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ㆍ 제목 신규전임교원 발령 이진석 교수님 인터뷰
ㆍ 조회수 185 ㆍ 등록일시 2021-08-30 11:09:46

 올해 2학기 개강에 앞서 이번에 경희대학교 생체의공학과에 새로 오시게 된 이진석 교수님을 찾아 뵙고 간단한 인터뷰를 진행했습니다. 이진석 교수님께서는 원광대학교 의과대학에서 교수직을 맡고 계시다가 경희대학교 생체의공학과에 새로 부임하시게 되었고, 이번 학기에는 4학년 과목인 의공해석프로그래밍 수업을 진행하십니다. 이진석 교수님께서는 주로 웨어러블 디바이스, 생체 신호처리, 딥러닝, 인공지능의 분야로 연구를 진행하시고 계십니다.

 

Q: 교수님께서 진행하고 계시는 연구 분야에 대해서 간단한 설명을 부탁드립니다.

A: 쭉 생체신호처리 쪽을 연구하긴 했지만, 조금 더 다양한 것들 연구하고 싶어서 직접 웨어러블 디바이스를 개발하고 그 안에서 생기는 여러 가지 생체신호의 특징들을 파악해서 거시서부터 임상적인 특징들로 진단할 수 있는 기술들을 연구하다가 최근에는 거기서 더 확장해서 의료 영상, 생체신호 등을 딥러닝으로 진단, 예측하는 연구 등 다양한 문제들을 인공지능으로 해결할 수 있는 연구를 하고 있습니다.

 

 작년 4월 즈음에 대구에서 COVID-19 대확산이 일어났죠. 그때 아 이건 일찍 끝날 것 같지 않다라는 생각이 들어서 COVID-19 관련 연구를 했어요. 그때 제가 코로나에 걸린 환자들의 CT 영상들을 모으기 시작했고, 환자의 상태가 정상인지 아닌지, 일반 폐렴인지 코로나 바이러스로 인한 폐렴인지 등을 CT 영상으로 진단하는 AI 모델을 국내 최초로 개발했습니다.

 

 또, 코로나 초기증상을 보이는 환자들의 혈액정보를 통해 이 환자의 증상이 중증으로 커질 것인지 아닌지를 92%의 정확도로 예측하고 이를 기반으로 선제적으로 집중치료할 수 있도록 해주는 AI 모델을 개발했고, 이를 웹사이트에 등재하여 전 세계에서 환자의 혈액정보를 활용해 앞으로의 증상 양상을 파악할 수 있도록 하였습니다.

 

 웨어러블 디바이스 관련해서는 애플워치를 목표로 했어요. 애플워치도 심박수를 체크하죠. 가만히 있으면 PPG를 가지고 맥파를 측정하거든요. 문제는 움직였을 때에요. 운동 중에도 과연 제대로 된 측정이 될까. 굉장히 많은 움직임에 의한 노이즈 때문에 정확한 측정이 어려울 때가 있거든요. 그래서 애플워치보다 나은 웨어러블을 목표로 했어요. 일부 시험에서 더 나은 결과를 보이기도 했고, 그걸 AI를 이용해서 모델도 만들었고 지금은 좀 더 고도화시키는 과정 중에 있습니다. , 심박수, 심박변이 등 생체 정보만 가지고 코로나 확진 여부를 알 수 있는 웨어러블 디바이스 연구도 하고 있습니다

 

Q: 혹시 학부 연구생이나 대학원 모집 계획이 있으실지 여쭤봐도 될까요?

A: 열정이 있는 학생이라면 누구든 환영입니다. 분야가 웨어러블 디바이스, 생체신호처리 쪽 하나가 있고 딥러닝, 인공지능 쪽 파트도 있기 때문에 자신이 원하는 쪽으로 와서 연구를 수행하면 좋을 것 같습니다.

 

 학부생들이 딥러닝, 인공지능에 관해 얼마나 관심이 있을지는 모르겠지만 상당수는 관심이 있을거라고 생각해요. 사실은 그렇게 어렵지 않아요. 어렵지 않기 때문에 어떤 일이 일어나냐면, 인공지능과 관련된 전공 분야가 아닌 사람들도 할 수가 있다는 거에요. 의학 분야에 전공적인 지식이 없어도 의료 인공지능 분야를 할 수가 있는 거에요. 물론 배경지식이 있으면 더 잘 하겠지만 없어도 가능해요. 어떻게 보면 블루옵션이자 양날의 검인거죠.

 

 결국 인공지능은 어떤게 성패를 좌우하냐면, 바로 경험입니다. 내가 얼마나 많은 프로젝트를 경험했고 거기서 나오는 예상하지 못했던 문제들을 어떻게 해결했냐, 사실 그게 제일 중요하거든요. 이런 것들은 직접 프로젝트로 부딪히면서 배우는 거거든요. 그래서 경험이 제일 중요하고, 프로젝트를 많이 해봐야 되고, 그럴려면 학부 연구생이더라도 직접 연구실에 와서 같이 프로젝트를 수행하면서 경험을 쌓는게 중요한거죠.

 

Q: 의공해석프로그래밍 수업을 맡으셨는데 수업의 방향에 대해서 간단한 설명 부탁드립니다.

A: 파이썬으로 진행됩니다. 파이썬은 C언어보다 훨씬 쉬워요. 인공지능을 하는데 있어서 파이썬을 이용하는 이유가 쉬워서 에요. 인공지능 모델을 만드는데 엄청 복잡한 문제들이 나오기 때문에 프로그래밍만큼은 쉬운 걸 쓰자. 그래서 파이썬을 쓰는거죠.

 

- 수업에서 어떤 활동을 할 수 있을까요?

다양한 의료영상이 있을 때 암을 판별하는 것들을 할 수 있고, 생체신호가 있을 때 생체신호의 특징을 찾는다거나 심방세동을 진단하는 것들을 할 수 있습니다.

 

- 그렇다면 프로젝트를 진행하는 수업인가요?

원래는 프로젝트 느낌으로 가야 되는데, 아무래도 4학년 수업이고 관련된 수업이 없었기 때문에 너무 프로젝트로 하면 부담되니까 프로젝트는 최소화하고 자유롭게 줄려고 할 예정입니다.

 

-수업을 들으려는 학생들에게 바라는 점이 있다면 어떤 것인가요?

부담없이 들었으면 좋겠습니다. 사실 요즘은 초등학생들도 AI를 배워요. 몇 년 안에 초중고에서도 AI 정규 과정이 들어와요. 여러분들이 졸업을 하고 사회생활을 하는데 밑에 애들은 그런 것들을 배우고 나온다는 거죠. 그럼 이제 우리도 알아야죠.

 

Q: 마지막으로 생체의공학과 학생들에게 한 말씀 부탁드립니다.

A: 생체의공학이라는 전공이 어려워요 사실. 다 배워야 되거든요. 전자, 기계, 컴퓨터, 심지어는 화학, 생명까지.. 물론 배우는 과정이 힘들어도 나중에 그런 것들을 다 배우고 나면 이제 multidisciplinary researcher, scientist라고 하는 다학문간의 융합을 할 수 있는 리더가 될 수 있다 보거든요.

 

 그건 있어요. 단점은 뭐냐면, 여러 개를 배우다보면 정말 깊이 없이 배울 수 있어요. 그러다 보면 이제 아무것도 아니게 되는거죠. 그렇기에, 대신 하나는 쭉 팠으면 좋겠어요. 예를 들면 전자공학 쪽으로 하나를 깊게 파고 그 외적으로 기계, 화학, 생물 이쪽은 같이 가는. T자형 인재라는 말이 있잖아요. 하나는 깊이 가고, 그 외에는 서포트를 하는 거죠 이제.

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