AI로 연구 속도 높이고 깊이 더한다… GIST AI-ACE 이노코어 연구단, 실전형 AI 활용 연구 교육 개최 – 23일 GIST서 멘토·펠로우 대상 세 번째 AI 교육… 논문 분석·반복 업무 자동화 등 실무 중심 – 맞춤형 AI 도구 제작부터 데이터 분석·예측, 연구 전 과정 연결하는 AI 활용법 실습 ▲ 10월 23일(금) GIST 오룡관에서 열린 ‘2026 GIST AI-ACE InnoCORE AI 교육 Ⅲ’ 참가자들이 기념 촬영을 하고 있다.
광주과학기술원(GIST·지스트, 총장 임기철)은 ‘뇌질환 조기진단을 위한 AI+나노융합 (AI-ACE InnoCORE) 연구단’(단장 이은지·신소재공학과 교수)이 10월 23일(금) GIST 오룡관에서 연구단 소속 멘토와 펠로우를 대상으로 ‘제3회 AI 활용 연구역량 강화 교육(2026 GIST AI-ACE InnoCORE AI 교육 Ⅲ)’을 개최했다고 밝혔다.
이번 교육은 연구자들이 인공지능(AI)을 활용해 논문 분석과 데이터 처리, 시각화 등 연구 과정의 반복 업무를 효율화하고, AI 도구를 실제 연구에 활용할 수 있는 역량을 높이기 위해 마련됐다.
교육은 AI 및 데이터 분석 전문기업 퍼브(Firb)의 김용담 강사가 맡았으며, 대형언어 모델(LLM)과 AI 에이전트 등 다양한 AI 도구를 연구 업무에 적용하는 실습 중심으 로 진행됐다.
주요 내용은 ▴대형언어모델을 활용한 연구 생산성 향상 ▴연구자 맞춤형 AI 스킬 (skill) 제작 ▴AI 에이전트 기반 데이터 분석·시각화 및 머신러닝 예측 ▴깃허브 (GitHub) 오픈소스를 활용한 연구 파이프라인 구축 등이다.
참가자들은 AI를 활용해 논문을 비교·분석하고 선행연구 조사와 연구 아이디어 평 가 등에 활용할 수 있는 맞춤형 도구를 제작했다. 또한 자연어 명령으로 연구 데이 터를 정리·시각화하고 머신러닝 예측 결과를 검증하는 방법을 익혔다.
문헌조사부터 실험, 결과 정리, 논문 초안 작성까지 연구의 여러 단계를 AI 에이전 트로 연결하는 방법도 살펴봤다. 이를 통해 연구 과정 전반에서 AI를 활용할 수 있 는 가능성을 확인했다.
▲ ‘2026 GIST AI-ACE InnoCORE AI 교육 Ⅲ’ 참가자들이 AI 도구를 활용한 실습에 참여하고 있다. 연구단은 2025년 9월 출범 이후 연구자들의 AI 활용 역량을 높이기 위한 단계별 교육을 이어오고 있다.
2025년 첫 번째 교육에서는 클라우드 기반 AI 개발 환경을 다루는 ‘AWS AI Deep Dive’ 교육을 통해 기초 역량을 다졌으며, 올해 8월 열린 ‘성과공유회 및 역량강화 워크숍’에서는 AI 기반 단백질 구조 예측과 특허 발굴 전략을 다뤘다. 이번 세 번째 교육에서는 AI를 활용한 연구 업무 자동화와 연구 단계 간 연계에 초점을 맞췄다.
장환동 AI-ACE 이노코어 연구단 펠로우는 “연구 과정에서 반복적으로 수행하는 데 이터 정리와 분석 작업을 AI 에이전트와 오픈소스를 활용해 자동화하는 방법을 배 울 수 있어 유익했다”며 “앞으로 공동연구와 논문 작성에도 큰 도움이 될 것 같다”
고 소감을 밝혔다. 이은지 AI-ACE 이노코어 연구단장은 “이번 교육은 펠로우들이 연구 현장에서 AI를 직접 활용할 수 있는 실무 역량을 기르는 기회가 됐다”며 “앞으로도 4대 과학기술 원과 참여기관의 멘토·펠로우들이 긴밀히 협력하며 바이오·AI 융합 연구를 수행할 수 있도록 교육과 연구 지원을 이어가겠다”고 말했다.
한편 AI-ACE 이노코어 연구단은 과학기술정보통신부의 지원으로 출범했으며, GIST 를 주관기관으로 한국과학기술원(KAIST)·대구경북과학기술원(DGIST)·울산과학기술원 (UNIST)과 국내외 연구기관이 참여하고 있다.
연구단은 AI와 나노기술을 융합해 뇌질환 조기진단 기술 개발과 AI·과학기술 융합 연구인력 양성을 추진하고 있다.
