지능형센싱및처리연구실(박수현 교수)의 석사과정생 최은빈 학생과 통합과정생 Anika Sejuty 학생이 2024년 9월 22일부터 26일까지 대만 타이베이에서 열린 **Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control Joint Symposium (UFFC-JS)**에서 연구 결과를 발표하여 학회 참가자들로부터 많은 관심을 받았다.

UFFC-JS는 초음파, 강유전물질, 주파수 제어 기술 등 다양한 분야에서 첨단 연구와 혁신적인 기술 발전을 논의하는 국제 학술대회로 관련 분야에서 가장 권위 있는 행사이다.

이번 학회에서 최은빈 학생은 “Sensorless Force Estimation for Robotic Ultrasound Imaging Using CNN-RNN Based Network”라는 주제로 발표했다. 이 연구는 로봇 초음파 영상에서 CNN-RNN 기반의 네트워크를 사용하여 센서 없이도 힘을 추정할 수 있는 모델을 제안하였으며, 이를 통해 의료 로봇의 효율성과 정확성을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Anika Sejuty 학생은 “Siamese Neural Network-Based 2D in-Vivo Vascular Wall Motion Tracking in Ultrasound Imaging”라는 주제로 발표하였다. 이 연구는 초음파 영상에서 혈관벽의 2차원 움직임을 추적할 수 있는 모델을 제안했으며, 시아미즈 신경망(Siamese Neural Network)을 활용하여 혈관 벽의 미세한 움직임을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 보여주었다.

*사진설명: 학회 발표 중인 최은빈, 아니카 학생.