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'데이터 연구'통합검색 결과 입니다. (66건)

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핵융합연, 이산화탄소 '데이터 참조표준' 확보

이산화탄소 분자의 특성을 총망라한 데이터 참조 기준이 마련됐다. 참조표준은 측정데이터나 정보를 과학적으로 분석, 평가해 정확도와 신뢰도를 공식적으로 부여한 물성값이나 통계를 말한다. 한국핵융합에너지연구원(원장 오영국)은 플라즈마기술연구소 송미영 박사가 국내, 외 연구자와 공동으로 이산화탄소 분자가 전자와 충돌할 때 관찰되는 산란단면적 데이터 세트를 확보했다고 23일 발표했다. 공동 연구는 충남대 조혁 교수를 비롯한 폴란드 니콜라우스 코페르니쿠스 대학, 미국 플로리다 센트럴 대학, 영국 런던 칼리지 대학 연구자 등이다. 이 연구결과는 물리・화학 분야의 중요한 실험적 이론적 데이터를 정리하고 제공하는 국제 학술지인 '물리・화학 레퍼런스 데이터 저널(Journal of Physical and Chemical Reference Data)'vol.53의 표지논문으로 선정됐다. 연구의 핵심 주제인 '산란단면적 데이터'는 입자 물리학이나 화학에서 특정 물질 간 상호작용이 일어날 확률을 나타내는 수치적 정보를 의미한다. 이는 플라즈마 연구 및 에너지, 환경, 의료, 반도체 공정 등 다양한 과학기술 연구 분야에서 유용하게 사용되기 때문에 신뢰도가 중요하다. 송미경 박사는 "이산화탄소가 기후 문제 해결의 중요한 분야인데, 기관마다 들쑥날쑥한 통계 자료로 관련 데이터 활용에 어려움이 많았다"며 "우리가 이 문제를 해결한 것"이라고 말했댜. 송미영 박사 연구실은 국가표준기술원으로부터 데이터 참조센터로부터 정식으로 공인받아 연구를 진행해 왔다. 연구팀은 그동안 이산화탄소의 전자 충돌 특성에 관한 논문 139편을 상호 비교했다. 이 가운데 어떤 데이터가 신뢰할 수 있는지를 이론적·실험적으로 설명했다. 특히 이산화탄소 분자와 전자 간 충돌 시 나타나는 전자의 회전 및 진동 여기(勵起), 탄성산란, 이온화, 해리 등의 반응 경로에서 발생하는 확률을 평가해 정밀한 단면적 권장값을 제시했다. 연구팀은 그동안 메탄(CH4), 질소산화물(NOX), 삼불화질소(NF3), 물(H2O) 등 특정 분자를 선정해 공동 논문을 집필해 왔다. 이번 논문은 연구팀의 7번째 논문이다. 논문 주저자인 송미영 박사는 “데이터는 다양한 응용 연구의 뿌리와도 같다”며, “이번 논문을 통해 많은 연구자가 이산화탄소 분자에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 확보, 유용하게 활용될 것"으로 기대했다.

2024.10.23 10:54박희범

BCG "생성 AI 덕에 비전문가도 전문가 수준 업무 가능해졌다"

생성 인공지능(AI)을 활용하면 데이터 비전문가도 전문가에 가까운 수준의 업무를 수행할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 23일 보스턴컨설팅그룹(BCG)이 발간한 '생성 AI는 단순히 생산성을 높이는 데 그치지 않고 역량을 확장한다(GenAI Doesn't Just Increase Productivity. It Expands Capabilities)' 보고서에 따르면 생성 AI는 모든 사용자의 업무능력을 비약적으로 증강시키는 것으로 나타났다. 보고서는 BCG의 자체 실험에 참가한 생성AI 사용 유저가 데이터 전문가들의 성과 기준치 대비 86% 수준의 점수를 기록했다고 주장했다. 특히 이들이 생성 AI를 사용하지 않은 유저들보다 49% 더 높은 점수를 거뒀다고 전했다. 실험 참가자들은 파이썬 코딩, 예측 모델 구축, 통계 분석 검증 등 고난도의 데이터 과학 과제를 수행했다. 이 실험에서 생성 AI를 사용한 참가자들은 코딩 경험이 전혀 없어도 적절한 코드를 작성하고 머신러닝 모델을 적용하며 통계 오류를 수정해 냈다. 특히 파이썬 코딩 능력에서 두드러진 성과를 보였다. 생성 AI를 사용한 참가자들은 데이터 전문가와 비교해 86%에 달하는 점수를 기록했으며 그렇지 않은 참가자들보다 업무 속도도 약 10% 빨랐다. 이와 반대로 예측 분석 업무에서는 생성 AI도 완벽하지 않았다. 생성 AI 도구가 주어진 프롬프트의 목표를 오해하거나 오류를 범할 가능성이 높았기 때문이다. 그럼에도 불구하고 AI를 활용한 참가자들은 브레인스토밍 과정에서 AI의 도움을 받아 새로운 접근법을 발견하고 문제를 해결할 수 있었다. 이들은 머신러닝 기법을 적용하는 데 있어 15% 포인트 더 높은 성과를 보였다. BCG는 생성 AI를 사용해 일을 잘 해내는 것이 곧 그 일을 배우거나 새로운 기술을 습득하는 것은 아니라고 설명했다. AI는 업무를 돕는 도구일 뿐, 이를 통해 일을 수행했다고 해서 그 방법을 익혔다고 보기는 어렵다는 것이다. 보고서를 공동 집필한 댄 색 BCG 파트너는 "생성 AI를 활용하는 근로자는 자신의 기존 직무를 뛰어넘는 새로운 업무를 능숙하게 처리할 수 있다"며 "기업 경영진은 이러한 미래에 대비해 전문성을 재정의해야 한다"고 강조했다.

2024.09.23 18:06조이환

네이버클라우드, '하이퍼클로바X' 통해 건강관리 서비스 '혁신'

네이버클라우드가 자사 거대언어모델(LLM)을 통해 건강관리 서비스 혁신에 나섰다. 네이버클라우드는 KMI한국의학연구소·다나아데이터와 함께 '하이퍼클로바X' 기반 건강검진 결과안내 서비스 '에스크미(asKMI)'를 정식 출시했다고 23일 밝혔다. '에스크미'는 건강검진 수검자가 검진 결과를 보다 쉽게 이해·관리할 수 있게 하는 AI 서비스로, 네이버 '하이퍼클로바X(HyperCLOVA X)'를 활용해 다나아데이터가 개발했다. 이 서비스는 보건복지부의 비의료 건강관리 서비스 가이드라인을 준수해 의료 상담이나 조언은 제공하지 않으면서도 건강 관리에 도움을 주는 정보를 제공한다. 다나아데이터는 '에스크미' 개발을 위해 '하이퍼클로바X'를 선택한 이유로 서비스 개발의 편리함과 우수한 한국어 성능을 꼽았다. 할루시네이션을 줄여야 하는 의료 서비스 특성 상 네이버의 한국어 기반 거대언어모델 운영(LLMOps)·머신러닝 운영(MLOps) 기술이 정확하고 완성도 높은 답변에 기여하기 때문이다. 현재 '에스크미'는 챗봇 기반으로 건강검진 결과 해석·검사항목 설명·의료용어 해설 등의 기능을 제공하고 있다. 향후에는 사용자 질문 이력과 검사 결과를 바탕으로 필요한 검사, 맞춤형 건강 프로그램 등을 추천하는 서비스로 확대될 예정이다. 임태건 네이버클라우드 전무는 "최근 공동개발한 AI 법률 Q&A 서비스인 'AI 대륙아주'에 이어 다양한 분야에서 '하이퍼클로바X' 기반 서비스가 나오고 있다"며 "'하이퍼클로바X'가 우리의 생활과 밀접한 다양한 분야에서 혁신을 만들도록 파트너들과 협업을 확대해 나갈 것"이라고 강조했다.

2024.09.23 14:58조이환

LLM 시대, 전문가가 바라보는 국방 위협 요소는?

대규모 언어모델(LLM) 활용이 본격화되는 추세에 따라 국방 분야에서의 위험성과 대응 방안을 논의하는 토론회가 개최한다. 12일 한국국방연구원(KIDA) 산하 국방데이터연구단과 바른 과학기술 사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 '제 8차 국방데이터 혁신 네트워크-토크' 행사를 개최한다고 밝혔다. 한국IT서비스학회와 모두의연구소, 지디넷코리아, 한국경제가 후원하는 국방데이터 혁신 네트워크-토크는 국방 분야의 데이터와 AI 기술 사용을 토론하고 혁신적인 솔루션 활용 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 이를 위해 합성 데이터, AI의 안전한 사용, AI 신뢰성 평가 방안 등 다양한 주제에 대해 전문가들이 발표하고 패널 토의를 진행한다. 또한, 생성형 AI의 군사적 적용 가능성과 관련된 기술적 진보에 대해서도 논의가 이루어지며, 국방 분야에서 AI 기술의 적용을 위한 다양한 산업계와 학계의 협력을 논의한다. 26일 오후 2시 서울 강남 모두의연구소 강남캠퍼스에서 진행하는 8차 토론회는 'LLM 보안'을 주제로 진행한다. 이에 따라 윤두식 이로운앤컴퍼니 대표가 프롬프트 엔지니어링을 통한 LLM 탈옥(Jailbreaking) 위협과 방어방안)을 주제로 AI의 위험성을 발표한다. 이어 SK쉴도스 이호석 팀장이 '사용자, 개발자 모두 알아야 하는 LLM 해킹 트랜드 및 보안전략'이라는 내용으로 AI시대의 보안 전략 방안을 제시한다. 전문가 발표 이후에는 LIG 넥스원 진정훈 수석 연구원, 한화시스템 김유신 상무, 세종대학교 강지원 교수, 국가보안기술연구소 류승진 실장 등이 참석하는 패널토의가 이어질 예정이다.

2024.09.12 10:21남혁우

[현장] 국회 AI 포럼 "韓 AI 기술, 미국과 격차 447년 벌어질 것"

"현재 추세대로라면 미국이 2040년 도달할 인공지능(AI) 수준을 우리가 달성하려면 447년이 걸릴 것입니다. 이는 국가 경쟁력에 치명적인 문제가 될 수 있습니다." 배경훈 LG AI연구원 원장은 10일 국회에서 열린 '인공지능(AI) 포럼 초청 특별강연'에서 이같이 발언하며 국내 AI 기술 투자 속도와 글로벌 경쟁력 간의 심각한 격차를 지적했다. 그는 이 격차가 대한민국의 산업·경제적 미래를 위협할 수 있다고 경고했다. 이번 강연은 국회의원 연구단체인 '국회 AI 포럼'이 주최하고 국회도서관과 한국인터넷기업협회가 후원한 자리에서 진행됐다. 이 강연에서 배 원장은 국내 AI 산업의 현황, 도전 과제, 그리고 LG AI 연구원의 기술적 성과에 대해 설명했다. 배 원장은 한국과 미국 간의 AI 기술 격차가 발생한 원인으로 느린 투자 속도와 인프라 부족을 꼽았다. 그는 AI 기술 발전의 핵심인 고성능 반도체와 데이터 처리 비용에 천문학적인 비용이 수반됨을 지적하며 국가 차원의 투자가 이를 따르지 못하는 현실을 꼬집었다. 그는 "이러한 인프라 부족은 AI 기술의 개발과 산업적 적용을 어렵게 만들 수 있다"며 "이에 따라 국내 AI 업계가 글로벌 경쟁에서 뒤처지게 할 위험이 있다"고 강조했다. 배 원장에 따르면 한국의 AI 기술은 글로벌 빅테크에 비해 데이터·인프라의 제약을 겪음에도 기술적 강점을 가지고 있다. 그 대표적인 예시로 배 원장은 LG AI연구원의 '엑사원(EXAONE)'을 꼽았다. 지난 8월 출시된 '엑사원 3.0'은 한국어에 특화된 AI 모델로, 7.8조 매개변수와 8T 토큰을 바탕으로 학습됐다. 또 한국어와 영어를 약 6대3 비율로 학습해 한국어 능력에 있어서의 우수성을 인정받았다. 또 '챗GPT'와 같은 제너럴리스트 AI와는 달리 전문가 AI로서 개발 돼 특정 산업에 특화된 조언과 솔루션을 제공하는 것을 목표로 한다. 배 원장은 "우리는 챗봇 같은 AI 대신 실제 산업에서 활용 가능한 전문가 수준 AI를 처음부터 지향했다"며 "엑사원은 이를 목표로 개발된 모델"이라고 강조했다. '엑사원'과 같은 국내 AI 기술의 진전에도 불구하고 배 원장은 현재 AI가 일반인공지능(AGI) 수준에 도달할 지에 대해서는 회의적인 시각을 드러냈다. 그는 "AGI가 수년 내에 가능할 것이라는 낙관적 전망에 대해 신중할 필요가 있다"며 "인간 수준 지능을 가진 AI를 개발하는 데는 기술적 한계와 인프라의 제약이 여전히 존재한다"고 강조했다. 이와 동시에 배 원장은 AI 거품론에 대해서도 신중론을 제기했다. 배 원장에 따르면 지금의 AI 거품론은 기술이 아직 완성되지 않았음에도 지나친 기대를 모았기 때문에 발생했기 때문이다. 이러한 기대는 아직도 엄청난 잠재력을 가진 AI 분야의 발전에 회의적 시각을 확산시킬 위험성이 있다. 그는 "AI에 대한 과도한 기대가 오히려 거품론을 불러일으키게 됐다"며 "아직 해결해야 할 기술적 과제들이 많이 남아 있고 생성 AI가 실제 산업 현장에서 완벽하게 적용되기에는 많은 시행착오가 필요하다는 점을 기억해야 한다"고 강조했다. 그러면서 "생성 AI의 환각 현상과 일부 산업 현장에서의 실패 사례는 기술이 아직 미완성임을 보여준다"며 "신뢰성과 경제성을 동시에 충족시킬 수 있는 AI 기술이 필요하다"고 강조했다. 거품론의 확산에도 불구하고 배 원장은 AI가 국내 사회 문제를 해결하는 중요한 도구가 될 수 있다는 점을 강조했다. 이는 AI가 고령화·저출산에 따른 인구 감소로 발생하는 노동력 부족 문제를 해결할 수 있기 때문이다. 배 원장은 "급격한 인구 감소를 겪을 것이 예상되는 시점이므로 AI를 통해 이러한 문제를 해결하는 것이 필수적"이라며 "이를 위해서는 정부 차원의 대규모 투자와 정책적 지원이 필요하다"고 강조했다. 그러면서 "독자적인 AI 기술을 개발하고 자체 인프라와 데이터를 활용하기 위해 지금보다 훨씬 많은 투자가 필요하다"고 밝혔다.

2024.09.10 11:07조이환

獨 알레프알파, 외국어·공학 전문 LLM '파리아' 출시

독일 인공지능(AI) 기업 알레프알파가 다국어와 특정 도메인에 최적화된 생성형 AI 모델을 오픈소스 형태로 공개했다. 알레프알파 거대언어모델(LLM) '파리아-1-LLM'을 출시했다고 27일 밝혔다. 매개변수 70억개로 이뤄졌다. '파리아-1-LLM'은 독일어·프랑스어·스페인어 등 다양한 언어에서 최적화된 기능을 제공하며 자동차와 공학 분야에 특화된 것으로 알려졌다. 현재 비상업적 연구 및 교육 용도로만 활용될 수 있다. 이 모델은 유럽연합(EU) 및 각 회원국의 저작권과 데이터 프라이버시 법규를 준수하며 제작 됐다. 알레프알파는 "엄선된 데이터를 사용해 모델을 훈련했다"고 설명했다. 알레프알파는 이번 모델 투명성과 안전성을 특히 신경썼다고 강조했다. 부적절한 답변을 걸러내는 데이터셋을 활용해 학습시키는 등 추가 안전장치를 도입했다. 또 답변이 지나치게 장황하거나 불필요한 정보를 포함하지 않도록 하는 기법도 적용했다. '파리아-1-LLM'은 두 가지 버전으로 제공된다. 하나는 사용자 지시에 특화된 '통제(control)' 모델이고 다른 하나는 안전성을 보다 강화한 '통제-정렬(control-aligned)' 모델이다. 독일의 머신러닝 엔지니어인 사마이 카파디아는 "'파리아'는 저작권과 개인정보 보호법 등 EU 규제를 완전히 준수해 훈련됐다"며 "이런 모델의 출시 자체만으로도 상당히 인상적인 성과"라고 평가했다.

2024.08.27 10:19조이환

[현장] "튼튼한 국방력은 엣지 AI서 나올 것"

최첨단 인공지능(AI) '엣지 AI'가 국방에도 필수적이라는 주장이 제기 됐다. 온디바이스·거대언어모델(LLM)은 사회에서만큼이나 군사 분야에도 유용하기 때문이다. 한국국방연구원(KIDA)과 과실연 인공지능(AI) 미래포럼은 22일 모두의연구소 강남캠퍼스에서 '제 7차 국방데이터 혁신 네트워크-토크'를 진행했다. 행사는 한국IT서비스학회, 모두의연구소, 지디넷코리아, 한국경제가 후원했다. 이 날 발제는 최첨단 AI를 칭하는 엣지 AI 주제로 진행됐다. 먼저 김홍석 리벨리온 소프트웨어 아키텍트 총괄이 '온디바이스: 꼭 가야할, 하지만 만만치 않은 여정'을 주제로 발제를 진행했다. 김 총괄은 국방 분야에서의 온디바이스 AI에 대해 강조했다. 온디바이스 AI는 전투상황에서 군인이 상황을 파악하고 대응하는데 있어 중요하다. 클라우드나 서버에 데이터를 보내서 분석할 시간이 없기 때문이다. 이에 김 총괄은 "온디바이스는 센서나 AI를 기기에 결합해 데이터를 바로 처리한다"며 "작전 성공 가능성을 높이고 군인들의 안전을 지킬 수 있는 중요한 수단"이라고 강조했다. 동시에 그는 온디바이스 기술 실현의 어려움에 대해 강조했다. 데이터센터에서 병렬컴퓨팅이 이뤄지는 클라우드 기반 AI와 달리 컴퓨터 하나를 통해 데이터를 처리하기 때문이다. 김 총괄은 "기기에 들어가는 칩이나 소프트웨어를 정밀하게 설계하고 센서를 잘 사용해야 한다"며 "전장 환경과 유사한 데이터셋을 구하기 어려운 점도 꼭 해결돼야 할 과제"라고 밝혔다. 이어 김주영 하이퍼엑셀 대표가 '국방 AI를 위한 LLM 특화 반도체 개발'을 주제로 발제했다. 그는 LLM이 국방 분야에 어떻게 접목될 수 있을지에 대한 조사 결과를 공유했다. 현재 미국 국방부는 생성형 AI 모델을 국방에 도입해 정보 수집, 전략 분석, 통신 보안에 활용하고 있다. 김 대표는 "국군도 LLM을 활용한 특화모델을 개발하고 있다"며 "공군과 육군이 특히 이러한 기술을 도입하기 위해 노력하고 있다"고 지적했다. 또 김 대표는 국방 LLM을 도입하기 위해 맞춤형 반도체가 필요하다고 설명했다. 그 이유는 LLM이 기존 딥러닝 모델에 비해 약 1천배에서 1만배 크기 때문이다. 이에 하이퍼엑셀이 현재 개발하는 언어처리장치(LPU) 칩이 기존 그래픽 인터페이스 장치(GPU)보다 효율적으로 기능할 수 있다고 소개했다. LPU는 GPU보다 90% 더 높은 메모리 대역폭을 활용할 수 있다. 김 대표는 "국방용 AI 반도체 시장이 급성장할 것"이라며 "LLM 추론에 최적화된 반도체 개발에 성공해 이 분야의 혁신을 지원하겠다"고 강조했다. 발제에 이어 '국방분야 AI 반도체, 온디바이스 AI 발전방안'을 주제로 산학연군 패널토의도 열렸다. 패널토의에는 조준현 방위사업청 전략기획담당관, 심병섭 한국항공우주산업 미래SW기술팀장, 박원근 네이버클라우드 이사, 최민석 한국전자통신연구원 박사, 김상희 국방과학연구소 박사가 참석했다.

2024.08.22 18:29조이환

226만명 암환자 빅데이터 개방…코로나19 정보도 연계

정부가 226만 명의 암환자 빅터이터를 연구 목적으로 제공한다. 보건복지부·국립암센터·한국보건의료정보원은 1일부터 의료데이터 중심병원 사업으로 추진 중인 K-CURE 암 공공 라이브러리를 개선해 연구자들에게 제공할 예정이다. K-CURE 암 공공 라이브러리는 공공기관이 보유한 ▲암 등록자료 ▲건강보험 자격 및 검진 정보 ▲의료이용 청구정보 ▲사망 정보 등을 가명 처리해 연구 목적으로 활용하도록 설계된 암 빅데이터다. 이번에 해당 데이터의 기간과 종류가 확대된 것. 특히 기존 빅데이터에 질병관리청의 코로나 19 확진정보와 예방접종 정보가 추가됐다. 데이터 기간도 기존 2012년~2019년에서 2020년으로 확대됐다. 연구자는 K-CURE 포털에서 연구에 필요한 데이터를 신청할 수 있다. 연구 필요성과 가명처리의 적절성 등 심의를 거쳐 안심활용센터에서 활용 가능하다. 안심활용센터는 ▲한국보건의료정보원 ▲국립암센터 ▲원주세브란스기독병원 ▲충남대병원 ▲계명대동산병원 등지에 위치해 있다. 고형우 첨단의료지원관은 “K-CURE 암 공공 라이브러리 개선으로 보다 양질의 암 빅데이터를 연구에 활용할 수 있게 됐다”라며 “개인정보는 보호하면서 보건의료 분야 데이터 기반의 연구가 활성화시키겠다”고 밝혔다.

2024.08.01 11:25김양균

글래스돔, 'LCA 기반 탄소관리 플랫폼' 국가연구과제 참여

탄소배출 데이터관리 솔루션 기업 글래스돔코리아(대표 함진기)는 산업통상자원부 2024 에너지수요관리핵심기술개발사업 'LCA(Life Cycle Assessment, 전과정평가) 기반 탄소관리를 위한 중소∙중견기업용 데이터플랫폼 연구개발 및 실증' 국가연구과제에 참여한다고 11일 밝혔다. 글래스돔은 한국생산기술연구원 주관 하에 총 23개 기관과 협력해 공급망을 포함한 제조기업들의 탄소관리 플랫폼 실증을 수행할 계획이다. 글래스돔은 제품 전 과정(Life Cycle)에서 탄소발자국을 관리할 수 있는 기술을 보유한 기업이다. '제품 탄소발자국 솔루션'을 통해 제조 공정의 탄소발자국 데이터 수집에서부터 모니터링 및 보고까지 원스톱으로 제공하며 기업이 글로벌 환경규제에 대응할 수 있도록 지원한다. 이번 국가연구과제를 통해 제품 제조 전과정에 걸쳐 실(Real) 데이터를 기반으로 정확한 제품 탄소발자국을 도출하고 제조사 및 협력사 간 데이터 전송 보안을 강화한 데이터 호환 체계도 선보일 예정이다. 글로벌 탄소 규제는 배터리, 자동차, 철강 등 전 산업에 걸쳐 강화되고 있다. 특히, EU에서 사용되는 모든 제품들은 디지털제품여권(Digital Product Passport)을 통해 탄소발자국 정보를 제공해야 한다. 이에 따라 자동차 제조사나 IT 글로벌 기업들은 공급망 협력사를 선정하는 기준으로 단가 및 품질 뿐만 아니라 제품 탄소발자국 결과값도 요구하고 있다. 글래스돔은 이번 국가연구과제를 통해 글로벌 자동차 제조사들에게 다양한 소재∙부품을 수출하는 기업들과 협력해 공급망 탄소발자국 산정 체계를 실증하고 확산함으로써 글로벌 탄소 규제에 공급망 차원의 대응 방안을 수립할 수 있고, 기업 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 글래스돔코리아 함진기 대표는 “글래스돔은 제조공정 탄소발자국 데이터관리 분야에서 이미 검증된 컨설팅 및 솔루션 기술력을 보유하고 있다”며 “탄소발자국 산정 플랫폼 실증 뿐만 아니라 빠르고 안정적인 제3자 검증을 지원하여 국내 수출기업들의 경쟁력 강화를 위해 노력하겠다”고 강조했다. 국가연구과제 총괄책임자인 한국생산기술연구원 신호정 실장은 “글래스돔코리아가 그 동안 선제적으로 투자한 탄소발자국 데이터 관리 기술력과 실제 제조공정에 적용한 경험들은 본 국책과제에서 해결해야 할 많은 기술적 난관을 극복하고 본 과제의 최종목표 달성에 지대한 공헌을 할 것으로 기대한다”고 말했다.

2024.07.11 09:20안희정

'고대 의대' 손 잡은 카카오, 유전체 연구·분석 앞장선다

카카오클라우드를 운영하는 카카오엔터프라이즈가 의료 데이터를 더 적극적으로 활용할 수 있도록 고려대학교 의과대학과 협력한다. 카카오엔터프라이즈는 고려대 의과대학과 유전체 분석 연구 및 클라우드 기반 분석 자동화 시스템 지원 관련 업무협약(MOU)을 맺었다고 10일 밝혔다. 협약은 고려대 의대가 사용 중인 유전체 분석 툴 키트(GATK)을 중심으로 이뤄진다. 카카오엔터프라이즈는 키트를 카카오클라우드 기반으로 구축한 뒤 고려대 의대에서 수행하는 연구 환경들에 적합한 클라우드를 지원할 계획이다. 의료 빅데이터의 주요 요소로 주목받는 유전체 데이터는 염기 서열 분석, 변이 식별 등 복잡하고 다양한 계산을 요구한다. 고려대 의대와 카카오엔터프라이즈 측은 유전체 데이터를 분석하기 위한 GATK가 충분히 성능을 발휘할 수 있도록 상호 협력한다. 구체적으로 카카오엔터프라이즈는 ▲카카오클라우드 기반 유전체 연구・분석 환경 구성 ▲카카오클라우드 기술자 양성 교육 및 활용 방법 등을 제공할 예정이다. 고려대 의대는 ▲유전체 분석 시장의 연구・분석 서비스(솔루션) 발굴 ▲카카오클라우드의 핵심 파트너로서 유전체 분석 시장 협력 등에 집중한다. 이경진 카카오엔터프라이즈 대표는 "이번 협약으로 유전체 분석 분야 등 의료・바이오산업에서 카카오클라우드가 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 적극 공략할 것"이라고 말했다.

2024.07.10 15:02양정민

AWS, 소아과 연구에 1천만 달러 지원

아마존웹서비스(AWS)는 AWS 워싱턴DC 서밋에서 전 세계 소아 및 아동 관련 분야의 발전을 위해 비영리 기관이 AWS 클라우드를 활용할 수 있도록 1천만 달러(약 138억 원)를 지원한다고 1일 발표했다. 이 기금은 한정된 자원과 제한된 표본 탓에 어려움을 겪고 있는 취약 환자 집단을 위한 필수적인 의료 연구 지원에 사용될 예정이다. 본 이니셔티브는 연구와 발견 가속화를 목표로 클라우드 컴퓨팅과 인공지능을 사용하는 병원과 기관으로 구성된 컨소시엄을 지원할 예정이다. 클라우드에서 데이터를 보다 효과적으로 관리함으로써 연구진은 질병의 유전적 구성을 더 잘 이해할 수 있게 되며, 이를 통해 더 빠르고 정확한 진단을 내리고 환자를 위한 효과적인 맞춤형 치료법을 개발할 수 있게 될 것으로 기대된다. AWS가 기여하는 1천만 달러 중 300만 달러는 3개 기관에 분배된다. 워싱턴DC의 국립어린이병원과 오하이오 주 콜럼버스의 전국어린이병원, CHOP의 어린이뇌종양네트워크 등 3개 기관은 각각 100만 달러를 지원받아 지속적인 미션 중심 업무를 이어갈 예정이다. 나머지 700만 달러는 신규 AWS 이매진 그랜트 프로그램의 아동 의료 혁신 상을 통해 소아과 연구를 가속화하고, 산모와 아동의 전반적 건강을 개선하고, 소아과 인력 및 간호인의 역량을 강화하는 프로젝트를 수행하는 기관에 제공될 예정이다. 이 기금은 소아암 외에도 심장 질환에서부터 유전 질환에 이르기까지 모든 종류의 소아 질환에 대한 연구를 위해 사용될 예정이다. 소아암은 매년 미국에서 진단되는 모든 암의 1% 미만을 차지한다. 선진국에서는 소아암의 5년 생존율이 높아지고 있지만, 소아암 생존자의 3분의 2가 치료로 인한 장기적인 후유증을 겪고 있다. 많은 소아 질병과 그 치료법에 대한 임상 연구 데이터는 여전히 제한적이다. 대부분의 등록된 소아 임상 연구는 소규모의 단일 센터에서 진행되며, 민간 산업이나 연방 정부로부터 자금을 지원받지 못해 치료 연구는 점점 줄어들게 된다. 제약회사들에게 있어 소수의 환자를 위한 치료법 개발은 이익이 적기 때문에, 암이나 기타 희귀 질환을 앓고 있는 아동은 성인 프로토콜에서 채택한 치료 방식을 따르는 경우가 많으며, 필요에 맞도록 맞춤화된 치료가 이루어지지 않는 경우가 잦다. 소아암과 성인 암은 유전적 돌연변이도 상이하기 때문에 연구에 복잡성을 더한다. 따라서 소아과 연구에는 이러한 특수한 문제를 해결하기 위한 첨단 솔루션이 필요한 상황이다. 오하이오 주 전국어린이병원의 연구진은 미국 전역의 소아암 환자에게 영향을 미치는 대규모 연구에서 유전체 데이터를 계산하고 데이터와 진단 결과를 공유하는 도구로 클라우드를 사용하고 있다. 각 환자에 대한 진단 정보는 익명화된 데이터로 클라우드를 통해 NCI 소아암 데이터베이스에 효율적으로 공유되며, 더 넓은 범위의 연구자들이 이 데이터에 거의 실시간으로 접근할 수 있게 된다. 클라우드 기반 데이터 저장소는 희귀 소아 질환을 보다 효과적으로 치료하기 위한 첫걸음에 불과하다. AWS는 데이터 기반 인사이트와 혁신적인 애플리케이션을 통해 치료를 개선하고, 치료 제공의 효율성을 높이며, 치료 계획을 개인화할 수 있다. 국립어린이병원 연구팀은 이미 스마트폰 카메라로 얼굴의 특징을 분석함으로써 출생 직후 얼굴의 미세한 변화를 파악해 아기의 희귀 유전 질환을 선별하는 데 AI 기반 애플리케이션을 활용하고 있다. 30개국의 환자를 대상으로 테스트한 이 애플리케이션은 유전 전문의에 대한 접근성이 떨어지는 어린이를 조기에 선별하는 데 도움이 된다. 류마티스성 심장병도 AI를 활용함으로써 경제적 여건이 어려운 환자들이 저렴한 비용으로 휴대용 초음파 영상을 이용할 수 있게 하는 또 다른 예다. 우간다에서는 이를 통해 향후 수년 동안 20만 명의 어린이가 검진을 받을 것으로 예상된다. 개인맞춤형 암 치료는 어린이 의료 서비스를 발전시키는 데 AI가 활용되고 있는 또 하나의 분야다. 링구라루 교수의 팀은 미국 전역의 동료와 협력하여 뇌종양 어린이를 위한 치료 방법을 개선하고 맞춤화하기 위해 노력하고 있다. AWS는 소아 건강 증진에 필요한 연구를 지원하기 위해 많은 노력을 기울이고 있으며, 앞으로도 이 같은 자선 활동을 통해 전 세계 비영리 기관이 AWS 클라우드의 역량을 활용하여 소아 및 어린이를 위한 활동을 발전시킬 수 있도록 지원할 예정이다.

2024.07.01 11:21김우용

국외 주요 뇌 영상 관련 공개 데이터 현황 및 활용 사례 소개

국립보건연구원은 국내 의료영상 분야 연구자를 위한 '국외 뇌 영상 공개 데이터베이스 소개 및 활용' 안내서를 발간했다. 안내서에서는 주요 국외 연구사업에서 제공하는 공개용 데이터 보유·제공 현황, 데이터베이스 구성 및 조회 방법, 데이터 활용 연구 사례를 종합적으로 소개했으며, 특히 의료영상 기반 질환 예측과 인공지능 기법을 활용한 다양한 관련 연구 사례들을 함께 제시했다. 일례로 영국의 대규모 생체 의학 데이터베이스로서 건강 및 질병에 영향을 미치는 요인과 이와 관련된 유전적, 생체학적, 환경적 데이터를 제공 UK Biobank에서 보유 중인 뇌 영상 데이터셋은 900여 가지로, 40대~60대까지 총 1만 7천550명으로부터 자료를 수집했으며, MRI, fMRI, PET 등의 영상 보유하고 있다. 스트레스가 뇌 구조, 인지기능, 정신건강에 미치는 영향 분석, 두뇌의 복잡성, 체적, 일반지능 간 관계에서의 성차 분석 등 정신의학, 심리학, 신경과학 분야에서 UK Biobank 데이터베이스를 활용한 다양한 연구를 수행하고 있다. 또 안내서는 대표적인 뇌 영상 데이터 공유 컨소시엄(인간 커넥톰 프로젝트, 조발성 치매 종단 연구 등)에 대한 소개와 함께 뇌 영상 공개 데이터를 검색할 수 있는 대표적인 온라인 플랫폼(OpenNeuro, LONI IDA 등)의 활용 방법과 데이터셋 등도 함께 제시했다. 박현영 국립보건연구원장은 “본 안내서가 의료영상 관련 연구 분야에 도움을 줄 것으로 기대하며, 영상 데이터를 활용한 인공지능 기술 개발에 적극적으로 지원하겠다”라고 밝혔다. 안내서는 국립보건연구원 헬스케어 이종데이터 활용체계 및 인공지능 개발(R&D) 사업의 일환으로 생산했고, 안내서의 전자출판본은 국립의과학지식센터 누리집에서 무료로 내려받을 수 있다. 한편 국립보건연구원은 다양한 코호트 사업으로 기관 내 보유하고 있는 국내 뇌 영상 데이터를 연구자들이 활용할 수 있는 형태로 정제, 가공해 개방할 계획이며('26년 10월 예정), 이를 통해 뇌질환 연구용 고품질 참조 데이터를 제공함으로써 국내 보건의료 빅데이터 구축 및 연구 활성화를 지원할 예정이다.

2024.06.24 13:39조민규

KISTI, 인니에 과기 데이터 인프라 구축 교두보 확보

한국과학기술정보연구원(원장 김재수)은 인도네시아 자카르타에서 인도네시아 연구혁신청(BRIN)과 과학기술 데이터 인프라 구축에 관한 양해각서(MOU)를 교환했다고 13일 밝혔다. 'BRIN'은 지난 2021년 인도네시아 국립연구기관을 통합한 조직이다. 국가연구개발 정책 기획과 예산편성 권한을 가진 대통령 직속 장관급 독립 기관이다. 이번 MOU 교환에 따라 양 기관은 ▲과학기술지식 인프라 구축 및 활용 연구 ▲슈퍼컴퓨팅/HPC 인프라 구축 및 활용 연구 ▲ 데이터 교환을 포함한 빅데이터, AI 및 컴퓨팅 기술 연구 ▲과학기술연구 네트워크 및 사이버보안의 개발 및 활용 ▲이와 관련한 인력, 장비, 자료 등의 분야에서 협력하기로 했다. 락사나 트리 한도코(LAKSANA TRI HANDOKO) 인도네시아 연구혁신청장은 “슈퍼컴퓨팅 및 NTIS 운영 등 데이터 활용 노하우를 배울 수 있는 기회를 얻었다”며 “인도네시아 과학기술 경쟁력이 한 단계 더 발전할 수 있는 계기가 되길 기대한다”라고 언급했다. KISTI 김재수 원장은 “인도네시아와의 과학기술 협력의 교두보를 마련하고 더 나아가 우리나라 과학기술의 국격을 높이는 새로운 기회가 될 것"으로 내다봤다.

2024.06.13 10:32박희범

KTR, AI 활용 헬스케어 소재 개발 기반 구축

KTR이 2028년까지 약 150억원을 들여 인공지능(AI) 활용 의약품 안전성 평가 등 디지털 기반 헬스케어 소재 검증 인프라를 구축한다. KTR(한국화학융합시험연구원·원장 김현철)은 전라남도·화순군과 함께 산업통상자원부의 '2024년도 산업혁신기반구축사업' 공모에서 '디지털 전환 기반 바이오헬스 소재, 기기 유효성 및 안전성 검증을 위한 지능형 플랫폼 기반구축' 사업 수행기관으로 선정됐다고 22일 밝혔다. KTR은 사업 주관기관으로서 2028년 12월까지 5년에 걸쳐 ▲AI와 빅데이터를 활용한 바이오헬스케어 소재의 안전성 및 유효성 예측 플랫폼 개발 ▲디지털 병리 고속 판독시스템 운영을 통한 기술지원 시스템 구축 ▲오가노이드 첨단대체시험법 구축 ▲AI 기반 전주기 지원 통합 플랫폼 및 DB 구축 등을 수행한다. 기반구축에는 국비 100억원을 포함해 총 148억원(전남도 6억원, 화순군 14억원, KTR 25억원, 참여기관 3억원)이 투입된다. KTR은 화순에 바이오헬스케어 예측 플랫폼인 AI 특화 실증센터를 구축, 기업의 바이오헬스케어 소재 개발에서 상용화까지 전주기 원스톱 실증 특화서비스를 제공한다. 실증센터는 의약품·의료기기·화장품 등 바이오헬스케어 소재에 대한 ▲안전성 및 유효성 예측 모델 개발 ▲동등성 검증 및 실증화 ▲소재 개발 고속 스크리닝 ▲소재 통합 데이터베이스 구축 등을 수행, 신약 개발 등에 소요되는 비용 절감과 시간 단축을 돕는다. KTR은 화순 동물대체센터의 동물 대체시험 인프라와 이번 기반구축사업을 연계해 디지털 기술을 접목한 오가노이드 기반 첨단 대체 시험 개발과 비임상평가 서비스 확대를 모색한다. KTR은 또 참여기관인 충남대·충남대학교병원·분자설계연구소·광주과학기술원·전남대와 바이오 헬스케어 기업 대상 맞춤형 전주기 기업지원 사업을 공동 수행한다. KTR과 전남도·화순군은 이번 기반구축 사업을 화순 백신산업특구의 바이오 국가첨단전략산업 특화단지 지정과 첨단의료복합단지 조성 등 전남 바이오산업 육성 사업과 연계, 시너지를 높인다는 방침이다. 김현철 KTR 원장은 “이번 사업 선정으로 AI 등 디지털 기술을 통해 의약품·의료기기·바이오 소재의 효능과 안전성을 더욱 빠르고 정확하게 검증할 수 있는 기반을 갖추게 됐다”며 “KTR은 기존 헬스케어 시험인증 인프라와 연계해 국가 핵심과제인 바이오 융합 혁신산업 육성을 적극 돕고, 전남의 첨단 바이오산업 발전을 앞당길 것”이라고 밝혔다. 한편, KTR은 2013년부터 전남 화순읍 생물의약산업단지에 헬스케어연구소를 운영하고 있으며, 2016년에는 헬스케어연구소 부지에 국내 최초 동물대체시험센터를 설립·운영하는 등 화장품·의료기기·바이오 분야 국내 대표적인 시험인증 기관이다. KTR은 현재 환경부·식약처·농진청 등으로부터 OECD 규정에 따른 우수시험실운영기준(GLP·Good Laboratory Practice) 기관으로 지정받아 안전성과 유효성 시험 서비스를 제공 중이다.

2024.05.22 22:26주문정

ETRI, "AI·데이터 기반 데이터 관리 인터페이스 국제표준 됐다"

AI·데이터 기반 공공 정책 의사결정을 지원하는 데이터관리 인터페이스가 국제 표준으로 채택됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 최근 스위스에서 열린 국제전기통신연합 전기통신 표준화 부문(ITU-T) SG11(프로토콜 및 시험규격 연구반) 회의에서 '공공의사결정 프레임워크를 위한 데이터 관리 인터페이스' 가 국제표준안으로 채택됐다고 20일 밝혔다. 이 표준은 공공의사결정 프레임워크 구조와 사회·경제 데이터 관리 프로토콜을 정의한다. 이 프레임워크에는 ▲사회·경제 빅데이터 수집 및 관리 ▲AI 학습용 데이터 파이프라인 ▲워크플로우 관리 등을 포함하는 데브옵스(DevOps : Development and Operation) 등이 포함돼 있다. 이연희 재정경제정책지능연구센터장은 "공공분야 AI를 개발하는 연구진들에게 데이터관리 가이드라인을 제시하고 효율적인 연구개발 환경을 제공할 수 있게 됐다"며 "공통적으로 필요한 기반 구조와 기능들을 사전에 제공, 개발 생산성을 극대화할 것"으로 기대했다. 국가경제시스템을 모니터링하기 위해서는 국가 회계데이터, 국가 재정 데이터와 같은 보안 데이터 등은 물론, 공공 경제 통계 데이터, 경제 조사 데이터, 그리고 개별 기업 등이 관리하는 미시 사회 데이터를 포함한 빅데이터 관리가 필수다. 그러나 이들 사회·경제 데이터는 용량 뿐만아니라 보안 및 관리 정책들이 서로 달라 정책적으로 통합된 빅데이터 프레임워크 구축에 장벽이 존재한다. 이를 연구진이 해결했다. 표준개발 책임자인 유태완 선임연구원은 “국가경제를 모니터링할 수 있는 데이터 수집, 다양한 정책 실험이 가능한 가상국가 경제 시뮬레이션, 최적 정책을 도출하기 위한 AI 기반 의사결정 그리고 재정·경제 디지털트윈 프레임워크 등의 개발 기술들을 국제특허와 연계해 표준화한 것"이라고 말했다.

2024.05.20 09:24박희범

8월부터 특구 개발 면적 변경할 때 10% 미만은 심의·의결 대상서 제외

연구개발특구 내에서 개발사업 면적 10% 미만은 변경절차가 사라진다. 그동안은 중앙부처 협의 및 특구위원회 심의 의결 절차를 거쳐야 했다. 또 건폐율과 용적률도 큰 폭으로 상향 조정된다. 과학기술정보통신부는 14일 이 같은 내용의 '연구개발특구 육성에 관한 특별법(연구개발특구법) 시행령' 개정안이 공포돼, 오는 8월 15일부터 시행에 들어간다고 밝혔다. 연구개발특구법 시행령에 따르면 건폐율(건물을 지을 수 있는 면적)이 기존 30%에서 40%로 늘었다. 또 대지면적에 대한 건축물 연면적 비율인 용적률도 기존 150%에서 200%로 상향 조정했다. 이와함께 특구개발사업에서 개발 면적 10% 미만은 해당 사업 주체가 개발 계획 상 경미한 사항으로 보고, 일정 절차를 생략할 수 있었으나 정작 면적 변경을 위해선 또다른 절차가 있었다. 중앙행정기관의 장과 협의하고 연구개발특구위원회의 심의·의결을 반드시 거쳐야 했다. 이를 이번 시행령에서 해소했다. 10% 미만 면적 변경은 경미한 사항에 포함시켜, 협의없이 개발 사업을 추진하도록 했다.특구 내 허용 건축물 범위도 확대된다. 교육, 연구 및 사업화 시설 구역에서는 연구시설과 사업화시설, 학교 등이 주류였으나 이번에 금융업소, 전기차 충전소, 테니스 장 등 체육시설이 추가했다. 산업육성 구역에는 산업집적 시설이나 학교, 창고 등이 가능했으나 이 개정안에는 데이터 센터를 포함시켰다. 과기정통부 관계자는 "그동안 특구 내 기업과 연구기관 등에서 건축 밀도 상향 민원을 많이 제기해 왔다"며 "이번 시행령으로 상당 부분 해소될 것"으로 기대했다.

2024.05.14 15:31박희범

한국뇌연구원, 영국과 뇌질환 공동연구 착수

한국뇌연구원(KBRI)은 영국뇌질환플랫폼사업단(DPUK)과 임상 빅데이터 기반 생애 전주기 뇌질환 극복 전략을 개발할 공동연구센터를 개소했다고 8일 밝혔다. 뇌연구원은 이번 공동연구센터 개소를 기념해 지난 7일 개소식과 DPUK 데이터 플랫폼 사용법 등을 공유하는 워크숍, 8일엔 국제심포지엄을 개최했다.9일에는 한국뇌은행과 DPUK 간 뇌질환 데이터스테이션 구축을 위한 협력 회의를 개최한다. DPUK-KBRI 공동연구센터는 향후 ▲뇌질환 조기 예측, ▲질환치료 후보물질 스크리닝 모델 플랫폼, ▲뇌질환 시뮬레이션 시각화 기술 등을 개발할 계획이다. 이 기술개발에는 DPUK의 거대 데이터 포털(Data Portal, 뇌질환 데이터 허브)을 활용할 계획이다. 또 다층·통합적 연구를 통해 뇌질환 병인기전 이해부터 임상 적용에 이르는 글로벌 선순환 중개연구 촬성화를 추진한다. 8일 열린 국제심포지엄에는 영국 옥스퍼드대 교수이자 DPUK 선임데이터매니저인 사라 바우어마이스터(Sarah Bauermeister) 박사가 뇌질환 연구에서 DPUK의 국제협력 전략을 주제로 특별 강연했다. 이외에 △영국 사우스햄튼대 록산느 카라레(Roxanne Carare)교수, △윤병윤 연세대 의대 교수, △이규홍 안전성평가연구소 유해인자 흡입독성연구단 단장, △장영태 포스텍 교수 등 국내외 전문가들이 환경 요인에 의한 뇌질환 위험성과 뇌질환 분석을 위한 이미징 기법 등을 주제로 강연했다.서판길 원장은 “생애 전주기에서 발생하는 주요 뇌질환별 맞춤형 예방·진단·치료·관리 기술을 함께 개발하게 될 것”이라며 “영국과의 협력을 통해 국민이 체감할 수 있는 성과를 창출할 것"이라고 말했다. 한편 영국 뇌질환플랫폼사업단(DPUK)은 영국 바이오뱅크를 기반으로 설립된 뇌질환 빅데이터·중개연구 플랫폼사업단이다. 옥스퍼드대를 중심으로 캠브리지대, 에딘버러대 등 주요 대학 병원들을 비롯한 GSK, 아스트라제네카 등 대형 제약사를 포함한 29개 협력기관으로 구성됐다.

2024.05.08 16:45박희범

정명애 을지대 교수 "AI·빅데이터 교육 및 창업·보육 지원 확대"

“협회 역할을 AI 교육과 빅데이터 분석 및 활용 교육 등으로 확대할 것입니다. 또한 스타트-업과 투자자를 연계하는 창업·보육 지원에도 일정 부분 협회 역할을 만들어 갈 계획입니다.” 17일 취임한 정명애 대한의료데이터협회(KMDA) 제3대 회장은 “빅데이터와 AI를 바탕으로 하는 의료 데이터의 새로운 서비스나 비즈니즈와 관련한 사업을 눈여겨보고 있다”며 이 같이 말했다.정명애 신임 회장은 현재 을지대학교(총장 홍성희) 빅데이터의료융합학과 교수로 재직 중이다. 임기는 오는 2026년 4월 16일까지 2년이다. 정 신임 회장은 “협회가 창립한 지 3년이 됐다”며 “협회가 안착기에 접어든 만큼 이제부터는 실질적인 일(사업)을 만들어 갈 것”이라고 말했다. 정 신임 회장은 교육과 창업·보육 지원 외에도 오픈 이노베이션 소모임을 만드는 등 의료 데이터 생태계 구축에 공을 들일 계획이다.“정부가 최근 통합바이오빅데이터 인프라 구축 사업에 착수하는 등 바이오헬스 혁신과 국민건강 증진을 도모하고 나섰습니다. 협회도 이에 발맞춰 양질의 의료(바이오) 데이터가 안전하게 보호되고 유통·활용되도록 최선을 다할 것입니다.” 사람 뿐만아니라 반려동물 의료데이터에도 관심 정 신임 회장은 “사람뿐만 아니라 반려동물 데이터 관련 사업에도 관심이 있다”며 “멀기만 한 이야기로 들릴지 모르나 데이터가 돈이 되는 서비스와 비즈니스 발굴 및 육성에 적극 나설 계획”이라고 사업 확대 방안에 대한 입장을 밝혔다. 첫 행보로 정 신임회장은 17일 개막한 '제3회 K-PetBiz Start-up IR'에 참석해 대한의료데이터협회와의 협력을 강조했다. 이 행사는 반려동물을 주제로 제조, 유농, 서비스, 플랫폼, 공유경제, 커뮤니티, 커머스, AI 등을 진행하는 스타트업 12개 업체의 IR피칭 행사다. 대한의료데이터협회 반려동물분과를 비롯한 강남상공회, 카이스트원클럽(KOC)이 공동 주관한다. 대한의료데이터협회는 의료데이터와 혁신적인 IT 등 과학기술을 어떻게 융합할 것인가를 고민 중이다.이를 통해 보건 의료 및 관련 산업의 혁신과 산업 생태계를 조성하고 인류 건강과 의료서비스의 질적 향상에 기여한다는 것이 협회 설립 목표다. “의료데이터를 분석하면 진단의 정확성을 향상할 수 있습니다. 치료 계획을 최적화하고, 의료비용도 효과적인 관리가 가능해집니다. 이는 궁극적으로 건강보험 수가를 낮추는 효과가 있습니다. 환자에게는 건강을 효율적으로 관리하는 데 큰 도움을 줄 것입니다. 정 신임 회장은 의료데이터의 중요성을 강조하며 전통적인 방식과 AI 방식에 의한 신약개발 기간을 예로 들었다. AI 활용하면 신약개발 기간 절반으로 줄어 ”보건산업진흥원에 따르면 기존의 신약 개발 기간은 타깃 발굴 2~3년, 발굴 및 스크리닝 0.5~1년, 물질 최적화 1~3년, 독성시험 1~3년, 임상1~3상 5~6년, 허가1~2년 등 최소 10.5년에서 최대 18년이 걸립니다. 하지만 AI를 활용할 경우 6~9년이면 신약을 볼 수 있지요.“ 의료데이터는 AI를 활용하는 기반이다. 의료데이터를 먼저 쌓은 뒤 이를 가공하고 정제하는 과정 없이는 치료든 신약개발이든 AI 모델링이 어렵다. 하긴 최근엔 유사 데이터를 AI로 모두 만들어내는 사례도 나오고 있다. 정 신임 회장은 협회가 추구하는 의료데이터의 개인화 서비스에 대해서도 자세히 설명했다.기존의 진단 및 치료 중심 의료에서 개인의 유전체 정보를 기반으로 하는 4P(예측, 예방, 참여, 개벌환자 특화) 의료로 의학의 패러다임이 변화하고 있기 때문에, 의료 서비스도 이 추세에 맞춰 혁신이 이루어져야 한다는 것이다. 이 혁신 방법으로 정 신임 회장은 ▲개인화된 진단과 치료 ▲건강한 라이프스타일 촉진(맞춤형 운동 및 식사 계획 등) ▲의료비 절감(질병 조기발견 및 예방) ▲의료 연구와 혁신 촉진(의료데이터 활용 새 치료법 등 개발) ▲기록 기반 의료 서비스 최적화 등을 꼽았다. 정 신임 회장은 의료 데이터셋과 AI의 향후 나아가야할 방향에 대해서도 목소리를 높였다. AI성능 향상 위해선 대량 의료 데이터셋 구축 필수 ”의료 데이터셋의 규모와 다양성은 AI알고리즘 성능을 향상시키는 핵심입니다. 앞으로 더 많은 환자 의료 기록과 생물학적 데이터, 의료 이미지 등을 포함하는 더 큰 규모의 데이터셋이 수집되고 구축되어야 할 것입니다.“ AI가 개인의 의료 데이터를 분석, 정밀 의료와 개인 맞춤형 치료를 제공하는 시대가 조만간 일반화할 것으로도 내다봤다. 또 의료 영상의 자동 분석과 해석 분야에서도 AI기술 수준이 상당부분 올라와 있어 영상을 통한 질병 및 이상 탐지도 현재보다 훨씬 원활해질 것으로 전망했다. ”AI는 의료 연구와 혁신을 가속화하는 데 큰 역할을 할 것입니다. 의료데이터를 기반으로 한 AI 모델은 새로운 치료법 개발과 질병의 이해, 바이오마커 발견 등에 크게 기여할 것입니다.“ 정 신임 회장은 ”빅데이터와 AI가 의료 서비스의 효율성을 향상시키고, 의료비 절감에 큰 도움을 줄 것“이라며 ”특히, AI를 활용한 의료 진단 보조 시스템은 의료 서비스의 질 개선은 물론 진료 시간도 크게 단축시킬 것“이라고 재차 강조했다. “데이터의 생산이나 유통, 활용 측면에서 아직도 규제가 사업화 걸림돌로 작용하고 있다는 지적이 많습니다. 개인정보보호(규제)와 데이터 안정성 간에 조화가 필요합니다. 현재 의료기관은 데이터 보유 기관으로서 의무와 책임만 규정하고 강조하는 문제를 해결해야 합니다. 의료데이터의 생성 및 보유 기관에 대한 정의와 권리, 권한 등에 대한 명확한 정리가 선행돼야겠지요." 정 신임 회장은 이외에도 익명화 암호화된 데이터에 대한 유통 활용이 좀더 자유로워야 한다고 덧붙였다. [주요 이력] △독일 TU-크라우스탈 화학과 고분자 물리화학 박사 △현재 을지대학교 빅데이터의료융합학과 교수 △전 독일 TU-크라우스탈 박사후연구원 △전 독일 막스-프랑크 연구소 고분자연구원 △전 한국전자통신연구원 책임연구원 △전 국가가학기술자문회의 단장 △전 국가과학기술연구회 R&D정책자문 전문위원

2024.04.17 14:00박희범

KAIST, "생성형 AI로 신약 개발"

새로운 신약을 생성형 AI로 개발하는 시대에 본격 진입했다. KAIST(총장 이광형)는 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터의 분자 구조와 생화학적 특성을 동시에 탐색하고 예측할 수 있는 생성형 AI 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 이 기술에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 적용했다. 연구팀은 "화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존 AI 기술을 뛰어넘는 성능을 나타냈다"고 말했다. 심층 신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구가 제시되기도 했다. 그러나 새로운 화합물의 생성하면서도 기존 화합물의 특성 예측이 동시에 가능한 기술은 개발 문턱을 넘지 못했다. 연구팀은 화학 특성값의 집합 자체를, 분자를 표현하는 데이터 형식으로 간주해 분자 구조의 표현식과 함께 둘 사이의 상관관계를 아울러 학습하는 AI학습 모델을 제안했다. 유용한 분자 표현식 학습을 위해 컴퓨터 비전 분야에서 주로 연구된 다중 모달리티 학습 기법을 도입했다. 이를 기반으로 두 다른 형식의 데이터를 통합하는 방식으로, 바라는 화합물의 성질을 만족하는 새로운 화합물의 구조를 생성하거나 주어진 화합물의 성질을 예측하는 생성 및 성질 특성이 동시에 가능한 모델을 개발했다. 연구팀이 제안한 모델은 50가지 이상의 동시에 주어지는 특성값 입력을 따르는 분자 구조를 예측하는 등 분자의 구조와 특성울 동시에 이해해야 풀수 있는 과제를 해결했다. 연구팀은 "이러한 두 데이터 정보 공유를 통해 화학반응 예측 및 독성 예측과 같은 다양한 문제에도 기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 것으로 확인됐다"고 덧붙였다. KAIST 예종철 교수는 "이 연구는 독성 예측, 후보물질 탐색과 같은 산업계에서 중요하게 다뤄지는 과제를 포함해, 더 광범위하고 풍부한 분자 양식과 고분자, 단백질과 같은 다양한 생화학적 영역에 적용될 수 있을 것"으로 기대했다. 예 교수는 또 “새로운 화합물의 생성과 화합물의 특성 예측 기술을 통합하는 화학분야의 새로운 생성 AI기술의 개척을 통해 생성 AI 기술의 저변을 넓힌 것에 자부심을 갖는다”고 말햇다. 예종철 교수 연구팀의 장진호 석박통합과정이 제1 저자로 참여한 이 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'(3월 14일 자) 온라인판에 게재됐다. 한편 이번 연구는 한국연구재단의 AI데이터바이오선도기술개발사업으로 지원됐다.

2024.03.25 09:41박희범

이호성 KRISS 원장 "양자·반도체에 미래걸고 한판"

"우리는 양자와 반도체에 대한민국과 기관의 미래를 걸었다." 이호성 한국표준과학연구원(KRISS) 원장이 취임 100일을 맞아 다잡은 각오다. 이 원장은 19일과 20일 각각 대전 및 서울에서 기자간담회를 개최했다. 간담회에서 이 원장은 "양자기술 분야에서 세계 5대 강국으로 도약하기 위한 연구역량을 제고하는데 역량을 집중하고 있다"며 "양자 기술이 무섭게 변화하는 세상의 게임 체인저가 될 것"으로 내다봤다. 조직, 국가전략기술 중심으로 대대적 개편 표준연은 최근 양자기술연구소를 확대, 개편했다. 연구소 산하에 ▲양자자기센싱그룹 ▲양자공학 그룹 ▲양자소자그룹 ▲양자전기자기측정그룹 ▲양자질량측정그룹 ▲원자양자센싱그룹 등 총 6개 그룹 인력을 30명에서 60명으로 2배로 늘렸다. 조직도를 들여다보면 양자관련 조직만 10개다. 양자에 '사활'을 걸고 있다는 증표다. 과학기술정보통신부가 지정한 양자국가기술전략센터와 초전도양자컴퓨팅시스템연구단은 기관장 직속으로 꾸렸다. 양자 국가기술전략센터는 우리나라 양자과학기술 관련 최상위 정책 및 전략을 수립한다. 국가 싱크탱크 역할이다. 또 심의∙자문 기구도 운영한다. 부원장이 챙기는 TF성격의 국가전략기술추진단에는 우주, 수소, 바이오, 반도체, 차세대 통신과 함께 양자도 함께 다룬다. "우리는 과기정통부가 추진하는 글로벌 톱 사업 주관 과제로 양자와 반도체를 선택했습니다. 지난해 한미일 3국 정상이 양자컴퓨팅 등 첨단기술 공동연구 협력을 합의한 이후 우리와 미국표준기술연구소(NIST), 일본산업기술종합연구소(AIST) 간 양자기술과 관련한 협력을 구체화하는 방안을 논의 중입니다." 오는 2026년 50큐비트급 초전도 양자컴 구축 표준연은 현재 NIST, AIST, 영국 NPL, 독일 PTB 등 글로벌 선진 표준연구기관, 그리고 미국 일리노이 대학, UC버클리, 스위스 취리히 인스투르먼츠 등과 양자기술 등 국가전략기술 중심 으로 전략적 협력 연구를 확대할 계획이다. 양자 R&D와 관련해서 표준연은 우선 양자 분야 초격차 기술 확보를 위해 멀티 플랫폼 분산형 양자시스템 핵심기술 개발에 도전장을 내놨다. 지난 1월엔 국방양자컴퓨팅&센싱 기술 특화연구센터를 유치했다. 2029년까지 총 244억 원이 투입된다. 이 특화연구센터에서는 양자컴퓨팅 분야에서 올해 20큐비트급 초전도 양자컴퓨팅시스템을 구축하고 클라우드 서비스에 들어간다. 오는 2026년 50큐비트급 초전도 양자컴퓨팅시스템 구축이 목표다. 양자네트워킹 분야에서는 실환경 양자 채널을 통한 양자 사이버보안 프로토콜 구현과 양자얽힘 기반 차세대 양자테크워크를 위한 핵심 소자 개발이 목표다. 또 양자센싱 분야에서는 고전 센서의 한계를 극복한 4대 플랫폼 양자 센싱기술(중력·관성, 시간주파수, 전기장·자기장, 광학)을 개발한다. 이 원장은 "이 세 가지 기술 가운데 양자센싱이 가장 먼저 성과를 보일 것으로 보고 있다"고 말했다. 반도체∙디스플레이 분야 초격차 기술 확보에도 총력을 기울인다. 세계 최고 수준 반도체 측정 센서∙진단 원천기술 개발을 목표로 관련 부품의 성능 평가 기술 개발과 표준화를 추진 중이다. 또 반도체∙디스플레이 공정 관리 파라미터(플라즈마 밀도 및 온도, 오염입자 발생수준, 기판온도 등) 측정과 인공지능·빅데이터를 활용한 반도체 장비 최적화 기술을 개발한다. 특히, 미래 모빌리티, 에너지, 우주국방 분야 핵심기술인 미래 극한 전략 반도체의 신뢰성 검증 기술과 표준절차 마련을 통한 국가 산업 경쟁력 제고에도 공을 들이고 있다. 반도체∙디스플렝 첨단 소자 제조 공정용 소재∙부품∙장비 등의 기초 성능 및 양산 적용성 평가 플랫폼도 구축한다. 이를 통해 산업 협력 생태계를 조성하고, 글로벌 밸류체인 공조 지원에도 나설 계획이다. 이외에 R&D를 중점 수행할 전략기술연구소 신설도 눈에 띈다. 여기서는 ▲반도체디스플레이측정그룹 ▲우주극한측정그룹 ▲수소에너지그룹 ▲미래선도연구장비그룹 ▲전자파측정그룹 ▲KPS국가시간그룹이 새로 만들어져 국가 핵심 R&D를 수행한다. "내년 11월 미터협약 150주년과 KRISS 창립 50주년을 동시 기념하기 위해 인천송도컨벤시아에 30개국 300여 측정표준 전문가들이 모입니다. 대한민국 표준의 국제적 위상을 높이고 리더십을 강화할 계획입니다."

2024.03.20 14:47박희범

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