대상 수상자 Interview
성균관대학교 대학원 문헌정보학과 김동훈(29), 정우진(29), 감명수(27)
작품명 국립암센터 암 빅데이터를 활용한 암-의약품 지식 그래프 구축

수상작의 아이디어는 어떻게 얻었나요?
정 : 저희 SKKU DataLab은 의료데이터사이언스를 연구하는 연구실입니다. 연구실의 지도 교수님인 주영준 교수님께서 진행하신 ‘해외 주요 의약품 지식 베이스를 통합한 의약품 지식 그래프(Drug Knowledge Graph, DKG)’ 아이디어에 국립암센터에서 제공하는 암 데이터베이스를 연결하면 암에 특화된 의약품 지식 그래프를 만들 수 있을 것 같아 기획하게 됐습니다.

수상작의 작업 과정에 대해 얘기해주세요.
정 : 팀원들 모두 DKG에 대해 자세히 아는 것이 중요했습니다. 그래서 교수님의 DKG 논문을 팀원들이 각자 읽고 상의했으며, 교수님의 설명을 통해 논문을 이해했습니다.
김 : 또한 DKG와 연결하기 위해서는 국립암센터에서 제공하는 정보들을 제대로 파악해야 했습니다. 그래서 국립암센터에서 제공하는 암 빅데이터의 메타데이터를 팀원 3명이 분담해 분석했습니다. 분석을 통해 저희 DKG와 연결 가능한 메타정보를 추출하고, 이를 기반으로 지식 그래프를 짰습니다. 이때 암종별(폐암, 담도암, 전립선암 등)로 모델링을 시도했습니다. 암마다 상이한 특성을 보이기 때문에 단일화된 모델링보다 암종별로 특화된 모델링을 구축하는 것이 적합하다고 판단했습니다.

작품을 준비하는데 가장 신경 쓴 부분은 무엇인가요?
김 : 활용 가능성에 대해 고민을 많이 했습니다. 여러 공모전에 참가하며 느낀 점은 많은 기관이 데이터를 수집하지만, 이를 활용하는 부분에서 어려움을 겪고 있었습니다. 그래서 저희 연구를 통해 암 빅데이터가 다양한 영역에서 활용되어 많은 환자와 의사에게 도움이 되길 바랐습니다.
정 : 첫 번째로 각각의 지식베이스들을 하나로 통합한 지식 그래프 구축이 기존 데이터베이스와 어떤 부분에서 차별점을 가지며, 장점이 무엇인지 쉽고 빠르게 설명하고자 노력했습니다. 두 번째로 암-의약품 지식 그래프를 구축하면서 실사용에서 갖는 다양한 기대효과를 설명하고자 노력했습니다. 가장 크게 어필할 수 있는 사례로 ‘암 의약품 재창출’과 ‘환자별 맞춤형 암 치료 서포트’ 두 가지를 들어 효과적으로 전달할 수 있도록 준비했습니다.
감 : 제시된 데이터 중 암-의약품 지식 그래프에 넣을만한 요소(factor)와 단위(entity)를 정하는 것에 신경을 많이 썼습니다. 워낙 메타데이터의 종류가 다양해서 해당 내용을 포괄하면서도 겹치지 않도록 하는 것이 힘들었습니다.

작품을 준비하는데 가장 힘들었던 부분은 무엇인가요?
김 : 아무래도 의료 종사자가 아니다 보니 암 관련 용어들을 이해하는데 가장 애를 먹었습니다. (웃음)
감 : 발표 시간이 짧아서 시간 내에 준비한 내용을 전달하도록 줄이는 것이 가장 어려웠습니다.

공모전 준비 시 유의사항이나 도움이 될 만한 조언 부탁드립니다.
김 : 추상적인 아이디어보다 구체적인 아이디어를 제시하는 것이 중요한 방향인 것 같습니다.
정 : 공모전 개최 취지와 니즈를 파악하고 그에 맞춰 아이디어를 발전시키는 것이 최우선이라고 생각합니다.