한동대학교(총장 박성진)가 학부생 주도의 의료 인공지능 연구 성과로 국제 학술대회에서 주목을 받고 있다.

한동대 AI컴퓨터전자공학부 학부과정 학생들이 중심이 돼 수행한 연구 논문이 데이터베이스 분야 우수 국제학술대회인 DASFAA 2026(The 31st International Conference on Database Systems for Advanced Applications)에 채택됐다. DASFAA는 한국연구재단과 BK21에서 지정한 우수 국제학술대회로, 관련 분야에서 높은 학술적 권위를 인정받고 있다.

이번에 채택된 논문은 다중 약물 복용 환자에게서 발생할 수 있는 약물-약물 상호작용(DDI)을 줄이기 위한 약물 추천 모델 ‘QUARK(QUantum-informed Analysis for Recommendation of Kombinations)’를 제안한 연구다. 연구는 김유진, 박서은, 권총명 학부생과 홍참길 교수가 공동으로 참여했으며, QUARK는 양자화학 계산을 통해 얻은 분자 수준의 전자 정보를 환자의 전자의무기록(EHR) 데이터와 결합해 분석하는 구조로 설계됐다. 실제 중환자실 데이터를 활용한 실험 결과, 추천 정확도와 약물 안전성 측면에서 의미 있는 개선 가능성이 확인됐다. 연구팀은 코드와 구현 내용을 GitHub를 통해 공개해 연구의 재현성과 확장성도 함께 확보했다.

이번 성과에서 특히 주목되는 점은 대학원생이 아닌 학부생들이 연구의 핵심 역할을 수행했다는 점이다. 제1저자인 김유진 학생(AI컴퓨터전자공학부 4학년)은 “연구 과정 자체가 큰 동기부여가 됐고, 그 노력이 좋은 결과로 이어져 감사하다”며 “의료 인공지능이 지닌 사회적 책임을 늘 염두에 두고 연구를 계속해 나가고 싶다”고 말했다. 공동저자인 박서은 학생(AI컴퓨터전자공학부 4학년)도 “연구를 마치며 스스로 부족한 점을 더 분명히 인식하게 됐고, 문제를 바라보는 시각도 넓어졌다”며 “꾸준히 성장하는 연구자가 되고 싶다”고 밝혔다.

지도를 맡은 홍참길 교수는 “같은 목표를 품고 모인 학생들의 집중력과 잠재력이 하나로 모여 값진 결과를 만들어냈다”며 “양자화학 기반 머신러닝을 임상 의사결정 지원으로 연결하는 연구는 아직 초기 단계이지만, 학문적·실용적 가치가 충분히 큰 영역”이라고 평가했다. 이어 향후 다양한 임상 적용 사례로 연구를 확장해 나갈 계획이라고 덧붙였다.

이번 논문 채택은 한동대학교가 2017년부터 추진해 온 SW중심대학 사업의 교육 성과 중 하나로도 평가된다. 한동대는 체계적인 소프트웨어 교육과 자율전공제 기반의 융합 커리큘럼, 학부 연구 참여 프로그램을 통해 학생들이 이른 시기부터 실질적인 연구 경험을 쌓을 수 있도록 지원해 왔다. 교수와 학생 간의 밀도 높은 연구 지도 문화 역시 이번 성과를 이끈 주요 배경으로 꼽힌다. 더불어 한동대는 올해부터 학·석사 연계과정 확대와 대학원 규모 확장을 통해 연구 중심 교육 체계를 한층 강화하고 있다.

한편, 이번 DASFAA 2026 논문 채택은 한동대학교의 데이터베이스 및 의료 인공지능 융합 연구가 국제적 경쟁력을 갖추었음을 보여주는 사례로, 교육과 연구를 유기적으로 연결해 온 한동대의 교육 모델이 실질적인 성과로 이어지고 있음을 입증한 것으로 평가된다.

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