| 초록 |
□ 연구개요 딥러닝 기술을 포함하는 머신러닝 기술과 컴퓨터비전 기술을 기반으로 영상을 자동으로 분석하는 알고리즘을 개발하여 치의학 분야의 진단 및 치료과정의 효율성과 정확도를 향상시키는 것을 최초의 목표로 하였다. 치의학 분야의 구강 CBCT 영상 데이터의확보에 현실적인 어려움이 있어, 4~5년차는 일반적인 딥러닝 기반 정규화 및 최적화알고리즘 개발로 목표를 변경하였다. □ 연구 목표대비 연구결과 ● 본 과제의 목표는 총 연구기간 5년간 논문발표 7건, 특허출원 7건을 달성하는 것이다. 이에 대하여 과제 기간의 총 연구성과는 논문게재/발표 18편, 특허출원/등록 13건으로 목표를 크게 상회하였다. 이는 논문 달성도 257%, 특허 달성도 185%에 해당한다. ● 논문/특허 제출 후 등록 지연 등의 이유로 목표 미달성으로 기록된 연차(2017년도 특허출원, 2018년도 논문발표, 2020년도 특허출원)가 일부 있지만, 이들 모두 과제기간 안에서 차후 연차에 부족분이 해소되었다. ● 연구실적 중 논문게재 7편, 논문발표 2편이 미국, 독일, 덴마크, 프랑스의 해외선진 연구실들과의 국제공동연구를 통해 배출되었다. ● 영상처리 분야에서 가장 권위 있는 학술지인 TIP, 컴퓨터비전 분야에서 가장 권위있는 학술대회인 CVPR, ICCV, 로보틱스 분야에서 가장 권위 있는 학술대회인 ICRA, 의료영상 분야에서 가장 권위 있는 학술대회인 MICCAI등에 연구실적을 발표 및 논문 게재하였다. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) ● 연구결과의 학문적 중요성 다양하고 복잡한 영상분석을 위한 수학적 기반 이론과 방법론 및 최적화 이론의 발전에 기여 ● 연구결과의 기술적 중요성 소프트웨어 개발에 있어 정확성, 안전성, 신뢰성을 향상시키기 위한 공학적 방법론의 개선과 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 병렬연산처리기술의 발전에 기여 ● 연구결과의 경제적 중요성 시술 과정의 표준화와 자동화를 통하여 치아 임플란트 비용을 절감하고 수입 대체 효과와 수출 증대 효과를 기대 (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
