성균관대 ICT명품인재양성사업단 고성현, 김현성 연구원, 추현승 교수가 연구한 “Chest CT Lighthouse: 흉부CT 해석용 갈비뼈 랜드마크”는 300장 이상의 흉부CT 이미지에서 갈비뼈 번호를 확인하여, 의료진에게 질병영역에 대한 참고점을 제공한다. Chest CT Lighthouse 기술은 93% 유사도로 갈비뼈를 분할하고, 갈비뼈 넘버링 시간은 선행연구 대비 40% 단축했다. 이 기술의 딥러닝 모델은 순차적인 객체들이 포함된 모든 이미지에 적용 가능한 범용성을 자랑한다. 본 기술은 1건의 국제 학술대회에 발표되었으며, 2건의 SCI급 학술지에 투고되었다.