컴퓨터과학과 학부생 환경독성학 연구실 인턴체험기 (김창헌)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 학부생이 환경공학부에 와서 연구하며 느낀 점.

저는 서울시립대학교 컴퓨터과학부 학부생이지만, 환경공학부 환경시스템독성학 연구실에서 최진희 교수님 지도를 받으며 15개월 동안 연구인턴활동에 참여하였습니다. 저는 데이터과학과, 인공지능 모델링에 관심이 많은 학생이었고, 환경공학부에서 올린 “딥러닝을 이용한 독성예측 모델 개발”에 참여할 학부 연구생을 모집한다는 공고를 보았습니다. 공고를 본 저는 가슴이 뛰었고 꼭 이 일을 해보고 싶다는 마음을 가지고 최진희 교수님을 찾아뵈었습니다. 교수님께서는 저의 열정을 높이 평가해 주셨고 저는 연구팀에 합류하게 되었습니다.

처음 참여한 연구는 “Development of Adverse Outcome Pathway for PPARγ antagonism leading to pulmonary fibrosis and chemical selection for its validation: ToxCast™ database and a deep learning artificial neural network model based approach” 이였습니다. 이 연구는 폐 섬유화에 대한 독성발현경로(AOP)를 개발하고 ToxCast 와 딥러닝 기법을 이용한 활성 예측 모델을 이용하여 AOP를 검증하기 위한 화학물질을 선정한 연구입니다. 교수님, 박사님, 조교님, 학부생 등 총 8명이 이 연구에 참여했으며 저는 여기서 ToxCast데이터를 이용하여 AOP에 해당하는 25개의 assay에 대한 화학물질 활성을 예측하는 MLP 모델 개발을 담당했습니다.

처음 참여한 연구는 “Development of Adverse Outcome Pathway for PPARγ antagonism leading to pulmonary fibrosis and chemical selection for its validation: ToxCast™ database and a deep learning artificial neural network model based approach” 이였습니다. 이 연구는 폐 섬유화에 대한 독성발현경로(AOP)를 개발하고 ToxCast 와 딥러닝 기법을 이용한 활성 예측 모델을 이용하여 AOP를 검증하기 위한 화학물질을 선정한 연구입니다. 교수님, 박사님, 조교님, 학부생 등 총 8명이 이 연구에 참여했으며 저는 여기서 ToxCast데이터를 이용하여 AOP에 해당하는 25개의 assay에 대한 화학물질 활성을 예측하는 MLP 모델 개발을 담당했습니다.

컴퓨터과학부로써 데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝과 같은 분야는 공부 해 보았고, python, tensorflow, R 등 프로그래밍 언어와 모듈은 다룰 줄 알았습니다. 하지만 환경공학 분야의 독성학은 처음 접해 보았고 도메인 지식에 대해 잘 몰랐습니다. 그러나 함께 인턴을 한 환경공학부 학부생과 적극적으로 소통하려고 노력했고, 교수님, 박사님 조교님들께 여쭤보고 배우면서 연구를 진행해 나갈 수 있었습니다.

독성학 분야의 도메인지식도 물론 중요했지만, 딥러닝 모델을 만드는 역할을 맡았던 만큼 이에 대한 지식도 중요했습니다. 제게 부족한 부분은 스스로 구글링과 도서를 통해 모델링에 필요한 부분을 공부해 나갔고, 관련 선행 연구를 하신 “Lyle” 박사님과 대면하며 질문하고 조언을 받았습니다. 또 컴퓨터과학부 대학원생 선배들과 스터디그룹 학생들에게 제가 참여 중인 연구 내용을 나누며 인사이트를 얻기도 하셨습니다.

이렇게 열과 성의를 다해 참여한 연구가 한 편의 논문으로 완성되고 이름을 올릴 수 있게 되니 참 뿌듯했습니다. 특히 논문이 독성학 분야 SCI 저널에 Editor`s Choice를 받아 더욱 기뻤습니다.

이후에도 “MIE를 찾기 위한 6개 수용체 활성 예측 모델 정교화”, “OECD TG 데이터 기반 흡입 독성 예측 모델 개발 및 흡입 독성 관련 ToxCast assay 찾기”, ”zebrafish 행동 데이터 single label multiclass classification” 등의 연구에 참여하였습니다. 특히 중앙대 응용통계학과 대학원생들, 교수님과 교류하는 “K-AiTox” 연구회를 통해 많은 것을 배웠습니다.

학부생 기간에 연구실생활을 하며 대학원 선배들, 박사님들, 교수님들과 교류할 수 있었던 것이 저에게 큰 성장과 도전을 가져다 주었습니다. 이를 통해서 화학물질과 데이터과학을 연결하는 연구에 대해 흥미를 느끼게 되었고, 지난 9월에는 LG AI 해커톤 “분자구조 이미지 SMILES 변환 AI 경진대회”에 1인 팀으로 참여했습니다. 최종 8위를 기록하고 입사추천을 받는 성과를 내었습니다. 또 면접을 준비하는 동안 모델성능을 올려서 리더보드 4위에 이름을 올렸습니다.

이렇듯 제가 서울시립대학교 환경시스템독성학 연구실에서 연구인턴 활동을 하며 15개월간 뿌렸던 씨는 논문과 경진대회를 통해 결실을 보았습니다. 혼자서 성장한 것이 아니라, 최진희 교수님의 지도가 있었고, 여러 학생과 박사님들이 함께 해 주셨기 때문에 가능했습니다. 앞으로도 독성학과 화학물질 분야에 관심을 두고 독성화합물로부터 안전한 사회를 만드는데 이바지하고 싶습니다.