인공지능 모델 학습용 데이터 생성 방법 및 장치

기술 개요

• 컴퓨팅 장치에 의해 수행되고, 영상 데이터 상의 치아를 식별하고, 치아의 해부학적 구조를 기초로 치아의 특징점을 결정하면서, 특징점을 기초로 치아에 대한 바운딩 박스를 생성하는 인공지능 모델 학습용 데이터 생성 방법 및 장치임

기존 기술 문제점

• 치아의 바운딩 박스를 생성할 때, 치아의 해부학적 구조에 기초하지 않고, 작업자의 경험에 의존하여 대략적인 위치와 크기로 바운딩 박스를 생성했기 때문에 비숙련자의 경우 정확한 위치에 바운딩 박스를 생성하는데 어려움이 있었으며, 작업자에 따라 바운딩 박스의 정확도가 낮아지는 문제가 있음
• 레이블링 작업은 치과 전문의 등 전문가가 학습 데이터용 영상 이미지를 직접 분석하여 치과 질환 여부 및 그 정도를 기입하는 방식으로 수행되었는데, 그에 따라 레이블링 작업에 많은 시간과 전문인력이 소요되었으며, 수작업에 의존하는 과정에서 휴먼 에러에 의한 오류가 발생하는 문제가 있음

기술의 특징 및 우수성

• 기술의 특징

  • 학습 데이터 생성 시 정확하고 효율적으로 바운딩 박스를 생성할 수 있는 인공지능 모델 학습용 데이터 생성 방법 및 장치
  • 레이블링 작업에 있어 전문가의 수작업에 의존하지 않고 자동으로 레이블링 할 수 있는 인공지능 모델 학습용 데이터 생성 방법 및 장치

• 기술의 우수성

  • 자동화된 바운딩 박스 생성 및 레이블링을 통해 학습 데이터 생성의 정확도와 효율성 높음
  • 작업자의 경험에 의존하지 않고 자동화된 바운딩 박스 및 레이블링을 통해 비숙련자도 보다 쉽게 작업 수행 가능함
  • 인공지능 모델로 인해 레이블링 작업 시간 감소 및 전문인력 소요 감소함

상세 설명

• 영상 데이터 상의 치아를 식별하고 치아의 해부학적 구조를 기초로 하여 치아의 제 1 특징점을 결정, 영상 테이터 상의 치아와 인접한 잇몸을 식별하고 잇몸과 치아가 만나는 접점을 기초로 제2 특징점을 결정하며, 제1 특징점 및 제2 특징점을 기초로 치아에 대한 바운딩 박스를 생성하는 방법
• 제1 특징점은 치아 중심선을 결정하는 것이고, 제2 특징점은 치아의 치관 및 치근을 식별하는 것

그림 1 장치의 동작 환경 및 데이터 생성 방법

기술완성도 (TRL)

활용분야 및 적용제품

• 활용분야

  • 치아에 대한 객체 구분(Bounding-box)
  • 치아의 치과 질환 정보 매칭(label)

• 적용제품

  • 3D 구강 CT
  • 엑스레이

산업동향(기술 동향 및 트랜드 등 )

• 코로나 사태 이후로 의료 및 헬스케어 시장에서 AI 도입이 가속화되고 있으며, 특히 딥러닝 알고리즘이 의료영상 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있어 관련 산업과 연계하여 의료용 인공지능 산업이 발달하고 있는 추세임
• 치의학 부분에서 진료환경에서 상용화를 목적으로 개발된 인공지능 기반 소프트웨어에 대한 정보로 식약처에서 허가를 받고 있는 것으로 나타남
• 하지만, 현재까지 국내를 포함하여 미국과 같은 국가에서도 유명 인공지능 기반 헬스 케어 회사도 아직까지 매출은 기대치보다 낮은 상황인 것으로 나타났으며, 혁신 제품을 사용하는데 드는 추가비용을 환자가 부담하고 있는 실정임
• 최근 미국은 신기술추가지불 보상제도(NTAP, NewTechnology Add-on Payment)를 통해 정부의 지원으로 추가보상을 받기 위한 노력을 하고 있음

(출처 : 영상치의학에서의 인공지능 기술 동향, 2022)

시장전망(목표시장 규모 및 전망)

• 글로벌 전체 AI 적용 의료 시장에서 의료용 영상 및 진단 분야 시장은 2021년 기준 7억 8,200만 달러 규모에서 2027년 122억 달러 규모 시장성장률 58.1% 성장할 것으로 전망됨
• 특히 영상 진단 분야는 소프트웨어, 하드웨어 요소가 융복합되어 있는 시장으로 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 전체 시장은 2027년 670억 달러 규모로 성장할 것으로 보임
• (출처 : ASTI MARKET INSIGHT, AI 의료 및 헬스케어, 2022)
• 인공지능 기술이 직접 접목될 수 있는 치의학 이미징 시장은 2020년 26억 9,996만 달러에서 2021년 29억 6,655만 달러, 2027년에는 53억 4,223만 달러로 연평균 10.23% 성장할 것으로 전망됨
  - 또한, 치의학 적용 시장 분야로 치과 수술, 치주학, 치열 교정, 구강 악안면 병리학, 보철 등 다양하게 확장될 수 있음

(출처 : businesswire, 2027년까지의 전세계 치과 이미징 산업(인공지능 기회), 2022)

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