[한국통신학회 동계종합학술발표회] 얼렁뚱땅 Pix2Pix를 이용한 지방흡입 후 예측 시스템 제안 발표

얼렁뚱땅..

얼렁뚱땅..

 

아침 여덟시 반에 시작한 학회 발표로 오랜만에 일찍 일어났더니

넘 졸려서 집와서 낮잠 미친듯이 자고 올리는 글

 

얼렁뚱땅..

얼렁뚱땅..

 

 

환자는 본인의 수술 후 모습을 궁금해한다 하지만, 현재 타인의 지방흡입 사례를 보고 

'아 내가 수술을 하면 이렇게 되겠구나!' 하는 그 이상은 수행하지 못한다

즉, 환자는 수술 후 본인의 모습이 어떻게 변할 지 모르며, 이로 인해 수술에 대한 의사결정을 쉽게 하지 못하는 한계가 존재한다.

 

한 비만특화병원에서는 병원 홈페이지에서 지방 흡입 후를 예측 할 수 있는 시스템을 제공한다.

이는 환자의 기본정보(키, 몸무게)와 생활 습관 기반으로 실제 지방흡입을 수술한 환자 중 유사한 환자를 도출하고

유사한 환자의 지방흡입 전 후 사진을 보여주며 '이렇게 변할거에요!'라고 알려주는 방식을 사용한다

그러나, 실제 실행을 해보면 환자 본인의 사진을 이용한 것이 아니라 본인과는 다른 이질감이 존재하며

실제로 예측해준 결과들 사이에도 1번 예상 결과와 2번 예상 결과 사이에서도 이질감이 존재한다.

 

이러한 지방흡입 후를 예측해주는 시스템을 구축하기 위해선 컴퓨터 비전의 한 분야인 Image to Image Translation이 필요하다

기존에 공개 데이터세이 존재하고, 타 부위에 비해 Feature 추출이 좋은 얼굴데이터를 주로 이용하는 경향을 보여

나이에 따른 얼굴 변화예측 혹은 스타일 변화와 같은 테스크에 주로 적용이 되었으며

그 외에는 동영상의 다음 프레임 예측, 사진 속 사람의 포즈 변경 등에만 적용 되었다

프라이버시가 존재하고 비교적 데이터를 얻기 힘든 체형에 대해서 적용한 사례가 존재하지 않아

기존에 주로 쓰이지 않는 체형 데이터를 적용해 본인의 체형 데이터를 이용한 직관적인 수술 후 변화 예측이 필요함을 시사한다.

 

따라서,  본 논문에서는 Pix2Pix 알고리즘을 이용하여 보다 직관적이고 객관적인 지방흡입 후 예측을 수행하는 것이 주 목표이다.

이를 수행하였고, 정성적과 정량적으로 나눠 모델을 평가하고자 하였다.

정성적 평가는 실제 사람의 눈으로 보았을 떄 얼마나 리얼리틱하게 잘 예측하나를 보는 것인데

정말 데이터를 보여주고 싶지만 프라이버시 문제로 보여주지 못하는 것이 조금 아쉽다

무튼 입력 이미지로 허리가 약간 휜 사람이 들어가면 그 사람의 체형에 맞게 지방흡입 후를 예측해주는 양상을 보인다

정면에서는 주로 배 부위와 허벅지부위의 유의미한 차이를 보이며

측면에서는 주로 배 부위에서 차이를 볼 수 있다.

 

정량적 평가에서는 음 본 논문의 한계가 기존에 체형을 가지고 예측한 연구가 없어서 어느정도를 수행되었으니 잘 되었따 하는 그런 평가지표가 없다는 것이다

따라서, 이후 논문에서는 Pix2Pix를 이용한 나온 평가를 기반으로 다른 모델을 평가하거나 하면 좋을 듯하다

무튼 잘 되었는지 나도 모른다는 얘기 ! 

 

결론은 앞서 장대하게 설명한 인트로덕션과 비슷할테니 이제 그만 말하겠다!

(귀찮은거 아니다!)

그럼 안녕

한국통신학회_발표자료_김민지_가리기.pdf

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