립하여, 헬스케어 산업과 바이오 연구 산업을 융합형 신산업으로 육성하고 의료 빅데이터 규제 개선과 표준화로 건강정보와 ICT를 융합한 신의료서비스 기반 마련 및 비즈니스 모델 개발 등의 사업화와 현장 실증사업 지원을 발표하였음
- [4차산업혁명위] 헬스케어 산·학·연 전문가 및 관계부처로 구성된 ‘헬스케어 특별위원회’를 출범하였음(2018년 2월)
다. 연구․교육의 필요성
■ 헬스케어 산업 발전을 위한 ICT의 역할 증대
o 헬스케어 산업의 특징은 각 제품 및 서비스 유형에 따라 매우 다양하고 복합적인 기술개발이 요구된다는 것, 기기 및 시스템 산업은 전자공학·기계공학·물리학·화학 등 ICT 기술과 의학·생리학 등 의학 기술이 복합돼 구현되고 질병의 다양성과 개인의 특성 차이에 맞춰 제품이 제작되므로 소량 전문 제품 위주의 생산이 상대적으로 높은 비중을 차지하는 산업임
o ICT 기술을 기반에 둔 스마트 헬스케어는 의료비 절감과 사회경제적 비용 감소라는 경제·산업적 파급효과 뿐만 아니라 공공의료서비스와 예방관리 보건, 의료서비스 질 제고 등 사회·정책적 효과를 기대할 수 있는 효과적 대안으로 새롭게 주목받고 있음
o 의료계의 ICT에 대한 수요 증가로 ICT를 활용한 의료 융합 시장은 핵심 비즈니스로 부상하면서 큰 성장이 이룰 것으로 예상되며, 특히 한국의 고령화 속도는 세계에서 유래를 찾기 힘든 정도로 급속하게진행 중이어서 노인의료비가 폭발적으로 증가하여 건강보험 재정에 감당하지 못할 부담을 지울 것이라는 우려 대두
■ 헬스케어 산업 ICT융합의 필요성
o 스마트 헬스케어는 통신, 제조업(의료기기, 단말기, 가전 등), 의료업, 서비스업 등이 연계된 융합산업으로 새로운 시장을 창출할 것으로 예상
o 그 동안 헬스케어는 질병이나 질환을 치료하는 의료서비스 중심이었지만, 이제는 건강한 삶을 이루기 위한 Wellness까지 그 의미가 확대되면서 산업의 범위가 넓어짐
o 세계적으로 헬스케어산업과 ICT 융합을 통한 시간・장소의 제약 없이 개인별 건강상태를 모니터링・관리를 할 수 있는 모바일 서비스들이 지속적으로 개발되고 있으며, 국내에서도 이러한 서비스에 대한 요구가 증가되고 있는 실정
o 스마트 헬스케어산업의 핵심은 그 동안 의료기관에서 의료진을 통해서만 가능했던 개인의 건강관련 정보의 측정과 진단, 관리를 의료정보교류 기술 개발과 ICT기술 융합을 통해 각 개인이 속한 장소에서 실시간 수행하게 됨으로써 질병의 사전진단과 예방, 관리에 있어서 더 낮은 비용으로 더 질 높은 서비스를 제공할 수 있다는 것이 중요함
o 이러한 의료서비스 제공을 위해 의료와 복지, 안전 등이 복합화 되고 스마트 기기의 보급․확산을 통해 개인이 스스로 자신의 운동량이나 식사한 칼로리, 스포츠 활동기록 등을 관리 할 수 있는 웨어러블 컴퓨팅 기기들과 모바일 기기들이 헬스케어 도구로 활용 되기 시작하면서 스마트 헬스케어산업이 부상되고 있음
o 보건복지부에서도 만성질환자 원격모니터링 사업 등 보험수가를 낮출 수 있는 시범사업들이 진행되고 있으며 스마트 헬스케어산업 확대를 위한 의료+SW+ICT 융합기술개발 사업모델의 발굴 및 스타트업 창업자 양성 등 스마트 헬스케어 시장 확대 위한 기반 조성을 위한 노력을 기울이고 있음
o 헬스케어와 ICT 융합을 통한 스마트 헬스케어산업의 진흥을 위해 기존 의료기기 산업분야와 ICT・SW 기술개발의 중견・중소기업 및 스타트업 기업들이 스마트 헬스케어 산업 발전에 참여할 수 있도록 헬스케어산업생태계 조성 및 헬스케어 산업 육성을 지원할 수 있는「스마트 헬스케어 사업단」구축이 절실히 요구됨
라. 파급효과
◦ 의료기기 및 헬스케어산업과 ICT융합산업 정책, 제도 및 기술개발 지원을 보다 체계화하여 ICT 융합산업 신시장 창출과 개도국에 비교 우위를 점하지 못하는 샌드위치업군의 체질개선을 통한 고도화 도모
◦ R&D 프로그램, 비즈니스교류 지원으로 융합기술 사업화 프로그램을 통한 헬스케어 부문의 생산 유발 효과 및 후방연쇄효과 향상에 기여
◦ 헬스케어산업의 신산업 창출 지원을 통한 경제 사회분야에서 새로운 창조적 가치, 산업육성으로 생산 유발 파급효과 확대에 기여
◦ 헬스케어와 ICT융합산업 활성화를 통한 SW중심 사회의 중요성에 대한 인식 확대, ‘융합’의 고부가가치 선도를 통한 융합형 제도 문화 산업구조의 조기 구축
가. 연구주제: 인공지능 기반 스마트 헬스케어
□ 연구주제 소개
클라우딩 기술을 통한 빅데이터 수집과 분석이 용이해지고 컴퓨터 처리속도와 성능향상으로 인공지능 발전이 가속화되고 있다. 이러한 인공지능 기술의 발전은 헬스케어 산업에 적용되어 새로운 가치를 창출할 것으로 전망된다.
인공지능 기술의 발전을 통해 미래 헬스케어 서비스는 방대한 양의 유전자 정보를 스스로 분석하고 학습하여질환 발현시기를 예측하거나, 개인 맞춤형 진단 및 생활습관 정보 제공을 통해 질병 발현 예방에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 진료 시에는 의사와 환자 간의 대화가 음성인식 시스템을 통해 자동으로 컴퓨터에 입력되고, 저장된 의료차트 및 의학정보 빅데이터를 통해 질병 진단정보를 제공하거나, 컴퓨터 스스로가 환자의 의료 영상 이미지를 분석하고 학습하여 암과 같은 질환에 대한 진단정보를 제공해 의사의 진단을 도울 수 있다. 또한 개인 맞춤형 데이터를 통해 개인별 약물의 부작용을 미리 예측하여 처방에 도움을 주는 등 좀 더 빠르고 정확하게 환자를 치료할 수도 있게 된다.
인공지능 기술이 탑재된 수술로봇은 수술 중에 실시간으로 영상 을 분석하고 학습하여 수술 집도 중인 의사에게 가이드라인을 제시할 수도 있다. 나아가 인공지능 기술이 탑재된 웨어러블 스마트 수트를 입은 사람의 심박동 수를 실시간으로 감지하고, 이상 징후 발견 시 의사와의 원격진료를 통해 빠른 진단과 처방을 내려 실시간 심장병 치료를 가능하게 할 수도 있으며, 웨어러블 스마트 기기가 개개인의 건강상태를 실시간으로 체크하고 의료비용이 저렴한 병원으로 환자를 안내할 수도 있다. 또한 의학생물학 관련 빅데이터를 통해 신약 분자모양을 모델링하거나, 예상되는 결과를 예측하여 임상 실험을 설계하고 신약개발의 주기를 단축시켜 신약개발 비용을 절감시킬 수도 있다. 이와 같이 인공지능 기술의 발달은 헬스케어 산업에 새로운 서비스를 창출할 것으로 전망된다.
□ 국내외 주요 추진 동향
전 세계적으로 인공지능 산업은 미국이 주도적으로 이끌고 있다. 인공지능 헬스케어분야 역시 미국의 대기업 IBM, 구글, 애플 등이 두드러지게 활약하고 있으며, 도전적인 스타트업 기업들이 이를 뒷받침하고 있다. 2015년 Frost&Sullivan 보고서에 따르면 인공지능관련 헬스케어 시장 점유율은 IBM이 45%로 가장 높다고 전망했다. IBM 왓슨(Watson)은 헬스케어 분야의 데이터 분석력을 보강하고자 유망한 스타트업 기업을 차례로 인수했다. 헬스관련 데이터를 보관하는 클라우드 소프트웨어 개발업체 Phytel과 Explory를 인수하였으며, 의료영상을 저장하고 분석시스템을 판매하는 Merge를 인수하면서 X-ray, CT, MRI 등 300억 개의 의료이미지를 보유하게 되었을 뿐 아니라 Merge와 협력관계를 맺었던 7,500개의 병원과의 관계도 고스란히 가져갔다.
또한 헬스케어 데이터 분석·관리 업체인 Truven을 인수하면서 병원, 생명공학의사, 정부기관 등의 8,500개의 헬스케어 시스템에 접근이 가능해졌다. 이와 같이 IBM은 자체 기술개발과다양한 스타트업 기업에 대한 인수 합병을 통해 의료분야의 선도적인 위치를 점유했다. 특히 왓슨은 빅데이터와 딥러닝 기술을 이용해 암 진단 시장을 개척하고 있으며, 2013년부터 폐암진단 및 치료결정에 왓슨을 참여시키는 등 의료지원서비스 테스트를 시작했다. 또한 메모리얼슬론케터링 암센터의 연구결과 전문의와 왓슨 진단 일치 비율이 대장암 98%, 직장암 96%, 자궁경부암 100%로 매우 높았으며, 이는 2014년 미국 종양학회에 발표된 바 있다.
구글의 모기업 알파벳(Alphabet)은 베릴리(Verily)라는 이름의 자회사를 통해 인공지능을 활용한 헬스케어 개발에 집중하고 있다. 질병의 원인을 밝히고 맞춤형 치료를 실현하기 위해 유전자, 생활습관 그리고 질병에 관한 방대한 양의 데이터를 스스로 수집, 분석하고 인지·학습·추론의 과정을 거쳐 ‘유전자-생활습관-질병’ 간의 관계를 연구하고 있으며, 혈당 자동측정렌즈 개발을 통해 실시간으로 혈당정보를 수집하고 인공지능을 활용해 원격으로 혈당관리 방법과 치료법을 제공할 수 있는 소프트웨어를 개발 중이다. 또한 존슨앤존슨과 함께 인공지능 기술이 적용된 수술로봇을 개발하여 수술 중인 의사에게 수술부위 및 방법에 대한 도움을 제공할 예정이며, 안드로이드 기반 스마트폰을 채널로 활용하여 구글피트(Google Fit)에 인공지능기술을 접목해 실시간 건강관리 서비스를 확대할 예정이다.
애플은 최근 환자, 가족, 간병인, 의사, 간호사가 치료계획을 공유하고 복약 상황 등을 모니터링해 환자의 치료를 효과적으로 도울 수있는 소프트웨어 ‘케어킷(CareKit)’을 개발했다. 캐어킷을 통해서는 정해진 시간에 약을 복용했는지, 의사의 지시에 맞게 식단을 관리하는지 등을 실시간으로 공유할 수 있다. 또한 환자의 상태가 애플워치, 아이폰 등에 내장된 센서를 통해 측정되고 치료 진행 상황을 시각화하여 보여주므로, 의사는 이러한 데이터를 바탕으로 원격진료 혹은 대면진료를 선택하여 환자를 치료할 수 있다. 이와 같이 애플은 아이폰, 아이패드, 애플워치 등 다양한 스마트 기기 채널을 보유하였으며, 이를 통해 축적된 건강정보와 인공지능 기술이 접목된다면, 향후 일반인들에게 다양하고 획기적인 헬스케어 서비스를 보급할 수 있는 역량이 가장 큰 회사로 자리매김할 것이다.
유망 스타트업 기업으로는 특정 질병에 효과를 보이는 약물을 화학물질 구조정보 데이터를 바탕으로 인공지능을 통해 신약 후보물질을 예측하거나, 의료이미지를 통해 임상 사례를 분석하고 치료계획을 도출하는 시스템을 개발 중인 Metamind, 유전체 데이터를 클라우드에 저장하여 분석하는 서비스를 개발 중인 Hindsait 등이 있다.
세계 인공지능 산업의 발전과 함께 한국 인공지능 헬스케어 관련 스타트업 기업도 활발히 활동하고 있다. 뷰노(Vuno)코리아는 의료분야에 적용 가능한 딥러닝 알고리즘을 개발했으며, 이러한 인공지능 기술을 X-ray, CT, MRI 및 생체신호의 분석에 적용하여 폐질환, 심혈관질환, 뇌동맥류 및 골 연령 진단보조에 활용하고 있으며 상용제품을 개발 중에 있다. 루닛(Lunit)은 딥러닝 알고리즘 기반 스타트업 기업으로 흉부 X-ray와 유방촬영술(Mammography) 영상을 감별 진단하여 육안으로 판독하기 어려운 부분의 종양의 위치, 크기, 종양내 변형된 세포 및 특이조직을 검출하고자 한다. 스탠다임(Standigm)은 인공지능기반 시스템생물학 전문 스타트업 기업으로 신약개발에 활용할 수 있는 머신러닝 기술을 개발 중에 있다. 이 기술은 대규모 의학생물학 정보를 통해 약물의 효과를 예측하는 모델링기술이며, 향후 제약뿐 아니라 기능성 화장품 분야도 진출할 예정이다. 디오텍(Diotrk)은 딥러닝 기술과 음성인식기술을 활용하여 의사의 진료를 돕는 ‘디오보이스 메디컬’ 기술을 개발 중이다. 이것은 진료 시 의사와 환자가 나눈 대화음성을 텍스트로 전환하는 의료데이터 녹취 솔루션으로 자동으로 의료 차트를 만드는 지능형 의료녹취 시스템 개발을 세브란스 병원과 함께 개발 중이다.
인공지능기술은 다양한 산업분야에 적용가능하며, 헬스케어 분야에 적용될 때 새로운 가치와 서비스가 창출될 가능성이 매우 크다. 따라서 현재 시장은 미미하지만 미래 잠재 시장의 급격한 증가가 예상된다. Marketsandmarkets(2016) 보고서에 따르면, 2015년 인공지능 헬스케어 세계 시장규모는 71.3백만 달러에서 2020년 754.7백만 달러로 크게 성장할 것으로 예상된다. 특히 헬스케어 산업은 전체 인공지능 시장의 다양한 응용분야들 중 연평균성장률(CAGR)이가장 높은 60.3%로 전망된다. 인공지능 헬스케어 국내 시장 규모는 2015년 17.9억 원에서 2020년 256.4억 원으로, 세계 인공지능 헬스
케어 시장의 CAGR보다 높은 70.4% 의 성장률을 보이며 빠르게 성장할 것으로 전망된다.
2015년 미국 대기업들의 적극적인 투자와활발한 활약으로 북아메리카 지역이 22백만 달러로 가장 크고, 그 다음이 유럽(19백만 달러), 아시아태평양(13백만 달러)의 순서다. 그러나 최근 중국과 일본 정부의 인공지능 기술관련 적극적인 투자에 힘입어 아시아 시장 성장률이 다른 지역에 비해 약 70%로 가장 큰 성장률을 보일 것으로 전망되며, 2020년에는 아시아태평양 지역의 시장규모가 유럽을 뛰어 넘을 것으로 예상된다.
인공지능기반 헬스케어 기술별 시장 규모는 딥러닝을 포함한 기계학습 시장이 가장 크며, 2015년 헬스케어 산업의 인공지능 기술 중 약 69.3%의 점유율을 보이고 있다. 머신러닝 다음으로 자연어처리(16.5%)와 이미지인식(13.3%) 분야가 그 뒤를 잇고 있으며, 가장 시장 규모가 작게 추정된 분야는 음성인식(0.9%) 분야이다. 인공지능 헬스케어 기술별 세계 시장 규모는 2020년까지 약 60%의 CAGR을 보일 것으로 전망되며 자연어 처리 분야는 57%의 CAGR을 보일 것으로 전망된다.
□ 선정사유
기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 자연어처리(Natural Language Processing), 영상인식(Image Recognition), 음성인식(Speech Recognition) 등의 인공지능 기술이 더해지면 새로운 의료서비스 가치가 창출될 것이고, 미래의 효율적이고 혁신적인 의료서비스산업이 현실화되는 것은 시간문제일 것이다. 특히 전 세계적으로 고령화에 따른 의료비 부담 증가로 보다 신속하고 저렴한 의료 서비스가 요구되기 때문에 의료분야의 인공지능기술 도입은 필수적인 것이 될 것으로 판단된다.
□ 국내외 타 연구집단과의 차별성 및 우월성
다양한 스마트기기의 발전과 보급에 따라 개인의 생활 패턴 및 상태 정보 수집이 수월해졌으며, 디지털 의료기기의 보급과 전산 시스템 발달에 따른 의료정보 및 의료차트 디지털화는 의료 데이터의 폭증을 불러왔다. 세계는 지금 헬스케어 분야의 빅데이터를 제대로 활용하기 위한 인공지능 기술들의 개발을 통해 새로운 헬스케어 서비스 창출을 시도하고 있으며, 국내 역시 이러한 흐름에 발맞추어 나갈 수 있도록 국내 인공지능 관련 헬스케어 산업을 활성화하고자 정부의 적극적인 지원이 이루어지고 있다.
기계학습, 딥러닝 알고리즘의 개발, 의료용어 자연어 처리, 영상인식 및 음성인식 등의 ICT 기반 기술은 국내 타 연구집단과 비교할 때, 본교가 현재 경쟁력을 확보하고 있으며 향후 도전적인 기술개발을 통해 선도적 위치로 도약할 수 있는 잠재력있는 분야라고 판단된다.
가. 수주전략 및 체계
■ 정부의 연구과제 정책 동향 파악
■ 과제 전담기관 상황 분석 기반 전략 수립
■ 사업의 효율성과 사업 타당성에 대한 비중 강화 인지
■ 충실한 사업계획서 작성
나. 대형 과제 수주 기대효과
◦ 스마트 헬스케어 관련 분야 교수 연구 경쟁력 확보
◦ 본교 및 ICT 분야 대외 인지도 향상을 통한 대형과제 수주를 위한 선순환 기여
◦ 우수 인재 확보 및 인력 양성
◦ 교수간 연구 교류 확대 및 시너지 창출
다. 연도별 수주계획
- 사업단 향후 3년간 대형 연구 과제 수주 계획
| (단위 : 건, 백만원) | ||||||||
| 항 목 | 향후 3년간 실적 | 평 균 | ||||||
| 2021년 | 2022년 | 2023 년 | ||||||
| 건수 | 액수 | 건수 | 액수 | 건수 | 액수 | 건수 | 액수 | |
| 정부 연구과제
수주 총액 |
1 | 300 | 1 | 500 | 1 | 700 | 1 | 500 |
| 참여교수 1인당
정부 연구과제 수주 ※참여교수수( 6명) |
2 | 150 | 2 | 200 | 3 | 250 | 2 | 200 |
가. 사업단장 인적사항
| 성 명 | 국 문 | 신 현 출 | 생년월일 | 1975.01.20 |
| 영 문 | Shin, Hyun-chool | |||
| 직 장 | 기관명 | 숭실대학교 | 전 화 | 02-828-7165 |
| 부 서 | 전자정보공학부 | F A X | - | |
| 직 위 | 정교수 | 휴대전화 | 010-4533-3727 | |
| 주 소 | 숭실대학교 형남공학관 1210호 | shinhc@ssu.ac.kr | ||
| 자 택 | 주 소 | 서울시 동작구 상도동 래미안상도 2차아파트 202동 406호 | 전 화 | 010-4533-3727 |
1) 학력
| 연 도 | 학교명 | 전 공 | 학 위 | 지도교수 |
| 1997.2 | 포항공과대학교 | 전자공학 | 학사 | 박홍준 |
| 1999.2 | 포항공과대학교 | 전자공학 | 석사 | 송우진 |
| 2004.2 | 포항공과대학교 | 전자공학 | 박사 | 송우진 |
2) 경력
| 연 도 | 기 관 명 | 직 위 | 비 고 |
| 2004.9~2007.2 | Johns Hoplins Univ. | Post-Doc. | |
| 2007.3~ | 숭실대학교 | 조교수, 부교수, 교수 | |
3) 수상경력
| 연 도 | 수 상 명 | 수 상 내 용 |
| 2016 | 국가연구개발 우수성과 100선 선정 | |
4) 특허/프로그램 출원 ․ 등록실적
| 번호 | 특허/프로그램명 | 국가명 | 등록일 | 등록순번 /
등록자수 |
비 고 |
| 1 | 근전도 신호를 이용한 동작 추론 장치 및 그 방법 | 대한민국 | 2019.12.03 | 10-2018-0036054/2 | |
| 2 | 표면 근전도 신호를 이용한 손 동작 변화 판단 장치 및 그 방법 | 대한민국 | 2019.12.17 | 10-2018-0018464/3 | |
| 3 | 손동작 인식기반 디스플레이 콘텐츠 제어용 웨어러블 디바이스 | 대한민국 | 2018.11.07 | 10-2018-0053167/3 | |
| 4 | 레이더 스펙트럼을 이용한 정지 및 이동 물체 판별 장치 및 그 방법 | 대한민국 | 2018.08.14 | 10-2016-0147353/3 | |
| 5 | 레이더 장치 및 그것을 이용한 도래각 추정 방법 | 대한민국 | 2017.11.06 | 10-2016-0126164/3 | |
| 6 | METHOD FOR ESTIMATING DIRECTION OF ARRIVAL AND APPARATUS FOR ESTIMATING DIRECTION OF | 미국 | 2019.08.20 | 15/298,225/4 | |
| 7 | METHOD FOR FINGER LANGUAGE RECOGNITION USING EMG AND GYRO SENSOR AND APPARATUS THERE | 미국 | 2016.02.10 | US13/979,337/4 |
5) 정부출연 개발과제 수행실적
| 번호 | 프로그램명
(시행부처/기관) |
과 제 명 | 총개발기간
(시작-종료일) |
총사업비
(백만원) |
비 고 |
| 1 | (주)만도 | 차량용 라이다(Lidar) 신호처리 기법 개발 | 2019.12-2020.6 | 60 | |
| 2 | 창업성장기술개발사업(중소벤처기업부) | 60GHz 레이더 센서 기반 호흡률 및 심박수 모니터링 알고리즘 개발 | 2019.9-2021.8 | 90 | |
| 3 | 정보통신방송연구개발사업
(과학기술정보통신부) |
ICT기반 환경 모니터링 센서 검증 플랫폼 구축 | 2018.6-2020.12 | 100 | |
| 4 | 한국전자통신연구원
(위탁과제) |
감정(정신건강) 예측을 위한 임상 프로토콜 설계 및 데이터 획득 | 2020.3-2020.11 | 50 | |
| 5 | 정보통신방송연구개발사업(과학기술정보통신부) | 사람-사물간 자율적 인터랙션을 위한 사람의 내/외재적 의도 인식 기술 개발 | 2017.1.-2018.12 | 200 | |
| 6 | 산업핵심기술개발사업(산업통상자원부) | 고령화 세대에게 개인별 특화된 복지 서비스를 제공하기 위한 빅데이터 기반의 서비스 로봇 개발 | 2017.7-2018.8 | 100 | |
| 7 | 중견연구자지원사업
(과학기술정보통신부) |
손목 착용형 웨어러블 기기를 위한 다채널 근전도 기반 손동작 인식 기술 개발 | 2016.6-2019.5 | 300 |
나. 사업단 활성화 계획
1) 사업단 발전 의지
■ 융합성과 다양한 인적 네트워크 구축을 위한 지속적인 노력
■ 연구책임자의 경쟁력 확보를 위한 노력
■ 지역 연계성 확보를 위한 노력
2) 사업단 운영 계획
◦ 대외 R&D 정보 수집/동향 및 제도 분석
◦ 특성화된 R&D정책 자료 분석 자료: 정부 R&D 정책 분석보고서/정기 이슈리포트
◦ 연구/산학협력 정책관련 R&D 정책세미나/교육 참여
◦ 주요 R&D 관련 핵심인사 초청 간담회 운영
◦ 전문가 초청을 통한 연구기획 및 수행방법론 공유
다. 사업단 운영 및 조직
라. 사업단 참여 교수 3년간 연구 실적
| 연번 | 성 명 | 최근 3년간 연구실적 | |||||
| 국제저명
학술지 |
한국연구
재단 등재지 |
저서 | 특허(등록) | 외부
연구과제 |
|||
| 건수 | 건수 | 건수 | 건수 | 총액 | |||
| 국내 | 국제 | ||||||
| 1 | 신현출
(전자정보공학부) |
10 | 0 | 0 | 5 | 1 | 650 |
| 2 | 노동건
(스마트시스템소프트웨어) |
9 | 9 | 0 | 8 | 1 | 85 |
| 3 | 황규백
(컴퓨터공학부) |
3 | 0 | 0 | 2 | 218 | |
| 4 | 이제근
(의생명공학과) |
12 | 2 | 0 | 0 | 0 | 225 |
| 5 | 홍순기
(전자정보공학부) |
10 | 1 | 0 | 2 | 1 | 439 |
| 6 | 신익수
(화학과) |
17 | 0 | 0 | 4 | 1 | 1,820 |
| 1인당 평균 | 10.16편 | 2편 | 0건 | 3.5건 | 0.67건 | 년간 외부 연구과제 금액: 190.9백만원 | |