황한정

**황한정**(韓—, )은 대한민국의 공학자로, 고려대학교 세종캠퍼스 전자및정보공학과 부교수이다. 주된 연구 분야는 지능형 신경공학과 생체신호처리이며, 특히 귀 주변 전극으로 뇌파를 계측하는 ear‑EEG를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 근전도·심전도 및 뇌전기자극을 포함한 디지털 헬스케어 응용을 다룬다. 2023년부터 스마트시티 지능형 헬스케어 연구센터(ITRC) 센터장을 맡고 있으며, 2024년 ‘World TOP 2% Scientists List’에 선정되었다.

## 생애와 학력
황한정은 금오공과대학교 컴퓨터공학과에서 학사를 받은 뒤(2001–2007), 연세대학교 의공학과에서 석·박사 통합과정을 수료하고 2012년에 박사학위를 받았다. ORCID 등록 이력에도 연세대학교 박사(2007–2012)가 확인된다.

## 경력
* 2012.03–2013.07: 한양대학교 의공학부/의공학연구소 박사후연구원(Computational NeuroEngineering Lab).
* 2013.08–2015.10: 독일 베를린공과대학교 기계학습연구실 박사후연구원.
* 2015.11–2016.12: 독일 막스 플랑크 인간인지뇌과학연구소 신경과 Postdoc/Guest Researcher.
* 2016.03–2020.02: 국립금오공과대학교 메디컬IT융합공학과 조교수.
* 2020.03–2021.02: 고려대학교 세종캠퍼스 전자및정보공학과 조교수.
* 2021.03–현재: 고려대학교 세종캠퍼스 전자및정보공학과 부교수.
* 2021.09–2022.08: 세종창업혁신센터(구 오송창업보육센터) 센터장.
* 2022.02–현재: 고려대학교 융합과학대학원 인공지능융합의공학과 전공주임 겸임교수.
* 2023.07–현재: 고려대학교 스마트시티 지능형 헬스케어 연구센터(ITRC) 센터장.
* 2025.09–현재: 세종미래전략산업연구원(SIBT) 디지털헬스케어센터 센터장.
* 2024–현재(발췌): Frontiers 계열 학술지 Guest/Review Editor 등 편집 활동.

## 연구 분야와 학문적 관점
황한정의 연구는 휴대성과 착용성을 갖춘 생체신호 기반 인터페이스와 재활의료 기술로 요약된다. 첫째, ear‑EEG를 이용해 자극 없이 의도만으로 동작하는 내생형(endogenous) BCI의 온라인 구현 가능성을 입증하였다. 둘째, 근적외선분광법(NIRS)·EEG 등 다중 생체신호를 결합하거나 과제 설계를 최적화하여, 눈을 감은 상태에서도 작동 가능한 BCI 패러다임을 제시하였다. 셋째, 심부/표면 뇌자극의 표적화를 돕는 EEG 기반 모터 핫스폿 자동 추정 및 임상 적용성을 제시하였다. 넷째, 수면 효율 개선을 위한 다이내믹 바이노럴 비트 등 뇌음향자극과 생체신경조절의 결합 가능성을 탐색하였다.

## 주요 활동
* ear‑EEG 기반 BCI 프레임 설계 및 온라인 실험 체계 구축.
* 눈감음(eyes‑closed) 조건 BCI 과제 설계 및 분류기 성능 검증.
* 뇌졸중 환자 대상 EEG‑CNN 기반 모터 핫스폿 자동화 알고리즘 임상 타당성 제시.
* 인공지능 기반 맞춤형 재활치료 자동화 기술 개발(최대 82% 효율 향상 보고).
* ITRC(스마트시티 지능형 헬스케어 연구센터) 운영 및 지역‑대학‑기업 연계 생태계 조성.

## 편집 및 학회 활동
Frontiers in Human Neuroscience(Brain‑Computer Interfaces; Brain Imaging and Stimulation) Guest Associate Editor, Frontiers in Neurorobotics/BCI/Physical Neuroergonomics Review Editor 등을 역임하였다. 국내에서는 대한뇌파신경생리학회, 한국뇌공학회, 한국뇌기능매핑학회, 대한의용생체공학회 등에서 학술·교육·편집위원으로 활동하였다.

## 수상
* 과학기술정보통신부 장관상(정보통신방송 R&D 우수성과, 2025-04-24).
* World TOP 2% Scientists List(2024).

## 외부 링크
* 개인 연구실 공식 홈페이지
* Google Scholar 프로필
* ORCID

## 논문
* **황한정**; 권기운; 임창환 (2009). 「뇌‑컴퓨터 인터페이스를 위한 신경피드백 기반 운동 심상 훈련 (Neurofeedback‑based motor imagery training for brain‑computer interface)」, *Journal of Neuroscience Methods* 179:150–156. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2009.01.015.
: 이 논문은 운동을 떠올릴 때의 뇌파 변화를 실시간 지도로 보여주며 훈련 효과를 높이는 방법을 제안한다. 참가자 10명의 실험에서 운동 심상 패턴을 스스로 조절하는 능력이 향상되었다. 연구팀은 훈련 전후의 성능 변화를 정량화해 신경피드백의 이득을 제시했다. 장비와 절차는 임상 환경에서도 구현 가능하도록 단순화되었다. 결과는 뇌‑컴퓨터 인터페이스 학습의 초기 진입 장벽을 낮출 수 있음을 시사한다.
* 임정환; **황한정**; 한창희; 정기영; 임창환 (2013). 「눈감음 상태 SSVEP 기반 이진 의도 분류(‘Eyes‑closed’ SSVEP‑BCI)」, *Journal of Neural Engineering* 10(2):026021. https://doi.org/10.1088/1741-2560/10/2/026021.
: 이 연구는 시선을 움직이기 어려운 사람을 위해 눈을 감은 상태에서도 작동하는 시각유발 BCI를 설계했다. 안경형 LED로 단순 자극을 제시하고 두 개의 의도를 정확히 가려냈다. 오프라인과 온라인 실험 모두에서 높은 정확도를 보였다. 장치는 휴대가 가능해 일상 환경 적용 가능성을 보여준다. 잠재적 의사소통 수단으로서 임상적 가치를 제시했다.
* **황한정** (2014). 「근적외선 분광 기반 BCI를 위한 다양한 과제 조합 평가(Evaluation of various mental task combinations for NIRS‑BCI)」, *Journal of Biomedical Optics* 19(7):077005. https://doi.org/10.1117/1.JBO.19.7.077005.
: 이 논문은 마음속 과제의 조합이 혈류반응과 분류 성능에 미치는 영향을 비교했다. 정신산술과 상상발성 등 여러 과제를 실험해 사용자 간 변동에 강한 조합을 찾았다. 수축 LDA 등 선형 분류기의 안정성도 함께 검토했다. 눈감음 조건과의 비교로 피로도·편의성 지표를 제시했다. 결과는 NIRS 기반 BCI 설계의 실용적 지침을 제공한다.
* 신재영; 클라우스‑로베르트 뮐러; **황한정** (2016). 「정면엽 활성 기반 눈감음 NIRS‑BCI」, *Scientific Reports* 6:36203. https://doi.org/10.1038/srep36203.
: 연구팀은 눈을 감은 상태에서 수행 가능한 두 가지 과제의 혈류 차이를 이용해 분류기를 학습시켰다. 눈뜸 대비 정확도 손실이 통계적으로 유의하지 않음을 보였다. 사용 편안성과 피로도 지표는 눈감음 조건에서 개선됐다. 장비 구성이 간단해 현장 적용성이 높다. 이는 의식이 또렷하지만 눈을 뜨기 어려운 환자군에 유용하다.
* **황한정** (2021). 「Ear‑EEG 기반 뇌‑컴퓨터 인터페이스」, *Proceedings of the 9th IEEE International Winter Conference on BCI*. https://doi.org/10.1109/BCI51272.2021.9385299.
: 본 발표는 귀 주변 전극만으로 안정적 BCI를 구현하는 아키텍처를 제시했다. 착용성 향상을 통해 일상 사용 시나리오를 상정했다. 간단한 장착 절차와 신호전처리 파이프라인을 제안했다. 온라인 환경에서 반복 측정의 재현성을 평가했다. 결과는 비실험실 환경 BCI의 가능성을 확장한다.
* 최가영; 서정권; 김경태; 장원기; 윤성환; 백남종; 김원석; **황한정** (2025). 「뇌졸중 환자에서 EEG‑CNN 기반 모터 핫스폿 위치 추정의 임상 타당성」, *Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation* 22:193. https://doi.org/10.1186/s12984-025-01736-3.
: 이 논문은 뇌졸중 환자 EEG에서 운동 영역의 최적 자극 위치를 자동으로 찾는 방법을 제시했다. 합성곱 신경망을 이용해 임상 기준인 TMS 결과와의 차이를 정량화했다. 결과는 병원 방문·전문가 의존도를 낮출 수 있음을 보였다. 데이터 수집·분석 절차가 재현 가능하게 보고됐다. 비침습 자극 치료의 개인맞춤화에 기여한다.

## 연표

## 각주


분류:대한민국의 공학자
분류:고려대학교 교수
분류:연세대학교 동문
분류:금오공과대학교 동문
분류:살아있는 사람