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신진연구자 간담회 참여한 박준영·이진규·임사무엘·김준우(왼쪽부터) [한국생물공학회 제공. 재판매 및 DB 금지]
(여수=연합뉴스) 조승한 기자 = "기존 연구 이외에 다른 분야를 연구하거나 연구방법을 사용하고 싶을 때 인공지능(AI)이 너무 잘 찾아줘 연구의 폭이 넓어졌다. 실험 위주 연구를 하면서 코딩도 잘 몰랐지만, 지금은 단백질 접힘 예측 AI 같은 혜택을 많이 받는다. 신진연구자들이나 학생들에게 큰 도움이 될 것 같다."
"일부 분야는 머신러닝을 적용하는 것보다 아직 기초 기술을 더 깊게 들어가야 하는 부분이 많다. 이런 골드몽릴게임 부분이 소홀하지 않도록 정부에서 균형을 잘 맞춰주면 좋겠다."
9일 여수엑스포컨벤션센터에서 열린 '2026 한국생물공학회 춘계학술대회'에 참가한 신진연구자들은 간담회에서 AI가 연구 편의를 비약적으로 높이고 있지만, AI에 너무 쏠림 없이 고른 지원이 이뤄졌으면 좋겠다고 입을 모았다.
과학기술계 전반에 빠르게 AI가 확 릴게임종류 산하면서 학계도 AI를 연구에 적용하고, 연구 주제로 AI를 선정하는 등 대응하고 있다.
생물공학회도 올해 춘계학술대회 주제를 '첨단 고신뢰 생명공학을 위한 AI 통합 지속가능 전환'(AI STAR)으로 잡기도 했다.
신진 연구자들은 실제 연구에서는 AI 활용 비중이 아직 30~40% 정도지만 활용도가 점차 넓어지고 있다 무료릴게임 고 체감을 전했다.
바이오 플라스틱 생산·분해용 미생물 세포공장 설계 기술을 연구하는 박준영 한국화학연구원 선임연구원은 "RNA 시퀀싱 등으로 수천 개 유전자 발현 데이터를 다루다 보면 사람이 직접 패턴을 찾기 어렵다"며 "이런 방대한 데이터를 분석하는 데 AI는 필수"라고 말했다.
그는 "다만 AI 연구과제를 들여다보면 릴게임야마토 가장 큰 문제는 실패할 과제를 안 한다는 것"이라며 "AI 훈련에 중요한 건 실패한 데이터도 들어가는 것"이라고 짚었다.
CJ제일제당에서 바이오 공정을 경험한 뒤 학계로 자리를 옮긴 김준우 인하대 교수는 "바이오 제조 공정은 발효, 정제, 건조 등 복잡한 단계가 결합한 분야로 여전히 데이터가 부족하고 표준화도 미흡하다"며 "AI가 설계와 사이다릴게임 운영을 자동화하면 중소기업이나 스타트업도 고도화된 바이오 생산 기술을 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.
그러면서 그는 "일부 산업에서는 AI 적용이 상당히 진전됐지만 바이오 제조는 아직 초기 단계"라며 "도메인 지식을 가진 연구자가 AI를 이해하고 접목하는 과정이 필수적"이라고 강조했다.
이들은 'AI'를 키워드로 포함해야 과제 선정 가능성이 높아지는 분위기지만 모든 연구에 AI를 결합하는 건 바람직하지 않다고 의견을 밝혔다.
임사무엘 연세대 교수는 "모든 연구가 반드시 AI를 엮어야 하는 건 아니라고 생각한다"며 "꼭 필요한 분야는 집중적으로 지원하되 상대적으로 AI 비중이 작아도 가능한 연구도 지속해 뒷받침해야 한다"고 말했다.
김 교수는 "현재 과제마다 AI의 예측 정확도나 안정성 같은 평가 지표들이 제각각이고 표준이 없다"며 표준 지표도 마련이 필요하다고 했다.
이날 간담회에 참석한 신진연구자들은 주로 합성생물학 분야 연구자로 새로운 연구를 개척하기 위해 노력하고 있다고 설명했다.
박 선임연구원은 바이오매스를 활용해 석유계 플라스틱을 대체하는 생분해성 플라스틱을 미생물로 생산하는 세포공장 설계 기술을 소개했다.
이진규 동아대 교수는 연골-뼈조직과 유사한 인공조직을 만드는 연구와 함께 치료용 물질의 생산 효율을 높이는 바이오 공정 기술도 개발하고 있다고 밝혔다.
임 교수는 극한 환경에서도 살아남는 미생물인 '물곰'의 생존 전략을 응용해 단백질 기반 미세 구조를 설계하고, 이를 통해 미생물 생산 효율을 높이는 연구를 수행 중이다.
김 교수는 AI 기술을 이용하여 바이오 제조 공정을 자율화해서 바이오 제품을 효율적으로 생산하는 기술을 개발하고 있으며 이를 통해 중소기업에도 AI를 확산하는 게 목표라고 소개했다.
이들은 연구개발(R&D) 예산 삭감의 여파는 다시 회복되는 것을 체감하고 있지만 공간과 인프라 등 현실적 어려움이 있다고 언급했다.
김 교수는 "산업계에서 오니 대학은 기반 시설이 노후하고 공간도 부족한 문제가 있다"며 "교수뿐 아니라 학생들에게도 피해로 돌아가는 만큼 사회적 해결이 필요하다"고 말했다.
shjo@yna.co.kr
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(여수=연합뉴스) 조승한 기자 = "기존 연구 이외에 다른 분야를 연구하거나 연구방법을 사용하고 싶을 때 인공지능(AI)이 너무 잘 찾아줘 연구의 폭이 넓어졌다. 실험 위주 연구를 하면서 코딩도 잘 몰랐지만, 지금은 단백질 접힘 예측 AI 같은 혜택을 많이 받는다. 신진연구자들이나 학생들에게 큰 도움이 될 것 같다."
"일부 분야는 머신러닝을 적용하는 것보다 아직 기초 기술을 더 깊게 들어가야 하는 부분이 많다. 이런 골드몽릴게임 부분이 소홀하지 않도록 정부에서 균형을 잘 맞춰주면 좋겠다."
9일 여수엑스포컨벤션센터에서 열린 '2026 한국생물공학회 춘계학술대회'에 참가한 신진연구자들은 간담회에서 AI가 연구 편의를 비약적으로 높이고 있지만, AI에 너무 쏠림 없이 고른 지원이 이뤄졌으면 좋겠다고 입을 모았다.
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그러면서 그는 "일부 산업에서는 AI 적용이 상당히 진전됐지만 바이오 제조는 아직 초기 단계"라며 "도메인 지식을 가진 연구자가 AI를 이해하고 접목하는 과정이 필수적"이라고 강조했다.
이들은 'AI'를 키워드로 포함해야 과제 선정 가능성이 높아지는 분위기지만 모든 연구에 AI를 결합하는 건 바람직하지 않다고 의견을 밝혔다.
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김 교수는 "현재 과제마다 AI의 예측 정확도나 안정성 같은 평가 지표들이 제각각이고 표준이 없다"며 표준 지표도 마련이 필요하다고 했다.
이날 간담회에 참석한 신진연구자들은 주로 합성생물학 분야 연구자로 새로운 연구를 개척하기 위해 노력하고 있다고 설명했다.
박 선임연구원은 바이오매스를 활용해 석유계 플라스틱을 대체하는 생분해성 플라스틱을 미생물로 생산하는 세포공장 설계 기술을 소개했다.
이진규 동아대 교수는 연골-뼈조직과 유사한 인공조직을 만드는 연구와 함께 치료용 물질의 생산 효율을 높이는 바이오 공정 기술도 개발하고 있다고 밝혔다.
임 교수는 극한 환경에서도 살아남는 미생물인 '물곰'의 생존 전략을 응용해 단백질 기반 미세 구조를 설계하고, 이를 통해 미생물 생산 효율을 높이는 연구를 수행 중이다.
김 교수는 AI 기술을 이용하여 바이오 제조 공정을 자율화해서 바이오 제품을 효율적으로 생산하는 기술을 개발하고 있으며 이를 통해 중소기업에도 AI를 확산하는 게 목표라고 소개했다.
이들은 연구개발(R&D) 예산 삭감의 여파는 다시 회복되는 것을 체감하고 있지만 공간과 인프라 등 현실적 어려움이 있다고 언급했다.
김 교수는 "산업계에서 오니 대학은 기반 시설이 노후하고 공간도 부족한 문제가 있다"며 "교수뿐 아니라 학생들에게도 피해로 돌아가는 만큼 사회적 해결이 필요하다"고 말했다.
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