Q: 우수연구상 수상을 축하드리며, 소감 한 말씀 부탁드립니다.

감사합니다. 아직 많이 부족합니다만, 앞으로 더 열심히 하라는 뜻으로 받아들이겠습니다. 항상 따뜻하게 지도해주시는 조승룡 교수님과 의료영상 및 의학물리 연구실 동료들에게도 감사의 말씀을 전합니다.

Q: 현재 연구 중인 분야를 짤막하게 설명 부탁드립니다.

흉부 X선 검사는 가장 기본적이고 간단한 진단검사 중 하나입니다. 한 장의 사진으로 폐, 심장 등의 다양한 질환에 대한 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다. 전 세계의 다양한 병원에서 흉부 X선 검사는 기본적으로 진행하고 있기 때문에, 매우 많은 데이터베이스가 구축되어 있습니다. 이 빅데이터를 기반으로 다양한 딥 러닝 기반 연구와 기술들이 제안되어 왔습니다. 하지만, 인공지능 기반의 질병 예측 및 진단 시스템은 실제 환경에서 제대로 작동하지 않을 때도 많습니다. 촬영 환경과 장비 등이 다르므로 학습에 사용한 X선 영상과 기술을 활용하고자 하는 실제 X선 영상 사이에 차이가 있는 경우가 많기 때문입니다. 이와 같은 데이터 간의 차이를 최소화하기 위해, 우리 연구실에서는 다중 주파수 기반(MFB) 표준화 방법론을 제안한 바 있습니다(Kim et. al., 2021). 본 연구에서는 MFB 방법론을 기존의 정규화 및 표준화 방법들과 비교하여, MFB 표준화가 가장 좋은 성능을 나타냄을 확인했습니다. 라디오믹스(Radiomic, 의료 영상에서 다양한 특징을 추출하는 방법) 결과 및 심층 특성을 체계적으로 분석하여, MFB 방법론이 단순한 딥 러닝 네트워크의 성능 향상뿐만 아니라, 서로 다른 곳에서 촬영된 흉부 x선 영상의 특성을 실질적으로 균질하게 만들 수 있음을 보였습니다. 이 방법론은 딥 러닝에서 다양한 도메인 전이(Domain transfer) 연구의 신뢰성과 설명 가능성을 높이는 데 이바지할 것으로 기대합니다.

Q: 미래에 어떤 일을 하고 싶으신지 여쭤보고 싶습니다.

최근 딥 러닝 기술은 의료 진단 분야에까지 그 영향력을 펼치고 있습니다. 저는 어려운 문제도 마술처럼 풀어내는 방식의 딥러닝 기술을 넘어서, 의사와 환자가 쉽게 해석할 수 있고, 의사의 판단을 결정에 참고할 수 있는, 설명과 상호작용이 가능한 인공지능 기술을 연구하고 발전시키고 싶습니다.

Q: 2022년 원자력 및 양자공학과를 들어오게 될 후배분들께 한 말씀 부탁드립니다.

원자력과 방사선 과학은 앞으로 발전 가능성이 무궁무진한 분야입니다. 특히 두 분야는 융합 학문으로서, 물리학, 기계공학, 전자공학, 의학 등의 다양한 분야를 공부하거나 함께 협업할 기회도 많습니다. 좋아하는 게 너무 많아서 한 가지 학문을 고를 수 없는 분이시라면, 원자력 및 양자공학과에서 분명 즐거운 경험을 할 수 있을 것입니다.