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.

서울대학교 전기정보공학부에서 학사와 박사 학위를 받았다. 박사과정에서는 대화 시스템, 멀티모달 표현 학습, 그리고 언어모델 평가의 신뢰성을 주제로 연구하여 ACL, EMNLP, NAACL, NeurIPS 등 인공지능·자연어처리 분야 주요 국제학술대회에 다수의 논문을 발표하였다. 2024년부터 2026년까지 LG AI Research EXAONE Lab에서 연구원으로 근무하며, 프론티어급 한국어 대규모 언어모델인 EXAONE 및 K-EXAONE 시리즈의 핵심 기여자(core contributor) 로 참여하였고 수십만 토큰 규모의 긴 문맥을 다루는 long-context 연구를 주도하였다. 2026년 8월부터 가톨릭대학교 인공지능학과 조교수로 재직하며 MINT 연구실을 이끌고 있다. 주요 연구 분야는 대규모 언어모델의 학습과 평가, 검색증강생성(RAG), LLM-as-a-Judge의 편향과 강건성, 그리고 신뢰할 수 있는 인공지능 시스템이다. 

He received his B.S. and Ph.D. in Electrical and Computer Engineering from Seoul National University. During his doctoral studies, he worked on dialogue systems, multimodal representation learning, and the reliable evaluation of language models, publishing at leading venues including ACL, EMNLP, NAACL, and NeurIPS. From 2024 to 2026, he was a researcher at the EXAONE Lab of LG AI Research, where he was a core contributor to EXAONE and K-EXAONE, a series of frontier-level Korean large language models, and led the lab's research on long-context modeling over hundreds of thousands of tokens. He joined the Department of Artificial Intelligence at The Catholic University of Korea as an Assistant Professor in August 2026, where he directs the MINT Lab (Machine Intelligence, Natural Language and Trustworthiness). His research focuses on the training and evaluation of large language models, retrieval-augmented generation, the biases and robustness of LLM-as-a-Judge, and trustworthy AI systems.

김혜령 교수는 2020년 9월부터 가톨릭대 조교수로 재직 중이다. 한국 외에도 미국과 영국에서의 학업 및 연구 경험을 보유하고 있으며, 주요 연구 분야는 '포용적 헬스케어'와 '인공지능 기반 디자인 씽킹의 융합교육'이다. Health Expectations 등 SSCI 저널 및 HCI 관련 세계 최고의 학회인 CHI Conference 등을 통해 Healthcare 관련 논문을 출판하였다. 한국 연구재단 신진연구자 과제(24년 6월 ~ 26년 5월)에 선정되어, 현재 Health Community 의 Empowerment에 관한 연구를 수행 중이다. SK 에너지, SK플래닛에서 마케팅 및 브랜드 전략 업무 수행 경험을 보유하고 있다.
[Education]
Ph.D. in Business Administration from Yonsei University, MDes in Integrative Design from University of Michigan, MBA from University of Strathclyde, BS in Nursing from Yonsei University 

Professor Hyeryoung Kim has been serving as an assistant professor at the Catholic University of Korea since September 2020. She possesses academic and research experience in the United States and the United Kingdom, in addition to her work in Korea. Her primary research areas include healthcare innovation, such as health communities, and integrated education that combines AI-based design thinking. She is currently conducting a study on the empowerment of health communities, funded by the National Research Foundation of Korea’s Early-Career Researcher Program (June 2024 to May 2026). She also has professional experience in marketing and brand strategy at SK Energy and SK Planet.
<Education>
Ph.D. in Business Administration from Yonsei University, MDes in Integrative Design from University of Michigan, MBA from University of Strathclyde, BS in Nursing from Yonsei University 

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.