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[AWS 퍼블릭 섹터 데이] 메가존클라우드 “의료 데이터, 규제·정책 차이로 확보 어려워”

[AWS 퍼블릭 섹터 데이] 메가존클라우드 “의료 데이터, 규제·정책 차이로 확보 어려워”

  • 기자명 유덕규 기자
  • 입력 2025.09.12 12:33
  • 수정 2025.09.12 12:39
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11일 서울 중구 상공회의소에서 AWS PS 데이
AWS 기반 솔루션 도입… 중앙화된 거버넌스 구축
멀티 환경 구축 첫 사례… 기관과 AI 협력 레퍼런스

11일 서울 중구 상공회의소에서 열린 ‘AWS 퍼블릭 섹터 데이 2025’에서 진행된 멀티 기관 의료 데이터의 거버넌스 아키텍처 구축 사례’ 세션에서 서기원 메가존클라우드 헤일로 조직 클라우드 거버넌스 설계 담당(팀장)은 의료 AI 연구를 위한 혁신적인 데이터 거버넌스 솔루션을 소개했다. /유덕규 기자
11일 서울 중구 상공회의소에서 열린 ‘AWS 퍼블릭 섹터 데이 2025’에서 진행된 멀티 기관 의료 데이터의 거버넌스 아키텍처 구축 사례’ 세션에서 서기원 메가존클라우드 헤일로 조직 클라우드 거버넌스 설계 담당(팀장)은 의료 AI 연구를 위한 혁신적인 데이터 거버넌스 솔루션을 소개했다. /유덕규 기자

“의료 AI 모델의 성능은 학습 데이터의 품질과 다양성에 달려 있습니다만 개인정보 보호와 법적 규제, 기관별 정책 차이로 인해 데이터 확보에 어려움이 있습니다.”

서기원 메가존클라우드 헤일로 조직 클라우드 거버넌스 설계 담당(팀장)의 말이다. 그는 11일 서울시 중구 대한상공회의소에서 열린 ‘AWS 퍼블릭 섹터 데이 서울 2025’에서 진행된 ‘멀티 기관 의료 데이터의 거버넌스 아키텍처 구축 사례’ 세션에서 의료 AI 연구를 위한 혁신적인 데이터 거버넌스 솔루션을 소개했다.

서 팀장은 의료 AI 모델 학습은 단일 기관만의 데이터로는 구축이 불가능하다고 설명했다. 그는 “희귀질환이나 특정 연령, 성별 케이스는 단일 기관에서 충분한 데이터를 확보하기 어렵다”면서 “여러 기관의 데이터를 통합해야 AI 모델의 일반화 성능을 높이고 신뢰성을 확보할 수 있다”고 강조했다. 그는 예시로 “서울의 대형 병원과 지방의 다른 병원에서는 전혀 다른 환자 케이스가 나올 수 있다”며 “희귀질환 케이스는 하나의 병원에서만은 충분한 케이스 확보가 거의 불가능한 것이 현실이다”고 지적했다.

하지만 이 과정에서 문제가 발생한다. 서 팀장에 따르면 여러 의료기관에서 데이터를 확보하면 여러 문제가 생긴다고 설명했다. 우선 데이터 소유권과 저작권 문제가 있다. 병원마다 환자 데이터 소유권을 바라보는 시각이 다르다는 것이 서 팀장의 설명이다. 그는 “법적 해석이 명확하지 않아 실제 프로젝트 진행 시 데이터 제공 범위에 대한 논쟁이 발생할 수 있다”고 지적했다.

여러 기관들의 승인 기준과 절차의 상이함도 걸림돌로 지적됐다. 서 팀장은 “연구윤리위원회(IRB) 등 여러 기관들의 승인 기준과 절차가 상이하다”며 “환자 동의 문제도 추가되는데, 진료 목적으로 수집된 데이터를 AI 연구 목적으로 사용하려면 환자의 재동의가 필요한 경우가 생긴다”고 설명했다. 이어 “동일한 유형의 데이터라도 기관별로 외부 공유에 대한 정책이 다르다”며 “데이터를 통합해도 실제로는 쪼개져 보관돼 스케일 확대와 다양성 확대 효과가 줄어드는 문제가 발생한다”고 덧붙였다.

이러한 문제를 해결하기 위해 제시한 방법은 아마존웹서비스(AWS)의 솔루션이었다. 아마존 데이터존(Amazon DataZone)을 통해 각 의료기관의 데이터를 독립적인 ‘데이터 프로덕트’로 관리할 수 있다. 연구자는 구독 기반으로 필요한 데이터에 접근 신청을 하며, 승인이 나면 실시간으로 권한이 부여되고 해지 시에는 즉시 차단되는 시스템이다. 세이지메이커 언필드 스튜디오(SageMaker Unified Studio)는 보안 격리된 VPC 환경에서 AI 연구를 수행할 수 있도록 지원한다. 연구자들은 익숙한 개발 환경에서 코딩, 모델 학습, 배포까지 원스톱으로 처리할 수 있다. 또한 외부 네트워크 접근은 차단된 상태에서 오직 승인된 데이터만 활용할 수 있다.

김의식 메가존클라우드 매니저는 AWS Control Tower를 도입해 조직 단위별 계정 관리와 통합 보안 정책 적용이 가능해졌다고 설명했다. /유덕규 기자
김의식 메가존클라우드 매니저는 AWS Control Tower를 도입해 조직 단위별 계정 관리와 통합 보안 정책 적용이 가능해졌다고 설명했다. /유덕규 기자

거버넌스 보안에 대해서는 김의식 메가존클라우드 매니저가 설명했다. 그는 “멀티 기관 환경에서는 사용자 거버넌스와 중앙 통제가 핵심 과제”라며 “AWS Control Tower를 도입해 조직 단위별 계정 관리와 통합 보안 정책 적용이 가능해졌다”고 설명했다. 김 매니저에 따르면 이 솔루션은 사용자 유형에 따라 세분화된 권한 체계를 구축했다. 데이터 제공자는 자신의 데이터를 업로드하고 소유권을 관리할 수 있으며, 데이터 연구자는 필요한 데이터를 구독해 분석 작업을 수행할 수 있다. AI 모델 개발자는 승인받은 데이터를 활용해 모델을 학습시키고 배포할 수 있다. 플랫폼 관리자는 전체 시스템의 운영과 관리를 담당하는 포괄적인 권한을 보유한다.

또한 보안 중앙 통제 시스템을 통해 네트워크 보안 정책과 접근 제어 정책을 일관되게 운영할 수 있다. 시스템은 모든 사용자의 활동을 실시간으로 추적하고 이상 행위를 자동으로 탐지한다. 모든 로그를 통합 관리하며 리소스 상태를 지속적으로 모니터링하는 시스템이다. 규정 준수 위반 사항이 발견되면 자동으로 교정 조치를 취하는 시스템도 갖추고 있다.

김 매니저는 “메가존클라우드의 사례는 향후 멀티 기관 의료 데이터 AI 협력 프로젝트의 좋은 레퍼런스가 될 것”이라며 “의료 AI뿐만 아니라 다른 산업 분야의 AI 연구 활동에도 도움이 되기를 바란다”고 말했다.

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