강민수 을지대학교 교수, 빅데이터 의료 AI 융합 연구로 국가와 사회 발전 이끄는 전문가를 양성하다

사진= 강민수 을지대학교 교수

[대한민국 교육계를 빛내는 100인의 교수]
빅데이터 의료 AI 융합 연구로
국가와 사회 발전 이끄는 전문가를 양성하다

강민수 을지대학교 빅데이터의료융합·의료IT학과 교수 | 한국인공지능학회 회장

현재 우리는 4차 산업혁명 시대에 살고 있다. 혹자는 3차 산업혁명 시대의 정보통신·자동화 등 디지털 기술을 과거보다 조금 더 편리하게 한 것 아니냐고 반문할 수도 있다. 하지만 4차 산업혁명에는 명확한 차이점이 있는데, 바로 ‘인공지능(AI)’과 ‘빅데이터’, 초연결(IoT) ‘로봇공학’이다. 인간의 학습·추론·지각 능력을 컴퓨터가 스스로 구현하는 AI, 빅데이터 기반으로 학습해 작업하는 로봇과 이것의 제어는 기원전 고대 그리스인들이 신화로나 상상하던 인조 생명 ‘오토마톤(automaton)’을 현실로 구현하는 기술이기 때문이다. 이 기술이 의료의 영역까지 뻗어 나가도록 하는 걸음에 을지대학교 강민수 교수가 앞장서고 있다. <위클리피플>은 AI와 빅데이터, 로봇공학이 의료와 만나 융합되는 분야에서 산업 발전, 후학 양성과 더불어 지역사회·국가 발전을 이루도록 노력하는 연구자이자 교육자인 강민수 을지대학교 빅데이터의료융합·의료IT학과 교수를 만났다.

취재·글_김유위 기자, 현지용 기자

로봇의 신경 ‘제어공학’에서, 초지능 AI 연구로

태아가 세포 분열 후 가장 먼저 발달시키는 기관은 신경이다. 이는 심장기관 생성 단계보다도 앞서며, 그만큼 신경이 중요하다는 의미이기도 하다. 강 교수가 4차 산업혁명 기술과 의료 간 융합 연구에 들어서던 시작 분야 또한 AI, 빅데이터, 로봇 제어의 ‘신경’이기도 한 제어공학이다. 제어계측공학과(現 로봇학부)에서 제어공학전공으로 철도신호 처리 연구를 시작한 그는 여러 공공기관과 산업계를 거쳐 현재 을지대학교에서 후학을 양성하고 있다.

“제어계측이란 정확한 계측 데이터를 활용하여, 시스템을 정확하고 적절하게 제어하는 개념으로, 로봇을 컨트롤하는 개념과도 같습니다. 여기에 자동화 개념이 들어가면서 이것이 AI의 시발점이 됐습니다. 그렇게 오토마타(automata)와 로봇, 4차 산업혁명을 통한 초연결·초지능·초현실이 자연스럽게 AI로 넘어오게 된 겁니다.”

강 교수의 연구는 제어공학과 AI의 융합 연구에서 빛을 발했다. 로봇의 자율성, 효율성을 높이는 알고리즘 개발에 몰두한 그는 학계를 비롯해 산업계에서 다양한 실무 경험까지 함께 쌓는 등 이론과 실무를 통합하는 능력을 이제는 교육으로 전승하고자 한다. 최신 기술과 연구 방법론, 석·박사 과정 및 학생들과의 국책연구과제 수행이 바로 그것이다. 그는 학생들에게 단순히 지식 습득을 넘어 자신의 족적처럼 다양한 교육 프로그램 및 프로젝트의 수행, 산업체와의 협력을 통해 학생들이 창의적·비판적 사고와 문제 해결 능력을 갖도록 하고자 한다.

그는 향후 제어공학, AI, 로봇공학 분야에서 신기술과 솔루션을 개발해 사회에 기여하고자 하며, 또 후학에게 이 분야를 알리고 이들의 성장을 돕는 교육자 역할에도 충실하고자 한다. 이러한 관심은 새로운 연구 분야인 반도체 디스플레이 분야에 AI 기술을 적용한지 1년 만에 OLED 패널 제작 시 생산수율을 올리는 연구로 구현됐으며, SCIE에 2편의 논문을 게재하는 성과로 나타났다. 또 수학적 배경 또는 코딩 능력이 없어도 AI 학습이 가능한 저서 ‘머신러닝 시작하기’를 국문·영문판으로 출간하기도 했다. 그가 몸을 담고 있는 을지대학교에서는 의료원 교수들과 함께 류마티스 내과, 이비인후과 등 분야에서 의료·AI의 적용에 대한 다학제 간 연구도 활발히 진행하고 있다.

4차 산업혁명 시대의 전문가 양성하다

강 교수는 4차 산업혁명 기술 연구의 최전선에 있던 경험을 바탕으로 자신이 연구하고 있는 이 기술의 중요성을 체감했다. 빅데이터와 AI를 융합한 전공은 현대 의료산업에서 새로운 핵심 기술이자 미래 의료와 데이터 과학의 융합으로 의료서비스 혁신을 가능케 하는 학문이기 때문이다. 이를 계승하기 위한 후학 양성은 당면한 과제이기도 하다.

학생들은 빅데이터, AI, 머신러닝, 데이터 마이닝 등 다양한 최신 기술을 배워, 의료 데이터의 효과적인 처리와 분석을 학습한다. 또 병원, 연구소, 제약사 및 여러 산업체와의 협력으로 실무 경험과 문제해결 능력을 쌓으며, 다양한 국책 연구 프로젝트 참여, 의료원과의 연계 프로젝트로 연구 역량 강화 및 학술 성과를 도출한다. 졸업 후에는 데이터 분석 전문가, 의료 정보시스템 개발자, 헬스케어 컨설턴트, 연구원 등으로 진출하며, 4차 산업혁명 시대를 선도적으로 이끌어가는 전문가가 된다.

강 교수는 지금의 자리에 이르기까지 수많은 위치에서 연구와 노력을 이어왔다. 을지대학교 의료원 전산처 통합전산센터장을 역임하며 병원 정보시스템의 구축과 관리, 의료 데이터 인프라를 관리하고 연구했으며, RFID USN 등 신기술을 적용한 정보화 유공자 공로를 인정받아 국무총리 표창을 수상하는 영예를 안기도 했다. 한국인공지능학회 회장으로 활동하는 동안에는 최신 AI 연구 및 학계·산업계 간의 협력 증진을 맡았으며, 한국차세대컴퓨팅학회에서는 고성능 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅 등 차세대 컴퓨팅 기술을 연구하며 다양한 산업에 이를 적용했다.

4차 산업혁명과 의료를 함께 연구하는 것은 학문과 산업의 경계를 넘나드는 작업이기도 하다. 강 교수는 두 분야의 접점에서 새로운 가치를 창출하고자 의료데이터 분석 및 의료 분야 적용, 반도체 디스플레이, 후학 양성에 기여했다. 의료 데이터의 효율적이고 정확한 분석으로 환자의 질병을 예측하고 치료 효과를 분석해 맞춤형 치료를 제시하는 연구는 류마티스 내과와의 협력으로 이어져, 류마티스 자가 진단 및 병원과의 연계를 가능케 했다. 이비인후과와도 협력해 ‘STOP-BANG’이라는 수면무호흡증 판정 자가진단 체크리스트에 AI, 머신러닝을 결합한 진단법 연구도 진행했다.

“수면무호흡증은 수면 중 상기도의 반복적인 폐쇄로 인해 호흡이 멈추거나 호흡이 감소하여 이로 인해 자주 깨는 증상이 발생하게 되는 수면 호흡 장애로, 치료를 하지 않으면 인지 장애, 직업 수행 능력의 감소, 삶의 질 저하를 초래할 뿐 아니라 고혈압, 심혈관계 질환, 당 대사의 이상 등이 발생할 수 있는 질환입니다. 이 질환의 유무를 파악하는 것은 매우 중요하나, 병원에서 수면의 질을 판단하는 검사를 시행하기에는 비용이 많이 들기에, 이를 초기에 자가 진단할 수 있는 기술을 이비인후과 최명수 교수님과 개발했습니다.”

의료 빅데이터 기반의 AI, 자율주행과 로봇공학은 그가 주목하고 있는 연구 분야다. 강 교수는 환자 데이터를 기반으로 한 정밀 의료, 개인 맞춤형 의료, 의료영상 분석 등에 AI를 활용한 기술이 보다 효율적이고 정확한 의료서비스를 제공하는 발판이 될 것이라 보고 있다. 딥러닝 기반이 환경 인식, 경로 계획 등 자율제어 기술을 현실에 구현하고 적용하는 자율주행과 로봇공학 또한 그가 주목하는 연구 분야다.

빅데이터와 의료, AI의 융합이 만드는 미래

대한민국은 세계의 변화에 기민하고 빠르게 대응하는 국가다. ICT, AI, 빅데이터, 로봇공학을 비롯해 IoT(사물인터넷), 블록체인 등 다양한 첨단 기술을 융합해 초지능·초연결·초현실 기술 혁신을 경제와 사회 전반에 확산시키는 양상은 한국이 이러한 기술을 빠르게 수용하고 적용하는 국가란 증거이다. 코로나19가 초래한 팬데믹 시대에 국민이 신속히 받아들인 비대면 서비스, 원격 재택근무, 온라인 교육 등 초연결·초현실은 이제는 일상화돼 디지털 헬스케어, 원격 진료 등 다양한 분야에서 혁신을 가속화 시키는 촉매가 됐다.

강 교수는 빅데이터와 의료, AI의 융합이 만드는 가까운 미래를 예상한다. 그는 4차 산업혁명의 핵심 자원인 빅데이터는 의료 분야에서 맞춤형 치료, 예방 의료를 제공하며 더욱 정교해지는 빅데이터 분석 기술을 바탕으로 실시간 데이터 처리 능력이 강화될 것이라 본다. 디지털 헬스케어와 원격진료의 진일보된 발전 또한 마찬가지다. AI와 빅데이터를 이용한 정밀의료, 유전자 분석의 맞춤형 의료는 효율적이고 개인화된 맞춤 의료서비스 제공을 가능케 하고 있다. 그는 AI를 통한 의료 진단은 의료 데이터 분석을 넘어 의사의 업무 보조 역할까지 맡을 것이라고 내다본다.

“4차 산업혁명이 처음 나왔을 때 그 경계가 무엇이냐는 말이 있었습니다. 하지만 이제는 확실히 지능화되고 초연결·초현실이 가능해지면서 이것이 명확히 구분됐습니다. 시간과 공간을 초월하면서 사람의 지능을 뛰어넘는 초지능-AI시대 또한 가능해졌습니다. 이러한 인터네트워킹(internetworking), 디지털 트랜스포메이션은 앞으로 계속해서 일어날 겁니다. 팬데믹 대응의 학습을 통해 4차 산업혁명 기술의 예방주사를 맞은 우리는 앞으로 더욱 유연한 대처를 하게 될 겁니다.”

빅데이터 의료 AI의 비전은 더욱 가시적이라 할 수 있다. 직업적으로는 데이터 과학자, AI 연구원, 디지털 헬스케어 전문가 등 다양한 분야에 대한 전문 인력 수요가 커질 것이란 점은 자명하다. 이러한 인력의 요람인 대학과 연구기관 또한 최신기술 및 트렌드를 반영한 교육과정, 실무 경험이 필히 요구되며, 연구개발에 대한 정부와 산업계의 투자 및 혁신 환경 조성 또한 마찬가지로 요구된다. 강 교수는 미래 혁신이 이러한 흐름을 따라 다양한 분야의 협력과 융합에서 비롯될 것이라 전했다.

끊임없이 배우는 21세기식 절차탁마

강 교수는 미래의 전문가가 될 후학들에게 “끊임없이 배우고 문제해결 능력을 갖추며 책임을 갖고 협업하라”라고 조언한다. 빠르게 변화하는 기술 환경에서 새로운 기술과 지식을 습득하고 경험하며 지속적으로 업데이트하는 것은 21세기의 ‘절차탁마(切磋琢磨)’라 말할 수 있겠다. 배움만큼 중요한 것은 창의적인 사고를 자극하는 호기심, 문제를 명확히 이해하고 분석하며 실패 또한 경험이라 깨달으며 계속 도전하는 ‘칠전팔기’ 역시 필수요소다. 사람은 ‘사회적 동물’인 만큼, 그는 다양한 분야의 전문가들과 협력하고 네트워크를 형성해 교류할 것을 조언한다. 마찬가지로 윤리적 책임, 사회적 책임으로 자신을 제어해 ‘고삐’를 갖는 것 또한 강조한다.

그가 생각하는 교육자로서의 신념 또한 이를 따른다. 학생들의 잠재력을 최대로 발휘하도록 도와주고, 그들이 가진 다양성과 흥미를 존중하며 주도적으로 학습하는 환경을 제공하는 것이 교육의 기본이라 보기 때문이다. 교육 방식 또한 개별 맞춤형 지도 등으로 구현된다. 이론과 현실은 괴리되지 않은 하나라는 진리를 깨닫도록 하는 것 또한 그의 주요 교육 방향이다. 이론적 지식을 습득하고 이를 적용하는 기회를 제공하는 것은 문제해결 능력을 증진시키는 것이자, 앞서 그가 말한 학생 중심의 교육을 실제로 구현한 방식이기도 하겠다. 여기에 평생 학습, 창의적·비판적 사고의 탑재 또한 필수요소들 중 하나다.

지속 연구와 혁신이 사회적 기여로 이어져

강 교수는 지속적인 연구와 혁신의 끝은 ‘사회적 기여’라 말한다. 기술로 사람의 삶을 개선하고 인류에 공헌하는 것, 미래 인재에게 다양하고 창의적인 교육을 제공해 융합형 인재를 양성하는 것, 윤리적으로 기술을 발전시켜 사회적 문제를 해결하는 데 이바지하는 것이 그의 궁극적인 목표다. 뿐만 아니라 4차 산업혁명 기술과 의료융합 기술로 삶의 질을 향상시켜 사회 혁신을 이루며, 지속가능한 발전으로 현재와 미래 모든 세대들에게 그 혜택을 제공하는 것을 자신의 최종적인 비전으로 두고 있다.

인터뷰 말미, 강민수 교수는 “기술과 지식은 그것을 사용하는 사람의 의도와 목적에 따라 그 가치가 결정됩니다. 항상 긍정적이고 윤리적인 방향으로 기술을 활용해 사회에 기여하고자 합니다. 여러분도 각자의 자리에서 자신의 역할을 다하며, 더 나은 미래를 만들어 나가는 데 함께 해주시길 바랍니다”라고 강조하며, 다짐을 전했다. 사진제공_강민수 교수

profile

을지대학교 스마트의료정보학부/빅데이터인공지능 전공 교수
現 한국인공지능학회 회장
現 을지대학교 전산처 통합전산센터장/의료지능정보연구센터장
지식경제부(KEIT), RFID/USN(IoT) PD
정보통신연구진흥원 과제관리전문가
국무총리 표창 수상

대표저서

1. No-Code AI: Concepts and Applications in Machine Learning, Visualization, and Cloud Platforms(2024)
2. Machine Learning Concepts, Tools and Data Visualization (2021)

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