[테크코리아 우리가 이끈다]한국과학기술원(KAIST)

한국과학기술원(KAIST)은 과학기술 인재 양성, 기술혁신을 도모하는 과기특성화대의 필두다.

다양한 연구 분야에서 세계적으로 이름이 높다. 근래엔 특히 차세대 성장동력 분야 중 핵심 영역인 인공지능(AI)과 바이오신약 및 장기, 맞춤형 헬스케어 분야에 역량을 집중하고 있다.

AI와 바이오신약 및 장기의 경우 연구비 비중이 지난해 기준 각각 전체 대비 15.44%와 15.68%다. 맞춤형 헬스케어 경우 5.45%로, 세 분야를 합치면 전체 3분의 1 비중이다.

관련 연구성과도 쏟아져 나온다. 주로 각 영역을 융합, 그 효과를 배가하는 형태다. 예종철 김재철 AI대학원 교수팀은 스스로 질환 판독 능력을 높이는 AI 기술을 구현했다. 자기 지도학습 및 자기 훈련 방식(DISTL) 알고리즘으로 적은 데이터로도 자가 성장을 이뤘다.

예종철 교수팀의 알고리즘으로 얻은 코로나19 확률 분포 지도. 병변 의심 영역이 표시된다.
<예종철 교수팀의 알고리즘으로 얻은 코로나19 확률 분포 지도. 병변 의심 영역이 표시된다.>

한동수 전기 및 전자공학부 교수팀은 머신러닝 기반 '유전체 정렬 소프트웨어(SW)'를 고안했다. 적은 연산량으로도 유전자 조각 위치를 찾을 수 있어 향후 바이오 분야 발전을 배가하는 핵심 기반이 된다.

이상엽 연구부총장(생명화학공학과 특훈교수)팀의 약물 상호작용 예측 기술도 이목을 끈다. 이 기술은 19만2284개 의약품 간 상호작용을 92.4% 정확도로 예측할 수 있다. 연구팀은 지금도 새로운 약물 후보물질 모색 연구를 진행 중이다.

김세윤 교수팀의 AI 기반 약물 신약 스크리닝, 박용근 교수팀의 AI 현미경, 조성호·정연식 교수팀의 AI 기반 박테리아 신속 검출 기술도 고평가를 받는다.

이들 연구에 대해 이상엽 부총장은 “KAIST는 건강 문제 해결을 위해 디지털 헬스 추진단을 중심으로 디지털 정밀 의료, 바이오 융합, 테라노스틱스 원천기술 개발을 주도하고 있다”며 “빅데이터를 기반으로 기초, 의학, 공학 융합이 관건”이라고 밝혔다.

이광형 총장은 “KAIST는 바이오메디컬 시대 새로운 국가 성장동력을 확보하기 위한 필수 요건으로 현재 의과학대학원을 확대, 향후 과학기술 의학전문대학원으로 전환하는 것이 목표”라며 “다양한 바이오헬스 케어 관련 연구를 확대하고 지원할 것”이라 전했다.

김영준기자 kyj85@etnews.com