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“얼만큼 아파?”라고 물을 때 어떻게 답해야 할까요?

눈물 나도록? 무척이나? 죽을 만큼?

통증 정도

통증의 정도는 개개인의 경험, 참을성, 표현력 등에 따라 천차만별입니다.

때문에 고통을 호소하는 환자에 대응할 수 있는 방법도 정확하지 않다는 것이지요.

통증의 척도를 알 수 있는 객관적인 지표가 없어서 그렇습니다.

때문에 세계 의학계에서는 통증의 객관적 정도를 파악하기 위해 연구하고 있는데요.

안타깝게도 현재는 환자가 10단계로 구분된 통증강도 중 자신의 상태를 선택하는 주관적 설문방식이 사용되고 있습니다.

통증 10단계통증 10단계

통증 인식

통증을 인식하는 방법은 크게 촉각이라고 할 수 있습니다.

외부의 자극이 일정 수준 이상으로 전해지는 ‘문턱값’을 넘으면 비로소 촉각이 뇌로 전해지는데요.

이 때 강도에 따라 전달체가 촉각수용체와 통각수용체로 나뉘게 됩니다.

미세하고 촘촘하게 배열된 통각수용체는 미세한 자극을 감지하지만 전달속도가 초속 0.5~30m로 저속이면서도 범위가 넓고요.

반면 촉각수용체는 통각수용체보다 100배나 굵고 밀도가 낮은 대신 전달속도는 초속 70m로 상대적으로 빠르지요.

그럼 이렇게 전달된 촉각을 뇌가 어떻게 분석해서 통증으로 알려줄까요?

온도신경

오감 중 외부자극에 반응하는 촉각은 통증을 인식하는 데 중요한 역할을 합니다.

때문에 촉각을 정밀하게 측정할 수 있다면 곧 통증을 측정할 수 있는 것과 같은데요.

촉각신경 중 손상 여부를 가장 빨리 알려주는 부분은 상대적으로 세포 밀도가 낮은 온도신경인데요.

즉, 온도감각을 느끼는지만 정확히 측정할 수 있어도 신경손상을 알아차리고, 관련 질병을 조기진단 할 수 있는 것이지요.

다소 아리송한 설명이지만, 여기에서 핵심은 통증의 정도를 신경생리학적으로 객관화할 수 있는가 입니다.

체성감각 비밀을 풀다

한국표준과학연구원(KRISS) 첨단측정장비연구소 김기웅 박사 연구팀은 최근 세계 최초로 신경생리학적 두뇌반응에 기반해 통증 등 감각의 객관적 지표를 측정하는데 성공했습니다.

이번 연구는 단위로 정의할 수 없는 인간의 감각을 표준화할 수 있는데 한발 다가선 것을 의미하는데요.


나아가 인간의 감각을 신경생리학적 두뇌반응에 기반, 객관적 지표로 측정할 수 있게 된 것입니다.

이번 연구는 대뇌의 일차 체성감각 영역(Somatosensory Area)을 초정밀 측정하는 뇌자도장치로 진행됐는데요. 뇌자도는 뇌파가 발생시키는 자기장을 초전도양자간섭소자(SQUID)로 정밀측정하는 장비입니다.

한국표준과학연구원이 개발한 뇌자도한국표준과학연구원이 개발한 뇌자도



연구팀은 뇌자도를 이용해 뇌신경에서 발생하는 전기적 활동을 왜곡 없이 정밀하게 측정했는데요.

이 결과 대뇌의 1차 체성감각영역(S1)이 순수 온도자극에 반응한다는 사실을 최초로 입증했습니다.

지금까지 세계 학계에서는 대뇌의 2차 체성감각영역(S2)만이 순수 온도 감각을 처리한다는 것으로 여겼는데요. S1이 관여한다는 가설이 있어도 기존 fMRI로는 는 입증할 수 없어 논란이 있었습니다.

이에 연구팀은 뇌자도로 온도자극 시 뇌에서 자기장을 발생시키는 신경전류의 정확한 위치를 분석하는데 성공했습니다.

이에 따라 신경세포의 밀도가 낮으면 특정세포가 손상됐을 때 대신 작동할 수 있는 주변 세포도 부족하게 된다는 것, 세포 밀도가 낮은 온도신경은 미세한 손상이라도 받으면 뇌에 자극을 전달하지 못하는 것에 미뤄 온도감각을 정확히 측정하면 신경의 손상 여부를 알 수 있고, 나아가 질병을 조기에 진단할 수 도 있다는 것을  확인했습니다.

뇌자도 분석▲ 피부에 온도 자극을 가하면 뇌의 신경전류원에서 자기장이 발생한다. 연구진은 자기장이 발생하는 정확한 위치를 분석함으로써 기존에 알려진 부위(cSII) 이외에도 일차 체성감각 영역(S1)이 순수 온도 감각을 처리함을 밝혀냈다. (우측 그림의 cSI이 S1를 의미)



특히 이번 성과 중 주목할 것은 이를 기존 뇌전도나 fMRI 등에서 보이지 않았던 새로운 반응영역을 자체 개발한 뇌자도를 통해 찾아낸 것입니다. 

이번 연구결과는 세계 최고 수준 뇌과학전문학술지 ‘휴먼 브레인 매핑(Human Brain Mapping)’ 1월 24일 온라인판에 게재됐습니다.



용 어 설 명


순수 온도감각

신경생리학에서의 온도감각은 통각을 동반하는 경우와 그렇지 않은 두 가지 감각으로 구분할 수 있다. 지금까지 일차 체성감각(S1)에서는 통각을 동반하는 온도감각(뜨거움, 날카로운 차가움)만 처리할 수 있다고 알려져 있었지만, 이번 연구를 통해 순수한 온도감각(따스함, 시원함)까지도 처리하고 있음을 입증하게 되었다.

 

스퀴드(SQUID, Superconducting QUantum Interference Device, 초전도양자간섭소자)

초전도 현상을 이용한 정밀측정소자이다. 스퀴드는 양자역학적인 측정한계에 도달하는 수준의 초고감도 센서로서, 스퀴드를 이용한 자기장 센서는 지구 자기장의 100억분의 1 정도의 미약한 자기장 변화까지 측정할 수 있다.

스퀴드 센서는 인류가 개발한 자기장 센서 중에서 감도가 가장 높으며, 뇌 및 심장 등에서 발생되는 미약한 자기장 측정에 필수적이다.

 

뇌자도(腦磁圖) 측정장치(MEG, MagnetoEncephaloGraphy)

뇌는 많은 뇌신경세포(뉴런)로 구성되어 있는데, 신경세포 간에 전기를 주고 받음으로써 뇌기능 활동이 일어난다. 신경세포에 전류가 흐르면 자기장이 발생되고 머리 주위에 자기장 분포가 형성되는데, 이를 고감도 자기센서인 스퀴드로 측정하는 기술이 뇌자도 방법이다.

스퀴드를 이용한 뇌자도 측정기술은 비접촉 및 비파괴적인 진단기술로서 우수한 시간 및 공간분해능을 가진다. 따라서 뇌의 신경활동부위에 대한 3차원적인 정보를 얻을 수 있고 기존의 뇌기능 진단기술과는 뚜렷한 차별성을 가지고 있는 차세대 의료진단기술이다.

 

fMRI(functional Magnetic Resonance Imaging, 기능적 자기공명영상)

두뇌가 각각의 기능을 수행하게 되면 신경세포의 전기적 활성에 따라 산소 소모량이 증가하게 된다. fMRI는 혈액의 산소가 많이 소모되는 지점과 그 양을 영상으로 표현하는 장치로서 어떤 행위를 할 때 어느 부위가 활성화되는지 확인할 수 있다.

하지만 외부 자극으로 신경이 활성화 되면 2-3초 후 주변의 혈관이 부풀고 이때 산소량이 변화하는 것을 측정하므로, 시간 및 공간적으로 실제 활성화된 신경의 위치와는 불일치할 가능성이 높다.

특히 시각, 청각, 촉각 등 즉각적으로 반응이 일어나는 감각을 측정하기에는 시간적으로 너무 느린 탓에 기타 추후 반응들이 섞일 가능성이 있고, 공간적으로도 신경의 위치보다는 혈관이 두껍거나 모여 있어 산소변화량이 많은 곳의 위치가 보이는 경우가 있다. 

 

신경생리학(neurophysiology)

인체의 신경기능에 의해서 이루어지는 모든 생리현상을 연구하는 생리학의 한 분야이다. 주로 대뇌신경계통의 문제 및 신경세포, 신경섬유의 물리적 메커니즘, 신경 단위의 결합으로 이루어지는 중추신경세포의 문제 등을 연구한다.


연구성과의 의의 및 활용방향


아직까지는 인간의 감각에 관해서는 객관적 측정지표가 없다. 통증 때문에 병원에 방문하면, “인생에서 가장 아팠던 경험을 10이라고 했을 때, 지금 느끼는 통증은 1부터 10까지 중에 얼마에 해당하나요?”라는 질문을 받는다.

이것은 순서량이라고 하는 측정값으로써 매우 주관적이다.

2010년 국제도량형국(BIPM) 워크샵에서는 “Measuring the Impossible“을 주제로 기존 단위로 정의되지 않는 인간 지각의 측정과 해석에 관한 미래 측정표준의 필요성이 강력히 주장되었다. 뇌자도를 이용한 감각 및 지각 과정의 연구는 기존의 주관적 설문응답 대신 객관적인 뇌신경생리학적 반응을 측정할 수 있다는데 의의가 있다.


연구성과 에피소드


KRISS는 이미 순수 국내기술로 인간 대상 뇌자도 측정장치를 개발하였으며, 뛰어난 우수성을 인정받아 지난 2016년 해외 기술이전에도 성공하였다.

지금까지 KRISS는 이 뇌자도 측정장치를 이용하여 국내 유수 연구기관 및 병원과의 공동연구로 뇌과학, 뇌질환 관련 논문을 다수 출판하였다. 이번에는 외부 협력 없이 자체적으로 뇌과학 연구를 성공적으로 수행함으로써 KRISS의 연구역량이 측정장비 개발은 물론 뇌과학 분야에서도 세계적 수준에 도달했음을 입증하게 되었다.



연구자 약력


1. 인적사항

 ○ 성 명 : 김 기 웅        ○ 직 위: 책임연구원

 ○ 소 속 : 한국표준과학연구원 첨단측정장비연구소

 ○ 전 화 : 042-868-5676, 010-3033-7492

 ○ e-mail : kwkim@kriss.re.kr


2. 학력

 ○ 1995 KAIST 물리학과 이학사 (고출력레이저광학)  

 ○ 1997 KAIST 물리학과 이학석사 (비선형동력학)

 ○ 2002 KAIST 물리학과 이학박사 (고체물리학)


3. 경력사항

 ○ 2006 – 2007, 미국 프린스턴 대학교 물리학과, 객원연구원 

 ○ 2012 – 2012, 독일 PTB/Bernstein 뇌신경센터, 초청과학자

 ○ 2006 – 현재, 과학기술연합대학원대학교 의학물리학과 교수  

 ○ 2002 – 현재, 한국표준과학연구원 첨단측정장비연구소(우대/책임연구원)


4. 학회/전문 활동

 ○ 국제학회: IEC TC90 전문위원(WG14), IEEE 회원, Institute of Complex Medical Engineering 위원, Asian Symposium on Magnetocardiography 운영위원회 위원, Asia-Pacific Signal and Information Processing Asociation 기술위원회 위원 등

 ○ 국내학회: 한국초전도학회, 대한의용공학회, 한국생체전자기학회, 대한뇌기능매핑학회, 한국물리학회, 국제생체자기학회


5. 전문 분야 정보

 ○ 생체자기학(뇌자도, 심자도), 원자물리학, 초전도물리학, 극저자장 자기공명, 자기공명힘현미경, 전기생리학, 기계학습, 역문제 해법, 최적화 기법 등


6. 발표논문, 특허 및 수상내역 등

 ○ Kiwoong Kim, et al., “Magnetoencephalographic study of event-related fields and

cortical oscillatory changes during cutaneous warmth processing” Human Brain Mapping (2018) 등 논문 150 여 편 

 ○ "극저자장 핵자기공명 심근전기활동 직접 검출방법 및 극저자장 핵자기공명장치" 등 국내/국제 등록 특허 40여 건, 출원 특허 40여 건

 ○ 심자도측정기술 기술이전(독일 BMP 사, 선급 15억 5천만원, 2010), Optical transfer technique(독일 BMP 사, 1억 3천만원, 2015), 뇌자도 시스템 기술이전(호주 Compumedics 사, 선급 12억원, 2016) 참여

 ○ BIOMAG 젊은연구자상, 국가과학기술연구회 우수성과 10선 미래부 장관상(2위), UKC Intellectual Property competition Sponsorship Award, 융합연구 미래부 장관표창, 2014 지멘스-뇌기능매핑학회 학술상, 올해의/이달의 KRISS인상 등 국내외 20 여 개 연구상 수상 


posted by 과학이야기

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2012. 1. 12. 10:31 대덕밸리과학소식/KAIST

무선통신이나 레이더, 의료센서는 여러 개의 소형 안테나나 센서를 배열해서 사용하는 경우가 많은데, 이렇게 하면 하나의 큰 안테나와 같은 성능을 얻을 수 있습니다.

그러나 이 때 안테나로 추적하고자 하는 여러 개의 신호원이 동일한 파형이면 서로 간섭을 일으켜 신호원의 위치를 추적할 수 없게 되는데, 이것을 가간섭신호 문제(coherent source problem)라고 합니다.

이 문제는 지난 30여 년동안 근본적으로 해결되지 못하고 있는데, 예를 들어 의료 영상분야의 경우 뇌자도(MEG)와 심자도(MCG) 등을 이용한 간질이나 심장질환 분석에서 병변으로부터 나오는 신호가 간섭을 일으키면 정밀한 진단이 불가능합니다.

뇌전도(EEG)/뇌자도(MEG)를 이용한 간질 초점 국소화 문제에 있어서의 가간섭 신호원 분리 문제. 두 개의 상이한 간질 초점에서 동일한 발작간극파를 가지는 경우 배열신호처리를 이용한 간질원의 분리가 불가능하다.



이처럼 배열신호처리 분야에서 30년간 풀지 못한 서로 간섭하는 신호의 정확한 검출 문제가 해결됐습니다.

KAIST 예종철 교수팀은 최근 신호처리 분야에서 새로운 신호획득 기술로 주목 받고 있는 압축센싱기술을 이용해 기존의 배열신호처리 기법과 결합된 새로운 신호검출 알고리즘 개발에 성공했습니다.

압축센싱(Compressive Sensing) 기술은 나이퀴스트 (Nyquist) 이론의 한계보다 적은 샘플 수로부터도 완벽하게 신호를 복원할 수 있다는 최신 신호 처리이론입니다.

Generalized MUSIC 조건을 사용하여 신호원들의 위치를 찾는 과정. 먼저 기존의 CS 복원 알고리즘을 사용하여서 신호원들 중 일부의 위치를 찾고, 이를 바탕으로 나머지 신호원들의 위치를 Generalized MUSIC 조건을 사용하여 찾는다.



예종철 교수팀은 압축센싱 기술을 이용해 기존의 배열신호 처리방법으로 실패한 영역에서 성공할 수 있도록 배열신호처리와 압축센싱을 최적으로 결합할 수 있는 수학적인 조건(Compressive MUSIC algorithm)을 찾아냈습니다.

그 결과 기존의 배열신호처리 이론과 압축센싱 이론의 장점을 결합하여 지금까지 알고리즘의 한계를 극복할 수 있는 새로운 신호검출 알고리즘을 만들어냈습니다.

가간섭 문제에서 Generalized MUSIC 조건의 기하학적인 관점. R(B)는 신호공간, R(Q)는 잡음공간이며 R(Ax)는 sensing matrix에서 신호원의 위치 x에 해당하는 부분으로 이루어진 공간을 의미한다. 가간섭 문제이기 때문에 신호원의 위치에 해당하는 sensing matrix 가 잡음공간과 직교하지 않는 반면에(점선부분), Generalized MUSIC 조건에 따라 새롭게 정의된 잡음공간과는 직교하는 것을 알 수 있다.



이번 연구는 예종철 교수가 주도하고 김종민 연구교수(제1저자), 이옥균 박사과정생(제2저자) 등이 참여했습니다.

연구결과는 신호처리 및 정보이론 분야 학술지 'IEEE Transaction of Information Theory'지 1월호(1월 12일자)에 24쪽의 논문으로 게재되었습니다.
(논문명 : Compressive MUSIC : Revisiting the link between compressive sensing and array signal processing)

예종철 교수와 김종민 연구교수, 이옥균 박사과정생이 가간섭 문제 해결에 관한 배열신호처리 이론을 논의하고 있다. (왼쪽부터 이옥균 박사과정, 예종철 교수, 김종민 연구교수)



 용  어  설  명

배열신호처리 (Array Signal Processing) :

여러 개의 안테나(또는 센서)를 이용하여 신호원의 위치를 추정하는 분야로서, 1980년대 무렵 레이더를 이용하여 여러 개의 비행기를 추적하는 군사용 응용으로 개발이 되어왔으나, 그 이후 의료영상, 무선통신, 스마트 안테나 등의 다양한 응용분야에도 중요한 신호 검출 이론으로 사용되고 있다.

압축센싱(Compressive Sensing) 기술 :
신호 획득의  기본 원리인 나이퀴스트 (Nyquist) 한계에서 이야기하는 샘플수보다 훨씬 적은 샘플 수로부터도 완벽하게 신호를 복원 할 수 있다는 혁명적인 최신의 디지털 신호 획득 이론으로 이러한  기법을 바이오 및 의료영상에 적용해 시공간적인 분해능의 한계를 극복하고 초고해상도 영상을 복원할 수 있다.

가간섭신호문제 (Coherent Source Problem) :
안테나로 추적하고자 하는 여러 개의 신호원이 시간 축으로 동일한 파형을 가질 경우 서로간의 간섭을 일으켜서, 신호원의 위치를 추적하는 것이 불가능한 문제. 의료 영상분야의 경우 뇌자도(MEG), 뇌전도(EEG) 및 심자도(MCG) 등을 이용한 간질 및 심장질환 분석에 있어서도 병변으로부터 나오는 신호가 간섭을 일으키는 경우, 신호원의 위치에 대한 정밀한 진단이 불가능하다.

MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) :
배열신호처리문제에서 널리 사용되는 방법으로, 안테나(또는 센서)에 측정된 데이터들로 이루어진 공간을 신호 공간과 잡음 공간으로 분리하여 신호원들의 위치에 대한 벡터가 잡음 공간과 직교함을 이용하여 위치를 추적하는 방법이다.  이때에 신호 공간과 잡음 공간을 분리하기 위해서는 신호원들의 시간 축으로의 파형이 간섭이 서로 없어야 한다.

CS (Compressive Sensing/Compressed Sensing) :
복원하고자 하는 신호가 희소하게 분포할 때에 기존의 현대 디지털 신호처리의 기본 원리인 나이퀴스트 (Nyquist) 한계에서 이야기하는 샘플수보다 훨씬 적은 샘플 수로부터도 완벽하게 신호를 복원 할 수 있다는 혁명적인 최신의 디지털 신호 획득 이론이다.

<연 구 개 요>

배열신호처리(Sensor Array Signal Processing)란 여러 개의 안테나/센서를 이용하여 신호원의 위치를 추정하는 분야로서, 1980년대 무렵 레이더를 이용하여 여러 개의 비행기를 추적하는 군사용 응용으로 개발이 되어왔으며, 그 이후 의료영상, 무선통신, 스마트 안테나 등의 다양한 응용분야에 중요한 신호 검출 이론으로 사용되고 있다. 
이때 신호원들의 위치를 추적하는 문제를 그림 1과 같이 나타낼 수 있는데, 이때 신호원들에서 나오는 신호의 간섭이 어느 정도인지에 따라 신호원들의 위치를 추적할 수 있는지의 여부가 결정된다.
즉 그림 1(a)은 신호원들이 시간 축으로 완벽하게 동일한 파형을 가지는 경우인데 이때는 신호원의 위치를 추정하는 것이 불가능하며, 그림 1(c)과 같이 서로 다른 파형을 가지는 경우 가장 추적이 유리하다.

그림 1. 다양한 형태의 신호원들. (a) 신호원의 간섭이 아주 심한 경우
(b) 신호원의 간섭이 조금 있는 경우 (c) 신호원의 간섭이 거의 없는 경우

이러한 배열신호처리 문제는 아래와 같은 수학적인 모델로 설명할 수 있다.
즉, 그림 2에서 행렬 A는 안테나의 감도의 다면체 (Antenna manifold)를 나타내며 B 행렬은 센서에서 얻은 모든 시간에서의 데이터를 특이값 분해 (singular value decomposition) 하여 차원을 줄인 데이터며, 행렬 X는 그에 해당하는 시공간상의 데이터를 의미한다.
가간섭 신호의 경우 그림 2(a)(b)와 같이 시공간의 데이터의 열벡터 개수가 신호원의 수보다 적은 경우를 나타내며, 그림 2(c)는 열벡터의 개수가 신호원의 수보다 많아 서로 간섭을 일으키지 않는 경우를 나타낸다.

그림 2. 다양한 형태의 배열신호처리 모델 (그림1의 등가 모델)

그림 2(c)의 경우는 배열신호처리에서 널리 사용되는 multiple signal classification (MUSIC) 알고리즘을 적용하면 되지만, 그림 2(a)(b)와 같이 가간섭신호 문제의 경우에서는 rank(B)가 추적하고자하는 신호원의 수보다 작게 되어서 MUSIC 조건이 성립을 하지 않게 되어서 신호원들의 위치를 구할 수 없게 된다.

이러한 문제는 그림 3과 같이 기하학적으로 볼 수 있는데, 여기에서 R(B)는 신호공간, R(Q)는 잡음공간이며 R(AX)는 신호원의 위치 X에 해당하는 부분으로 이루어진 공간이라고 할 때, 가간섭신호의 경우 신호원 위치에 해당하는 안테나 감도의 다면체의 원소가 잡음공간과 직교하지 않는다는 것을 알 수 있다 (점선부분).
하지만 rank(B)와 신호원의 개수의 차에 해당하는 신호의 위치에 대한 정보 를 다른 방식으로 추정할 경우 안테나 감도의 다면체의 원소는 이렇게 합하여 얻어진 부공간의 잡음공간과 직교하는 것을 알 수 있다.

그림 3. 가간섭신호 문제의 기하학적 구조 및 일반화된 MUSIC의 구조

이러한 기하학적인 구조를 이용하면 그림 4와 같이 압축센싱의 기법과 배열신호처리의 기법을 최적으로 결합할 수 있는 있는 일반화된 압축 MUSIC 조건을 얻을 수 있다.
즉, rank(B)와 전체 신호원의 수의 차에 해당하는 신호원의 위치를 압축센싱 기법으로 얻어내고, 나머지에 해당하는 신호원의 위치는 배열신호처리 기법으로 얻어낼 수 있다는 것이다.

 그림 4. 압축센싱과 배열신호처리의 최적의 결합을 통한 가간섭신호원 추정기법

이번에 발견된 최적 신호 검출 이론은 단순 명료함에도 불구하고, 지난 30년간 밝혀지지 않았는데, 이는 기존의 연구가 신호처리만을 이용하는 결정적인 방법론과 압축센싱 만을 이용하는 확률적인 방법론의 양극단의 접근법만을 통하여 문제를 해결하려고 하여, 문제의 구조를 근본적으로 이해하지 못한데 있었다는 것이다. 


 <예종철 교수 프로필>

1. 인적사항 
 ○ 소 속 : 카이스트 바이오및뇌공학과 부교수
 
2. 학력
  ○ 1993 : 서울대학교  학사 (제어계측)
  ○ 1995 : 서울대학교 석사 (제어계측)
  ○ 1999 :  Purdue University, W. Lafayette (전자공학)
 
3. 경력사항
○ 1999 ~ 2001 : Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, Postoc Fellow
○ 2001 ~ 2003 : Philips Research USA, New York,  Senior Member Research Staff
○ 2003 ~ 2004 : GE Global Research, New York,  Senior Researcher
○ 2004 ~ 2007 : 한국과학기술원 바이오및뇌공학과, 조교수
○ 2007 ~ 현재 : 한국과학기술원 바이오및뇌공학과, 부교수

4. 주요연구업적
1.  O. Lee, J.M. Kim, Y. Bresler, and J. C. Ye, "Compressive diffuse optical tomography: non-iterative exact reconstruction using joint sparsity,"IEEE Trans. Medical Imaging, vol. 30, no. 5, pp. 1129-1142, May 2011.
2. K. Lee, S. Tak, and J. C. Ye, "A data-driven sparse GLM for fMRI analysis using sparse dictionary learning with MDL criterion," IEEE Trans. Medical Imaging, vol. 30, no. 5, pp. 1076-1089, May 2011.
3. S. H. Tak, S. J. Yoon, J. Jang, K. S. Yoo, Y. Jeong, and J. C. Ye "Quantitative analysis of hemodynamic and metabolic changes in subcortical vascular dementia using simultaneous near-infrared spectroscopy and fMRI measurements," NeuroImage, vol 55, pp. 176-184, 2011
4.  H. Jung, K. H. Sung, K. S. Nayak, E. Y. Kim, and J. C. Ye, "k-t FOCUSS: a general compressed sensing framework for high resolution dynamic MRI," Magn Reson Med, vol. 61, pp. 103-116, January 2009.
5.  J. C. Ye, S. H. Tak, K. E. Jang, J. W. Jung, J. Jang, "NIRS-SPM: Statistical parametric mapping for near-infrared spectroscopy," NeuroImage, vol. 44, pp. 428-447, January 2009.
6. H. Jung, J. C. Ye, and E. Y. Kim, "Improved k-t BLAST and k-t SENSE using FOCUSS," Physics in Medicine and Biology, vol. 52, pp. 3201-3226, June 2007.

 <김종민 연구교수 프로필>

1. 인적사항 
 ○ 소 속 : 카이스트 바이오및뇌공학과

2. 학력
  ○ 1999 :  카이스트 학사 (수학)
  ○ 2001 :  카이스트 석사 (응용수학)
  ○ 2007 : 카이스트 박사 (수리과학)
 
3. 경력사항
 ○ 2007 - 2008 : 카이스트 자연과학연구소 연수연구원
  ○ 2008 ~ 2009 : 국가수리과학연구소 박사후연구원
  ○ 2009 ~ 2010 : 카이스트 정보전자연구소 연수연구원
  ○ 2010 ~ 현재 : 카이스트 바이오및뇌공학과 연구교수

3. 주요연구내용
1. A.G. Garcia, J.M. Kim, K.H. Kwon and G. Perez-Villalon, Aliasing error of sampling series in wavelet subspaces, Numer. Funct. Anal. Optim., Vol. 29, no. 1-2, 126-144, 2008
2. J.M. Kim and K.H. Kwon, Sampling expansion in shift invariant spaces, International Journal of Wavelets, Multi-resolution and Information Processing, Vol. 6, no. 2, 223-248, 2008
3. J.M. Kim and K.H. Kwon, Vector sampling expansion in Riesz basis setting and its aliasing error, Applied and Computational Harmonic Analysis, Vol. 25, no. 3, 315-334, 2008
4. S. Kang, J.M. Kim and K.H. Kwon, Asymmetric multi-channel sampling in shift invariant spaces, J. Math. Anal. Appl., Vol. 367, no. 1, 20-28, 2010
5. O.K. Lee, J.M. Kim, Y. Bresler and J.C. Ye , Compressive Diffuse Optical Tomography: Non-Iterative Exact Reconstruction using Joint Sparsity, IEEE trans. Medical Imaging, Vol. 30, Issue 5, 1129-1142, 2011
6. J.M. Kim, O.K. Lee and J.C. Ye, compressive MUSIC: A Missing Link Between Compressive Sensing and Array Signal Processing, to appear in IEEE trans. Information Theory, Vol. 58, Issue 1, 2012 (in press)


posted by 과학이야기

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