미소정보기술, 양자컴퓨팅 기반 의료데이터 생성모델 ‘HQGAN’ 상용화 기술 확보 작성일 02-23 42 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="FzladuLxlL"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1295fbdd8e00ef095ac414b747ad07f65ff77a4cbd3d66744e85f8e63172bda3" dmcf-pid="33mJPtRfCn" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/23/552796-pzfp7fF/20260223103815493ofin.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="tK0lrxIkSo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/23/552796-pzfp7fF/20260223103815493ofin.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="12e27dfb7b5c4fb9c739830a9310cae457736c11ff5b6290f6ad62af3cbeb7a2" dmcf-pid="00siQFe4Wi" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이상일기자] 미소정보기술은 의료 이미지 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 양자컴퓨팅 기반 생성형 AI 모델 ‘HQGAN(High-Quality Quantum GAN)’의 개발 및 상용화 기술을 확보했다고 23일 밝혔다.</p> <p contents-hash="957a71e59091e07ffd18f5a5508ed27a17a82e691875702324ae998e6db79e95" dmcf-pid="ppOnx3d8vJ" dmcf-ptype="general">이번 HQGAN 개발은 미소정보기술을 주관으로 분당서울대학교병원 유형원 교수팀이 참여한 산학연 공동 연구로 진행됐다. 연구는 강원테크노파크의 ‘강원 양자정보통신 산업·융합 연구개발 지원사업’의 일환으로 추진됐다.</p> <p contents-hash="40e5cd6f24539de133af687b6b9c9b386e32b5f7201294712cd97659b3d12e07" dmcf-pid="UUILM0J6hd" dmcf-ptype="general">HQGAN의 가장 큰 경쟁력은 의료 데이터 부족 문제를 실질적으로 해결할 수 있다는 점이다. 희귀질환이나 특정 질환 영역은 실제 환자 데이터 확보가 어렵고, 데이터 수집에 윤리적 제약이 많아 합성 의료 영상의 품질이 의료 AI 학습 성능을 좌우해왔다.</p> <p contents-hash="def3ce2b199141d60997400a2fdbd88b0d4f4b658b6388eacca86b6b84606c2e" dmcf-pid="uuCoRpiPWe" dmcf-ptype="general">미소정보기술은 HQGAN을 통해 실제 환자 영상과 구조적 정합성이 높은 합성 의료 이미지를 생성하는 데 성공했다. 기존 DCGAN, WGAN-GP 모델 대비 ▲세부 병변 표현력 ▲영상 품질 ▲진단 가능성 평가 등 모든 항목에서 개선된 결과를 보였다. 특히 영상의학 전문의 평가에서 일부 항목은 ‘진단적 허용성’ 기준을 충족하며 임상 적용 가능성을 확인했다.</p> <p contents-hash="4235194b987c4293993ea04f44f5433c114e1f8aadf50d38588cb63fddbb1f45" dmcf-pid="77hgeUnQCR" dmcf-ptype="general">또한 HQGAN은 저선량 CT 환경에서도 고해상도 영상을 재현할 수 있는 능력을 입증했다. 이 기술은 방사선 노출을 줄이면서도 일반 CT 수준의 이미지 품질을 구현해, 환자 안전성을 확보하는 동시에 미세 병변 판독의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 평가된다.</p> <p contents-hash="95d310c3896a896f147b3e77b08bc39a720fbdbde36e205acda9df6cacf47e48" dmcf-pid="zzladuLxTM" dmcf-ptype="general">HQGAN은 양자 알고리즘 기반 구조를 적용해 연산 효율성과 확장성을 높였다. 이를 통해 대규모 의료 데이터를 빠르게 처리할 수 있으며, 학습과 생성 속도를 기존 대비 획기적으로 단축할 수 있다. 회사 측은 “이를 통해 ▲AI 학습 정확도 향상 ▲의료데이터 확보 비용 절감 ▲데이터 구축 기간 단축이 가능해질 것”이라며 “의료기관의 AI 도입 부담이 크게 완화될 것”이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="d20185e76789b948c35be08ad1456cf0718070b0d925d3c738cd528c9f8c9859" dmcf-pid="qqSNJ7oMyx" dmcf-ptype="general">남상도 대표는 “양자컴퓨팅 기반 의료 AI 기술은 의료 데이터 부족이라는 산업의 구조적 한계를 넘어서는 동시에, 저선량·고정밀 의료영상의 새로운 전환점이 될 것”이라며 “환자 안전성과 AI 기반 진단보조 기술 고도화를 동시에 실현하는 핵심 기술로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="00f8a0fde02a1ff1a90b386ec6ab7d291aba605a783971d873d67e059138bbd8" dmcf-pid="BQtIE6mjyQ" dmcf-ptype="general">한편, 미소정보기술은 연세의료원, 강북삼성병원, 전남대병원 등 주요 의료기관과 협력하며 멀티모달 데이터 플랫폼 및 임상연구 지원 플랫폼을 구축해 왔다. 또한 제조 데이터 기반 ‘AI 팩토리 전문기업’ 인증을 획득하고, 자율제조공정 AI 서비스 ‘닥시(DAXI)’와 위험성 평가·중대재해 예방 솔루션 ‘세이프위(SafeWE 2.0)’를 통해 현대제철, 에코프로, 롯데건설 등 주요 산업군으로 AI 플랫폼을 확장하고 있다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '언더커버 미쓰홍' 박신혜, 비자금 확보 작전 성공…시청률 10.1% 02-23 다음 게임회사 넘는 크래프톤…CAIO 신설해 AI·피지컬 로보틱스 키운다 02-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
