[학회 후기]

2025년 4월 25일 ~ 26일 동안 서울에서 열린 2025 ICIEA 학회에 참가하였다. 영어로 나의 연구에 대해 설명하는 만큼 효율적인 의사소통을 위해 평소보다 더욱 많은 준비를 해야만 했다. 또한, 질문을 주고받으며 서로의 지식을 공유할 수 있었고, 외국인들의 발표를 들으며 단순한 연구를 넘어 다른 나라의 문화도 얼핏 느낄 수 있었던 뜻깊은 시간이었다. 

[발표 후기]

이번 학회에서는 DROID: Dynamic Region of Interest Diffusion model for PPG-to-ECG Generation 관련 연구에 대해 발표하였다. 심혈관 질환을 조기에 탐지할 수 있는 방법 중 가장 많이 사용되는 방법은 ECG 데이터를 활용하는 것이다. 하지만 ECG 데이터를 수집하기 위해서는 전문 장비를 필요로 하므로 일상 생활 속에서 실시간으로 ECG를 수집하기 어렵다는 한계점이 있다. 이와 유사한 데이터는 PPG는 빛을 이용하여 혈관 속 혈액의 흐름을 측정하는 방식으로 ECG 데이터에 비해 수집하기 쉽다. 하지만 사람의 움직임에 따라 많이 노이즈가 포함될 수 있다는 한계점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 PPG 데이터를 활용하여 ECG 데이터를 생성하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 많은 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 Diffusion 모델을 활용하여 PPG 데이터를 조건으로 활용하여 ECG를 생성할 수 있는 모델을 제안하였다. 제안 방법론은 ECG에서 관심 있게 보아야하는 영역에 집중적으로 노이즈를 추가하는 모델과 그 외 영역에 노이즈를 추가하는 모델로 구성되어 ECG 신호를 효과적으로 생성할 수 있는 방안을 적용하였다. 또한 관심영역을 선택하는 과정에서 하이퍼 파라미터로 선택하는 것이 아닌 ECG 데이터의 여러 피크점들을 활용하여 자동으로 관심영역을 선택할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 방법론의 구조와 실험 결과에 대해 많은 사람들 앞에서 영어로 발표를 진행하였으며, 청취자들에게 영어로 전달하는 만큼 더 많은 준비를 해야만 했다. 그 결과 제안하는 방법론에 대해 효과적으로 전달할 수 있었고, 질문을 주고 받으며 앞으로 본 연구에서 어떤 점을 개선해 나가야 하는지에 대해 고민해 볼 수 있는 유익한 시간이었다.

질문 1: 실험적으로는 본 연구에 대한 성능이 입증이 되었는데, 이론적으로 어떠한 부분에 의해 본 연구의 성능이 잘 나오는 것인지 궁금하다.

답변 1: 본 연구는 Diffusion 모델 중, 특히 시계열에 특화된 모델을 사용함으로써 시그널 데이터의 특징을 보다 효율적으로 사용하였다. 또한 learnable positional encoding과 같은 기법을 추가하여, 시계열 데이터의 특성을 더욱 잘 학습할 수 있도록 설계하였기 때문에 성능이 잘 나온다.

질문 2: 현재 연구가 실제 메디컬 분야에 적용한다면 어떤식으로 활용될 수 있는지 궁금하다.

답변 2: 스마트 워치와 같은 헬스 케어에 영향을 줄 수 있는 기계 장치에서 본 모델을 활용하여 실시간으로 ECG 데이터를 모니터링하는데 사용할 수 있을 것이다.

[청취 후기]

Multi-Server Appointment Scheduling in Healthcare: Balancing Resource Efficiency and Patient Preferences

병원에서는 간혹 예약하고 등장하지 않는 환자에 의해 스케줄에 여러 차질이 생기는 경우가 있다. 흔히 이러한 경우를 no show라고 지칭하는 데, no show하는 환자가 늘어날수록 실제로 치료를 받아야 하는 환자의 순서가 밀려 위험한 상황을 야기할 수 있다. 이에 현재 병원들은 no show 환자가 발생할 것을 염두에 두고, 받을 수 있는 예약보다 더 많은 환자를 예약받아 이를 해결한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 스케줄링 기법을 개발하였다. MDP와 같은 기법을 주로 활용하였는데, 특이한 점은 응급환자인지 아닌지에 따라 그 가중치를 다르게 적용한다. 이를 통해 응급환자의 경우 먼저 치료를 받게 할 수 있게 함으로써 리스크를 최소화할 수 있다. 본 연구의 도메인에 대해 잘 모르지만, 실제 현실에서 필요한 문제를 해결할 수 있는 좋은 아이디어라는 생각이 들었다. 또한 발표자분께서 대만에서 오신 분이었기 때문에, 해당 나라에서는 주로 어떤 문제를 해결하고 싶어 하는지 그 문화를 느낄 수 있어서 흥미로웠다.

질문 1: 스케줄링이라 함은 환자가 검사받기 이전인 경우가 많을 것 같은데, 위급 상황의 환자인지 아닌지를 어떤 방식으로 구별할 수 있는지 궁금하다.

대답 1: 대만 병원은 환자가 들어오면 접수 시 스스로 상태에 대해 체크를 하게 하기 때문에 위급한 환자인지 아닌지를 구별할 수 있다.