글로벌 협력과 개방형 리소스로 과학 혁신에 불을 붙여요

2026년 5월 1일

Google Research Science 팀

Google Research 팀의 개방형 과학 접근 방식은 책임감 있고, 포괄적이며, 엄격한 연구 원칙을 기반으로 해요. 이를 통해 전 세계 커뮤니티가 다양한 분야에서 파급력 있는 발견을 이끌어내고 모두를 위한 발전을 가속화할 수 있도록 지원하고 있어요.

과학적 혁신은 다른 사람들이 그 연구 결과를 복제하고 확장하여 과학의 경계를 더욱 넓힐 수 있을 때 비로소 잠재력을 최대한 발휘할 수 있어요. Google Research 팀은 오픈 소스 소프트웨어와 개방형 데이터 세트가 현대 과학의 동력이라는 점을 잘 알고 있죠. Google Research 팀은 이러한 리소스를 책임감 있게 만들고 글로벌 과학 커뮤니티와의 파트너십을 통해 유지하는 것이 협업 정신의 본질이라고 믿고 있어요. 이렇게 함으로써 혁신이 고립된 사건이 아니라 전 세계적인 발전을 위한 촉매제가 되도록 개방형 과학의 원칙을 지켜나가고 있어요.

자동 언어 처리를 혁신한 트랜스포머 아키텍처든, 아니면 의학, 유전체학, 신경과학, 기후, 에너지 등 물리, 생명, 사회 과학 전반에 걸쳐 다양한 노력을 변화시키는 Google Research 팀의 전문 모델이든, Google Research 팀이 공유한 작업과 전 세계 연구자들이 이를 활용하여 자신들만의 획기적인 발견을 이뤄내는 방식에 대해 자부심을 느끼고 있어요. 이러한 개방형 접근 방식은 Google 전반에 걸쳐 API, 출판물, 컨퍼런스, 신뢰할 수 있는 테스터 프로그램 및 비공개 파트너십 등을 통해 연구 및 과학 생태계를 참여시키고 강화하기 위한 Google의 광범위한 이니셔티브를 보완해 주고 있어요.

파트너십 및 생태계 협력

Google Research 팀은 캘리포니아 산타크루즈 대학교(UCSC) 유전체학 연구소, 재닐리아 연구 캠퍼스, 오스트리아 과학기술 연구소 (ISTA), 인구 유전체학 센터, CSIRO - 호주 국립 과학 기관, 전인도 의학 연구소 (AIIMS) 등 과학 분야 및 전 세계 지역에 걸쳐 수많은 전문 기관과 협력하고 있어요.

개별 조직을 넘어, Google Research 팀은 인간 범유전체 연구 컨소시엄, 지구 생물유전체 프로젝트 및 NIH BRAIN 이니셔티브를 포함하여 기념비적인 글로벌 과제를 수행하는 광범위한 과학 컨소시엄을 적극적으로 지원하고 있어요.

궁극적으로, Google Research 팀의 개방형 과학 철학은 더 넓은 생태계로 확장되며, 인도, 한국, 일본 및 호주에서 시작하여 개별 과학 개발자들을 위한 실천 커뮤니티를 구축하는 데 투자하고 있어요.

Google Research 팀의 오픈 소스 도구 및 데이터

지난 10년간 Google Research 팀은 여러 핵심 오픈 소스 기술과 개방형 데이터 세트를 개발하고, 출시하고, 유지하고, 발전시켜 왔어요. 지금까지 이 기술들은 전 세계 25만 명이 넘는 연구자와 개발자들의 활발한 생태계를 지원해 왔어요.

• 유전체학: DeepVariant, DeepConsensus 및 DeepPolisher를 포함한 Google Research 팀의 딥러닝 도구 제품군은 원시 시퀀싱부터 최종 어셈블리까지 DNA 분석을 개선하고 있어요. 이 방법들은 전 세계 커뮤니티가 250만 명 개인의 엑솜과 전체 유전체를 처리할 수 있도록 집합적으로 지원해 왔어요.

• 신경과학: 연결체 데이터의 자동 재구성, 분석 및 시각화를 위한 Google Research 팀의 방법 및 도구에는 flood-filling networks, Neuroglancer, TensorStore 등이 포함되어 있어요. 이 기술들을 통해 과학자들은 페타스케일의 고해상도 뇌 조직 재구성을 원활하게 분할하고, 탐색하며, 분석할 수 있어요. 여기에는 20만 회 이상 액세스된 1.4페타바이트 규모의 인간 뇌 조직 샘플인 H01과 생쥐 시각 피질의 가장 큰 배선도 및 기능적 지도인 MICrONS 두 가지 핵심 공개 데이터 세트가 포함되어 있어요.

• 지구 및 대기 모델링: Google Research 팀은 아프리카, 남아시아, 동남아시아, 라틴 아메리카 및 카리브해를 포함한 5,800만 km2의 추론 영역에 걸쳐 18억 개의 건물 감지 데이터를 포함하는 Open Buildings를 출시했어요. 또한, 현재 150개국에 걸쳐 20억 명에게 가장 중요한 홍수에 대한 예측을 제공하는 홍수 예측 노력의 일환으로 대규모 수문학을 위한 커뮤니티 기반 데이터 세트인 Caravan도 공개했어요. 그리고 도시 급류 홍수를 위한 Groundsource 데이터 세트는 150개국 이상에 걸친 20년치 공개 데이터에 Gemini를 사용하여 파생된 260만 건의 역사적 홍수 사건을 포함하고 있어요. 완전히 미분 가능한 하이브리드 대기 모델인 NeuralGCM도 공개했죠. 이 모든 것들은 Google Earth AI 내의 Google Research 팀의 지리공간 노력의 일부이기도 해요. 또한, Google Research 팀은 산불 연구 발전을 위해 설계된 고해상도 합성 데이터 세트인 FireBench와 휴대폰을 사용하여 측정된 전리층 조건 데이터 세트, 그리고 시간에 따른 데이터 세트의 페어링된 시각화도 공개했어요.

• 생물 다양성: SpeciesNet은 야생동물 카메라 이미지에서 포유류, 조류, 파충류를 포함한 2,498가지 동물 범주를 분류하는 글로벌 규모 모델이에요.

• 헬스케어: Google Research 팀의 Health AI Developer Foundations (HAI-DEF)는 멀티모달 의료 텍스트, 임상 추론 및 이미징 이해에 특화된 MedGemma를 포함한 오픈 가중치 파운데이션 모델 제품군을 제공하고 있어요. 현재까지 480만 회 이상 다운로드되었죠. Open Health Stack (OHS)은 개발자들이 현대 디지털 헬스케어 표준을 기반으로 안전하고 오프라인에서도 작동하는 차세대 디지털 건강 솔루션을 더 빠르고 쉽게 구축할 수 있도록 돕는 오픈 소스 도구 제품군이에요. OHS 기반의 헬스케어 애플리케이션은 10개국 이상에 배포되어 6,500만 명 이상의 수혜자를 확보하고 있어요.

인간 뇌 조각 재구성 이미지로, 단일 뉴런(하얀색)이 신호를 받아 발화 여부를 결정하는 모습을 보여줘요. 이 이미지는 뉴런을 발화시킬 수 있는 모든 축삭(녹색)과 발화시키지 못하게 하는 모든 축삭(파란색)을 보여주고 있어요. 출처: Google Research & Lichtman Lab (하버드 대학교). 렌더링: D. Berger (하버드 대학교)

오픈 과학이 이끄는 실제 세상의 영향

Google Research 팀의 개방형 과학 철학의 진정한 척도는 파트너와 최종 사용자가 달성한 실제 세상의 영향이에요. 아래는 Google Research 팀의 개방형 도구와 데이터 세트가 어떻게 더 많은 혁신을 가능하게 하고 전 세계 커뮤니티를 돕는 데 사용되었는지 자세히 설명하는 몇 가지 예시들이에요.

글로벌 과학 활성화

• UCSC 유전체학 연구소와의 파트너십을 통해 Google Research 팀은 범유전체 참조를 개선하고 유전 변이 식별 시 오류를 50%까지 줄이는 방법을 개발했어요. 이 작업은 인간 범유전체 연구 컨소시엄과 유전체학 참조 및 워크플로우에서 인간 다양성을 더 잘 나타내기 위한 그들의 노력에 기여하고 있어요.

• 시카고 대학교의 인간 중심 일기 예보 이니셔티브는 NeuralGCM과 유럽 중거리 일기 예보 센터 (ECMWF) 시스템을 사용하여 인도 몬순의 시작을 최대 한 달 전에 예측했고, 몬순 진행 중 특이한 건기까지 포착했어요. 인도 농업 및 농민 복지부와의 파트너십을 통해 이러한 사전 예측은 인도 3,800만 명의 농부들에게 SMS를 통해 성공적으로 전달되어 농작물 파종 결정을 최적화할 수 있도록 지원했어요.

• UN 난민 기구 (UNHCR)를 포함한 글로벌 기관들은 Open Buildings 데이터 세트를 사용하여 이재민을 위한 재난 대응 조사 샘플링을 최적화했어요. 이 데이터 세트는 또한 지구 남반구에서 해수면 상승으로 인한 건물 위험 평가를 포함한 추가 과학 연구를 가능하게 했어요.

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아프리카 비영리 단체인Sunbird AI는 Google의 Open Buildings 데이터 세트를 사용하여 도시 및 농촌 지역 사회의 에너지 필요성을 더 잘 파악하고 있어요.

건강 발전 활성화

• 존스 홉킨스 대학교 연구원들은 H01 인간 뇌 재구성 데이터 세트를 활용하여 새로운 형태의 뉴런 통신을 식별했어요. 이 발견은 뇌 조직에 대한 현재의 이해가 불완전하며, 알츠하이머와 같은 질병에 대한 의미를 지닌 숨겨진 연결층을 간과하고 있을 수 있음을 시사해요.

• Google Research 팀은 스탠포드 대학교 의과대학 및 UCSC와 협력하여 가장 시급한 유전 질환의 원인을 찾기 위해 유전체 분석을 개조했어요. 이 프로그램은 생명을 구하는 개입을 가능하게 했고, 8시간 이내에 전장 유전체 시퀀싱을 통한 유전 진단을 달성하여 새로운 기네스 세계 기록을 세웠어요.

• UCSC 및 NIH 산하 국립 암 연구소와의 파트너십을 통해 Google Research 팀은 방법론 개발 및 평가를 위한 공개적으로 사용 가능한 암 유전체 시퀀스 세트를 공동으로 만들었어요. 또한, 암 변이를 더 정확하게 찾기 위해 DeepSomatic을 공동 개발했으며, Children’s Mercy Hospital은 이를 배포하여 암 사례에서 이전에 놓쳤던 변이를 발견했어요.

• HAI-DEF는 특히 저소득 및 중간 소득 국가에서 의료 AI 개발을 민주화하는 오픈 가중치 모델을 제공함으로써 광범위한 글로벌 참여와 실질적인 임상적 영향을 이끌어냈어요. 예를 들어, 잠비아 기반의 Dawa Health는 MedSigLP를 사용하여 AI 기반의 다국어 자궁경부암 교육 및 스크리닝 도구를 구축했어요. 이 도구를 통해 조산사들은 WhatsApp을 통해 자궁경 검사 이미지를 업로드하여 비정상 여부를 실시간으로 식별할 수 있어요.

• Open Health Stack은 전 세계 개발자들이 특히 자원이 부족한 환경에서 헬스케어 격차를 해소할 수 있도록 지원했어요. 예를 들어, Ona는 의료 종사자들이 종이 기록에서 디지털 솔루션으로 전환할 수 있도록 돕는 앱을 구축하고 있어요. OHS는 Ona의 앱 개발을 가속화하고 상호 운용 가능한 데이터 표준을 채택할 수 있도록 했으며, 의료 종사자들은 이를 통해 의료 서비스가 부족한 지역사회에 더 나은 치료를 제공했어요.

• 뉴델리의 AIIMS는 MedGemma를 사용하여 외래 환자 분류 및 피부과 스크리닝을 위한 애플리케이션을 개발하고 있어요. 말레이시아에서는 MedGemma가 Ask CPG를 지원하고 있는데, 이는 말레이시아의 150개 이상의 임상 진료 지침에 대한 대화형 인터페이스예요. 말레이시아 보건부는 이 인터페이스가 일상적인 의사 결정 지원을 위해 국가의 임상 진료 지침을 탐색하는 데 도움이 되었다고 밝혔어요. MedGemma는 또한 전 세계 개별 개발자들이 임상 분류, 의료 문서 이해 및 진단 의사 결정 지원을 위한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하고 있어요.

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AIIMS는 MedGemma를 사용하여 외래 환자 분류 및 피부과 스크리닝을 위한 애플리케이션을 개발하고 있어요.

생물 다양성 및 보존 활성화

• 2010년 이래로 세렝게티 스냅샷 카메라 트랩 프로그램은 아프리카 사바나에서 1,100만 장 이상의 야생동물 이미지를 촬영했어요. 웨이크 포레스트 대학교 연구원들은 SpeciesNet을 사용하여 이제 이 방대한 데이터 세트를 단 며칠 만에 분석할 수 있으며, 노트북에서 모델을 실행하여 최신 야생동물 목격 정보를 실시간으로 카메라 재배치에 활용하여 표적 데이터를 수집할 수 있어요.

• 오타고 대학교 연구원들은 문화적으로 중요한 날지 못하는 새인 심각한 멸종 위기종 카카포를 보존하기 위해 노력하고 있어요. Google과 독립적으로 작업한 연구원들은 카카포 개체군에 최적화하기 위해 DeepVariant를 재훈련했어요. 이 모델을 통해 그들은 모든 살아있는 카카포의 유전 지도를 만들어 번식 전략과 아픈 새들의 돌봄 계획을 수립할 수 있었고, 이는 개체수를 최저 51마리에서 252마리로 확장하는 데 도움을 주었어요.

• CSIRO 연구원들은 Google과 협력하여 멸종 위기에 처한 호주 및 태즈메이니아 자이언트 다시마 개체군 재증식 노력을 지원하고 있어요. Google Earth 모델과 위성 이미지를 사용하여 살아남은 다시마 서식지를 식별하고, Google의 오픈 유전체학 도구를 사용하여 참조 유전체를 생성함으로써, 연구원들은 유전 변이를 내열성 데이터와 연결하고 있어요. 이를 통해 연구원들은 상승하는 해수 온도에 강한 다시마 품종을 선택적으로 번식시킬 수 있어요.

• 척추동물 유전체 프로젝트와 지구 생물유전체 프로젝트는 Google Research 팀의 오픈 소스 유전체학 도구를 사용하여 지구상의 모든 비박테리아 종의 유전체 시퀀싱이라는 기념비적인 목표를 향해 나아가고 있어요. Google.org에서 록펠러 대학교에 수여한 기금의 지원을 받아, 연구원들은 13개 상징적인 멸종 위기종에 대한 완전한 유전체를 공개했으며, 추가로 150종이 진행 중이에요.

코끼리, 얼룩말, 비서새 이미지는 탄자니아 세렝게티 국립공원의 세렝게티 스냅샷 프로그램으로 촬영되었어요. 출처: Snapshot Serengeti / T.M. Anderson. 오셀롯 이미지는 콜롬비아 안데스 대학교의 루시타니아 프로젝트에서 촬영되었어요. 출처: Project Lucitania/Universidad de los Andes/Red Otus. 노새 사슴 이미지는 아이다호 어류 및 사냥국(IDFG)에서 촬영되었어요. 출처: IDFG. SpeciesNet은 이 동물들을 식별하는 데 도움을 줄 수 있어요.

미래를 내다보며

오픈 과학 커뮤니티와의 Google Research 팀의 파트너십은 가속화되는 사명이에요. AI 기반 과학의 시대로 더 깊이 접어들면서, 생성형 AI가 연구자들이 일하고 협력하는 방식을 근본적으로 변화시키는 모습에 영감을 받고 있어요. Google Research 팀은 에이전틱(Agentic) 워크플로우를 통해 과학자들이 자신의 지식을 전문 기술로 인코딩하고, 그들의 방법론을 접근 가능하고 확장 가능한 도구로 변환할 수 있을 거라고 믿어요. 이러한 변화는 전 세계 커뮤니티가 발견을 빠르게 재현하고, 복잡한 방법론을 확장하며, 그들의 작업을 전 세계적으로 공유할 수 있도록 지원할 거예요.

이 빠르게 변화하는 새로운 패러다임에서는 소통과 협력이 그 어느 때보다 중요해요. 오픈 소스 소프트웨어와 오픈 데이터 세트는 이러한 생태계를 위한 필수적인 기반 역할을 하고 있죠. 오늘날 우리가 기념하는 혁신들은 더 빠른 혁신과 과학적 지식의 보편적인 공유가 이루어질 세상의 초기 청사진에 불과해요.

Google Research 팀은 이러한 새로운 발견의 시대를 지원하는 도구와 인프라를 계속 구축할 거예요. Google Research 팀은 전 세계 과학 커뮤니티가 다음에 무엇을 이룰지 기대하고 있어요.

감사의 말씀

Google Research 팀은 Google Research 팀의 오픈 모델, 인프라, 데이터 세트 및 기타 도구를 기반으로 발견을 하고, 긍정적인 글로벌 사회적 영향을 창출하는 혁신을 개척하고, 시범 운영하며, 구현하는 수많은 글로벌 연구 파트너들과 광범위한 과학 커뮤니티 사용자들에게 특별한 감사를 드려요.