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의료영상개발 직무수행에 있어 가장 중요한 기술적 역량은 무엇이라고 생각하나요?
초음파 영상기술과 AI 영상 진단 기술이 융합될 때 발생할 수 있는 기술적 과제는 무엇입니까?
입사 후 첫 목표는 초음파 영상 신호처리 기술을 완벽히 이해하는 것입니다.
저는 삼성메디슨의 AI 기반 영상개발팀에서 이러한 책임 있는 기술을 구현해, 사람의 생명을 보호하면서 의료현장의 효율성을 높이는 기술혁신에 기여하고 싶습니다.
이 경험을 토대로, 삼성메디슨의 영상개발팀에서 신호물리학과 인공지능을 융합한 차세대 초음파 영상기술을 연구하고 싶습니다.
의료영상개발에서 가장 중요한 것은 '정확성'과 '신뢰성'입니다.
저는 이 방향으로 AI 모델을 개선해, 현실적이고 신뢰성 높은 의료영상 복원 기술을 구현하고 싶습니다.
장기적으로는 삼성메디슨의 영상 엔진 개발팀에서 차세대 초음파 영상기술의 표준을 만드는 연구자가 되는 것이 제 꿈입니다.
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초음파 영상기술과 AI 영상 진단 기술이 융합될 때 발생할 수 있는 기술적 과제는 무엇입니까?
특히 의료영상은 인간의 생명을 다루는 기술로서, 단 한 픽셀의 오류도 진단 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
중기적으로는 영상품질을 향상시키기 위한 딥러닝 기반이미지 복원 기술을 개발하고, 장기적으로는 "AI+초음파 융합진단 플랫폼"구 축 프로젝트에 참여하는 것이 제 꿈입니다.
저는 기술적 완성도와 함께 환자의 안전과 의료진의 신뢰를 높이는 영상을 구현하는 연구자로 성장해, 삼성메디슨이 글로벌 의료영상 시장에서 "정확성과 감동을 주는 기술기업"으로 더욱 도약하는데 기여하겠습니다.
이 사고방식은 삼성메디슨의 영상개발 직무에서 복잡한 의료영상 문제를 해결하는데 강점으로 작용할 것이라 믿습니다.
AI가 학습한 데이터의 품질에 따라 결과가 달라질 수 있으며, 의료 데이터는 민감한 개인정보를 포함하기 때문에 무분별한 활용은 윤리적 문제를 초래할 수 있습니다.
특히 AI 모델의 훈련 데이터를 공개적으로 관리하고, 다양한 인종·성별·질환 데이터를 반영하는 '공정한 학습시스템'을 구축하는 것이 필요합니다.
저는 삼성메디슨의 AI 기반 영상개발팀에서 이러한 책임 있는 기술을 구현해, 사람의 생명을 보호하면서 의료현장의 효율성을 높이는 기술혁신에 기여하고 싶습니다.
가장 어려웠던 점은 학습 데이터의 불균형과 신호-영상매핑의 비선형성 때문이었습니다.
실제 의료초음파 데이터는 수집이 제한적이었고, 신호 특성이 환경에 따라 다르게 나타났습니다.
1D CNN으로 시간 축 신호 특성을 먼저 추출하고, 이후 2D CNN으로 공간적 특징을 학습하도록 구조를 변경했습니다.
알고리즘 개선보다 중요한 것은 초음파 신호의 본질을 이해하는 것이었습니다.
이 경험을 토대로, 삼성메디슨의 영상개발팀에서 신호물리학과 인공지능을 융합한 차세대 초음파 영상기술을 연구하고 싶습니다.
이를 위해 영상 신호처리 이론, 하드웨어 제어, 알고리즘 최적화 등 다학제적 이해가 필요합니다.
단순한 영상기반 학습이 아닌, 신호단계부터 AI를 통합하는 'Physics-InformedDeepLearning '접근이 필요합니다.
저는 이 방향으로 AI 모델을 개선해, 현실적이고 신뢰성 높은 의료영상 복원 기술을 구현하고 싶습니다. |
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2025.11.04
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