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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:01.28,0:00:05.14,Default,,0000,0000,0000,,오늘날 컴퓨터 알고리즘의\N기능은 정말 놀랍습니다.
Dialogue: 0,0:00:05.16,0:00:09.90,Default,,0000,0000,0000,,인간의 지능과 비슷하지만,\N아주 엄청난 양을 정확하게 처리하죠.
Dialogue: 0,0:00:09.92,0:00:13.86,Default,,0000,0000,0000,,이런 컴퓨터의 지능을 흔히 AI 또는
Dialogue: 0,0:00:13.88,0:00:15.74,Default,,0000,0000,0000,,인공지능이라고 하죠.
Dialogue: 0,0:00:15.76,0:00:19.96,Default,,0000,0000,0000,,인공지능은 이미 우리의 미래에\N엄청난 영향을 줄 힘을 가지고 있습니다.
Dialogue: 0,0:00:20.88,0:00:24.82,Default,,0000,0000,0000,,하지만, 오늘날 우리는 여전히\N생명을 위협하는 질병들을
Dialogue: 0,0:00:24.84,0:00:28.34,Default,,0000,0000,0000,,발견하고 진단하는 데\N많은 어려움을 겪고 있습니다.
Dialogue: 0,0:00:28.36,0:00:30.72,Default,,0000,0000,0000,,암이나 감염성 질병 같은 것들이죠.
Dialogue: 0,0:00:32.00,0:00:34.30,Default,,0000,0000,0000,,매년 수 천명의 환자들이
Dialogue: 0,0:00:34.32,0:00:37.12,Default,,0000,0000,0000,,간암과 구강암으로 생명을 잃습니다.
Dialogue: 0,0:00:37.88,0:00:40.58,Default,,0000,0000,0000,,이런 환자들을 도울 수 있는\N
Dialogue: 0,0:00:40.60,0:00:44.92,Default,,0000,0000,0000,,최선의 방법은 바로\N질병의 조기 발견과 진단이죠.
Dialogue: 0,0:00:45.88,0:00:50.04,Default,,0000,0000,0000,,오늘날 어떤 식으로 질병이 발견되고,\N인공지능은 어떤 도움을 주는지 알아볼까요?
Dialogue: 0,0:00:51.92,0:00:55.58,Default,,0000,0000,0000,,안타깝게도, 이런 질병에\N감염된 것으로 의심되는 환자들에게,
Dialogue: 0,0:00:55.60,0:00:58.26,Default,,0000,0000,0000,,전문의들은 우선
Dialogue: 0,0:00:58.28,0:01:00.90,Default,,0000,0000,0000,,값비싼 의료영상기술을 사용합니다.
Dialogue: 0,0:01:00.92,0:01:05.02,Default,,0000,0000,0000,,형광영상법, CT, MRI 등이죠.
Dialogue: 0,0:01:05.04,0:01:07.34,Default,,0000,0000,0000,,수집된 영상들을
Dialogue: 0,0:01:07.36,0:01:11.88,Default,,0000,0000,0000,,또 다른 전문의가 판독하고\N환자에게 소견을 보냅니다.
Dialogue: 0,0:01:12.52,0:01:15.98,Default,,0000,0000,0000,,보다시피,\N아주 소모가 심한 과정입니다.
Dialogue: 0,0:01:16.00,0:01:20.42,Default,,0000,0000,0000,,전문의 둘에, 값비싼\N의료영상기술까지 갖춰야 하니까
Dialogue: 0,0:01:20.44,0:01:23.54,Default,,0000,0000,0000,,개발 도상국들에게\N실용적인 방법이 아니죠.
Dialogue: 0,0:01:23.56,0:01:26.92,Default,,0000,0000,0000,,사실, 여러 선진국들의\N사정도 마찬가지입니다.
Dialogue: 0,0:01:27.76,0:01:30.64,Default,,0000,0000,0000,,그럼, 인공지능을 이용해\N이 문제를 해결할 수 있을까요?
Dialogue: 0,0:01:31.84,0:01:35.90,Default,,0000,0000,0000,,오늘날,\N제가 이 문제의 해결을 위해
Dialogue: 0,0:01:35.92,0:01:37.14,Default,,0000,0000,0000,,기존의 인공지능구조를 이용한다면,
Dialogue: 0,0:01:37.16,0:01:38.62,Default,,0000,0000,0000,,만장이 필요합니다.
Dialogue: 0,0:01:38.64,0:01:42.66,Default,,0000,0000,0000,,다시 말해, 만장의 값비싼 의료영상을
Dialogue: 0,0:01:42.68,0:01:44.06,Default,,0000,0000,0000,,먼저 찍어야만 합니다.
Dialogue: 0,0:01:44.08,0:01:46.98,Default,,0000,0000,0000,,그 다음에, 그 영상들을 분석해 줄
Dialogue: 0,0:01:47.00,0:01:49.50,Default,,0000,0000,0000,,전문의를 찾아가야 겠죠.
Dialogue: 0,0:01:49.52,0:01:51.62,Default,,0000,0000,0000,,그리고, 그 두 종류의 정보를 가지고
Dialogue: 0,0:01:51.64,0:01:55.30,Default,,0000,0000,0000,,표준화된 심층 신경망 또는\N심층 학습망을 이용해
Dialogue: 0,0:01:55.32,0:01:57.46,Default,,0000,0000,0000,,환자들에게 진단을 내립니다.
Dialogue: 0,0:01:57.48,0:01:59.22,Default,,0000,0000,0000,,첫 번째 방식과 유사하게,
Dialogue: 0,0:01:59.24,0:02:01.38,Default,,0000,0000,0000,,기존의 인공지능은 같은 문제로
Dialogue: 0,0:02:01.41,0:02:02.86,Default,,0000,0000,0000,,어려움을 겪고 있습니다.
Dialogue: 0,0:02:02.88,0:02:07.44,Default,,0000,0000,0000,,방대한 자료, 전문의, 특수 의료영상기술\N등이 필요하기 때문이죠.
Dialogue: 0,0:02:08.32,0:02:12.62,Default,,0000,0000,0000,,그렇다면, 더 확장성이 높고,
Dialogue: 0,0:02:12.64,0:02:15.94,Default,,0000,0000,0000,,효율적인 인공지능 구조를 만든다면,
Dialogue: 0,0:02:15.96,0:02:19.02,Default,,0000,0000,0000,,오늘날 우리에게 당면한\N중대한 과제들을 해결할 수 있을까요?
Dialogue: 0,0:02:19.04,0:02:22.34,Default,,0000,0000,0000,,이것이 바로 MIT 미디어 연구소에서\N저희 팀이 하고 있는 일입니다.
Dialogue: 0,0:02:22.36,0:02:26.22,Default,,0000,0000,0000,,다양한 대체 인공지능 구조를\N만들고 있죠.
Dialogue: 0,0:02:26.24,0:02:29.42,Default,,0000,0000,0000,,의료영상과 임상시험 분야에서의
Dialogue: 0,0:02:29.44,0:02:31.64,Default,,0000,0000,0000,,중대한 과제들을 해결하기 위해서죠.
Dialogue: 0,0:02:32.48,0:02:35.54,Default,,0000,0000,0000,,오늘 예로 든 것에서,\N저희는 두 가지 목표를 정했습니다.
Dialogue: 0,0:02:35.56,0:02:38.54,Default,,0000,0000,0000,,첫째, 인공지능 알고리즘의\N학습에 필요한
Dialogue: 0,0:02:38.56,0:02:41.82,Default,,0000,0000,0000,,영상의 수를 줄이는 것이었습니다.
Dialogue: 0,0:02:41.84,0:02:43.94,Default,,0000,0000,0000,,둘째, 저희가 좀 더 욕심을 낸 것인데
Dialogue: 0,0:02:43.96,0:02:47.70,Default,,0000,0000,0000,,환자들을 선별하는\N값비싼 의료영상기술의 사용을
Dialogue: 0,0:02:47.72,0:02:48.94,Default,,0000,0000,0000,,줄이는 것이었죠.
Dialogue: 0,0:02:48.96,0:02:50.16,Default,,0000,0000,0000,,과연 어떻게 됐을까요?
Dialogue: 0,0:02:50.92,0:02:52.14,Default,,0000,0000,0000,,첫 번째 목표를 위해,
Dialogue: 0,0:02:52.16,0:02:54.22,Default,,0000,0000,0000,,기존의 인공지능과 같이
Dialogue: 0,0:02:54.24,0:02:57.26,Default,,0000,0000,0000,,아주 많은 비용을 들여\N촬영하는 영상 수 천장을 대신해,
Dialogue: 0,0:02:57.28,0:02:59.34,Default,,0000,0000,0000,,단 한 장으로 시작했습니다.
Dialogue: 0,0:02:59.36,0:03:03.14,Default,,0000,0000,0000,,동료들과 함께 그 영상에서\N수 억개의 정보 패킷을
Dialogue: 0,0:03:03.16,0:03:05.90,Default,,0000,0000,0000,,추출할 수 있는\N아주 기발한 방법을 찾아냈죠.
Dialogue: 0,0:03:05.92,0:03:09.62,Default,,0000,0000,0000,,이 정보 패킷들은 영상 속\N질병의 색상, 화소, 기하학적 구조,
Dialogue: 0,0:03:09.64,0:03:12.18,Default,,0000,0000,0000,,렌더링 등이 포함되어 있습니다.
Dialogue: 0,0:03:12.20,0:03:16.54,Default,,0000,0000,0000,,즉, 하나의 영상을 수 십억개의\N학습용 자료점으로 변환해,
Dialogue: 0,0:03:16.56,0:03:20.10,Default,,0000,0000,0000,,학습에 필요한 자료의 양을\N현저히 줄이는 것이죠.
Dialogue: 0,0:03:20.12,0:03:21.34,Default,,0000,0000,0000,,두 번째 목표를 위해서는
Dialogue: 0,0:03:21.36,0:03:25.22,Default,,0000,0000,0000,,환자의 선별에 쓰이는\N의료영상기술의 사용을 줄이기 위해,
Dialogue: 0,0:03:25.24,0:03:28.10,Default,,0000,0000,0000,,일반적인 백색광 사진을\N사용하기 시작했습니다.
Dialogue: 0,0:03:28.12,0:03:32.46,Default,,0000,0000,0000,,DSLR 사진기나\N휴대전화에서도 가능한 것이죠.
Dialogue: 0,0:03:32.48,0:03:34.94,Default,,0000,0000,0000,,수 십억개의 정보 패킷 기억하시죠?
Dialogue: 0,0:03:34.96,0:03:38.50,Default,,0000,0000,0000,,의료영상에서 빼낸 정보들을\N바로 이 영상 위에 입혀
Dialogue: 0,0:03:38.52,0:03:41.04,Default,,0000,0000,0000,,합성하는 거죠.
Dialogue: 0,0:03:41.48,0:03:44.78,Default,,0000,0000,0000,,놀랍게도, 저희는 단 50장,
Dialogue: 0,0:03:44.80,0:03:46.14,Default,,0000,0000,0000,,한번 더 말하죠, 단 50장입니다.
Dialogue: 0,0:03:46.16,0:03:50.00,Default,,0000,0000,0000,,알고리즘의 학습이\N단 50장의 영상으로 가능했던 것입니다.
Dialogue: 0,0:03:50.68,0:03:52.02,Default,,0000,0000,0000,,그 방식을 요약해 보면,
Dialogue: 0,0:03:52.04,0:03:55.22,Default,,0000,0000,0000,,만장이나 되는\N아주 값비싼 의료영상을 대신해,
Dialogue: 0,0:03:55.24,0:03:58.26,Default,,0000,0000,0000,,이제는 색다른 방식으로\N인공지능의 학습이 가능하게 된 것이죠.
Dialogue: 0,0:03:58.28,0:04:02.54,Default,,0000,0000,0000,,일반적인 DSLR 사진기나 휴대전화를\N이용해 얻을 수 있는
Dialogue: 0,0:04:02.56,0:04:05.06,Default,,0000,0000,0000,,단 50장의 고화질 영상으로
Dialogue: 0,0:04:05.08,0:04:06.62,Default,,0000,0000,0000,,진단까지 가능해 진 것입니다.
Dialogue: 0,0:04:06.64,0:04:07.86,Default,,0000,0000,0000,,더 중요하게
Dialogue: 0,0:04:07.88,0:04:11.02,Default,,0000,0000,0000,,저희 알고리즘은 앞으로,\N심지어 지금 당장이라도
Dialogue: 0,0:04:11.04,0:04:13.86,Default,,0000,0000,0000,,환자들이 제공하는 간단한\N백색광 사진을 이용할 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:04:13.88,0:04:16.32,Default,,0000,0000,0000,,고가의 의료영상기술을\N대신해서 말이죠.
Dialogue: 0,0:04:17.12,0:04:20.22,Default,,0000,0000,0000,,저는 인공지능이 우리의 미래에
Dialogue: 0,0:04:20.24,0:04:22.18,Default,,0000,0000,0000,,엄청난 영향을 줄
Dialogue: 0,0:04:22.20,0:04:24.74,Default,,0000,0000,0000,,시대의 문턱에\N이미 와 있다고 믿습니다.
Dialogue: 0,0:04:24.76,0:04:27.22,Default,,0000,0000,0000,,기존의 인공지능은
Dialogue: 0,0:04:27.24,0:04:30.02,Default,,0000,0000,0000,,자료는 방대하지만\N활용도가 낮기 때문에,
Dialogue: 0,0:04:30.04,0:04:31.58,Default,,0000,0000,0000,,소량의 자료만으로도
Dialogue: 0,0:04:31.60,0:04:34.62,Default,,0000,0000,0000,,우리에게 당면한 중대한 과제들을\N해결할 수 있는
Dialogue: 0,0:04:34.64,0:04:36.58,Default,,0000,0000,0000,,대체 인공지능 구조를
Dialogue: 0,0:04:36.60,0:04:39.54,Default,,0000,0000,0000,,계속 연구해야 한다고 생각합니다.
Dialogue: 0,0:04:39.56,0:04:40.82,Default,,0000,0000,0000,,특히 의료와 관련해서 말이죠.
Dialogue: 0,0:04:40.84,0:04:42.06,Default,,0000,0000,0000,,감사합니다.
Dialogue: 0,0:04:42.08,0:04:45.92,Default,,0000,0000,0000,,(박수)