“수학과 의학의 융합연구로 전염병에 대한 이해를 넓히고, 사람들의 건강을 지키는 데 기여하겠습니다.”
UNIST수리과학과 출신의 이효정 박사가 3월 16일(금) 일본 홋카이도대 의학대학원 조교수로 임용된다. 2017년 2월 UNIST에서 박사학위를 취득하고, 홋카이도대 의학대학원에서 박사 후 연구원으로 근무한 지 1년 만에 조교수로 뽑힌 것이다. 통상 박사 학위 취득 후 교수로 임용되기 까지는 3~5년 정도가 소요된다.
이 박사는 “최근 의학 분야에서 수학적 모델을 융합한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다”며 “UNIST에서 수학에 대한 탄탄한 기본기를 쌓고 융합 연구에 나선 게 주효했던 것 같다”고 빠른 임용의 비결을 밝혔다.
이 박사는 앞으로 감염성 질병에 대한 수학적 모델과 통계적 시뮬레이션을 연구할 계획이다. 전염병의 감염 경로와 확산 추이에 대한 예측과 이를 바탕으로 한 정책수립까지도 연구 영역에 포함된다.
그녀가 이런 독특한 분야를 개척하게 된 데에는 지도교수인 이창형 UNIST 자연과학부 교수의 영향이 컸다. 이창형 교수는 2009년 발생한 신종플루의 확산을 지켜보며 감염병 분야 수리 모형 연구를 시작했다. 이 연구에 첫 번째 제자로 합류한 게 바로 이효정 박사였다.
이 박사는 “수학 기반의 응용연구를 하고 싶어 이창형 교수님의 연구실에 지원했다”며 “박사 과정 동안 ‘생물수학(Biomathematics)’ 분야 연구를 수행하며 신종플루, 메르스, 뎅기열 등 감염질환은 물론 조류독감, 구제역 등 가축전염병에 대해서도 활발히 연구했다”고 말했다.
연구 초반에는 질병에 대한 정보가 부족해 애를 먹기도 했지만, 수학적 모델에 대한 기초들이 쌓이면서 연구 성과가 나오기 시작했다. 이창형 교수는 국내외 학회와 세미나 참석을 독려하며, 제자들이 다른 연구진과 활발한 교류를 강조했다. 이효정 박사와 홋카이도대의 인연도 이런 대외 활동에서 비롯됐다.
이 박사는 2016년 일본에서 개최된 여름학교를 계기로 홋카이도대 위생학과 연구실에 합류했다. 연구실은 의사이자 교수인 히로시 니시우라 교수의 지도 아래 수학과 컴퓨터공학, 의학, 생명공학 등 다양한 전공을 가진 30여 명의 연구진으로 구성돼 있다.
이 박사는 “의학자들은 수학적 모델을 필요로 하고, 수학자들은 질병에 대한 이해와 객관적 데이터 확보에 목마른 형편”이라며 “질병 데이터 습득부터 분석, 논문 작성까지 신속하게 진행될 수 있는 최적의 환경에서 다양한 융합연구가 탄생하고 있다”고 연구실 분위기를 소개했다.
이 박사는 앞으로도 이창형 교수와 적극 교류하며 국제 공동연구를 진행할 계획이다. 질병의 전파와 영향력이 국제적으로 확대되는 만큼 공동연구가 중요해졌기 때문이다.
이창형 교수는 “수학이 할 수 있는 것은 우리가 생각하는 것보다 많다”며 “UNIST에서의 제 첫 제자가 해외 명문대학에 교수로 임용돼 뿌듯하고, 수리과학과가 배출한 박사들이 각자의 영역에서 역량을 발휘하고 있어 자랑스럽다”고 말했다.
한편 홋카이도대는 일본 홋카이도에 위치한 국립대학이다. 1918년 설립돼 깊은 역사를 지니고 있으며 일본 최고 명문대학으로 꼽힌다. 올해 QS 아시아 대학랭킹에서는 전체 31위, 일본 내 8위를 차지했다.
아래 이창형 교수, 이효정 박사와 나눈 일문일답을 정리했다.
의학과 수학의 결합은 다소 생소하게 느껴집니다. 어떤 융합연구가 이뤄지고 있나요?
○ 이효정 박사: 최근 수학과 다른 분야의 융합연구가 화두입니다. 수학을 접목하면 이전보다 훨씬 강력한 효과를 얻을 수 있거든요. 이창형 교수님과 제가 하고 있는 연구도 이러한 융합연구의 일환입니다.
저는 수학적 도구와 방법론을 통해서 신종인플루엔자, 뎅기열, 구제역, 조류독감 등에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 수학을 통해 질병에 대한 데이터를 해석하고, 모델을 구성해 질병의 전파 및 경로를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측과 모델은 정책적 제안으로도 이어질 수 있는 중요한 분야입니다.
의학 분야에서는 수학적 모델링에 수요가 높습니다. 데이터를 효과적으로 분석하고 시뮬레이션 하는 도구가 필요한 것이죠. 반대로 수학을 연구하는 사람들은 모델을 구성할 질병에 대한 객관적 데이터가 필요합니다. 두 분야가 융합 연구를 진행한다면 서로에게 큰 도움이 될 수 있습니다.
○ 이창형 교수: 전염병 확산 연구는 실험이 거의 불가능한 분야입니다. 전염병을 사람이나 동물에게 강제로 감염시킬 수 없기 때문입니다. 따라서 이 분야에서는 모델링과 시뮬레이션을 통해 결과를 예측할 수 있는 수학이 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다.
최근 질병관리본부, 한양대 의대 등과 공동연구를 진행했고, 현재 농림축산검역본부와 공동연구를 통해 전염병에 대한 융합연구를 진행 중입니다. 이러한 공동연구는 수학과 예방의학이 융합해 큰 시너지를 낼 수 있는 분야입니다.
수학을 전공하셨는데, 응용분야로 감염병 분야에 관심을 가지게 된 계기가 있으신가요?
○ 이효정 박사: 학사를 마치고 수학을 다른 분야에 적용할 수 있는 응용연구를 해보고 싶다는 생각을 가지고 있었습니다. 여러 분야에 대한 탐색 중에 UNIST에서 이창형 교수님이 질병 관련 분야 응용연구를 하고 있다는 것을 보고 관심을 갖게 되었습니다.
○ 이창형 교수: 2009년 UNIST에 임용됐는데, 당시 신종플루가 유행하는 걸 보고 감염병 분야에 관심을 갖게 됐습니다. 전염병에 대한 대응체계, 확산 방지 대책을 수립하는 데 있어 수학적 모델이 도움이 될 수 있을 거라 봤습니다. 처음에는 정보가 부족하기도 하고 여러 어려움을 겪었지만, 2년 정도 지난 후에는 모델을 구성하고 연구성과도 내놓을 수 있게 됐습니다.
일본에서의 연구원 생활을 결심하게 된 계기는 무엇이었나요?
○ 이효정 박사: 국내에서는 다소 생소하지만 일본이나 미국의 경우엔 의학과 수학의 융합연구가 매우 활발하게 이뤄지고 있습니다. 이창형 교수님은 제게 늘 다양한 학회와 세미나에 참석해 연구 동향을 읽고 활발한 교류 하라고 권유했습니다.
홋카이도대학교의 연구팀은 2016년 개최된 여름학교에서 알게 됐습니다. 교수님의 제안으로 참가한 대회에서 만난 연구진은 30여 명 규모의 다양한 전공의 인원으로 구성돼 있었습니다. 의학대학원에서 수학, 컴퓨터공학, 생명공학 등 여러 분야의 인원이 함께하며 공동연구를 수행하는 모습에 감명을 받았고, 그들의 열정적인 태도를 보고 느낀바가 많았습니다.
이후 가을에 있었던 학회에 참가하면서 해당 연구실의 수학자 분들과 이야기를 나눌 기회가 있었고, 연구실에서의 경험과 수학자에 대한 필요성에 대해 들을 수 있었습니다. 귀국 후 교수님과 이야기를 나누면서 새로운 도전에 대한 생각을 말씀드렸고 교수님께서도 흔쾌히 이해해주셨습니다.
1년 간 연구원 생활 후 바로 교수로 임용됐습니다. 비결이 있다면 무엇일까요?
○ 이효정 박사: 탄탄한 기본기를 다져 놓았던 것이 많은 도움이 됐다고 생각합니다. 융합연구를 수행하는 데 있어 서로를 이해하는 것도 중요하지만, 그만큼 본인 고유의 분야에 대해서는 깊이 있게 파악하고 있어야 한다고 생각합니다.
제 경우엔 박사과정을 거치면서 여러 시행착오와 어려움을 겪으며 기본기를 탄탄하게 갖출 수 있었습니다. 이창형 교수님과 함께 연구하면서 수학적 모델의 구성에 대한 기초를 확실히 다졌기 때문입니다. 이런 경험이 박사 후에 일본에서 연구하는 데 큰 도움이 됐습니다.
홋카이도대학의 연구실에서는 융합연구를 매우 활발히 수행하고 있습니다. 새로운 질병이 발생하면 최대한 빠른 시간에 관련 정보를 파악하고 연구를 진행하고, 논문으로 발표하려고 합니다. 이 과정에서 여러 전공을 가진 연구자들이 함께 고민하고 질문하며 연구를 수행합니다. 수학적 모델에 대한 기초가 있기 때문에 여러 질병에 대한 정보를 획득한다면 이를 적용하는 것은 비교적 쉬운 일이 됩니다.
향후 어떤 연구를 진행할 계획이신가요? UNIST와 홋카이도대학교의 공동연구도 진행할 수 있나요?
○ 이창형 교수: 최근 감염병에 대한 모델링에 있어 기후변화 등 외부요소를 결합한 모델을 개발하기 위한 연구를 진행 중입니다. 감염병은 국제적 문제로 이어지는 경우가 많기 때문에 활발한 교류와 공동연구는 필수적입니다.
또한 조류독감, 구제역 등 질병 확산에 대한 방대한 데이터가 축적되면서 이를 활용한 모델 구성 및 시뮬레이션에 대한 수요도 증가하고 있는 추세입니다. 다만 이러한 빅데이터 연구의 경우 기존의 수리모델로는 분석에 한계를 가질 수 있습니다.
수학적 틀과 융합된 빅데이터, 딥 러닝 등에 대한 연구를 바탕으로 연구분야를 계속해서 확대해나갈 계획입니다.
○ 이효정 박사: 공동연구는 앞으로도 활발하게 진행하고 싶습니다. 의대에서 얻을 수 있는 질병에 대한 정보와 데이터만큼, 수학적 관점과 모델에 대한 지식과 정보도 중요합니다. 이창형 교수님의 아이디어와 수학적 분석에 대한 것들을 계속해서 배우고 함께 연구할 수 있는 기회를 만들고 싶습니다.