Please give a lot of attention and participation from the members of the Mechanical Engineering department.

▣ Title: 수소에너지와 탄소중립, 그리고 기계공학의 역할

▣ Speaker: Prof. Lee, Young Duk

▣ Affiliation: 한국에너지공과대학교 에너지공학부

▣ Date:  2024. 3. 29.(Fri) 16:00

▣ Venue: 제2공학관 B040호

▣ Abstract

최근 AI기반 디지털 헬스케어 시장에 대한 관심이 크게 대두되고 있으며, 그 중 모바일 헬스케어 시장은 전체 디지털 헬스케어 시장의 50%이상의 시장을 차지하며 가장 큰 시장을 형성하고 있다. 그 중요성에도 불구하고 모바일 헬스케어는 주로 만보기 및 다이어트, 기록 관리를 중심으로 성장해 왔다.

본 발표에서는 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 딥러닝 적용 모바일 헬스케어 분야의 최근 연구들을 발표 하고자 한다. 특히 팬데믹 기간동안 그 사용성이 크게 증대된 래피드키트(LFA)에서의 딥러닝 기술의 적용 및 이를 이용한 진정한 POCT의 가능성을 입증한 연구에 대해 발표하고자 한다 (Nature Communications (2023)14: 2361). 이러한 기술은 외부 기기(cradle)없이 단순히 스마트폰으로 현장진단이 가능하게 하며, 여러 조명 환경 및 스마트폰의 종류에 관계없이 (범용성) 현장 진단이 가능하게 끔 하였다.

또한, CNN 영상기반에 시간 개념을 확장시켜, 기존의 진단기기들의 오랜 분석시간 (>4시간)을 해결할수 있는 상용화 기준 가장 빠른 진단기술에 대해 논한다(Nature Communications (2024)15:1695). 이를 통해 응급상황에서의 심근경색등을 1~2분안에 판단할수 있는 예측/진단 시스템을 제안 하였다. 또한 딥러닝 기반의 현장진단 기술의 향후 발전 방향 및 사업화에 대해 고찰하고자 한다.