동서대-일본 큐슈대, 국제 공동연구 성과 발표

법의학분야에서 딥러닝으로 빠르고 정확한 성별 예측 기술 개발

동서대학교(총장 장제국) 방사선학과 윤용수 교수가 주도하는 국제 연구팀이 Nature가 출판하는 세계적인 학술지 Scientific Reports에 "Sex Estimation Using Skull Silhouette Images from Postmortem Computed Tomography by Deep Learning (DOI: 10.1038/s41598-024-74703-y)" 논문을 게재했다. Scientific Reports는 IF 3.8, JCR 상위 18.7%에 속하는 Q1 저널로, 의료 공학 및 과학 분야에서 인정받는 저명한 학술지이다.

이번 연구는 사후전산화단층촬영(PMCT) 영상 데이터를 바탕으로 2차원 두개골 실루엣 이미지를 생성하고 이를 통해 성별을 예측하는 딥러닝 모델을 제안한 것으로, 간단히 CT 영상이나 2D X-ray 이미지를 활용해 빠르고 정확하게 성별을 추정할 수 있다는 점에서 큰 장점을 지닌다. 기존 법의학 분야에서는 신원 미상의 성별을 추정하기 위해 주로 두개골의 특징을 시각적으로 분석하거나 특정 지점을 측정하는 방법을 사용했으나, 이러한 방식은 많은 시간과 노력이 요구되는 한계가 있었다. 이번 연구는 이러한 기존 방법의 한계점을 보완할 수 있다는 면에서 중요한 의의를 가지며, 특히 대규모 재난 상황에서 신속한 신원 확인이 필요한 경우에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

Seo, T., Yoon, Y., Kim, Y. et al. Sex estimation using skull silhouette images from postmortem computed tomography by deep learning. Sci Rep 14, 22689 (2024). 

https://www.nature.com/articles/s41598-024-74703-y

이번 성과는 한국과 일본의 학문적 역량이 결합된 국제 공동연구의 결과물이다. 동서대학교 윤용수 교수와 김예지 박사과정이 참여하고, 일본의 명문 국립대학인 큐슈대학교 의학연구원 법의병리학분야 Yosuke Usumoto 교수팀과 동 대학 의용양자선과학분야 Junji Morishita 교수팀이 함께하여, 의료 인공지능, 건강과학, 법의학 등 다양한 분야의 전문성을 결집해 이룬 국제 협력 결과물이다. 연구팀은 이러한 성과를 바탕으로 법의학적 성별 추정에서 딥러닝 기술의 실용성을 입증했으며, 향후 다양한 의료 및 법의학적 적용 가능성 또한 기대하고 있다.

또한, 동 연구팀은 지난 2024년 8월 Diagnostics (IF 3.1, JCR 상위 17.8%) 저널에도 법의병리학 분야에서 신원확인을 위한 뼈정보 추출 딥러닝 모델 개발과 관련한 논문을 게재한 바 있다. 이처럼 동서대학교와 큐슈대학교는 의료 인공지능 분야에서 지속적으로 공동연구를 수행하며 중요한 성과를 거두고 있으며, 윤용수 교수는 현재 한국 국립과학수사연구원의 연구 과제를 수행하며 법의학 및 의료 인공지능 분야에서의 혁신적 연구를 꾸준히 이어가고 있다.