[피플투데이 인터뷰]동아대학교 빅데이터 분석 및 응용&의학통계전공 경영정보학과 교수

[피플투데이 인터뷰]희망찬 미래를 보장하는 빅데이터-의학통계 김상진 동아대학교 빅데이터 분석 및 응용&의학통계전공 경영정보학과 교수

김상진 동아대학교 빅데이터 분석 및 응용&의학통계전공 경영정보학과 교수가 나날이 변모하는 AI 프로세서는 빅데이터 값을 모아 분석해 인간의 상상을 뛰어넘는 결과를 빠르게 예측하고 있다. 특히 코로나19 여파로 더 많은 특별한 예측 섹션을 요구하게 되면서 세계 AI 프로세스 시장은 요동치고 있다. 이는 일반적인 사업 평가와 일부 분야 프로세스를 넘어 국가 간 경쟁 시나리오와 동향 분석에까지 영향을 미쳐 세계 4차 산업 구도를 360도 바꿀 것이다.과감한 전공 전환으로 새출발 애플 인텔 삼성 구글 페이스북 화웨이 알리바바 아마존 같은 기업들의 공통점은 무엇일까. 서로 다른 것 같고 같은 하나의 공통점을 말하라고 하면 전 세계 시장 동향을 먼저 분석하면서 R&D와 기술 집약적 산업으로 세계 시장을 미리 예측하고 선도한다고 할 수 있다. 세상은 이제 누구나 갖고 있는 스마트폰에서 시작해 웨어러블 전자기기, 자율주행 전기차, 보건의료와 교통, 항공우주와 석유가스 산업까지 모두 디지털 빅데이터로 구성되면서 이를 분석하는 AI 프로세서의 중요성이 화두로 옮겨가고 있다.

김상진 교수는 미국 텍사스주립대학교 수리통계학과 전임교수로 근무하던 교수 생활을 정리하고 2020년 3월 1일자로 동아대학교 경영정보학과 교수로 부임하였다. 김 교수가 다루는 분야는 독특하다. 아직 한국에서는 생소한 빅데이터 분석과 알고리즘 개발, 응용 및 의학 통계 분야다. 모교인 동아대에서 생활한 지 1년, 미국에서 첫 생활처럼 낯설었지만 이제는 한국 생활도 안정을 찾았다.

학부과정은 모교인 동아대학교에서 졸업하고 건국대학교 대학원에서 국제통상에서 석사과정을 전공했습니다. 사실 제대로 된 공부는 ROTC 선배님의 초대로 미국을 방문하여 다른 전공의 길로 들어선 것입니다.

2000년 미국에서는 야후 e메일이 성행하던 때였다. 뉴욕 내 학교에서 컴퓨터공학을 전공한 선배는 MS가 주는 자격증 공부에 집중하고 있었다. 중간에 PC 작업을 하면서 e메일을 보내는데 김 교수는 처음 야후 e메일을 그때 접한 뒤 다른 세계와 편리함에 완전히 매료돼 뉴욕에서 생활하며 새롭게 시작하기로 결심했다.한국의 학력은 차치하고 토플부터 다시 공부했다. 컴퓨터 사이언스로 유명한 센터럴파크 북쪽 뉴욕시립대가 출발점이었다. 28세 군 제대 후 멀리 이국땅에서 시작한 유학생활은 삭막했다. 교내에서는 18~19세가 된 친구들과 함께 경쟁해야 했고 자존감만 세우기에는 자신이 가진 게 너무 없었다.

해외 유학은 크게 두 가지 길이라고 생각합니다. 도태되어 도중에 포기하고 돌아올 것인가, 끝까지 정신을 차리고 무언가를 이룰 것이다. 자신과의 싸움입니다.

새벽까지 이어진 공부에 눈도 뜨지 않고 아침 강의를 들으러 가는 것은 일상이었다. 그러면서도 행여 중간에 포기할 수도 있다. 실패다!라는 위기감은 언제나 머리 위에 맴돌았다.한국에 있는 친구들은 이미 앞서가고 있다. 대리를 붙여 사회에서 뿌리를 내렸다. 여기서 포기하면 아무것도 안돼… 끝까지 버티자!미국 유학 초기 김 교수는 스스로 마음을 굳히고 마인드 컨트롤하는 것이 습관처럼 반복됐다.

조지아대와의 연석사 과정은 톱 20 안에 드는 브라운대였다. 보스턴 인근 로드아일랜드(Rhode Island) 주 프로비던스에 위치한 아이비리그의 대학생활은 더욱 어려워졌다. 1764년 설립돼 미국에서 7번째로 긴 역사를 자랑하며 1958년부터 유일하게 IBM 650기기를 인수한 뒤 경제학과 응용수학에 몰두해 왔다. 진도를 따라가기 위해 자는 시간은 점차 늦어져서 새벽 3~4시였다.

힘들어도 도중에 포기할 수는 없었어요. 너무 먼 길을 가버린 거죠. 저 자신과의 약속이었고 패자의 모습으로 부모님께 돌아가고 싶지 않았습니다.

브라운대에서 지도교수의 세부 전공은 생물정보학이었다. DNA 시퀀스, 즉 알려지지 않은 DNA 시퀀스에 대한 유전자 기능을 찾기 위해 기존 DNA 시퀀스와 그에 대한 유전자 기능을 저장해둔 데이터베이스를 탐색 및 시퀀스를 비교하여 가장 가까운 유사성을 갖는 시퀀스를 유추 및 기능을 부영하는 연구를 수행하면서 통계학이 당연히 필연적일 수밖에 없었다.

그래서 코딩뿐만 아니라 통계학을 하나 더 해보라는 교수의 조언대로 도전했다. 과목이 늘어난 만큼 노력도 배가됐지만 간신히 의학통계 석사를 마쳤다. 박사과정은 조지아대(UGA)에서 통계학 전공을 하고 세부 전공으로 생물 빅데이터 분석 및 알고리즘 개발을 연구했다. 1785년 설립돼 가장 오래된 공립대학 중 하나인 학교는 교내 면적만 168km에 470여 개 건물로 구성돼 있었다. 캠퍼스라기엔 너무 커서 한 지역이었어. 현직 미 상하원 의원, 대사, 주지사, 연방판사들의 동창생을 자랑하는 학교들, 그중 10년에 100주년을 맞은 대학원에서는 다양한 석박사를 배출했고 자부심과 매력이 넘쳐 절로 가슴이 두근거렸다.

김상진 박사의 논문은 특정 질병(비만)과 관련된 바이오마커(SNP:스닙)를 추출하는 통계적 방법론으로 SCI Top5 중 하나인 저널에 게재됐다. 2015년부터 2016년까지 이어진 논문은 오우믹스 빅데이터를 기반으로 한 질병 예측 모델링을 만들어 솔루션으로 웹사이트에 구현하는 것이었다. 통계분석을 통해 질병과 관련된 유전자 변수 및 임상 변수를 추출해 질병 예측 모델을 구축함으로써 새로운 환자의 변수를 측정해 모델에 입력하면 암 환자에 대한 유무를 판별하는 데 도움이 되는 연구였다. 이어 운 좋게도 듀크대에서 수잔 할라비(Susan halabi)라는 세계 최고의 생물통계학·생물정보학자와 함께 2년가량 슈퍼바이저로서의 임상 경험을 쌓을 수 있었다.◼️ 천문학적 비용이 들었던 유전자 지도 및 보완 비용이 이제는 기술 발전으로 암체세포 오믹스 데이터 분석을 통해 쉬워졌다.

◼️ 오믹스(omics)란 개별 유전자와 전사물, 단백질, 대사물 등 생체물질을 포괄하는 총체적 개념의 데이터셋을 기반으로 하는 생물학 분야를 말한다. 오믹스 데이터 세트는 크게 유전체학, 전사체학, 단백질체학, 대사체학 및 표현체학으로 구분된다.대학 박사 후 과정 중 잡서치를 통해 전 미국 대학 중 전공과 부합한 7개 대학에 교수직으로 지원을 마쳤다. 그중 엘파소에 위치한 텍사스주립대는 스카이프 화상면접을 거쳐 곧바로 2차 합격했다. 돌아와 잡서치를 통해 전 미국 대학 중 7여 곳에 교수로 지원했다. 그중 조지아주립대는 스카이프 화상면접을 거쳐 곧바로 1차 합격했다.

순간 얼마나 흥분했는지 모르겠어요. 메일로 받았는데 마치 최종합격한 것처럼 기쁘고 최종합격한 것처럼 기뻤습니다. ‘아, 나도 이제 세계적인 석학들과 같은 기차를 타는구나’라는 꿈에 부풀어오른 기대감 같은 거였어요.

2박 3일간 진행된 캠퍼스 사이트 면접은 인상 깊었다. 자연과학대학 학장부터 모든 학과장은 물론 관련 전공 교수까지 만나 면접을 진행하고 전문지식 면접을 진행하면서 전공 관련 연구에 관한 토의를 진행하였으며 심사위원 및 전공 관련 교수를 대상으로 세미나를 진행하였다. 마지막 날은 시티투어로 끝났고, 딱 일주일 뒤 일찍 최종 합격 통보가 왔다.

물론 미국에서 부교수만으로도 종신교수가 돼 6년 만에 평생 안정을 얻을 수 있었지만 3년간의 미국 대학교수 생활을 마치고 고국행을 택했다. 미래를 바라보며 가족과 의논해 내린 결정이었다.

김상진 코로나질병관리, 빅데이터분석 교수는 코로나 시대를 맞아 머신러닝을 활용한 질병관리데이터 연구개발데이터 개발에서 이슈를 가졌다.

동아대학교 LINC+사업단이 지역사회공헌사업을 지원하고 지역사회 질병관리를 위한 의료 빅데이터 활용 증진 프로그램을 지난해 하반기에 실시하였습니다. 지역 일반인을 대상으로 머신러닝/딥러닝을 활용한 질병 빅데이터 분석 및 예측 모델을 구축하는 특강을 실시하였습니다. 사업의 목적은 머신러닝/딥러닝을 활용한 질병관련 빅데이터 분석 및 예측모델을 구축할 수 있는 질병데이터 분석가로서의 기초역량을 갖춘 인재양성이었습니다. 프로그램 과정을 거쳐 실질적인 질병 데이터를 분석 및 예측하는 모델을 학습한 강의 노트와 프로젝트를 통한 질병 예측 알고리즘 및 구축된 모델을 동아대학교병원 내 인공지능연구소에 재능기부를 하였습니다. 그리고 나아가 의료 빅데이터뿐만 아니라 부산지역 산업 및 서비스 전반에 걸친 다양한 빅데이터를 분석하여 머신러닝/딥러닝 기반 모델링을 수행하는 강의를 일반인을 대상으로 계획하고 있습니다. 개인적인 바람이 있다면 부산이 빅데이터를 기반으로 한 AI에 강한 도시로 거듭나길 희망합니다.

김상진 교수는 AI의 발달로 기술이 인간을 대체하는 것이 아니라는 점을 강조했다. 의료영상 및 비영상 데이터로 만들어진 결과값은 의사가 진단에 대한 의사결정을 하는 데 도움이 되는 도구 역할을 하며 최종 진단결정은 의사가 해야 한다는 점을 강조했다.▲모교 교단 서는 기분=현재 김상진 교수는 경영정보학과에서 경영 관련 통계과목과 머신러닝 수업을 가르치고 있다. 학생은 제자이면서 후배다. 경영통계학 이해과목 책임교수로서 경영통계 이해를 통해 학생들에게 새로운 학문의 길을 열어주고, 2학년에 R기반 통계분석을, 그리고 3학년에는 데이터마이닝 기법을 활용한 전자고객관리데이터(ECRM) 분석수업을 가르치면서 학생들에게 학자나 사회구성원으로서의 역할을 제대로 수행할 수 있는 기반을 마련하고 있다.

수학을 포기한 사람(수학이 싫어서 수학을 포기한 학생)으로 와서 다시 통계를 내야 하기 때문에 많은 고민이 있을 것입니다. 하지만 저도 새로운 길을 개척한 학자로서 어떤 마음인지는 알고 있습니다. 분명한 것은 시대는 쉽지 않은 이 길을 걸은 사람을 요구하고 있으며, 잠시의 어려움을 극복하고 극복하면 국내외 유수의 회사에서 찾을 기회는 확실히 찾아온다는 것입니다. 미국에서 박사를 마치고 애플로 옮길 때는 15만달러에 육박하는 연봉을 받기 때문에 충분히 보상은 달거든요.

교수이기 전에 선배로서 밝은 미래를 보여주고 싶은 당연한 마음이다.다양한 국가연구사업에서 활동하고 있는 김상진 교수는 현재 국내 다양한 전문가들과 협업을 이어가고 있다. 김정엽 건양대병원 교수, 황보율 국립암센터(NCC) 인공지능사업팀장, 강도연 동아대병원 교수와의 협업을 통해 새로운 일자리를 모색하고 있습니다. 현재 동아대병원 강도영 교수와 정보화진흥원(NIA)이 추진하는 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 부분에서 파킨슨병 의료 인공지능 학습용 데이터 구축 사업에 지원한 상태이며 현재 SCI급 논문저널 중 하나인 MDPI에서 심사위원으로 활약하고 있다.

또 그는 과학기술정보통신부 주관으로 이번 4월부터 연말까지 이어지는 ‘2021년도 사회현안해결 지능정보화-스마트안심요양서비스 지원사업’으로 출연받아 과제를 진행 중이다. 과제의 주요 내용은 요양원에서 획득한 질병 데이터를 분석 및 머신러닝/딥러닝 기반의 최적 예측 모델을 구축해 웹 서비스를 구현하는 것이다.

<Heis…> 부산 태생으로 부모님은 유통판매업을 하시는 평범한 분들이었다. 어려서부터 호기심이 많았고 구기 종목은 물론 모든 운동에는 자신 있을 정도로 운동신경이 남달랐다. 하지만 부모님의 높은 교육열로 여기저기 학원을 다녀야 했고, 상동이 동생과 고민하는 것은 ‘어떻게 오늘 학원을 빠져나갈 수 있을까’라는 또래 고민이었다. 부모님 뜻대로 문과를 거쳐 대학에 진학했지만 적성은 맞지 않았다. ROTC 34기에 후방부대에서 장교로 중대장 생활을 거치며 자신의 정체성을 깊이 고민했다. 제대 후 인생에서 넘어야 할 미래를 그리며 뉴욕에 거주하는 선배의 초청으로 미국을 방문했지만 야후 e메일에 매료돼 새로운 학문의 길을 걷기 시작했다. 현재 국내에서는 보기 드문 ‘빅데이터 분석&의학 통계’ 분야를 개척하는 선구자이자 학자로서 국가 발전을 위해 일익하고 있다.

[피플투데이 인터뷰]희망찬 미래를 보장하는 빅데이터-의학통계 김상진 동아대학교 빅데이터 분석 및 응용&의학통계전공 경영정보학과 교수 원본 기사 보러가기↓ ↓ ↓http://www.epeopletoday.com/news/articleView.html?idxno=15063 날로 변모하는 AI 프로세서는 빅데이터 값을 모아 분석해 인간의 상상을 뛰어넘는 결과를 빠르게 예측하고 있다. 특히 신종 코로나바이러스 감염증 영…www.epeopletoday.com 편집 : 설은주 giver-@n [email protected] 글 : 서성원 기자 aver.com <저작권자© 피플투데이, 무단전재 및 재배포 금지>

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