의료인공지능학과

수질환경연구실에서는 AOP(Advanced Oxidation Process) 및 HRAS(High Rate Activated Sludge)와 같은 고도처리 기술을 활용하여 수계 내 오염물질을 제거하는 연구를 수행하고 있다. 더불어 수처리 과정에서 발생하는 슬러지를 재활용하여 경량골재를 생산하는 폐기물 자원화 연구, 공공 인프라에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있는 리스크를 예측하고 통제하기 위한 체계적인 자산관리(Asset management) 시스템 연구를 진행 중이다.

Research on the treatment of pollutants in water systems using advanced techniques such as AOP (Advanced Oxidation Process) and HRAS (High Rate Activated Sludge) is being conducted. In terms of carbon neutrality, efforts include recycling wastewater sludge to produce lightweight aggregates, systematic asset management to predict and control risks in public infrastructure. 

진보된 X-ray spectroscopy 분석방법 등을 활용하여 수전해를 통한 그린수소 생산, 이산화탄소 전환을 통한 화학제품 생산 등에 활용되는 (광)전기화학 촉매 소재를 연구한다. 2015년 연세대학교 화공생명공학과를 우등졸업하고, 2021년 한국과학기술원 (KAIST) 생명화학공학과에서 형상 제어된 금속 나노입자를 전기화학 분해셀에서 적용하여, 수소 생산의 효율성을 높이거나 온실가스를 가치 있는 화합물로 전환하는 연구로 박사학위를 받았다. 박사학위 이후에는 본교 임용 전까지 스탠퍼드 대학교 가속기 연구소에서 연구원으로 근무하며 XFEL 광원에 적용 가능한 신개념 XAS 분광계를 개발하였고, 진보된 spectrometer를 활용하여 에너지 환경 소재를 분석하는 연구를 수행했다. 

Working on (photo)electrocatalysis for energy and environmental applications such as water electrolysis and carbon dioxide conversion to value-added chemicals, and employing advanced X-ray spectroscopy for analyzing the energy and environmental materials. I graduated with high honors from the Department of Chemical and Biomolecular Engineering at Yonsei University in 2015 and received my PhD from the same department at the Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) in 2021. My doctoral research focused on shape-controlled metal nanoparticles for water electrolysis to produce green hydrogen gas and the conversion of greenhouse gases to chemical products. After my PhD, I worked as a research associate at the SLAC National Accelerator Laboratory at Stanford University, where I developed a novel XAS spectrometer for XFEL light sources and characterized energy and environmental materials using advanced X-ray techniques.

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

이오준 교수는 2021년부터 가톨릭대학교 인공지능학과 조교수로 재직 중이며, 데이터사이언스학과에서 JA교수직도 함께 맡고 있습니다. 2019년 중앙대학교에서 컴퓨터공학 박사학위를, 2015년 단국대학교에서 소프트웨어학 학사학위를 취득하였습니다. 가톨릭대학교에 부임하기 전에는 2019년부터 2021년까지 포항공과대학교 미래IT융합연구원에서 전임연구원으로 재직하였습니다.

이오준 교수의 주된 연구 분야는 그래프 마이닝 및 그래프 학습으로, 최근에는 그래프 신경망 모델을 집중적으로 연구하고 있습니다. 또한, 이러한 모델들을 분자 구조 분석, 소셜 미디어 분석, 기상 데이터 분석, 교통 흐름 분석 등 다양한 비정형 데이터 분석에 활용하고 있습니다.

이오준 교수는 2024년 8월 기준으로 SCI(E)급 국제 학술지에 32편의 논문을 게재했으며, 국제 학술대회에서 37편의 논문을 발표하였습니다. 또한, AAAI, IJCAI와 같은 저명한 국제 학술대회 및 AIJ, IEEE IoT-J, IPM, JOI, FGCS 등 최상위 국제 학술지에 연구 성과를 발표하며 연구의 질적 우수성을 인정받고 있습니다.

O-Joun Lee has been an assistant professor at the Catholic University of Korea, Rep. of Korea since September 2021. He received Ph.D. degree in Computer Science and Engineering from Chung-Ang University in 2019. He also received B.Eng. degree in Software Science from Dankook University in 2015. He was a full-time researcher at Pohang University of Science and Technology, Rep. of Korea from September 2019 to August 2021. His research interests include graph mining, graph representation learning, and graph neural networks. He has applied graph mining models and methods to various unstructured data, such as social media, bibliographic data, medical knowledge bases, traffic flow data, molecular structures, etc.

권순재 교수는 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부에서 2010년도에 학사학위, 2018년도에 박사학위를 취득하였다. 이후에는 KAIST와 New York University Abu Dhabi (NYUAD)에서 박사후연구원으로 재직하였으며, 2023년 3월부터 가톨릭대학교 정보통신전자공학부에 재직하며 MERIT(MicroElectronics based on Remarkable Integrated Circuits Technology) Lab을 운영하고 있다. 

아날로그/혼성신호 집적회로 설계 기술을 기반으로 마이크로시스템을 융합하는 연구와 마이크로시스템을 통해 의료기기, 웨어러블 기기, 사물인터넷 기기들을 구현하는 연구를 수행 중이다. KAIST, NYUAD 등 국내외 유수의 기관들과 활발한 공동연구를 수행하고 있으며 현재까지 총 20편의 SCIE급 국제학술지에 게재하였으며, 24편의 논문을 국제학술대회에서 발표하였다.  SCIE급 국제학술지 Integration - the VLSI Journal, International Journal of Circuit Theory and Applications의 Associate Editor로 활동 중이다.  

Soon-Jae Kweon received a B.S. degree and a Ph.D. degree in electrical engineering from the Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, South Korea, in 2010 and 2018, respectively. After that, he worked as a postdoctoral associate at KAIST and New York University Abu Dhabi (NYUAD). Since March 2023, he has been an Assistant Professor with the School of Information, Communications, and Electronic Engineering at the Catholic University of Korea, leading the MERIT (Microelectronics based on Remarkable Integrated Circuits Technology) Lab.

His research aims at integrating microsystems based on analog/mixed-signal integrated circuit design technology and developing medical devices, wearable devices, and IoT devices through those microsystems. He is actively conducting joint research with leading domestic and international institutions such as KAIST and NYUAD. He has published 20 SCIE journals and presented 24 papers at international conferences. He is currently working as an Associate Editor of SCIE journals, Integration - the VLSI Journal and International Journal of Circuit Theory and Applications.