0. 들어가기에 앞서

우리 학교는 졸업하기 위해서 대부분의 공대가 그러하겠지만 졸업작품을 만들고 발표해야 한다. 올해 4학년인 나는 졸업작품을 만들어야 했고 고민을 하던 와중에 예전부터 관심 갖던 분야가 있었다. 바로 의료 인공지능이다. 의료서비스에 인공지능을 도입한다는 것이 매우 매력적으로 다가왔었고 한 번쯤 공부해보고 싶다는 생각을 갖고 있었다. 하지만 의료와 인공지능 그 어느 쪽도 제대로 알고 있지 못하기 때문에 먼저 의료와 인공지능을 공부해야 했다. 그래서 12월 한 달 동안은 병리학책을 사서 읽기만 했다(정말 읽기만 했다). 실제 병의 원리를 이해하고자 읽은 것은 아니라 이들이 어떤 용어를 쓰는지 정도는 알고 있어야 뭘 찾아보거나 할 수 있을 것 같았다. 그렇게 종강 때까지 책을 읽은 다음 1월부터는 책 1~2권을 사서 머신러닝과 딥러닝을 공부했다. 내가 머신러닝, 딥러닝을 공부한 방법은 책에 나온 예제를 따라서 타이핑하는 것에 끝나지 않고 어떠한 이유로 이러한 결과가 나오는지에 대해 탐구하면서 공부를 했다. 그러다 보니 자연스럽게 수식들이 나오면서 내용이 굉장히 deep 해졌다. 나는 그런 것들을 제대로 이해했을 때(물론 제대로 이해했을 리가 없다) 뭔가 딱 머리에 직관적으로 받아들여졌을 때 희열을 느낀다. 공부를 위해 찾아본 유튜브나 블로그에서는 처음에 이러한 방식의 공부 방법을 추천하지 않는다고 한다. 또 공부하다 느낀 점은 머신러닝이나 딥러닝이나 공부하는 것에 딱히 순서가 있지 않다는 것이다. 이건 내 이해가 얕아서 그렇게 느끼는 걸 수도 있으나 수학 공부처럼 앞선 지식이 없으면 후에 나오는 내용을 아예 이해할 수 없는 그런 학문은 아니라는 것이다. 물론 공통적인 지식은 존재한다. 활성화 함수, 손실함수 등등 딥러닝이나 머신러닝에 공통적으로 사용되는 이러한 지식을 제외하면 각각의 알고리즘들이 독립적으로 존재한다고 느껴졌다. 아무튼 그렇게 1월까지 공부를 했고 지금까지 공부한 지식으로 졸업작품을 만들어보려고 한다.

1. 시작

그래서 내가 생각해본 의료 인공지능 서비스는 모바일 피부암 예측 서비스다. 대부분의 암의 진단은 병리조직학적인 진단이 필요하다. 그 형태는 Medical Image이고 대표적으로 X선, CT, MRI 등을 이용한 화상 진단이나 눈으로 확인하는 내시경 진단을 통해 장기를 검사하고 생체검사 재료를 채취해서 검사하고 진단을 한다. 하지만 피부암의 경우엔 피부에서 병변이 나타나고 일반인들도 눈으로 확인할 수 있다는 점에서 활용 가치가 있었다. 따라서 단순하게 렌즈가 피부과 전문의라면 병원에 가기 전에 미리 병변을 확인하고 어떠한 상태인지 알 수 있다면 도움이 되지 않을까 라는 생각으로 시작하게 되었다. 나의 호기심이 졸업작품을 만나 어떠한 형태로 나타날지 궁금하고 앞으로 어떤 진전이 있을 때마다 일기 형식으로 글을 쓰려고 한다. 그럼 또 다른 진전이 있을때 까지 안녕~~