“임상 데이터를 포함한 실증 연구를 통해 의료진이 신뢰할 수 있는 AI시스템을 구현하고 싶습니다.”
전북대학교 유서현 박사과정생(공대 소프트웨어공학과)이 의료 현장에서 감염 대응 역량 강화를 위한 생성형 AI 기술의 실용적 가능성을 제시한 연구 결과를 발표해 세계 학계의 주목을 받았다.
전북대 소프트웨어공학과 적응형AI연구실에 근무중인 유서현 박사과정생은 대학 내 지성과 미모를 갖춘 ‘커리어 우먼’으로 널리 유명세를 타고 있다.
그는 최근 열린 국제 학술대회 ‘Platform Technology and Service 2025(PlatCon-25)’에서 최우수논문상을 수상했다.
PlatCon-25는 ICRP, ICT Platform Society, IEEE 부산섹션이 공동 주최하는 대규모 국제 포럼으로, 컴퓨터공학과 ICT 융합기술 분야의 권위 있는 행사다.
이번 연구에서 유 박사과정생은 GPU 메모리 사용을 최소화하면서도 안정적인 성능을 낼 수 있는 의료 QA(질의응답)용 경량화 학습 파이프라인을 제안했다. 최신 기법인 QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)와 FSDP(Fully Sharded Data Parallel)를 결합해 학습 효율을 높였으며, 실제 실험에서 정확도를 유지하면서도 학습 시간을 65% 단축하는 뛰어난 효율성을 입증했다.
또한 한국어 기반 ‘KorMedMCQA’, 영어 기반 ‘MedQA’, 그리고 실제 병원 데이터인 ‘Asan-AMC Health Info’까지 모두 활용해 다국어 환경과 실제 임상 환경 모두에서 성능을 입증했다는 점에서 의미가 크다.
유 박사과정생은 “최우수논문상 수상은 조재혁 지도교수와 연구실 직원들의 도움이 있었기에 가능했다”면서 “이번 연구가 단순 연구로 끝나지 않고 의료진의 의료행위에 도움을 주는 동시에 환자가 믿고 의료진을 선택할 수 있는 그런 시스템의 모델이 됐으면 좋겠다”고 말했다.
그는 이어 “의료 특화 대규모언어모델(LLM)도 경량화와 효율성을 동시에 확보 가능하다는 점을 확인한 연구”라며 “앞으로 의료 QA와 임상 의사결정 지원 시스템 발전에 기여하고 싶다”고 덧붙였다.
유 박사과정생은 “현재 진행하고 있는 연구는 단순히 모델을 만드는 것이 아니라, 의료 현장에서 실제로 활용할 수 있는 '현실적인 AI'를 만드는 과정”이라며 “효율성과 정확성 사이의 균형을 찾는데 많은 시행착오가 있었지만, 그 과정에서 의료 인공지능의 새로운 가능성을 확인할 수 있었다”고 전했다.
한편 유 박사과정생은 전주 출신으로 중국 롱화이 국제학교를 졸업한 뒤 전주대 중국언어문화학과 및 한국어교육학과를 졸업한 뒤 같은 학교 국어국문학과 박사를 취득했다. 현재 전북대 소프트웨어공학과 박사과정(적응형AI연구실)을 밟고 있다.