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[IT뉴스][MBF2026] 윤태우 디에이아이 팀장 “연구데이터 자산화, 다음 연구자 이해 중요”

온카뱅크관리자

2026-10-23 16:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 신약개발 플랫폼 운영 <br>분석·결과·기록 관리 핵심 <br>연구과제·계산이력 연결</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="FhasMrKpir">
          <p contents-hash="92e44147c3ffe1d51b1837e69de5a403e31635b6f170abc40b54650c5a08a7ba" dmcf-pid="3lNORm9Uew" dmcf-ptype="general">[시사저널e=최성근 기자] "연구 데이터 자산화는 단순 자료 보관을 넘어 다음 연구자가 해당 자료를 찾아 이해하고 새로운 연구에 참고할 수 있도록 하는 것이다."</p>
          <p contents-hash="69d85f02a80232e95701e07605c5ce8ab679cc3b1e3931c456299b34e0066a1a" dmcf-pid="0SjIes2udD" dmcf-ptype="general">윤태우 디에이아이(DAI) AI신약개발플랫폼팀장은 23일 서울 용산구 그랜드하얏트서울에서 열린 제6회 제약바이오 국제포럼에서 'R&amp;D 데이터 자산화와 AI 기반 신약개발 실전 전략'을 주제로 강연했다.</p>
          <p contents-hash="db925c86bbb57a54fb2eed39c4049adb9fe3d49af850bd8cf3fa018a3008635d" dmcf-pid="pvACdOV7nE" dmcf-ptype="general">신약개발 연구는 가설 설정, 계산 설계·수행, 연구자 검토, 실험·데이터 확보, 결과 해석, 가설 검토·갱신의 과정을 반복하거나 병행한다. 하나의 연구 결과가 다음 질문과 실험으로 이어진다. 그래서 각 결과가 어떤 연구 목적과 조건에서 생성됐는지 연결해 관리하는 것이 중요하다.</p>
          <p contents-hash="f8a491db227c8d1b7e4fe9cdaf01cefa57eba173a8e200b757e84596900287d4" dmcf-pid="UTchJIfzRk" dmcf-ptype="general">디에이아이는 동아에스티와 지난 7월 AI 신약개발 플랫폼의 구축과 운영을 공개했다. 플랫폼에는 싱글셀·공간전사체 기반 바이오데이터 시각화 기능, AI 기반 신규 화합물 생성·설계와 결합 친화도 예측 기능, 도킹과 분자동역학(MD) 시뮬레이션 등 분석 기능을 마련했다.</p>
          <div contents-hash="2678fee1384a00152645ed4afbde159ccb92e3270abd0a7dcfc25dd3090770f6" dmcf-pid="uykliC4qnc" dmcf-ptype="general">
           윤 팀장은 "싱글셀 데이터에서는 세포 단위의 분포와 특성을 살펴볼 수 있으며 공간전사체 데이터에서는 위치 정보와 데이터의 특성을 함께 확인해 연구 질문에 맞는 패턴을 검토할 수 있다"며 "해당 패턴의 연구적 의미는 연구자가 해석하는 영역이며 IT는 필요한 데이터를 살펴볼 수 있는 기능과 결과를 연구 맥락에서 이해할 수 있는 환경을 제공한다"고 말했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="37f0ed546ab696786f2ff686fa5c85857c9416077ac16638650755b099d6ae92" data-idxno="241322" data-type="photo" dmcf-pid="7WESnh8BdA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="윤태우 디에이아이 AI신약개발플랫폼팀장. / 사진=시사저널e" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/23/552777-a6ToU27/20261023161612302bjkj.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="tMz654lwem" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/23/552777-a6ToU27/20261023161612302bjkj.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            윤태우 디에이아이 AI신약개발플랫폼팀장. / 사진=시사저널e
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="30d5e0bc77acff2a618ae60bdba5359976d8263c3a05383938f1ee166615c5a2" dmcf-pid="zYDvLl6bdj" dmcf-ptype="general">화합물 생성은 새로운 후보물질을 검토하는 데 활용된다. 결합 친화도 예측은 후보물질과 표적 단백질 사이의 결합을 살펴보는 계산 근거가 된다. 연구자는 분석 대상과 조건, 다른 자료 등을 함께 검토해 결과를 판단한다. 단 실제 효능과 안전성은 후속 연구에서 별도 확인해야 한다.</p>
          <p contents-hash="4790d192970c50f78f7b8a71305c046a0ec0aa1ba127e9e06fe436abe481ea7d" dmcf-pid="qGwToSPKLN" dmcf-ptype="general">윤 팀장은 "도킹은 물질과 표적 단백질의 결합 배치 및 구조적 상호작용을 살펴보는 기능"이라며 "분자동역학은 일정한 계산 조건에서 시간에 따른 분자의 움직임과 상호작용을 검토하는 기능"이라고 말했다. 이어 "이들 결과 역시 다른 분석이나 실험 자료와 함께 연구 검토 근거로 활용된다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="ebbca6f414638a25396edc643eb46a0976cebf0634b8a59225da517090c133e7" dmcf-pid="BTgWaTx2da" dmcf-ptype="general">디에이아이는 분석 기능의 구축과 함께 연구 과제와 분석 결과, 계산 이력의 통합 관리를 중요하게 보고 있다. 하나의 연구 과제에서 여러 분석을 수행할 경우 개별 결과를 따로 확인하는 것만으로는 전체 연구 흐름을 이해하기 어렵다. 어떤 과제에서 생성된 결과인지, 관련 계산 기록은 무엇인지 함께 확인할 수 있어야 한다. 이를 위해 플랫폼은 연구 과제와 분석 결과, 계산 이력을 하나의 연구 환경에서 연결해 관리하는 기능을 제공한다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="14afa2e5fe15a029af69c437f0d9382b22827e9f2f7a9bb0b80566a1c63c699a" dmcf-pid="byaYNyMVng" dmcf-ptype="general">윤 팀장은 "연구자는 목적에 맞는 기능과 대상을 선택해 분석을 수행하고, 생성된 결과를 검토한다"며 "이후 같은 결과나 관련 계산 이력을 다시 찾아볼 때도 분석 대상과 결과, 연구 과제와 계산 기록의 관계를 확인할 수 있도록 한다"고 설명했다. 분석 기능을 제공하는 것뿐 아니라 그 결과를 연구 기록으로 남기는 것도 플랫폼의 중요한 역할이라고 짚었다.</p>
          <p contents-hash="1d0c655c33b9aba01f62aa2b04d4b93749d8b0239b0c4a08427791e1c3dd0a06" dmcf-pid="KWNGjWRfno" dmcf-ptype="general">윤 팀장은 "연구 결과를 나중에 다시 활용하려면 데이터를 수집하는 단계부터 어떤 정보를 남길지 고려해야 한다"고 말했다. 구체적으로 일반적인 데이터 처리 과정은 수집, 정규화, 품질 확인, 활용으로 구분할 수 있다. 수집 단계에서는 원본과 출처를 남기고, 정규화 단계에서는 동일한 대상을 연결할 수 있도록 식별자와 표현, 단위를 정리한다. 품질 확인 단계에서는 누락과 중복, 오류를 점검하고 활용 가능한 범위를 검토한다. 이후 정리된 데이터를 검색하고 비교하거나 후속 연구에 참고할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="60ca66b998cd3e1cc03605ac5ba3bbf2f9967b31a781eb495b8c108ac82a4e1d" dmcf-pid="9YjHAYe4dL" dmcf-ptype="general">윤 팀장은 "형식을 통일하더라도 연구적으로 의미 있는 조건의 차이를 보존하는 것이 중요하다"며 "분석 결과의 값과 단위, 방법, 원본과 버전뿐 아니라 후보물질을 선정하거나 제외한 판단 근거, 자료의 접근·공유 범위 등도 필요에 따라 관리해야 한다"고 했다.</p>
          <p contents-hash="65837e43847d780d697ce4e28fda4bc712604e2764926a728883e8c9d08793fe" dmcf-pid="2GAXcGd8Mn" dmcf-ptype="general">연구자와 IT 담당자의 공동 이해가 중요하다. 연구자는 무엇을 확인하고 어떤 기준으로 결과를 판단하는지 설명하고, IT 담당자는 분석 대상과 결과, 관련 기록을 어떻게 연결할지 구체화해야 한다는 지적이다.</p>
          <p contents-hash="c7890d5ae67f2c555532777eb01a56a6db64f9e2511c10e06d365cbbcf6d1e75" dmcf-pid="VHcZkHJ6di" dmcf-ptype="general">윤 팀장은 "같은 결과라는 표현을 사용하더라도 IT 담당자는 개별 출력값을, 연구자는 여러 결과를 비교하고 검토한 내용까지 떠올릴 수 있다"며 "따라서 단순히 데이터 항목을 정하는 데 그치지 않고 연구 질문과 결과의 의미를 함께 이해해야 한다"고 말했다. 이러한 공동 이해가 연구 지원 시스템을 구축하는 중요한 바탕이라는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="70e9056a13d00e8b9c8038aebca6e61e06286e68624cf4f071610ee4cf2df5c0" dmcf-pid="fXk5EXiPJJ" dmcf-ptype="general">윤 팀장은 "연구자들이 어떤 질문과 어떤 멘토를 필요로 하는지를 이해하면서 그 일을 뒷받침하는 기능과 연결을 만드는 데 기여하고 싶다"고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 시사저널e 무단전재 및 재배포 금지</p>

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