초록 ▼

□ 연구개요
최근 다양한 형태의 소셜 미디어 데이터, 병원 임상 데이터 등 멀티모달 데이터의 통합에 대한 관심이 고조되고 있으며, 특히 의료 분야에서는 환자의 다양한 병원 기록을 종합하여 보다 정확하고 부작용 없는 진단 및 처방을 가능하게 하는 정밀 의료법이 각광받고 있다. 하지만 기존 딥 러닝 기법들은 주로 이미지 혹은 텍스트 등 특정 데이터에 특화된 경우가 많아 도메인 간의 특성을 효율적으로 모델링 하지 못하고, 모델의 성능 또한 노이즈에 민감한 단점이 있다. 이와 같은 문제를 극복하고자 본 연구에서는 노이즈에 강인한 딥

□ 연구개요
최근 다양한 형태의 소셜 미디어 데이터, 병원 임상 데이터 등 멀티모달 데이터의 통합에 대한 관심이 고조되고 있으며, 특히 의료 분야에서는 환자의 다양한 병원 기록을 종합하여 보다 정확하고 부작용 없는 진단 및 처방을 가능하게 하는 정밀 의료법이 각광받고 있다. 하지만 기존 딥 러닝 기법들은 주로 이미지 혹은 텍스트 등 특정 데이터에 특화된 경우가 많아 도메인 간의 특성을 효율적으로 모델링 하지 못하고, 모델의 성능 또한 노이즈에 민감한 단점이 있다. 이와 같은 문제를 극복하고자 본 연구에서는 노이즈에 강인한 딥 러닝 기반 멀티모달 데이터 통합 알고리즘의 개발 및 응용을 목표로 노이즈에 강인한 딥 러닝 기반 멀티모달 데이터 통합 알고리즘 개발을 위해 본 연구는 다분포 노이즈 처리, 모달리티 융합 그리고 이를 활용한 응용 문제 맞춤형 최적화 및 고도화의 3가지 세부 목표를 중심으로 추진하였다.

□ 연구 목표대비연구결과
다음과 같은 3단계의 세부 목표를 중심으로 추진하였다.
- 1단계: 단일 모달리티 데이터에서 발생하는 노이즈를 처리하는 특징 추출 방법론 개발
각 모달리티 데이터 내에 시공간적으로 발생 가능한 노이즈에 강인하도록 모델을 이미지 화질 개선, 데이터 임베딩 및 특징 추출 모델을 개발하였으며, 이를 통해 각 모달리티별 노이즈 환경에서의 성능 향상을 이루었으며, 기존 모델보다 더 좋은 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다.
- 2단계: 멀티 모달리티 데이터의 상호보완적인 정보를 딥 러닝 기반으로 융합
멀티모달 데이터를 응용할 경우 생기는 샘플 불균형 등의 제약사항을 해결하기 위해 보다 효과적이고 유연한 딥러닝 프레임워크에서 사전 정보나 데이터 내재적 특징을 밝혀내고, 이를 추론, 예측에 활용하기 위해 네트워크 기반 통합적 딥러닝 모델을 개발하였다. 또한 이질적인 노이즈들이 포함된 이미지를 복원하여 멀티모달 노이즈를 제거하는 이미지 복원 모델을 개발하였다. 이를 통해 멀티모달 데이터 환경에서의 성능 향상을 이루었으며, 제안한 모델이 기존 모델보다 더 우수한 성능을 보였다.
- 3단계: 실제 응용 문제 맞춤형 알고리즘 최적화, 고도화 및 안정화
환자들의 의료 통합 정보를 기반으로 환자 임상/예후 예측 분야에 개발 알고리즘을 적용, 최적화 하며, 조기 진단에 필수적인 biomarker를 추출하는 연구를 진행하였다.
기존의 방법론에 비해 네트워크 기반의 멀티 오믹스 데이터 통합 모델이 각 예측 모델의 성능 향상에 기여하였으며, 암 환자의 예후나 전이에 영향을 미치는 주요pathway와 유전자를 선별할 수 있었다.

□ 연구개발성과의활용 계획 및기대효과 (연구개발결과의 중요성)
본 연구의 결과물을 통해 데이터의 시공간적 노이즈 발생을 전제로 하여, 실제 데이터와 유사하여 범용적인 전처리 알고리즘으로 활용할 수 있다. 노이즈에 강인한 멀티 모달 데이터 통합은 아직 연구가 많이 필요한 분야로, 특징 추출 단계에서 사용될 수 있다. 또한 한정된 데이터 환경인 경우, 본 연구에서 다루는 사전 정보 기반 통합 모델링 기법을 응용 가능하며, 이를 통해 데이터 불균형 문제가 심한 의료 분야와의 융합을 통해 질병 조기 진단 및 정밀 의료법에 기여하는 효과를 기대할 수 있다. 이를 비롯해, 본 연구의 노이즈에 강인한 모델을 영상 데이터에 응용하여 여러 디바이스에서 취득한 데이터를 단일화된 융합 프레임워크를 통해 통합하여 IoT 시스템과 같은 산업에 적용 가능하다. 또한 다양한 환경에서 생성된 영상 데이터를 본 연구의 노이즈에 강인한 모델을 사용하여 인식 및 탐지 성능 한 뒤 융합하는 방식을통해 스마트 시티 산업에 활용 가능하다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1. 연구의 목적 ... 4
• 2. 연구의 가설(연구의 필요성) ... 4
• 3. 연구의 범위 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 10
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 10
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 13
• 3) 목표 달성 수준 ... 13
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 14
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 16
• 1) 성과 관리 추진체계 ... 16
• 2) 연구개발성과의 활용 ... 16
• 3) 추가연구의 필요성 ... 17
• 4) 기업화 및 기술이전 추진방안 ... 17
• 6. 참고문헌 ... 19
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 20
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 25
• 끝페이지 ... 41