입문부터 자율실험실(SDL)까지 연결된 교육 설계
2026년 7월, 한국제약바이오협회 부설 AI신약연구원이 인공지능(AI) 기반 신약개발 전문인력 양성을 위한 전주기 교육체계를 본격 가동했다. 이번 사업은 보건복지부와 한국보건산업진흥원(KHIDI)의 'AI 활용 신약개발 교육 및 홍보' 사업의 일환으로 추진되었으며, 협회는 입문교육에서부터 AI 기반 자율실험실(SDL, Self-Driving Lab) 실습교육까지 단계별로 연계해 제공한다고 밝혔다.
제약바이오 산업 현장에서 AI를 직접 설계·운영할 실무 인력 수요가 빠르게 늘고 있는 만큼, 단일 강좌나 산발적 연수가 아니라 단계별·현장 맞춤형의 연속적 교육 체계가 필요하다는 판단이 이번 체계 구성의 출발점이다. 이번 교육체계의 구성은 입문교육, 온라인 학습, 산업현장 맞춤형 교육, 부트캠프, SDL 전문교육의 다섯 축으로 제시되었다. 7월 29일 시작된 'AI 신약개발 따라잡기' 과정은 비전공자도 수강할 수 있도록 설계되었고, 분자동역학(MD, molecular dynamics) 입문 실습이 포함되었다.
수강 대상은 제약바이오 업계 종사자, 관련 전공 대학(원)생, 입문 연구자로 폭넓게 열려 있다. 협회는 LAIDD(Lectures on AI-driven Drug Discovery) 온라인 플랫폼을 통해 AI 기반 맞춤 강의 추천 기능과 12개 국어 자동 자막 서비스를 연중 제공하며, LAIDD는 2021년 구축 이후 누적 가입자 1만2000명을 확보한 국내 대표 플랫폼으로 올해 학습자 중심으로 대폭 개편된다. 8월에는 SDL 관련 교육과 함께 제이슨 하인(Jason Hein) 캐나다 브리티시컬럼비아대(UBC) 교수가 참여하는 '글로벌 SDL 입문특강'도 예정되어 있다.
산업 수요의 변화가 이번 교육체계 가동의 핵심 배경이다. 교육 구성과 일정을 살펴보면, 제약·바이오 현장이 AI를 이해하는 수준을 넘어 AI 실험 워크플로우를 실제로 설계·운영할 수 있는 인력을 요구하고 있음이 드러난다. SDL 교육의 실습 중심 설계와 글로벌 파트너십—캐나다 Acceleration Consortium(AC) 및 토론토대학교와의 협력 프로그램—은 단순한 데이터 분석 능력을 넘는 '자동화된 실험' 역량을 현장에 투입하려는 의도를 담고 있다.
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이러한 기술적 전환은 실험실 운영 방식 자체를 바꾸므로 연구기술자와 엔지니어의 역할 재정립이 수반된다. 학습 접근성도 주요 설계 원칙이다.
LAIDD의 온라인 플랫폼 개편은 맞춤 강의 추천 기능과 다국어 자동자막을 통해 다양한 배경의 학습자를 포용하는 것을 목표로 한다. 플랫폼 누적 가입자 1만2000명이라는 수치는 온라인 교육 수요가 이미 상당한 규모로 존재함을 보여준다.
비전공자 대상 입문 과정과 부트캠프를 병행함으로써, 다양한 직무 배경을 가진 인력이 단기간에 핵심 역량을 확보할 수 있는 경로가 열린다. 이는 대규모 채용을 준비하는 기업이 내부 재교육 대신 외부 교육 인프라를 적극 활용할 수 있는 통로를 마련한다는 점에서 산업적 파급력이 적지 않다.
LAIDD 온라인 플랫폼 개편과 글로벌 협력의 의미
정부와 공공기관의 지원 구조도 이번 체계를 떠받치는 기둥이다. 보건복지부와 한국보건산업진흥원이 사업의 공적 재원을 담당한다는 사실은, 정책 우선순위가 AI 신약 분야의 '인력·교육'으로 이동했음을 시사한다. 공적 자원을 바탕으로 한 교육 프로그램은 민간이 단독으로 감당하기 어려운 초기 투자와 교육 인프라 확충을 가능하게 한다.
특히 SDL과 같은 고가의 실습 장비와 실험 자동화 시스템은 공공지원 없이는 보급 속도가 제한될 수밖에 없다. 정부의 예산 배정과 정책적 인증 체계 마련이 향후 인재 유입의 지속성에 직접적 영향을 미칠 것으로 전망된다. 반론으로는 비용 대비 효과, 교육과정의 산업 적합성, 현장 수용성 문제를 제기할 수 있다.
SDL 관련 실습 교육은 설비·운영비가 높고, 중소기업이나 대학 부설 연구소에서는 즉시 도입하기 어려운 경우가 있다. 온라인 플랫폼을 통한 학습이 실제 실험 실무 능력으로 직결될지도 검증이 필요하다. 그러나 협회가 제시한 체계는 단선적 교육이 아니라 단계적 연계를 전제로 한다.
입문과 온라인 학습으로 기본 개념을 다진 뒤, 산업현장 맞춤형 교육과 부트캠프에서 사례 기반 문제 해결을 훈련하게 된다. SDL 실습은 교육 피라미드의 최종 단계로 배치되어 있으며, 장비에 대한 초기 투자는 공동 연구와 파트너십을 통해 분담하는 구조를 취한다고 협회 측은 밝히고 있다.
현장 관점에서 볼 때 즉각적 영향은 채용과 직무 정의에서 나타날 가능성이 크다.
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기업 인사담당자와 연구실 책임자는 'AI 신약개발 따라잡기' 같은 입문 과정 수료자를 전통적 실험 보조 인력과는 다른 전제 조건으로 분류하게 될 것이다. 이는 채용 공고의 자격 요건에 AI 역량을 명시하는 관행을 가속할 수 있다.
교육을 받은 인력은 분자동역학이나 데이터 기반 타깃 발굴 과정에서 초기 실험 설계와 데이터 파이프라인 구축을 담당할 가능성이 크다. 단, 기업들이 내부 R&D 프로세스와 교육 산출물의 연결고리를 명확히 하지 않으면 기대와 현실 사이의 간극이 발생할 위험도 있다. 정책적 과제는 세 가지로 압축된다.
첫 번째는 교육 이수자의 자격 검증과 인증 체계 마련이다. 정부와 업계가 공동으로 인정하는 인증 제도 없이는 교육 이수 사실이 고용으로 곧바로 연결되지 않을 수 있다. 두 번째는 중소·중견기업과 대학 연구실이 SDL 인프라에 접근할 수 있도록 공유형 시설 지원과 연구비 매칭을 설계하는 것이다.
세 번째는 온라인 교육의 학습 성과를 실무 역량으로 전환하는 현장 연계형 인턴십과 같은 제도적 장치를 도입하는 것이다. 이 세 가지 조치는 교육 투자 대비 사회적·산업적 효용을 높이는 데 직접 기여한다.
현장 수요 기반 인력확보와 정책적 과제
국제 협력의 측면도 눈여겨볼 부분이다. 제이슨 하인 교수의 글로벌 특강과 캐나다 기관과의 협력은 교육 내용의 국제 표준화 가능성을 연다.
이는 국내 인력이 해외 공동연구에 참여하거나 글로벌 기업으로의 진출을 준비하는 데 유리하게 작용할 수 있다. 다만 국제 협력은 커리큘럼의 언어·평가 체계 일원화와 실습 표준화 문제를 수반하므로, 협회와 정부가 이를 관리할 실행계획을 마련해야 효율성이 확보된다. 개인·교육기관·기업이 취할 실천 방향을 정리하면 다음과 같다.
개인은 입문 과정과 온라인 학습을 통해 기초 개념을 먼저 확보하고, 산업현장 맞춤형 교육이나 부트캠프에서 문제 해결 경험을 쌓아야 한다. 교육기관은 커리큘럼을 산업 연계형으로 개편하고 실습 중심의 평가를 도입해야 교육생의 취업 연계율을 높일 수 있다. 기업은 외부 교육과 내부 온보딩을 결합한 채용·재교육 전략을 설계해야 즉시 활용 가능한 인력을 확보할 수 있다.
이번 전주기 교육체계 가동은 인력 기반의 재구성으로 이어지는 정책·산업적 변화의 출발점이다.
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LAIDD의 개편과 SDL 실습 도입, 국제 학자 참여라는 개별 사실들은 교육의 질적 전환을 의미한다. 향후 과제는 교육의 인증·접근성·산업 연계를 제도화하는 것이다.
한국의 제약바이오 산업 생태계는 교육을 통해 실무형 AI 역량을 대규모로 확보해야 하는 시점에 서 있으며, 정부의 정책적 지원과 산업계의 수요 연계가 그 완성을 좌우할 것이다.
FAQ
Q. 비전공자도 이번 교육을 들을 수 있나?
A. 'AI 신약개발 따라잡기' 입문 과정은 7월 29일 개강하며, 비전공자 수강을 전제로 설계되었다. 신약 개발의 기본 개념과 분자동역학(MD) 입문 실습이 포함되어 있어 전공 지식 없이도 기초 역량을 쌓을 수 있다. 다만 실무 수준으로의 전환을 위해서는 LAIDD 온라인 학습과 부트캠프 등 후속 과정을 병행해야 실험 설계 및 데이터 처리 능력을 현장에서 활용할 수 있다. 제약바이오 업계 종사자뿐 아니라 관련 전공 대학(원)생과 입문 연구자도 수강 대상에 포함된다.
Q. 기업은 이 교육을 어떻게 활용할 수 있나?
A. 기업은 LAIDD의 온라인 강좌와 부트캠프를 신입·경력직 재교육에 활용할 수 있다. LAIDD는 맞춤 강의 추천 기능과 12개 국어 자동 자막 서비스를 제공하므로 다양한 배경의 직원 교육에 적용하기 용이하다. SDL 전문교육은 실험 워크플로우 설계 역량을 집중적으로 키우는 과정으로, 기업은 공동 연구나 시설 공유를 통해 비용을 분담하면서 실습 인력을 육성할 수 있다. 외부 교육과 내부 온보딩을 결합한 전략을 설계하면 실무 투입까지 걸리는 시간을 단축할 수 있다.
Q. 정부와 기관에 바라는 우선 과제는 무엇인가?
A. 가장 시급한 과제는 교육 이수자에 대한 인증 체계를 마련해 교육 성과가 고용으로 연계되도록 하는 것이다. 다음으로 SDL 등 실습 인프라에 대한 접근성을 높이기 위해 공유형 연구시설 지원 및 연구비 매칭 제도를 설계해야 한다. 마지막으로 온라인 교육의 성과를 검증하고 현장 연계형 인턴십을 제도화해 교육과 산업의 연결고리를 명확히 해야 한다. 이 세 가지 조치가 갖춰질 때 교육 투자의 사회적·산업적 효용이 실질적으로 높아진다.
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