한동대학교 학부생 연구팀이 세계적 의료영상 학술대회 MICCAI와 함께 개최된 ‘International Workshop on PRedictive Intelligence in Medicine(PRIME-MICCAI) 2025’에서 2편의 독자 연구 논문을 발표하며 학부 단계 연구 역량을 입증했다.
이번 발표는 학부생들이 슬롯 사이트를 처음부터 끝까지 주도적으로 수행했다는 점에서 국제 학계의 주목을 받았다. 한동대는 대학원생뿐 아니라 학부생까지 세계 최고 수준 학술대회에서 성과를 발표하며 글로벌 슬롯 사이트 역량을 학부 과정부터 키우는 교육 모델을 보여주고 있다.
권총명, 김유진, 박서은, 이윤지 학생이 참여한 연구 ‘MMM: Quantum-Chemical Molecular Representation Learning for Combinatorial Drug Recommendation’에서는 환자의 임상 데이터, 약물 분자 에너지 밀도 지도, 약물 부작용 분석 자료를 통합한 멀티모달 AI 기법을 개발해 약물 상호작용으로 인한 부작용을 크게 줄이면서 높은 예측 정확도를 달성했다.
또 박소연, 정희서 학생이 참여한 ‘Transformer-Based Risk Estimation of HCC in Patients with Chronic Hepatitis B’ 연구는 만성 B형 간염 환자의 간암 발병 위험도를 예측하는 AI 모델을 제시했다. 환자의 구조화된 임상 데이터를 트랜스포머 신경망으로 처리해 환자 맞춤형 예측 정확도를 향상시켰으며, 임상 의사결정 지원 도구로서 가능성을 입증했다. 이번 연구는 아주대 의대 소화기내과 정재연·김순선 교수팀과의 공동연구로 진행됐다.
이번 성과는 과기정통부와 정보통신기획평가원(IITP) 지원의 SW중심대학 사업과 디지털 분야 글로벌슬롯 사이트지원사업으로 가능했다. 한동대는 학부 과정부터 세계 수준 실전 슬롯 사이트 경험을 제공하며, 학부생과 대학원생 모두 국제 무대에서 슬롯 사이트 역량을 발휘할 수 있는 교육 체계를 구축하고 있다.
박소연 학생은 “학부생 신분으로 실제 환자 데이터를 활용한 연구에 참여하고 전문가들과 협력할 수 있었던 경험은 큰 도전이자 의미 있는 기회였다”며, “세계적인 학술대회에서 직접 성과를 발표한 경험이 연구자로서 성장하는 계기가 됐다”고 말했다.
권총명 학생은 “세계적인 학술무대에서 연구를 발표한 경험은 큰 성장 기회였고, 의료 AI 분야 다양한 연구자들과 교류하며 연구를 이어갈 동력을 얻었다”고 밝혔다.
한동대 홍참길 교수는 “학부생들이 국제 학술대회에서 직접 연구 성과를 발표한 것은 학생들의 뛰어난 잠재력과 대학의 교육 중심 연구 역량을 입증하는 의미 있는 성과”라며 “앞으로 학부생 주도의 연구 기회를 지속 확대하고 의료 AI 분야 국제 공동연구를 활성화하겠다”고 강조했다.