김선희

About

About Me

수학으로 다져진 논리적 사고와 오랜 영상처리 연구 경험을 바탕으로, 데이터와 AI를 다루는 다음 단계로 성장하고 있음.

서울대학교 대학원 수리과학부 이학박사 (2012)

레벨 셋(Level Set) 함수와 변분법을 이용한 영상 분할 연구, 서울대학교 자연과학대학 최우수 박사학위논문상 수상
한국과학기술연구원(KIST) 3D 의료영상 인체모델링 연구원 (2013–2017)

CT·MRI 영상에서 뼈·혈관·근육을 자동 분할해 환자 맞춤형 수술계획 소프트웨어를 개발
경력 재정비기

두 아이를 양육하며 경력의 흐름을 조정하는 시기를 가짐
WISET AI활용 실무 훈련 수강 중

한국여성과학기술인육성재단(WISET) 커리어 리부트 과정으로 머신러닝·딥러닝 실무 역량을 새롭게 다지는 중

Ph.D.

이학 박사 (서울대, 2012)

KIST

3D 의료영상 연구원 (2013–2017)

Papers

논문 · 학회 발표 보기 →

WISET

AI활용 실무 훈련 수강 중

Experience

경력

2012.02 졸업 · 서울대학교 대학원

이학 박사 학위 취득

Numerical Computing Image Analysis(NCIA) 연구실

레벨 셋(level set) 함수와 편미분방정식(PDE) 기반 변분법을 이용한 영상 분할(segmentation) 연구로 박사 학위를 받았으며, 서울대학교 자연과학대학 최우수 박사학위논문상을 수상함.

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2012.03 – 2013.02 · 서울대학교 수학연구소

박사후연구원

Post-Doctoral Researcher

PDE·레벨 셋 기반 영상 분할·잡음 제거 모델을 연구했으며, 서울대·중앙대 의과대학과 협력해 유방암·갑상선의 3차원 볼륨을 수학적으로 측정하는 연구를 수행함.

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2013.03 – 2017 · 한국과학기술연구원(KIST) 바이오닉스연구단

박사후연구원 · KIST 스타포닥

3D 의료영상 인체모델링 연구

CT·MRI 영상에서 하악골, 다리뼈·혈관, 회전근개(극상근) 등을 자동 분할해 환자 맞춤형 3D 모델을 생성하는 수술계획 소프트웨어를 연구·개발함.

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현재

WISET AI활용 실무 훈련 수강

한국여성과학기술인육성재단(WISET) 커리어 리부트 과정

두 아이를 양육하며 경력의 흐름을 조정하는 시기를 지나, 파이썬과 머신러닝·딥러닝을 다시 학습하며 AI 엔지니어로의 전환을 준비하고 있음.

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Projects

프로젝트

FEATURED

데이터 분석 첫 프로젝트 — 5개 공개 데이터셋으로 예측 모델 만들기

기상·교통·에너지·공유경제 5개 공개 데이터셋을 하나의 공통 파이프라인으로 분석함. AI가 계산한 결과를 그대로 쓰지 않고 매 단계 재질문·재검증함 — 판단은 내가, 실행은 AI가.

역할문제정의·평가방법·결과채택 — AI 활용 분석 방법론 수립

기간2026.07 – 08 · WISET AI활용 실무훈련

Python Pandas scikit-learn XGBoost Claude Code

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CT 영상으로부터 자동 생성한 하악골(파랑)과 비골 이식편(노랑) 3D 재건 모델

3D 환자 맞춤형 수술계획 소프트웨어

CT·MRI 영상에서 하악골·다리뼈·혈관을 자동 분할해 환자 맞춤형 3D 모델을 생성하고 수술 가이드 설계를 지원하는 소프트웨어를 개발함. 다중 영역 분할과 형태 정보 기반 액티브 컨투어 기법을 결합해 기존 상용 소프트웨어보다 빠르고 정교한 분할을 구현함.

역할영상 분할 알고리즘 설계 및 구현

기간2013 – 2017 · KIST

MATLAB C++ Level Set Active Contour

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MRI 슬라이스에서 극상근을 분할한 결과(왼쪽, 빨간 윤곽선)와 이를 적층해 만든 3D 극상근 모델(오른쪽)

회전근개(극상근) MRI 자동 분할

내부 형태 정합(shape fitting)과 자동 보정(autocorrection)을 결합한 2단계 분할 알고리즘을 제안해, MRI 영상에서 극상근을 자동으로 3차원 모델링함. 강한 경계뿐 아니라 약한 경계에서도 정확한 형태를 예측하도록 설계함.

역할알고리즘 설계 및 구현

기간2017 · KIST

Level Set Shape Prior MATLAB

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원본 영상을 제안한 AGMC 알고리즘으로 5개 영역으로 자동 분할한 결과 비교

다중 영역 영상 분할 알고리즘 (AGMC)

영상 히스토그램의 극댓값을 자동으로 탐지해 사전 정보 없이도 적정 영역 수를 결정하는 새로운 분할 기법(Adaptive Global Maximum Clustering)을 박사 학위 연구로 제안함. 깨끗한 영상뿐 아니라 잡음이 있는 영상에서도 안정적으로 동작함을 검증함.

역할알고리즘 설계 및 구현

기간2012 · 서울대학교

MATLAB 클러스터링 히스토그램 분석

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차량 영상 입력부터 번호판 추출, 숫자 분할, 최종 인식까지의 ANPR 처리 과정

자동차 번호판 자동인식 시스템 (ANPR)

편미분방정식(PDE) 기반 분할 기법을 이용해 저해상도 CCTV 영상에서 번호판 영역과 숫자를 추출·인식하는 시스템을 산학협력 프로젝트로 개발함. 계산 효율성과 강건성을 갖춘 방법으로 어려운 촬영 조건에서도 인식이 가능함을 확인함.

역할영상처리 알고리즘 개발

기간2010 · 산학협력

PDE Level Set MATLAB

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AI Lab

영상처리 논문 번역·스터디 자동화

레벨 셋·PDE 기반 영상 분할 연구를 하며 늘 마주쳤던 반복 업무 두 가지를 자동화함. 내 실제 연구 주제를 바탕으로 한 예시 논문 초록을 고르면, 직접 정리한 영상처리 전문용어집 기준으로 번역하고 핵심 내용을 스터디 노트 형태로 요약해 화면에 바로 보여줌.

입력 예시 논문 초록 3개 중 선택 → AI 처리 Claude가 전문용어집 기준으로 번역 → 핵심 개념 요약 + 복습 질문 생성 → 출력 번역문 + 스터디 노트 + 용어 대조표 화면 자동 출력

입력

예시 논문 초록 선택

세 편 모두 내 실제 연구 주제(영상 분할)를 바탕으로 데모용으로 새로 작성한 문단이며, 실제 논문에서 발췌한 것이 아님. 하나를 클릭하면 아래 원문이 채워지고 번역·스터디 정리 결과가 자동으로 표시됨.

선택한 논문 원문 (영어 초록)

출력

국문 번역문

스터디 노트 (핵심 요약 + 복습 질문)

핵심 용어 대조표

사람 손을 거치지 않고 AI가 처리하는가

예 — 번역문·스터디 노트·용어표 모두 Claude가 생성한 결과이며, 데모에서는 방문자가 별도 인증 없이 바로 볼 수 있도록 사전 계산해 둠

결과가 화면에 자동 출력되는가

예 — 예시 선택 후 별도 조작 없이 우측 결과 영역에 자동 표시됨

수동으로 하면 반복적이고 오래 걸리는가

예 — 번역 후 따로 요약 노트를 만들던 두 단계 작업을 한 번에 단축함

Papers

논문 · 학회 발표

박사과정과 박사후연구원 기간 동안 수행한 연구의 저널 논문과 국내외 학회 발표를 정리하였음.

대표 게재 국제학술지

IF 15.3

IEEE Transactions on Image Processing

"Multiple-Region Segmentation Without Supervision by Adaptive Global Maximum Clustering" (2012)

IF 4.8

Computer Methods and Programs in Biomedicine

"Automatic Segmentation of Supraspinatus from MRI by Internal Shape Fitting and Autocorrection" (2017)

Impact Factor는 JCR 최신 발표 기준(IEEE TIP 2025년 기준, CMPB 2024년 기준)이며, 게재 당시 IF와는 다를 수 있음.

저널 논문

Sunhee Kim and Myungjoo Kang, "Multiple-Region Segmentation Without Supervision by Adaptive Global Maximum Clustering," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 21, No. 4, pp. 1600–1612, April 2012.
Sunhee Kim, Seungmi Oh, and Myungjoo Kang, "Mathematical Image Processing for Automatic Number Plate Recognition System," Journal of KSIAM, Vol. 14, No. 1, pp. 57–66, March 2010.
Sunhee Kim, Deukhee Lee, Sehyung Park, Kyung-Soo Oh, Seok Won Chung, and Youngjun Kim, "Automatic Segmentation of Supraspinatus from MRI by Internal Shape Fitting and Autocorrection," Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2017.

국제 학회 발표 (논문 포함)

Youngjun Kim, Sunhee Kim, Hannah Kim, Hyunchul Cho, Deukhee Lee, Laehyun Kim, Sehyung Park, and Jung-Woo Lee, "Automatic Segmentation and User-Friendly Software Techniques for Virtual Surgical Planning of Mandibular Reconstruction," IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBS), 2016.
Anna Seo, Sunhee Kim, Youngjun Kim, Laehyun Kim, Sehyung Park, and Suk Won Jung, "Three-Dimensional Visualization for Surgical Planning of Rotator Cuff Tears," The Asian Conference on Computer Aided Surgery (ACCAS), 2015.
Sunhee Kim, Youngjun Kim, Sehyung Park, and Deukhee Lee, "Automatic Segmentation of Leg Bones by Using Active Contours," 2014 IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC).
Imaging Science, SIAM Conference (Philadelphia, 2012)
SNU-Kyoto Joint Workshop (Kyoto, 2011)
SNU-Hokkaido Joint Workshop (Hokkaido, 2011)
Imaging Science, SIAM Conference (Chicago, 2010)

국내 학회 발표

"컴퓨터 단층촬영 영상에서 얼굴 피부 추출을 위한 자동 분할 기법," 김선희, 최진혁, 김영준, 이득희, 박세형, 2013 한국컴퓨터그래픽스학회
"Multiple-Object Segmentation without Supervision by Adaptive Global Maximum Grouping," KSIAM(한국산업응용수학회), 2011
"A Variety of Image Segmentation Methods," SNU-Kyoto University Joint Seminar on Numerical Computation and Applied Analysis, 2011
"Mathematical Models in Image Segmentation," NIMS-CST-Imaging Workshop, 2010
"Segmentation Models by Using Level Set Function in Medical Images," 2nd GCOE Workshop for Young Mathematicians, 2010
"Mathematical Segmentation Models in Medical Images," KSIAM(한국산업응용수학회), 2009
"Segmentation by Active Contour and Level Sets and its Application in Medical Images," KSMB(한국수리생물학회), 2009

About Me

경력

이학 박사 학위 취득