%EC%98%88%EC%A2%85%EC%B2%A0
-
예종철 교수, 국제자기공명의과학회(ISMRM)에서 기조강연
〈 예종철 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 5월 14일 캐나다 몬트리올에서 열린 제27회 ‘국제자기공명의과학회(ISMRM, International Society for Magnetic Resoance in Medicine) 연차 총회에서 기조 강연을 했다.
’의료인공지능(Machine Learning for Medical Imaging)‘을 주제로 강연을 한 예종철 교수는 인공지능을 이용한 고속 MRI 획득 및 복원 기술의 연구를 소개하고, 인공지능 블랙박스를 해석하기 위한 수학적 이론을 발표했다.
ISMRM 연차 총회는 전 세계 수 천명의 과학자와 의사들이 참여하는 자기공명영상(MRI) 분야 최대 학회이다.
예 교수는 방사선학 분야 대표 언론 AuntMinnie.com과 총회 이후 진행된 인터뷰를 통해 “인공지능이 단지 진단의 영역을 넘어 기존에 불가능했던 고화질의 영상을 만들어 의사들의 진단을 더욱 정확하게 하는 새 방향으로 급격히 발전하고 있다”라고 말했다.
2019.05.22 조회수 9613 -
예종철 교수, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀
〈 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다.
연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다.
예종철 석좌교수가 주도하고 한요섭, 차은주 박사과정이 참여한 이번 연구는 응용수학 분야 국제 학술지 ‘사이암 저널 온 이매징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences)’ 4월 26일자 온라인 판에 게재됐다.
심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다.
그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(explainable AI: XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다.
연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾기 위해 노력했다. 그 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조인 행켈구조 행렬(Hankel matrix)을 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다.
행켈 행렬이 분해되는 과정에서 기저함수는 국지기저함수(local basis)와 광역기저함수(non-local basis)로 나눠진다. 연구팀은 광역기저함수와 국지기저함수가 각각 인공지능의 풀링(pooling)과 필터링(filtering) 역할을 한다는 것을 밝혔다.
기존에는 인공지능을 구현하기 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면, 연구팀은 신호를 효과적으로 나타내는 고차원 공간인 행켈 행렬를 찾고 이를 분리하는 방식을 통해 필터링, 풀링 구조를 얻는 이론적인 구조를 제시한 것이다.
이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다.
연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 매우 우수한 성능을 보임을 확인했다.
예종철 교수는 “시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시
그림2. 영상잡음제거 결과
그림3. 영상에서 80% 화소가 사라진 경우 인공신경망을 통해 복원한 결과
2018.05.10 조회수 20840 -
예종철 교수, IEEE TIP 편집위원 선임
예종철 교수
우리 학교 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 영상 및 의료영상처리 분야의 저명한 학술지인 ‘IEEE 영상처리 트랜잭션(IEEE TIP, IEEE Transaction on Image Processing)"지 편집위원으로 선임됐다.
예 교수는 2013년 2월부터 2016년 1월까지 3년 간 편집위원으로 활동하면서 의료영상 분야의 논문심사와 편집방향 설정 등에 참여하게 된다.
예종철 교수는 압축센싱(Compressed sensing)을 이용해 높은 분해능을 갖는 의료영상복원 기술을 개발해 자기공명영상(MRI), 컴퓨터 단층촬영(CT), 양전자방출촬영기(PET), 뇌 영상 등에 적용하는 분야를 개척하는 등 의료영상 분야에서 주목할 만한 연구 성과를 낸 점을 인정받았다.
한편, "IEEE TIP"지는 영상처리, 의료영상, 영상 획득, 영상 압축, 출력 등의 분야에서 세계 최고의 권위를 자랑하는 학술지로 1992년 창간됐다.
2013.02.06 조회수 13540 -
‘테라헤르츠파’를 아시나요?
정기훈 교수
- 광학나노안테나 접목해 테라헤르츠파 출력 최대 3배 향상시켜 -- 내시경 등 초소형 바이오 진단시스템 등 다양한 분야 응용 기대 -
광학계의 블루오션이라 불리는 ‘테라헤르츠파’의 출력이 KAIST 연구진에 의해 크게 향상됐다. 앞으로 휴대용 투시카메라나 소형 바이오 진단시스템 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 전망된다.
우리 학교 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 광학나노안테나 기술을 접목해 테라헤르츠파의 출력을 기존보다 최대 3배 증폭시키는 데 성공했다.
테라헤르츠파는 100GHz에서 30THz 범위의 주파수를 갖는 전자기파로, 가시광선이나 적외선보다 파장이 길어 X선처럼 투과력이 강할 뿐 아니라 X선보다 에너지가 낮아 인체에 해를 입히지 않는다.
이러한 특성으로 X-ray처럼 물체의 내부를 투과해 볼 수 있으며, 주파수 내에서 특정 영역을 흡수하기 때문에 X선으로는 탐지하지 못하는 우편물 등에 숨겨진 폭발물이나 마약을 찾아낼 수 있다. 심지어 가짜약도 판별해낼 수 있다.
또한, 분광정보를 통해 물질의 고유한 성질을 특별한 화학적 처리 없이 분석할 수 있어 인체에 손상이나 고통을 주지 않고도 상피암 등 피부 표면에 발생하는 질병을 효과적으로 즉시 확인할 수 있다.
테라헤르츠파는 펨토초(10-15초) 펄스레이저를 광전도 안테나가 형성된 반도체기판에 쪼여주면 피코초(10-12초) 펄스 광전류가 흐르면서 발생된다. 그러나 출력이 부족해 바이오센서 등 다양한 분야의 상용화에 어려움이 있어 그동안 과학자들이 출력을 증폭시키기 위한 많은 노력들이 이어졌다.
정 교수 연구팀은 광전도안테나 사이에 금 나노막대로 구성된 광학나노안테나를 추가하고 구조를 최적화했다. 그 결과 광전도기판에 나노플라즈모닉 공명현상이 발생되면서 광전류 펄스가 집적도가 높아져 출력이 최대 3배까지 증폭됐다.
이에 따라 물체의 내부를 더욱 선명하게 볼 수 있을 뿐만 아니라 생검을 하지 않고도 좋은 영상과 함께 성분 분석이 가능해졌다.
정기훈 교수는 “이번에 개발한 원천기술을 테라헤르츠파 소자 소형화 기술과 결합해 내시경에 응용하면 상피암을 조기에 감지할 수 있다”며 “앞으로 이 같은 바이오센서 시스템을 구축해 상용화하는 데 주력할 것”이라고 말했다.
바이오 및 뇌 공학과 박상길 박사과정, 진경환 박사과정, 예종철 교수, 이민우 박사과정, 물리학과 안재욱 교수가 공동으로 수행한 이번 연구는 나노분야 세계적 학술지 ‘ACS Nano" 3월호(27일자)에 실렸다.
한편, 이번 연구는 지식경제부 및 한국산업기술평가원의 산업융합기술/산업원천기술개발사업 및 교육과학기술부가 지원하는 한국연구재단의 도약연구자지원사업 등의 일환으로 수행됐다.
그림1. 나노안테나를갖는THz 발생기 전자현미경사진: 광학나노안테나가 집적된 테라헤르츠 생성소자의 전자현미경 이미지.
그림2. NP-PCA 개념도: 광학나노안테나가 집적된 테라헤르츠 생성 소자의 개념도. 테라헤르츠 광전도 안테나 사이의 집적된 광학나노안테나에 의해, 광전류 펄스를 생성하는 펨토초 광펄스의 세기가 기판 표면에서 증가한다. 이를 통해 기존 테라헤르츠 생성소자의 테라헤르츠 출력 파워를 증가 시킬 수 있다.
그림3.나노안테나를갖는THz 발생기모식도 : 광학나노안테나에 의한 증가되는 테라헤르츠 파 출력의 가상도.
2012.04.23 조회수 24205 -
예종철 교수팀, 국제자기공명의과학회 주관 워크샵 리컨 챌린지에서 1위 수상
바이오및뇌공학과 예종철(芮鍾喆, 39, 사진 왼쪽) 교수와 정홍(丁鴻, 25) 박사과정 학생이 최근(1월27일), 미국 애리조나주의 세도나(Sedona, Arizona)에서 국제자기공명의과학회(ISMRM) 주관으로 열린 데이터 샘플링과 영상 복원(Data sampling and Image Reconstruction) 워크샵의 리컨 챌린지(Recon Challenge)에서, 미국과 유럽의 주요 자기공명영상(MRI: magnetic resonance imaging) 그룹을 제치고 심사위원 만장일치로 1위를 차지했다.
이 리컨 챌린지는 기존의 MRI 영상 기법을 이용해서는 영상화하기 어려운 인체 부위를 고해상도로 영상화할 수 있는 가를 경쟁하는 프로그램으로 지난 2007년 이후 매 2년마다 열리고 있으며, 올해의 경우는 뇌혈관조영 영상에서의 시공간 분해능과 관절 영상에서의 공간 분해능을 얼마나 향상시키는가 하는 2가지 분야에서 경쟁했다. 미국의 메이오 클리닉(Mayo Clinic), 스탠포드대 의과대학, 버로우 뇌과학 연구소 (Barrow Neurological Institute), 위스콘신대 의과대학 등의 영상의학과 의사들이 심사위원으로 참석해 세계 주요 MRI 그룹 10여 팀에서 제출한 영상 복원 결과를 비교 분석해 1위를 선발했다.
예종철 교수팀은 기존의 나이키스트 샘플링(Nyquist sampling) 의 한계를 극복한 압축 센싱(compressed sensing) 이론을 적용하여 케이티 포커스(k-t FOCUSS) 라는 알고리듬을 제안하고, 이를 통해 정확한 뇌혈관 조영 영상을 기존의 기법보다 획기적으로 향상된 시공간 분해능으로 얻을 수 있었다. 이러한 연구 결과는 MRI의 적용 범위를 더욱 확대하며, 기존의 기법으로는 영상화가 불가능했던 움직이는 현상 등을 고해상도로 영상화하는 주요 방법으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
2009.02.05 조회수 26459