| 제 목 | 김준우 박사(지도교수 정호영), IEEE JBHI (JCR 상위 5.7%) 국제 학술지 논문 게재 | ||||
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| 작성자 | 관리자 | 작성일 | 2025-03-06 | 조회수 | 442 |
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 폐음(호흡음) 분류 모델의 성능을 저하시키는 녹음 편향과 인구학적 불균형 문제를 해결하기 위한 연구가 국제 SCIE 학술지 IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (IF 6.7, JCR 상위 5.7%)에 게재되었다. 본 연구는 인공지능학과 김준우 박사(지도교수 정호영)가 제1저자로 참여하였으며, 폐음 데이터에서 메타데이터 기반 도메인 적응(Domain Adaptation) 기법을 적용하는 방안을 탐구하였다 (논문 제목: Adaptive Metadata-Guided Supervised Contrastive Learning for Domain Adaptation on Respiratory Sound Classification).
연구에서는 Adaptive Metadata-Guided Supervised Contrastive Learning (AMG-SCL) 기법을 제안하여, 서로 다른 데이터셋 간의 도메인 의존성을 동적으로 줄이고 모델의 탐지 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다. 실험 결과, 기존 최신 방법 대비 성능이 7.37%p 개선되는 성과를 보였다. 이번 연구는 Meta, Queen’s University, 분당서울대학교병원과의 공동 연구로 진행되었으며, 폐음 분류 모델의 실용적 적용 가능성을 더욱 넓히는 데 기여할 것으로 기대된다.
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