https://parkyaeseong.github.io//A minimal, responsive and feature-rich Jekyll theme for technical writing. 2025-07-04T16:33:28+09:00 박예성 https://parkyaeseong.github.io// Jekyll © 2025 박예성 /assets/img/favicons/favicon.ico /assets/img/favicons/favicon-96x96.png 2025-06-30T01:27:00+09:00 2025-06-30T01:27:00+09:00 https://parkyaeseong.github.io//posts/MEORING-CDSS/ 박예성

GitHub Repository: https://github.com/ParkYaeseong/CDSS.git 프로젝트 소개 (About The Project) MEORING CDSS는 의료 데이터 속에 숨겨진 ‘의미(Meaning)’를 찾아내어 암 조기 진단 및 정밀 의료 분야에 혁신을 가져오는 AI 기반 임상 의사 결정 지원 시스템입니다. 본 프로젝트는 환자의 임상 정보, 고해상도 CT 영상, 유전체/단백체 등 다중 오믹스(Multi-omics) 데이터를 유기적으로 통합 분석하여, 의료진이 최적의 진단과 치료 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. OpenEMR과 같은 기간계 시스템과의 연동을 통해 실제 진료 워크플로우에 통합될 수 있는 확장성 높은 아키텍처를 지향합니다. M...

2025-06-18T01:27:00+09:00 2025-06-18T01:27:00+09:00 https://parkyaeseong.github.io//posts/nnUNet/ 박예성

지난 이틀간의 목표는 단일 기능의 불안정한 파이프라인을 안정화하고, 이를 여러 종류의 AI 모델과 연동할 수 있는 유연하고 확장 가능한 아키텍처로 발전시키는 것이었습니다. 이 포스트는 그 과정에서 마주한 기술적 과제들과 이를 해결하기 위해 수립한 알고리즘 및 시스템 아키텍처를 기록합니다. 1일차: 파이프라인 기초 안정화 및 핵심 알고리즘 설계 첫날의 목표는 눈에 보이는 기능 이면의 불안정한 데이터 흐름을 바로잡고, 앞으로의 확장을 위한 기술적 청사진을 그리는 것이었습니다. 파이프라인 안정화: 눈에 보이지 않는 기반 다지기 초기 시스템은 CT 이미지로부터 3D 분할 결과를 생성했지만, 그 결과를 저장하고 사용자에게 보여주는 과정에서 여러 오류가 발생했습니다. 데이터 무결성 확보: Dj...

2025-06-16T01:27:00+09:00 2025-06-16T01:27:00+09:00 https://parkyaeseong.github.io//posts/%EC%A2%85%EC%96%91/ 박예성

개요 본 포스트는 임상 의사 결정 지원 시스템(CDSS)을 개발하고 고도화하는 과정에서 마주했던 기술적 과제와 해결 과정을 담은 프로젝트 회고록입니다. Django와 React를 기반으로 구축된 시스템에 CT 이미지 3D 시각화 기능을 안정적으로 구현하고, 나아가 TotalSegmentator와 nnU-Net을 결합하여 특정 장기의 종양을 정밀하게 탐지하는 AI 파이프라인을 설계 및 검증하기까지의 여정을 공유합니다. 1단계: 초기 3D 시각화 기능 구현 및 안정화 프로젝트의 첫 번째 목표는 사용자가 업로드한 CT 이미지를 3D 모델로 시각화하여 직관적인 분석 환경을 제공하는 것이었습니다. 이 과정에서 몇 가지 핵심적인 기술적 허들을 넘어야 했습니다. Challenge 1: <iframe...

2025-06-10T01:27:00+09:00 2025-06-10T01:27:00+09:00 https://parkyaeseong.github.io//posts/%EC%9D%B8%EC%A6%9D/ 박예성

주제: React-Django 기반 CDSS 시스템의 주요 기능 구현 및 안정화. LIS(검사정보시스템) 연동, 오믹스 데이터 분석 파이프라인 연결, 그리고 이 과정에서 발생한 복합적인 문제들을 해결하고 비동기 처리 시스템을 성공적으로 구축했다. 1. 주요 목표 DUR (약물 상호작용) 기능 구현: 식약처 Open API를 연동하여 약물 상호작용 검사 기능의 백엔드 기반을 마련한다. 오믹스 데이터 업로드 기능 고도화: 단일 파일 업로드에서, 여러 종류의 오믹스 파일을 개별적으로 업로드하는 2단계 워크플로우로 개선한다. AI 예측 파이프라인 연동: 오프라인에서 학습된 AI 모델(ml_models)을 실제 서비스(온라인)에서 사용할 수 있도록 Django와 연결한다. 전체 시스템 안...

2025-06-09T01:27:00+09:00 2025-06-09T01:27:00+09:00 https://parkyaeseong.github.io//posts/%EC%9D%B8%EC%A6%9D/ 박예성

주제: React 프론트엔드와 Django 백엔드 간의 실시간 데이터 연동, 인증/인가 문제 해결, 그리고 사용자 중심의 동적 대시보드 구축 과정 기록. 오늘은 분리된 프론트엔드와 백엔드를 연동하면서 마주치는 전형적인 문제들을 해결하고, 단순한 API 연결을 넘어 사용자 경험을 고려한 동적 UI를 구현하는 데 집중했다. 이 과정은 수많은 디버깅의 연속이었지만, 문제의 원인을 체계적으로 분석하며 해결하는 좋은 경험이 되었다. 1. 초기 연동과 API 호출 문제 해결 첫 번째 목표는 React 앱에서 Django의 API를 호출하여 응답을 받는 것이었다. 이 과정에서 여러 초기 단계의 문제에 부딪혔다. 문제점 1: 404 Not Found (잘못된 API 주소) 현상: 로그인 시도 시,...