임창환

**임창환**은 대한민국의 뇌공학자이자 한양대학교 공과대학 전기·생체공학부 생체공학전공 교수이다. 비침습적 뇌신호(EEG, fNIRS, MEG 등)를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 뇌신호 처리, 뉴로모듈레이션을 연구하며 한양대학교 뇌공학연구센터(RCBCE)와 CoNE Lab를 이끌었다. 2023년 1월부터 2년 임기의 대한뇌파신경생리학회 회장을 역임했다. 구글 스칼라 기준 피인용 수는 2025년 10월 현재 9천 회 이상이다.

## 생애와 교육
1976년에 태어났으며, 경북고등학교를 졸업했다. 서울대학교 전기공학부에서 1999년 공학사, 전기컴퓨터공학부에서 2001년 공학석사와 2005년 공학박사를 각각 취득했다.

## 경력
* 2005–2006: 미국 미네소타 대학교 의공학과(BME) 박사후연구원(Brain Source Imaging)
* 2006–2011: 연세대학교(원주) 의공학부 조교수·부교수
* 2011–현재: 한양대학교 바이오메디컬공학과 부교수·정교수
* 2017–2018: 캘리포니아 대학교 어바인 생체공학과 방문연구원(Visiting Scholar)
* 2018–현재: 한양대학교 뇌공학연구센터(RCBCE) 센터장
* 2020–현재: 한양대학교 일반대학원 HY‑KIST 바이오융합학과 겸임교수
* 2020–현재: 한양대학교 일반대학원 인공지능학과 겸임교수
* 2020–현재: 한양대학교 일반대학원 융합전자공학과 겸임교수
* 2023–현재: 한양대학교 일반대학원 헬스케어디지털공학과 겸임교수
* 2023–2024: 대한뇌파신경생리학회 회장

## 연구 및 학문적 관점
임창환의 연구는 실사용성을 중시하는 BCI와 뇌신호 기반 기계학습에 초점을 맞춘다. EEG·fNIRS·MEG 등 이종 생체신호를 결합한 하이브리드 BCI, 시각유발전위(SSVEP/SSVEF) 고성능 분류 알고리즘, 증강현실(AR)·가상현실(VR) 환경에서의 뇌–기계 상호작용, 비침습적 뇌자극(tES/tACS)을 통한 인지·지각 기능 조절 등을 포함한다. 2025년에는 MEG 채널 공간의 동기화 지수 분포를 이용해 SSVEF‑BCI 성능을 향상시키는 방법을 제시했고, AR 환경에서 배경 대비에 맞춰 자극 색을 자동 조절하는 SSVEP‑BCI 기법을 보고했다.

## 주요 연구 및 성과
; 시각·감각 기반 BCI
: 이중 주파수(dual‑frequency) 시각 자극 설계를 통해 다중 선택지를 확장하는 SSVEP‑BCI를 제안하였다. 또한 VR·메타버스 환경에서 표정 인식 부하를 줄이는 실시간 투영 신기술을 개발했다.
; 무음 발화·감정 인식
: 입 주위 가속도계를 이용해 소리 없이 단어를 인식하는 무음 발화 AI를 구현하고, 가속도계 신호만으로 음성을 합성하는 기술을 제시했다. 뇌파(EEG)로 감정을 높은 정확도로 추정하는 알고리즘도 발표했다.
; 뉴로모듈레이션
: 경두개 교류자극(tACS)을 이용해 동체시력을 통계적으로 유의하게 향상시키는 방법을 제시했다.
; 산업·협력
: 삼성전자 등과의 공동연구를 통해 웨어러블 BCI 성과를 냈고 관련 논문이 IEEE 대표논문으로 선정되었다.

## 수상
* Young Investigator Award, The 14th International Conference on Biomagnetism(BIOMAG2004, Boston, USA, 2004)
* 대한뇌기능매핑학회 학술상(2020)
* 대한의용생체공학회 대성마리프 의공학상(산학협력기여상, 2022)

## 저서
* 《뇌를 바꾼 공학, 공학을 바꾼 뇌》, MiD, 2015. ISBN 9791185104454
* 《바이오닉맨》, MiD, 2017. ISBN 9791187601234
* 《Computational EEG Analysis: Methods and Applications》, Springer, 2018. ISBN 9789811309076
* 《투모로우랜드》 (역서), MiD, 2018. ISBN 9791187601784
* 《브레인 3.0》, MiD, 2020. ISBN 9791190116336
* 《우리 뇌를 컴퓨터에 업로드할 수 있을까?》, 나무를심는사람들, 2020. ISBN 9791190275347
* 《뉴럴 링크: 21세기를 이끄는 거대한 연결, 뇌-컴퓨터 인터페이스》, 동아시아, 2024. ISBN 9788962625936
### 공저
* 《뇌파의 이해와 응용》, 학지사, 2017. (김도원·임창환 외) ISBN 978-89-997-1159-6
* 《의료영상학입문》 (역서), 한티미디어, 2018. (구치완·임창환 외) ISBN 9788964213292
* 《4차 산업혁명, 문제는 과학이야》, MiD, 2019. (박재용·임창환 외) ISBN 9791187601883
* 《혁신의 목격자들》, 어크로스, 2019. (오준호·임창환 외) ISBN 9791190030076
* 《교실 밖에서 듣는 바이오메디컬공학》, MiD, 2021. (임창환·김선정 외) ISBN 9791190116619
* 《Ai‑X, 인공지능 익스프레스》, 반니, 2022. (임창환 외) ISBN 9791167960986

## 논문
* 신재영; 권진욱; **임창환** (2018). 〈삼원 하이브리드 EEG–NIRS 뇌-컴퓨터 인터페이스: 정신산술·운동상상·정지 상태 분류〉/ “A Ternary Hybrid EEG–NIRS Brain‑Computer Interface for the Classification of Brain Activation Patterns during Mental Arithmetic, Motor Imagery, and Idle State”, *Frontiers in Neuroinformatics*, 12:5. 
: 세 가지 뇌 활동 상태를 동시에 분류해 정보전달률을 높이는 방법을 제안한다. EEG 전극과 이마 부위 fNIRS를 함께 사용해 신호를 보강한다. 간단한 특징추출과 분류로도 안정적인 성능을 보인다. 보정 과정의 부담을 줄여 실사용 가능성을 높인다. 비침습 융합 신호의 이점을 정량적으로 제시한다.
* 황한정; 김동환; 한창희; **임창환** (2013). 〈다중 클래스 SSVEP 기반 BCI를 위한 이중 주파수 자극법〉/ “A New Dual‑Frequency Stimulation Method to Increase the Number of Visual Stimuli for Multi‑Class SSVEP‑Based BCI”, *Brain Research*, 1515:66–77. doi:10.1016/j.brainres.2013.03.050
: 제한된 주파수 자원 문제를 해결하기 위해 서로 다른 두 주파수의 조합으로 더 많은 선택지를 만든다. 체커보드 자극을 변형해 단일 피크 응답을 유도한다. 실험에서 열 가지 자극이 명확히 구분됨을 보인다. 자극 설계만으로 성능을 높일 수 있음을 증명한다. 하드웨어 의존성을 낮추는 장점이 있다.
* 김도연; 한창희; **임창환** (2018). 〈공간 회전 음향으로 유발된 무의식적 안구운동을 이용한 EOG‑기반 인간‑컴퓨터 인터페이스〉/ “Development of an Electrooculogram‑Based Human‑Computer Interface Using Involuntary Eye Movement by Spatially Rotating Sound for Communication of Locked‑In Patients”, *Scientific Reports*, 8:9505. doi:10.1038/s41598-018-27865-5
: 청각 자극으로 유발된 무의식적 안구운동 신호를 EOG로 읽어 명령을 선택한다. 자극에 순응하기 어려운 사용자에게 새로운 입력 통로를 제공한다. 시각 깜박임 부담이 없다. 통신 수단이 제한적인 환자에게 적용 가능성을 보인다. 비교적 간단한 하드웨어로 구현된다.
* 김예성; 김청운; 한효정; 김민영; 최수인; **임창환** (2025). 〈MEG 채널 공간 동기화 지수의 공간 분포를 이용한 SSVEF‑기반 BCI 성능 향상〉/ “Performance Enhancement of SSVEF‑Based BCI Using Spatial Distribution of Synchronization Index in MEG Channel Space”, *NeuroImage*, 318:121391. doi:10.1016/j.neuroimage.2025.121391
: MEG 채널들의 공간 분포 자체를 특징으로 삼아 분류 성능을 높인다. 학습 없이도 활용 가능한 지표를 사용해 보정 부담을 줄인다. 후두·전두 등 넓은 영역을 함께 고려해 모호한 상황의 오분류를 낮춘다. 차세대 OPM‑MEG와 같은 이동형 장치에도 적용 가능하다. 계산량과 정확도의 균형을 제시한다.
* 김청운; 박성훈; **임창환** (2025). 〈증강현실 환경에서 최적 대비를 위한 자극 색상 적응을 이용한 SSVEP‑기반 BCI 성능 향상〉/ “Performance Enhancement of an SSVEP‑Based BCI in Augmented Reality through Adaptive Color Adjustment of Visual Stimuli for Optimal Background Contrast”, *IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering*. doi:10.1109/TNSRE.2025.3530421
: 투명 디스플레이에서 배경색을 추정해 자극 색을 자동 조절한다. 야외·실내 환경 변화에도 정확도를 유지한다. 짧은 분석 구간에서도 기존 흑백 자극보다 성능이 높다. AR 글래스 제약을 고려한 경량 설계다. 사용자 피로를 줄이며 실사용 가능성을 확장한다.

## 대외 활동
* 대한뇌파신경생리학회 회장(2023–2024)
* 국제 학술지 심사·편집 활동(신경공학·의공학 분야) — ORCID·연구자 프로필 참조

## 평가 및 영향
EEG·fNIRS·MEG 등 다중 모달리티 융합 BCI와 AR/VR 환경의 사용자 경험 개선에서 기여가 보고되며, 구글 스칼라 기준 누적 피인용 9천 회 이상을 기록한다(2025년 10월).

## 연표

## 각주


## 외부 링크
* 구글 스칼라 프로필
* ORCID
* 개인 홈페이지

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