[과학의 날 특집] AI 중심 연구 패러다임 제시 작성일 04-20 46 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI바이오솔루션팀 신설… 인공지능 기반 연구 지원<br>실험·반복에서 예측·검증으로 연구 구조 체질 개선<br>생명공학연구원</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6hgtaxGhI3"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e6dd460da7726867f2711f885151553016b00ad889df55006a196b3e928cf474" dmcf-pid="P3hflkB3EF" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="한국생명공학연구원 본관동. 한국생명공학연구원 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/20/daejonilbo/20260420193210727vrli.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="4sZXn8TsEp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/20/daejonilbo/20260420193210727vrli.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 한국생명공학연구원 본관동. 한국생명공학연구원 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="04cacca6ca3f44373884106e729d952af3b158c123ffe39cd82de967b25550dd" dmcf-pid="Q0l4SEb0wt" dmcf-ptype="general">최근 바이오 연구는 AI 기술과 결합되며 근본적인 변화를 맞고 있다.</p> <p contents-hash="7fa0a0ed75f13e5751cfe2d6fb072a3a038c2f7b04b6547d6706341e101b9cf3" dmcf-pid="xpS8vDKpw1" dmcf-ptype="general">과거 연구자는 논문을 읽고 데이터를 분석해 가설을 세우고, 이를 검증하기 위한 실험을 반복 수행해야 했다. 하지만 이제는 AI가 방대한 논문과 데이터를 분석하고, 연구 가설과 실험 설계까지 제안하는 수준에 이르고 있다.</p> <p contents-hash="e0d4d87637be4d2fc2c46ddda6f855a022e63ea408533f06e607b1c450481424" dmcf-pid="yj6lPqmjm5" dmcf-ptype="general">최신 AI 기술은 수많은 논문을 단시간에 분석해 핵심 정보를 도출하고, 단백질 구조 예측이나 신약 후보물질 탐색과 같은 고난도 문제 해결에도 활용되고 있다.</p> <p contents-hash="0cafebf57816bb6d714027015d402d5fb6938b32e95a40a3b149803638bfb51d" dmcf-pid="WAPSQBsAEZ" dmcf-ptype="general">특히 AI는 유전체, 단백질, 대사체 등 다양한 생명정보를 통합 분석해 인간이 발견하기 어려운 패턴과 상관관계를 도출하는 데 강점을 보인다. 복잡한 생명현상을 하나의 데이터 흐름으로 연결해 해석할 수 있다는 점에서, AI는 바이오 연구의 새로운 핵심 도구로 자리 잡고 있다.</p> <p contents-hash="f66ed554895771acd8a674e3d8e446e4606c10e5b82d46af96f7bb84d944aeaa" dmcf-pid="YcQvxbOcDX" dmcf-ptype="general">여기에 양자컴퓨팅 기술까지 결합되면서 분자 구조 계산과 같은 복잡한 연산을 획기적으로 단축할 수 있는 가능성이 제시되고 있다. 이러한 변화는 단순한 연구 효율 향상을 넘어, 바이오 연구의 패러다임을 '경험 중심'에서 '데이터 기반'으로 전환시키고 있다.</p> <p contents-hash="a09b4bcc1400ae7975c9eabed2d7c80ef67c09c2b985d3b582ff382b66c29502" dmcf-pid="GkxTMKIkmH" dmcf-ptype="general">한국생명공학연구원은 이러한 변화에 대응하기 위해 최근 AI바이오솔루션팀(AI-Bio Solutions Team)을 신설하고, 연구 전반의 AI 전환을 본격 추진하고 있다.</p> <p contents-hash="6dc013ddb8ee9e85909a0151d30f8506d5992fe5491f6c9d7830020b8eebfe9c" dmcf-pid="HEMyR9CErG" dmcf-ptype="general">AI바이오솔루션팀은 단순한 연구 수행 조직이 아니라, 연구 전반을 지원하는 'AI 코어퍼실리티'로 설계된 것이 특징이다. 이 조직은 연구자 개인이 AI 기술을 직접 개발하거나 활용해야 했던 기존 방식에서 벗어나, 기관 차원에서 AI 기반 연구를 체계적으로 지원하는 플랫폼 역할을 수행한다.</p> <p contents-hash="cfae7070bfce5bddeff1f1f154da8fe70bf5c363b687c71252ee972f6d45623f" dmcf-pid="XDRWe2hDmY" dmcf-ptype="general">특히 연구기획 단계부터 AI를 접목할 수 있도록 지원하는 구조는 기존 연구 방식과의 가장 큰 차별점이다. 연구자는 AI 모델 개발 부담 없이 필요한 분석을 즉시 활용할 수 있으며, 이를 통해 연구 속도와 성공 가능성을 동시에 높일 수 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3277dc7a4958ee629d2162e31fb05e25ccf05fe788c901b2b4c41777600ce8b1" dmcf-pid="ZweYdVlwmW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="한국생명공학연구원. 한국생명공학연구원 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/20/daejonilbo/20260420193212081anio.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="8caFNMHlw0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/20/daejonilbo/20260420193212081anio.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 한국생명공학연구원. 한국생명공학연구원 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="9e6b46eeffae2af60b5bb9de802985d3b6f1be29b8e7fc80c2bfe2e3c2d41e20" dmcf-pid="5rdGJfSrOy" dmcf-ptype="general">AI 기술이 고도화되면서 바이오 연구는 물리적 실험실을 넘어 AI가 다양한 실험 조건을 시뮬레이션하고 최적의 결과를 예측하는 '가상 연구실(Virtual Lab)' 개념으로 확장되고 있다.</p> <p contents-hash="7a3f121a6ffd503242c95d06ff5014847e651b158726e499b77222c8d0b8220c" dmcf-pid="1mJHi4vmmT" dmcf-ptype="general">특히 양자컴퓨팅이 결합될 경우 단백질 구조나 분자 간 상호작용을 보다 정밀하게 분석할 수 있어 신약 개발과 같은 고난도 연구에서 혁신적인 성과가 기대된다. 이러한 변화는 연구의 기본 구조 자체를 바꾸고 있다. 과거에는 '실험 → 실패 → 반복'의 과정이었다면, 앞으로는 'AI 예측 → 검증 → 최적화'의 방식으로 전환되는 것이다.</p> <p contents-hash="cce42739bca6ba7a5b0085984c611fed664f31ad262e0fbbf17b88f6f026542f" dmcf-pid="tsiXn8TsEv" dmcf-ptype="general">AI와 바이오의 융합은 이제 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 미국과 유럽, 중국 등 주요 국가들은 AI 기반 신약개발과 바이오 데이터 확보에 대규모 투자를 진행하며 기술 주도권 경쟁을 벌이고 있다. 이러한 상황에서 공공 연구기관은 초기 연구와 인프라 구축을 통해 산업 생태계를 지원하는 핵심 역할을 수행해야 한다.</p> <p contents-hash="77fea1a4e060023aa6e6a34ed4684e7aa83ebe625a410419b5722eb73a8d62b1" dmcf-pid="FOnZL6yOmS" dmcf-ptype="general">한국생명공학연구원은 대한민국이 글로벌 바이오 기술 경쟁에서 선도국으로 도약하기 위한 행보에 속도를 내고 있다. 권석윤 생명연 원장은 "AI와 데이터, 자동화 기술이 결합된 디지털 바이오는 앞으로 바이오 산업의 핵심 경쟁력이 될 것"이라며 "생명연이 국가 바이오 혁신을 이끌겠다"고 밝혔다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 대전일보. 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