1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

Neuroimaging은 뇌 신경 영상으로부터 뇌 기능 구조, 신경 메커니즘, 신경발달장애 등을 분석하는 학문입니다. 특히, 기능성자기공명영상 (fMRI)를 이용한 연구가 활발하게 진행됩니다. 본 연구도 fMRI를 이용하여 뇌 활동의 시공간적 특성에 대하여 분석하였습니다.
지연 구조는 뇌 영역 사이의 신호 전파 및 정보 교환 메커니즘을 나타내는 시간 특성을 나타냅니다. 연구를 통해 지연 구조와 뇌 피질 계층 구조 사이의 연관성을 탐구했고, 서로 일치하는 부분이 있는 것을 확인했습니다. 또한, 생물물리학적 모델을 활용하여 지연 구조와 흥분성 및 억제성 시냅스 활동과 같은 신경 매개변수와의 유의미한 연관성을 확인했습니다. 이는 미시적 규모에 속하는 내재적 신경 활동과 거시적 규모에 속하는 지연 구조가 서로 밀접하게 연관될 수 있음을 시사합니다. 마지막으로, 자폐 스펙트럼 장애를 가진 피험자 그룹과의 비교를 통해 지연 구조가 정신과 질환에서 비정형 신경 역할을 설명할 수 있는 바이오마커로 사용될 가능성을 확인했습니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

저는 현재 성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과의 박현진 교수님 지도하에 MIPL 연구실(Medical Imaging Processing Lab, 의료영상처리 연구실)에서 연구를 수행하고 있습니다. 저희 연구실은 MRI, CT, PET 등의 장비로 취득한 의료영상에 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 유용한 정보를 추출하는 Radiomics, Imaging genetics, Neuroimaging 연구를 진행하고 있으며, 이전에는 알 수 없었던 질병의 영상적 특징이나 기전을 발견하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한, 최신 Deep learning model을 활용하여 의료 분야의 특정 문제를 해결하기 위한 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 특히, 딥러닝 모델을 활용하기 위해 A100 8대를 포함한 고성능 GPU, 다수의 계산 CPU 서버를 보유하고 있습니다. 연구 분야 및 최근 출판한 학술지 및 학회 논문에 대한 정보는 연구실 홈페이지 (https://mipskku.wixsite.com/mipl)에서 확인하실 수 있습니다.

3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

연구를 진행하면 가설에 부합하는 결과가 나올지 항상 기대와 걱정이 함께 듭니다. 하지만, 포기하지 않고 꾸준히 하는 것이 좋은 결과와 성과를 가져오는 것 같습니다. 보상 없는 고통이 없는 것처럼, 꾸준히 모인 결과들이 보상이 되어 한 번에 돌아오는 것 같습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

저도 아직 배우는 입장이라 많은 조언을 드리기 조심스럽습니다. 한 가지 말씀드릴 수 있는 것은, 연구를 하는 매 순간 최고의 효율을 낼 수 없기에 성실하게, 열심히 해야된다고 생각합니다. 그리고 가장 쉬운 방법은 많은 시간을 투자하는 것이라 생각합니다.

5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

Deep learning framework를 활용한 연구를 좀 더 진행하고 싶습니다. 이번 연구를 기반으로 해서 아예 새로운 방법 만드는 것을 준비하고 있는데, AI 모델을 활용해보려 합니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

저는 석사 졸업 후 AI engineer로 스타트업에 취업하여 직장생활을 했었습니다. 하지만 직장 생활을 하면서 연구 주제 및 문제 설계에 많은 어려움을 느꼈었습니다. 박사 재입학을 통해 해당 능력들을 키울 수 있기를 희망했고, 좋은 결과를 얻은 것 같아 감사한 마음입니다. 연구의 시작부터 마무리까지 지도해주신 박보용 교수님, 박현진 교수님 및 연구 내/외적으로 도와준 모든 연구실 구성원 분들께 감사드립니다.