안녕하세요! 오늘 저는 2026 Winter KOGO(한국유전체학회)가 열리고 있는 강원도 홍천 비발디파크 현장에 나와 있습니다. 영하의 날씨지만 학회장 안은 연구자들의 학구열로 그 어느 때보다 뜨겁습니다.
제가 여러분과 리뷰할 세션은 AWS(Amazon Web Services)의 김현민 SA(Solutions Architect)님의 발표입니다. 주제는 Democratizing Genomic Analysis Through AI(AI를 통한 유전체 분석의 민주화)였는데요.
이 강연의 핵심은 단순히 AI가 요즘 핫하다는 원론적인 이야기가 아닙니다. 코딩 한 줄 없이, 복잡한 인프라 관리 없이, 오직 자연어(Natural Language)만으로 수천만 명의 유전체 데이터를 분석하는 프로덕션 레벨의 기술이 이미 우리 곁에 왔다는 것입니다.
현재 생명과학 연구, 그중에서도 방대한 데이터를 다루는 오믹스(Omics) 분야에서 AI 에이전트(AI Agent)의 도입은 선택이 아닌 필수로 가속화되고 있습니다. 이번 세션은 이러한 AI 에이전트가 실제 오믹스 연구 현장에서 어떻게 적용되고 있는지, 그 구체적인 지식과 활용법을 명쾌하게 제시한 자리였습니다.
지금부터 그 혁신적인 현장을 엔지니어링 관점에서 심도 있게 분석해 드립니다.
1. 600억 달러의 딜레마, ‘In-silico’가 답이다
발표는 제약 바이오 산업이 직면한 냉혹한 현실을 짚으며 시작되었습니다. 신약 하나를 개발하는 데 드는 비용은 약 600억 달러(한화 약 87조 원 이상), 기간은 12~15년이 걸리지만 성공률은 10% 미만에 불과합니다.
물리적인 실험(Wet Lab)과 고가의 시퀀서 장비만으로는 이 막대한 비용과 시간을 감당하기 어렵습니다. 그래서 글로벌 Top 20 제약사 중 19곳이 이미 AWS와 함께 HPC(고성능 컴퓨팅)와 AI를 활용한 컴퓨터 시뮬레이션(In-silico) 레벨의 분석을 도입했습니다. 이를 통해 신속하고 반복적인 신약 개발을 이행함과 동시에 R&D 비용을 절감하여, 결과적으로 더 빠르게 실질적 수익을 창출해내고 있습니다.
현재 많은 제약사 및 생명과학 기업은 이러한 AI 에이전트를 활용하여, 그저 PoC(개념 증명) 수준이 아닌 실제 프로덕션 레벨로 구축하여 Wet Lab과 Dry Lab 전반에 이미 사용하고 있습니다.
2. LLM을 두뇌로, 행동은 에이전트로
우리가 흔히 접하는 챗GPT 같은 LLM과 AI 에이전트는 작동 레이어가 다릅니다. 김현민 SA는 에이전트를 사람의 개입 없이 자율적으로 의사결정하는 소프트웨어 시스템으로 정의하며, 추론(Reasoning) → 계획(Planning) → 실행(Action)이라는 3대 원칙을 제시했습니다.
실제 데모 시나리오를 보면, 연구자가 자연어로 “내 코호트 데이터에서 병원성 변이(Pathogenic Variants)를 요약해 줘”라고 질문하면, 에이전트는 스스로 필요한 분석 도구를 계획하고 실행하여 임상적 해석(Clinical Interpretation)이 담긴 테이블을 즉시 만들어냅니다. 과거 연구자가 파이썬 코드를 짜고 데이터베이스 스키마를 공부해야 했던 과정을 AI가 대신 수행하는 것입니다.
3. AWS AgentCore: 프로토타입을 제품으로 만드는 프레임워크
연구실에서 혼자 쓰는 코드와 동료들이 함께 쓰는 서비스는 차원이 다릅니다. 김현민 SA는 연구자가 만든 에이전트를 실제 조직에 배포할 수 있도록 돕는 Amazon Bedrock AgentCore를 소개했습니다.
첫째, Production Ready입니다.
에이전트 서비스화에 필수적인 인증(Identity), 대화 기억(Memory), 관측성(Observability) 등을 프레임워크 차원에서 제공합니다. 연구자는 복잡한 백엔드 개발 대신 분석 로직 구현에만 집중할 수 있습니다.
둘째, Semantic Gateway(핵심 기술)입니다.
앞으로 수천 개의 AI 도구가 연결될 텐데, 에이전트가 모든 도구를 탐색하면 속도 저하와 비용 문제가 발생합니다. Amazon Bedrock AgentCore Gateway는 사용자의 질문 의도(Semantic)를 파악해, 수천 개의 도구 중 가장 연관성 높은 소수의 도구를 선별하여 에이전트에게 전달합니다. 이를 통해 응답 속도는 높이고 토큰 비용은 획기적으로 절감합니다.
4. 연결의 표준화: MCP와 Biomni
AI 에이전트가 외부 데이터와 소통하기 위한 기술적 표준도 소개되었습니다.
MCP(Model Context Protocol)에 대해 발표자는 이를 AI 툴을 위한 USB-C 타입에 비유했습니다. USB-C 케이블 하나로 다양한 기기를 연결하듯, MCP 표준을 따르면 PubMed, ClinVar 같은 공공 데이터베이스는 물론 로컬 서버의 데이터까지 AI 에이전트에 손쉽게 연동할 수 있습니다.
또한 Biomni는 스탠포드 대학, Arc 연구소 등 세계적인 기관들이 개발한 오믹스 전용 에이전트 패키지입니다. 유전체 분석에 필요한 주요 도구들이 AgentCore 환경에서 바로 사용할 수 있도록 통합되어 있어, 연구자는 검증된 도구를 가져다 쓰기만 하면 됩니다.
5. 압도적인 인프라 속도와 비용 효율성: S3 Tables & HealthOmics
AI가 아무리 똑똑해도 기반 데이터 처리가 느리면 소용없습니다. AWS는 대규모 유전체 분석을 위한 강력한 인프라 솔루션을 제시했습니다.
S3 Tables와 Apache Iceberg 기술을 통해 수십만 명의 유전체 데이터인 VCF(Variant Call Format) 파일을 처리할 때, 기존 텍스트 파싱 방식의 한계를 극복했습니다. AWS는 VCF 데이터를 쿼리에 최적화된 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 테이블 포맷으로 저장하여 관리합니다. 이를 통해 대규모 코호트 데이터에 대한 어노테이션과 쿼리 속도를 획기적으로 단축할 수 있습니다.
AWS HealthOmics Workflows는 서버나 대기열 관리 없이 API 호출 한 번으로 대규모 분석 파이프라인을 실행할 수 있습니다. 김현민 SA는 발표에서 비용 예측의 예시로 특히 전장 유전체(WGS) 샘플 하나당 분석 비용을 10달러 미만으로 예측하고 통제할 수 있다는 가능성을 제시하며, 연구비 집행의 불확실성이 제거됨을 강조했습니다.
6. 결론: 연구자의 역할이 재정의되다
김현민 SA는 세션을 마치며 연구자들에게 중요한 메시지를 던졌습니다.
“이제 여러분은 IT 인프라나 코딩 기술보다, 연구의 정의(Define)와 데이터 자체에 집중하시면 됩니다.”
파이썬 코드 한 줄이면 오픈AI, 엔트로픽(Anthropic), AWS의 최신 모델을 자유롭게 교체하며 나만의 연구 비서를 만들 수 있는 시대입니다. 2026 Winter KOGO에서 확인한 것은, 바이오 AI가 이제 실험적인 단계를 넘어 실제 연구와 임상 현장을 혁신하는 프로덕션 단계에 진입했다는 사실입니다.
유전체 분석의 민주화, 그 거대한 변화의 물결을 이곳 홍천에서 생생하게 느낄 수 있었습니다.
이상, 2026 Winter KOGO 현장에서 전해드렸습니다.
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Reference: 2026 Winter KOGO Symposium, AWS Session by Hyunmin Kim
Author: NDS SA 유성연