국립 부경대학교

부경대 학부생, AI로 환자 경혈 위치 표시 연구 ‘주목’

- 한국멀티미디어학회 우수논문발표상 수상

△ 황시원 학생.

국립부경대학교(총장 장영수)는 의공학IT융합전공 황시원 학생(4학년)이 한국멀티미디어학회 학부생 포스터논문발표대회에서 우수논문발표상을 수상했다고 21일 밝혔다.

황시원 학생은 최근 한국멀티미디어학회 2022년 추계학술대회에서 열린 이번 대회에서 논문 ‘생성 모델을 이용한 한의학적 경혈 위치 표시 방법 개발’(지도교수 이명기)을 발표해 우수한 평가를 받았다.

황시원 학생의 논문은 최근 한의학 치료의 객관성 향상 및 치료 기술 체계화를 위한 다양한 연구들이 진행되는 가운데, 인공지능(AI) 기술인 GAN(생성적 적대 신경망) 모델을 통해 경혈 위치를 표시하는 인공지능 이용 방법을 제안해 주목받았다.

그는 이 논문에서 이미지 변환 알고리즘을 기반으로 하는 GAN 모델 중 ‘Pix2Pix’와 ‘CycleGAN’ 모델을 사용해 팔에 위치한 곡지, 수삼리, 외관, 중저, 합곡 등 5개 경혈 위치를 표시하도록 했다.

이 방법을 이용해 맨팔과 같은 신체 일부 이미지를 입력하면 환자별 맞춤형으로 표준경혈의 위치를 찾아 흰색 점으로 표시해준다. 최종 생성 이미지는 모델별로 차이가 있는 것으로 나타났다.

황시원 학생은 “인공지능 모델을 이용해 경혈의 위치를 표시한다면 경혈 위치에 대한 객관적인 지표를 제공해 한의학에 대한 접근성을 높이고, 한의학 의료 현장 및 교육에서 활용도가 높을 것으로 기대한다.”라고 말했다.

한편 황시원 학생은 부경대 스마트헬스케어학부가 수행하고 있는 ‘경혈자극 진단 원천기술기반 ICT 접목 침치료 융합시스템 개발’ 연구과제(책임자 이병일 교수)를 통해 이번 연구 성과를 거뒀다. <부경투데이>

A study by an undergraduate student at PKNU displays spots on the body suitable for acupuncture with AI

- received the best paper presentation award from the Korea multimedia association

Pukyong National University (President Jang Young-Soo) announced on the 21st that Hwang Si-Won, a senior from the department of IT convergence and application engineering, won the best paper presentation award in the undergraduate poster paper oral competition hosted by the Korea multimedia association.

At the recent autumn conference of 2022 hosted by the Korea multimedia association, Hwang Si-Won presented her thesis, ‘Development of a method for displaying the spots on the body suitable for acupuncture in Korean medicine using a generative model’ (advisory prof. Lee Myung-Gi) and received an excellent evaluation.

Hwang Si-won's paper drew attention by showing how to use artificial intelligence to display the acupuncture point through a generative adversarial network (GAN) model, an artificial intelligence (AI) technology, while various studies are being conducted to improve the objectivity of oriental medicine treatment and systematize treatment techniques.

In this thesis, she used ‘Pix2Pix’ and ‘CycleGAN’ models among GAN models based on image conversion algorithms to mark the locations of five acupuncture points on the arm, namely gokji, susamri, whaegwan, joongjeo, and hapgok-hyeol.

By using this method, if an image of a part of the body including arm is input, the position of the standard acupuncture point is customized for each patient and displayed as a white dot. It was found that the final generated image differed by model.

Hwang Si-Won said, “If acupuncture points can be displayed using an artificial intelligence model, I expect that it will provide an objective indicator of acupuncture points to increase accessibility to oriental medicine and be highly utilized in the medical field and education of Korean medicine.”

Hwang Si-Won achieved the results of this research through the research project of ‘development of an acupuncture treatment convergence system that incorporates ICT based on source technology to diagnose acupoint stimulation’, which is being carried out by the division of smart healthcare in Pukyong National University. <Pukyong Today>