대학원 인공지능융합전공 연구팀, 여대학원생 공학연구팀제 지원사업 심화과정 최우수상 수상 N
- 등록일2025.01.16
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세계 최초 비지도 학습 기반 알고리즘 개발
방사선 피폭을 줄이고 진단 정확도를 높이는 혁신 연구 수행
(왼쪽부터) 전선영, 이유미, 김지원, 남연정 씨
일반대학원 인공지능·소프트웨어학부 인공지능융합전공 연구팀(지도교수 최장환)이 한국여성과학기술인육성재단(이하 WISET)이 12월 6일(금) 개최한 <2024년 여대학원생 공학연구팀제 지원사업 심화과정 최종결과발표대회>에서 최우수상을 수상했다.
WISET이 진행하는 본 사업은 이공계 여성 인재 양성을 목표로 여성과학인들의 연구역량과 리더십을 강화하고 전공 분야 진출을 지원하는 사업이다. 인공지능융합전공 박사과정 전선영 씨(팀장)와 석사과정 이유미, 김지원, 남연정 (이름 순서 변경)로 구성된 연구팀은 ‘저선량 플루오로스코피 영상을 위한 비지도 학습 기반의 동적 컨텍스트 인식을 활용한 딥러닝 노이즈 제거 워크프레임’ 과제로 본 사업에 선정되어, 2024년 4월부터 7개월간 의료 영상과 인공지능을 결합해 저선량 X선 영상에서도 선명하고 깨끗한 화질을 복원하는 기술 개발을 목표로 연구를 수행했다.
저조도 플루오로스코피 기술은 적은 방사선량으로 촬영이 가능하면서도 실시간으로 영상을 제공할 수 있다는 점에서 주목받고 있으나, 이로 인해 화질 저하와 노이즈 발생이라는 문제가 생긴다. 이를 해결하기 위해 본교 연구팀은 딥러닝 기술을 활용한 복원 기술을 설계하고, 특히 딥러닝 모델이 영상의 움직임과 주변 환경을 자동으로 분석해 모션 잔상과 노이즈를 제거하고, 환자의 구조적 변화와 움직임을 명확히 시각화할 수 있는 새로운 모델을 개발했다. 저선량 플루오로스코피 분야에서 비지도 학습 기반 알고리즘을 개발한 것은 세계 최초로, 본교 연구팀은 과학기술정보통신부 장관상에 해당하는 최우수상 수상의 영광을 안았다.
전선영 씨는 “공학 분야에서 새로운 경험을 통해 연구자로서의 역량을 한 단계 더 성장시키고 연구의 사회적 가치를 확장할 수 있는 좋은 기회라는 생각으로 ‘여대학원 공학연구팀제 지원사업’에 참여하게 됐다”며 “저선량 플로우로스코피는 의료 영상 분야에서 매우 도전적인 과제로, 이번 연구성과를 통해 관련 기술 개발을 가속할 수 있는 유의미한 결과라는 평가를 받고 있다는 데서 큰 자부심을 느낀다”고 소감을 전했다. 이어 “무엇보다 이번 성과는 저희 교수님께서 아낌없이 애써주시고 지도해 주신 덕분에 가능했습니다. 또한, 함께 노력해 준 팀원들의 헌신과 협력이 큰 힘이 되었습니다. 이 자리를 빌려 교수님과 팀원들께 진심으로 감사의 뜻을 전하고 싶습니다”라고 말했다.
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