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연구 현장의 생성 AI 활용 현황

최근 노벨상 수상 결과에서 알 수 있듯이 인공지능은 현대 과학의 핵심 동력으로 자리 잡았습니다. 하지만 실무자의 관점에서 볼 때 생성형 AI에 대한 몇 가지 중대한 오해가 존재합니다. 가장 대표적인 것은 AI가 연구자의 역량을 직접적으로 향상시켜 줄 것이라는 믿음입니다. 스마트폰이 보급되면서 오히려 기억력이 감퇴하고, 자동차를 타면서 근력이 약해지는 것처럼 AI 역시 도구로서 기능할 뿐 사용자의 본질적인 능력을 대신 키워주지는 않습니다. 따라서 AI를 통해 확보한 시간을 독서나 토론 등 인간 고유의 통찰력을 기르는 데 투자하는 지혜가 필요합니다. 인공지능은 목적에 따라 자동화, 데이터 분석, 계산 모델, 특화 AI, 생성형 AI로 구분할 수 있습니다. 많은 이들이 생성형 AI가 모든 문제를 해결해 줄 것이라 기대하지만, 기업이나 연구소의 특수한 문제를 해결하기 위해서는 해당 도메인에 특화된 AI를 구축하는 것이 훨씬 효과적입니다. 생성형 AI는 보편적인 지식 처리와 창작에는 능숙하지만, 내부 데이터가 부족한 전문 영역에서는 한계를 보이기 때문입니다. 따라서 연구 현장에서는 단순한 도구 도입을 넘어 각 분야의 전문성에 맞춘 AI 활용 전략을 수립하는 것이 무엇보다 중요합니다. 한국에너지기술연구원에서는 연구 효율을 높이기 위해 로보틱 처리 자동화 (RPA)를 적극적으로 도입하고 있습니다. 특히 연구 계획서 작성 시 연구자의 이력이나 성과 데이터를 정리하는 단순 반복 업무를 자동화함으로써 행정적 부담을 획기적으로 줄였습니다. 과거 수 시간이 걸리던 문서 작업이 이제는 10분 이내로 단축되어 연구자들이 본연의 연구 활동에 더욱 집중할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 이러한 변화는 단순한 편리함을 넘어 연구의 질을 높이는 실질적인 기반이 되고 있으며, 공모전 수상 등을 통해 그 가치를 인정받고 있습니다. 물리나 화학 기반의 계산 모델과 실험 자동화가 결합된 자율화 실험실 (Autonomous Laboratory)도 연구 현장의 큰 변화 중 하나입니다. 로봇이 사람을 대신해 실험을 수행하고, AI가 가설 생성과 검증 과정을 담당하는 체계가 구축되고 있습니다. 특히 오픈 소스 생태계를 활용하여 신물질 합성 경로를 설계하거나 화학 반응 템플릿을 추천받는 등 전문가의 영역에 AI가 깊숙이 개입하고 있습니다. 이는 물리 모델의 한계를 극복하고 연구 속도를 가속화하는 핵심적인 역할을 수행하며 과학 기술의 새로운 지평을 열어가고 있습니다. 생성형 AI 기술은 이제 텍스트를 넘어 멀티모달과 에이전트 AI 단계로 진화하고 있습니다. 연구 현장에서는 사용자가 목적만 제시하면 스스로 최선의 수단을 찾아 결과를 도출하는 '일잘러' AI에 주목하고 있습니다. 특히 보안이 중요한 연구 데이터를 다루기 위해 외부 유출 걱정 없는 설치형 대규모 언어모델 (LLM)의 활용도가 높아지고 있습니다. 최근에는 성능이 뛰어난 소형 모델들이 등장하면서 개별 연구자나 소규모 팀에서도 맞춤형 AI 환경을 구축하여 코딩이나 질의응답 등에 효율적으로 활용할 수 있게 되었습니다. 연구 효율을 극대화하기 위해 직접 개발한 '논문 봇'이나 '딴지 봇' 같은 맞춤형 GPTs는 동료 연구자들 사이에서 큰 호응을 얻고 있습니다. 복잡한 논문에서 핵심 내용을 빠르게 추출해 워드 파일로 출력해 주거나, 연구자의 논리에 날카로운 비판을 던져 보완점을 찾게 도와주는 방식입니다. 이 과정에서 파이썬 코드를 패키징하여 AI 내부 서버에 설치하는 기술적 창의성을 발휘하기도 했습니다. 이러한 도구들은 단순히 정보를 전달하는 수준을 넘어 연구자의 사고 과정을 지원하고 데이터 시각화를 돕는 든든한 파트너로서 기능하고 있습니다. 성공적인 AI 도입의 이면에는 '고통을 감각하는 실무자'의 열정과 이를 지지하는 조직 문화가 있습니다. 단순 반복 업무에서 느끼는 불편함을 외면하지 않고 기술적으로 해결하려는 의지가 혁신의 시작점입니다. 한국에너지기술연구원 역시 경영진의 물질적 지원과 동료들의 긍정적인 피드백이 있었기에 연구와 행정의 경계를 허무는 AI 활용이 가능했습니다. 앞으로도 연구 현장의 실제적인 문제들을 하나씩 해결해 나가며, AI와 인간이 협력하여 더 큰 과학적 성취를 이뤄내는 미래를 만들어 가고자 합니다.

한국전자통신연구원오픈소스 테크데이

물리학
화학
융합
공학·기술

[EOST2023] 거대언어모델을 활용한 연구 효율화

ChatGPT가 등장한 지 1년도 채 되지 않아 바드, 하이퍼클로바X, 라마 등 다양한 거대 언어 모델(LLM)들이 쏟아져 나오고 있습니다. 현재 이 시장은 거대하고 강력한 모델을 지향하는 흐름과 오픈소스 기반의 최적화 모델을 지향하는 두 가지 흐름으로 나뉩니다. 초창기에는 텍스트 생성에만 치중되어 할루시네이션(환각) 문제가 심각하다는 우려도 컸습니다. 하지만 사용자가 직접 작성한 글을 번역하고 요약하며, 말투를 교정하는 등의 정교한 작업이 가능해지면서 단순한 검색 엔진을 넘어선 활용 가능성을 보여주고 있습니다. 거대 언어 모델(LLM)의 흥미로운 점은 가르치지 않은 능력이 발현되는 '창발' 현상입니다. 일정 규모 이상의 모델은 숫자 계산이나 논리적 추론, 심지어 문맥 속에 숨겨진 감정까지 파악해 내는 능력을 보여줍니다. 예를 들어 소년이 소녀에게 꽃을 주고 자리를 치워주는 행동을 묘사한 지문을 통해 두 사람 사이의 감정을 '사랑'으로 추론해 내기도 합니다. 이러한 능력은 연구자가 지문이나 근거 자료를 제공하고 그 안에서 새로운 통찰을 이끌어내거나 논리적인 분석을 요청할 때 매우 강력한 도구가 됩니다. 연구 현장에서 인공지능을 효율적으로 활용하기 위해서는 '검색 증강 생성(RAG)' 기술이 필수적입니다. 이는 단순히 모델의 지식에만 의존하는 것이 아니라 규정, 특허, 논문 등 신뢰할 수 있는 외부 데이터를 모델에게 제공하여 답변을 생성하게 하는 방식입니다. 이를 통해 오류를 방지하고 기관 내부의 데이터베이스를 기반으로 정확한 정보를 처리할 수 있습니다. 수많은 정보를 목적에 맞게 가공하고, 한정된 자원을 어디에 투자할지 결정하는 의사 결정 과정에 인공지능이 깊숙이 개입할 수 있게 된 것입니다. 이제 연구자는 핵심 질문만 던지면 인공지능이 보고서의 초안을 작성하고 관련 논문을 찾아 요약해 주는 시대를 살고 있습니다. SciSpace나 Perplexity 같은 도구는 수백 페이지에 달하는 논문 속에서 필요한 정보를 단숨에 추출하며, 인용 관계를 그래프로 보여주어 학문적 지도를 그려주기도 합니다. 또한 코딩 지식이 없어도 거대 언어 모델(LLM)에게 데이터 분석을 시키거나 발표용 그림을 생성하게 하는 등 작업 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 며칠이 걸리던 문헌 조사가 단 몇 시간 만에 끝나는 효율화가 현실이 되었습니다. 기술의 발전은 연구자에게 일의 본질이 무엇인지 다시 묻게 합니다. 이미지 생성 인공지능을 활용해 논문의 개념도를 그리거나 발표 자료를 꾸밀 때는 저작권과 윤리적 가이드라인을 지키는 것이 중요합니다. 인공지능은 더 이상 미래의 기술이 아니라 이미 누구나 누릴 수 있는 현재의 기술이기에, 이를 활용하지 않는 것은 손해에 가깝습니다. 인간은 역사적으로 새로운 도구와 싸워 이기려 하기보다 이를 이용해 더 큰 성취를 이뤄왔습니다. 이제 인공지능을 동료로 삼아 단순 작업에서 벗어나 더 깊고 창의적인 연구에 몰입해야 할 때입니다.

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EOST2021 내가 해온 연구에 데이터 분석 끼얹기

4차 산업혁명의 물결 속에서 인공지능과 빅데이터가 강조되고 있지만, 실제 많은 연구 현장은 여전히 과거의 방식에 머물러 있는 경우가 많습니다. 대중은 자율주행차와 인공지능의 창조성에 열광하지만, 정작 실험실에서는 엑셀(Excel)조차 사용하기를 꺼리며 계산기에 의존하는 구시대적인 모습이 보이기도 합니다. 이는 단순히 도구의 문제가 아니라 시대의 변화를 받아들이는 속도의 차이에서 기인합니다. 급변하는 기술 환경과 전통적인 연구 방식 사이의 간극을 좁히는 것이 오늘날 과학자들에게 주어진 중요한 과제 중 하나라고 할 수 있습니다. 연구실은 크게 화학 반응이 일어나는 '웨트 랩(Wet Lab)'과 컴퓨터로 수치 해석을 수행하는 '드라이 랩(Dry Lab)'으로 나뉩니다. 하얀 가운을 입고 약품을 섞는 과학자의 모습은 우리에게 익숙한 웨트 랩(Wet Lab)의 풍경이지만, 최근에는 이곳에도 조금씩 변화의 바람이 불고 있습니다. 실험 장비 옆에 배치된 컴퓨터가 측정 데이터를 파일로 저장하고 처리하는 모습은 컴퓨터 기술이 실험 현장에 스며들고 있음을 보여줍니다. 웨트 랩(Wet Lab)과 드라이 랩(Dry Lab)의 경계가 서서히 허물어지면서, 데이터 분석 능력은 이제 모든 연구자에게 필수적인 역량으로 자리 잡고 있습니다. 최근 리버풀 대학교에서 발표한 '로봇 화학자'는 인간보다 수천 배 빠른 속도로 실험과 데이터 분석을 수행하며 연구의 효율성을 극대화하고 있습니다. 이 로봇은 며칠 만에 기존 성능을 수 배 뛰어넘는 광촉매를 개발해냈을 뿐만 아니라, 실험 결과에 따라 다음 단계의 실험 계획까지 스스로 수립하는 놀라운 능력을 보여주었습니다. 국내외 유수의 연구 기관에서도 로봇 팔을 이용해 물질을 합성하고 특성을 측정하는 자율 수행 시스템을 도입하고 있습니다. 이러한 자동화 시스템의 확산은 연구의 패러다임이 인간 중심에서 데이터 중심으로 이동하고 있음을 시사합니다. 많은 연구자가 20년 전과 다름없는 방식으로 엑셀(Excel)이나 오리진(Origin) 같은 유료 소프트웨어를 사용해 그래프를 그리고 데이터를 분석합니다. 하지만 이러한 도구들은 고유한 한계를 지니고 있으며, 연구자의 창의적인 아이디어를 자유롭게 구현하기에는 부족함이 있습니다. 이에 대한 대안으로 파이썬(Python)을 활용하면 판다스(Pandas), 사이파이(SciPy), 맷플롯립(Matplotlib) 등 강력한 라이브러리를 통해 데이터 로드부터 복잡한 신호 처리와 시각화까지 모든 과정을 정교하게 제어할 수 있습니다. 오픈소스 도구를 익히는 것은 단순한 기술 습득을 넘어 연구의 자유도를 획기적으로 높이는 길입니다. 코딩을 배우는 과정에는 심리적인 장벽이 존재할 수 있지만, 이는 결코 지적 능력의 부족 때문이 아닙니다. 파이썬(Python) 기반의 오픈소스 생태계는 누구나 배울 수 있을 만큼 접근성이 높으며, 일단 시작하면 인공지능 분석 기법으로 곧장 연결되는 가능성의 세계를 제공합니다. 과거의 익숙한 방식에서 벗어나 용기를 내어 한 발짝만 내디딘다면, 이제까지 가보지 못했던 밝고 넓은 데이터 과학의 바다를 만날 수 있습니다. 연구자들에게 지금 필요한 것은 기술에 대한 두려움을 떨치고 새로운 오픈소스 도구를 받아들이는 도전 정신입니다.

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