국내 바이오파운드리 산업화, 데이터 품질·경제성 확보가 관건

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Oleg Tkachenko

24.10.2026

국내 바이오파운드리 산업화, 데이터 품질·경제성 확보가 관건 — 바이오파운드리 성공 전략

서울에서 열린 2026 한국생명공학연합회 제11회 심포지엄에서 바이오파운드리의 산업적 활용을 넓히기 위해서는 자동화 설비를 넘어 AI 학습용 고품질 데이터와 생산 현장의 경제성을 함께 확보해야 한다는 지적이 제기됐다. 공공 인프라 구축이 진행되는 동안 자동화 설비를 갖춘 민간기업 시설의 공동 활용을 지원해야 한다는 제언도 나왔다.

하이라이트

진용수 UIUC 교수는 바이오파운드리가 AI 학습용 신뢰도 높은 데이터 생산 및 품질 개선 중심으로 발전해야 한다고 강조했다.
CJ제일제당은 2018년부터 장비 표준화, 데이터 통합, R&D 플랫폼 구축 등으로 바이오파운드리의 사업성과 실제 제품화 연계에 주력하고 있다.
큐티스바이오 최원우 대표는 2029년 공공 바이오파운드리 완성 전 민간 기업 시설 활용과 정부 지원체계 마련 필요성을 제안했다.

심포지엄에서 제시된 산업화 조건

히트뉴스(Hitnews)에 따르면 23일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026 한국생명공학연합회 제11회 심포지엄'에서는 국내외 전문가와 기업 관계자들이 AI 데이터 확보, 기업의 연구개발 적용 사례, 민간시설 공동이용 방안 등을 중심으로 바이오파운드리의 산업적 활용 방향을 논의했다.

바이오파운드리는 AI, 로봇, 자동화 기술을 활용해 유전자 설계부터 생물학적 실험과 분석까지 통합 수행하는 첨단 연구시설로, 신약과 바이오소재 개발의 속도와 효율성을 높이는 핵심 인프라로 꼽힌다.

진용수 미국 일리노이대(UIUC) 교수는 바이오파운드리의 역할이 단순한 실험 자동화를 넘어 AI 학습용 데이터를 생산하는 방향으로 발전해야 한다고 강조했다. 그는 기존 생물학 연구에서 실험자나 연구기관에 따라 결과가 달라지는 문제를 짚으며, 동일한 효소라도 측정 조건에 따라 서로 다른 반응속도 값이 보고되는 만큼 이런 데이터를 학습한 AI의 예측 결과를 신뢰할 수 있는지 점검해야 한다고 설명했다.

진 교수는 "AI가 아무리 발전하더라도 학습한 데이터가 나쁘면 좋은 결과가 나올 수 없다"며 "바이오파운드리를 데이터 팩토리로 확장해야 한다"고 말했다.

CJ제일제당 사례와 민간 인프라 활용 필요성

정준영 CJ제일제당 바이오연구소 상무는 민간기업의 구축 경험을 소개하며 바이오파운드리가 연구개발 속도를 높이더라도 실제 제품 생산과 사업성 확보로 이어지지 못하면 산업적 가치를 창출하기 어렵다고 설명했다.

정 상무에 따르면 CJ제일제당은 2018년 장비 표준화를 시작으로 2019년 데이터 통합, 2020년 이후 운영 고도화를 추진해왔다. 지난해에는 협업형 연구개발 체계를 확대했고, 올해는 워크플로와 데이터를 통합하는 R&D 플랫폼 구축을 추진하고 있다.

그는 바이오파운드리에서 만들어진 균주가 실제 산업으로 연결돼 수익과 가치가 환류하는 구조가 마련되지 않으면 생태계의 선순환도 쉽지 않다고 밝혔다.

최원우 큐티스바이오 대표는 국가 바이오파운드리 구축이 진행되는 동안 이미 자동화 설비를 갖춘 민간기업 시설을 활용할 필요가 있다고 제언했다. 그는 민간기업이 고가의 자동화 장비를 구축하고 지속적으로 고도화하기에는 비용 부담이 큰 만큼, 공공 바이오파운드리가 2029년 완성을 목표로 추진되는 사이 민간 바이오파운드리를 이용하며 경험을 축적할 수 있도록 정부 지원체계가 필요하다고 말했다.

한솔제지의 ‘제지공정 AI 팩토리 구축’ 추진 내용에서는 정부 지원을 바탕으로 공정·설비·품질 데이터를 통합·표준화하고, 이를 활용해 열에너지 최적화와 설비 이상진단, 품질분석 등을 수행하는 자율운영형 플랫폼을 2029년까지 구축하겠다는 계획을 다뤘습니다. 이 과정에서 제조 데이터의 연계와 표준화가 생산성·에너지 효율·품질 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이라는 점도 함께 짚었습니다.

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