AI(인공지능)으로 의료 영상 빅데이터를 분석해 코로나19 감염 여부를 조기 진단할 수 있는 첨단 연구 개발에 토종 클라우드 기술이 적극 활용되고 있어 주목된다.

지난 25일 발표를 통해, 네이버클라우드(대표 박원기)는 카이스트(KAIST, 총장 이광형)의 코로나 뉴딜 사업 과제 일환인 ‘흉부 단순 방사선 촬영(CXR, Chest X-ray) 인공지능 분석을 이용한 감염병 신속진단’ 과제를 수행하고 있는 바이오및뇌공학과 연구팀에 ‘네이버 클라우드 플랫폼(이하 NBP)’을 핵심 솔루션으로 공급하고 있다고 밝혔다.

▲ (출처 : 네이버클라우드 제공)

예종철 바이오및뇌공학과 교수 연구팀은 지난해 8월부터 CXR 영상 데이터를 활용해 코로나 19 감염병 신속 진단 기술을 개발하는 과정에서 네이버 클라우드 플랫폼의 GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽처리장치) 서버와 이와 연동된 다양한 저장소 서비스(NAS, Block storage) 등을 활용하고 있다.

협력병원을 통해 확보한 의료 데이터는 개인정보보호법 등 관련 규정에 따라 보안 이슈가 매우 민감한 영역이다.

엄격한 국내 보안 기준을 충족하지 못하는 클라우드는 국내 의료 분야에 활용되기에는 제한적인 현실에서 네이버 의료 클라우드는 의료정보보호 분야 국제표  ISO-27799를 인증 받아 의료법 및 개인정보 보호법을 모두 준수하며, 네트워크 상에 잠재된 취약점을 빠르게 탐지할 수 있는 보안체계를 갖췄다.

카이스트 바이오및뇌공학과 연구팀이 NBP를 채택한 배경에는, 보안요건 뿐 아니라 데이터 저장소와 연동된 ‘고성능 GPU 서버’를 유연하게 활용할 수 있는 ‘클라우드 서비스’라는 판단이 함께 있었다고 연구팀은 설명했다.
 
NBP는 단순 GPU 서버 제공을 넘어 다양한 AI 연구 환경을 고려해 맞춤형 서비스를 구성해준다. 

예컨대, 인공지능, 의료 영상, 신호처리 등 다양한 영역을 고성능 병렬 컴퓨팅을 통해 빠르게 연산 처리하고 정확한 데이터를 추출할 수 있다.

NAS(Network-Attached Storage), 블록 스토리지(Block Storage) 등 다양한 저장소 서비스를 지원해 연동성과 확장성을 높인 점도 연구를 더욱 수월하게 해준다.

연구 특성상 여러 연구원이 동일한 데이터를 활용해 기술을 순차적으로 개발하는 방식으로 프로젝트를 진행하는 경우가 많은데, 이때 NAS 서버를 활용하면 각 연구원의 GPU 서버를 연동해 데이터 순차 처리 프로세스를 효율적으로 구축할 수 있다.

과제를 진행하면서 연구원 수가 변동되는 경우가 빈번한데, 이때 블록 스토리지를 통해 GPU 서버를 간편하게 생성하고 반납할 수 있어 연구에 필요한 스토리지 환경을 탄력적으로 운용할 수 있다.

이 때문에 카이스트 뿐만 아니라 의료 분야에서 NBP가 적극 채택되는 경우가 크게 증가하는 추세다.

앞서 지난 2020년 과학기술정보통신부와 보건복지부 주도하에 고려대의료원, 삼성서울병원 등 의료기관과 밀접하게 협업해 개발한 ‘정밀의료 병원정보시스템(P-HIS, Post, Personalized, Precision-Hospital Information System)’이 대표적.

이는 NBP만의 기술력을 기반으로 환자들의 다양한 진료데이터를 모아 실시간으로 분석 및 활용하고, 개인건강관리기록시스템을 통해 맞춤형 치료를 적용해 국민들이 한층 높은 수준의 의료서비스를 받을 수 있는 진료환경을 구현했다.

이보다 앞서 한국형 인공지능 의료용 소프트웨어 ‘닥터앤서(Dr.Answer)’도 네이버 클라우드 플랫폼을 기반으로 개발해 ‘정부 혁신 부처 대표 사례’로 손꼽히기도 했다.

예종철 카이스트 바이오 및 뇌공학과 교수 연구팀 관계자는 “카이스트는 의료분야의 혁신을 도모하고 보다 나은 삶을 구현하기 위해 인공지능을 적극 활용한 융합연구 성과를 인정받아 학계와 산업 내에서 주목을 받고 있다”며 “클라우드 활용에 대한 지식이 부족하더라도 바로 개발에 활용 가능한 유일한 플랫폼으로 네이버 클라우드 플랫폼을 인정한 만큼, 향후 타 과제에도 활용할 계획 중에 있다”고 말했다.

임태건 네이버클라우드 영업총괄 상무는 “네이버 클라우드 플랫폼은 과학 연산, 데이터 분석, 머신러닝 추론 등 고도의 컴퓨팅에 최적화된 자원을 제공하기 때문에 빠른 대처가 필요한 비즈니스 환경뿐만 아니라 정교하고 복잡한 과정이 수반되는 연구 개발 상황에서 활용하기에도 유리하다”며 “가변적인 진행 상황에서 각 모듈을 유기적으로 조정할 수 있어 향후 분야를 막론하고 네이버 클라우드 플랫폼을 활용한 연구가 더욱 성행할 것으로 기대된다”고 말했다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net