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[IT뉴스]AI·로봇이 연구하는 '자율실험실'…"연구 전과정 이해하는 전문성 필요"

온카뱅크관리자

2026-08-11 16:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 과기정통부 산·학·연 협의체 출범식…"AI 쓰는 기업 89%, 자율실험실 이해는 24%" 
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 11일 오전 서울 서초구 엘타워에서 '자율실험실 산학연협의체 출범식'이 개최됐다. 한국기초과학지원연구원(KBSI) 제공
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 국내 제약·바이오기업 대부분이 인공지능(AI)을 활용하거나 도입을 검토하고 있지만 연구 전 주기를 AI와 로봇이 자율적으로 수행하는 ‘자율실험실(SDL·Self-Driving Lab)’ 구축과는 상당한 간극이 있다는 지적이 나왔다. 전문가들은 AI를 연구에 활용하는 것과 실제 실험 장비까지 연결해 자동화하는 것은 다른 문제라며 SDL에 특화된 전문성과 장비·데이터 표준화가 필요하다고 제언했다.
 산·학·연 전문가들은 11일 서울 양재동 엘타워에서 열린 ‘자율실험실 산·학·연 협의체 출범식’에서 국내 SDL 확산을 위해 해결해야 할 과제를 제시했다.
 장종성 LG AI연구원 랩장은 "한국제약바이오협회 설문 결과 기업의 89%가 AI를 활용하거나 도입을 검토하고 있다고 응답했지만 SDL 개념을 이해한다는 응답은 24%에 그쳤다"고 설문결과를 소개했다. 장 랩장은 “AI 활용률을 자율실험실 도입 준비도로 해석해서는 안 된다”고 강조했다.
 SDL은 사람이 반복해 수행하던 실험을 로봇이 대신하고 연구자가 내리던 다음 실험에 대한 판단을 AI가 수행하는 연구 플랫폼이다. AI가 가설을 세우고 실험을 설계하면 로봇이 실험을 수행해 데이터를 수집한 뒤 AI가 수집 데이터를 다시 학습해 다음 실험을 결정하는 과정이 반복된다.
 AI를 실제 실험과 연결하려면 연구 전 과정을 이해하는 전문성이 필요하다는 문제제기도 나왔다. 문희리 이화여대 멀티스케일 물질 및 시스템 연구소장은 “SDL을 아는 시스템융합인재가 없어 지금 대학원생들이 전부 해결하고 있다”고 말했다.
 장 랩장은 "신약개발에서는 타깃 확인과 검증부터 후보물질 확보와 최적화까지 전체 과정을 이해하면서 AI와 실험을 연결할 수 있는 다학제 인력이 필요하다"고 말했다.
 SDL 구축을 수행할 국내 기업의 필요성도 제기됐다. 문 소장은 "중국 선전에는 연구자가 원하는 자동화 장비를 제작해주는 기업을 쉽게 찾을 수 있다"며 국내 산업 기반과의 차이를 지적했다. 그는 "해외 기업에 시스템 구축을 맡길 경우 연구기관이 보유한 실험 기술과 노하우를 모두 넘겨야 한다"며 국내에서 SDL 구축을 담당할 기업이 필요하다고 강조했다.
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 <img alt="출범식에 이어 패널 토론이 이어졌다. 문혜원 기자 moony@donga.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/dongascience/20260811160139427nnik.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="5oeeVOIkLd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/dongascience/20260811160139427nnik.jpg" width="658">
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 출범식에 이어 패널 토론이 이어졌다. 문혜원 기자 moony@donga.com
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 연구실마다 SDL을 개별적으로 구축하면서 같은 장비와 시스템을 반복해 개발하는 문제도 해결해야 할 과제로 꼽혔다.
 서정주 한국기초과학지원연구원 연구장비산업본부장은 "각 실험실이 서로 다른 시스템을 개별적으로 개발하고 있다"며 "한 번 개발된 시스템을 다른 실험실에서도 활용할 수 있도록 공통 표준을 마련해야 한다"고 강조했다.
 핵심은 장비·AI·데이터를 연결하는 인터페이스 표준화다. 장비마다 연결 방식과 소프트웨어가 다르면 새로운 SDL을 구축할 때마다 드라이버와 응용프로그램인터페이스(API) 등을 다시 개발해야 한다. 공통 규격을 갖추면 이미 검증한 장비와 모듈을 다른 SDL에서도 재사용해 구축 시간과 비용을 줄일 수 있다.
 서동화 KAIST 신소재공학과 교수는 SDL 구축 경험을 기관별로 흩어두지 말고 공동 자산으로 축적해야 한다고 강조했다. 그는 "안전 기준·장비 사양·통신 규격·실패 사례 등을 공유해 기관마다 같은 시행착오를 반복하지 않도록 해야 한다"고 설명했다.
 연구자와 장비기업의 역할을 구분할 필요도 있다고 봤다. 연구기관은 실험 조건과 특화 기능을 구체화하고 장비기업은 이를 바탕으로 장비 완성도를 높여 제품화하는 방식이다. 서 교수는 "연구자는 자동화에 대한 기본적인 이해를 갖추고 장비기업 역시 실제 연구 현장을 이해할 수 있도록 실습 프로그램이 마련돼야 한다"고 제언했다.
 표준화는 국내 SDL 장비 시장을 만드는 기반으로 이어질 수 있다. 서정주 본부장은 "표준을 준수해 개발된 장비가 국가에서 구축하는 자율실험실센터 등에 활용될 수 있도록 개발부터 실제 적용까지 이어지는 체계를 마련해야 한다"고 강조했다.
 산업 현장에 SDL을 적용하려면 장비와 데이터 연결 규격을 표준화하면서도 연구 분야별로 다른 실험 특성을 수용할 수 있는 유연성이 필요하다는 의견도 나왔다. 최윤석 삼성전자 SAIT 마스터는 "현재 가장 진보한 해외 SDL 기업도 개별 장비 자동화는 가능하지만 여러 장비를 대규모 시스템으로 유연하게 연결하는 데는 한계가 있다"며 "산업별 실험 환경을 반영할 수 있는 SDL 구축이 필요하다"고 강조했다.
 전문가들은 결국 SDL 확산은 AI 기술만으로 해결할 수 있는 문제가 아니라고 입을 모았다. AI와 실험 전 과정을 연결할 수 있는 전문인력과 이를 실제 시스템으로 구현할 국내 기업을 육성하는 동시에 구축 과정에서 쌓인 경험을 공유하고 개발된 장비와 모듈을 다른 연구현장에서도 재사용할 수 있는 생태계를 만들어야 한다는 것이다.
 [문혜원 기자 moony@donga.com]
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