1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

임상에서 세균(bacteria)을 신속하고 정확하게 식별하는 것은 진단과 치료 방향을 결정하는 데 매우 중요합니다. 특히 패혈증처럼 시간이 생명과 직결되는 상황에서는 원인균을 얼마나 빨리 파악하느냐가 환자의 예후에 큰 영향을 미칩니다. 그런데 우리가 흔히 떠올리는 배양 검사는 정확하더라도 시간이 걸립니다. 그래서 더 빠르게 균을 구분할 수 있는 방법에 대한 관심은 계속 커져 왔습니다.

이때 주목받는 방법 가운데 하나가 라만 분광법(Raman spectroscopy)입니다. 이는 빛을 비췄을 때 되돌아오는 신호를 분석해 물질의 고유한 분자 정보를 읽어내는 기술입니다. 세균마다 구성 성분이 조금씩 다르기 때문에, 라만 분광법을 이용하면 균마다 다른 ‘분자지문’ 같은 특징을 얻을 수 있습니다. 다만 원래 이 신호는 매우 약하고, 실제 데이터도 꽤 복잡하다는 한계가 있습니다. 그래서 이를 보완하기 위해 나노입자(nanoparticle)를 이용해 신호를 더 강하게 만들어 주는 방법이 발전해 왔는데, 이것이 표면 증강 라만 분광법(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)입니다. 다시 말해, 원래 작고 희미한 라만 신호를 훨씬 더 또렷하게 증폭해 주는 방식입니다. 하지만 여기에도 아직 풀리지 않은 문제가 있었습니다. 어떤 나노입자가 세균 동정에 더 적합한지, 그 표면에 무엇을 붙여야 하는지, 또 어떤 빛의 파장에서 세균이 가장 잘 구분되는지가 충분히 정리되지 않았고, 인공지능 모델이 높은 정확도를 보여도 왜 그런 판단을 했는지를 해석하기 어렵다는 점도 중요한 한계였습니다. 이번 연구는 이러한 이슈를 조금 더 체계적으로 풀어 보고자 하는 문제의식에서 시작되었습니다.

저희는 먼저 어떤 조건에서 세균 신호가 가장 또렷하게 드러나는지를 비교했고, 그 위에 인공지능을 적용해 복잡한 데이터를 더 정확하게 해석하고자 했습니다. 그 결과 만노즈를 입힌 금 나노입자(Mann-AuNPs)와 532 nm 파장 조건이 가장 좋은 성능을 보였고, 딥러닝 모델은 14종 세균 분류에서 96.1% 정확도를 기록했습니다. 항생제 예측 등 임상적으로 의미 있는 더 큰 범주의 분류에서도 98.6% 정확도를 보였습니다. 또한 모델이 어떤 스펙트럼 신호를 중요하게 보는지 정리해, 각 세균을 특징짓는 시그니처를 스펙트럼 바코드 형태로 제시하고자 했습니다.

이번 연구는 제가 미국에 오기 전, 2024년 여름 고려대학교 의과대학 연구교수로 있던 시절부터 준비되기 시작했습니다. 하버드 의대의 도신호 교수님께서 당시 KU-KIST 융합대학원 원장님이시던 임동권 교수님을 제게 소개해 주시면서 연구가 본격적으로 시작되었습니다. 돌이켜 보면 이 연구는 인연과 신뢰가 이어져 가능했던 것으로, 저 혼자서는 절대로 시작할 수 없었고, 또 마무리까지 끌고 갈 수도 없었을 연구라고 생각합니다.

최적의 SERS 조건 도출과 인공지능 기반 14종 박테리아 판별 개념도

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

이번 연구는 매사추세츠 종합병원(Massachusetts General Hospital, MGH) 및 하버드 의대(Harvard Medical School)의 Lab of Medical Imaging and Computation(PI: 도신호 교수님)과 고려대학교 KU-KIST 융합대학원의 NanoBio Plasmonics Lab(PI: 임동권 교수님)이 함께 수행한 공동연구입니다. 저는 현재 Lab of Medical Imaging and Computation에서 연구를 수행하고 있으며, 의료 인공지능을 중심으로 실제 임상 현장에서 중요한 문제를 데이터와 인공지능 기반으로 풀어 가는 연구를 이어 오고 있습니다.

이번 연구에서는 한쪽에서는 인공지능 기반 분석을, 다른 한쪽에서는 나노·화학·분광학 기반의 실험을 담당하며 서로의 강점을 자연스럽게 연결할 수 있었습니다. 다시 말해, 두 연구실의 전문성과 역량이 맞물려 하나의 연구를 완성할 수 있었던 것입니다. 저는 이번 연구를 통해 서로 다른 분야의 연구실이 하나의 문제를 함께 바라볼 때, 각자의 전문성이 더 큰 시너지를 만들 수 있다는 점을 배웠습니다.

3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

이번 연구를 하면서 다시 느낀 것은, 어떤 문제들은 자기 전공의 틀 안에서만 바라봐서는 충분히 풀기 어려운 측면이 있다는 점이었습니다. 저는 원래 데이터 기반 모델링에 더 익숙했지만, 이번 작업에서는 그 익숙함만으로는 충분하지 않았습니다. 실험 데이터를 단순한 숫자로만 보는 것이 아니라, 그 데이터가 어떤 실험 조건과 재료, 그리고 생물학적 맥락 속에서 만들어졌는지를 함께 이해해야 했습니다. 저에게 이번 연구는 나노와 인공지능이 서로 다른 분야로 따로 존재하는 것이 아니라, 하나의 문제를 풀기 위해 자연스럽게 연결될 수 있다는 점을 다시 느끼게 해 준 경험이었습니다. 무엇보다도, 이렇게 귀중한 연구주제를 제가 맡아 정리하고 끝까지 끌고 갈 수 있는 기회를 주셨다는 사실 자체가 크게 다가왔습니다. 저는 그 믿음에 조금이라도 보답하고 싶다는 마음이 컸습니다. 또한 이번 논문이 ACS Nano 20권 18호의 표지논문(main cover)으로 선정된 것은 매우 뜻깊고 감사한 일이었습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

융복합 분야에 진학하고자 하시는 후배분들에게 꼭 전하고 싶은 말은, 처음부터 모든 것을 알고 시작하는 사람은 거의 없다는 점입니다. 저 역시 이번 연구를 시작할 때 분광학이나 나노·화학 지식이 충분하지 않았습니다. 그러나 중요한 것은 “내 전공이 아니니 못 한다”고 선을 긋는 것이 아니라, 연구 문제를 해결하는 데 필요하다면 낯선 분야라도 기꺼이 배워 보겠다는 태도라고 생각합니다. 연구를 하다 보면 결국 자신이 익숙한 경계 밖으로 계속 밀려 나가게 됩니다. 그 과정은 불편하고 더디지만, 바로 그 지점에서 연구자의 폭이 넓어진다고 믿습니다.

유학을 준비하는 분들께는, 사람과 사람 사이의 신뢰와 추천이 생각보다 중요한 역할을 할 수 있다는 말씀도 드리고 싶습니다. 누군가가 자신의 이름을 걸고 나를 추천해 준다는 것은 단순한 소개 이상의 의미가 있다고 생각합니다. 그만큼 그 믿음에 걸맞게 최선을 다하고, 맡은 일을 성실하게 해내려는 태도가 중요합니다. 결국 좋은 추천은 하루아침에 생기는 것이 아니라, 평소의 태도와 신뢰가 쌓여 만들어지는 것이라고 생각합니다.

그리고 조금 더 개인적인 차원에서 말씀드리면, 실패가 두렵거나 지금의 자리가 익숙해서 새로운 도전을 망설이게 되는 경우가 많은 것 같습니다. 그런데 지나고 보면, 실패한 일보다 끝까지 해보지 못한 일, 가지 않은 길이 더 오래 마음에 남는 것 같습니다. 저 역시 지금도 과거에 끝까지 가보지 못했던 선택들에 대한 아쉬움이 남아 있습니다. 그래서 마음에 오래 남을 것 같은 일이라면 가능한 한 도전해 보는 편이 낫다고 생각합니다. “그때 그 길로 갔더라면 어땠을까” 하는 질문은 아무리 오래 마음 속에 붙들고 있어도 결국 영원히 검증될 수 없기 때문입니다.

물론 이것이 현재의 길을 부정하거나 무모하게 도전하라는 뜻은 아닙니다. 오히려 도전은 자기 자신을 더 넓은 세계에 한 번 내놓아 보는 과정에 가깝다고 생각합니다. 더 좋은 연구 환경이나 세계적인 연구기관에 가 보면, 전 세계에서 모인 뛰어난 연구자들과 함께 일하게 되고, 그 과정에서 내가 모르고 있던 기준과 방식, 문제를 바라보는 시야를 배우게 됩니다. 그런 경험은 단순히 이력서에 좋은 이름 하나를 더하는 차원을 넘어, 내가 어디에 서 있는지, 무엇을 더 배워야 하는지, 또 어떤 가능성을 가지고 있는지를 더 분명히 알게 해 줍니다. 그래서 후배들에게는 너무 익숙한 환경 안에만 머물기보다는, 기회가 있다면 더 넓은 세계를 한 번쯤 경험해 보라고 말하고 싶습니다. 도전은 늘 불안하지만, 설령 기대한 방식으로 끝나지 않더라도 결국 자기 안에 남아 다음 길을 여는 힘이 된다고 생각합니다.

마지막으로, 대학원생이라면 자신의 시간이 정말 연구와 성장에 쓰이고 있는지를 자주 돌아볼 필요가 있다고 생각합니다. 늘 바쁘게 지내는 것과 실제로 성장하는 것은 다를 수 있기 때문입니다. 때로는 여러 행정적이고 부수적인 업무에만 매몰된 채 정작 자신의 연구를 뒤로 미루는 경우도 있습니다. 물론 그런 일들을 성실하게 해내는 태도 자체를 가볍게 볼 수는 없지만, 그것만으로는 연구자로서 충분히 성장하고 있다고 말하기 어렵습니다. 예를 들어 회의록을 아주 잘 작성하는 전문가가 되는 것이, 여러분이 연구자로서 꿈꾸던 모습은 아닐 것입니다. 결국 중요한 것은 하루하루 내가 정말 앞으로 성장하며 나아가고 있는지, 스스로 점검하는 감각이라고 생각합니다. 학위 취득까지 약 10년이 걸렸던 제 경험에서 드리는 말씀이며, 후배분들이 연구행정의 전문가가 되어버린 저와 비슷한 시행착오를 조금이라도 덜 겪었으면 하는 바람도 담겨 있습니다.

5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

이번 연구를 발판으로 삼아, 라만 분광법과 인공지능을 연결하는 연구를 더 넓은 질환 진단 영역으로 확장해 보고 싶습니다. 이번 논문에서는 세균 동정이라는 비교적 분명한 문제를 다루었지만, 앞으로는 감염성 질환을 넘어 다양한 질환 진단 문제에서도 라만 분광학과 인공지능을 접목할 수 있는 가능성을 보다 본격적으로 탐색하고자 합니다. 이를 위해 후속 연구와 과제 기획도 준비하고 있습니다.

또 하나 중요하게 생각하는 것은, 이번 연구를 통해 어떤 파수영역의 신호가 실제로 중요한지를 조금 더 구체적으로 알 수 있게 되었다는 점입니다. 현재 라만 기반 분석은 고가의 현미경 장비와 실험실 수준의 환경에 의존하는 경우가 많아, 임상 현장에서 바로 활용하기에는 현실적인 장벽이 있습니다. 결국 실제 도입을 위해서는 더 간편하고, 더 가볍고, 더 빠르게 사용할 수 있는 형태의 기기가 필요합니다. 이런 점에서 핵심 신호 구간이 분명해질수록 꼭 모든 정보를 다 읽지 않더라도 필요한 부분에 집중하는 방식으로 시스템을 단순화할 수 있고, 이는 장기적으로 임상 적용 가능성을 높이는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 다시 말해, 실험실 환경에서 한 걸음 더 나아가, 임상 현장에서 보다 실용적으로 사용할 수 있는 라만 진단 플랫폼으로 발전시키는 것이 앞으로의 중요한 방향이라고 보고 있습니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

이번 연구는 결코 저 혼자만의 힘으로 이루어진 결과가 아니었습니다. 먼저 다양한 연구 경험과 환경을 아낌없이 마련해 주시고 늘 이끌어 주신 하버드 의대 도신호 교수님께 깊이 감사드립니다. 그리고 이번 연구의 학문적·실험적 토대를 세워 주시고, 연구가 끝까지 완성될 수 있도록 중심을 잡아 주신 고려대학교 KU-KIST 융합대학원 임동권 교수님께도 진심으로 감사드립니다. 두 분의 신뢰와 인연이 아니었다면, 저는 이 연구를 시작할 기회조차 얻지 못했을 것입니다.

고려대 의대 김정빈 교수님께도 감사의 마음을 전하고 싶습니다. 김정빈 교수님께서는 이번 논문에 공저자로 함께해 주셨을 뿐 아니라, 임상적 관점에서 연구의 완성도를 높이는 데 큰 도움을 주셨습니다. 또한 이번 연구에서 실제 실험과 데이터 구축을 맡아 주신 조주은 연구원, 황민지 연구원께도 깊이 감사드립니다.

제가 연구자의 길을 걸어오는 동안, 더 큰 기회를 열어 주시고 뒷받침해 주신 고려대학교 한재호 교수님, 그리고 오랜 시간 든든한 멘토로서 한결같이 지지해 주신 동국대학교 손윤식 교수님께도 깊이 감사드립니다.

앞서 길을 걸어오신 선배님들께도 감사의 마음을 전하고 싶습니다. 누구보다 감사한 시아 아빠(현대자동차 이학진 박사님), 더불어, 늘 따뜻한 응원을 보내 주시는 고려대 의대 김하욤 교수님, 안성재 교수님, 한양대 홍제형 교수님, 서울대 의대 하은진 교수님, 동국대 의대 김진엽 교수님, 경희대 의대 박진경 교수님, 인하대 서영덕 교수님, 그리고 잠실여자고등학교 최기용 선생님, 혜원 선생님께도 감사드립니다. 특히 힘든 시기에 따뜻한 손을 내밀어 주신 고려대 의대 사경하 교수님, 그리고 제가 다음 단계로 나아갈 수 있도록 든든한 지지와 큰 도움을 주신 고려대 의대 박석인 교수님께도 깊이 감사드립니다.

늘 응원을 보내준 후배들에게도 감사한 마음이 큽니다. 우리 연구실의 김현지 박사, 서울아산병원 김동규, 울산대 이세호 교수, 순천향대 김진형 교수, KIRO 송하윤, KIST 정지혁, 고려대 김민수, 고려대 의대 차은향, KAIST 김은성, 세종대 이동호 박사에게 감사드립니다.

보스턴의 소중한 인연들도 많습니다. MIT의 마경열 박사와 김아름, 이번에 졸업하시는 하버드 케네디 스쿨의 이상아 서기관님과 임진철 검사님, 그리고 귀여운 태은이와 현준이에게도 감사드립니다. 아울러 귀한 인연으로 이어진 버클리 음대의 최수현, 항상 고마운 이주환, MGH의 임진택 박사, 포스코홀딩스 박병기 차장님, 하버드 디비니티 스쿨의 김민기 군과 제니퍼 누님, 이번에 하버드 칼리지를 졸업하는 여인서 군에게도 고마운 마음을 전합니다.

또한 보스턴에서 아이를 키우며 서로에게 든든한 힘이 되어 준, 구글의 이상헌 박사님과 안세은(수아 부모님), 하버드 비즈니스 스쿨의 이광민과 손시은(다은이 부모님), MIT의 임형태 박사님과 정정은(설아 부모님), 하버드-스미스소니언 센터의 정희성 박사님과 이서영 박사님(하균이 부모님), NUS에서 교수로 새롭게 출발하는 MIT의 박소준 박사님과 전소영(은하 부모님)에게도 감사드립니다.

고마운 친구들도 많습니다. ‘영탁이와 아이들’의 장두영, 박민규, 김제문, 이준규, 이세운, 박현종, 그리고 고향의 친구들, 박종현 박사, 김어빈, 한범수, 강태훈, 권남호, 이동학, 정우탁, 노승학, 김다찬, 김선도 박사에게 감사한 마음을 전합니다. 안암동에서 함께 지낸 원준이 형, 승원이 형, 규현이 형, 박준형, 전동수 박사에게도 감사드립니다.

제 삶에 은혜를 베풀어 주신 분들께도 꼭 감사의 마음을 전하고 싶습니다. 아버지에게 새 생명을 선물해 주신 충남대 흉부외과 김지성 교수님, 큰 도움을 주신 대전의 여병구 원장님, 엄의용 원장님, 그리고 학창 시절 은사님이신 연무고등학교 오상민 선생님, 박상문 선생님께도 깊이 감사드립니다.

무엇보다 제가 사랑하는 가족들에게 가장 큰 감사와 사랑을 전하고 싶습니다. 오랜 시간 한결같은 사랑으로 저를 품어 주시고, 지금도 아버지 곁에서 묵묵히 병간호를 감당하고 계신 어머니 박종임께 깊은 사랑과 존경을 바칩니다. 힘겨운 회복의 시간을 견디고 계신 아버지 김명환께도 한없는 사랑과 응원을 전합니다. 한결같은 사랑으로 저를 보살펴 주시고 길러 주신 할머니 이월리, 할아버지 김동국, 삼촌 김석환께도 깊은 사랑과 존경을 바칩니다. 장모님 김명자, 처제 장이화, 제부 조규한, 처남 장광민, 윤채와 이준이에게도 고마운 마음을 전합니다. 또한 고모 김인숙, 작은아버지 김문환, 작은어머니 서정화, 소형이 누나, 해리 누나, 재호와 정은이, 우주, 매형 이주환께도 깊이 감사드립니다.

마지막으로, 사랑하는 아내 보화에게 무엇보다 깊이 감사하고 싶습니다. 익숙한 모든 것을 뒤로하고 낯선 곳에서 새로운 삶을 시작하는 일이 결코 쉽지 않았을 텐데도, 제 곁에서 흔들림 없이 함께 걸어와 주었습니다. 그리고 이제 세상에 태어난 지 5개월이 된 새벽이를 사랑과 정성으로 돌보며 우리 가정을 단단히 지켜 주고 있습니다. 하루하루 웃음과 미소로 건강하게 자라나는 저의 자랑스러운 아들 새벽이에게도 이 모든 고마움과 기쁨을 전하고 싶습니다. 이렇게나 감사할 분들이 많은 저는 행복한 사람입니다.