이동우
이동우
소속
건양대학교 (의공학과)
휴직·퇴직 중인 연구자인 경우 연구협력 요청이 제한됩니다.
AI요약
건양대학교 이동우 부교수님은 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 의료 및 바이오 분야에 접목하여 혁신적인 연구를 선도하고 있습니다. 특히 고속 식품-의약품 알약 비전 검사장비 개발, 머신러닝 기반 MZ세대 당뇨 위험 예측 모형 개발, AI 활용 뇌 MRI 영상 분석을 통한 알츠하이머 진단 등 폭넓은 주제를 다루고 있습니다. 이 외에도 디지털 헬스케어 시스템 구축, 신약 스크리닝을 위한 바이오칩 개발, 암 진단 키트 연구 등 다양한 국책 및 산학 과제를 성공적으로 수행하고 있습니다. 이동우 부교수님의 전문성은 미래 의료 기술 발전에 크게 기여하며, 다학제적 연구 협력을 통해 더욱 시너지를 창출할 것입니다. 교수님의 연구 성과에 대한 상세 내용은 본 프로필에서 확인하실 수 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 이동우 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | - |
| 재직 상태 | 퇴직 |
| 부서 학과 | 의공학과 |
| 사무실 번호 | - |
| 연구실 | - |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
| 소속 | 건양대학교 |
중요 키워드
#머신러닝#바이오칩#기술사업화#청각검사#당뇨예측#데이터분석#인공지능#산업자동화#의료AI#오가노이드#스마트헬스케어#알약검사#질병진단#비전시스템#헬스케어
연구 분야
| 연구 1 | AI 기반 의료 영상 분석 및 정밀 진단 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI) 및 머신러닝 기술을 활용하여 의료 영상 데이터를 분석하고 질병을 정밀하게 진단하는 연구를 수행합니다. 특히 고속 식품-의약품 알약 비전 검사장비 개발을 통해 생산 공정에서의 품질 관리 효율성을 높이고, AI를 활용한 뇌 MRI 영상 분석으로 알츠하이머병과 같은 신경퇴행성 질환의 조기 진단 및 예측 모델을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 복잡한 의료 데이터를 효과적으로 해석하고, 미세한 병변까지도 정확하게 감지하여 오진율을 낮추는 것을 목표로 합니다. 최신 딥러닝 기반의 이미지 인식 및 처리 기술을 도입하여 방대한 의료 영상 데이터에서 유의미한 패턴을 추출하고, 이를 기반으로 질병의 진행 상황을 예측하며 맞춤형 치료 전략 수립에 기여합니다. 본 연구는 인공지능이 의료 현장에서 실제적인 진단 보조 도구로 활용될 수 있는 가능성을 제시하며, 의료인의 진단 역량을 강화하고 환자에게 더욱 신뢰성 높은 의료 서비스를 제공하는 데 중점을 둡니다. |
| 연구 2 | 머신러닝 기반 스마트 헬스케어 및 질병 예측 |
| 내용 | 본 연구실은 머신러닝 기술을 활용하여 개인 맞춤형 스마트 헬스케어 시스템을 구축하고 다양한 질병의 위험을 예측하는 연구를 선도하고 있습니다. 특히 MZ세대의 생활 습관 데이터와 건강 정보를 통합 분석하여 당뇨병과 같은 만성 질환의 발생 위험을 예측하는 정교한 모델을 개발하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 질병의 조기 개입과 예방적 건강 관리에 필수적인 정보를 제공합니다. 연구실은 웨어러블 기기, 전자의무기록(EMR) 등에서 수집된 대규모 헬스케어 데이터를 기반으로 환자 개개인의 특성을 반영하는 예측 모델을 구축하며, 이를 통해 개인의 건강 상태 변화를 실시간으로 모니터링하고 맞춤형 건강 관리 솔루션을 제안합니다. 또한, 디지털 헬스케어 시스템 개발을 통해 사용자들이 스스로 건강을 관리하고 질병 위험을 낮출 수 있도록 지원하며, 궁극적으로는 건강 수명 연장과 삶의 질 향상에 기여하고자 합니다. 본 연구는 예방 중심의 미래 의료 패러다임을 선도하며, 데이터 기반의 효율적인 건강 관리 시스템 구축에 핵심적인 역할을 수행합니다. |
| 연구 3 | 바이오칩 및 오가노이드 기반 신약 스크리닝 및 진단 플랫폼 개발 |
| 내용 | 본 연구실은 차세대 바이오 기술인 바이오칩과 오가노이드(장기유사체)를 활용하여 신약 스크리닝 및 질병 진단을 위한 혁신적인 플랫폼을 개발하고 있습니다. 3D 바이오칩 기반 약물 스크리닝 시스템을 구축하여 신약 후보 물질의 효능 및 독성 평가 효율을 극대화하고, HTS(High-Throughput Screening) 적용 가능한 1536 오가노이드 배양 플레이트 개발을 통해 대량의 약물 테스트를 가능하게 합니다. 특히 유방암 및 난소암 오가노이드 모델을 기반으로 Doxorubicin 등 항암제의 효능을 예측하는 체외 진단 기기를 개발하여 정밀의료 구현에 기여하고 있습니다. 이와 함께 벤치용 3D 바이오프린터를 이용한 항암제 감수성 검사 키트 개발 및 임상 검증을 진행하여 실제 환자에게 적용 가능한 맞춤형 치료법을 제시하고 있습니다. 이러한 기술은 기존 동물실험의 한계를 극복하고, 환자 맞춤형 치료제 개발 시간을 단축하며, 제약 산업과 의료 분야에 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 연구실은 이 기술을 통해 암과 같은 난치병 치료에 대한 새로운 가능성을 열고, 환자들의 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. |
대외활동
| 활동 내용 | [학회 활동 및 연구 발표] - 멀티모달 센서를 활용한 비식별 동작인식과 지능형 비상벨 시스템에 관한 연구 (단편논문), 제27회 한국 소프트웨어공학 학술대회 (KCSE 2025) 발표 |
보유 기술 로딩 중...
