매칭 진행 중
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ID
30131
분광·검사·건강이력 융합 의료AI 개발
기업 용역
정부 지원 과제
기술 이전
을 함께 진행할
기업
을 찾는 공고입니다.
본 연구는 분광·정량 검사 데이터와 대상자의 신체 정보, 복약 및 검사 이력 등을 함께 분석하여 검사 결과의 해석과 이상징후 확인을 지원하는 신뢰성 높은 의료·바이오메디컬 특화 AI 모델 개발을 목표로 합니다. 분광·검사·이력 데이터의 공통 표현과 멀티모달 융합을 기반으로, 결측 데이터 보정 및 그래프 기반 관계 분석, 장비·측정 조건·기관 차이에 따른 분포 변화 대응, 이상 패턴 및 분포 밖 입력 탐지, 예측 불확실성과 판단 근거 제공을 위한 분석 모듈을 개발하고자 합니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
의료바이오AI
멀티모달융합
분광데이터분석
과제 규모
5억원 이상
공고 마감일
2026-12-31
연구실 소개
연구실 소개
단국대학교 AI융합대학 컴퓨터공학과 소속 DUCK Lab은 김선오 교수를 중심으로 영상·언어·센서 데이터를 함께 이해하는 멀티모달 인공지능과 실제 환경 변화에도 안정적으로 작동하는 강건한 AI를 연구합니다. 비전-언어 모델의 테스트타임 적응 및 적대적 강건성, 자연어 기반 영상 구간 검색, 그래프 기반 결측 데이터 보정과 분포 밖 데이터 탐지, 웨어러블 센서 융합을 주요 연구로 수행하며, 삼성전자·네이버 연구개발 경험과 기업·연구기관 공동연구를 바탕으로 기업 데이터 기반 PoC 및 서비스 적용을 위한 공동연구를 추진합니다.
대표 연구 분야
1. 강건한 멀티모달 AI 및 AI 신뢰성 - 영상과 언어를 함께 처리하는 모델이 입력 노이즈, 적대적 교란, 학습 환경과 운영 환경의 차이에 대응하도록 테스트타임 적응·방어 및 신뢰성 평가 기법을 연구합니다. 2. 자연어 기반 영상 이해 및 구간 검색 - 긴 영상에서 문장으로 설명한 장면의 시작·종료 시점을 찾는 비디오 그라운딩을 연구하며, 약지도 학습, 구간 경계 최적화, 데이터 편향 완화 기술을 개발합니다. 3. 그래프 기반 데이터 융합 및 이상탐지 - 관계 정보를 활용한 결측 특징 보정과 분포 밖 데이터 탐지를 연구하고, 이질적인 검사·이력 데이터를 통합하는 금지약물 관리 플랫폼으로 적용을 확장하고 있습니다. 4. 의료·바이오메디컬 및 웨어러블 AI - 스마트 인솔의 관성·압력 센서와 신체 정보를 결합한 보폭 추정, 분광·검사 데이터와 개인 이력을 융합하는 AI를 연구하며, 건강 모니터링과 검사 지원을 위한 도메인 특화 모델을 개발하고자 합니다.
정부과제 / 산학협력 경험
1. 문화체육관광부·한국콘텐츠진흥원 스포츠 공정경쟁 기술개발 사업 - 과제명: 지능형 금지약물 관리를 위한 플랫폼 기술 개발 - 수행기간: 2026.04.01~2028.12.31 / 역할: 주관기관 연구책임자 - 규모: 총 연구비 18억 원, 본인 지분 연구비 10억 8,000만 원 - 공동수행: ㈜아이웨이, 한양대학교 스포츠산업과학부 - 주요 내용: 그래프 융합 멀티모달 AI 기반 도핑 위험도 판독 엔진 및 금지약물 관리 플랫폼 개발(플랫폼 구현·실증 및 도핑 데이터 검증·정제 공동 추진) 2. 정보통신산업진흥원(NIPA) 고성능컴퓨팅 지원사업 - 과제명: 대규모 멀티모달 데이터 구축 및 온디바이스 비디오 그라운딩 모델 학습 - 수행기간: 2025.04.01~2025.12.31 / 역할: 연구책임자 - 지원 형태: A100 8대 컴퓨팅 자원 지원 - 주요 성과: 멀티모달 데이터 구축 및 비디오 그라운딩 연구 수행, 우수 과제 선정 및 ‘매우 우수’ 평가 3. 정보통신기획평가원(IITP) AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트 - 과제명: 적응형 그라운딩 기반 대규모 멀티모달 정합 데이터 생성 및 시각-언어 모델의 시각적 환각 현상 해소 - 수행기간: 2026.07.20~2026.11.20 / 역할: 연구책임자 - 지원 형태: H100 8대 컴퓨팅 자원 지원 - 주요 내용: 멀티모달 정합 데이터 생성과 비전-언어 모델의 신뢰성 개선 연구 수행 4. 네이버㈜ 산학과제 및 클로바 Visual AI Team 협력 - 과제명: 딥러닝을 활용한 영상 구간 추정 기술 개발 - 수행기간: 2022.07.25~2023.01.24 / 역할: 공동연구자 및 연구인턴 - 규모: 총 연구비 및 본인 지분 연구비 각 17,647,000원 - 주요 성과: 약지도 비디오 그라운딩 공동연구 결과를 AAAI 2024에 제1저자로 발표, Portrait Matting 알고리즘을 SNOW 모바일 앱에 적용 5. IITP 영상 이해 플랫폼 및 일상생활 보조 기술 공동연구 - 2021.01~2024.02: ‘실시간 대규모 영상 데이터 이해/예측을 위한 고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발’ 참여(서울대학교 과제 실무 총괄), 코난테크놀로지·이노뎁·와이즈넛·리얼타임테크·한컴위드 협력, 영상 구간 검색 모듈 구현 및 CIKM 2022·AAAI 2024·ACM MM 2024 논문 성과 도출 - 2025.03~현재: ITRC ‘사회적 약자를 위한 멀티&교차-모달 AI 기반 일상생활 보조 기술 개발’ 참여교수로 참여, 네오펙트·엔젤로보틱스·만드로·브이터치 등과 협력하며 멀티모달 인식의 강건성 연구
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
분광·검사·건강이력 융합을 통한 신뢰성 높은 의료·바이오메디컬 특화 AI 모델 개발 - 본 연구는 분광·정량 검사 데이터와 대상자의 신체 정보, 복약 및 검사 이력 등을 통합 분석하여 검사 결과 해석과 이상징후 확인을 지원하는 의료·바이오메디컬 특화 AI를 개발하고자 합니다. 분광·검사·이력 데이터의 공통 표현 및 멀티모달 융합을 수행하며, 결측 데이터 보정과 그래프 기반 관계 분석, 장비·측정 조건·기관 차이에 따른 분포 변화 대응, 이상 패턴 및 분포 밖 입력 탐지, 예측 불확실성과 판단 근거를 제공하는 분석 모듈 개발을 주요 내용으로 합니다. 초기 결과물은 전문가의 검사 해석·검토 우선순위 결정을 돕는 연구용 분석 모듈로 설정하며, 기업 데이터와 사업 목적에 맞는 적용 분야 1개를 선정하여 PoC를 추진합니다.
협력 가능 분야
- 현장형 분광·바이오센서 AI: 라만·SERS 등 측정 신호 분석, 장비·시료 조건에 따른 편차 보정, 약물·물질 스크리닝 지원 - 검사 데이터 융합: 정량 검사 결과와 복약·신체·검사 이력을 결합한 이상징후 탐지 및 검토 대상 우선순위화 - 검사기관·의료기관 공동연구: 기준 분석 결과와 전문가 판독을 활용한 모델 검증, 기관·장비별 외부 평가 - 웨어러블·디지털 헬스: 인솔의 관성·압력 센서와 개인 메타데이터를 활용한 보폭 추정 및 보행 모니터링 - 제품 연계: 분석 엔진의 API·SDK 제공, 검사·건강관리 플랫폼 및 기기 소프트웨어와의 연동
본 연구 관련 연구실 특장점
- 문화체육관광부·한국콘텐츠진흥원 ‘지능형 금지약물 관리를 위한 플랫폼 기술 개발’ 과제의 주관기관 연구책임자로서, 총 연구비 18억 원 규모의 산학 공동연구를 수행하고 있습니다. - ㈜아이웨이·한양대학교와 플랫폼 및 데이터 협력을 추진하고, 연계 연구단의 분광·정량 검사 및 현장 실증 데이터를 AI 분석과 연결하는 협력 경험을 축적하고 있습니다. - 그래프 기반 결측 특징 보정(ICML 2025)과 분포 밖 데이터 탐지(ICLR 2025) 공동연구 경험을 보유하여, 검사값 누락과 새로운 입력 패턴을 다루는 방법론적 기반이 있습니다. - 스마트 인솔의 관성·압력 센서와 신체 정보를 융합한 경량 보폭 추정 연구를 IEEE Sensors Journal 2026에 공동교신저자로 발표했습니다. - 비전-언어 모델의 강건성 연구 경험을 보유하며, 이를 장비·기관·측정 조건이 다른 의료·바이오 데이터의 일반화 문제로 확장하는 공동연구를 제안합니다.
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - 우선 적용할 검사·기기·건강관리 서비스와 사용자의 업무 흐름, 필요한 분석 결과를 정의합니다. - 연구 이용이 가능한 분광·센서 원자료, 검사 결과, 측정 조건, 장비 정보 및 필요한 대상자 메타데이터를 제공합니다. - 정답으로 활용할 기준 분석·판독 결과와 전문가 검토를 확보하고, 의료기관·검사기관 또는 실증기관과의 협력을 지원합니다. - 기기·플랫폼 연동, 외부 데이터 검증, 현장 실증과 제품화를 담당하며, 제품 목적에 따른 인허가 검토를 추진합니다. 연구실 역할 - 데이터 품질·결측·기관 및 장비별 편차를 분석하고, 대상자 단위 분리 등을 반영한 학습·평가 체계를 설계합니다. - 멀티모달 융합, 그래프 기반 보정, 이상탐지 및 도메인 적응 알고리즘을 개발합니다. - 예측 근거와 불확실성을 제공하는 분석 모듈을 구현하고, 집단·장비·기관별 오류를 분석합니다. - 경량화와 API·SDK 구현을 통해 기업의 기기·플랫폼 연동을 지원하고, 공동 연구성과 및 후속 과제를 기획합니다.
협업 파트너 희망 요건
- 1순위: 바이오센서·현장형 검사기기 또는 약물 스크리닝 솔루션을 개발하며, 원시 측정 데이터와 기준 분석 결과를 함께 제공할 수 있는 기업 - 2순위: 검사 결과와 복약·신체·검사 이력을 연계해 활용할 수 있는 검사·건강관리 플랫폼 기업, 또는 인솔·보행 센서 기반 웨어러블 및 디지털 헬스 기업 - 필수 데이터 조건: 연구에 사용할 수 있는 데이터 이용 근거를 확보하고, 대상자·시료·장비·측정 시점을 구분할 메타데이터와 정답 또는 비교 기준을 제공할 수 있는 기업 - 검증 조건: 의료기관·검사기관·분석기관 또는 현장 실증기관과 협력하고, 전문가 검토 및 별도 검증 데이터 확보가 가능한 기업 - 우선 해결 과제: 검사 신호 판독의 일관성, 결측 데이터, 장비·기관별 성능 차이, 이상징후 오탐 중 구체적인 개선 수요가 있는 기업 - 사업화 조건: 분석 모듈을 탑재할 기기·서비스와 전담 개발자를 보유하고, PoC 이후 제품 적용 및 필요한 검증·인허가 업무를 추진할 수 있는 기업