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의료영상 데이터 처리 과정에서 발생하는 기술적 문제를 어떻게 해결하셨습니까?
대학 시절부터 의료 SW 분야에 관심을 갖고, 의료영상 처리(MedicalImageP rocess ing)와 AI 딥러닝 기반 진단 보조시스템을 연구했습니다.
특히 초음파 영상에서 자동병변 분석을 위한 AI 기반 진단 알고리즘을 고도화하여, 의료진의 판단을 보조하고 환자의 생명을 지키는 데 기여하고자 합니다.
그때부터 의료 SW 개발자가 되겠다는 목표를 세우고 영상 처리 및 데이터 분석 분야에 집중했습니다.
이런 태도가 의료 SW 개발의 핵심이라 생각합니다.
저는 의료영상 SW 개발 경험과 AI 모델 최적화 능력을 바탕으로, 진단 정확도 향상에 기여할 수 있습니다.
이후 중장기적으로는 의료영상에서 이상 패턴을 자동 검출하는 AI 알고리즘을 개발해, 의료진의 진단 정확도를 높이는 데 기여하고자 합니다.
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삼성메디슨의 SW 개발 직무를 수행하며 본인이 가장 기여할 수 있는 부분은 무엇입니까?
대학 시절부터 의료 SW 분야에 관심을 갖고, 의료영상 처리(MedicalImageP rocess ing)와 AI 딥러닝 기반 진단 보조시스템을 연구했습니다.
입사 후에는 삼성메디슨의 SW 개발 직무에서 인공지능 영상 처리, 신호분석 알고리즘, 사용자 인터페이스(UI) 개발 등 핵심 기술을 심화시키고 싶습니다.
특히 초음파 영상에서 자동병변 분석을 위한 AI 기반 진단 알고리즘을 고도화하여, 의료진의 판단을 보조하고 환자의 생명을 지키는 데 기여하고자 합니다.
이후 딥러닝 기반의료영상분석연구실에서 조교로 활동하며, 실제 초음파 데이터를 활용한 병변 분류 모델을 개발했습니다.
AI는 방대한 의료 데이터를 학습하여 인간보다 빠르게 진단을 내릴 수 있습니다.
진단의 최종 결정은 여전히 사람의 책임 아래 이루어져야 하며, SW 개발자는 그 과정의 투명성과 검증 가능성을 보장해야 합니다.
이 프로젝트는 단순한 기술 구현이 아니라, 문제의 본질을 정의하고 원인을 구조적으로 해결하는 사고방식을 키워준 계기였습니다.
삼성메디슨의 SW 개발자로서도 이와 같은 논리적 분석력과 실험적 접근법으로 복잡한 의료 SW 문제를 해결하고자 합니다.
따라서 SW 설계 단계부터 데이터 검증, 예외 처리, 인터페이스 안정성을 철저히 확보해야 합니다.
저는 의료영상 분석 알고리즘 개발 과정에서 테스트 자동화 시스템을 구축해, 코드 변경 시마다 결과 일관성을 검증한 경험이 있습니다.
예를 들어, 영상 데이터로 딩 중 오류가 발생해도 프로세스 전체가 중단되지 않도록 Fail-safe구조를 설계한 경험이 있습니다.
이런 세심한 접근이 의료 SW의 신뢰성을 유지합니다.
이런 구조적 접근 덕분에 데이터 처리 속도를 30% 단축시킬 수 있었습니다.
저는 의료영상 SW 개발 경험과 AI 모델 최적화 능력을 바탕으로, 진단 정확도 향상에 기여할 수 있습니다. |
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2025.11.04
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