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영상 노이즈 제거하는 알고리즘 적용해 질병 조기진단에 활용 가능권예은(방사선4) 학우, 서울 방사선사회 재학생 구연상 수상
정인근·서정은 기자  |  gc5994@daum.net
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승인 2021.04.06  21:37:59
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▲ 오른쪽 세번째 권예은(방사선4) 학우가 기념사진을 촬영하고 있다.

서울시 방사선사회가 주관한 ‘제55차 KIMES & 서울시 방사선사회 온라인학술대회’에서 권예은(방사선4) 학우가 재학생 구연상을 수상했다. 서울시 방사선사회는 대한 방사선사협회 시도회 중 가장 활발하게 학술발표가 진행되고 있는 기관으로 학우들의 취업률 향상과 임상에서의 이미지 향상에 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 권 학우를 만나 수상 소감과 연구 과정에 대한 얘기를 들어봤다.

 

   
 
 
상 받은 소감은
  미래의 방사선사가 될 사람으로서 방사선협회에서 개최하는 학술대회에 참가한다는 것 자체가 영광이었다. 몇몇 교내 학우들이 아닌 수많은 다른 학교 학생들과 경쟁해야 한다는 생각에 ‘참가하는 것에 의의를 두고 최선을 다하고 오자’라는 생각이 앞섰던 것 같다.
  대중 앞에서 발표하는 것에 익숙하지 않아 긴장을 많이 했지만 스스로를 다독여 발표를 잘 마칠 수 있었다. 수상자 발표에서 우리 학교 이름과 내 이름이 불렸을 땐 뭔가 모를 자랑스러움과 기쁨이 가득 차올랐다. 내년 그리고 그 이후로도 훌륭한 가천대 방사선학과 학우들이 많이 참가해 더 좋은 상들을 거머쥘 수 있기를 바란다.
 
대회 출전 계기는
  사실 KIMES라는 국제의료기기, 병원설비전시회는 이전부터 가본 곳이라 올해도 전시회를 진행할 것을 알고 있었다. 이번 ‘제55차 KIMES & 서울시 방사선사회 온라인학술대회’가 같은 날 진행된다는 사실을 교수님께서 이번 학술대회에 대해 알려주셔서 찾아보게 됐다. 이후 학술대회에 관한 정보를 찾아보고 선배들에게 도움을 받아 대회를 준비했다.
 
연구의 주제는
  연구의 주제는 ‘유방 검사를 위한 total variation 노이즈 제거 알고리즘에 smoothing factor 최적화’다. ‘total variation’ 알고리즘이란 쉽게 말해 영상의 노이즈를 제거하는 알고리즘이다. 알고리즘의 ‘smoothing factor’를 조절해 노이즈를 얼마나 없앨지 결정한다. 해당 알고리즘이 노이즈를 없애는 데에 우수한 성능을 보인다고 알려져 있는데 이걸 컴퓨터단층촬영(CT)을 통해 얻은 유방 영상에 적용해 화질 변화를 보고 어떤 smoothing factor를 설정했을 때 가장 화질이 좋은 지를 찾는 연구를 진행했다.
 
실제 임상에서 어떻게 되나
  해당 알고리즘에서 저희가 설정한 smoothing factor를 적용하면 병변의 정확한 부위나 크기 등을 알고 싶을 때, 또는 조기진단 등을 위해 매우 우수한 화질이 요구될 때 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 
  임상에는 이미 화질 향상을 위한 여러 대안이 있어 CT뿐만 아니라 다른 장비를 통해 얻은 영상의 연구 목적으로도 널리 사용될 수 있을 것으로도 생각한다.
 
연구 과정에서 어려웠던 점은
  연구를 함께 진행한 학우와 교수님·대학원생 선배의 도움으로 큰 어려움은 없었다. 하지만 신뢰성 있는 논문을 위해 영문으로 된 해외논문을 찾는 과정에서 많은 어려움을 느꼈다. 
  서론부터 결론까지 참고할 문헌이 많이 필요한데 논문에는 어렵고 생소한 내용을 담은 것들이 많았기 때문에 한국어로 봐도 힘들 때가 있었다. 영문을 해석하면서 동시에 논문을 이해해야 하니 더욱 어려웠던 것 같다. 
  인터넷 영어사전을 즐겨찾기로 등록해놨을 만큼 사전을 옆에 끼고 논문을 작성했다. 
논문을 다 작성한 지금 생각해보면 이렇게 참고문헌을 찾고 해석하면서 영어 공부와 함께 전공과 관련된 새로운 지식을 얻을 수 있었다고 생각한다.
 
앞으로의 목표는
  한 번 학술대회에 출전해보니 다른 대회에도 욕심이 생기지 않을 수 없는 것 같다. 후에 다른 학술대회가 또 열린다면 주저하지 않고 참가할 예정이다. 
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