엑스선 물리학에서 AI 컬러 CT까지

엑스선 물리학에서 AI 컬러 CT까지
세상을 꿰뚫어 보는 기술의 진화 — 뢴트겐의 우연한 발견부터 마이솔스의 차세대 광자 계수형 디텍터까지, 의료영상의 모든 것을 30강으로 완전 정복합니다.
📚 전체 커리큘럼 한눈에 보기
총 30강으로 구성된 이 시리즈는 엑스선의 기초 물리학부터 AI 융합 의료영상, 첨단 반도체 비파괴 검사까지 체계적으로 다룹니다. 각 Phase는 자연스럽게 연결되어 하나의 완성된 이야기를 만들어냅니다.
Phase 1
기초를 다지다
강의 1~6
Phase 2
패러다임의 전환
강의 7~15
Phase 3
지능을 더하다
강의 16~22
Phase 4
산업으로의 확장
강의 23~27
Phase 5
마이솔스의 약속
강의 28~30
Phase 1 · 강의 1
뢴트겐의 위대한 실수
엑스선은 어떻게 세상을 꿰뚫어 보게 되었나?
1895년 11월 8일, 독일 물리학자 빌헬름 뢴트겐은 진공관 실험 도중 뜻밖의 현상을 목격합니다. 차단막 너머 형광 스크린이 희미하게 빛나고 있었던 것입니다. 이 '실수'는 인류 역사를 바꿀 발견이었습니다. 뢴트겐은 정체를 알 수 없는 이 새로운 광선에 수학의 미지수를 뜻하는 'X(엑스)'를 붙였습니다.
뢴트겐은 곧 아내 베르타의 손을 필름 위에 올려놓고 엑스선을 15분간 조사했습니다. 그 결과물은 인류 최초의 의료 엑스선 영상 — 결혼반지와 함께 선명하게 드러난 손뼈 사진이었습니다. 베르타는 "내 죽음을 보는 것 같다"고 말했다고 전해집니다. 이 한 장의 사진이 현대 의료영상의 시작이었습니다.
뢴트겐 발견의 역사적 타임라인
단 몇 주 만에 전 세계를 뒤흔든 발견의 여정을 따라가 보겠습니다.
1
1895년 11월 8일
뷔르츠부르크 대학 실험실에서 엑스선 최초 발견
2
1895년 12월 22일
아내 베르타의 손 엑스선 사진 촬영 — 최초의 의료 영상
3
1896년 1월
논문 발표 후 전 세계 언론 대서특필, 과학계 열풍
4
1896년 2월
미국·유럽 병원에서 임상 적용 시작 — 총알 제거 수술에 활용
5
1901년
노벨 물리학상 수상 — 노벨상 역사 최초의 물리학상
Phase 1 · 강의 2
그림자의 마법, 방사선 감쇠
뼈는 하얗게, 폐는 까맣게 보이는 물리적 이유
감쇠(Attenuation)란?
엑스선이 물질을 통과할 때 일부 에너지가 흡수·산란되어 약해지는 현상입니다. 이 '약해지는 정도'의 차이가 바로 영상의 명암을 만들어냅니다.
물질의 밀도가 높을수록, 원자번호가 클수록 감쇠가 커집니다. 뼈(칼슘, Z=20)는 엑스선을 강하게 흡수해 하얗게, 공기로 채워진 폐는 거의 흡수하지 않아 까맣게 나타납니다.
조직별 엑스선 흡수율 비교
95%
뼈 (Bone)
칼슘이 풍부해 최고 흡수율
55%
근육 (Muscle)
수분·단백질 혼합 중간 흡수
10%
폐 (Lung)
공기 함유로 최저 흡수율
비어-람베르트 법칙: 감쇠의 수학
방사선 감쇠는 단순한 관찰이 아니라 정확한 수식으로 표현됩니다. 비어-람베르트 법칙(Beer-Lambert Law)에 따르면, 엑스선 강도는 물질을 통과하면서 지수함수적으로 감소합니다.
I = I_0 \cdot e^{-\mu x}여기서 I₀는 입사 엑스선 강도, μ는 선형 감쇠계수(물질의 종류에 따라 결정), x는 물질의 두께입니다. 이 단순한 공식 하나가 현대 CT 영상 재구성 알고리즘의 핵심 기반이 됩니다. 뼈의 μ값은 연부조직 대비 약 10배 이상 크기 때문에, 동일한 두께를 통과하더라도 극적인 명암 차이가 발생합니다.
Phase 1 · 강의 3
평면을 넘어 입체로
CT(컴퓨터 단층촬영장치)의 탄생 역사와 3차원 영상의 원리
일반 엑스선 촬영은 3차원 인체를 2차원 평면에 투영합니다. 마치 상자 앞에 전구를 비추면 뒷면에 그림자만 생기는 것처럼, 내부 구조가 겹쳐 보이는 한계가 있습니다. 이 한계를 뛰어넘은 것이 바로 CT(Computed Tomography, 컴퓨터 단층촬영장치)입니다.
1972년 영국의 공학자 고드프리 하운스필드와 수학자 앨런 코맥(훗날 노벨 생리의학상 공동수상)은 다양한 각도에서 찍은 수천 장의 2D 투영 영상을 수학적으로 역산하면 3D 단면 구조를 복원할 수 있다는 것을 증명했습니다. 이 알고리즘이 바로 역투영(Back-projection)과 여과 역투영(Filtered Back-projection, FBP)의 시작입니다.
CT 영상 재구성의 원리
360도 회전하며 수집한 수천 개의 투영 데이터를 수학적 알고리즘으로 역산해 인체 단면의 감쇠 분포도를 재구성합니다. 각 픽셀의 밝기는 해당 위치의 HU(Hounsfield Unit) 값으로 표현되며, 공기는 -1000 HU, 물은 0 HU, 피질골은 +1000 HU 이상입니다.
Phase 1 · 강의 4
1세대부터 현대까지
며칠이 걸리던 뇌 촬영을 단 수 초 만에 끝낸 CT의 진화
1세대 CT (1972)
단일 검출기, 연필빔(Pencil Beam). 뇌 한 단면 촬영에 9분, 재구성에 2.5시간 소요
3세대 CT (1976)
팬빔(Fan Beam) + 다중 검출기 어레이. 회전-회전 방식으로 촬영 속도 획기적 단축
나선형 CT (1989)
슬립 링(Slip Ring) 기술로 연속 회전 가능. 환자 이동과 동시에 촬영 — 검사 시간 수십 초로 단축
멀티슬라이스 CT (1998~현재)
64~320열 검출기 탑재. 심장 한 박동 내에 완전한 3D 심장 영상 획득, 촬영 시간 0.28초/회전
CT 갠트리와 디텍터의 기술 발전
현대 CT의 갠트리는 초당 3~4회전하며, 회전 속도를 높이는 데 필요한 슬립 링과 기계적 정밀도는 첨단 항공우주 기술에 필적합니다.
핵심 기술 발전 요소
회전 속도
초당 1회전 → 초당 4회전 (심장 동결 영상 가능)
검출기 열 수
단일 → 64 → 256 → 320열 (단일 회전 전신 촬영)
데이터 처리
2.5시간 재구성 → 실시간 GPU 병렬처리
선원 출력
이중 엑스선 튜브(Dual Source)로 시간 해상도 2배 향상
Phase 1 · 강의 5
기존 엑스선 디텍터(EID)의 구조적 한계
왜 더 선명해질 수 없을까?
현재 대부분의 CT에 쓰이는 EID(Energy Integrating Detector, 에너지 적분형 디텍터)는 2단계 변환 과정을 거칩니다. 먼저 엑스선을 신틸레이터(scintillator) 물질이 가시광선으로 변환하고, 그 빛을 다시 포토다이오드가 전기 신호로 변환합니다. 이 '이중 번역' 과정이 바로 한계의 원인입니다.
⚠ 신호 손실
빛으로 변환되는 과정에서 광자 에너지 정보의 상당 부분이 열로 소멸
⚠ 노이즈 혼입
저에너지 산란광(노이즈)과 진짜 신호를 구분 불가능 — 함께 합산
⚠ 해상도 한계
신틸레이터 층에서 빛이 퍼지는 현상(cross-talk)으로 공간 해상도 저하
⚠ 에너지 정보 소멸
광자 하나하나의 에너지 레벨을 알 수 없어 물질 구분 불가능
EID의 신호 손실 과정: 간접 변환의 딜레마
이 구조적 한계 때문에 EID 기반 CT는 고선량을 쏘아야만 충분한 신호를 얻을 수 있습니다. 선량을 줄이면 신호 대 잡음비(SNR)가 급격히 나빠져 영상 품질이 저하됩니다. 이것이 바로 기존 CT에서 피폭량과 화질이 반비례하는 근본 이유입니다.
Phase 1 · 강의 6
방사선 피폭의 딜레마와 ALARA 원칙
진단의 이점과 소아 환자 촬영의 현실적 우려
ALARA 원칙이란?
As Low As Reasonably Achievable — "합리적으로 달성 가능한 가장 낮은 수준"으로 방사선 피폭을 유지해야 한다는 방사선 방호의 핵심 원칙입니다.
진단적 이득이 피폭 위험보다 클 때만 촬영을 정당화할 수 있으며, 특히 성장기 소아에서는 세포 분열이 활발해 방사선 감수성이 성인의 3~10배에 달합니다.
피폭 선량 비교 (mSv)
0.1%
흉부 X선 1회
약 0.02 mSv (자연 방사선 1일치)
35%
흉부 CT 1회
약 7 mSv (흉부 X선 350회 상당)
80%
복부·골반 CT
약 10~20 mSv
소아 환자와 방사선: 가장 취약한 대상
소아 환자는 성인과 동일한 선량을 받더라도 생애 남은 기간이 길어 암 발생 위험이 누적될 확률이 훨씬 높습니다. 미국 FDA의 'Image Gently' 캠페인은 소아 CT 촬영 시 선량을 체중에 맞게 반드시 조절할 것을 권고합니다. 하지만 현실에서는 선량을 줄이면 영상이 너무 노이즈가 심해져 진단이 어려워지는 딜레마가 발생합니다.
이것이 바로 차세대 PCD 기술이 의료계에서 '게임 체인저'로 불리는 핵심 이유입니다. 선량을 대폭 낮추면서도 오히려 더 선명한 영상을 얻을 수 있다면? 그 답이 Phase 2에서 본격적으로 펼쳐집니다.
📌 핵심 요약: EID의 구조적 한계 → 고선량 필요 → 소아 피폭 딜레마. 이 악순환을 끊는 것이 PCD 기술의 사명입니다.
Phase 2 시작
패러다임의 전환
광자 계수형 디텍터(PCD)와 마이솔스의 코어 기술
Phase 2에서는 마이솔스의 핵심 경쟁력인 PCD(Photon Counting Detector, 광자 계수형 디텍터) 기술을 집중 조명합니다. 어렵게 느껴지는 양자 물리학과 반도체 기술을 동전 분류기, 컬러 TV 등 친숙한 비유로 풀어내어 누구나 이해할 수 있도록 설명합니다.
95%
선량 감소
기존 CT 대비 피폭량 획기적 저감
0
전자 노이즈
이론적으로 전자 노이즈 제로 달성
9
강의 수
7~15강, PCD 완전 정복
Phase 2 · 강의 7
차세대 엑스선의 눈, PCD란 무엇인가?
흑백 텔레비전에서 초고화질 컬러 텔레비전으로의 진화
흑백 TV → 컬러 TV, EID → PCD
EID는 마치 흑백 TV와 같습니다. 화면(영상)은 만들어내지만, 색깔(에너지 정보)은 잃어버립니다. 모든 밝기 신호를 단순히 더해서 하나의 명암값으로 표현하죠.
반면 PCD는 초고화질 컬러 TV와 같습니다. 입사하는 엑스선 광자 하나하나를 개별적으로 검출하고, 각 광자의 에너지 크기(색깔)까지 정확히 측정합니다. 이 에너지 정보가 바로 물질을 구분하는 '컬러'가 됩니다.
EID 방식
광자 → 빛 → 전기 → 합산 (에너지 정보 소멸)
PCD 방식
광자 → 전기 (직접 변환, 에너지별 개별 계수)
Phase 2 · 강의 8
직접 변환 방식의 마법
CdTe·CZT 반도체로 나노미터급 초고해상도를 얻는 법
CdTe(카드뮴 텔루라이드)와 CZT(카드뮴 아연 텔루라이드)는 엑스선 광자를 빛을 거치지 않고 곧바로 전자-정공 쌍으로 변환하는 특별한 반도체 물질입니다. 신틸레이터 + 포토다이오드 2단계를 단 1단계로 줄이는 '직접 변환(Direct Conversion)' 방식의 핵심 소재입니다.
높은 원자번호
Cd(Z=48), Te(Z=52), Zn(Z=30) — 무거운 원소라 엑스선 흡수 효율 탁월
넓은 밴드갭
~1.6 eV 밴드갭으로 상온에서도 낮은 암전류 유지, 냉각 장치 불필요
높은 이동도
전자 이동도 높아 생성된 전하를 빠르게 수집, 100MHz 이상 카운팅 가능
직접 변환 vs 간접 변환: 해상도 차이의 물리적 근거
신틸레이터에서 만들어진 빛은 사방으로 퍼져 이웃 픽셀을 오염시킵니다(광학적 번짐, optical crosstalk). 반면 CdTe에서 생성된 전자는 강한 전기장에 의해 수직으로만 이동하여 픽셀 경계를 넘지 않습니다. 이 차이가 PCD의 픽셀 크기를 100~200μm에서 50μm 이하로 줄일 수 있게 해주는 핵심입니다.
Phase 2 · 강의 9
쏟아지는 광자를 하나씩 센다
동전 분류기처럼 진짜 신호만 골라내어 노이즈를 0으로
동전 분류기 비유
동전 분류기는 크기(에너지)별로 동전을 구멍에 통과시켜 10원, 50원, 100원, 500원을 정확히 분류합니다. PCD도 똑같이 작동합니다.
엑스선 광자가 CdTe 픽셀에 도달하면 즉시 전기 펄스를 만들어냅니다. 이 펄스의 높이(Pulse Height)가 바로 광자의 에너지입니다. 미리 설정한 문턱값(Threshold)보다 낮은 펄스(=노이즈)는 카운트하지 않고 버립니다. 오직 진짜 광자 신호만을 선별하여 에너지 구간별로 계수합니다.
광자 계수의 작동 원리: 펄스 높이 분석
이 방식의 혁명적 의미는 전자 노이즈(electronic noise)의 완전한 제거에 있습니다. EID는 모든 신호를 합산하기 때문에 열에 의한 전자 노이즈까지 함께 더해집니다. PCD는 문턱값 이하의 미세 노이즈 펄스를 처음부터 카운트하지 않으므로, 이론적으로 전자 노이즈 기여도가 0입니다. 이것이 초저선량에서도 깨끗한 영상을 만들어내는 비결입니다.
Phase 2 · 강의 10
초저선량의 기적
피폭량을 기존 대비 95% 이상 줄일 수 있는 수학적·물리적 배경
PCD가 초저선량을 가능하게 하는 이유는 광자 경제학(Photon Economy)에 있습니다. EID는 신호를 얻기 위해 충분한 광자 수(=선량)가 필요했습니다. 노이즈를 극복하려면 신호를 충분히 크게 만들어야 했기 때문입니다.
PCD는 단 1개의 광자도 카운트할 수 있습니다. 노이즈 임계값 위의 모든 광자를 빠짐없이 활용하므로, 같은 화질을 얻는 데 훨씬 적은 광자(=낮은 선량)로 충분합니다. 수학적으로 보면, EID의 신호 대 잡음비(SNR)는 \sqrt{N}에 비례하지만, PCD는 전자 노이즈 항이 사라져 동일 선량에서 SNR이 약 2~3배 향상됩니다. 역으로 동일 SNR을 위한 선량은 4~9분의 1로 줄어듭니다.
선량 감소의 임상적 의미
소아 CT 혁신
체중 15kg 소아의 복부 CT 선량을 성인 기준 대비 1/10 이하로 줄이면서 진단 품질 유지 — 방사선 피폭 딜레마 해소
반복 촬영 가능
암 추적 관찰, 만성질환 모니터링에서 연간 다회 CT 촬영도 ALARA 범위 내에서 가능해짐
소형 기기 적용
진료실 내 소형 CT(마이솔스 MIS3000/4000)도 병원급 고화질 구현 가능 — 병원 방문 없이 즉석 진단
Phase 2 · 강의 11
다중 에너지 분리 (Multi-Energy Binning)
흑백 CT 시대를 끝내고 '컬러 CT' 시대를 열다
에너지 빈(Bin)이란?
PCD는 검출된 광자를 에너지 크기에 따라 여러 구간(Bin)으로 분류합니다. 예를 들어, 4개의 에너지 빈을 설정하면 20~40keV, 40~60keV, 60~80keV, 80~120keV 구간의 광자를 각각 별도로 계수합니다.
각 에너지 구간에서 물질마다 감쇠 특성이 다르기 때문에, 4개의 에너지 영상을 수학적으로 조합하면 특정 물질의 분포를 색깔로 구분해 표현할 수 있습니다. 이것이 '컬러 CT'의 원리입니다.
에너지 빈 분류 예시
Bin 1: 20–40 keV
저에너지 — 연부조직 대비 극대화
Bin 2: 40–60 keV
중간 에너지 — 일반 해부학적 구조
Bin 3: 60–80 keV
고에너지 — 금속 아티팩트 저감
Bin 4: K-edge 특정
조영제 특성 에너지에 맞춤 설정
컬러 CT가 바꾸는 진단의 풍경
기존 CT는 모든 조직을 회색조(grayscale)로만 표현했습니다. 조영제를 넣어도 뼈와 조영된 혈관이 비슷한 밝기로 나타나 구분이 어려웠습니다. 컬러 CT(스펙트럴 CT)는 요오드(조영제), 칼슘(뼈), 연부조직을 각각 다른 색으로 표현합니다.
결과적으로 영상의학과 의사는 뼈와 혈관이 겹치는 복잡한 부위에서도 각 구조를 명확히 분리해 볼 수 있고, 단일 CT 촬영만으로 조영제 분포, 석회화 위치, 연부조직 부종을 동시에 분석할 수 있습니다. 검사 횟수와 선량을 줄이면서 진단 정확도는 높이는 것입니다.
Phase 2 · 강의 12
구체적 사례로 보는 물질 분리
요오드와 가돌리늄 조영제를 동시에 투여해 뼈·혈관·석회화를 색칠하는 법
각 원소는 고유한 K-엣지(K-edge) 에너지를 가집니다. K-엣지란 내각 전자가 이탈하는 에너지로, 이 에너지 직전후에서 감쇠계수가 급격히 변합니다. PCD의 에너지 빈을 요오드(33 keV)와 가돌리늄(50 keV) K-엣지 주변에 맞추면, 두 조영제를 단일 촬영으로 동시에 분리할 수 있습니다. 과거에는 불가능했던 '이중 조영제 동시 분석'이 이제 현실이 됩니다.
Phase 2 · 강의 13
메탈 아티팩트(Metal Artifact) 제거
치과 임플란트나 인공 관절 주변의 뭉개짐 현상을 해결하는 원리
왜 금속 주변이 뭉개질까?
티타늄 임플란트나 코발트-크롬 인공 관절은 엑스선을 극단적으로 강하게 흡수합니다. 이 때문에 해당 방향의 검출기에는 신호가 거의 도달하지 않아 광선 경화(Beam Hardening) 및 광자 기근(Photon Starvation) 현상이 발생, 별 모양의 줄기 아티팩트가 생깁니다.
PCD의 고에너지 빈(예: 80~120keV)을 활용하면 금속에 의한 저에너지 광자 흡수 문제를 우회할 수 있습니다. 고에너지 광자는 금속도 일부 통과하기 때문에, 고에너지 빈 영상만을 선택적으로 활용하면 아티팩트가 현저히 감소합니다.
Phase 2 · 강의 14
PCD 상용화의 최대 난제
1초에 수억 개의 광자를 처리하는 ROIC와 데이터 처리 기술
PCD가 이토록 뛰어난 성능을 가지고 있음에도 상용화가 늦어진 가장 큰 이유는 ROIC(Read-Out Integrated Circuit, 판독 집적 회로)의 기술적 난이도입니다. 임상용 CT에서 PCD의 각 픽셀은 1초에 최대 수억 개(~10⁸/s)의 광자를 처리해야 합니다.
초고속 펄스 처리
나노초 단위의 전기 펄스를 실시간으로 높이 분석 — 펄스 중첩(Pile-up) 보정 알고리즘 필수
픽셀당 로직
수만~수십만 픽셀 각각에 독립적인 임계값 비교기·카운터·ADC 내장
열 관리
고집적 ROIC의 발열을 픽셀 피치 내에서 해결하는 패키징 기술
데이터 폭증
에너지 빈 수 × 픽셀 수 × 회전 프레임 수 — 초당 수 TB 데이터 실시간 처리
Phase 2 · 강의 15 · MYSOLS Vision
진료 의자 옆의 초저선량 CT
마이솔스가 그리는 치과·소형 병원 진단 시스템의 미래
MIS3000 / MIS4000
마이솔스의 소형 의료용 CT 시스템은 PCD 기술을 기반으로 설계되어, 기존 대형 병원 전용 CT의 화질을 치과 진료실 규모로 구현합니다.
선량: 기존 CBCT 대비 95% 이상 저감 목표
해상도: 50μm 이하 픽셀 — 치근단 미세 균열 진단 가능
컬러 영상: K-엣지 기반 물질 분리로 임플란트 주변 뼈 분석
설치 면적: 일반 진료실 배치 가능한 소형 풋프린트
Phase 3 시작
지능을 더하다
인공지능(AI)과 의료영상의 융합
Phase 3에서는 하드웨어(PCD)로 얻은 압도적인 데이터를 소프트웨어(AI)로 어떻게 극대화하는지 살펴봅니다. PCD가 만들어내는 풍부한 에너지 정보와 초고해상도 데이터는 AI 알고리즘의 최고의 재료가 됩니다. 하드웨어와 소프트웨어의 시너지가 의료영상의 새로운 지평을 열고 있습니다.
7
강의 수
16~22강, AI 융합 완전 정복
94%
AI 폐결절 감지율
최신 딥러닝 CAD 시스템 기준
10x
재구성 속도
AI 가속 알고리즘 적용 시
Phase 3 · 강의 16
AI는 어떻게 엑스선 영상을 '이해'하는가?
컴퓨터 비전과 딥러닝이 영상을 학습하는 방식
픽셀에서 진단까지: CNN의 원리
인간 의사는 수년간의 교육을 통해 영상 패턴을 학습합니다. AI는 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 통해 수십만 장의 영상을 학습하며 비슷한 능력을 습득합니다.
CNN의 초기 레이어는 에지(edge), 질감(texture) 등 저수준 특징을 추출하고, 깊은 레이어로 갈수록 '폐결절', '골절선', '종양 경계'와 같은 고수준 임상 특징을 인식합니다. 마치 아기가 선과 면을 인식하다가 점차 얼굴을 인식하는 것처럼, AI도 단계적으로 의료 영상을 이해합니다.
딥러닝 의료영상 분석의 핵심 구조
현대 의료영상 AI는 단순한 분류(암/정상)를 넘어, 병변의 위치·크기·형태·악성도 예측까지 제공합니다. 특히 PCD 기반의 다중 에너지 영상은 기존 단일 채널 CT보다 훨씬 풍부한 입력 데이터를 AI에게 제공해, 진단 정확도를 한 단계 더 높입니다.
Phase 3 · 강의 17
노이즈 제거와 화질 개선의 마술
딥러닝 기반 초고해상도 영상 재구성 알고리즘
저선량 CT의 가장 큰 도전은 노이즈입니다. 광자 수가 줄어들면 통계적 변동(포아송 노이즈)이 영상에 '알갱이'처럼 나타납니다. 전통적인 필터링은 노이즈를 줄이는 대신 세밀한 구조(작은 혈관, 미세 석회화)도 함께 뭉개버리는 단점이 있었습니다.
딥러닝 기반 노이즈 제거(DL-IR, Deep Learning Image Reconstruction)는 수십만 쌍의 저선량-고선량 CT 영상으로 훈련되어, 노이즈 패턴과 진짜 해부학적 구조를 구분하는 법을 학습합니다. 결과적으로 노이즈는 제거하면서 미세한 구조는 오히려 더 선명하게 복원하는 '지능적 화질 개선'이 가능해집니다.
Phase 3 · 강의 18
의사의 두 번째 눈, AI 진단 보조(CAD)
미세한 폐결절을 초기 단계에서 놓치지 않고 찾아내는 사례
폐암 조기 발견의 현실
폐암은 전 세계 암 사망률 1위입니다. 그러나 1cm 이하 초기 결절의 의사 육안 발견율은 70% 수준에 불과합니다. 영상의학과 의사 1명이 하루 수백 장의 CT 영상을 판독해야 하는 현실에서 피로에 의한 미검출은 불가피합니다.
AI CAD(Computer-Aided Diagnosis) 시스템은 지치지 않고, 0.5mm 크기의 결절도 3D 공간에서 자동으로 표시합니다. 의사는 AI가 표시한 후보 병변을 검토하는 방식으로 진단 효율과 정확도를 동시에 높입니다.
CAD의 임상 성과: 수치로 보는 차이
94%
AI 단독 감지율
6mm 이상 폐결절 탐지 민감도 (최신 DL-CAD 기준)
30%
판독 시간 단축
AI 보조 판독 시 영상의학과 의사 업무 효율 향상
40%
미검출 감소
AI+의사 협업 시 단독 육안 판독 대비 미검출 병변 감소율
1/3
조기 발견 증가
AI 스크리닝 도입 후 1기 폐암 발견 비율 향상
AI CAD는 의사를 대체하는 것이 아니라 인간-AI 협업(Human-AI Collaboration)을 통해 진단의 안전망을 한 겹 더 추가합니다. 특히 PCD의 고해상도·다중 에너지 영상과 결합하면 AI가 분석할 수 있는 특징의 차원이 크게 확장됩니다.
Phase 3 · 강의 19
환자 맞춤형 선량 관리
AI가 환자의 체형을 분석해 계산하는 최적의 방사선 조사량
체중 50kg의 어린이와 체중 120kg의 성인에게 동일한 선량을 조사하는 것은 비효율적이고 위험합니다. 너무 적으면 영상이 불량하고, 너무 많으면 불필요한 피폭이 발생합니다. AI 기반 자동 선량 최적화는 이 문제를 해결합니다.
01
스카우트 영상 분석
저선량 스카우트(Scout) 영상에서 AI가 환자의 체형, 체성분(지방·근육·뼈 비율), 촬영 부위 두께를 자동 측정
02
최적 선량 계산
측정값을 기반으로 목표 영상 품질(CNR, SNR)을 달성하는 데 필요한 최소 선량을 AI가 실시간 산출
03
자동 파라미터 설정
관전압(kVp), 관전류(mAs), 피치(pitch)를 자동 조정 — 의사나 기사의 수동 개입 없이 매번 최적화
04
사후 품질 검증
획득된 영상의 노이즈·해상도를 AI가 자동 평가하여 재촬영 필요 여부를 즉시 판단
Phase 3 · 강의 20
MBIR과 AI의 만남
방대한 데이터 연산 시간을 획기적으로 줄여주는 수학적 기법
MBIR이란?
모델 기반 반복 재구성(MBIR, Model-Based Iterative Reconstruction)은 단순한 역투영 대신, 엑스선 물리 모델과 통계 모델을 결합해 반복적으로 최적해를 찾아가는 알고리즘입니다.
수학적으로는 아래의 비용 함수(cost function)를 최소화하는 문제입니다:
\hat{x} = \arg\min_x \left[ \|Ax - y\|^2_{\Sigma} + \beta R(x) \right]여기서 첫 번째 항은 측정 데이터 충실도(data fidelity), 두 번째 항은 영상 정규화(regularization)입니다. 이 반복 연산이 수십~수백 회 필요해 기존에는 수 시간이 걸렸습니다.
AI 가속의 역할
딥러닝 신경망은 MBIR의 반복 과정을 '학습'하여 단 1~2회의 추론(inference)만으로 동등한 결과를 냅니다. 이를 딥 언롤링(Deep Unrolling) 또는 네트워크 기반 재구성이라 합니다.
결과적으로 기존 MBIR 대비 재구성 시간을 100배 이상 단축하면서 화질은 동등하거나 더 우수하게 유지합니다. PCD의 에너지 빈별 다중 채널 데이터도 실시간으로 처리할 수 있는 기반이 마련됩니다.
Phase 3 · 강의 21
의료와 디지털 트윈
초고해상도 CT 데이터를 활용한 수술 전 3D 시뮬레이션 및 3D 프린팅 가이드
디지털 트윈(Digital Twin)은 실제 물리적 대상의 정밀한 디지털 복제본을 만들어 시뮬레이션하는 기술입니다. PCD CT의 50μm 이하 초고해상도 영상은 인체 구조의 디지털 트윈을 만들기 위한 최적의 입력 데이터를 제공합니다.
수술 전 3D 시뮬레이션
복잡한 뇌혈관 수술·척추 교정 전, 환자 고유의 3D 모델로 절개 경로·고정 나사 위치를 가상으로 수십 회 반복 연습
3D 프린팅 수술 가이드
CT 데이터에서 직접 변환한 환자 맞춤형 절삭 가이드 지그(jig)를 3D 프린팅해 수술 정확도와 속도 향상
맞춤형 보형물 제작
두개골 결손·관절 재건에 환자의 뼈 형태를 그대로 복제한 개인화 임플란트 제작 — 정확한 핏과 빠른 회복
Phase 3 · 강의 22
영상의학의 미래: 멀티모달 정밀 의료
영상 데이터 + 임상 정보 + 유전체 데이터의 결합
의료의 미래는 단일 영상에서 단일 진단을 내리는 시대를 넘어, 모든 데이터를 통합한 정밀 의료(Precision Medicine)로 나아갑니다. PCD CT 영상은 이 거대한 데이터 생태계의 핵심 축입니다.
영상 데이터
PCD CT, MRI, PET — 초고해상도 구조·기능·대사 정보
유전체 데이터
NGS 기반 유전자 변이·발현 프로파일 — 약물 반응 예측
임상 정보
혈액 검사·병력·투약 기록 — 시계열 건강 상태 추적
AI 통합 분석
멀티모달 AI가 모든 데이터를 융합 — 개인 맞춤 치료 계획 자동 생성
Phase 4 시작
한계를 넘어 산업으로
첨단 반도체 비파괴 검사(NDT)로의 확장
의료에서 시작된 PCD 기술은 이제 그 경계를 넘어 첨단 반도체 제조 산업으로 확장됩니다. HBM(고대역폭 메모리) 수율 문제로 대표되는 차세대 반도체의 초정밀 품질 검사는, 마이솔스의 의료용 기술이 가장 탁월한 해답을 제시할 수 있는 새로운 전장입니다.
5
강의 수
23~27강, 반도체 NDT 완전 분석
50nm
검사 해상도 목표
나노 포커스 엑스선 튜브 기준
100%
인라인 검사
공정 파괴 없이 전수 검사 목표
Phase 4 · 강의 23
의료를 넘어 산업으로
왜 첨단 제조 공정에서 엑스선 비파괴 검사(NDT)가 필수적인가?
NDT란 무엇인가?
비파괴 검사(NDT, Non-Destructive Testing)는 제품을 분해하거나 파괴하지 않고 내부 결함을 찾아내는 기술입니다. 의사가 환자를 수술 없이 CT로 진단하는 것과 완전히 같은 개념입니다.
반도체 제조에서 불량품을 출하 후에 발견하면 리콜 비용, 신뢰도 손상이 막대합니다. 반면 공정 중 실시간으로 결함을 발견하면 즉각 수정이 가능합니다. 이것이 인라인(In-line) NDT의 핵심 가치입니다.
엑스선 NDT가 필요한 이유
내부 결함 불가시성
솔더 보이드, TSV 균열은 광학 검사로 절대 보이지 않음
3D 적층 구조
HBM처럼 수직으로 쌓인 칩의 내부는 X선만이 투과 가능
100% 전수 검사
샘플링이 아닌 전체 제품 검사로 불량 제로 목표
비파괴 원칙
고가의 반도체를 절단해 단면 SEM 관찰하면 해당 제품은 폐기
Phase 4 · 강의 24
차세대 메모리 HBM의 수율 전쟁
아파트 수직 증축과 같은 칩 적층 과정의 치명적 결함들
HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 올린 혁신적인 반도체입니다. GPU와 함께 AI 연산의 핵심 부품으로, 엔비디아 H100 GPU 하나에 6개의 HBM3이 탑재됩니다. 이 구조는 마치 초고층 아파트를 짓는 것과 같습니다.
미세 범프 단락
층간 연결 마이크로 범프(직경 ~10μm)의 브리지(합선) 또는 오픈(단선) — 층 전체 기능 불능
TSV 균열
실리콘 관통 전극에 발생한 미세 크랙 — 열 사이클에서 점진적 저항 증가, 잠복 불량
층간 박리
칩과 칩 사이 접합면 delamination — 충격·열에 의해 층이 분리
솔더 보이드
솔더 범프 내부의 기포(void) — 전류 집중으로 전기이동(electromigration) 가속, 수명 단축
HBM 수율 문제의 경제적 파급력
수율 1% = 수천억 원
HBM 생산 단계별로 누적 수율이 급감합니다. 적층 공정이 추가될수록 각 단계의 결함이 누적되어 최종 수율이 크게 낮아집니다.
HBM3E 1개의 단가가 수백만 원에 달하는 상황에서, 수율 1% 향상은 연간 수천억 원의 가치를 지닙니다. 인라인 엑스선 NDT로 불량을 조기 발견하면 후속 공정 비용 낭비를 원천 차단할 수 있습니다.
Phase 4 · 강의 25
머리카락 굵기보다 얇은 구멍을 찾아라
TSV와 마이크로 범프의 미세 결함을 잡아내는 초정밀 기술
TSV의 극한 정밀도
TSV(Through Silicon Via, 실리콘 관통 전극)는 두께 50~100μm의 실리콘 칩에 직경 2~10μm의 미세한 구멍을 뚫고 구리를 채워 상하 칩을 전기적으로 연결합니다. 머리카락 굵기(약 70μm)보다 얇은 홀입니다.
이 TSV의 내부 결함(균열, 보이드, 불완전 충진)을 검사하려면 50nm 이하의 공간 해상도가 필요합니다. 기존 의료용 CT의 해상도(~0.5mm)로는 어림도 없는 수준입니다. 나노 포커스 엑스선 튜브와 PCD의 결합만이 이 요구를 충족할 수 있습니다.
반도체 NDT에 필요한 해상도 비교
반도체 NDT는 의료 CT보다 1만 배 이상 높은 해상도를 요구합니다. 이것이 단순히 의료용 장비를 전용하는 것이 불가능한 이유이며, 마이솔스가 나노 포커스 엑스선 튜브와 PCD를 새롭게 결합하는 전문 시스템(MIS1000)을 개발하는 이유입니다.
Phase 4 · 강의 26 · MYSOLS Vision
생산 라인을 멈추지 않는다
인라인(In-line) 3D 검사 시스템 MIS1000
반도체 공장의 생산 라인은 단 1초도 멈출 수 없습니다. 기존 고해상도 X선 CT 검사는 샘플을 떼어내 별도 장비에서 수십 분~수 시간 분석하는 오프라인(Off-line) 방식이었습니다. 이는 전수 검사가 불가능하고 불량 발견이 늦어지는 근본적 한계를 가집니다.
초고속 검사
PCD의 직접 변환 + 초고속 ROIC로 단일 칩 3D CT를 수 초 내 완료 — 라인 택트 타임(tact time) 내 처리
AI 자동 판정
획득된 3D CT 영상을 AI가 실시간 분석, 불량 위치·종류·심각도를 자동 분류하여 즉각 피드백
완전 자동화
로봇 암 기반 자동 핸들링 + 무진동 격리 스테이지로 나노미터 정밀도 유지 — 무인 24시간 운용
수율 데이터 분석
누적된 불량 데이터를 공정 엔지니어링에 피드백, 근본 원인 분석(RCA)으로 공정 지속 개선
Phase 4 · 강의 27
초격차 기술의 완성
나노 포커스 엑스선 튜브와 PCD의 결합이 반도체 검사에 미치는 영향
나노 포커스 튜브란?
엑스선 튜브에서 전자빔이 타겟을 때리는 초점(focal spot)의 크기가 해상도를 결정합니다. 의료용 CT의 초점 크기는 약 0.5~1mm입니다. 나노 포커스 튜브는 이 초점을 200nm~1μm 수준으로 줄입니다.
물체를 확대해서 검사하는 기하학적 확대(geometric magnification) 방식에서, 초점이 작을수록 선명한 확대 영상을 얻을 수 있습니다. 나노 포커스 튜브 + PCD 조합은 기존 필름 또는 플랫 패널 디텍터 기반 시스템 대비 해상도·신호 대 잡음비 모두 압도적 우위를 가집니다.
두 기술의 시너지
나노 포커스 튜브
초소형 초점으로 고배율 기하학적 확대 → nm급 구조 가시화
PCD 직접 변환
각 광자 개별 계수 → 저선량에서도 극저 노이즈, 에너지 분리
AI 재구성
딥러닝 알고리즘으로 나노스케일 3D 구조 실시간 재구성
결합 효과
세계 최고 수준의 반도체 3D NDT 해상도 + 처리 속도 동시 달성
Phase 5 시작
마이솔스가 여는 새로운 차원
하드웨어·소프트웨어 완벽 융합의 결론
Phase 5에서는 지금까지 배운 모든 기술 — PCD 하드웨어, AI 소프트웨어, 의료 및 산업 응용 — 을 하나로 통합하여 마이솔스의 비전과 약속을 총정리합니다. 스타트업으로서의 철학과 비즈니스 가치, 그리고 인류에게 제공하는 궁극적 가치를 명확히 정의합니다.
3
강의 수
28~30강, 마이솔스 비전 총결산
2
핵심 시장
의료영상 + 반도체 NDT
30
총 강의
엑스선 물리학부터 AI 컬러 CT까지
Phase 5 · 강의 28
하드웨어와 소프트웨어의 완벽한 융합
엑스선 디텍터부터 AI 알고리즘까지, 영상 장비 개발의 A to Z
수직 통합의 전략적 가치
대부분의 의료영상 기업은 하드웨어 또는 소프트웨어 중 하나에 집중합니다. 마이솔스는 CdTe/CZT 반도체 디텍터 모듈 → ROIC → 데이터 획득 시스템(DAQ) → 3D 재구성 알고리즘 → AI 진단 소프트웨어에 이르는 전체 스택을 내재화합니다.
이 수직 통합(Vertical Integration) 전략은 각 레이어가 최적으로 협력하도록 co-design할 수 있어, 개별 부품을 외부 조달하는 경쟁사 대비 시스템 전체 성능에서 압도적 우위를 가집니다. 애플이 자체 칩과 OS를 결합해 최적의 사용자 경험을 만드는 것과 같은 원리입니다.
마이솔스 기술 스택 전체 구조
마이솔스의 기술 스택은 가장 아래의 물리적 반도체 소재부터 최상위 응용 소프트웨어까지 하나의 유기적 시스템으로 설계됩니다. 각 레이어의 최적화가 전체 시스템의 성능을 기하급수적으로 향상시키는 것이 수직 통합 전략의 핵심 가치입니다.
Phase 5 · 강의 29
다중 영상 솔루션 (Multi-Imaging Solutions)
단편적인 진단을 넘어 치료의 전체 과정을 바꾸는 데이터의 힘
마이솔스(MYSOLS)의 사명 자체가 Multi-Imaging Solutions의 약자입니다. 단일 제품이 아닌, 다양한 임상·산업 환경에 적용 가능한 영상 솔루션의 포트폴리오를 구축하는 것이 핵심 전략입니다.
MIS3000/4000 — 의료용 소형 CT
치과·이비인후과 진료실 배치 가능한 초소형 PCD CT. 기존 CBCT 대비 95% 선량 감소, 50μm 해상도로 임플란트·근관 미세 구조 진단
MIS1000 — 반도체 인라인 NDT
HBM·첨단 패키지 공정 내 실시간 전수 검사 시스템. 나노 포커스 튜브 + PCD + AI로 TSV·마이크로 범프 결함 자동 검출
마이솔스 제품 포트폴리오 비교
Phase 5 · 강의 30
마이솔스(MYSOLS)의 약속
방사선 피폭의 공포가 없는 건강한 삶, 불량 없는 첨단 산업의 미래를 향하여
마이솔스의 여정은 단순한 기술 개발을 넘어선 인류에 대한 약속입니다. 소아 환자 부모가 "내 아이에게 방사선을 쬐어도 괜찮을까?" 걱정하지 않아도 되는 세상. 반도체 불량 하나 때문에 AI 서버 전체가 다운되는 사고가 없는 세상. 마이솔스의 PCD 기술과 AI 융합이 만들어가는 미래입니다.
"우리는 빛(엑스선)으로 세상을 꿰뚫어 보되, 그 빛이 생명을 해치지 않는 기술을 만들어갑니다. 더 선명하게, 더 안전하게, 더 지능적으로."
마이솔스의 두 가지 약속
🏥 의료의 약속
모든 환자 — 특히 가장 취약한 소아와 반복 촬영이 필요한 만성질환자 — 가 방사선 피폭 걱정 없이 최고 수준의 영상 진단을 받을 수 있는 세상을 만들겠습니다. PCD 기반 초저선량 컬러 CT로 조기 발견, 정확한 진단, 맞춤 치료의 선순환을 가능하게 합니다.
🔬 산업의 약속
AI 시대를 이끄는 첨단 반도체의 모든 칩이 완벽한 품질로 세상에 나오도록, 눈에 보이지 않는 나노미터 수준의 결함도 놓치지 않겠습니다. 나노 포커스 + PCD + AI 인라인 NDT로 대한민국 반도체 초격차 기술의 핵심 인프라가 되겠습니다.
전문 용어 사전 (1)
이 시리즈에 등장하는 핵심 용어를 한눈에 정리했습니다
1
CT
Computed Tomography (컴퓨터 단층촬영장치)
엑스선을 360도 회전하며 촬영해 인체나 사물의 단면을 3차원으로 재구성하는 영상 장비
2
EID
Energy Integrating Detector (에너지 적분형 디텍터)
엑스선을 빛으로 바꾼 뒤 전기 신호로 합산하여 측정하는 기존 방식의 센서. 간접 변환 방식
3
PCD
Photon Counting Detector (광자 계수형 디텍터)
엑스선 입자(광자)를 개별적으로 세어 에너지를 측정하는 차세대 직접 변환 방식 센서
4
ALARA
As Low As Reasonably Achievable
방사선 피폭을 합리적으로 달성 가능한 가장 낮은 수준으로 유지해야 한다는 방사선 방호의 핵심 원칙
전문 용어 사전 (2)
1
CdTe / CZT
Cadmium Telluride / Cadmium Zinc Telluride
엑스선을 전기로 직접 변환하는 효율이 뛰어나 PCD 센서의 핵심 소재로 쓰이는 화합물 반도체
2
ROIC
Read-Out Integrated Circuit (판독 집적 회로)
디텍터의 각 픽셀에서 발생한 미세한 전기 신호를 읽어내고 디지털 데이터로 변환하는 초고속 시스템 반도체
3
CAD
Computer-Aided Diagnosis (컴퓨터 보조 진단)
영상 데이터를 컴퓨터 알고리즘이나 AI가 분석하여 의사의 진단을 보조하는 시스템
4
MBIR
Model-Based Iterative Reconstruction
엑스선 물리 모델과 통계 모델을 결합해 반복적으로 최적 영상을 찾아가는 고급 재구성 알고리즘
전문 용어 사전 (3)
1
NDT
Non-Destructive Testing (비파괴 검사)
제품을 파괴하거나 손상시키지 않고 내부의 결함이나 구조를 검사하는 기술. 의료 CT와 동일한 원리의 산업 적용
2
HBM
High Bandwidth Memory (고대역폭 메모리)
여러 개의 D램을 수직으로 적층하여 데이터 처리 속도를 혁신적으로 높인 차세대 반도체. AI GPU의 핵심 부품
3
TSV
Through Silicon Via (실리콘 관통 전극)
적층된 반도체 칩에 미세한 구멍을 뚫고 구리를 채워 칩들을 수직으로 연결하는 첨단 패키징 기술
4
FBP
Filtered Back-Projection (여과 역투영)
CT 영상 재구성의 기본 알고리즘. 다양한 각도의 투영 데이터에 필터를 적용한 뒤 역투영해 단면 영상 복원
30강 전체 강의 목록 한눈에 보기
Phase 1 — 기초를 다지다 (1~6강)
01
뢴트겐의 위대한 실수
엑스선의 발견과 최초 의료 영상
02
그림자의 마법, 방사선 감쇠
뼈와 폐의 명암 차이 물리적 원리
03
평면을 넘어 입체로
CT의 탄생과 3D 영상 재구성 원리
04
1세대부터 현대까지
CT 갠트리·디텍터의 진화 역사
05
EID의 구조적 한계
간접 변환 방식의 신호 손실 문제
06
방사선 피폭과 ALARA 원칙
소아 환자 촬영의 현실적 딜레마
Phase 2 — 패러다임의 전환 (7~15강)
01
PCD란 무엇인가?
흑백 TV → 컬러 TV 비유로 이해
02
직접 변환 방식의 마법
CdTe·CZT 반도체와 나노해상도
03
광자를 하나씩 센다
동전 분류기 비유, 노이즈 제로
04
초저선량의 기적
95% 선량 감소의 물리적 배경
05
다중 에너지 분리
흑백 CT에서 컬러 CT로의 전환
06
물질 분리 사례
요오드·가돌리늄 동시 분리 원리
07
메탈 아티팩트 제거
임플란트 주변 뭉개짐 해결 원리
08
PCD 상용화의 난제
ROIC 기술과 데이터 처리 도전
09
진료 의자 옆의 초저선량 CT
마이솔스 MIS3000/4000 비전
30강 전체 강의 목록 (계속)
Phase 3 — 지능을 더하다 (16~22강)
01
AI의 영상 이해 방식
컴퓨터 비전·딥러닝·CNN 원리
02
노이즈 제거와 화질 개선
딥러닝 기반 초고해상도 재구성
03
AI 진단 보조(CAD)
미세 폐결절 초기 발견 사례
04
환자 맞춤형 선량 관리
AI 체형 분석 기반 선량 최적화
05
MBIR과 AI의 만남
연산 시간 100배 단축 수학적 기법
06
의료와 디지털 트윈
3D 시뮬레이션·3D 프린팅 가이드
07
멀티모달 정밀 의료
영상·유전체·임상 데이터 융합
Phase 4 — 산업으로의 확장 (23~27강)
01
의료를 넘어 산업으로
첨단 제조에서 엑스선 NDT의 필요성
02
HBM의 수율 전쟁
칩 적층 공정의 치명적 결함들
03
머리카락보다 얇은 구멍을 찾아라
TSV·마이크로 범프 초정밀 검사
04
생산 라인을 멈추지 않는다
마이솔스 MIS1000 인라인 NDT 비전
05
초격차 기술의 완성
나노 포커스 튜브 + PCD 시너지
Phase 5 — 마이솔스의 약속 (28~30강)
01
하드웨어·소프트웨어 완벽 융합
수직 통합 전략의 경쟁 우위
02
다중 영상 솔루션(MYSOLS)
의료·산업 포트폴리오의 데이터 파워
03
마이솔스의 약속
피폭 없는 건강한 삶, 불량 없는 산업
이 시리즈를 통해 얻게 되는 것
30강을 모두 수강한 후, 여러분은 엑스선의 기초 물리학부터 세계 최첨단 PCD 기술, AI 융합 의료영상, 그리고 반도체 산업 응용까지 하나의 통합된 시각으로 이해하게 됩니다.
물리학적 기초
방사선 감쇠, 비어-람베르트 법칙, 광자 에너지 등 의료영상의 과학적 토대를 명확히 이해
첨단 기술 이해
PCD, CdTe/CZT, ROIC, 다중 에너지 분리 등 차세대 디텍터 기술의 원리와 경쟁력을 파악
AI 융합 역량
딥러닝 재구성, CAD, 맞춤형 선량 관리, 디지털 트윈 등 AI가 의료영상을 변화시키는 방식 이해
산업 확장 시각
의료 기술이 반도체 NDT 시장으로 확장되는 비즈니스 논리와 기술적 연결고리를 파악
지금 바로 시작하세요
뢴트겐이 1895년 우연히 발견한 빛 한 줄기는, 130년이 지난 오늘 광자 계수형 디텍터와 AI라는 날개를 달고 인류의 건강과 산업을 바꾸는 기술로 진화했습니다. 이 여정의 모든 것을 함께 배워보겠습니다.
📖 Phase 1부터 시작
엑스선의 기초 물리학, 뢴트겐의 발견부터 차근차근
⚡ Phase 2로 바로 점프
PCD 핵심 기술이 궁금하다면 7강부터 바로 시작
🏭 반도체 NDT 관심
산업 응용이 목적이라면 Phase 4 (23강)부터 도전