김형구

[연구자 요약] 김형구 연구자는 뇌공학 및 인지 계산 신경과학 분야의 선도적인 전문가입니다. 주요 연구는 해부학적, 기능적, 생리학적 MRI 기법을 개발하여 뇌 연구에 적용하고, 뇌질환의 신경혈류 시스템 및 조절 메커니즘을 규명하며 혁신적인 뇌신경 인터페이스를 개발하는 데 중점을 둡니다. 또한, 비인간 영장류와 인간을 대상으로 기능적 뇌 이미징과 계산 모델링을 활용하여 지각, 인지, 감정, 통증과 같은 복합적인 뇌 기능의 신경 메커니즘을 심도 깊게 탐구하고 있습니다. 특히, 뇌 기능 빅데이터와 인공지능 기술을 융합하여 뇌 질환의 정밀 진단 및 치료, 그리고 인간의 고등 인지 기능 이해를 위한 새로운 패러다임을 제시하며 미래 뇌 과학 연구의 발전에 크게 기여하고 있습니다.

직책

연구원

재직 상태

퇴직

소속기관

기초과학연구원 (뇌과학 이미징 연구단)

연구실

뉴로RL연구실

연구 분야

뇌공학 기반 뇌 이미징 및 신경인터페이스 개발: 본 연구실은 뇌공학 분야에서 해부학적, 기능적, 생리학적 MRI 기법 개발 및 뇌 연구 적용에 중점을 둡니다. 특히 뇌질환의 신경혈류 시스템 및 조절 메커니즘을 심층적으로 연구하며, 혁신적인 뇌신경 인터페이스 개발을 통해 실제 의료 현장에 기여하고자 합니다. 고해상도 MRI 기술을 활용하여 뇌의 미세 구조와 기능을 정밀하게 매핑하고, 뇌 혈류 역학 변화를 실시간으로 모니터링하여 다양한 뇌 질환의 병태생리 이해를 목표로 합니다. 또한, 뇌신경 인터페이스 기술을 개발하여 손상된 뇌 기능을 복원하거나 증진시키는 새로운 치료 가능성을 탐색합니다. 이 과정에서 최신 영상 처리 기법과 신호 분석 알고리즘을 통합하여 연구의 정확도와 신뢰성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 치매, 뇌졸중, 파킨슨병 등 주요 뇌 질환의 조기 진단 및 맞춤형 치료 전략 수립에 핵심적인 역할을 합니다. 개발된 뇌신경 인터페이스는 장애인의 삶의 질 향상뿐만 아니라, 일반인의 인지 기능 강화 등 광범위한 응용 가능성을 가집니다., 인지 및 계산 신경과학 기반 뇌 기능 메커니즘 연구: 본 연구실은 인지 및 계산 신경과학 그룹에서 비인간영장류 및 인간을 대상으로 지각과 인지에 대한 시스템 수준의 신경 메커니즘을 규명하는 데 주력하고 있습니다. 기능적 뇌 이미징(fMRI 등)과 정교한 계산 모델링 기법을 활용하여 인간의 지각, 인지, 감정, 그리고 통증과 같은 복잡한 뇌 기능의 근원적인 기전을 심층적으로 탐구합니다. 특히, 데이터 기반 접근 방식과 이론적 모델링을 결합하여 뇌가 정보를 처리하고 의사결정을 내리는 방식을 이해하고자 합니다. 이를 통해 뇌 기능의 복잡성을 해명하고, 인지 장애 및 정신 질환의 이해를 위한 토대를 마련합니다. 이러한 연구는 인간의 행동과 의식에 대한 근본적인 이해를 증진시키며, 인지 기능 개선 프로그램 개발이나 신경 정신 질환 치료법 개발에 중요한 통찰을 제공할 수 있습니다. 뇌의 정보 처리 원리를 밝힘으로써 인공지능 연구에도 영감을 제공하고 있습니다., 뇌기능 빅데이터 기반 인공지능 및 계산신경과학: 본 연구실은 뇌기능 빅데이터를 활용한 인공지능(AI) 및 계산신경과학 연구를 통해 뇌 과학의 새로운 지평을 열고 있습니다. 대규모 뇌 영상 및 생체 신호 데이터(EEG, MEG 등)를 수집 및 분석하고, 최신 머신러닝 및 딥러닝 기법을 적용하여 뇌 기능의 복잡한 패턴을 추출하며 질병 바이오마커를 발굴합니다. 특히, 강화학습 및 뇌 기반 AI 알고리즘 개발을 통해 뇌의 학습 및 의사결정 과정을 모방하고, 이를 인공지능 시스템에 적용하는 연구를 수행합니다. 데이터 마이닝과 패턴 인식 기술을 활용하여 뇌 질환의 예측 모델을 구축하고, 개인 맞춤형 치료를 위한 데이터 기반 솔루션을 제시합니다. 이 연구는 뇌 질환의 조기 진단 및 예후 예측 정확도를 향상시키고, 개인 맞춤형 치료법 개발에 기여합니다. 또한, 뇌 기능의 원리를 이해하여 더욱 효율적이고 지능적인 인공지능 시스템 개발에 중요한 기반을 제공하며, 미래 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술의 발전을 촉진합니다.

학력 사항

박사 로체스터대학교 뇌인지과학 (2013) 석사 서울대학교 뇌과학협동과정 (2007) 학사 서울대학교 컴퓨터공학부 (2005)

이메일

hyunggoo.kim@g.skku.edu

사무실 번호

0312994346

중요 키워드

뇌공학, 인지신경과학, 계산신경과학, 본능적행동, 뇌질환, 도파민, 인공지능, 뇌신경인터페이스, 시상하부, MRI기법, 뇌기능빅데이터, 뇌이미징, 뇌공학 기반 뇌 이미징 및 신경인터페이스 개발, 본 연구실은 뇌공학 분야에서 해부학적, 기능적, 생리학적 MRI 기법 개발 및 뇌 연구 적용에 중점을 둡니다. 특히 뇌질환의 신경혈류 시스템 및 조절 메커니즘을 심층적으로 연구하며, 혁신적인 뇌신경 인터페이스 개발을 통해 실제 의료 현장에 기여하고자 합니다. 고해상도 MRI 기술을 활용하여 뇌의 미세 구조와 기능을 정밀하게 매핑하고, 뇌 혈류 역학 변화를 실시간으로 모니터링하여 다양한 뇌 질환의 병태생리 이해를 목표로 합니다. 또한, 뇌신경 인터페이스 기술을 개발하여 손상된 뇌 기능을 복원하거나 증진시키는 새로운 치료 가능성을 탐색합니다. 이 과정에서 최신 영상 처리 기법과 신호 분석 알고리즘을 통합하여 연구의 정확도와 신뢰성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 치매, 뇌졸중, 파킨슨병 등 주요 뇌 질환의 조기 진단 및 맞춤형 치료 전략 수립에 핵심적인 역할을 합니다. 개발된 뇌신경 인터페이스는 장애인의 삶의 질 향상뿐만 아니라, 일반인의 인지 기능 강화 등 광범위한 응용 가능성을 가집니다., 인지 및 계산 신경과학 기반 뇌 기능 메커니즘 연구, 본 연구실은 인지 및 계산 신경과학 그룹에서 비인간영장류 및 인간을 대상으로 지각과 인지에 대한 시스템 수준의 신경 메커니즘을 규명하는 데 주력하고 있습니다. 기능적 뇌 이미징(fMRI 등)과 정교한 계산 모델링 기법을 활용하여 인간의 지각, 인지, 감정, 그리고 통증과 같은 복잡한 뇌 기능의 근원적인 기전을 심층적으로 탐구합니다. 특히, 데이터 기반 접근 방식과 이론적 모델링을 결합하여 뇌가 정보를 처리하고 의사결정을 내리는 방식을 이해하고자 합니다. 이를 통해 뇌 기능의 복잡성을 해명하고, 인지 장애 및 정신 질환의 이해를 위한 토대를 마련합니다. 이러한 연구는 인간의 행동과 의식에 대한 근본적인 이해를 증진시키며, 인지 기능 개선 프로그램 개발이나 신경 정신 질환 치료법 개발에 중요한 통찰을 제공할 수 있습니다. 뇌의 정보 처리 원리를 밝힘으로써 인공지능 연구에도 영감을 제공하고 있습니다., 뇌기능 빅데이터 기반 인공지능 및 계산신경과학, 본 연구실은 뇌기능 빅데이터를 활용한 인공지능(AI) 및 계산신경과학 연구를 통해 뇌 과학의 새로운 지평을 열고 있습니다. 대규모 뇌 영상 및 생체 신호 데이터(EEG, MEG 등)를 수집 및 분석하고, 최신 머신러닝 및 딥러닝 기법을 적용하여 뇌 기능의 복잡한 패턴을 추출하며 질병 바이오마커를 발굴합니다. 특히, 강화학습 및 뇌 기반 AI 알고리즘 개발을 통해 뇌의 학습 및 의사결정 과정을 모방하고, 이를 인공지능 시스템에 적용하는 연구를 수행합니다. 데이터 마이닝과 패턴 인식 기술을 활용하여 뇌 질환의 예측 모델을 구축하고, 개인 맞춤형 치료를 위한 데이터 기반 솔루션을 제시합니다. 이 연구는 뇌 질환의 조기 진단 및 예후 예측 정확도를 향상시키고, 개인 맞춤형 치료법 개발에 기여합니다. 또한, 뇌 기능의 원리를 이해하여 더욱 효율적이고 지능적인 인공지능 시스템 개발에 중요한 기반을 제공하며, 미래 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술의 발전을 촉진합니다.