최현수 교수 연구팀, 2026년도 핵심연구 신규과제 선정

 최현수 교수가 이끄는 MIX 연구팀이 교육부와 한국연구재단이 주관하는 2026년도 핵심연구 신규과제에 최종 선정되었다.

 핵심연구 지원사업은 창의성 높은 개인연구를 지원하여 우수한 기초연구 능력을 배양하고 리더 연구자로 성장할 수 있는 발판을 마련하기 위해 추진되는 사업이다.

 특히 최현수 교수가 선정된 유형A는 연구자가 안정적이고 지속 가능한 환경에서 연구에 몰입할 수 있도록 최대 5년까지 연구 기간을 보장하며 기초연구의 토대를 강화하는 것을 목적으로 한다.

 선정된 과제명은 ‘Neuro-Symbolic AI: 설명 가능한 의사결정을 위한 멀티모달 인과 추론 및 반사실적 생성 방법론’으로,

의료 영상과 메디컬 노트 등 복합적인 데이터를 통합적으로 해석하여 인과관계에 기반한 의사결정을 지원하는 기술을 다룬다.

 이번 선정은 그동안 연구팀이 수행해 온 설명 가능한 AI(XAI), 데이터 불균형 해소, 그리고 다양한 임상 데이터 분석 연구의 우수성과 혁신성을 국가적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다.

 연구팀은 향후 5년간의 연구를 통해 딥러닝의 통계적 상관관계 의존성을 극복하고 인간의 논리적 추론 능력을 결합한 차세대 Neuro-Symbolic AI 프레임워크를 구축할 계획이다. 구체적으로는 멀티모달 인과 벤치마크 제작을 시작으로, 인과적 요인을 분리하는 표현 학습 기술과 데이터 기반 인과 구조 발견 알고리즘을 고도화할 예정이다.

 이를 통해 "치료를 시행했을 때 환자의 상태가 어떻게 변화할 것인가"를 시뮬레이션하는 반사실적 추론 기술을 확보하고, 최종적으로 의료진과 자연어로 소통하며 의학적 근거를 제시하는 에이전트형 임상 의사결정 지원 시스템(Agentic CDSS) 구현을 목표로 하고 있다.

 최현수 교수는 “이번 핵심연구 과제 선정은 우리 연구실의 인과 추론 및 설명 가능한 AI 기술이 차세대 의료 지능화 연구를 주도할 수 있는 경쟁력을 갖추었음을 보여주는 성과”라며, “단순한 진단 보조를 넘어 실제 치료 개입의 효과를 정밀하게 예측하고 투명하게 설명할 수 있는 원천 기술을 확보하여, 향후 인종이나 성별에 따른 차별 없는 공정하고 신뢰할 수 있는 의료 서비스 환경을 마련하는 데 기여하겠다”고 밝혔다.