[톡톡뉴스] 조선대학교 전자공학과 석사과정에 재학 중인 김태완 학생(지도교수 곽근창)이 2023 한국정보처리학회 ASK 2023 및 2023 대한전기학회 하계 종합학술대회에서 잇따라 연구논문을 발표해 눈길을 끈다.

논문 제목은 ‘영상기반 비접촉식 PPG 신호 취득을 위한 3D-CNN 설계’와 ‘Attention 메커니즘을 이용한 멀티 레이블 의료 영상 분류’ 등 두 개다.

‘영상기반 비접촉식 PPG 신호 취득을 위한 3D-CNN 설계’는 효과적인 영상기반 비접촉식 PPG 신호 취득을 위해 데이터의 규모를 감소시켜 PPG와 관련된 영역을 강조하는 전처리 방식과 직접 설계한 3D-CNN을 다룬다. 이를 통해 순간적인 시간의 동영상 데이터에서 생체신호를 취득할 수 있을 것으로 기대를 모은다.

‘Attention 메커니즘을 이용한 멀티 레이블 의료 영상 분류’를 통해서는 안구 이미지에서 여러 병리학적 질병을 동시에 분류하기 위한 멀티 레이블 분류 모델에 레이블 간의 상관 계수를 가중치로 활용한 attention 메커니즘을 통해 정확도를 향상할 수 있음을 설명했다.

곽근창 조선대 IT 융합대학 전자공학과 교수는 “김태완 학생은 2020년 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신산업진흥원의 지원을 받아 수행된 헬스케어 AI 융합 연구개발사업(No. S0316-21-1001)과 2017년 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업(No. 2017R1A6A1A03015496)에 참여 학생으로 다양한 국내 학술대회 발표를 통해 국내 연구원들과 교류, 최신 연구 기술과 연구성과 발표 능력, 문제해결 능력 등을 향상할 수 있었다”고 말했다.