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| DASFAA 2026에 채택된 논문의 저자들. 왼쪽부터 박서은·김유진 학생, 홍참길 교수. |
AI컴퓨터전자공학부 소속 학부과정 학생들이 중심이 돼 수행한 연구 논문이 데이터베이스 분야 우수국제학술대회인 DASFAA 2026(The 31st International Conference on Database Systems for Advanced Applications)에 채택됐다. DASFAA는 한국연구재단·BK21 지정 우수학술대회로 인정받는 권위 있는 국제 학술대회다.
채택된 논문은 다중 약물 복용 환자에게서 발생할 수 있는 약물-약물 상호작용(DDI)을 줄이기 위한 약물 추천 모델 'QUARK(QUantum-informed Analysis for Recommendation of Kombinations)'를 제안한 연구다.
저자는 김유진, 박서은, 권총명 학부생과 홍참길 교수로 구성됐다.
QUARK는 양자화학 계산을 통해 도출한 분자 수준의 전자 정보를 환자의 전자의무기록(EHR) 데이터와 결합해 분석하는 구조로 설계됐으며 실제 중환자실 데이터를 활용한 실험에서 추천 정확도와 안전성 측면에서 높은 개선 가능성을 확인했다.
연구팀은 코드와 구현 내용을 GitHub(https://github.com/nth221/quark)를 통해 공개해 연구 재현성과 확장 가능성도 함께 높였다.
특히 눈길을 끄는 것은 대학원생이 아닌 학부생들이 연구의 중추적 역할을 담당했다는 점이다.
제1저자인 김유진 학생(AI컴퓨터전자공학부 4학년)은 "연구를 통해 배워가는 과정 자체가 큰 원동력이 됐고 그 노력이 좋은 결과로 이어져 감사하게 생각한다"며 "의료 인공지능이라는 분야가 가진 사회적 책임을 잊지 않고 연구를 이어가고 싶다"고 소감을 전했다.
공동저자인 박서은 학생(AI컴퓨터전자공학부 4학년)은 "연구를 마치며 부족한 부분을 더 뚜렷하게 직시하게 됐고 문제를 바라보는 시각도 한층 넓어졌다"며 "꾸준히 성장하는 연구자가 되겠다"고 말했다.
지도를 맡은 홍참길 교수는 "같은 뜻을 품고 모인 학생들의 집중력과 잠재력이 하나로 모여 값진 결과를 만들어냈다"며 "양자화학 기반 머신러닝을 임상 의사 결정 지원과 연결하는 연구는 아직 초기 단계이지만 탐구 가치가 충분히 큰 영역"이라고 했다.
성과는 한동대가 2017년부터 추진해 온 SW중심대학 사업의 교육 지원 성과 중 하나로 평가된다.
한동대는 체계적인 소프트웨어 교육과 자율전공제 기반의 융합 커리큘럼, 학부 연구 참여 프로그램을 통해 학생들이 이른 시기부터 실질적인 연구 경험을 쌓을 수 있는 환경을 갖춰왔다. 교수와 학생 간의 밀도 높은 연구 지도 문화 역시 이번 결과를 이끌어낸 배경으로 꼽힌다. 올해부터는 학·석사연계과정 확대와 대학원 규모 확장을 통해 연구 중심 교육 체계를 한층 강화하고 있다.
포항=김규동 기자 korea808080@
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