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안녕하세요?
분별 1기 랩장 김웅곤입니다.
<발표 사진>
6월에 만나서 벌써 3달이 지났습니다.
최종 결과는 ppt로 첨부합니다.
링크 : https://drive.google.com/open?id=1vz3xcvhFWxMbaPZh8XV2bjREwYxhl5jm-rgMLKZywp0
처음에는 ResNet-50 모델로 시작하여 알츠하이머 영상 사진 분류를 시도했으며
그 다음에는 VGG16 모델을 적용하여 영상 분류를 시도하였습니다.
VGG16의 성능이 꽤 괜찮음에 따라
하이퍼파라메터 최적화를 위해 Bayesian Optimization을 적용해 보았으며
Overfitting을 막기 위해 다양한 방법으로 영상 어그멘테이션을 적용하였습니다.
고전적인 방법과의 성능 비교를 위해 서포트 벡터 머신 외 여러 머신러닝 기법도 적용해 보았습니다.
그리고 우리의 연구는 아직 부족하기에 2기로 쭉 이어집니다.
우리팀 모두 직장에 다니면서 취미로 토요일마다 모여서 즐거운 연구 시간을 가졌습니다.
비록 직장인들끼리 취미로 스터디를 시작하였지만
나름의 성과가 나온 듯 하여 뿌듯합니다.^^
강도영 교수님께서는 수차례 친히 부산에서 서울역까지 오시기도 하였으며 모두가 현업에 집중하느라 서로 만나지 못하게 되면 금요일 저녁이나 토요일 오전에 스카이프로 만나서 열렬한 영상토론을 해 왔습니다.
취미로 시작한만큼 재미가 있으면 모두가 즐겁게 연구를 하겠지만.. 재미라는 부분이 사라지면 팀이 와해될 수도 있다는 생각이 들어서 랩장으로서 책임감을 느끼고 격주마다 꼬박꼬박 성과를 내려 노력한 부분도 있었습니다.
강도영 교수님께서는 현재 동아대 핵의학과 교수 및 의사 선생님으로서 뇌 영상 자료를 제공해주시고 전반적인 알츠하이머의 영상 사진 분류 방법을 쭉 알려주셨었습니다.
이기선 선생님은 현재 치과의사 선생님으로서 임상 진료 경험을 바탕으로 영상 처리에 대한 팁을 제공해 주셨으며
양경성 부장님께서는 컴퓨터 비전 전문가로서의 영상 어그멘테이션을 도와주셨습니다.
저(김웅곤)는 랩장으로서 현재 통계청 직장인입니다. 알츠하이머 분류 모델링, 코딩을 담당하였으며 출퇴근할때마다 틈나는 대로 외국의 논문들을 읽으면서 다양한 기법을 비교 적용해 보았으며, 모두가 블랙박스인 딥러닝이라는 신기술에 현혹되어 있을 때 고전적인 통계 기법들의 유용성을 주장하며 딥러닝과 더불어 알츠하이머 분류에 적용해보려 노력하였습니다.
김현우 학생은 현재 군복무중이지만 틈나는대로 깃허브를 관리해 주었으며 분류에 필요한 신선한 아이디어를 제공해 주셨습니다.
여기서 만난 인연으로 우리의 연구는 2기로 쭉 이어집니다.
항상 우리들의 스터디가 잘 이어질 수 있도록 도와주신 이강훈 소장님, 문아라 국장님께 감사드립니다.
그리고 우리들의 깃허브를 공개합니다
링크 : https://github.com/choco9966/Alzheimer-Lab