인공지능학과

뇌파를 활용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 (Brain-Computer Interface) 개발 및 신경 및 정신질환 분석 연구로 KAIST 바이오및뇌공학과에서 석사 및 박사학위를 받았으며, 2020년부터 가톨릭대학교에서 BRAIN Lab (Biomedical Research based on Artificial Intelligence and Neural Engineering Laboratory)을 운영하고 있다. 
서울아산병원과 함께 뇌전증 환자의 뇌파 분석을, KAIST와 함께 수면 뇌파 분석 및 뇌파 기반 로봇팔 제어를 연구하고 있다. 
또한 시선추적을 기반으로 한 디지털 심리치료, VR을 활용한 HCI (Human-Computer Interaction), 웨어러블 생체신호 분석 등의 연구를 수행하고 있다.

Dong-Hwa Jeong received his Master's and Ph.D. degrees from the Department of Bio and Brain Engineering at KAIST, focusing on the development of brain-computer interfaces (BCIs) and EEG analysis of neurological and psychological disorders. Since 2020, he has been leading the BRAIN Lab (Biomedical Research based on Artificial Intelligence and Neural Engineering Laboratory) at the Catholic University of Korea.

Current Research and Research Interests:
-EEG analysis for epilepsy
-Sleep EEG analysis
-EEG-based robotic arm control
-Digital Psychology using Eye-tracking
-HCI (human-computer interaction) using VR and motion tracking
-Wearable biosignal analysis

이오준 교수는 2021년부터 가톨릭대학교 인공지능학과 조교수로 재직 중이며, 데이터사이언스학과에서 JA교수직도 함께 맡고 있습니다. 2019년 중앙대학교에서 컴퓨터공학 박사학위를, 2015년 단국대학교에서 소프트웨어학 학사학위를 취득하였습니다. 가톨릭대학교에 부임하기 전에는 2019년부터 2021년까지 포항공과대학교 미래IT융합연구원에서 전임연구원으로 재직하였습니다.

이오준 교수의 주된 연구 분야는 그래프 마이닝 및 그래프 학습으로, 최근에는 그래프 신경망 모델을 집중적으로 연구하고 있습니다. 또한, 이러한 모델들을 분자 구조 분석, 소셜 미디어 분석, 기상 데이터 분석, 교통 흐름 분석 등 다양한 비정형 데이터 분석에 활용하고 있습니다.

이오준 교수는 2024년 8월 기준으로 SCI(E)급 국제 학술지에 32편의 논문을 게재했으며, 국제 학술대회에서 37편의 논문을 발표하였습니다. 또한, AAAI, IJCAI와 같은 저명한 국제 학술대회 및 AIJ, IEEE IoT-J, IPM, JOI, FGCS 등 최상위 국제 학술지에 연구 성과를 발표하며 연구의 질적 우수성을 인정받고 있습니다.

O-Joun Lee has been an assistant professor at the Catholic University of Korea, Rep. of Korea since September 2021. He received Ph.D. degree in Computer Science and Engineering from Chung-Ang University in 2019. He also received B.Eng. degree in Software Science from Dankook University in 2015. He was a full-time researcher at Pohang University of Science and Technology, Rep. of Korea from September 2019 to August 2021. His research interests include graph mining, graph representation learning, and graph neural networks. He has applied graph mining models and methods to various unstructured data, such as social media, bibliographic data, medical knowledge bases, traffic flow data, molecular structures, etc.

현 KT AX 전략 컨설턴트로, 삼성·LG·CJ·현대차·KT 등 5대 그룹사에서 15년간 DX/AX 전략기획 리더로 활동해 온 전문가입니다. ERP 기반의 시스템 아키텍처 설계부터 전사적 AI 전환까지, 제조·화학·F&B·통신 등 다산업군에서 실증적인 AI 내재화 로드맵을 수립하고 실행해 왔습니다.

특히 'Zero-Based Thinking' 기반의 AX 전략 방법론을 정립하여, 기존 업무 구조를 영점에서 재정의하고 AI-Native 워크플로우로 전환하는 독자적 프레임워크를 검증했습니다. C-Level 의사결정 지원과 파트너 에코시스템 구축을 통해 기업의 실질적인 AI 성과 창출을 견인하고 있습니다.

2026년 베스트셀러 『AI 전환 절대 공식』(한국경제신문)의 저자이며, CODE2026 패널 및 Adobe 컨퍼런스 연사 등 AX 분야의 핵심 오피니언 리더로 활동 중입니다. 산업계와 학계를 잇는 전략가로서 기업의 성공적인 AI 전환을 위한 최적의 솔루션을 제공합니다.

■ 핵심 요약 (Key Highlights)

경력: 5대 대기업 그룹사 DX/AX 전략기획 리더 (15년+)
전문성: Zero-Based Thinking 기반 AX 방법론 및 AI-Native 워크플로우 설계
대표 저작: 『AI 전환 절대 공식』 저자 (2026, 한국경제신문)
활동: 주요 컨퍼런스(CODE2026, Adobe 등) 연사 및 AX 전략 강연

As a Senior AX Strategist at KT, I bring over 15 years of leadership in DX/AX strategy, having spearheaded transformative initiatives across South Korea's top five conglomerates: Samsung, LG, CJ, Hyundai Motor Group, and KT. My career, rooted in ERP consultancy at Samsung SDS, has evolved into designing enterprise-wide AI implementation roadmaps for diverse sectors, including manufacturing, chemicals, F&B, and telecommunications.

I am the architect of the 'Zero-Based Thinking' AX Framework, a proprietary methodology focused on redefining legacy workflows into AI-Native structures to maximize operational efficiency. I am also the author of the 2026 bestseller, "AI Transformation Absolute Formula" (Korea Economic Daily), which has become a definitive guide for corporate AI strategy in Korea.

As a recognized thought leader, I frequently contribute to the global AI discourse as a speaker at premier forums such as CODE2026 and Adobe Make-it Seoul, bridging the gap between industrial execution and strategic AI governance.

■ Key Highlights

Expertise: 15+ years in DX/AX Strategic Planning & C-Level Advisory.
Methodology: Zero-Based Thinking & AI-Native Workflow Redesign.
Publication: Author of "AI Transformation Absolute Formula" (Bestseller, 2026).
Leadership: Former AI Strategy Lead at Innocean (Hyundai Motor Group) & current AX Consultant at KT.

장재연 교수는 2021년 연세대학교에서 산업공학 박사학위를 취득하였으며, 2021년부터 2022년까지 미국 노스웨스턴 대학교 산업공학과에서 박사후 연구원으로 재직하였다. 이 기간 동안 장재연교수는 인텔과 협력하여 다중 에이전트 심층 강화 학습을 사용한 대규모 팹 스케줄러 개발을 목표로 하는 프로젝트에 주도적으로 참여하였다. 2022년에는 가톨릭대학교 데이터 사이언스 학과의 조교수로 임명되었다. 장재연 교수는 현재 산업 데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝, 그리고 강화학습 관련 왕성한 연구활동을 진행중에 있으며, 가톨릭대학교 산업인공지능 연구실을 이끌며 학생들과 다양한 연구를 진행중에 있다.

Jaeyeon Jang earned his Ph.D. in industrial engineering from Yonsei University, South Korea, in 2021. From 2021 to 2022, he served as a Postdoctoral Scholar in the Department of Industrial Engineering and Management Sciences at Northwestern University, Evanston, IL, USA. During this period, he was part of a collaborative project with Intel, aimed at developing a large-scale fab scheduler using multi-agent deep reinforcement learning. In 2022, he was appointed as an Assistant Professor in the Department of Data Science at the Catholic University of Korea. His research currently focuses on industrial data analytics, deep learning, machine learning, and reinforcement learning.

신유진 교수는 인공지능 및 머신러닝 알고리즘을 개발하여 다양한 application에 적용하고 있다. 특히, MRI, EHR 등 의료 도메인의 Image나 tablet데이터를 통해 medical features를 발굴하거나, 딥러닝 모델을 개발하여 질병의 진단 및 예후를 예측하는 연구를 활발히 진행중이다. 그 외, 주로 센서를 통해 수집된 시계열 데이터 가운데 이상치를 탐지하는 연구나 병변가운데 악성을 찾아내는 연구등을 수행중에 있으며, 머신 언러닝 분야에도 새롭게 기여하고 있다. 
SCIE 및 컴퓨터공학분야 Top conference인 KDD, CIKM, WWW 등에 매해 논문을 게재하고 있으며, CIKM의 ANSD국제학회를 의장으로써 개최한 바 있다. 최근에는 대검찰청과 함께 검찰의 업무에 AI적용하는 과제를 수주하는 등 다양한 산업분야에서 AI의 적용방법론을 개발하는데 기여하고 있다.  
*Research lab URL: https://sites.google.com/view/adslab0

Professor Youjin Shin is at the forefront of developing artificial intelligence and machine learning algorithms, applying them to a wide range of applications. Her research is particularly focused on the medical AI field, where she actively works on discovering critical features from medical data such as MRI images and EHRs, and on developing deep learning models to predict disease diagnosis and prognosis. Additionally, she is heavily involved in research on detecting anomalies in time series data collected through sensors and identifying malignancies in lesions. She is also contributing to the emerging field of machine unlearning.
Professor Shin regularly publishes her work in top-tier conferences such as KDD, CIKM, and WWW, which are among the leading venues in the SCIE and computer engineering fields. She has also served as the chair of the ANSD international conference at CIKM. Recently, she has made significant contributions to the development of AI application methodologies across various industries, including leading a project with the Supreme Prosecutors' Office to apply AI to their work.
*Research lab URL: https://sites.google.com/view/adslab0