서울대학교 공과대학 전기정보공학부 이종호 교수 연구팀이 자기 공명 장치(MRI)에서 사용되는 전자파 파형을 인공지능이 스스로 설계하는 기술 개발에 성공했다.

방사선을 사용하는 X-ray나 CT와 달리, MRI는 자기장과 전자기파를 이용해 인체 내부를 3차원으로 영상화한다. 따라서 방사능 피폭 문제에서 안전하지만, 전자기파에 따른 에너지가 인체에 전달돼 촬영 시간이 길어질 수 있다.

이종호 교수 연구팀은 이를 해결하기 위해 알파고에도 적용된 바 있는 심층 강화 학습이라는 인공지능 기술에 집중했다. 심층 강화 학습은 인공지능이 목표로 한 행동을 주어진 환경을 탐색해 스스로 학습하는 방법이다. 예를 들어, 바둑에서 승리하기 위한 전략을 반복적으로 바둑을 두면서 스스로 학습하는 방법이라고 할 수 있다.

이 연구를 주도한 박사 과정 신동명 학생은 가상의 MRI 환경을 구축해 인공지능이 만들어낸 전자파 파형이 영상의 품질을 유지하면서도 인체에 전달되는 에너지를 최소화하도록 설계했다. 그 결과 인공지능은 새로운 효율적인 전자파 파형을 만들어 내는 데 성공했다.

특히 이 파형은 전문가들이 개발한 기존의 이론 기반 결과보다 뛰어난 특성을 보여 지금까지 전문가들이 개발한 설계 방식보다 더 효과적인 파형 설계 방식이 존재한다는 걸 시사한다.

한편 이번 연구 결과는 세계적인 학술지 ‘네이처’의 자매지인 '네이처 머신 인텔리전스'에 게재됐으며, 신동명 학생은 연구 결과에 기반으로 한 인공지능 의료 영상 스타트업 라디센에서 인공지능 팀장으로 연구를 이어 나갈 예정이다.

출처 / 서울대학교