어텐션 기법 및 의료 영상에의 적용에 관한 최신 동향

딥러닝 기술은 빅데이터 및 컴퓨팅 파워를 기반으로 최근 영상의학 분야의 연구에서 괄목할만한 성과를 이루어 내고 있다. 하지만 성능 향상을 위해 딥러닝 네트워크가 깊어질수록 그 내부의 계산 과정을 해석하기 어려워졌는데, 이는 환자의 생명과 직결되는 의료분야의 의사 결정 과정에서는 매우 심각한 문제이다. 이를 해결하기 위해 “설명 가능한 인공지능 기술”이 연구되고 있으며, 그중 하나로 개발된 것이 바로 어텐션(attention) 기법이다. 본 종설에서는 이미 학습이 완료된 네트워크를 분석하기 위한 Post-hoc attention과, 네트워크 성능의 추가적인 향상을 위한 Trainable attention 두 종류의 기법에 대해 각각의 방법 및 의료 영상 연구에 적용된 사례, 그리고 향후 전망 등에 대해 자세히 다루고자 한다.