안녕하세요! 
오랜 만에 글을 올리는것 같네요ㅎ

대학원 박사과정을 시작하기 전까지는 블로그 글을 많이 올렸던 것 같은데, 박사과정이 시작되고는 글 올리는게 쉽지 않네요 ㅜ

요즘에는 블로그 보다는 Notion을 이용하여 글을 작성하고 있는데, 많은 분들께 공유가 안된다는 점이 조금 아쉽네요ㅜ
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그래서, 이번 글에서는 간단하게 한 해 동안 무엇을 했는지 정리하고, 남은 기간에 무엇을 할지에 대해서 말씀드리려고합니다! (물론 궁금하진 않으시겠지만..ㅎㅎ)

 

 

[2022년 경험한 것들]

1. MRI, CT 데이터 공부!

  • 올해는 MRI, CT 관련 딥러닝 연구를 진행했습니다!
  • 처음 다루는 데이터다 보니 데이터의 배경지식 및 여러 전처리 방식들을 정리할 수 있어서 좋았어요ㅎ 

 

  • 예를 들면, 딥러닝 학습을 위해 (brain) MRI nifti 파일을 어떻게 전처리 하면 좋은지, CT DICOM 파일에서 특정 병변을 더 잘 보이게 하기 위해 어떤 작업이 선행돼야하는지, 2D DICOM 데이터를 3D nifti 데이터로 변환시킬 때 어떤 부분을 주의해야하는지 등을 정리할 수 있었습니다!

 

  • 의료 영상 이미지는 일반 이미지와는 달리 여러 특성들이 meta 정보로 주어지기 때문에 이를 이용해 적절한 전처리 작업을 거쳐야 해요. 그래야, 딥러닝이 학습하기 좋은 데이터셋이 됩니다!
  • 이렇게 잘 정리한 자료를 토대로 내년 부터는 본격적인 의료 딥러닝 리서치 및 연구를 진행할 예정이에요!! (물론, 전처리 관련 자료는 지속적으로 피드백 받으면서 업데이트 해나갈 예정입니다 ㅎ)

 

2. 대회는 또 달라!

  • 올해부터는 처음으로 의료 인공지능 대회를 참가하기 시작했어요.
  • 대회를 참가하면서 좋았던 것은 실제 의료 현장에서 시급하게 다루어지는 문제들을 쉽게 접해 볼 수 있었어요.
  • 또한, 검증받은 public dataset으로 MRI, CT, 3D, 2D, segmentation, object detection, classification 과 같이 다양한 딥러닝 task를 빠른 시간내에 배우고 습득할 수 있었다는 점입니다.
  • 제 경우에는 대회 참가 시 팀을 구성하는데, 이번에 팀 단위의 작업을 하면서 어떠한 협업 시스템이 마련되면 좋은지를 느낄 수 있었습니다.
  • 그래서, 관련 협업 개발도구를 사용할 수 있어서 개발능력도 향상 됐던것 같아요ㅎ

 

  • 팀 단위의 협업 시스템을 통해 짧은 시간안에 다양한 실험을 할 수 있었고, 운 좋게도 MICCAI라는 국제 학회의 ISLES라는 challenge에서 2등을 수상할 수 있었습니다!!
  • 해외학회에 참석하여 대회에 참석했던 많은 경쟁자들과 서로의 방법에 대해 논의 할 수 있었고, 새로운 동기부여들도 얻을 수 있어 좋았습니다. (해당 대회는 따로 글을 작성하도록 하겠습니다 ^^)

 

 

 

 

3. 자료화와 협업은 필수!

  • 대학원에서 성과를 내지 못하고 있을 때,  "연구 능력이 없는것 같다", "이런 기초지식도 없으면서 뭘 하겠다는건지" 와 같은 생각을 하면 굉장히 힘들거에요 ㅜ
  • 하지만, 자신이 처한 문제를 오로지 개인의 탓으로 돌리는건 효과적인 문제 해결방식은 아닌것 같습니다.
  • 현재 겪고 있는 문제가 개인의 문제가 아닌 시스템의 문제일 수 도 있기 때문이죠.
  • 물론 개인의 노력이 문제를 해결하는 근본적인 방법이겠지만, 좋은 시스템이 갖춰져 있다면 문제 해결은 좀 더 빨라질거라 생각합니다!
  • 제가 축구를 좋아해서 가끔씩 생각 했던 부분이기도 한데, 예전에만해도 잘 나가는 팀의 기준은 얼마나 좋은 스타플레이어들을 보유하고 있느냐였던 것 같아요.
  • 하지만, 현대 축구로 넘어오면서 얼마나 좋은 감독을 보유하고 있는지가 중요해지기 시작했는데, 그 이유는 그 감독이 팀에 좋은 시스템을 심어 놓기 때문이라고 생각해요.
  • 저는 제가 연구하는 곳이 개인에 의존하기 보다는, 누가 들어와도 잘 성장할 수 있는 좋은 시스템을 보유한 곳이었으면 좋겠어요.
  • 그래서, 올해 저 또한 좋은 시스템을 구축하기 위해서 모두가 이해할 수 있는 자료를 만들고 협업을 위한 다양한 시도를 한 것 같습니다!
  • 내년에는 좀 더 갖춰진 시스템으로 연구성과에 속도를 가해볼까해요ㅎ

 

 

 

[11월, 12월 계획]

  • 이제 올해도 2달 정도가 남은 것 같습니다.
  • 11월, 12월 계획은 지금까지 진행했던 의료 영상 관련 자료를 업데이트 하며, 의료 영상 전처리를 위한 모듈을 정리하려고 해요. 
  • 앞서 언급했던대로 내부 github을 만들어 의료 영상 처리의 기본 전처리 모듈을 만들 예정입니다.
  • 또한 대회에 참가했던 methodology를 논문화시키려고 하고 있습니다!
  • 추가적으로 이 분야를 모르지만 관심있는 분들을 초대해 정리한 내용들의 퀄리티 체크를 진행할 예정이에요. 이해가 잘 안되는 부분들은 보완하여 교육자료의 질을 향상시킬 예정입니다.

 

 

[개인적인 홍보]

  • 내년에도 역시 연구와 병행하면서 큰 국제 대회를 2개정도 나가려고 합니다!
  • 그 대회를 수행하려면 어느정도 의료 인공지능 연구 경험이 있어야 해요ㅜ
  • 저는 지금까지 팀원 구성을 특정 소속인원들만으로 구성해본적이 없습니다. 
  • 그래서 지금도 서울, 포항, 울산 등에서 대학원 및 스타트업 소속인원들과 작업을 하고 있습니다ㅎ (물론 의료 도메인을 전혀 모르시는 분들도 많으셨구요!)
  • 내년 대회 또는 앞으로 의료 인공지능 연구 또한 다양한 인원들과 스터디하여 진행하려고 합니다!
  • 그래서 의료 인공지능을 위한 스터디원(팀원)을 모집하려고 해요!
  • 개인적으로는 협업할 수 있는 자세를 갖고, 지속적으로 시간을 투자해 같이 공부할 수 있는 분들이 지원해주셨으면 좋겠어요ㅜ
  • 사실 고등학생이나 대학교 학부생 분들이 지원하셔도 크게 상관없습니다. 제가 팀을 구성하려는 기준은 다양성이라서요!

 


[앞으로의 바램]

  • 물론 많은 시간이 소요되는 작업들이지만, 이것이 모두를 성장 시킬 수 있는 가장 빠른 방법이고 시간이 지날 수록 연구속도를 가속화 시키고 좋은 성과를 뱉어내는데 필수적인 역할을 할 것으로 기대하고 있어요.
  • 스타트업이나 회사에서만 배울 수 있는것이 많은게 아니라, 대학원에서도 배울 수 있는게 많았으면 좋겠다는 마음가짐으로 스터디원을 꾸려나갈 생각입니다!
  • 이러한 협업 연구시스템을 구성하는게 또 하나의 좋은 연구 방법이다라는 생각이 들겠금 많은 연구성과로 보여줄 수 있도록 노력하겠습니다! 

 

[공지]

  • 그리고 앞으로는 이 블로그에서 기술관련 내용 보다는 이렇게 개인적인 소식을 전달해 드리는 글을 작성할 것 같습니다!


[하고 싶은 말]

  • 공부를 잘 하고 좋은 성과를 내는 것도 중요하지만, 연구하는 그 과정이 즐거웠으면 좋겠어요.
  • 모른다고 해서 무시받을게 걱정되는게 아니라, 모른다고 말할 수 있는 연구 문화가 됐으면 좋겠어요.
  • 개인의 성장은 누군가의 도움으로 이루어진 것이라고 생각했으면 좋겠어요. 
  • 그리고 이러한 이야기들이 듣기 좋은 이상적인 이야기가 아니라 현실적으로 공감하는 이야기가 됐으면 좋겠어요.
  • 단순히 어떠한 큰 포부를 갖고 있거나 신념이 있어서 하는 말이 아니라 그냥 그랬으면 좋겠어요.


P.S. 같이 의료 인공지능관련하여 연구하고 스터디 하시고 싶으신 분이 있으시면 아래 메일로 연락주세요!

89douner@gmail.com

 

그럼 연말에 한 번 다시 찾아뵙도록 하겠습니다!

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