연구실의 또 다른 특징은 초음파 기술을 의공학 영역에만 한정하지 않고 산업용 비파괴 검사와 정밀 계측으로 확장한다는 점이다. 3D IC 공정 웨이퍼의 미세 결함 검출, 초고대역 C-SAM 기술, 반도체 패키지 검사, 수중 초음파 탐상기 개발 등은 초음파 기반 측정 기술이 산업 현장에 적용되는 대표 사례이다. 의료영상에서 발전한 정밀 신호처리 및 이미징 기술을 산업용 검사에 이식함으로써, 결함의 미세화와 검사 속도 향상이라는 산업계 수요에 대응하고 있다. 이와 함께 연구실은 웨어러블 초음파 측정장치, 골 고정 보조 시스템, 초음파 수술용 드릴, 위치 표시 장치 등 다양한 의료기기 특허를 통해 초음파 센싱과 치료·수술 보조 시스템의 실용화도 추진해왔다. 이는 단순한 영상 획득을 넘어 실제 의료기기 시스템 설계, 위치 보정, 자세 인식, 센서 융합, 사용자 적합형 인터페이스까지 포함하는 응용 의공학 연구라 할 수 있다. 또한 연성 외골격 제어와 같은 웨어러블 로봇 연구를 통해 생체역학, 제어, 센서 데이터 처리 역량도 축적하고 있다. 이러한 융합 연구는 연구실의 기술적 확장성을 잘 보여준다. 초음파를 중심으로 센서, 영상, 제어, 시스템 통합 기술을 축적함으로써 의료·반도체·산업 검사·재활 보조 등 여러 분야에서 공통적으로 활용 가능한 플랫폼형 원천기술을 만들고 있다. 앞으로도 초음파 기반 계측과 지능형 시스템 통합 기술은 정밀 진단, 스마트 제조, 디지털 헬스케어를 연결하는 중요한 기반이 될 가능성이 높다.

김지훈 연구실은 초음파 및 의료영상의 성능을 끌어올리기 위해 인공지능 기반 영상 복원과 진단 알고리즘을 적극적으로 연구하고 있다. 초고해상도 초음파 영상, 구조화 조명 기반 영상화, 딥러닝 기반 빔포밍, 이미지 향상, 병변 인식, 키포인트 검출 등은 연구실의 주요 방법론이다. 특히 초음파처럼 신호 대 잡음비가 낮고 해상도 제약이 큰 영상에서는 AI가 결손 정보를 보완하고 특징을 강화하는 역할을 수행하므로, 고품질 진단 영상 획득에 매우 중요하다. 연구실의 접근은 단순 분류 모델에 머무르지 않고, 물리 기반 영상화 모델과 학습 기반 모델을 결합하는 방향을 지향한다. 압축센싱, 디퓨전 모델, 초해상화 네트워크, 지역화 알고리즘, 3차원 빔포밍 신경망 등이 이러한 흐름을 보여준다. 예를 들어 단일 소자 초음파 변환자와 코딩 마스크를 이용한 계산 영상화는 측정 데이터가 제한적인 상황에서도 복원 알고리즘을 통해 3차원 구조를 추정하게 하며, 초음파 지역화 현미경에서는 미세 혈관 수준의 해상도를 달성하기 위해 딥러닝과 최적화 기법이 함께 사용된다. 이 연구는 의료 진단 자동화와 차세대 지능형 의료기기의 핵심 기반이 된다. 발달성 고관절 이형성증 진단, 조직 특성 분류, 텍스트 인식 보조, 캡슐 내시경 위치 추정 등 다양한 응용 사례는 연구실이 알고리즘 기술을 실제 문제 해결로 연결하고 있음을 보여준다. 향후 설명 가능한 AI, 경량 모델, 실시간 임상 적용 기술로 발전할 경우, 의료진의 판독 보조와 진단 일관성 향상, 그리고 의료영상 장비의 지능화를 동시에 실현할 수 있을 것이다.

연구실은 종양을 보다 정밀하게 탐지하고 특성화하기 위한 다중모달 영상 기술에도 집중하고 있다. 대표적으로 광학 멀티스펙트럴 영상과 고주파 초음파 영상을 결합한 전방주시형 내시경 시스템 연구를 통해, 조직 표면의 화학적 정보와 내부 구조 정보를 동시에 획득하는 통합 진단 기술을 개발하고 있다. 이러한 접근은 대장암과 같은 소화기계 질환에서 병변의 표면 분포뿐 아니라 점막하 침윤 깊이까지 함께 파악하는 데 유리하여, 치료 계획 수립과 내시경 시술 가능성 평가에 직접적으로 연결된다. 이 연구의 강점은 단순한 영상 획득을 넘어 정량적 해석까지 포함한다는 점이다. 컬러 영상, 스펙트럼 분류 영상, 초음파 B-모드 영상, 통합 후방산란 계수 영상 등 서로 다른 물리 정보를 결합하여 조직의 형태적·기능적·분자적 특성을 함께 분석한다. 이를 통해 기존 단일 모달 기반 진단보다 더 풍부한 생체 정보를 제공할 수 있으며, 병변 경계 식별, 악성도 평가, 미세 침윤 탐지 등에서 높은 정확도를 기대할 수 있다. 실제 인체 적출 조직과 팬텀을 활용한 검증 경험은 연구의 임상 연계 가능성을 뒷받침한다. 향후 이 분야는 AI 기반 영상 판독, 캡슐형 내시경, 실시간 조직 분류, 최소침습 진단 플랫폼으로 확장될 수 있다. 연구실이 보유한 초음파, 광학, 센서, 신호처리 역량은 차세대 스마트 내시경 개발의 기반이 되며, 임상의사결정을 보조하는 정밀 진단 도구로 진화할 가능성이 높다. 결과적으로 이 연구는 조기 암 검진과 정량 진단의 정확도를 높이고, 환자 부담을 줄이는 지능형 의료영상 시스템으로 이어질 수 있다.

김지훈 연구실의 핵심 연구 축은 초음파를 중심으로 한 차세대 의료영상시스템 개발이다. 연구실은 기존 의료영상 장비의 한계였던 해상도, 비용, 장비 복잡성, 그리고 실시간성 문제를 동시에 개선하는 방향으로 시스템 수준의 연구를 수행한다. 특히 단일 소자 트랜스듀서 기반의 single-shot 3차원 초음파 이미징, 고주파 및 초고주파 초음파 영상화, 의료 현장 적용을 위한 경량화·저비용화 구조에 주목하고 있으며, 이를 통해 임상과 연구 현장 모두에서 활용 가능한 실용적 플랫폼을 구축하고자 한다. 이 연구는 하드웨어와 알고리즘이 긴밀하게 결합된 형태로 진행된다. 트랜스듀서 설계, 코딩 마스크, 스캐닝 구조, 빔포밍, 압축센싱, 딥러닝 복원, 초고해상도 영상화 기법 등이 함께 활용되며, 이를 통해 제한된 데이터에서도 높은 공간 해상도와 정확한 3차원 정보를 추정하는 기술을 개발한다. 초음파 현미경, 구조화 초음파 조사, 초음파 지역화 현미경, 가상 소스 기반 합성 개구, coherence factor weighting 등 고급 영상처리 기법을 폭넓게 탐구하는 점이 연구실의 중요한 특징이다. 이러한 연구는 뇌 영상, 혈관 모니터링, 종양 진단, 정밀 의료기기 개발뿐 아니라 비파괴 검사와 산업용 검사로도 확장 가능성이 크다. 초음파 기술의 범용성을 활용하여 의료와 산업 사이의 경계를 넘는 융합형 이미징 기술을 지향하며, 장기적으로는 고정밀·저비용·실시간 영상화를 가능하게 하는 차세대 초음파 플랫폼을 제시하는 것이 목표이다. 이는 의료 접근성 향상과 진단 정확도 개선, 그리고 새로운 영상 응용 시장 창출에 기여할 수 있다.