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박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
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이재길 교수 연구팀 연구성과 Microsoft Research 블로그 게재
<이재길 교수, 송환준 박사과정>
우리대학 이재길 교수(산업및시스템공학과 지식서비스공학대학원)와 송환준 박사과정 학생의 최신 빅데이터 연구결과가 최근 Microsoft Research 블로그에 실렸다. Microsoft Research는 매 분기 자사의 지원을 받은 연구과제 중에서 대표적인 성과를 선정해 자사 블로그에 게시하고 있는데 이번에는 이재길 교수 연구팀의 연구결과가 그 중 하나로 선정된 것이다.
이교수 연구팀은 이번 연구를 통해 전통적인 데이터 군집화 알고리즘인 k-메도이드의 분산 병렬처리 알고리즘을 개발했다. 그동안 빅데이터의 처리 속도를 높이기 위해 결과 정확도를 다소 희생하는 것이 일반적인 관례였으나 이 교수팀은 이번 연구를 통해 정확도를 거의 잃지 않고 현존하는 타 알고리즘보다 높은 성능을 달성했다고 밝혔다.
이번 연구결과는 지난 8월 열린 데이터 마이닝 분야 최고 학술대회인 ACM KDD 2017에서 발표된바 있다. 이 교수는 "추가적인 군집화 알고리즘의 연구도 마무리해 아파치 스파크 오픈소스 플랫폼에 연 성과를 탑재시킬 것"이라고 향후 계획을 밝혔다.
블로그 게시물 : https://www.microsoft.com/en-us/research/lab/microsoft-research-asia/articles/using-microsoft-azure-research-tool-scalable-data-mining-2/
2017.10.16
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국내 최대 규모의 대학생 국제회의 열린다
- KAIST 학생동아리 아이씨스츠, ‘ICISTS-KAIST 2012’ 8월 개최 -- 7월 15일까지 참가신청 접수, 올 행사의 키워드는 ‘융합’
순수 대학생 단체가 주관, 개최하는 국내 최대 규모의 국제컨퍼런스가 대전 KAIST에서 열린다.
우리 학교 원내 학생동아리 아이씨스츠(ICISTS)가 오는 8월 6일부터 10일까지 5일간에 걸쳐 대전컨벤션센터와 KAIST 대전 본원에서 ‘ICISTS-KAIST 2012’ 행사를 개최한다고 18일 밝혔다.
지난 2005년부터 시작돼서 올해로 8회째를 맞는 이 행사는 연사섭외부터 모든 행사진행과정을 대학생들이 직접 맡아 개최하는 컨퍼런스로, 급변하는 과학기술과 사회의 관계를 알아보고 토론하기 위해 마련됐다.
행사 초기에는 150여명 정도의 참가인원에 해외 참가자들도 많지 않았으나, 작년의 경우 22개국에서 300여명의 대학생들이 참가하는 등 명실상부한 국내 최대 규모의 대학생 국제컨퍼런스로 자리를 잡았다.
올 행사의 키워드는 최근 학계에서 커다란 이슈로 떠오르고 있는 ‘융합’으로, 다양한 구성으로 학문 간 융합에 대한 폭넓은 시각을 제공함과 동시에 국경과 배경을 뛰어넘는 인적 네트워크를 선사할 예정이다.
‘ICISTS-KAIST"는 대규모 강의실에서 여러 연사들이 강연하는 ’패널 토의‘ 뿐만 아니라, 같은 시간대에 소규모 강의실에서 동시에 열리는 ’병렬 세션‘에 참가해 참석 학생들이 자기가 원하는 강연을 입맛대로 선택해서 들을 수 있는 게 장점이다.
또 연사와 참가자들이 소규모 그룹을 이뤄 자유롭게 토의하는 시간을 갖는 ‘그룹토의’가 진행되며, 세계 곳곳에서 모인 참가자들에게 한국의 문화를 알려주기 위해 사물놀이 공연 등 다양한 공연과 부스가 열린다.
올해 행사의 주제는 ‘융합의 시대: 지식의 경계를 넘어(Age of Integration: Beyond the Borders of Knowledge)’다. ▲예술과 과학 ▲자연과학과 사회과학 ▲과학기술과 인간사회 등 3가지 소주제로 나뉘어 진행되는 컨퍼런스를 통해, 참가자들은 인류가 직면한 수많은 문제를 해결하기 위한 방법으로 과학과 다른 학문들 간의 다양한 융합을 찾아보고 논의하게 된다.
무료한 8월을 알차게 보낼 수 있는 이번 컨퍼런스에는 2005년 최고과학기술인 ‘제1호 국가과학자’로 선정된 신희섭 교수를 비롯해, 미시간공과대학 과학예술대학 학장 브루스 실리(Bruce E. Seely) 교수, 펜실베니아주립대 커뮤니케이션대학 샴 선더(S. Shyam Sundar) 특훈교수 등 국내외의 쟁쟁한 연사들이 강단에 선다.
최지수 조직위원장(KAIST 수리과학과 3학년)은 “진정한 융합을 통해 새로운 가치를 창출하려면 학문의 최전선에 있는 과학자, 인문학자, 예술가들이 다른 분야로 과감히 몸을 던져 끊임없이 도전하고 실험해야 한다”며 “참가자들은 행사를 통해 과학의 색다르고 재미있는 면모를 체험하면서, 혹은 어려운 가치판단 사이에서 토론하면서 미래를 바라보는 융합적인 시각을 가질 수 있을 것”이라고 말했다.
최 위원장은 특히 “세계적인 석학을 만나고, 다양한 나라의 학생들과 4박 5일을 함께하며 많은 친구를 만들 수 있을 뿐만 아니라 페이스북 등 SNS 등을 통해 인맥을 쌓을 수 있는 좋은 기회가 될 것”이라고 강조했다.
한편, 다양한 분야의 석학들과 대학생들이 모여 현대사회 문제의 해법을 융합을 통해 모색하는 이번 컨퍼런스의 참가신청은 7월 15일까지 ICISTS-KAIST 공식 홈페이지(www.icists.org)를 통해 접수하면 된다.
‘ICISTS-KAIST 2011’에 참가한 대학생들이 연사의 강연을 듣고 있다.
2012.06.18
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전산학과 황규영 특훈교수 ACM(CIKM)에서 기조연설
전산학과 황규영 특훈교수가 지난 11월3일 홍콩 Asia World-Expo에서 열린 제18회 ACM 정보지식관리 컨퍼런스(The 18th ACM Conference on Information and Knowledge Management, ACM CIKM 2009)에서 “DB-IR 통합과 대형 병렬 검색엔진에의 응용(DB-IR Integration and Its Application to a Massively-Parallel Search Engine)”이라는 제목으로 기조연설을 해 청중으로부터 커다란 호응을 받았다.
ACM CIKM은 데이터베이스(DB), 정보검색(IR), 지식관리(KM) 분야의 2-5위의 세계적으로 권위있는 학술대회다. 이 번 학술대회에는 미국, 유럽을 비롯한 세계 각국의 최고연구자 650여명이 참여해 최근 각광 받고 있는 DB, IR, KM의 협력분야에 대해 열띤 토론을 벌였다.
황 교수는 오디세우스 DBMS/검색엔진의 DB-IR 밀결합(tight coupling)에 대해 소개하고 이를 이용한 Google-scale(300억건의 웹 페이지를 인덱스하고 하루 10억건의 질의를 처리)의 검색엔진인 ODYS의 설계와 모델, 그리고 5-node 프로토타입의 성능을 제시했다. 이는 DBMS에 기반한 대형 병렬 검색엔진의 효시로서, 구글(Google)이나 야후(Yahoo!)와 달리 SQL, 스키마, 인덱스, 갱신, 제한적인 트랜잭션 등 여러 기능을 지원함으로써, 최근 MapReduce, Hadoop과 같은 대용량 병렬 응용 프로그래밍 프레임워크에 대비되는 새로운 방향을 제시했다는데 의의가 있다.
또한 황 교수는 향후 10-20년의 발전 방향으로 현재 Google의 한계를 넘어서는 exabyte computing(beyond petabytes, beyond Google)의 비전을 제시했다. 황교수는 KAIST 특훈교수이며 IEEE 석학회원(Fellow)이다.
2009.11.17
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