부산대학교 AMILab(AI Medical Imaging Lab)은 의료기기와 의료데이터를 기반으로 차세대 의료 인공지능 기술을 연구하는 연구실입니다. 특히 초음파, 광음향, CT, MR 등 다양한 의료영상과 생체신호를 활용하여, 실제 임상 현장에서 도움이 될 수 있는 진단·분석·가이드 기술을 개발하고 있습니다. AMILab은 단순히 딥러닝 모델의 성능 향상에 그치지 않고, 의료기기의 물리적 원리와 임상적 요구를 함께 고려한 AI 방법론을 지향합니다. 주요 연구 주제로는 초음파 및 광음향 영상 재구성, 3D/4D 의료영상, 생체신호 및 멀티모달 건강검진 데이터 기반 질환 예측, 의료진 보조를 위한 실시간 가이드 시스템, 그리고 의료영상과 환자 판독 리포트·임상 텍스트를 함께 활용하는 vision-language model(VLM) 기반 의료 AI 연구 등이 있습니다. 또한 병원 의료진, 국내외 연구기관, 기업과의 협력을 통해 실제 문제를 해결하는 translational research를 수행하고 있으며, SCI급 국제학술지 및 MICCAI, IEEE 계열 학회 등 top-tier 연구성과를 목표로 합니다. AMILab은 스스로 문제를 정의하고, 이를 공학적으로 해결하며, 임상적 가치까지 연결하고 싶은 학생들에게 좋은 연구 환경을 제공합니다. 의료 AI, 영상처리, 딥러닝, 컴퓨터비전, VLM, 신호처리에 관심 있는 학생들의 지원을 환영합니다.

- AI 관련 기업 취업 (ex. 인터엑스, 삼성중공업)
- 공기업 취업 (ex. 한국산업기술시험원)
- 해외 유학 (ex. UIUC 박사과정)
- 교수 (ex. Assistant Prof. in MITS)

이메일(mkim180@pusan.ac.kr)로 자유양식의 지원 의사를 보내주시면 됩니다. 아래 자료를 함께 제출해 주세요.
- CV 또는 이력서
- 성적증명서
- 수행한 프로젝트, 논문, 포트폴리오, GitHub 링크가 있다면 함께 제출

서류 확인 후, 개별 면담 또는 인터뷰를 통해 연구 관심사와 향후 계획을 논의합니다.

- 의생명공학, 전자공학, 컴퓨터공학, 인공지능, 데이터사이언스, 수학, 물리학 등 관련 전공자
- 석사과정, 박사과정, 석박통합과정 지원 가능
- Python 프로그래밍 및 딥러닝 프레임워크(PyTorch 등) 활용 경험자 우대
- 의료영상처리, 컴퓨터비전, 신호처리, 머신러닝 관련 경험자 우대

- 연구과제 참여에 따른 학생연구비 지원 (참여율 90%이상)
- 국내외 학회 참가 및 논문 발표 적극 지원
- 우수한 연구성과 도출 시 SCI 저널 및 top-tier 학회 논문 지도
- 병원 및 기업 협력 연구 참여 기회 제공