Imaging-based medical device manufacturing
영상기반의료기기제조
BIO025 • 2024년 1학기 • 교통대학교
Schedule 강의일정
| Date | Lecture | Content | Logistics | |
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| 3/7 |  | Week #1: 1부 우리 몸을 들여다보다 - 1. 몸속 사진 한 장 한 장을 모으면 : X-레이 영상과 CT (임창환) - 2. 뇌는 제가 잘 봅니다 : MRI (임창환) | [ 과제 ] | |
| 3/14 |  | Week #2: 1부 우리 몸을 들여다보다 - 3. 소리를 이용해 영상을 보다 : 초음파 영상기기 (임창환) - 4. 몸속에선 어떤 일이 일어나고 있을까? : 핵의학영상 (장동표) | ||
| 3/21 |  | Week #3: 2부 장애를 넘어 신체를 증강하다 - 5. 손발 잃은 사람들의 희망 : 근전 인터페이스 (전자의수, 의족) (임창환) - 6. 세상과 연결해 주는 인공 귀 : 보청기와 인공와우 (김인영) | [ 과제 ] | |
| 3/28 |  | Week #4: 2부 장애를 넘어 신체를 증강하다 - 7. 뇌를 통해 세상을 보다 : 인공망막 (장동표) - 8. 몸짓으로 만드는 에너지 : 생체 내 에너지 하베스팅 (김선정) - 9. 로봇이 벌크업을 하면 어떻게 될까? : 인공근육 (김선정) | ||
| 4/4 |  | Week #5: 3부 뇌 치료에서 인공두뇌까지, 뇌공학 - 10. 머릿속의 페이스메이커 : 뇌심부자극술 (장동표) - 11. 두개골을 열지 않고 뇌를 치료하는 법 : 비침습적 뇌자극 (임창환) | ||
| 4/11 |  | Week #6: 3부 뇌 치료에서 인공두뇌까지, 뇌공학 - 12. 내 도파민 농도는 괜찮을까? : 신경전달물질 측정 기술 (장동표) - 13. 너의 ‘뇌 소리’가 보여 : 뇌 신호 측정 기술 (임창환) | ||
| 4/18 |  | Week #7: 3부 뇌 치료에서 인공두뇌까지, 뇌공학 - 14. 내 뇌에 칩이 들어간다면 : 뇌-기계 인터페이스 (장동표) - 15. ‘뇌’맘대로 움직이는 세상 : 뇌-컴퓨터 인터페이스 (임창환)
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| 4/25 | Midterm Test | |||
| 5/1 |  | Week #8: 4부 예방에서 치료까지, 나만의 주치의를 만나다 - 16. 내 손 안의 작은 병원 : 원격진료와 U-healthcare (김인영) - 17. 함께 자고, 먹고, 일하는 기기 : 웨어러블 헬스케어 (김인영) | ||
| 5/8 |  | Week #9: 4부 예방에서 치료까지, 나만의 주치의를 만나다 - 18. 더 많은 정보, 더 나은 진단 : 의료 빅데이터와 디지털 헬스케어 (김인영) - 19. 나에게 꼭 맞는 치료 : 맞춤 의학 (김인영) | ||
| 5/16 |  | Week #10: 5부 몸속 세포에서 답을 얻다 - 20. 우리 몸속 나노센서 로봇 : 마이크로 나노ㆍ제조기술 (최성용) - 21. 별자리처럼 빛나는 세포들 : 세포막 수용체 분석 (최성용) | ||
| 5/23 |  | Week #11: 5부 몸속 세포에서 답을 얻다 - 22. 암 치료의 원조, 면역시스템 : 면역 치료제 (최성용) - 23. DNA는 범인을 알고 있다 : DNA 진단기술 (최성용) - 24. 세포들의 특별한 메신저 : 나노 소포체 진단기술 (최성용) | ||
| 5/30 |  | Week #12: 6부 우리 뇌를 더 잘 이해해야 하는 이유 - 1. 뇌를 수식으로 표현하다 : 뇌신경 수학적 모델링 (김안모) - 2. 인공지능을 진화시키는 뇌과학 : 뇌모방 인공지능 (김안모) - 3. 생각이 업로드 되었습니다 : 뇌신경계 시뮬레이션 기술 (임창환) - 4. 뇌가 사용하는 언어가 있다? : 신경코드 해독 (임창환) | ||
| 6/6* | [ slides ] | Week #13: No Class Memorial Day | ||
| 6/13 |  | Week #14: 7부 계속해서 진화하는 의료기기 - 1. 먹지 않아도 되는 약이 있다? : 전자약 (이병훈) - 2. 내 몸 안의 119 구조대 : 이식형 의료기기 (이병훈) - 3. 냄새로 병을 진단할 수 있을까? : 인공후각 (김안모) - 4. 내 몸속의 초소형 드론: 캡슐형 내시경 (이병훈) - 5. 질병을 예방하는 똑똑한 시계 : 스마트 의료기기 (최성용) - 6. 빛으로 풀어내는 인체의 비밀 : 광유전학 (이병훈)
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| 6/20 | Final Test 기말고사 | |||
Overview 개요
‘전자약’에서부터 ‘뇌-컴퓨터 인터페이스’까지
상상만 해 온 미래가 이미 다가와 있다면?
질병 치료에서부터 인간 증강까지, 바이오메디컬공학이 떠오르고 있다
세계 자동차 시장을 선도하고 있는 테슬라의 CEO ‘일론 머스크’가 관심을 가지고 있는 또 하나의 분야가 있는데, 그것은 바로 ‘뇌’다. 현재는 뇌전증과 같은 질병을 뇌에 전극을 심어 치료하는 기술을 연구하고 있지만, 궁극적으로는 우리 머릿속 생각을 컴퓨터에 업로드할 수 있는 단계까지 발전시키는 것을 목표로 하고 있다고 한다. 그리고 그는 진짜로 원숭이의 뇌에 전극을 심어 생각만으로 컴퓨터 게임을 하게 함으로써 그 가능성을 보여주었다. 먼 미래의 이야기인 줄만 알았던 현실이 생각보다 가까이 와 있는 것이다.
이런 놀라운 실험이 성공하기까지는 흔히 ‘의공학’으로도 불리는 ‘바이오메디컬공학’ 기술의 발전이 한 몫을 톡톡히 했다. 100년 전까지만 해도 우리는 X-레이 기술조차 없어 우리 몸속의 모습을 들여다보고 아픈 곳을 찾아내는 것이 어려운 시대였다. 하지만 바이오메디컬공학 기술의 발전 덕분에 이제는 수초 단위의 심장의 움직임을 영상으로 찍어낼 수 있게 되었고, 인공와우 같은 인공장기가 상용화되어 많은 사람들이 새 삶을 얻게 되었다. 뿐만 아니라 바이오메디컬공학은 먹지 않고도 질병을 치료하는 ‘전자약’, ‘인공지능’이 판독하는 CT 영상처럼 우리가 상상만 했던 현실을 이미 실현시키고 있다.
그리고 이제 바이오메디컬공학은 4차 산업혁명의 대흐름과 함께 파킨슨병, 치매와 같이 인류가 극복하지 못한 질병을 정복하기 위해, 그리고 ‘로봇 팔’과 같은 첨단 의료기기를 개발하기 위해, 궁극적으로는 ‘뇌-컴퓨터 인터페이스’ 기술을 통한 인간 증강을 위해 쉼 없이 달려나가고 있다. 바야흐로 미래 의료서비스와 인류의 복지를 책임질, ‘미래 핵심산업기술’이 된 것이다.
From ‘electronic medicine’ to ‘brain-computer interface’
What if the future you’ve only imagined has already arrived?
From disease treatment to human augmentation, biomedical engineering is on the rise.
There is another area that Elon Musk, CEO of Tesla, which is leading the global automobile market, is interested in, and that is the brain. Currently, they are researching technology to treat diseases such as epilepsy by implanting electrodes in the brain, but the ultimate goal is to develop the technology to the point where we can upload the thoughts in our heads to a computer. And he actually showed the possibility by implanting electrodes in the brains of monkeys and allowing them to play computer games using only their thoughts. The reality that we thought was a story of the distant future is closer than we think.
The development of ‘biomedical engineering’ technology, commonly referred to as ‘biomedical engineering’, played a significant role in the success of this amazing experiment. Until 100 years ago, we did not even have X-ray technology, so it was difficult to look inside our bodies and find painful areas. However, thanks to the development of biomedical engineering technology, it is now possible to image the heart’s movements in seconds, and artificial organs such as cochlear implants have been commercialized, giving many people a new life. In addition, biomedical engineering is already making reality that we only imagined, such as ‘electronic medicine’ that cures diseases without eating and CT images read by ‘artificial intelligence’.
And now, with the great trend of the 4th Industrial Revolution, biomedical engineering is ultimately used to conquer diseases that humanity has not been able to overcome, such as Parkinson’s disease and dementia, and to develop cutting-edge medical devices such as ‘robotic arms’. We are constantly working towards human augmentation through ‘brain-computer interface’ technology. It has now become a ‘future core industrial technology’ that will be responsible for future medical services and human welfare.
Textbook 교재
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Logistics 수업운영
Course Information / 과정정보
시간이 지나도 변하지 않고 컴퓨팅 세계의 기반을 강화하는 데 도움이 되는 전문적이고 안전하며 이식 가능한 C 코드를 작성하는 방법을 알아본다.
- 프로그래밍(50%) 직무에 필요한 문제 또는 시스템을 프로그래밍 언어로 구현할 수 있는 역량
- 전공기초(40%) 정보통신전공을 수행할 수 있는 공학적 기초개념, 수학, 물리학 등의 기본역량
- 자기주도문제해결(10%) 프로젝트, 캡스톤디자인 및 지식재산권, 공학경영, 논문작성 등 전공분야에 밀접하게 연관된 비전공분야의 역량
Students will learn how to write professional, safe, and portable C code that doesn’t change over time and helps strengthen the foundations of the world of computing.
- Programming (50%) Ability to implement problems or systems required for the job in a programming language
- Major foundations (40%) Basic competencies such as basic engineering concepts, mathematics, physics, etc.
- Self-directed problem solving (10%) Competence in non-major fields closely related to major fields, such as project, capstone design and intellectual property rights, engineering management, and thesis writing
Policies 규정
Grading 평가방법
Most of my courses are graded based on the following components. Please note that the weights of each component may vary depending on the course. The grading policy will be announced in the first class and will be available on the course website.
대부분의 강의는 다음 구성요소에 따라 평가됩니다. 각 구성요소의 가중치는 강의에 따라 다를 수 있습니다. 평가 방법은 첫 강의에서 발표되며 강의 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
- Attendance (& Participation) 출석 (& 참여도)
- Assignments & Practice Exercises 과제 (연습문제) 및 실습 (수업 활동 결과)
- Project (or Research Paper & Presentation) 프로젝트 (또는 논문과 발표)
- Tests (Midterm & Final) 중간고사와 기말고사
Attendance (& Participation) 출석 (& 참여도)
This may be the most important part of the class. Please pay careful attention to the following.
이것은 수업의 가장 중요한 부분일 수 있습니다. 다음 사항에 주의 깊게 주목해 주세요.
I appreciate everyone being actively involved in the class! Students who will succeed are those who are actively involved.
저는 수업에 적극적으로 참여해 주시는 모든 분들을 감사하게 생각합니다! 성공할 학생들은 적극적으로 참여하는 학생들입니다.
- Attendance:
- You are expected to attend all classes. If you miss a class, you are responsible for getting the notes from a classmate or completing the assignments you miss.
수업에는 모두 참석해야 합니다. 수업을 빠지는 경우, 수업 내용을 동료로부터 받거나 빠진 과제를 완료하는 것은 _당신_의 책임입니다. - Generally, if you miss more than 15% of the classes (7 hours in a 45-hour course, 9 hours in a 60-hour course), you will get a lower grade.
일반적으로, 수업의 15% 이상을 빠지는 경우 (45시간 강의에서 7시간, 60시간 강의에서 9시간), 낮은 성적을 받게 됩니다. - If you miss more than 25% of the classes (11 hours in a 45-hour course, 15 hours in a 60-hour course), you will fail the course.
수업의 25% 이상을 빠지는 경우 (45시간 강의에서 11시간, 60시간 강의에서 15시간), 과락이 됩니다.
- You are expected to attend all classes. If you miss a class, you are responsible for getting the notes from a classmate or completing the assignments you miss.
- Participation:
- Active participation is expected in all classes. This means that you are engaged in the class, asking questions, answering questions, and participating in discussions.
모든 수업에서 적극적인 참여가 기대됩니다. 이는 수업에 집중하고 질문을 하며 질문에 답하고 토론에 참여하는 것을 의미합니다. - Disinterest: Students who are not interested in the class do not study, do not participate, and do not do well on the tests. They will get a low grade.
무관심: 수업에 관심이 없는 학생들은 공부를 하지 않고 참여하지 않으며 시험에서도 잘하지 못합니다. 낮은 성적을 받게 됩니다. - Generally speaking, I do not give a daily grade for participation. However, I notice your habits. Students who are regularly late, leave early, or are not engaged in the class will get a lower grade.
일반적으로 참여도에 대한 일일 성적은 주지 않습니다. 그러나 당신의 습관을 주의 깊게 지켜봅니다. 정기적으로 늦게 오거나 일찍 떠나거나 수업에 참여하지 않는 학생들은 낮은 성적을 받게 됩니다.
- Active participation is expected in all classes. This means that you are engaged in the class, asking questions, answering questions, and participating in discussions.
- Excused Absences:
- If you have a valid reason for missing a class (e.g., illness, family emergency), please let me know in advance if possible. You will be excused from the class, but you are still responsible for the material covered in the class.
수업을 빠지는 합당한 이유가 있는 경우 (예: 질병, 가족 사정), 가능한 경우 미리 알려주세요. 수업을 빠질 수 있지만 수업에서 다룬 내용에 대한 책임은 여전히 있습니다. - Excused absences will not count against your number of allowed absences. However, they will affect your attendance & participation score because you cannot participate in a class you do not attend.
합당한 이유로 인한 결석은 허용된 결석 횟수에 포함되지 않습니다. 그러나 참석하지 않은 수업에 참여할 수 없기 때문에 출석 및 참여도 점수에 영향을 줍니다. - Generally speaking, students are only allowed to miss 25% of the classes (11 hours in a 45-hour course, 15 hours in a 60-hour course) with excused absences. However, if you have a valid reason for missing more classes, please let me know.
일반적으로, 합당한 이유로 인한 결석을 포함하여 수업의 25% (45시간 강의에서 11시간, 60시간 강의에서 15시간)까지만 허용됩니다. 그러나 더 많은 수업을 빠지는 합당한 이유가 있는 경우, 알려주세요. - If the total number of absences (excused and unexcused) exceeds 35% of the classes (16 hours in a 45-hour course, 21 hours in a 60-hour course), you will fail the course.
총 결석 횟수 (합당한 이유로 인한 결석 및 불합당한 이유로 인한 결석)가 수업의 35% (45시간 강의에서 16시간, 60시간 강의에서 21시간)를 초과하는 경우, 과락이 됩니다.
- If you have a valid reason for missing a class (e.g., illness, family emergency), please let me know in advance if possible. You will be excused from the class, but you are still responsible for the material covered in the class.
Assignments & Practice Exercises 과제 (연습문제) 및 실습 (수업 활동 결과)
- Assignments are generally work you do on your own.
과제는 일반적으로 개인적으로 수행하는 작업입니다. - Practice exercises are work we do together in class.
실습은 수업에서 함께 수행하는 작업입니다. - Most of both types of work will be submitted online (typically via GitHub or Google Forms).
이 두 유형의 대부분 작업은 온라인으로 제출됩니다 (일반적으로 GitHub 또는 Google Forms를 통해). - You are expected to complete all assignments and practice exercises. (This is the best way to ensure you receive a better grade on both the tests and in the class overall.)
모든 과제와 실습을 완료해야 합니다. (이것이 시험과 전반적으로 수업에서 더 나은 성적을 받을 수 있는 가장 좋은 방법입니다.)
Projects (or Research Paper & Presentation) 프로젝트 (또는 논문과 발표)
The following types of projects may be assigned in my courses:
다음 유형의 프로젝트가 강의에서 할당될 수 있습니다:
- Semester-long individual project: This is typically a programming project that you will work on throughout the semester. Usually, the full project code will be included in the selected textbook. You will be expected to complete the project on your own, with all required files, by the end of the semester, as well as a record of your progress on the project throughout the semester with pushes to GitHub.
학기 내내 개인 프로젝트: 일반적으로 학기 내내 작업할 프로그래밍 프로젝트입니다. 일반적으로 전체 프로젝트 코드는 선택한 교재에 포함됩니다. 학기 끝까지 모든 필요한 파일과 함께 프로젝트를 완료하고, 학기 내내 GitHub에 푸시하여 프로젝트 진행 상황을 기록해야 합니다.
Tests
There will be two tests in this class: a midterm and a final. Both tests may include both written and programming questions. The written questions will be similar to the homework questions, and the programming questions will be similar to the programming assignments. Written questions will be closed-book, and programming questions will be open-book (i.e., you can use any resources you want, including the Internet).
- Midterm: 20%
- Final: 30%
Collaboration Policy
Homework assignments must be done individually: each student must hand in their own answers. However, it is acceptable to collaborate when figuring out answers and to help each other solve the problems. We will be assuming that you will be taking the responsibility to make sure you personally understand the solution arising from such collaboration. You also must indicate on each homework with whom you have collaborated.
Late Policy
You will be allowed 6 total homework late days without penalty for the entire semester. You may be late by up to 6 days on any homework assignment. Once those days are used, you will be penalized according to the following policy:
- Homework is worth full credit at the due time on the due date.
- The allowed late days are counted by day (i.e., each new late day starts at 12:00 am ET).
- Once the allowed late days are exceeded, the penalty is 50% per late day conted by hour (i.e., 2.0833% per hour).
- The homework is worth zero credit 48 hours after exceeding the late day limit.
You must turn in 75% of the practices and assignments, even if for zero credit, in order to pass the course.
Regrade Policy
If you feel that we have made a mistake in grading your homework, please submit a regrading request via email and I will consider your request. Please note that regrading of a homework may cause your grade to go either up or down.
Resources 자료실
Computer Software / 소프트웨어
Coming Soon.
Instructor 강사소개
- Instructor Aaron Snowberger
- Email: aaronkr.trainer@gmail.com
Aaron Snowberger earned his Ph.D. in Information and Communications Engineering from Hanbat National University in South Korea in 2024. He also holds degrees in Computer Science and Media Design. He has taught technology courses for over 8 years, English for over 15 years, and has freelanced as a web developer and magazine designer for over 5 years. His current research interests include computer vision, natural language processing, image processing, signal processing, and machine learning.
Aaron Snowberger는 2024년 한국 한밭대학교에서 정보통신공학 박사 학위를 취득했습니다. 그는 또한 컴퓨터 과학 및 미디어 디자인 학위를 취득했습니다. 그는 8년 이상 기술 과정을 가르쳤고, 15년 이상 영어를 가르쳤으며, 5년 이상 웹 개발자 및 잡지 디자이너로 프리랜서로 일했습니다. 그의 현재 연구 관심사는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 이미지 처리, 신호 처리 및 머신 러닝입니다.