‘’WATSON을 뛰어넘는 한국형 AI 선두주자 – 패러다임 변화에 발 빠른 연구자 양성’’

‘Post-covid로 이뤄낸 작은 파동의 물리학’

바이러스와 인류와의 전쟁이라는 역사의 중심 속에서 작년과 올해 많은 성과들이 이뤄졌다고 생각된다. 비록 의료 및 현장 일선에서 직접 도움을 주거나 받은 것은 아니었지만 한국바이오연구조합 주관 생물공학회를 통한 바이오 데이터 인력양성사업을 수료한 것 자체로도 나 또한 변화하는 패러다임 속 한발 나아가는 시발점을 찍지 않았나 생각된다.

‘4차 산업 혁명’ 이라는 타이틀 아래 바이오 데이터 양성자 교육이라는 주제도 놀라웠지만 이를 수행함에 있어 적재적소에 필요한 방식들을 도입 후 교수님들과 학생들 사이 이질감 없이 교류를 할 수 있는 것에 놀라웠다.

단순히 관련 과목에 대한 인터넷 수강 및 과제를 해나가는 것에 그치는 것이 아닌 앞으로 도약하고 우리가 임해야 할 방식을 통합해서 배운 것 같다는 생각에 내 가슴은 뛰기 시작하였고 알 수 없는 흥분감 마저 들게 하였다. 줌 (zoom)화상 회의 및 교육의 현장이 화면으로 이뤄진다는 점, 비대면으로 팀 프로젝트를 수행하는 것에 있어 아무런 제약 없이 매끄럽게 진행될 수 있다는 점 등은 어린 시절 미래를 상상하면 했을 법한 일들이었다. 코로나라는 제약 아래 타의적으로 시행되었지만 중요한 시도였고 앞으로 연구 현장에 있어 가장 밑바탕이 될 수 있으리라 생각된다.

이러한 경험이 가능했던 것은 ‘생물공학회’ 주관 하에 각 학교에서 이뤄진 교육 및 엔지니어 양성자 사업의 대학 교육 시스템을 압도하는 체계적이고 탄탄한 ‘교육의 질’이었다.

배움의 질을 높여준 비대면 강의를 소수만이 듣는 다는 것에 대한 안타까움

아주대 주관 하에 2개월 동안 배울 수 있었던 교육 영상들은 학문적 지식을 향상시킬 수 있었던 기회였다. 강의를 들으면서 놀라웠던 점은 모든 강의의 퀄리티가 대학 강의를 초월하는 수준이라고 생각되었으며 실험 또한 몸소 참여할 수 없음에도 눈앞에서 경험해볼 수 있는 것에 버금가도록 체계적이었다. 습과 행이 동시에 이뤄지지 못한다는 제한 속에서 수준 높은 강의 퀄리티들로 하여금 공간적 제약을 느끼지 못하는 시간이었다.

특히나 수강하면서 너무 좋았던 과목은 평소 관심있었던 의약 정보 및 의료 정보에 대한 강의 였다. 실무적인 이론 강의와 의료데이터를 이용한 빅테이터 활용 사례에 관한 강의는 좀더 많은 강의 수가 편성되어 다음 기수들이 실무적인 관심도가 좀 더 높아졌으면 할 정도로 유익한 시간이었다. 실험실에서 실험을 하고 결과 값을 도출해 내는 것에서 멈추는 것이 아닌 수치화된 연구 자료들이 현장 일선에서 어떻게 활용되고 의약학 분야에서 어떻게 발전되어 가는지에 대한 교육은 관심있는 분야라서 그런지 수강 기한이 지나면 더이상 들을 수 없다는 것조차 아쉬워질 정도로 소중한 배움터였다.

2050, 세대를 아우르는 열정의 500여 시간

이화여대 약물 정보 학 시스템 김완규 교수님 실험실의 경우 구글 클래스를 잘 활용하기도 하였지만 자체 계발한 앱(App)을 통해 실습이 훨씬 더 자유로웠고 심도 깊은 배움을 빠르게 학습할 수 있었다.

가장 인상 깊었던 점은 내가 생각하고 있었던 미래 의약학의 패러다임이 이미 한국에서도 이뤄지고 있었으며 단순히 생물학연구자가 되는 것이 아닌 생물학을 배우는 학생이 코딩 및 정보통계까지 어우르며 다방면에서 시스템 학이 되고 있다는 것에 새로운 동기부여를 해주었다.

그저 2차원적인 실험 및 논문 작성에만 초점을 둔 것이 아닌 실험 후 논문의 정보를 통계적으로 수치화 해서 하나의 시스템을 만들고 이를 모든 연구자들이 공유할 수 있다는 것에 놀라웠다. 그리고 나 또한 이러한 통합 교육을 받을 수 있다는 것에 감사했다.

조별로 진행되었던 큐레이션 교육 및 실습은 앞으로 실험 자들 및 연구자들뿐 아니라 모든 직종을 통합하여 유익하게 쓰일 수 있는 과정이 될 것 같아서 흥미로웠다. 서로가 선생님, 조교가 되어가며 정보 및 학습을 공유할 수 있다는 것에 큰 감동을 받았다. 이 시스템이 잘 가꿔져 많은 양분을 받고 자라난다면 K-데이터융합의 거대한 성과를 낼 수 있을 것이라 생각된다.

‘아시아계 빅데이터 융합 의학 2인자’

바이오 데이터 인력양성사업은 내가 가고자 하는 길의 초석을 다질 수 있게 만들어준 기회의 시간이었다.

변화하는 질병 트렌드에 맞춰 의약학의 누구보다 빠른 대처와 예방안이 더 절실한 시대가 되었고 한 나라에 국한하는 것이 아닌 전세계적으로 영향을 미칠 수 있음에 빅데이터 및 각 질병에 맞는 임상 약학의 데이터는 보다 중요한 핵심이 되었다.

‘의료시스템과 AI의 융합’은 원인 모르는 질병들이 각 개체에 따라 여러 종류로 발생될 것을 예견함과 동시에 그에 따른 예방 의학의 중요한 부분이 될 것이라 생각한다. 좀 더 다양한 사례 연구와 질환이 발병되는 변화의 중심부에서 의료 진단 및 빅데이터 융합의 발전으로 해결 방안점을 찾는 연구를 첨단 과학 공학 기술과 연계하고 싶다. 이에 관해 연구하고 다양한 한국형 데이터 베이스를 만드는 것에 보다 더 빠르게 앞장서고 있다는 것에 또 한 번 가슴이 뛰었다.

질환에 관한 ‘병’ 변 관리 및 추적 조사에 있어 임상의 코딩화에 이바지하는 것이 바이오 데이터 인력양성사업을 하며 이뤄내고 싶은 1차 목표이다.

늘 새로운 시대와 배움은 어려운 것이 아님에도 문턱 하나를 두고 한 발 내딛는 것이 나이를 막론하고 시간이 걸리는 일이다.

그러나 바이오 데이터 인력양성사업은 앞으로 현대 의학 및 예방 의학을 이끌 과학자들에게 중요한 초석이 될 것임에 용기와 시도는 무엇보다 중요하다고 생각한다. 좋은 배움의 기회와 미래를 바꿀 수 있는 시간에 주저하지 말고 도전하라는 말씀을 드리고 싶다.

엔지니어 기초 교육과정 수료 후 우수연구원으로 과정을 다시 진행하면서 가장 많이 드는 생각은 놀라울 정도로 신속한 아이디어의 도입과 다각도의 시도였다. 참여자들의 제안이 현장에 바로 도입되는 점, 다양한 교육과정과 시스템 개선이 몇 개월도 안 되는 사이에 이뤄지는 점들은 참여하고 있는 연구원 들에게도 자긍심과 긍정의 힘을 불러일으키는 원동력이 되지 않을까 한다.