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저는 데이터가 사람의 생명을 바꾸는 시대에, 의료 데이터를 가장 인간적인 방식으로 다루는 연구기관이 차의학연구원이라고 생각합니다.
대학원에서는 인공지능과 의료 데이터의 접목을 본격적으로 연구했습니다.
차의학연구원의 AI-Data엔지니어는 단순히 기술을 적용하는 역할이 아니라, 의료 데이터를 통해 생명과학의 새로운 가능성을 여는 역할이라고 생각합니다.
대학원 시절부터 생체 데이터 분석과 의료영상 AI 모델을 연구하면서, 데이터가 환자의 치료방향을 바꾸는 힘을 직접 경험했습니다.
차의학연구원은 임상과 연구가 긴밀히 연결된 기관으로, 제가 연구한 기술을 실제 환자 데이터에 적용할 수 있는 환경을 갖추고 있다고 생각했습니다.
정확한 데이터 흐름이 곧 연구의 신뢰로 이어진다고 생각합니다.
Q3.의료데이터를 다룰 때 가장 주의해야 할 점은 무엇이라고 생각하나요?
저는 '정직한 데이터 처리'가 가장 중요한 윤리라고 생각합니다.
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AI-Data엔지니어로서 제가 가장 자신 있는 역량은 '데이터 파이프라인의 설계와 문제 해결 능력'입니다.
연구실에서 대규모 생체 데이터를 다룰 때는 단순한 코딩 능력보다 데이터 구조의 이해와 효율적인 처리 과정이 중요했습니다.
차의학연구원의 AI-Data엔지니어는 단순히 기술을 적용하는 역할이 아니라, 의료 데이터를 통해 생명과학의 새로운 가능성을 여는 역할이라고 생각합니다.
이 불균형으로 인해 초기 모델은 질병을 과소예측했고, 실제 환자의 데이터를 정상으로 오분류하는 문제가 반복되었습니다.
실제 데이터를 단순 복제하는 대신, 질병 패턴을 학습한 생성 모델을 통해 새로운 이미지를 만들어냈습니다.
새로운 방법을 시도하는 동안 실패의 반복이 이어졌지만, 포기하지 않고 세부 설정을 바꿔가며 실험을 계속했습니다.
대학원에서 의료영상분석연구를 진행하면서, 단 한 줄의 코드나 한 번의 데이터 선택이 연구의 신뢰도를 바꿀 수 있다는 사실을 몸으로 느꼈습니다.
한번은 연구팀 내에서 모델 성능을 개선하기 위해 데이터 전 처리 단계를 간소화하자는 제안이 나왔습니다.
결국 프로젝트 일정은 조금 늦어졌지만, 모델의 결과가 임상검증 단계에서 안정적으로 통과하면서 팀 내에서도 그 선택이 옳았다는 평가를 받았습니다.
의료 데이터를 다루는 직무에서는 한 번의 편의적 판단이 연구의 근본을 흔들 수 있기에, 정직함이 최고의 윤리라고 생각합니다.
또한 저는 '책임 있는 결과 공유'가 연구자의 핵심 윤리라고 생각합니다.
데이터 엔지니어로서의 윤리는 단순히 데이터를 다루는 기술적 책임에 머물지 않는다고 생각합니다.
데이터는 결국 환자와 사람을 위한 것이기에, 그 과정을 투명하게 기록하고 검증 가능한 결과로 만드는 것이 진정한 윤리라고 믿습니다.
정직함과 책임감으로 신뢰받는 AI-Data엔지니어로 성장하여, 의료연구의 진정한 가치를 지키 는 연구원이 되겠습니다.
대학원 시절부터 생체 데이터 분석과 의료영상 AI 모델을 연구하면서, 데이터가 환자의 치료방향을 바꾸는 힘을 직접 경험했습니다.
차의학연구원은 임상과 연구가 긴밀히 연결된 기관으로, 제가 연구한 기술을 실제 환자 데이터에 적용할 수 있는 환경을 갖추고 있다고 생각했습니다.
차의학연구원에서는 복잡한 데이터의 흐름을 통합 관리하고, 연구자가 직관적으로 활용할 수 있는데이터 구조를 만드는 역할을 수행하고 싶습니다 .
Q3.의료데이터를 다룰 때 가장 주의해야 할 점은 무엇이라고 생각하나요?
이 과정에서 단순한 오류 수정보다 원인 규명이 중요하다는 사실을 배웠습니다.
시각화 결과를 통해 모델의 신뢰성을 설명하자 의사 선생님도 결과를 수용하셨습니다.
협업에서 중요한 것은 감정보다 근거를 중심으로 대화하는 태도라고 생각합니다.
Q9.데이터 엔지니어로서 차별화된 경쟁력을 어떻게 키워가고 싶습니까?
차의학연구원에서는 연구자들이 쉽게 데이터를 접근하고 분석할 수 있는 구조를 만드는 데 기여하고 싶습니다.
Q10 .장기적으로 차의학연구원에서 어떤 연구자가 되고 싶습니까?
저는 기술과 의학을 연결하는 다리 역할을 하는 연구자가 되고 싶습니다. |
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2025.10.20
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