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[인터뷰] 백민경 _ 우리만의 단백질 구조 분석법, AI 로제타폴드🧪🔬｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

단백질은 우리 몸속에서 산소 수송, 음식물 소화, 에너지 대사, 그리고 외부 침입자에 맞서 싸우는 면역 과정에 이르기까지 거의 모든 생명 현상을 매개하는 핵심적인 생체 분자입니다. 이러한 다양한 기능이 가능한 이유는 단백질마다 각기 다른 고유한 3차원 구조를 형성하고 있기 때문입니다. 따라서 단백질의 구조를 명확히 규명하는 일은 생명체가 작동하는 원리를 깊이 있게 이해하는 첫걸음이며, 이를 바탕으로 질병의 원인을 파악하고 치료를 위한 신약 개발의 토대를 마련한다는 점에서 현대 생명과학의 매우 중요한 과제라고 할 수 있습니다. 최근 인공지능 기술의 비약적인 발전은 단백질 구조 예측 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 과거에는 실험을 통해서만 단백질 구조를 파악할 수 있었으나, 이제는 로제타폴드와 같은 인공지능 모델을 통해 아미노산 서열 정보만으로도 정교한 3차원 구조를 예측할 수 있게 되었습니다. 연구팀은 구글 딥마인드의 알파폴드2가 보여준 가능성에 자극받아 독자적인 알고리즘 개발에 착수했으며, 그 결과 수 초에서 수 시간 내에 고정확도의 구조 정보를 얻어내는 성과를 거두었습니다. 이는 인공지능이 복잡한 생물학적 난제를 해결하는 강력한 도구가 될 수 있음을 시사합니다. 인공지능을 활용한 예측 기술은 단순히 기존 단백질의 형태를 알아내는 것에 그치지 않고, 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하는 '단백질 디자인' 연구로 확장되고 있습니다. 하지만 컴퓨터 계산을 통한 예측이 항상 완벽할 수는 없기에, 인공지능 모델은 반드시 실험적 검증과 병행되어야 합니다. 새롭게 설계된 단백질이 실제로 의도한 기능을 수행하는지, 혹은 인체에 주입했을 때 안전성에 문제는 없는지 확인하는 과정에서 컴퓨터 방법과 실험 방법은 서로를 보완하며 함께 발전해 나가는 필수적인 파트너 관계를 형성하고 있습니다. 현재 전 세계적으로 수억 개의 단백질 구조 데이터가 구축되면서 이를 활용한 응용 연구가 활발히 진행 중입니다. 구조 기반의 신약 개발은 물론이고, 환경 문제 해결을 위한 혁신적인 시도들도 이어지고 있습니다. 예를 들어 광합성 관련 단백질의 구조를 정밀하게 분석하여 빛 흡수 효율이 극대화된 새로운 단백질을 설계한다면, 태양광 발전의 효율을 획기적으로 높여 에너지 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다. 이처럼 단백질 구조 연구는 의료 분야를 넘어 인류가 직면한 에너지와 환경 등 다양한 사회적 난제를 해결할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 과학의 진정한 묘미는 서로 다른 기술과 사람이 만나 새로운 길을 만들어내는 '연결'에 있습니다. 양자역학에서 시작된 기초 과학이 반도체와 컴퓨터 기술을 거쳐 인공지능으로 진화하고, 다시 생명과학과 결합하여 혁신을 일으키는 과정은 기술 간 연결의 힘을 잘 보여줍니다. 또한 로제타폴드 개발 과정에서 화학, 인공지능, 생명과학 등 각 분야 전문가들이 긴밀하게 협업했듯이, 다양한 시각을 가진 과학자들의 소통과 연대는 현대 과학이 한계를 극복하고 다음 단계로 도약하게 만드는 가장 강력한 원동력이자 미래 과학이 나아가야 할 방향입니다.

백민경

카오스재단서울대자연과학공개강연

생명과학

[석학인터뷰] 이교구_ 인공지능, 음악을 만들다? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

음악은 단순한 취미를 넘어 삶의 근간을 이루는 중요한 요소입니다. 아침에 눈을 뜰 때부터 밤에 잠자리에 들 때까지 음악과 함께하며, 이를 연구의 대상으로 삼는 일은 일상과 직업이 완벽하게 조화를 이루는 경험을 선사합니다. 특히 다른 이가 창작한 곡을 직접 연주하며 재현하는 과정은 창작과는 또 다른 차원의 깊은 즐거움을 줍니다. 이러한 음악적 경험은 개인의 삶을 풍요롭게 할 뿐만 아니라, 소리라는 매체를 통해 세상을 바라보는 독특한 관점을 형성하게 합니다. 학창 시절 록 음악에 매료되었던 경험은 소리에 대한 기술적 호기심으로 이어졌습니다. 당시 국내외 밴드들의 음반을 비교해 들으며 연주 실력의 차이가 아닌, 소리 그 자체의 질감과 공간감이 다르다는 점에 주목하게 되었습니다. 좋은 장비를 갖추고 있음에도 결과물이 다른 이유가 무엇인지 탐구하는 과정에서 레코딩과 믹싱 등 오디오 엔지니어링의 중요성을 깨달았습니다. 이는 결국 더 깊은 공부를 위해 유학을 결심하게 된 결정적인 계기가 되었으며, 음악을 과학적이고 기술적인 시각으로 분석하는 토대가 되었습니다. 유학 생활 중 접하게 된 기계 학습과 인공지능 알고리즘은 음악 연구의 새로운 지평을 열어주었습니다. 음악은 본질적으로 청각적 예술이지만, 그 이면에는 수학적이고 논리적인 데이터의 흐름이 존재합니다. 인공지능을 활용하면 사람이 음악을 듣고 조성이나 코드를 판별하거나 사용된 악기를 구분하는 것과 같은 고도의 음악적 판단 과정을 모델링할 수 있습니다. 이러한 기술적 접근은 인간의 뇌가 소리 신호를 어떻게 해석하고 감정적 반응을 일으키는지 이해하는 데 중요한 도구가 되며, 음악의 구조를 객관적으로 분석하는 길을 제시합니다. 최근의 인공지능 기술은 분석을 넘어 새로운 음악을 창작하는 영역까지 확장되고 있습니다. 인간이 수많은 음악을 듣고 학습하여 자신만의 곡을 써 내려가듯, 인공지능 역시 방대한 데이터를 바탕으로 유사한 형태의 선율과 화성을 만들어냅니다. 이러한 연구 현장에는 악기 전공자부터 방송 전문가까지 다양한 배경을 가진 이들이 모여 협업합니다. 서로 다른 관점을 가진 연구자들이 소통하며 문제를 해결해 나가는 과정은 음악이라는 복합적인 예술을 다각도에서 조명하게 하며, 자발적인 학습 공동체를 통해 기술적 한계를 극복하는 원동력이 됩니다. 인류 역사에서 음악은 언어와 함께 어느 시대, 어느 사회에서나 공존해 온 보편적인 문화유산입니다. 작곡가와 연주가가 만들어낸 결과물을 향유하는 것을 넘어, 음악은 인간에게 정서적 위안과 강력한 영감을 주는 힘을 지니고 있습니다. 이제 인공지능이라는 첨단 기술이 음악과 만나면서 우리가 상상하지 못했던 새로운 가능성들이 열리고 있습니다. 기술과 예술의 융합이 가져올 변화를 이해하는 것은 미래의 음악 생태계를 조망하는 중요한 열쇠가 될 것이며, 이는 인류의 감성을 더욱 풍부하게 확장하는 계기가 될 것입니다.

이교구

카오스재단카오스강연

뇌인지과학
융합

[코로나 인터뷰] 김범준_ 데이터에 기반하지 않으면 과학이 아니다! 감염병 확산 모형

감염병의 전 세계적 확산을 정교하게 예측하기 위해서는 국가 간 이동 패턴과 같은 구체적인 이동 지표가 반드시 뒷받침되어야 합니다. 하지만 코로나19 팬데믹 초기에는 각국이 전례 없는 여행 제한 조치를 시행하면서 기존의 항공망 데이터를 그대로 활용하기 어려운 상황이었습니다. 이러한 급격한 환경 변화는 기존의 확산 모형에 큰 혼란을 주었으며, 연구자들에게 실시간 지표 확보와 새로운 분석 체계 수립이라는 도전적인 과제를 안겨주었습니다. 감염병 확산 과정에서 나타난 국가별 시차는 연구자들에게 매우 흥미로운 분석 대상을 제공했습니다. 중국에서 확산세가 꺾일 무렵 한국에서 본격적인 유행이 시작되고, 다시 한국이 안정세에 접어들 때 다른 국가들에서 폭발적인 증가가 나타나는 양상을 보였습니다. 이러한 시간차는 전 세계가 유기적으로 연결되어 있으면서도 각기 다른 방역 환경에 처해 있음을 보여줍니다. 이는 복잡한 확산 경로를 추적하고 분석하는 데 있어 중요한 실마리가 됩니다. 학문 간의 경계를 허무는 융합 연구가 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 연구의 지향점이 뚜렷해야 합니다. 막연하게 융합 연구를 도모하기보다는 해결해야 할 당면 과제가 명확할 때 비로소 각 분야의 전문성이 시너지를 낼 수 있습니다. 이번 프로젝트는 코로나19 확산의 메커니즘을 규명한다는 확고한 목표를 설정했습니다. 목표가 구체적일수록 참여자들은 자신의 학문적 도구를 어떻게 활용할지 정확히 인지하게 되며, 이는 연구의 효율성을 극대화하는 핵심 동력이 됩니다. 이번 융합 연구의 가장 큰 특징은 사회경제적 효과, 인문학적 관점, 인권 문제, 그리고 의학적 전문성까지 아우르는 광범위한 다양성에 있습니다. 통계물리학자와 감염병 전문가가 같은 정보를 바라보며 서로 다른 통찰을 나누고, 병원 현장의 목소리와 사회과학적 분석이 결합되는 과정은 매우 고무적입니다. 각자의 특기가 다른 전문가들이 공통의 주제를 해결하기 위해 모인 이 플랫폼은, 복잡한 사회적 문제를 다각도에서 조명하고 보다 입체적인 해결책을 모색하는 데 기여합니다. 대학이라는 공간은 다양한 학문적 배경을 가진 이들이 모여 새로운 연구 방법론을 실험하기에 최적의 플랫폼입니다. 이곳에서 이루어지는 데이터 기반의 융합 연구는 단순히 현재의 현상을 분석하는 데 그치지 않고, 우리가 미래의 위기에 대응하기 위해 어떤 추가적인 자원을 확보해야 하는지 논의하는 장이 됩니다. 여러 분야의 연구자들이 활발한 토론을 통해 확산 모형을 정교화해 나가는 과정은, 향후 발생할 수 있는 또 다른 팬데믹에 대비하는 과학적 자산이자 성공적인 융합 연구 모델이 될 것입니다.

김범준

카오스재단코로나19 과학토크

물리학
생명과학

학제간연구

[인터뷰] 백민경 _ 우리만의 단백질 구조 분석법, AI 로제타폴드🧪🔬｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

카오스재단서울대자연과학공개강연

[석학인터뷰] 이교구_ 인공지능, 음악을 만들다? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

카오스재단카오스강연

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카오스재단코로나19 과학토크

학제간연구

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카오스재단카오스강연

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