가톨릭대학교가톨릭대학교인공지능학과

 

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정동화(Jeong Dong-Hwa) 프로필 이미지

정동화 조교수

Jeong Dong-Hwa

연구분야

뇌공학, 의료인공지능

연구키워드

뇌과학 뇌-컴퓨터 인터페이스 디지털헬스 웨어러블 의료인공지능

교수소개


						
뇌파를 활용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 (Brain-Computer Interface) 개발 및 신경 및 정신질환 분석 연구로 KAIST 바이오및뇌공학과에서 석사 및 박사학위를 받았으며, 2020년부터 가톨릭대학교에서 BRAIN Lab (Biomedical Research based on Artificial Intelligence and Neural Engineering Laboratory)을 운영하고 있다. 
서울아산병원과 함께 뇌전증 환자의 뇌파 분석을, KAIST와 함께 수면 뇌파 분석 및 뇌파 기반 로봇팔 제어를 연구하고 있다. 
또한 시선추적을 기반으로 한 디지털 심리치료, VR을 활용한 HCI (Human-Computer Interaction), 웨어러블 생체신호 분석 등의 연구를 수행하고 있다.
Dong-Hwa Jeong received his Master's and Ph.D. degrees from the Department of Bio and Brain Engineering at KAIST, focusing on the development of brain-computer interfaces (BCIs) and EEG analysis of neurological and psychological disorders. Since 2020, he has been leading the BRAIN Lab (Biomedical Research based on Artificial Intelligence and Neural Engineering Laboratory) at the Catholic University of Korea.

Current Research and Research Interests:
-EEG analysis for epilepsy
-Sleep EEG analysis
-EEG-based robotic arm control
-Digital Psychology using Eye-tracking
-HCI (human-computer interaction) using VR and motion tracking
-Wearable biosignal analysis

최종학력

2020.08.14 | 한국과학기술원 | 바이오및뇌공학과 | 공학박사

연구실적

  • 2024.09 | 교신저자 | SMALL, 제22권 38호, pp.2405-2405
    Rational Design of Lipid Nanoparticles for Enhanced mRNA Vaccine Delivery via Machine Learning
  • 2023.10 | 교신저자 | ANIMALS, 제13권 20호
    Unsupervised Domain Adaptation for Mitigating Sensor Variability and Interspecies Heterogeneity in Animal Activity Recognition
  • 2023.01 | 교신저자 | JOURNAL OF MEDICAL INTERNET RESEARCH, 제25권
    An Accurate Deep Learning-Based System for Automatic Pill Identification: Model Development and Validation
  • 2022.07 | 교신저자 | HEALTHCARE, 제10권 7호
    A Comparative Study on the Influence of Undersampling and Oversampling Techniques for the Classification of Physical Activities Using an Imbalanced Accelerometer Dataset
  • 2022.05 | 교신저자 | JOURNAL OF PERSONALIZED MEDICINE, 제12권 5호
    Deep Convolutional Gated Recurrent Unit Combined with Attention Mechanism to Classify Pre-Ictal from Interictal EEG with Minimized Number of Channels
  • 2020.06 | 제1저자 | BRAIN SCIENCES, 제10권 6호
    In-Ear EEG Based Attention State Classification Using Echo State Network