그간 또 바쁘게 살아와서 티스토리 업로드를 하나도 하지 못했다.
시간이 없었다기보다 맘에 여유가 없었고.. 생각도 못하고있었다.
소식 안올린사이에 너무나 많은 일들이 있었는데...!!
언제 다 올리지.?

티스토리는 아무도 모르게 나 혼자 몰래 작성하는 일기장, 수행한 활동과 결과물들을 정리하며 뿌듯해하는 공간이었는데.  몇달 전인가에 별 생각없이 친구에게 링크를 알려줬다. 바본가?! 상관없나 싶기도 하구.

귀찮지만 티스토리 글을 앞으로도 업로드 하려고 노력해야겠다 싶은게, 오늘 내가 예전에 무슨 활동들을 했더라 찾아봤는데.. 기억에도 없던 활동들이 막 있더라. 자잘해서 기억 안하고 묻어둔 것들이..
나중에라도 이런거 기억해서 어필하려면 꾸준히 상세하게 기록해두는게 좋겠다는 생각이 든다. 장기 기억력이 안좋아가지고 ㅡ. ㅡ

남은 3월도 할일이 산더미처럼 쌓여있어서,
아마 4월에나 업데이트를 좀 할수있지 않을까 싶다.
오늘 살짝 정리해본 링크드인 링크나 올리고가야지
아 공지에 추가하면 되겠다!
https://www.linkedin.com/mwlite/in/evedayekim
사실 링크드인에 정리해둔것보다 한거 훨씬 많은데 ㅠㅠ
나중에 정리해야겠다.

앞으로도 파이팅!!!

# 유종의 미를 거두려 노력하자
# 늘 성장에 굶주린 사람이 되자. 배부르다고 느끼지 말아라
# 제대로 공부하고, 공부한건 머리에 붙들고있자
방금 든 생각이당

+ 아... 고등학생때부터 연고지 장학재단, 드림스폰 사이트 등등 매주 한번씩은 확인하면서 받을 수 있는 장학들 다 도전해봤어야했는데. 4학년 2학기때 깨달았네... 인생 다시 살면 진짜 받을 수 있는거 누릴 수 있는거 다 하면서 살텐데 TT 아쉽다 

가상환경 새로 만들때 

1. 가상환경 만들기

conda create -n <가상환경이름> python=<파이썬버전>

env list : 가상환경 목록 확인

conda activate <가상환경이름>

2. pip 설치 및 requirements.txt 설치

conda install pip

pip install -r requirements.txt (기재된 패키지 설치)

pip freeze > requirements.txt (가상환경에 설치되어있는 패키치 txt 파일로 저장)

3. jupyter-notebook 에 가상환경 연결 

pip install jupyter notebook 

pip install ipykernel

python -m ipykernel install --user --name <가상환경이름> --display-name <주피터에서 볼 이름-지정>

jupyter notebook 들어가면, new 에서도 커널 바꿀 수 있고/ 파일 들어가서도 kernel 탭 > Change kernel 에서 변경가능

4. 분석 완료 되었을때쯤 늘 requirements.txt 추출해놓고, 간략하게 파일에 대한 description 정리, 하드디스크에 넣어두기.

pip freeze > requirements.txt (가상환경에 설치되어있는 패키치 txt 파일로 저장)

기존에 있던 아나콘다 가상환경 다른곳으로 복사 옮기고 싶을때 

1. Conda env 를 yaml 파일로 export 하기 

conda activate envconda # 가상환경 이름이 envconda 일때
conda env export > envconda.yaml

2. yaml 파일로 콘다 환경 생성하기 

If you try to create anaconda environment to another machine, you should edit the envconda.yaml file's prefix to the another machine's anaconda3 directory. 

conda env create -f envconda.yaml
conda activate envconda

tip) If you encounter the "Resolve Package Not Found" error, remove the printed library list from the envconda.yaml file and re-try it. 

# 참고: 서버에서 로컬머신으로 업로드, 다운로드 하는법

다운로드 : scp  사용자명@서버주소:서버파일경로  로컬저장경로

scp user@remote.com:/home/test.txt /home/test.txt

-> 접속포트 지정 : -P 옵션 사용

-> 키 사용해 접속 : -i 옵션 사용

-> 폴더 다운로드 경우 : -r 옵션 사용 

업로드  scp  로컬파일경로  사용자명@서버주소:서버저장경로

scp /home/test.txt user@remote.com:/home/test.txt

tip) If it doesn't work for some reason, then just open the yaml file and copy&paste all library to the new file on the machine you want to use. kk

그 외

1. 가상환경 삭제 (문제 생겼을때 대비)

conda env remove -n envconda

2. 같은 머신 내에서 가상 환경 복사

conda create -n envconda_copy --clone envconda 

3. conda default version update command

conda update -n base -c defaults conda

12월 말에 한국에 돌아온 이후, 

1월 초까지는 이런저런 정리한다고 바쁘게 살았으니 이제 띵가띵가 논지 2개월이 다 되었다.

내일이면 벌써 3월 1일이거든.. 봄이 온다.

1월달 내내, 그리고 2월달 내내 놀았다.. 중간에 미루고 미뤘던 건강목적의 수술도 하고 영어회화 스터디, 화상영어두 하고.. 토플도 한번 보러갔다왔으니

막~ 마냥 논것만은 아니긴한데 ! 그래도 다른때보다 논건 사실이다! 소개팅도 하며 요즘 사람들 어떻게 사나 구경도 했고. 

그렇게 세상 구경을 하다가 든 생각은.. 사람을 만나는 환경이 중요하다는 것.. 

어디에서 세상 구경을 하느냐에 따라 보이는 세상, 사람들이 다르다.

각종 채널에서 사람들을 봐 본 결과 그렇다. 그리고 대부분의 채널은 배울 점이 없다. 특히 비대면-인터넷상이 그렇다.

스터디에서 만난 사람들이 좋았는데, 나는 일단 ㅠㅠ 돈 없는 가난한 대학생이니까,, 더 신청을 하진 못했다. 

언젠가 직장인이 되면 하고 싶은 것들 막 할 수 있겠지? 젤 먼저 영어회화 스터디 ㅠ 신청하고 테니스 동아리 갈거다.

뭔가 색이 더 다채로워 지겠지?

생각해보면 직장인이 되어서는 그런 문화생활, 여가생활을 더 즐길 수 있을 것같고

지금은 나 자신을 발전시키는걸 즐길 시기같다는 생각이 들었다. 

나중에는 이렇게 공부하고, 뭔갈 해보고, 대외활동을 하고,, 대회를 나가고.. 논문을 쓰고. 이런 시간이 많이 없겠지. 내가 박사까지 하지 않는 이상. 

열심히 나 스스로를 위해 노력하고, 자격증 하나라도 더 따고. 이런 시간을 즐기자. 뿌듯한 삶을 살자! 

지금은 하루하루 내가 원하는걸 하는 것들로 온전히 채울 수 있는 몇 안되는 소중한 시간이니까.. 

내용이 좀 딴길로 샜는데.

아무튼 요즘 생각이 드는건 나 자신의 길을 가자는 것. 

멋있는 사람 대단한 사람들은 일반적인 사람같지 않지 않나?

일반적이고, 평범하지 않으니까.. 대단하고 멋있는거지.

그래서 다른 사람들 생각, 가치관들과 비슷해지기보다는 그냥 내 마이웨이대로 내가 하고싶은 길로

내 페이스대로 내 방향대로 하는게 맞다, 그렇게 해야한다는 생각이 들었다.

안좋은 환경에 있으면 사람이 물들 수 있다. 그렇다면

안좋은 환경을 벗어나려고 노력해야한다. 더 좋은 환경을 찾거나, 아니면 혼자 노력해야한다.

나는 나를 믿는다.

 근데 동시에 믿지 않는다!! 

나는 본성.. 성격이 약간 휙휙 바뀔 수 있는 스타일이니까

게으른 스스로를 계속 경계하면서 매일매일 내적, 외적 교양을 쌓아가야겠다. 

그리고! 늘 지금 이 순간에도 내 경쟁자들.? 나와 같은 분야를 공부하고 있는 분들은 계속 성장하고 있다는 것을 인지하자.

그 분들의 성취를.. 내 지인들의 성공을 진심으로 축하해주기 위해서는 나도 노는게 아니라, 동시에 뭐든 열심히 하고 있어야 하며 성과가 있어야 한다.

그들의 성공이 부럽기만 하지 않으려면, 나도 꾸준히 성장하려고 노력해야겠지.

지난날보다 못할거란 두려움 없이 늘 내가 그래왔듯 최선을 다해, 될 것이라는 믿음을 가지고 . . 

열심히 하자 뭐든. 놀기만 하지 말고. 

스트레스 받으면 밤에라도 동방가서 드럼으로 풀공,, 새벽산책하공,, 그래야겠다.

뭐든 마음이 편하려면 노력하고 있어야한다!! 

 그리고! 당장 내일이 마감일이라고 생각하고 오늘 미친듯이 하자.. ㅎㅎ 안그러면 매번 미룬다 ㅡㅡ 

뭐든 개총이라던가 놀러자가는 말이라던가 이런데 참여하고 싶어도,

지금 내가 할 일을 미리미리 잘 해둬야 마음에 여유가 있어서 갈 수 있다.

그러니 제발 미리미리, 꾸준히, 성실히, 노력을 들이고 있자.

지금 당장의 성과가 안보이더라도 마음을 다잡고 파이팅.

난 할 수 있어  

개강하기 전에.. 방학에 본격적으로 공부하기 전에 남자친구먼저 찾아두려고했는데
방학이 다 끝날무렵까지 찾질 못했다.
난 2주면 찾을 줄 알았는데;; 2달이 지나도록 못찾을줄은 몰랐지.. , , , ㅠㅠ
이제는 그만 찾고,
살 빼고! 공부하며! 나를 더 가꾸고 커리어를 쌓는 일을 해야겠다. ㅎ... 더이상은 시간낭비일듯
그래도 2개월동안 이런저런 사람들을 만나며 다양한 경험도 해보고.. 얘기도 많이 나눠보고.. 한 것에 의미가 있는 듯.!
주의할 점이나.. 내가 할 수 있는 실수들.. 고민할 부분들도 많이 파악되던 시간인 것 같다. 분명 이 경험두 나중에 도움이 되겠지... 
그리고 최근에 느낀건.. 어디서든 인사성 밝은 사람이 되어야겠다는 것. 인사 많이 한다고 안좋은 것두 아닌데.
일상 생활을 예로 들면, 택시/버스를 타고내릴때나 가게 들어갈때? 음식 나올때.. 사람을 만나고헤어질때.. 
직장 생활을 예로 들면, 어디 멀리갈때, 돌아왔을때 인사.. 매일 출퇴근할때 한분씩 인사,, 화장실 갈때 돌아올때 등 복도에서 마주쳐도 인사,, 
(+ 인생 선배님께 얻은 팁.. 직장생활에서, 초반에 너무 열정적인 모습 보이지 말 것... 본 업무를 받으면 열심히 하되, 잔 실수를 몇개라도 일부로 낼 것... 안 그러면 다른 자잘한 업무 다 나한테 몰린대.. 인사성 밝고 착하고 열심히 하려고는 하는데 일할때 잔실수가 좀 있어 본업무를 잘하게 좀 챙겨줘야 하는 직원이 되는게 베스트... , ,  인사성 안밝고 인성 별론데 일 완벽하게 하는것보다 나음. 추가업무만 과중될 수 있공,, ㅠㅠ
솔직히 나는 신입으로 들어가면.. 열심히!! 최선을 다해!! 해야지! 라는 생각으로 하라는거 다 하며 임했을 것 같은데.. 이번에 조언을 듣고 맘이 좀 바뀐게 있다. 실제 이 선배님은 열정적으로 하다가 직장내괴롭힘수준으로 업무가 자기한테만 쌓여서 10시 11시 퇴근은 기본이고 주말에도 나와서 했다고 한다. 스트레스 받아서 살이 7키로가 빠졌다고.. 과거 이 분과 비슷하게 열정적으로 하시던 분이 계신데, 업무중 과로로 쓰러지셨고 뇌에 문제가 생겨 지금까지 고생하신다고 한다. 산재인정 못받으셨고 대신에 직장 계속 다니시고 쉬운 업무만 드린다고.. 이 말을 듣고.. 아.. 뭐든 과한건 좋지 않구나, 열심히 하고싶어도 내 건강을 챙길 수 있을만큼 봐가면서 업무를 해야하는구나 생각했다. )
 
아 그리고 하고싶던 봉사활동도 해야겠다. 그냥 하는게 아니라, 꾸준히 해서 봉사동아리 회장 정도는 해보고 싶긴 하다. 찾아봐야지.. 무슨 봉사가 좋을까? 어린이 대상 영어 회화 교육 봉사... 이런거 있나? 경제봉사동아리도 있을테고.. 어딘가의 회장이라는 게 참 그 사람을 볼때 + 요인이 되기는 하는 듯.. 무슨 동아리 회장이다~ 무슨 뭐뭐다~ 나도 일단은 과 대표 였던 적이 있으니까.. 잘 한 것도 있구..  그거도 쓸 수 있을 것 같고..   (대학생 경제교육봉사단 JA 코리아 등 ) 최소 6개월~1년?
https://blog.naver.com/chongroblog/222843101054
https://210306.tistory.com/43
일단 올해 말.. (빠르면 10~11월, 늦으면 2~3월달까지도 있음)에 원서를 쓸테고. 결과는 빠르면 12월중 늦으면 ?? 중에 나올테지. 다음년도 가을에 입학예정이구...
일단 10월달까지 준비를 완벽하게 마쳐야해! (학회는 올해 7월중순 그리스) 타임라인을 그리자.
 
2월 말~3월 초
2.25 토플 1차시험 (연습겜)
2.25-3.2 토플&졸논, 3월초에 교수님 연락 후 졸논미팅, 수강신청(디사, 창종설), 창종설 주제 등 고민  
생활비장학 찾기
3월
3.2-18 토플 2차시험 (마무리)
3.6~3.30 학회논문 1개 신경쓰기(분석알고리즘, 3.31 abs제출)
3.18~ GRE 공부
학점챙기기
졸논 2개 신경쓰기(의료딥러닝/..딥러닝)
4월
4.7 full paper 제출
4월 내내 GRE 공부
학점-졸논2개(이때까지는 어느정도 윤곽이ㅠ) -학회논문
5월
5.6 GRE 시험응시!!
5.15 학회논문 accept 확인
5.23 Fulbright 장학 마감일, 오후5시까지  신청하기 (Fulbright 아니더라도 찾아둔 다른 장학목록 찾아놓기)
학점-졸논2개마무리
6월
학점-졸논2개 마무리. .--> 국내/해외 저널에 제출
학회논문 발표준비, 비행기 등 알아보기
미리 연구기관 인턴할 곳 찾아두기
7월
졸업
연구기관 인턴 ( Kist, Etri, Kosep 등.. 한국과학기술평가원 좋다던데)
7.17~20 컨퍼런스
미국 대학원용 토플, GRE 시험 한번더 응시, 오픽시험보기
SOP, 등 준비.. 
8월
대학원 지원 준비..
연구기관 인턴.. 
9월
대학원 지원 준비/연구기관인턴
10, 11, 12, 1, 2 월 
인턴+영어공부
미국 대학원 지원 ( 스펙 네이버 메모인가 적어둔거 참고. + 겸사겸사 한국 대학원도 서카포만 다 지원해보는것도 좋을듯) 
학회1 저널2 봉사 국책연구기관인턴 학생회 공모전수상경력및프젝 퍼듀대연구인턴 경희대학부연구인턴 데이터자격증 영어자격증(토플,GRE) 추천서(이원희교수님 Eric교수님 정재윤 교수님
--> 12월~3월 사이에 결과가 다 나올텐데. 다 안되면 국책연구기관에 학사로 갈까? 연구기관에서 석사 보내줄수도 있댔음. 주제사?? 해외로도 많진않지만 비용 다 대주며 보내준다던데. 함 찾아보자. 
 
기타)
음악작곡 논문화/특허출원?
 
 

git status : 현재 상태 확인

git clone <repository.git (HTTPS link copy)> or git clone --branch <mybranch> <repository.git (HTTPS link copy)>

(현재 위치한 디렉토리에 clone 한 폴더 생성됨 -> 실제 노트북에서 확인 가능, 들어가서 파일수정/추가/삭제)

cd <> <>... 

(git bash 터미널에서 clone 한 폴더로 이동하기. 고치고 싶은 가장 낮은 단위?)

git commit -m "<message">

(add 어떤거 어떤거 하라고 알려줌)

git add <file> 

git commit -m "<message>"

git remote -v : 현재 연동된 repository 확인

git push or git push origin <branch> 

그 외

git reset 기존이력 지우고 다시시작 (ex git reset origin/main)

git lfs track "*" 현재 디렉토리의 모든 대용량 파일을 트랙함

대용량 파일 사용하고싶을때는 Git Lfs 를 쓰는데

lfs 라이브러리 다운로드하고 대용량파일을 tracking 하게끔해서 업로드 하면 됨

만약 push 하다가 용량이 부족하다고 하면 github 에서 추가 데이터팩 구매해서 사용하면 됨 (50기가 저장당 5달러/ 월마다 정기결제/ 다운그레이드 가능)

근데 lfs 도 개별 파일 최대 용량 2GB 임. 

따라서 개별 파일이 2기가 넘는다면 압축을 하던가 아니면 git lfs 가 커버해줄수없으니 다른걸 사용해야함

만약에 자신의 계정이 github team 이상이라면 개별 파일 최대한도 4기가 였던거로 기억함

4학년 1학기는 유독 힘들었다.

팀 프로젝트도 많았고, 시험도 많았고, 과제도 많았고, 연구도 해야했다. 수업도 들어야하고 복습도 해야하고.. 거기에 각종 지원서 작성, 영어 면접 준비, 헬스장까지.. 숨을 돌릴 교양과목도 없이 6전공이었다.

여러 팀 프로젝트(무려 3개..)에 시간을 쏟는 동안에는 정작 내 연구를 못해서 불안했고, 과제를 하는 동안에는 수업 복습을 못해서 불안했고, 시험 공부를 하는 동안에는 팀 프로젝트나 과제를 더 해야해서 불안했고,.. 그냥 뭔갈 할 때 다른 뭔가도 해야한다는 마음이 동시에 있어서 계속 급박하고 조급한 마음으로 살았던 것 같다.

중간고사나 기말고사도 이상하게 한 교수님께선 이르게 시험보는걸 좋아하시고 다른 교수님께선 늦게 시험보시는걸 좋아하셔서, 거의 2-3주동안 시험기간으로 보냈다. 기말 시험이 모두 끝난 이후에도, 제출해야하는 과제나 제출물이 있어서 남들보다 종강이 1주정도 늦게 끝났다.

저번 학기는 교외 공모전을 동시에 하느라 바빴는데, 이번 학기는 교내 수업 외에 더 벌려놓은 일이 없는데도 너무 바빴다.  그러다보니 내가 선택과 집중을 할 수 있는 상황이 아니었다. 어쩔 수 없이 이 과한 일정을 한 학기 내내 끌고 갔다. 매일매일 간신히 그 날의 일정을 끝냈다. 일정을 끝내면 다음날 바로 또 빡센 일정을 끝내야만 했다. 이번 학기의 목표는 학점 잘 받기와 연구 열심히 하기였는데... 학점은 잘 받았으나 연구를 성실하게 했는지는 모르겠다.

4학년은 원래 다들 이렇게 바쁜건가 싶었다. 양해를 구하고 1달에 1-2번정도 갔던 헬스장에서, 피티쌤이 4학년이어도 나처럼 바쁜 사람은 처음본다고 하셨다. 그런가? 싶어 주위 친구들에게 물어보니 내가 유독 바쁜 삶을 살고 있더라. 수강신청의 실패와.. 복수 전공을 늦게 시작한 여파가 있던 것 같다. 한 학기에 수업을 그렇게 들었으면 안됐는데, 졸업을 맞추기 위해 어쩔 수 없었다. 또 같은 수업의 팀 프로젝트더라도 우리 팀이 더 시간, 노력이 많이가는 주제를 선정한 탓도 있던 것 같다.

한 학기 내내, 마음속으로는 지금의 나에겐 연구를 하는 것이 가장 중요하다는 생각을 하곤 했지만.. 사실 학점을 높이는데 집중하고 싶은 마음이 더 컸었던 것 같다.  미국에 가기 전까지는 다른것들 보다도 연구에 더 집중하고 싶다. (...)

미국.. 미국에 간다는 내용도 tistory 에 적고 싶었는데. 너무 바쁘고 마음에 여유가 없어서 이번 학기는 게시글을 많이 올리지도 못했네.. 일단 그간 밀린 얘기들은 방학 동안에 차근차근 해보자.

지금은 종강(6.26) 이후 2주정도 지난 시기이다. 

그리고 나는 지금 번아웃 상태같다. 아무것도 하기가 싫다. 그냥 쉬고만 싶다...

사실 그동안 열심히 산 만큼, 종강 직후 1-2주동안은 아무것도 안하고 마냥 놀려고 계획을 했었는데

연구쪽에 신경을 많이 못쓴게 사실이라, 진행해야 하는게 너무 많아서.., 온전히 내 일이라 내가 하지 않으면 진전되지 않아서 마음 놓고 쉴 수 없었다. 연구실 팀원과 다함께 제주도에 놀러갔다가 복귀하고, 이후부터 계속 뭔가를 또 했다.

제대로 딥하게 쉬질 않아서 그런지 정말 아무것도 하기가 싫다.. 그렇다고 아무것도 안하는 것도 아니고 뭔갈 집중해서 제대로 하는 것도 아닌 애매한 상태가 되어버렸다. 

그나마 위안이 되는건 학점을 잘 받은것, 그리고 예전부터 신경쓰였던 과목을 성공적으로 재수강 한 것이다.

그리고 교내, 교외의 SW 활동( 논문, 학회발표, 공모전수상, 데이터톤수상, 특허등록, 등등의 활동) 이 우수한 학생을 장학생으로 선발하여 장학금을 지급하는 SW 마일리지에 금상 장학생으로 선정되었다! 200만원 받았당.  뿌듯

아무튼, 이번 학기 덕분에 총 평균 평점이 많이 높아졌다. 1학년때부터 열심히 살 걸 후회된다! 아니, 열심히 공부할걸 후회된다!

나도 열심히만 했으면 높은 학점을 받아왔을텐데.. 졸업을 앞둔 지금은 평균 평점이 높은 친구들이 너무너무 부럽다.

그래서 더더욱 2023-1학기에 다닐 4-2학기는 더욱 열심히 해서 높은 학점을 받고 싶다. 마침 이번학기 학점이 좋은 덕분에 다음학기에 3학점을 추가로 받을 수 있어서, 21학점을 들을 수 있다. 평점 평균을 더 높일 기회인 것이다. 

그런데 문제는, 마지막 학기인만큼 졸업 논문을 써야하고, 연구를 마무리해야한다는 점이다. 심지어 나는 복수전공이라 졸업 논문을 2개 써야한다. 그리고 늦게 복수전공을 시작한만큼, 전공 졸업학점을 채우기 위해 이 때에도 최소 5전공을 들어야 한다. 

......

전공 과목 공부하고, 과제하고 하느라 이번 학기처럼 매우 바쁠 게 예상되는데, 연구를 해야한다. 그것도 2개나.. 

그나마 졸업 논문 중 하나는 팀 프로젝트 예정이어서 다행인가? 그리고 다른 하나는 이번학기에 하던걸 이어하는 것이니 괜찮을지도...

학점을 높이기 위해 최대한 많은 수업을 들을지, 연구에 더 시간을 투자하기위해 최대한 적은 수업을 들을지가 고민이다.

근데 아마 후자를 선택해야겠지.. 교수님께서도 그렇게 조언해주실 것이다. 이 문제는 나중에 생각하기로 하자.

아무튼, 힘들었던 4-1학기가 끝났다.

여름 방학동안에는 연구를 진전시키고, 토플 공부 및 시험을 보고 영어 회화 공부를 할 예정이다. (헬스장도 자주 다녀야 하는데....... 자꾸 우선순위에서 밀려난다)

2022-2학기에는 휴학을 하고 미국에 간다. 거기서 만날 학우들과 열심히 프로젝트 해서 논문까지 쓰고싶고, 영어 회화도 많이 늘리고 싶고, 여행도 많이 다니고 싶다. 지금껏 휴학 없이 스트레이트로 달려왔으니 이제는 좀 쉬엄쉬엄 오로지 프로젝트에만 집중하며 휴식하고 싶다. 이 타이밍에 미국 지원 프로그램에 선정되어서 정말 다행이라고 생각한다.

앞으로는 티스토리도 다시 자주 써야지. 다른 분들께 도움이 될 정보들도 하나 둘 올려보도록 하겠다.

고생했다 다예야! 

앞으로도 응원할게

나는 요즘 CAD/CAM 수업을 들으면서 팀 프로젝트를 하고 있다. (이번학기 팀플만 3개.. +그외 개인연구/프로젝트 다수 ㅠㅠ)

주제 선정, 프로젝트 설계 및 제품 분석, 기초 디자인을 마치고.. 이제 직접 3D 모델을 만들어야 했는데,

이번에는 3Dexpeirnece의 Part Design(CATIA) 을 이용해 3D 모델을 만들었다.

내가 맡은 부분은 Lim(바퀴 안쪽몸체), Tire(바퀴 타이어)이다. Lim과 Tire가 합쳐지면 Wheel 이 된다. (나중에 전체 프로젝트가 완성되면 Proposal 부터 Final report 까지 정리해서 올릴수도 있을것같다.)

이걸 구현하기까지 정말x1000000000 많은 시간을 들였다. 왜냐하면... 프로그램 설치 단계에서 작동 단계에 이르기까지 에러가 끊임없이 발생했기 때문이다. 

겪은 에러1. 프로그램 설치가 3Dexperience 설치까지는 되는 것 같은데, Part design 을 설치하려고 하면 자꾸 다음 단계로 넘어가질 않았다. 설치가 안되니 모델링은 커녕 프로그램이 어떻게 생겼는지 보지도 못한다... 

에러1 해결 -> 팀 프로젝트를 해야해서 n일에 걸쳐 nn시간동안 설치 오류 관련해서 정말 인터넷을 다 뒤졌다. 기본적인 네트워크 설정이나 방화벽, 포트 번호 확인하고 인바운드 아웃바운드 규칙 바꾸기, 속성 및 영역 재설정, 포트포워딩 등등... 안해본게 없다. 근데도 안돼서 어쩔 수 없이 다른 컴퓨터로 했다. 근데....... 다른 컴퓨터로 해도 똑같이 안되는 것이다........... 희망을 갖고 다시 인터넷을 검색해서 할 수 있는걸 해봤더니 이 컴퓨터는 정상적으로 다운로드 되더라. 설치까지 정말 많은 시간이 들어갔다.

겪은 에러2. 드디어 프로그램이 설치가 돼서, 모델을 만들어보려고 했는데 이상하게 내가 원하는 대로 도구가 작동하지 않았다. 나는 초심자니 내가 뭔가를 잘못하는줄 알고, 어떻게든 만들어보겠다고 이것저것 다 클릭하면서 비슷하게나마 만들어갔는데.... 그런데 정말 대부분의 도구가 동작을 안해서 도저히 불가능했다.... 거의 8시간을 니가이기나 내가이기나 해보자고 끙끙대다가, 이건 내 문제가 아니라 프로그램 문제라고 판단을 했다. 결과적으로 프로그램이 이상한게 맞았다.

에러2 원인 및 해결 -> 3D experience가 하필이면 내가 한창 다운받고 모델을 구현하려할때 서비스 점검을 했던 것 같다. 나 말고도 다른 팀원들이 모두 3D experience 가 작동이 안되거나 작동이 이상하게 된다고 하더라... 난 그것도 모르고....... 또, 하필 내가 다운받은 버전이 옛날 버전의 프로그램이었고, 최신 버전을 쓰지 않아서 기능이 작동하지 않는 이유도 있었다. 시간이 어느정도 흐르고, 프로그램을 업데이트 해주니까 정상 작동했다. 

겪은 에러 3 -> 내가 구현한 모델의 특정 선 등을 삭제해주는 remove 기능이 작동을 안했다. Trim 까지는 잘 되는데 삭제가 안된다.... 마우스 우클릭 delete도 안되고 온갖 버튼 클릭을 다 해봤는데 삭제가 안된다. 그러다보니까 내가 원하는 모양을 구현할수가 없고 padding 해줘야 하는데 오류가 났다. remove 없이 어떻게든 하려고 하다가 2시간 날렸다.

에러3 해결 -> delete 키를 쓰면 됐다. 물론 delete 키를 쓰는 것도 맨 처음에 해봤는데.... 그땐 안됐다. 이유는 내 노트북 키보드가 delete 키가 맛이 가서 였다. 처음알았다..... 스페이스바도 맛이 갔는데 이제는 delete키도 맛이 갔구나. 컴퓨터를 바꿀 때가 온 것 같다. 다행히 블루투스 키보드가 있어서 이 키보드의 delete키를 썼다.

이렇게 설치문제, 기능작동문제, delete 키 문제를 해결하고.... 드디어 내가 원하는 대로 프로그램 도구들이 작동하기 시작하니 너무 감격스러웠다. 프로그램을 정상적으로 쓸 수 있다는게 이렇게 감격스러울 줄이야... 에러를 겪을때는 내가 이걸 설치할 수 있을까? 어떤 방법을 해도 설치가 안되는데? 하기도 했고 도구상자가 안먹힐때는 시간도 없는데 대체 왜 나는 내가 생각하는 기능을 쓸 수 없는건가 나는 모델링을 엄청 못하나 우울하고 스트레스 받기도 했고.. delete 키가 안먹혔을때는 대체 에러가 언제쯤 끝날까 내가 정상적으로 이 프로그램을 쓸수는 있을까 다른 기능도 다 에러있는거 아닌가 생각이 들었는데....

진짜 오기와 집념, 될때까지 한다는 마음으로 하니까 만들어지긴 만들어지는구나... 어제오늘 정말 에러 해결하겠다고 열심히 살았다... 생각해보니까 노트북 대신 프로그램을 설치해둔 컴퓨터가 집에서 멀리있어서 원격으로 데스크톱 연결해서 프로그램을 이용했어야 했는데.... 그와중에 원격 데스크톱 연결도 계속 오류나서 그것도 해결한다고 시간을 많이 썼다. 아침부터 가서 해결하고 오고... 바로 다음일정 가고.... 

그래도 마감 시간 안에 팀 프로젝트를 끝내서 마음이 놓인다.

사실 이거말고도 아직 할게 너무나 많이 남았는데........ 지금은 그냥... 나를 매우 스트레스 받게하던 일을 끝냈다는 거에 기뻐하고 싶다.  

아래는 내가 이번에 처음으로 만들어본 휠이랑 바퀴... 처음 만든거치고 꽤 괜찮아 보여서 만족한다.

이것도 뭐 어떻게 쓰는 지도 모르고 하나 하나 기능 눌러보고 인터넷 찾아보면서 멘땅에 헤딩했는데... 

모델링 해보기도 전에 에러를 너무 많이 겪다보니까.. 마음이 굉장히 지쳐있었어서.. 모델링 하는건 일도 아니었다.

처음부터 에러 없이 잘 됐으면 고생 안하고 충분한 시간 써서 더 완성도 있게 마무리했을텐데...ㅠㅠ

SW를 하고싶다면 이런거에 익숙해져야지 어쩌겠나는 생각도 든다.

제일 마지막에 올린 사진이 우리 팀의 최종 완성본이다. 나중에 보고서랑 같이 업로드할 기회가 있겠지.!! 

이제 3D printing 만 하면 이번 수업 팀 프로젝트도 끝이네.

인터넷 찾아가면서 하다보니 이제 어느정도 3Dexpeirnece 기능도 알겠고.. 막연한 두려움도 많이 없어졌다.

3D 모델링 대체 어떻게 하는걸까 궁금했는데 첫 발을 내딛은 것 같아 기쁘다. 은근히 재미있기도 하고 

수업이 끝나도 가끔 시간날때 취미생활로 즐기기 좋을 것 같다!

안녕하세요.

최근에는 6전공 중간고사 기간이어서 다른걸 건들새도 없이 바빴는데, 

오늘은 시험과 시험 사이에 잠깐의 여유가 생겨서 NVIDIA에서 주최한 제 1회 HCLS Summit Korea 2022 온라인 강연을 들을 수 있었습니다! 😀 (HCLS : Healthcare & Life Science)

HCLS Summit Korea 2022?

NVIDIA와 서울대학교병원이 공동으로 주최하는

헬스케어 분야의 최신 AI 애플리케이션 및 프레임워크에 대한 강연, 연구 발표 및 실습 워크숍

http://hcls.okld.co.kr/?mkt_tok=MTU2LU9GTi03NDIAAAGEAl3WaWxK_qyvS01QbKIwBg66pGt8OuDIggPyIzc6QfzIExu8Ky4IhdtxgL7YwubZ2dRZw5tetJcNLybVDVGZIfOWIvz4k88PRoqIsd7Kb3eb815AxQ 

이번 강연은 헬스케어 분야의 최신 AI 애플리케이션 및 프레임워크에 대한 강연(= 최신 NVIDIA 애플리케이션 소개), 연구 발표, 데모 등 다양한 세션으로 구성되어 있습니다. 파트1은 헬스케어 및 생명과학 분야의 AI, 파트 2는 딥러닝으로의 의료 연구 가속화, 파트 3은 바이오 및 임상분야의 AI 를 다룹니다. 상세 정보는 다음과 같습니다.

해당 강연의 모든 세션이 제가 관심있는 부분이어서 강연을 듣게 되었습니다. 

강연 신청을 조금 늦게해서 별도의 참여 링크 없이 NVIDIA korea 유투브로 들을 수 있었고, 오전 10시부터 오후 5시까지 다양한 주제로 강연이 진행되었습니다.

강연이 자막 없이 영어로 스피디하게 진행되어서 내용을 완벽히 이해하기 힘들었기에, 최대한 내용을 기록해두고 나중에도 차근차근 다시 읽어볼 목적으로 글을 남깁니다.

각 강연의 내용(PPT)과 함께 해당 세션의 사전 질문 내용과 답변을 기록해두었습니다. 모든 내용이 기록되어있는것은 아니며, 일단은 PPT만 기록해두었는데 추후에 시간이 되면 간략한 보충글도 적어볼 예정입니다.

개회사

Part 1. 헬스케어 및 생명과학 분야의 AI

1-1. AI 와 생명과학의 융합/ 르네 야오

[사전질문 및 답변]

​

(사전질문 1) Cloud 방식으로 활용 가능한 서비스가 있는가요?

​(사전질문1 답변) 예, Clara, Monai, Rapids와 같이 클라우드에서 사용할 수 있는 SDK/서비스가 많이 있습니다. (Colleen)

 

(사전질문 2) 인공지능 관점에서 NVIDIA가 가장 유망하다고 보는 의료 관련분야는 무엇이고 관련해 개발 중인 유망 기술들은 어떤게 있을까요?

(사전질문2 답변) Radiologists의 행동으로서 의료 이미지 분류, 세분화 및 감지 기능을 제공합니다.

​

(사전질문3) 임상에는 아직 AI가 도입되지 못하는 것으로 알고 있습니다만, 향후에는 AI가 직접 임상에도 사용이 되려면 어떤 부분이 중요할까요? 그리고 의료에서의 AI 정확도는 꽤나 높지만 적용까지는 더디게 진행되고 있다고 생각하는데 어떤 부분이 가장 해결되어야 할 부분이라고 생각되시는지 궁금합니다.

​(사전질문3 답변) FDA는 약 100개 이상의 SAMD를 승인했습니다. Future is Now. 여기 참고 문헌이 있습니다. https://aicentral.acrdsi.org/

​

(사전질문 4) 신약 개발 절차에 AI활용이 어느 정도 활용되고 있는지 궁금합니다.

​(사전질문 4 답변) 기존의 기계 학습 방법 외에도, NLP 및 VAE 모델과 같은 많은 DL 모델이 신약 개발 과정에 사용되었습니다 (Colleen)

 

(사전질문5) NVIDIA가 보유하고 있는 의료관련 플랫폼의 활용 사례가 궁금합니다.

 

​(사전질문5 답변) NVIDIA Clara는 AI 기반 이미징, 유전체학, 스마트 센서 개발 및 배치를 위한 의료 애플리케이션 프레임워크입니다. 여기에는 개발자, 데이터 과학자 및 연구자를 위한 풀 스택 GPU 가속 라이브러리, SDK 및 참조 애플리케이션이 포함되어 있으며, 실시간, 보안 및 확장 가능한 솔루션을 만들 수 있습니다.

 

​

(사전질문 6) 저희는 반려동물의 건강과 관련한 AI Service를 준비하고 있습니다. 인간보다 신체의 크기가 작은 반려동물의 경우에도 NVIDIA의 기술을 어떻게 활용할 수 있는 지 알고 싶습니다.

 

​(사전질문6 답변) NVIDIA의 기술은 사람과 애완동물 모두에게 사용될 수 있습니다. 이 두 가지 차이는 데이터 정의와 작업 정의이지만 사용되는 기술은 동일할 수 있습니다.

 

 

​(사전질문7) 유전자 염기서열을 분석하고 특정 약물과의 투약에 대한 상관관계를 알아내고자 할 때, Transformer를 사용할 수 있습니다. 이 때, Megatron-LM과 같이 거대 모델과 이를 위한 학습 방법을 도입하는 것이 항상 유효한지 궁금합니다.

 

​(사전질문7 답변) 데이터 집합 규모에 따라 다를 수 있습니다. 대규모 데이터가 있는 경우 거대 모델이 정확도에 더 많은 이점을 가져다 줍니다.

 

 

 

1-2. 딥 러닝과 영상 의학/ 싯다르트 코트발

 

 

DNN(feed-forward), CNN, RNN, Transformers. Graph Neural Networks, GAN

 

[사전질문 및 답변]

 

(사전질문1) 대부분의 인공지능은 설명할 수 없습니다. 의학 영상에서 가장 중요한 것을 설명할 수 있는 가능성입니다. 인공지능의 신뢰성을 어떻게 극복해야 하는지 조언해주시면 감사하겠습니다.

 

(사전질문1 답변) AI 모델의 설명에 대한 연구가 있는데, 이것은 사람들이 모델이 정말로 그들이 기대했던 대로 학습하는지 이해할 수 있도록 도와줍니다. 또한 트레이닝에 다양한 데이터를 사용하면 모델의 신뢰성이 향상될 수 있습니다.

 

사전질문2) 디지털 X선, CT 및 MR과 비교했을 때, 높은 실시간/낮은 지연 요구 사항이 있는 초음파 영상은 딥 러닝의 적용이 제한적일 수 있습니다. 특히 고성능 HW를 장착할 수 없는 핸드헬드 초음파 영상 장비의 적용 가능성은 얼마나 됩니까?

 

(사전질문2 답변) NVIDIA에는 휴대용 기기에 사용할 수 있는 HW 플랫폼이 내장되어 있습니다. 또한 TRT 및 Triton과 같은 몇 가지 SW 최적화 도구를 사용하여 고성능 없이 DL 애플리케이션을 HW에 적합하게 만들 수 있습니다.

 

​(사전질문3) 딥 러닝의 문제는 계산하는데 오랜 시간이 걸린다는 것입니다. 우리는 현재 NVIDIA의 고급 GPU를 사용하는 것을 선호하지만, 앞으로는 더 빠른 양자 컴퓨터를 보게 될 것입니다. NVIDIA의 양자 컴퓨팅 계획은 무엇입니까?

 

​(사전질문3 답변) NVIDIA는 양자 컴퓨팅에 관한 몇 가지 작업을 가지고 있습니다. 우리는 방금 GPU에서 양자 시뮬레이션을 하는 데 사용할 수 있는 cuQuantum이라는 SDK를 발표했습니다.

 

 

1-3. 연구개발혁신을 위한 오픈소스 개발 / 프레나 도그발

 

 

 

 

 

[사전질문 및 답변]

 

 

​(사전질문 1) 한국에서 FLARE 적용사례가 있는지 궁금하고, 의료 분야에서 federated learning 적용시 기술과 제도적인 관점에서 이슈가 되는 사항들이 어떤게 있는지 궁금합니다

 

​(사전질문 1 답변) NVF:ARE 2.0은 공개 소스 프레임워크로 구현됩니다. https://github.com/nvidia/nvFlare와 핸즈온 데모 URL은 다음과 같습니다. https://www.youtube.com/watch?v=Z-qiG...

 

(사전질문 2) MONAI 와 NVIDIA FLARE 사용에 따른 강점이 궁금합니다

 

​(사전질문 2 답변) 이 두 개의 프레임워크는 GPU 가속화에 의해 지원됩니다.

 

(사전질문 3) 의료 영상 AI 개발을 위해 국제적 연구 협력할 때, 학습 데이터를 다 수집한 후에 MONAI를 사용하게 되는지, 아니면 연구 초기부터 활용할 수 있는 요소가 있는지요? 비용과 데이터 교환/공유를 위한 보안은 어떻게 준비되어있는지요?

 

​(사전질문 3 답변) 또한 MONAI를 사용하여 학습하기 전에 MONAILabel을 사용하여 데이터 레이블을 지정할 수 있습니다.

 

 

 

1-4. Development AI reshaping medical approach by providing new insights/ 최홍윤 교수

 

 

 

단순 보조 진단 AI는 지속가능X 

우리가 제안한 것을 토대로, 정량적 수치를 제안했을때, 어떠한 임상적 개선(평가자간 차이)이 있을것인가 입증하는게 중요 (단순 모델의 정확도 보다)

 " 지속가능한, Commercial level medical AI" 여야 한다.

= Clinical practice 에 영향을 끼칠 수 있으면서 Commercial level 로 이어질 수 있는 AI

1) 환자가 지불

2) 의료진 인건비 감축

 

 "Per practice model"로 흘러가야한다. 새로운 정보의 도출 필요 - 환자가 지불 가능한 AI, 진단을 대신 해주거나 Biomarker 제시 

 "예후 예측, 기존 인간 판독 불가능한 정보 도출, 기존 고가 검사를 대체" <- 지불 가능한 의료 영역의 AI

 

"우리의 AI 를 이용해서, 임상에서 어떠한 긍정적인 변화를 줄 수 있을 것인가?"

새로운 정보 ex >> "예후와 관련된 정량적 평가모델"

 

Where is New information/New biomarker?

 

Clinical & Practice 어떻게?

1. New information

- redefine diagnosis

같은 파킨슨 병 질환자이어도 서로 다른 sub-type 이 존재했다 는 것을 보여줌. 

sub 그룹 찾아냄 -> 특정 약에만 반응하는 sub 그룹 -> 특정한 집단에 대한 새로운 신약, 임상시험이 가능 -> 성공율 향상

 

임상적 환경에 따라 AI 가 접근하는 방식이 달라질 수 있음. 

질병(알츠하이머) vs 정상 -> 잘 구분하는 모델. 과연 잘 적용될지?환자가 올때 다양한 질병을 갖고 옴.

정상인 distribution 만 나이대별로 구현 -> 그 외 비이상 환자들 감별 가능 (분류는 아니지만, 광범위한 형태의 모델)

 

 

- find Unknown things

 

Biomarker 패턴 찾기. 비침습적으로 예측한 biomarker -> 면역항암 예측 등.

뇌영상 -> 정성적이 아닌, 정량적인 objective signature score -> 다양한 기능 수행 가능 

 

 

- rethink Data features. 

Image is not image.

의료 영상들은 모두 connection이 되어 있다.

 

서로다른종류 multimodal 합쳐서, 유용한 insight를 찾음으로써 유용성..

 

사람이 레이블링 X 다양한 데이터를 합쳐서 레이블링해서 self-supervise learning. (단순 supervise learning X)

 

 

 

[사전질문 및 답변]

 

​(사전질문 1) 희귀병 등에 대한 원인 추적 등은 위험이 따를 수 있고 데이터가 부족할 수 있습니다. 또, 바이러스 변이와 백신 연구는 곧 특허전쟁부터 무기의 개발로까지 변질될 수 있습니다. 새로운 정보를 얻어낼 때, 정보에 대한 증명과 연구과정에서 부작용을 최소화할 방안은 무엇이 있나요? 어떤 방식으로 학습시키고 어떤 정보를 추출할 지 궁금합니다.

 

(사전질문 1 답변) Rare disorder 등에 대한 AI 는 여러모로 고민이 될 수 밖에 없는 부분입니다. 대규모 데이터기반으로 만들어지는 현 시점의 AI모델을 고려할 때, Rare disorder를 model이 알아내는 것도 어려운 문제일 뿐더러,

이를 위한 최선의 management를 위한 여러 형태의 AI , Data-driven method를 만들기에 어려움이 있습니다. 우선 Rare disorder에 대한 identification 부분은 강의에서 다루겠지만,

단순한 supervised learning이 아닌 data에 집중하는 unsupervised learning과 data distribution에서 접근함으로서 해결할 부분이 있습니다.

Rare disorder를 치료하고 타겟찾는 등의 일은 적은 수의 data를 극복할 수 있는 여러 technical한 부분이 적재적소에 들어가야할 듯 합니다. 예를들면 Zero-shot, few-shot learning등이겠습니다.

 

​​(사전질문 2) 딥러닝이 기존에 전공의나 임상의가 하던 일을 대신하면 사람은 어떤 일에 집중하게 되나요? 또 지금 딥러닝이 대신 해주는 분야에 대한 지식이나 인사이트는 어떻게 얻게 될까요? 요즘 혈압 측정 기기가 있어, 간호사도 수동 혈압측정기를 잘 못쓰시더라고요. 그러나 그런 기기가 없거나 딥러닝 제품을 사용하기 어려운 곳에서도 환자는 있게 마련이어서요.

 

(사전질문 2 답변) 딥러닝으로 일부의 일이 줄어드는 부분은 있겠으나, 현 단계에서는 많은 일을 대신해주어 업무가 완전히 재배치될 만큼의 모습은 보기 어려울 듯 합니다. 진단 support system의 일부에서 업무량이 줄어드는 정도이고,

결국은 오히려 AI가 생산하는 새로운 정보가 또다른 해석과 진료에 활용되는 방향으로 흘러가기 때문에, 사람이 처리해야하는 정보량이나 일의 양이 줄어들지는 않을 듯 합니다. 물론 먼 미래에 사람의 행동과 사고판단까지 모사하는 기술들, 즉 강인공지능이만들어진다면 모르겠습니다만, 이부분은 현재 논의할 단계는 아닌 것 같습니다.

딥러닝이 대신해주는 분야에 대해 우리가 지식을 꼭 가져야하는가로 질문이 귀결될 수 있을 듯 합니다. 우리에겐 원리가 필요하지 작동원리를 다시 설계해갈 필요는 없습니다. 기술의 발전으로 인해 과거의 행위들에 대한 숙련도가 떨어지는 현상은 자연스러울 수 있습니다. 또한, 이런 기술발전이 사회적 격차를 만들 수 있다는 것도 잘 알려져있습니다.

​하지만, 이 역시도 기술이 극복할 수 있는 영역이 있습니다. 오히려 더 많은 부분에서 기술로서 극복하는 사례가 더 많습니다. 예를들어, 안저검사의 경우 미국의 rural area에서는 DL 기반의 장비가 안과전문의를 만나기 어려운 지역에서 screening역할을 할 수 있도록 만들어지고 있습니다.

 

​(사전 질문 4) AI의 설명 가능한 정도와 임상 의사의 AI에 대한 신뢰 수준의 관계가 궁금합니다.

 

(사전 질문 4 답변) explainability가 의미하는 바는 매우매우 넓습니다. 짧게는 CAM 과 같이 어느 영역을 보고 판단했는지를 의미하는 것 부터, 어떻게 추론했는지를 파악하는 것 등 매우 넓은영역입니다. 임상에서 중요한 것은 그런데, '합목적성' 입니다.

예를들어, CT영상을 보고 특정항암제에 잘 들을 수 있을지 예측하는 모델을 만들었다고 할 때, 이는 explainability가 없습니다. 그런데 기존에 잘 알려진, 해당항암제의 치료반응을 결정하는 PD-L1이라는 마커가 존재하고, CT영상을 통해 이를 예측할 수 있다고 하면 중간연결고리가 생기면서 설명가능성이 발생합니다.

 

​즉, AI가 추구하는 방향은 이러한 detail한 합리적인 추론으로 만들어갈 수 있느냐에 있습니다. 또한, 의사는 환자를 살리기위해서 어떠한 설명가능한 이유보다, 근거가 중요합니다. 즉 어떤 약제가 효과적인지를 판단할 때 물론 기전도 중요하지만, 최종적으로는 기존 약제보다 더 낫다라는 임상적 근거, 즉 임상시험에 의한 근거가 1순위 입니다.

Part 2. 딥 러닝으로의 의료 연구 가속화

2-1. HCLS 워크로드를 위한 가속화 컴퓨팅/ 콜린 컴퍼스

[사전질문 및 답변]

2-2. 연합 학습을 통한 의료 AI 및 연구 혁신 / 크리스토퍼 커스텐

[사전질문 및 답변]

​(기타 질문 ) Flare 는 Platform independent 한가요? Nvidia machine 이 아니어도 동작 하나요? Mobile 이 client 인 경우도 고려되고 있나요? / NVIDIA의 Flare는 Flare 안에 구현되어있는 ML/DL 알고리즘 등만 사용할수있는게아니라 제가 원하는 모델들을 제한없이 이용할 수 있는 건가요?

사전 질문 2 답변) 예, FL과 데이터 중앙 집중화의 성능을 비교했습니다. 초기에는 FL이 사이트의 일부 매개 변수만 집계했기 때문에 성능이 떨어졌으나 수백 번의 에포크 후 데이터 중앙 집중화 케이스와 거의 동일한 성능을 달성했습니다. 우리는 ADMIN API를 가지고 있으며,수석 연구원이 이를 사용하여 플랫폼의 작업을 모니터링할 수 있습니다.

사전 질문 3) API 기반 연동외에 사전 개발적용된 도구나 툴킷도 제공되는지 궁금합니다.

사전 질문 3 답변) 예, NGC 사이트를 참조하십시오. NGC 사이트에서 필요한 모든 사전 개발 도구를 제공합니다. https://catalog.ngc.nvidia.com/

사전 질문 4) 1) 의료 태스크는 개인정보에 민감하기에 로컬 디바이스의 데이터를 중앙으로 공유하지않는 federated learning이 적합한 어플리케이션이라는 생각이 들지만, FL을 사용함으로써 생기는 performance degradation에도 불구하고 FL을 사용해야하는 장점이 궁금합니다. ​2) 의료데이터는 인종마다 특징이 다른데, semantic하게 유사한 이미지 외에 시퀀스 데이터 등은 인코딩했을 때 피처 레벨에서도 인종 간 유의미한 차이가 있을 수도 있다고 생각합니다. 이 경우 FL을 사용하면 클라이언트 간의 data distribution의 차이가 커서 학습이 제대로 안 될 수 있는 문제가 생길수 있을 것 같은데 어떻게 생각하시나요?

사전 질문 4 답변) 1) 이 분야에서 NVIDIA에서 발행하는 네이처 페이퍼를 참조하십시오. 뛰어난 성능을 보여주는 몇 가지 벤치마킹 이미지가 있습니다. https://www.nature.com/articles/s4159... ​2) 네이처 페이퍼는 다양한 인종을 포함하고 있습니다.

사전 질문 5) 분산 다중 파티 협업이면 이 부분에 블록체인기술이 연계되어 있나요?

사전 질문 5 답변) 네, 여기에서는 블록체인 기술을 사용할 수 있지만, 아직 사용하지 않았습니다.

2-3. SNUH 연구발표 #2 - 실제 의료에서 연합학습 관련 연구 사례 / 공현중

Part 3. 바이오 및 임상 분야의 AI

3-1. 생명과학을 위한 인공지능 : 단백질 구조 예측의 미래/ 에이드 오제월

[사전질문 및 답변]

​(사전 질문 6) 그래프 신경망 단백질 구조 예측을 사용할 수 있는 것은 무엇일까요?

3-2. 바이오메디컬 및 임상 분야의 지식 추출 및 검색/ 엔서니 코스타

-- future -- 

[사전질문 및 답변]

(기타질문) ​Transformer의 Encoder만 (BERT), Decoder만(GPT) 모델이 유명한데, 왜 둘 다 사용하는 모델이 지양되고, 이런 2가지 모델 형태로 분리되는건가요?

3-3. SNUH 연구발표 #3. - Bio 관련 ML/DL 연구 사례/ 김광수

Multi-omics-based severity prediction model for COVID-19 patients.

<BackGround>

감염 -> 바이러스가 세포에 들어감 -> 쪼개져서 세포에 제시 -> 다른 세포들이 활성화되고, B cell 이 항체 만듬.

바인딩이 잘 되어야 중증으로 가지 않게됨. 바인딩 메커니즘에 문제가 생기면 중증 생긴다는 가정.. 

Omics : Total. 

-- 선행연구 -- 

1. 

암 전이된사람 vs 암 전이 안된사람 classification.

Gene Expresion + Protein-Protein interaction 정보 --> Graph 로 이용

2. 

3. 

 Omics 유사도 구해서, 네트워크 생성 (각각의 Omics 따로 구축한다는 한계)

Protein 유사도 구해서, 네트워크 생성 

----> fusion, 하나의 네트워크로 통합 -> classification model & 유사 증상 환자 그룹화 

4. 

-----------------------

사용 Data

경증 vs 중증 구분 기준

------ 모델 구축

(전제) 바인딩.

노드타입 : 유전자 정보, 코로나 서열정보, Tcell, Bcell 정보

바인딩 정보 : 노드간의 상호관계

경증과 중증간에 어떤 연결관계가 다른지 확인하고 싶은 것.

A,U,G,C 중요한 부분 뽑아내서(참조 유전체 바탕 ORF 분석) -> Codon 을 Protein sequence 로 바꿈. 

환자마다 각각의 matrix 가 생김. 

펩티드 서열 넣으면, HLA-A 값 구하는 Binding 값 내주는 Tool 이 있음. 

각각의 바인딩 스코어를 구해서 평균

각각의 서열을 넣고, 바인딩을 구함. 그리고 스코어값이 어떻게 다른지 확인.

바인딩 <- 잘 안되면 항원 제시가 잘 안됨. 혹은 T cell 활성화가 잘 안됨. 높아야 정상 반응

추가적으로..

어떤 Ligand, 어떤 Receptor 가 반응하는지 이미 잘 알려져있음. interaction score 구해서 함.

기존에 있는 것을 이용해 Cell annotation , 이후 Cell-Cell interaction 확인

Cell 안에 어떤 세포,.. 

-- 결과 --

(아마)교신저자 : kksoo716@gmail.com/ 서울대학교병원 김광수 교수님

마무리 말씀 : Biology -> ML로 계산할 수 있는 문제로 바꾸기까지 Domain knowledge 가 굉장히 많이 필요하다. 

[사전질문 및 답변]

질문 1) 멀티 오믹스 데이터를 최적으로 통합하고 분석하기 위해 중점적으로 검토하고 점검해야할 것들?

답변 1) 네트워크 형태로 바꾸는 것이 좋을 것이다. 일단 각각의 데이터셋의 퀄리티를 올리는 것이 중요할 것이다. 모든 feature 를 다 쓰기 보다, 의미있는 feature(약물에 반응하는) 만을 사용하는것이 통합에 도움이 될 것이다.  

답변을 얻지 못한 누군가의 질문 >> ​코로나 백신도 인체의 면역작용에 기반하는 것으로 보입니다. 어떤 질병은 평생 한번의 백신으로 면역이 유지되는데 반해 코로나는 3~6개월 사이에 부스터샷으로 백신을 추가 접종하였습니다. 질병마다 면역력이 다른 이유를 알고 계시면 설명해주시면 좋겠습니다. 이런 면역력을 길게 더 늘릴 수 있는 방안에 대한 연구도 진행이 되고 있을까요?

폐회사

후기

- NVIDIA 에서 주최하는 만큼 NVIDIA의 MONAI, FLARE 와 같은 TOOL, NVIDIA에서 개발 및 연구한 내용이 주를 이뤘다. 나는 각 주제에서 좀더 General 한 얘기를 들을 수 있을 줄 알았는데, 살짝은 아쉬웠다. 반면 서울대병원 교수진분들은 좀 더 General & Overall 한 내용을 다뤄주셨다.

- 각 세션마다 NVIDIA 연설자가 강연한 이후에 서울대병원 교수진분들이 강연을 해주셨는데, 이 순서를 반대로 바꾸는것이 더 좋을 것 같다는 생각이 든다. 먼저 전반적인 해당 주제에 대한 내용을 다룬 뒤에, NVIDIA의 이를 위한 Tool, 노력으로서의 개발 내용 들을 듣는게 더 유익할 것이라는 생각이 들었다.

- NVIDIA의 MONAI, FLARE 등의 TOOL 및, 데이터 분석을 위한 GPU 등에 관심이 있고, 앞으로 사용해볼 생각이 있는 사람이라면 확실히 도움이 될 것이다. 그게 아니라면 크게 추천하지는 않는다. 개인적으로는 데이터분석을 공부할 사람이라면 앞으로 MONAI, FLARE 등의 툴을 어느정도 이해하고, 경험해봐야 할 것 같아서 듣길 잘했다고 생각한다.

- QnA 시간이 따로 확정적으로 존재하는게 아니어서 아쉽다. 시간이 남으면 그 시간 안에 하고, 시간이 없으면 아예 안하기도 한다. 혹은 강연 중에 실시간으로 질문이 올라오고 답변이 올라오기도 한다. 그렇다보니 본 강연에 집중이 흐트러질때가 종종 있었다. 

- 각 세션을 설명해둔 주제와 실제 강연의 내용이 매칭이 안되는 부분이 있는 것 같다. 그리고 녹음된 음성이 명확하게 들리지 않아서 듣기 불편할때가 있었다. 

- 가장 아쉬웠던 부분은 자막.. 실시간 강연도 아니고, 시차때문에 녹화된 영상을 틀어주는데 영어/한국어 자막이 없다. 실시간 강연이라면 어쩔 수 없지만 녹화된 영상같은경우는 충분히 달 수 있던 부분이었다고 생각한다. 

- 앞으로는 영어 스피킹 연습, 영어 듣기 연습을 많이 해두어야겠다.

고등학생때까지는 삶의 길이 어느정도 정해져 있었다.

가르쳐주는 것을 공부하면 되었고, 학교 내에서 진행하는 교내활동에 참여하면 되었다.

미래에 대한 최대 고민은 대학교였고, 그 이후는 잘 상상해보지 않았다. 

고등학생때의 나는 어떤 삶을 살아가고 싶었을까? 딱히 생각해보질 않은 것 같다. 

그냥 사람들이 만들어놓은 길 대로, 다른 사람들이 그러하듯, 그리고 조언하듯 그렇게 살아왔고

그 길에서 노력하여 지금의 대학에 왔다.

사실 대학에 온 것까지는 나에게도 정답이었다.

요즈음의 난 내 삶이 정말 온전히 내 것이며, 살아있는 한 무엇이든 할 수 있다는것을 깨닫고있다.

특히 다른 사람들이 추구하는 삶, 추천하는 삶을 내가 굳이 추구하며 살아가지 않아도 된다는 것과,

다른 사람들의 충고와 조언보다도 나 자신의 생각과 의지가 중요하다는 것을 깨닫는 중이다.

나는 왜 그동안 남들이 추구하는 것을 의심없이 추구하며 살았을까?

나에게는 내가 추구하고 싶은 가치가 있는 것이며, 그러한 가치는 남들과 다를 수 있는 것인데.

자신이 추구하는 것과 원하는 삶을 명확히 알고, 주위에 흔들리지않고 그것을 이루려 노력하는 사람은 빛이 난다.

확고한 신념을 갖고 원하는 길을 묵묵히 걷는 모습이 멋있다.

나도 그런 사람이 되고 싶다. 

이제 나도 내가 행복할 수 있는 나다운 삶을 찾아가려 노력할 것이다.

당면한 일에 대해 : 나는 어떤 결과를 낳든 한번 한 약속을 어기지 않고, 끝까지 신의를 지키고 싶다.                 

혹여나 상대가 약속을 지키지않아도 괜찮다고 할때는? 일단 2학기끝나고 컨택, 한 학기 쉬고, 2학기에 입학하자.

내가 원하는 것 : 나는 관심 분야에 대해 공부를 더 하고싶다. 내가 맡은 역할에 충실하고 책임감있게 노력하고싶다.

                    매순간 집중과 활기로 가득찬 삶을 살고 싶다. 졸업 전까지 해외 괜찮은 저널에 논문을 실어보고싶다. 

                    자대 대학원에 진학하여 치열하게 연구실적을 쌓고, 영어 공부를 하고싶다. (토플 등)

                    솔직하게는 2025년(27살)부터 미국 대학원으로 박사학위를 따러 가고싶다. 보통 풀 펀딩이라던데.. 

                    내가 한 연구가 인류에, 학문의 발전에 도움이 되었으면 한다. 

                    지식인으로서 1인분을 할 수 있는 사람이 되고 싶다. 

                    해보고 싶은 것에는 다 도전을 해보자.

노력할 부분 : 예정/생각과 다른 일이 있으면 미안한 마음에 머뭇거리지말고 최대한 빨리 말한다.!!!!

                  이해가 안되는 부분은 두번 세번 찾아보고 생각해보자. 완벽히 이해하고 말하자.

사실 굳이 사람들이 선망하는 서울대, 카이스트, 포스텍 대학원에 가고 싶지 않다.

그런 간판보다도 내가 얼마나 열심히 살았는지, 내 역량과 연구실적이 어떤지가 훨씬 중요할것이다.

자대 교수님께서 충분한 지원을 약속해주시면 굳이 다른데를 갈 이유가 없다. 

해야할일이 너무 많아서 오랜만에 글 썼다.

수업&과제&팀플 -> 꾸준히 듣고있기는 하나 점점 시간이 빠듯한걸 느낀다. 6전공에 팀플만 3개, 개인프젝만 2개다. 과제별도 시험별도... 하... 시험공부도 해야하는데... 복습할시간이 없다.

개인연구&소캡디 -> 진전시켜야하고, 계획서도 작성해야..

알파폴드 -> 좀 더 확인해보고 교수님께 상황 말씀드려야... 너무 지체했다.

운동 -> 매주 월목 PT 받고, 그 외 요일에도 꾸준히 헬스장으로 개인운동 나가야하는데 너무 바빠서 매일은 못나가고있다.

Tistory -> 논문 읽기 게시글 올리려고 쓰다가 만 2개 글 더 업로드 해야하고, 간단한 컴퓨터언어 관련해서도 올릴려고 했는데 늦어지고 있다.

토플, SQLd -> 4학년 2학기 들어가기 전에는 따고싶은데 너무 시간이없다. 여름방학으로 미루고싶은데 과연 여름방학에 시간이 있을까?

그 외에 곧 미국에서 오랜만에 돌아온 친구 생일에.. 동생 군대가고.. 연애도 해야하는데.. 

하루하루가 바쁘다. 최근에는 시간을 아껴서 착실하게 살아가고있다고 생각하는데 할일이 진전되지 않는다.

잠을 포기하는수밖에 없나.... 요즘에 운동시작했더니 피곤해서 잠이 많아졌다.

아무튼 파이팅..

글 쓴 김에 플레이리스트 추천하고 가야지

일하면서 조용히 틀어놓기 좋은 노래 >> 

https://www.youtube.com/watch?v=7loLjL5nOHI 

조용히 혼자있고싶을때 듣기좋은 감성팝송>>

https://www.youtube.com/watch?v=G3avHn01t5U&t=39s