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'실험'통합검색 결과 입니다. (44건)

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기억하려고 찍었는데 오히려 잊는다?…스크린샷의 역설

나중에 기억하기 위해 찍어둔 스마트폰 스크린샷이 오히려 해당 정보를 기억하는 데 방해가 될 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 특히 스크린샷을 찍은 뒤 다시 확인하지 않을 경우 단순히 눈으로 본 정보보다 기억이 떨어지는 현상이 반복적으로 나타났다. 17일(현지시간) 미국 빙엄턴대학교 심리학과 연구진에 따르면 사진이나 스크린샷을 찍는 행위가 기억에 미치는 영향을 분석한 결과, 캡처한 정보에 대한 기억이 상대적으로 떨어지는 이른바 '디지털 캡처 효과(digital capture effect)'가 확인됐다. 연구는 빙엄턴대 심리학과 박사과정 연구원 소피아 파브리지오가 주도했으며 레베카 루리와 디앤 웨스터먼 심리학과 교수가 공동 저자로 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 '메모리 앤 코그니션(Memory & Cognition)'에 게재됐다. 연구진은 총 7개의 실험에서 참가자들에게 미술 작품을 보여주고 일부는 스크린샷을 찍도록 한 뒤 기억력을 평가했다. 일부 실험에서는 수학 문제를 함께 제시해 스크린샷을 찍는 과정에서 인지 자원이 다른 곳으로 분산되는지도 살펴봤다. 그 결과 참가자들은 단순히 본 작품보다 스크린샷을 찍은 작품을 상대적으로 잘 기억하지 못했다. 스크린샷을 찍는 것이 다른 정보를 기억하거나 별도의 인지 작업을 수행하는 데 뚜렷한 이점을 준다는 증거도 나타나지 않았다. 연구진은 이런 현상이 발생하는 원인으로 여러 가능성을 제시했다. 먼저 사진을 찍는 행동에 인지 자원을 사용하면서 정보에 대한 주의가 분산될 수 있다. 그러나 사진을 찍기 전후 작품을 볼 시간을 더 주거나 촬영 과정을 쉽게 만든 경우에도 기억 저하가 나타나 단순한 주의 분산만으로는 결과를 설명하기 어려웠다. 정보를 외부에 저장한 뒤 직접 기억하려는 노력을 줄이는 '인지적 오프로딩(cognitive offloading)' 역시 가능한 원인으로 꼽혔다. 하지만 촬영한 이미지가 곧바로 삭제될 것이라고 알려준 기존 실험에서도 기억 저하가 나타났다. 이에 연구진은 사진이나 스크린샷을 찍는 행동 자체가 해당 경험에서 무의식적으로 거리를 두게 만드는 '주의 이탈(attentional disengagement)' 가능성에 주목하고 있다. 다만 이는 아직 연구진이 검증 중인 가설로, 기억 저하의 원인으로 확정된 것은 아니다. 스크린샷 자체가 항상 기억에 나쁜 것은 아니다. 저장한 이미지를 나중에 다시 확인하고 기억을 떠올리는 단서로 활용하면 장기 기억에 도움이 될 수 있다는 게 연구진의 설명이다. 파브리지오는 "이미지를 적극적으로 다시 확인해 기억을 불러오는 단서로 활용하지 않는다면 기억에 도움이 될 가능성은 낮다"고 말했다. 연구진은 무작정 많은 스크린샷을 저장하기보다는 필요한 이미지를 의도적으로 찍고 나중에 다시 확인하는 방식이 기억을 보조하는 데 효과적일 수 있다고 설명했다.

2026.08.18 18:19안희정 기자

"국민 아이디어를 AI 서비스로”…전국민 경진대회 개최

모든 국민 아이디어를 AI 서비스로 구현하는 경진대회가 열린다. 우수한 아이디어는 창업과 사업화까지 연결한다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 '모두의 AI 실험실 AI 서비스 경진대회'를 개최한다고 18일 밝혔다. 지난 3일 출범한 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트' 일환으로, 국민 AI 활용 역량을 높이고 일상과 지역 사회 문제를 해결할 수 있는 AI 서비스를 발굴하는 게 목표다. 대회 주제는 '모두의 AI 실험실 온라인 플랫폼을 활용한 개인·지역 및 사회 현안 해결을 위한 아이디어 제안 및 AI 서비스 개발'이다. 만 15세 이상 국민이면 누구나 참여할 수 있다. 개인 또는 최대 4명으로 구성된 팀으로 신청할 수 있으며 참가 신청은 이날부터 다음 달 6일까지 진행된다. 먼저 참가자가 제출한 AI 서비스 기획서를 평가해 수도권 강원권 충청권 경상권 전라제주권 등 5개 권역에서 각각 10개 팀, 총 50개 팀을 선발한다. 문제 정의와 제안 필요성, 창의성, AI 활용 적절성, 실현 가능성, 완성도 등을 평가한다. 권역별 예선은 AI 서비스 개발·실증을 지원하는 오프라인 거점 '모두의 AI 라운지'에서 진행한다. 다음 달 15일 경상권을 시작으로 전라제주권, 수도권, 충청권, 강원권 순으로 열린다. 각 권역 상위 2개 팀씩 총 10개 팀이 본선에 진출한다. 본선 진출팀에는 약 2개월간 국내 주요 기업 전문가의 코칭과 멘토링을 제공한다. 아이디어를 실제 서비스로 구현할 수 있도록 공공·민간 데이터와 API, 바이브코딩 토큰, 클라우드 자원, 개발지원도구 등도 지원한다. 총상금은 2600만원이다. 대상 1개 팀에는 부총리 겸 과기정통부 장관상과 상금 1000만원을 수여한다. 최우수상 1개 팀에는 NIA 원장상과 500만원, 우수상 2개 팀에는 각각 250만원, 장려상 6개 팀에는 각각 100만원을 지급한다. 정부는 대회를 통해 발굴한 우수 서비스가 창업이나 사업화로 이어질 수 있도록 후속 지원도 추진할 계획이다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 "AI 활용 역량이 국민 누구나 갖춰야 할 새로운 기본역량이자 미래 경쟁력의 핵심으로 자리 잡고 있다"며 "참가자들의 혁신적인 도전이 실제 서비스로 구현되고 창업 사업화 등으로 확장되는 계기가 되기를 기대한다"고 말했다.

2026.08.18 14:39박수형 기자

"좋아해서 계속 고르는 게 아니었네"…반복된 선택이 '취향' 바꾼다

'좋아해서 계속 고르는 것'이라는 보편적인 생각과는 달리, 계속 고르다 보니 더 좋아질 수도 있다는 연구 결과가 나왔다. 사람들은 과거에 반복적으로 선택한 대상을 새로운 상황에서도 선호했으며, 자주 선택했던 대상일수록 더 높은 가치를 부여하는 것으로 나타났다. 독일 드레스덴공대(TUD Dresden University of Technology) 연구진이 지난해 국제학술지 '커뮤니케이션스 사이콜로지(Communications Psychology)'에 발표한 연구에 따르면, 특정 상황에서 같은 선택을 반복한 사람은 이후 새로운 상황에서도 해당 선택지를 더 선호하는 경향을 보였다. 반복적으로 선택한 대상에는 주관적으로 더 높은 가치를 부여하고, 가치에 대한 불확실성은 낮게 평가하는 현상도 나타났다. 연구진은 인간이 때때로 객관적인 가치만으로 설명하기 어려운 선택을 내리는 이유에 주목했다. 예를 들어 사람은 A와 B, C와 D 가운데 각각 하나를 반복적으로 선택하며 각 선택지의 가치를 학습한다. 이후 이전에는 직접 비교한 적 없던 A와 C처럼 새로운 조합을 제시하면 객관적으로 비슷한 가치를 지닌 선택지 사이에서도 한쪽을 체계적으로 선호하는 현상이 나타날 수 있다. 기존에는 이러한 현상을 사람이 선택지의 가치를 주변 선택지와 비교해 상대적으로 학습하기 때문이라는 이론 등으로 설명해왔다. 연구진은 이와 달리 '과거에 했던 행동을 다시 하는 것' 자체가 이후 선택에 영향을 줄 수 있다는 가설을 세웠다. 이를 확인하기 위해 연구진은 남녀 351명이 참여한 9개의 가치 기반 의사결정 과제를 새롭게 실시했다. 여기에 기존에 발표된 6개 연구의 참가자 350명 데이터를 다시 분석했다. 총 15개 데이터셋, 701명의 선택 행동을 분석한 셈이다. 실험은 참가자가 여러 선택지에서 보상이나 손실 등을 경험하며 가치를 학습한 뒤, 이전과 다른 조합으로 선택지를 제시했을 때 무엇을 고르는지를 살펴보는 방식으로 진행됐다. 분석 결과 참가자들은 학습 과정에서 상대적으로 자주 선택했던 대상을 새로운 조합에서도 선호하는 경향을 보였다. 단순히 같은 것을 다시 고르는 데 그치지 않았다. 더 자주 선택했던 대상일수록 실험이 끝난 뒤 주관적인 가치도 더 높게 평가했다. 또 자주 선택했던 대상의 가치에 대해서는 더 높은 확신을 보였다. 보상의 영향을 통제한 뒤에도 선택 빈도와 이후의 선호·가치평가 사이의 연관성이 관찰됐다. 연구진은 보상을 통한 학습과 과거 행동의 반복이라는 두 가지 원리를 결합한 강화학습 모델을 만들어 15개 데이터셋에 적용했다. 그 결과 연구진이 제시한 '반복 모델'은 기존 가치 정규화 등을 기반으로 한 여러 모델보다 사람의 선택을 더 잘 설명했다. 15개 데이터셋 가운데 12개에서는 비교 모델 중 가장 좋은 성능을 보였으며 나머지 3개에서도 두 번째로 좋은 결과를 냈다. 이는 인간의 선호가 선택지에서 얻는 보상뿐 아니라 과거에 어떤 행동을 반복했는지에도 영향을 받을 가능성을 보여준다. 연구진은 복잡한 상황에서 과거 선택을 반복하는 것이 인지적 부담을 줄이는 전략일 가능성도 제시했다. 매번 모든 선택지를 처음부터 비교하는 대신 이전에 했던 행동을 활용하면 의사결정에 필요한 인지적 비용을 줄일 수 있다는 설명이다. 다만 이는 연구진이 제시한 가능한 해석으로, 이번 연구에서 뇌 활동을 직접 측정해 해당 메커니즘을 입증한 것은 아니다. 이번 결과는 쇼핑이나 일상적인 습관처럼 같은 선택을 반복하는 행동을 이해하는 데도 시사점을 준다. 소비자가 원래부터 좋아하는 상품을 반복 구매하는 것뿐 아니라, 과거의 반복된 선택 경험이 이후 해당 상품에 대한 선호를 강화하는 요인 중 하나가 될 가능성이 있기 때문이다. 다만 연구 결과를 실제 소비자의 브랜드 충성도나 구매 행동에 그대로 적용할 수는 없다. 연구진은 통제된 의사결정 과제를 통해 선택 반복과 선호의 관계를 분석했으며 특정 브랜드나 실제 구매 데이터를 조사한 것은 아니다. 또 이번 연구는 뇌영상 등을 이용해 신경학적 메커니즘을 직접 확인한 연구가 아니다. 연구진은 행동실험 데이터와 계층적 베이지안 강화학습 모델 등을 이용해 반복 행동이 인간의 의사결정 편향을 설명할 수 있는지를 분석했다. 이번 연구는 지난해 11월 26일 국제학술지에 발표됐다. 최근 해외 과학매체가 이를 다시 소개하면서 주목받았다.

2026.08.13 17:51안희정 기자

"모두의 AI 실험실 성공 지원"...피씨엔, 사업 수주

AI 플랫폼 전문기업 피씨엔(PCN·대표 송광헌)이 국민 누구나 AI 서비스를 직접 개발할 수 있는 '모두의 AI 실험실'의 성공적인 오픈을 지원한다. 앞서 피씨엔은 지난 5월 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발주한 '2026년 모두의 AI 실험실 온라인 플랫폼 운영 및 유지관리' 사업을 수주했다. 약 39억8천만원 규모 사업으로 올 12월까지 플랫폼 운영·유지관리를 수행한다. '모두의 AI 실험실'은 국민 누구나 아이디어만 있으면 비용이나 기술적 장벽을 낮추고 직접 AI 서비스를 개발할 수 있도록 지원하는 온라인 플랫폼이다. 아이디어 제안부터 개발 인프라 제공, 성과 공유, 사업화·창업 연계까지 AI 서비스 개발의 전 과정을 지원한다. 자연어 기반 바이브코딩 환경과 생성형 AI 모델 구독용 토큰, 민간 클라우드, AI 개발지원도구 등도 제공한다. 공공·민간 데이터와 API를 활용한 개발환경과 전문기술지원센터 컨설팅도 지원, 아이디어가 실제 AI 서비스로 구현될 수 있도록 돕는다. 특히 지난 3일 국립광주과학관에서 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트' 출범식이 개최, '모두의 AI 실험실'이 공식적으로 대외에 소개됐다. 당시 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 행사에 참석했다. '모두의 AI 성장사다리'는 AI 교육·개발·실증 인프라를 연결해 국민이 '배우고 → 개발하고 → 스케일업'할 수 있는 성장체계를 구축한다는 의미를 담고 있다. 이 가운데 '모두의 AI 실험실'은 국민의 아이디어를 실제 AI 서비스 개발로 연결하는 핵심 온라인 플랫폼으로 기능한다. 피씨엔은 이번 사업에서 '모두의 AI 실험실'이 국민과 개발자들이 안정적으로 AI 서비스를 개발하고 활용할 수 있게 하는 플랫폼으로 운영되도록 돕는다. 회사는 웹·모바일 서비스와 시스템 통합(SI), 데이터 구축·관리, AI 등 다양한 디지털 사업 분야의 기술과 경험을 보유하고 있다. 대법원 형사전자소송 시스템 구축을 비롯해 NIA '2026년 AI허브 웹사이트 운영 및 유지관리', 국가유산청 '2026년 국가유산 디지털 콘텐츠 원천자원 제작·보급', 서울시 'AI 재정통합시스템 구축' 등 공공 분야의 대형 프로젝트를 수행하며 전문성을 쌓았다. 또한 자체 AI 솔루션인 '오즈AI(OzAI)'를 통해 공공데이터와 연계한 대화형 AI 서비스를 제공하는 등 AI 기술을 실제 서비스에 적용하고 있다. 오즈AI는 대화형 질의를 기반으로 이용자의 의도에 맞는 정보를 제공하고 다양한 형태의 시각화 기능을 지원하며, 피씨엔은 이를 기반으로 공공기관의 AI 서비스 구축 및 고도화를 이어가고 있다. 송광헌 피씨엔 대표는 “모두의 AI 실험실은 국민 누구나 AI를 직접 만들고 아이디어를 실현할 수 있도록 지원하는 국가 차원의 중요한 플랫폼”이라며 “그동안 공공 플랫폼 구축·운영과 AI·데이터 분야에서 축적해온 기술력과 경험을 바탕으로 이용자들이 안정적이고 편리하게 서비스를 이용할 수 있도록 플랫폼 운영에 최선을 다하겠다”고 말했다.

2026.08.12 15:55방은주 기자

공무원도 'AI 개발자'로…AI 프로젝트 한 달 만에 405개 나왔다

정부가 공무원이 인공지능(AI)을 활용해 업무에 필요한 서비스를 직접 개발하고 공유하는 'AI 정부 실험실' 확산에 속도를 낸다. 중앙부처 과장부터 지방정부 주무관까지 현장 공무원이 직접 업무상 불편을 해결하는 AI 도구를 만들고 우수 결과물은 실제 행정업무와 범정부 공통 서비스로 발전시키는 공공 AI 개발 생태계를 구축한다는 목표다. 행정안전부는 지난달 3일부터 시범 운영 중인 AI 정부 실험실의 공공 개발 산출물 저장소(깃랩·GitLab) 가입자가 운영 한 달여 만에 1000명을 넘어섰으며 총 405개의 실험 프로젝트가 등록·추진되고 있다고 12일 밝혔다. AI 정부 실험실은 공무원이 AI 코딩 도구를 활용해 현장에서 나온 아이디어를 직접 구현하고 개발한 코드와 경험을 공공 깃랩을 통해 공유·협업할 수 있도록 마련한 범정부 개발·실험 공간이다. 전문 개발자와 외부 사업자 중심의 기존 정보화 사업과 달리 현장 공무원이 작은 기능부터 직접 만들어 시험하고 개선하는 방식이다. 현재 전체 실험 가운데 189개 과제가 공공 깃랩에 공개됐다. 다른 공무원이 개발 과정과 결과물을 살펴보고 의견을 나누거나 후속 개발에 활용할 수 있어 개별 공무원의 아이디어를 다른 기관으로 확산할 수 있는 구조다. 행안부에 따르면 중앙부처와 지방정부에서 직급을 가리지 않고 공무원들의 참여가 이어지고 있다. 박정환 보건복지부 의료인공지능데이터정책과장이 49건으로 가장 많은 실험 과제를 추진하고 있으며 김동훈 국립전파연구원 연구사가 26건, 정준우 행안부 공공인공지능혁신과장이 21건을 진행 중이다. 지방정부에서도 박성복 김해시 AI정책과 주무관이 16건, 류승인 서울 광진구 주무관이 13건의 실험 과제를 추진 중이다. 행안부는 이처럼 소속과 직급을 넘어 공무원이 직접 개발에 참여하는 방식이 공직사회에 확산되고 있다고 강조했다. 개발 중인 서비스도 실제 행정업무에서 발생하는 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 보고서 작성과 자료 검색부터 올바른 공문서 작성, 반복 업무 자동화, 메모·할 일 관리까지 다양한 업무용 도구가 개발되는 추세다. 먼저 박정환 보건복지부 의료인공지능데이터정책과장은 보고서와 회의록 등 부서 자료를 공공 깃랩에 표준화해 축적하고 AI가 이를 자동으로 분류·요약하는 지식관리 체계를 실험 중이다. 정준우 행안부 공공인공지능혁신과장은 AI 업무 도구 '온AI Work'를 개발하고 있다. 자연어로 업무 내용을 입력하면 AI가 공무원 보고서 초안을 작성해 문서 작성 부담을 줄이고 정책 판단에 집중할 수 있도록 지원하는 서비스다. 김소희 국립국어원 김소희 연구사는 '한국어 규범 조언 도구'를 개발 중이다. 사용자가 입력한 문장의 한국어 규범과 표현을 점검해 정확하고 이해하기 쉬운 공문서를 작성할 수 있도록 지원하는 서비스다. 이 외에도 김동훈 국립전파연구원 연구사는 화면과 키보드·마우스 입력을 기록하고 재현해 자료 입력과 시스템 조회 등 단순·반복 업무를 자동화하는 '업무 매크로 도구'를, 우성균 조달청 주무관은 업무 중 떠오른 내용을 기록하면 입력된 메모를 자동으로 분류해 업무와 할 일을 관리하는 '지능형 메모 애플리케이션' 등을 개발 중이다. 행안부는 이같은 공무원 직접 개발을 제도적으로 뒷받침할 계획이다. AI를 활용한 개발이 안전하고 책임 있게 이뤄질 수 있도록 보안·품질과 산출물 관리, 업무 활용 절차 등을 규정한 '공무원 직접 개발 업무 지침'을 마련할 예정이다. 또 실험 단계에서 성과가 확인된 프로젝트를 실제 행정업무로 연결하는 체계도 구축한다. 우수 프로젝트에 대해 보안·품질 검증과 업무망 내 운영을 지원하고 정식 대민 서비스나 기관 공통 서비스로 발전시킬 필요가 있는 경우 기존 정보화 사업 절차와 연계해 확산할 방침이다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "AI 정부 실험실의 가장 큰 성과는 현장을 가장 잘 아는 공무원이 소속과 직급에 관계없이 직접 문제를 정의하고 해결책을 만들어 가기 시작했다는 점"이라며 "한 공무원의 작은 아이디어가 공개와 공유를 통해 기관 업무혁신으로 이어지고 범정부가 함께 활용하는 공공 자산으로 발전할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 밝혔다.

2026.08.12 15:46한정호 기자

한·미 공동 '차세대 인공증우 원천기술' 개발나서

기상청 국립기상과학원은 12일부터 14일까지 제주 서귀포시 구름물리실험챔버동에서 미국 노스다코타대학교 연구진과 공동으로 '전기장'을 활용한 차세대 인공증우 기술 개발을 위한 실증연구에 나선다고 밝혔다. 이번 연구는 고전압 환경에서만 가능하다고 여겨져 온 기존 이론에서 벗어나 저전압 환경에서 전기장이 얼음결정을 만들 수 있다는 최근 연구 결과를 실증해 보는 세계 최초의 시도다. 데이비드 델렌 노스다코타대학교 교수가 국립기상과학원에 방문, 미국이 개발한 고정밀 전기장 발생 장치와 기상청의 대형 구름물리실험챔버를 연계해 지금까지 관측이 어려웠던 다양한 온도와 전기장 조건에서 구름 입자의 응집과 얼음결정 성장 과정을 세계 최초로 실험·관측할 예정이다. 기상청 측은 이번 공동연구는 우리나라가 독자 기술로 개발한 첨단 '대형 구름물리실험챔버'를 공동 활용한다는 점에서도 의미를 지닌다고 전했다. 구름물리실험챔버는 기온·기압·습도를 조절해서 실제 대기 중 구름 환경을 정밀하게 재현할 수 있는 국내 유일 연구시설이다. 강현석 국립기상과학원장은 “국내 독자 기술로 구축한 첨단 실험 장비로 한·미 양국이 세계 최초 기상 신기술 연구에 도전하는 뜻깊은 사례”라며 “이번 연구를 통해 새로운 인공증우 기술의 과학적 기반을 마련하고, 국제 기상기술 혁신을 선도하는 국제협력 모델로 발전시키겠다”고 밝혔다.

2026.08.12 11:21주문정 기자

"우리 주인님 웃는다~"…반려견도 사람 표정 읽는다

반려견이 사람 얼굴 표정만 보고도 웃는지 화났는지 구별할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 특히 웃는 얼굴을 볼 때는 반려견의 뇌에서 보상 처리와 관련된 영역까지 활성화되는 것으로 나타났다. 11일(현지시간) 오스트리아 빈대학교 연구진에 따르면 사람의 다양한 얼굴 표정을 보는 반려견의 뇌를 기능적 자기공명영상(fMRI)으로 촬영한 결과, 표정에 따라 서로 다른 뇌 활동 패턴이 나타났다. 연구 결과는 국제학술지 아이사이언스(iScience)에 게재됐다. 과학자들은 개가 사람의 웃음이나 찡그린 표정, 울음 등 사회적 신호를 잘 파악한다는 사실을 알고 있었지만, 사람의 서로 다른 감정 표현을 개의 뇌가 어떻게 처리하는지는 충분히 밝혀지지 않았다. 연구진은 먼저 반려견 8마리를 대상으로 낯선 사람의 행복한 표정과 무표정 사진을 보여주면서 뇌를 촬영했다. 그 결과 행복한 얼굴을 봤을 때 반려견의 측두피질에서 미상핵까지 이어지는 영역이 활성화됐다. 측두피질은 고차원적인 인지 처리에, 미상핵은 보상 처리 등에 관여하는 뇌 영역이다. 연구를 이끈 라우라 쿠아야 빈대 연구원은 “특히 미상핵의 활동이 흥미롭다”며 “사람의 행복한 얼굴이 개에게 정서적인 의미를 가질 가능성을 보여준다”고 설명했다. 연구진은 이어 실험 대상을 반려견 12마리로 확대하고 행복과 분노, 공포, 슬픔을 표현하는 사람의 얼굴 사진을 보여줬다. 이후 머신러닝을 활용해 각각의 표정을 볼 때 나타나는 뇌 활동을 분석했다. 분석 결과 앞서 발견한 측두피질-미상핵 네트워크는 행복한 표정에 특징적으로 반응했다. 이를 통해 사람의 웃는 얼굴과 분노·공포·슬픔 등 세 가지 부정적인 표정을 구별할 수 있었다. 더 흥미로운 결과는 부정적인 감정 사이에서도 나타났다. 뇌 전체의 활성 패턴을 분석한 결과 반려견이 공포와 분노, 슬픔을 표현하는 얼굴을 볼 때 서로 구별되는 뇌 활동 패턴이 나타났다. 개의 뇌가 사람의 표정을 단순히 '긍정적'과 '부정적'으로만 나누는 것이 아니라 서로 다른 부정적 표정도 구분해 처리할 가능성을 보여준 것이다. 연구 제1저자인 라울 에르난데스-페레스 빈대 연구원은 “사람은 얼굴의 작은 차이를 파악하는 데 매우 뛰어나며 개 역시 그렇다”며 “개의 뇌를 연구하면 인간을 이해하고 협력하는 능력을 뒷받침하기 위해 어떤 적응이 이뤄졌는지 이해할 수 있다”고 말했다. 연구진은 이러한 능력이 개와 인간이 오랜 기간 함께 살아온 가축화 과정과 관련 있을 가능성에 주목했다. 인간과 영장류가 비슷한 사회적 능력을 보인다면 공통 조상에서 물려받았을 가능성을 생각할 수 있지만, 개는 인간과 전혀 다른 진화 경로를 거쳤다. 그럼에도 인간과 함께 생활하고 협력하는 과정에서 사람의 사회적 신호를 읽는 능력이 발달했을 가능성이 있다는 설명이다. 다만 연구진은 이번 결과가 개가 인간과 똑같은 방식으로 감정을 경험하거나 사람의 마음을 완전히 이해한다는 의미는 아니라고 강조했다. 연구에 참여한 개가 모두 사람과 함께 생활하는 반려견이라는 점도 한계다. 길거리 등에서 자유롭게 생활하는 개는 사람과 맺는 관계가 다른 만큼 인간의 표정을 처리하는 방식에도 차이가 있을 수 있다. 또 실제 생활에서 개가 사람의 감정을 파악할 때는 얼굴만 보는 것이 아니다. 몸짓과 목소리의 높낮이, 냄새 등 다양한 정보를 동시에 이용한다. 연구진은 향후 개가 얼굴과 목소리, 냄새 등 여러 신호를 어떻게 통합해 사람의 감정을 파악하는지 연구할 계획이다. 사람과 개의 뇌가 동일한 감정 신호를 처리하는 방식도 비교할 예정이다.

2026.08.12 11:07안희정 기자

로봇이 알아서 연구…자율실험실 구축 "시동"

한국기초과학지원연구원과 SK 하이닉스 등 국내 80개 기관·기업이 참여하는 AI 기반 자율실험실 산·학·연 협의체가 출범했다. 과학기술정보통신부는 한국기초과학지원연구원(KBSI)과 11일 오전 10시 서울 엘타워 오르체홀에서 자율실험실 산·학·연 협의체 출범식을 개최했다. 자율실험실(Self-Driving Lab, SDL)은 실험 장비·로봇·AI가 사람의 개입 없이 실험을 자동으로 반복 수행하는 차세대 연구 플랫폼이다. 24시간 연속 실험이 가능하다. AI가 생성한 가설을 실험으로 검증하고 그 결과를 다시 AI가 학습하는 '가설-실험-분석-재가설'의 폐루프 체계를 구축한다. 국내에서도 바이오·소재 등을 중심으로 자율실험실 도입 수요가 빠르게 늘고 있다. 다만, 이를 뒷받침할 인프라는 아직 부족하다. 장비·데이터·운영 표준까지 기관마다 다른 상황이다. 협의체는 자율실험실 기술개발부터 인프라 공동활용, 데이터 축적, 표준·인터페이스 정립, 실증·확산 등 전 주기를 아우르는 산·학·연·관 협력 플랫폼으로 운영된다. 정유성 서울대학교 교수를 위원장으로, 국가과학AI연구센터(NAIS, 고재덕 팀장)와 KBSI(허환 연구장비산업화실장)가 공동간사를 맡아 운영한다. 협의체는 ▲자율실험실 기술·플랫폼·표준 정립 ▲레퍼런스 자율실험실 구축 등 연구·운영체계 마련 ▲수요기업 실증 및 민간 확산이 미션이다. 3개 분과로 나눠 운영될 예정이다. 1분과(기술·플랫폼·표준)에는 파크시스템스, 에이치비솔루션, 에이블랩스, 로봇앤드디자인 등 32명이 참여한다. 2분과( 연구·운영)에는 한국기계연구원, 한국재료연구원, 한국생명공학연구원, 한국과학기술연구원 등 31명이, 3분과(실증·확산)에는 SK 하이닉스, LG 화학, 현대자동차 등 18명이 포진했다. 한편 이날 행사는 전시회도 함께 마련됐다. 자율실험실 관련 장비·AI 기업의 전시 부스와 수요기업-연구자-장비기업 간 1:1 매칭 상담 프로그램도 운영됐다. 구혁채 과기정통부 제1차관은 “자율실험실은 K-문샷 등 국가적 미션을 뒷받침하는 핵심 인프라"라며 "과학적 발견과 검증을 가속화하는 데 획기적으로 기여할 것"으로 기대했다.

2026.08.11 10:00박희범 기자

대형 R&D 사업 아이디어 33개 들여다보니…"가속기 등 물리가 55%"

양자, 가속기, 데이터, AI, 자율…정부가 예비타당성조사를 폐지한 대안으로 모색중인 구축형 R&D(인프라 중심) 발굴 수요 사업 아이디어로 제시된 사업의 주요 키워드들이다. 정부는 예타 폐지이후 도입한 맞춤형 사전점검제도 일환으로 구축형 R&D 사업 전주기 심사제를 시행 중이다. 과학기술정책연구원(STEPI)과 한국과학기술단체총연합회(KOFST)가 이에 대응하기 위한 유력 후보 아이템을 선발, 공개하는 컨퍼런스를 14일까지 개최한다. 컨퍼런스는 9개 학회가 참여한 가운데 지난 10일부터 과학기술회관에서 부문별로 나눠 진행하고 있다. 9개 학회는 한국물리학회, 한국자기학회, 한국분자·세포생물학회, 한국생화학분자생물학회, 한국우주과학회, 한국방사선산업학회, 대한전자공학회, 대한화학회, 대한용접·접합학회 등이다. 구축형 R&D 전주기 심사를 위해 현장에서 추천받은 아이템은 모두 33개다. STEPI는 향후 이들 아이템이 국가 R&D 기획과 정책에 반영하는 방안을 모색할 계획이다. 주요 발굴 아이템을 보면, 물리분야에서 ▲예미랩 차세대 지하 중성미자 망원경 ▲한국 중성미자 관측소 ▲중이온가속기 고에너지 가속구간 구축 ▲포항 4세대 방사광 가속기 빔시설 ▲국가양자물질연구센터 ▲양성자 가속기 업그레이드 ▲극한 레이저 플라즈마 연구시설 ▲초출력 레이저 시설 ▲국가고자기장연구소 ▲양전자 반물질 양자응축 연구 플랫폼 등의 구축이 제안됐다. 첫날 발표된 물리분야는 총 15개 아이템으로 전체의 45%를 차지한다. 11일에는 바이오 아이템 6개가 발표된다. 국가 뉴로-AI센터와 한국인 질환 예측-가상실증 통합 AI플랫폼 등의 아이템이 눈길을 끌었다. 세번째 날인 12일에는 우주과학 분야 7개 아이템이 공개된다. 주요 아이템은 ▲차세대 다천체 분광탐사 전용 대형 천문대 ▲우주데이터 연구소 ▲우주-IT융합 자율 탐사 탑재체 및 우주 클라우드 생태계 ▲한국형 우주방사선 영양평가시설 등의 구축을 제시한다. 우주과학 분야에서도 대형 천문대 구축 등 한국물리학회 이름으로 제안한 3개 아이템이 포함돼 있다. 이를 분야별 비율로 계산하면 전체 아이템의 55%를 물리분야가 차지했다. 마지막날인 13일에는 원천기술 및 산업화 부문으로 ▲국가 피지컬 AI 진화 연구 인프라 ▲심지하 자율운영 AI데이터 센터 연구기반 ▲유기화학 자율실험실과 국가 반응데이터 허브 ▲화학 측정-해석 연구 플랫폼 ▲광 전기화학 계면 분석센터 ▲AI-데이터 기반 자율용접 실증 플랫폼 등 6개 아이템이 공개된다. 이재은 STEPI R&D 재정사업평가센터 연구원은 "수요 제기하는 아이템을 모두 받아 공개한 것"이라며 "부처가 관심있다면, 아이템별로 접촉해 사업을 제안하면 된다"고 말했다.

2026.08.11 09:08박희범 기자

공무원이 만든 AI, 전 부처가 함께 쓴다…'AI 정부 실험실' 확산 시동

정부가 현장 공무원이 인공지능(AI)을 활용해 업무용 서비스를 직접 개발·검증하는 'AI 정부 실험실'을 확대한다. 개별 부처와 지방자치단체에서 나온 AI 서비스를 빠르게 실험하고 우수 결과물을 범정부로 확산할 수 있는 체계를 구축해 향후 정부 AI 서비스 통합을 뒷받침한다는 구상이다. 7일 한국지능정보사회진흥원(NIA)에 따르면 행정안전부와 NIA는 현재 시범 운영 중인 AI 정부 실험실의 이용 기반을 확대하고 공무원 직접개발 제도화와 내부 업무망 연계를 추진할 계획이다. 인터넷망 중심의 초기 실험 환경에서 나아가 개발 결과물을 실제 행정 업무에 적용하고 다른 부처·지자체가 재사용할 수 있는 공공 AI 개발·확산 플랫폼으로 고도화한다는 목표다. AI 정부 실험실은 현업 공무원이 업무 과정에서 발견한 문제를 AI 코딩 도구로 직접 해결할 수 있도록 마련한 공공부문 전용 개발·실험 환경이다. 기존 정보화 사업은 작은 아이디어도 예산 편성과 기획, 개발·도입 등의 절차를 거쳐야 해 실제 구현까지 상당한 시간이 필요한 것으로 알려졌다. 이에 정부는 생성형 AI와 코딩 에이전트 확산으로 전문 개발자가 아닌 공무원도 간단한 업무 도구를 만들 수 있게 된 만큼, 현장 중심의 새로운 개발 체계가 필요하다고 판단했다. 현재 인터넷망 기반 AI 정부 실험실에는 AI 역량을 갖춘 'AI 챔피언'과 해커톤 우수자 등을 중심으로 20여 명이 참여 중이다. 가상 개발환경과 오픈AI '코덱스' 기반 코딩 환경을 제공해 공무원들이 아이디어를 빠르게 구현할 수 있도록 지원하고 있다. 개발 결과물을 등록·공유하는 공공 깃랩(GitLab)에는 약 40개 과제가 등록돼 실험이 진행 중이다. 대표적으로 중앙관서 예산 설명 자료를 자동 수집해 검색할 수 있도록 만든 '나라예산 한눈에', 최근 발송된 재난 문자를 지역·재해 유형별로 시각화하는 '재난 문자 지도', 민원 내용을 입력하면 관련 상담실과 담당 기관을 찾아주는 '모두의 민원콜' 등이 개발됐다. AI 정부 실험실 본격 확대…내년 3000명 동시접속 정부는 이같은 실험을 소수 공무원의 시범 프로젝트에서 범정부 개발 환경으로 확대할 계획이다. 우선 이달부터 인터넷망 실험 환경을 200식으로 늘려 중앙부처와 지자체 공무원의 개발 수요를 수용할 예정이다. 접속 방법과 개발환경 이용법, 데이터 활용 시 유의사항, 결과물 등록 절차 등을 담은 이용 가이드도 배포한다. 공무원이 AI 코딩 도구를 이용해 프로그램을 직접 개발할 수 있도록 제도적 기반 마련에도 나선다. 행안부는 직접개발 대상과 절차, 보안·품질관리, 운영 책임 등을 규정한 업무지침 제정안을 이달 마련하고 오는 10월까지 후속 절차를 추진할 계획이다. 개발환경 제공과 교육뿐 아니라 개발시간 인정과 인센티브 등 지원 방안도 검토 중이다. 다만 인터넷망에서 개인정보나 비공개 업무자료 등 민감정보 사용은 제한한다. AI가 생성한 코드도 담당자가 직접 검토하고 보안·품질 검증을 거치도록 할 방침이다. 실제 업무에 적용하기 전에는 보안성과 안정성 검토, 운영부서 승인 절차도 거쳐야 한다. 올 하반기에는 인터넷망에서 만든 AI 서비스를 정부 내부 업무망으로 옮길 수 있는 기반 구축에도 나선다. 오는 11월까지 내부망 AI 정부 실험실과 '보안게이트' 구축 방안을 마련할 예정이다. 인터넷망에서 개발한 소스코드와 외부 라이브러리 등을 내부망으로 옮길 때 악성코드와 취약점 등을 검사하는 보안 검증 체계를 갖추기 위한 목적이다. 내부망에서 사용할 코딩 에이전트와 개발·실행·검증 환경에 대한 기술검증(PoC)도 연말까지 추진한다. 향후에는 실험실의 규모 자체도 크게 키운다. 정부가 공개한 추진계획에는 올해 기반을 마련한 뒤 내년 동시접속 규모를 3000명 수준으로 확대하고 업무망 실험실과 공공 AI 전환(AX) 포털 등을 구축해 범정부 재사용 환경을 본격 운영하는 방안이 담겼다. 부처별 AI 넘어 범정부 통합으로 AI 정부 실험실 확대는 행안부가 추진하는 공공부문 AX 전략의 한 축이다. 행안부는 지난 5일 이재명 대통령 주재 부처 업무보고에서 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI'를 연말까지 47개 중앙행정기관으로 확대하고 AI 정부 실험실을 통해 공무원 직접개발 환경을 제공하는 한편, 2030년까지 공직 AI 전문가 2만 명을 양성하겠다는 계획을 제시했다. 대국민 서비스에서도 AI 활용 범위를 넓힌다. 'AI 정부24'의 대화형 민원서류 발급 기능을 고도화하고 'AI 국민비서' 서비스를 확대한다는 목표다. 이용자가 요건을 충족하면 별도 신청 절차를 거치지 않아도 AI가 혜택 신청을 지원하는 '자동 신청' 서비스도 연내 시범 개통할 예정이다. 이같은 개별 AI 서비스는 장기적으로 범정부 통합 체계로 연결될 전망이다. 이 대통령은 업무보고에서 현재 각 부처가 개별적으로 AI를 구축하고 있지만 향후에는 이를 통합할 필요가 있다는 방향을 제시했다. 국민이 특정 부처를 일일이 찾아가지 않아도 민원을 접수하면 AI가 적절한 기관을 찾아 분류·처리하는 통합 행정서비스로 발전시키겠다는 취지로 풀이된다. 이에 따라 AI 정부 실험실도 단순한 공무원용 개발공간을 넘어 각 기관에서 나온 AI 아이디어와 서비스를 검증하고 공유하는 범정부 확산 기반으로 역할이 커질 것으로 전망된다. 공공 깃랩에 소스코드와 프롬프트, 실험 기록 등을 축적해 다른 기관이 재사용하도록 하고 인터넷망에서 검증한 결과물을 보안게이트를 거쳐 업무망으로 이전하는 구조다. 윤호중 행안부 장관은 지난 업무보고에서 "복잡한 민원을 한 번에 처리하는 원스톱 서비스와 각종 혜택을 알아서 챙겨주는 AI 맞춤형 서비스를 국민들께 제공하겠다"며 "공직자들이 안정적인 AI 업무 환경에서 역량을 마음껏 펼칠 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 밝혔다. 이 대통령은 "현재 각 부처별로 AI를 만들고 있는데 결국은 이것이 통합하게 될 것"이라고 말했다.

2026.08.07 15:33한정호 기자

"힘들어져도 계속하게 만드는 힘"...'동기 유지' 관여 뇌세포 찾았다

목표를 이루기 위해 갈수록 더 많은 노력이 필요한 상황에서도 행동을 계속하도록 돕는 뇌의 작동 원리가 쥐 실험을 통해 확인됐다. 일본 나고야대학교 연구진은 '오렉신 뉴런(orexin neurons)'이 보상을 얻기 위한 동기와 노력의 지속을 조절하는 데 중요한 역할을 한다는 사실을 쥐 실험을 통해 확인했다고 최근 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 '미국국립과학원회보(PNAS)'에 게재됐다. 오렉신 뉴런은 수면과 각성, 식욕, 에너지 소비 등 다양한 생리 기능을 조절하는 것으로 알려진 신경세포다. 기존 연구에서도 동기 부여와 관련이 있을 가능성이 제기됐지만, 목표를 달성하기 위해 노력을 지속하는 과정에서 구체적으로 어떤 역할을 하는지는 명확하게 밝혀지지 않았다. 연구진은 이를 확인하기 위해 오렉신을 생성하는 뉴런만 선택적으로 조절할 수 있도록 유전자를 변형한 '오렉신-Cre' 쥐를 만들었다. 이어 쥐가 먹이를 얻기 위해 점점 더 많은 행동을 해야 하는 '점진적 비율' 실험을 진행했다. 예를 들어 처음에는 적은 횟수의 행동으로 먹이를 받을 수 있지만, 보상을 반복해서 얻으려면 갈수록 더 많은 행동을 해야 하는 방식이다. 연구진은 쥐가 결국 노력을 포기하는 지점인 '브레이크포인트'를 동기의 강도를 나타내는 지표로 삼았다. 그 결과 화학유전학적 방법으로 오렉신 뉴런을 활성화한 쥐는 더 높은 브레이크포인트를 기록했다. 같은 먹이를 얻기 위해 더 많은 노력을 감수했다는 의미다. 반대로 오렉신 뉴런을 선택적으로 퇴화시킨 쥐는 브레이크포인트가 낮아져 보상을 얻으려는 동기가 약해졌다. 보상 기다릴 때 활성화…못 받으면 높은 상태 유지 연구진은 오렉신 뉴런이 언제 활성화되는지도 실시간으로 관찰했다. '광섬유 광도측정법(fiber photometry)'을 이용해 쥐가 먹이를 기다리고 실제로 받는 동안 뉴런 활동을 측정한 결과, 먹이라는 보상을 기대하는 동안 오렉신 뉴런의 활동이 증가했다. 이후 실제 먹이를 받으면 활동 수준은 떨어졌다. 흥미로운 점은 예상했던 먹이가 나오지 않았을 때다. 이 경우 오렉신 뉴런은 높은 활성 상태를 계속 유지했다. 또 보상을 얻는 데 필요한 노력의 양이 증가할수록 오렉신 뉴런의 반응 역시 강해졌다. 연구진은 이를 뇌가 '앞으로 받을 보상에 대한 기대'와 '그 보상을 얻기 위해 필요한 노력'을 연결하는 과정과 관련된 현상으로 보고 있다. 오렉신 뉴런 억제하자 '포기' 빨라졌다 연구진은 한 단계 더 나아가 오렉신 뉴런 활동이 실제 행동에 영향을 미치는지 확인하기 위해 광유전학 기술을 사용했다. 쥐가 보상을 기대하는 순간 오렉신 뉴런 활동을 억제하자 행동에 변화가 나타났다. 노력이 필요한 과제를 끝내는 데 더 오랜 시간이 걸렸으며, 브레이크포인트 역시 낮아졌다. 이전보다 일찍 노력을 중단한 것이다. 반대로 같은 시점에 오렉신 뉴런을 인위적으로 더 활성화했을 때는 쥐가 추가로 더 많은 노력을 하지는 않았다. 이는 오렉신 뉴런이 정상적인 동기를 '유지하는 데 필요'하지만, 단순히 뉴런을 강하게 자극한다고 해서 동기가 계속 높아지는 것은 아니라는 점을 시사한다. 연구를 이끈 미조구치 히로유키 나고야대 의과대학 부교수는 “예상되는 보상과 필요한 노력에 따라 오렉신 뉴런의 활동이 크게 변화한다는 사실을 확인했다”며 “이는 기대를 지속적인 행동으로 전환하는 잠재적인 메커니즘을 보여준다”고 설명했다. 연구진은 앞으로 오렉신 뉴런으로 정보를 전달하는 신경회로와 오렉신 뉴런의 신호를 전달받는 회로를 추가로 규명할 계획이다. 이번 연구는 쥐를 대상으로 진행된 만큼 사람의 동기나 의욕 저하에 같은 메커니즘이 그대로 적용된다고 단정할 수는 없다. 다만 연구진은 오렉신 뉴런과 관련 신경회로에 대한 이해가 깊어지면 향후 우울증이나 ADHD 등에서 나타날 수 있는 동기 저하와 목표 지향적 행동 유지의 어려움을 이해하는 데 새로운 단서를 제공할 수 있을 것으로 기대했다.

2026.08.07 07:40안희정 기자

허리 펴고 앉아야 하는 또 다른 이유..."기분 좋아져"

허리를 곧게 펴고 앉는 것만으로도 기분이 좋아지고 더 나은 의사결정을 내릴 가능성이 있다는 연구 결과가 나왔다. 효과는 크지 않았지만, 사무실 책상이나 의자 등 업무 환경이 신체 건강뿐 아니라 감정과 판단에도 영향을 줄 수 있다는 점을 시사했다. 캐나다 맥길대학교 연구진은 약 200명의 참가자를 대상으로 자세와 감정, 위험 감수 행동의 관계를 분석한 결과를 영국심리학저널에 발표했다고 5일(현지시간) 밝혔다. 연구진은 참가자들에게 연구 목적을 알리지 않은 채 태블릿 배치만 달리해 자연스럽게 자세를 유도했다. 한 그룹은 태블릿을 받침대 위에 올려놓아 허리를 세우고 앉도록 했고, 다른 그룹은 낮은 책상 위에 태블릿을 놓아 몸을 앞으로 숙이도록 만들었다. 이후 참가자들은 풍선을 계속 부풀려 보상을 늘리되 풍선이 터지면 해당 라운드의 보상을 모두 잃는 가상 게임을 수행했다. 얼마나 위험을 감수하면서도 효율적으로 보상을 얻는지를 측정하기 위한 과제다. "꼿꼿한 자세, 무모함 아닌 '효율적 위험 감수'" 실험 결과 허리를 곧게 편 참가자들은 평균적으로 더 많은 보상을 획득했다. 연구진은 이들이 단순히 충동적으로 행동한 것이 아니라 위험과 보상의 균형을 보다 효과적으로 판단했다고 분석했다. 연구를 이끈 호르헤 아르모니 맥길대 정신의학·심리학 교수는 "참가자들이 더 충동적으로 행동한 것이 아니라 더 효과적인 위험 감수 행동을 보였다"고 설명했다. 설문조사에서도 꼿꼿한 자세를 유지한 참가자들은 '자부심'을 더 강하게 느꼈다고 응답했다. 자부심은 일반적으로 긍정적인 정서와 연관된 감정으로 알려져 있다. 파워포즈 논란 보완 실험..."과도한 해석은 안 돼" 몸의 자세가 심리와 행동에 영향을 준다는 이른바 '파워포즈(power pose)' 가설은 오랫동안 논란의 대상이었다. 이전 연구들은 참가자들이 연구 목적을 눈치채 기대 효과에 따라 행동했을 가능성이 있다는 비판을 받아왔다. 이번 연구는 이러한 한계를 줄이기 위해 참가자들에게 특정 자세를 지시하지 않고 실험 환경만 바꿔 자연스럽게 자세를 유도했다. 실험 종료 후 인터뷰에서도 대부분의 참가자는 자신의 자세가 연구 대상이었다는 사실을 인식하지 못했다고 답했다. 또 연구진은 영상 분석 소프트웨어를 이용해 참가자의 목 각도를 객관적으로 측정해 실제로 자세가 달라졌는지도 확인했다. 다만 연구진은 이번 결과를 과도하게 해석해서는 안 된다고 강조했다. 아르모니 교수는 "자세를 바꾼다고 삶이 극적으로 달라지는 것은 아니다"라면서도 "직장 내 책상 높이나 의자 같은 인체공학적 환경이 신체적 편안함뿐 아니라 감정과 의사결정에도 작지만 측정 가능한 영향을 줄 가능성이 있다"고 내다봤다.

2026.08.06 11:17안희정 기자

[현장] 배경훈 "국민 누구나 AI 잘 활용하도록"…모두의 AI 성장사다리 출범

정부가 전 국민 인공지능(AI) 활용 역량을 높이기 위해 교육과 개발, 현장 실증, 창업을 하나로 연결하는 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트'를 가동한다. 온라인 교육 플랫폼부터 AI 개발 환경, 지역 실증 거점까지 연계해 국민 누구나 AI 서비스를 직접 만들어볼 수 있는 기반을 구축한다는 목표다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 3일 국립광주과학관에서 개최한 모두의 AI 성장사다리 프로젝트 출범식에서 "AI를 한글처럼 깨우치고 잘 활용할 수 있는 시대가 열렸다"며 "AI 리터러시를 넘어 AI로 무엇을 할 것인지 고민해야 하는 시대인 만큼 국민 누구나 AI를 배우고 개발하며 실증할 수 있는 성장 사다리를 만들겠다"고 밝혔다. 이날 과기정통부는 '모두의 AI 배움터·실험실·라운지' 통합 개소식을 개최했다. 행사에는 배 부총리를 비롯해 조인철·임문영·정준호 의원, 김형철 한국지능정보사회진흥원(NIA) 원장, 정우성 한국과학창의재단 이사장을 비롯해 지역 학생·청년들이 참석했다. "AI 혁명 시대…국민 모두가 AI 활용하는 기본사회 만들 것" 배 부총리는 AI 경쟁력이 반도체나 인프라 구축에만 있는 것이 아니라 국민의 AI 활용 능력에 달려 있다고 강조했다. 그는 "대한민국은 메모리 반도체를 넘어 AI 반도체와 AI 모델, 서비스까지 AI 풀스택 역량을 구축해 나가고 있으며 세계 여러 국가와 기업이 협력을 희망하고 있다"며 "지금이 AI 골든타임인 만큼 AI 혁명 시대를 준비해야 한다"고 말했다. 이어 "AI 인프라를 구축하는 것만큼 중요한 것은 국민 모두가 AI를 활용하고 AI 혜택을 누릴 수 있는 AI 기본사회를 만드는 것"이라며 "모두의 AI 성장사다리 프로젝트가 그 첫걸음이 될 것"이라고 밝혔다. 축사에 나선 조인철 의원은 광주 AI 인프라 확대 필요성을 언급했다. 조 의원은 "앞으로는 학습용보다 추론용 AI 컴퓨팅이 더욱 중요해질 것"이라며 "광주에 추진 중인 신경망처리장치(NPU) 전용 AI 데이터센터도 올해 착공이 이뤄질 수 있도록 정부의 적극적인 지원을 기대한다"고 말했다. 이어 "대한민국 AI가 세계 3강을 넘어 1강으로 도약하길 바란다"고 덧붙였다. 교육부터 개발·실증·창업까지…국민 AI 성장 발판 한곳에 모두의 AI 성장사다리 프로젝트는 ▲모두의 AI 배움터 ▲모두의 AI 실험실 ▲모두의 AI 라운지 등 세 축으로 운영된다. AI 교육을 받은 국민이 곧바로 서비스를 개발하고 이를 지역 현장에서 실증한 뒤 사업화와 창업까지 이어질 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. '모두의 AI 배움터'는 공공과 민간 AI 교육 콘텐츠를 한곳에서 제공하는 온라인 플랫폼이다. EBS 이솦과 K-MOOC, STEP, AI디지털배움터 등 기존 교육 플랫폼을 연계하고 향후 민간 교육 콘텐츠도 확대할 계획이다. 생성형 AI 기반 추천 기능을 통해 이용자의 연령과 직업, 관심사에 맞는 교육 과정도 제안한다. '모두의 AI 실험실'에선 전문 코딩 지식이 없어도 자연어만으로 서비스를 구현하는 바이브 코딩 환경을 지원한다. AI 모델 토큰과 민간 클라우드, 공공·민간 데이터 9만 9000건, API 1만 3000건 등을 지원하며 개발 컨설팅과 사업화까지 연계할 예정이다. 행사에선 AI 서비스 개발에 필요한 토큰과 개발 환경을 상징적으로 전달하는 'AI 개발 자원 전달식'도 진행됐다. 국민 누구나 AI 서비스 개발에 도전할 수 있도록 지원하겠다는 의미를 담았으며 배 부총리가 청년 대표에게 AI 개발 자원을 직접 전달했다. 김형철 NIA 원장은 "눈에 보이지 않는 AI 토큰을 국민에게 전달한다는 의미를 상징적으로 표현한 것"이라며 "국민 전체는 물론 우수 개발자에게도 다양한 AI 개발 자원을 지원할 계획"이라고 설명했다. 바이브 코딩에 독파모 탑재한다…현장에서 체험한 AI 개발 플랫폼 공식 행사 이후 배 부총리와 의원들은 모두의 AI 배움터·실험실·라운지 부스를 차례로 둘러보며 학생들과 함께 플랫폼 시연을 참관했다. 현장에선 AI 윤리 교육 추천 기능과 교육 콘텐츠 연계 서비스, 바이브 코딩 기반 AI 서비스 개발 과정 등이 시연됐다. 실험실에선 이용자가 플랫폼에 자연어로 요구사항을 입력하면 AI가 프롬프트를 설계하고 서비스를 구현하는 과정을 직접 확인할 수 있다. 특히 개발 온보딩 단계에 LG AI연구원의 '엑사원 4.5 33B' 모델이 적용돼 프롬프트 작성을 지원하고 이후 GPT-5.6 테라 모델을 활용해 실제 개발을 진행하도록 설계됐다. 초기 온보딩은 자체 그래픽처리장치(GPU) 기반으로 제공해 토큰이 소모되지 않도록 했으며 이용자에게는 GPT-5.6 테라 사용을 위한 포인트도 지원한다. 향후 정부에서 진행 중인 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)' 모델도 해당 바이브 코딩 플랫폼에 추가 적용될 예정이다. 이번 모두의 AI 성장사다리 프로젝트에서 정부는 플랫폼을 통해 발굴한 우수 프로젝트 약 200개 팀에 100만~300만원 상당의 개발 자원을 제공한다. 또 법률·마케팅·기술 컨설팅과 사업화 프로그램을 연계해 청년 창업으로 이어질 수 있도록 지원할 계획이다. 일반 이용자는 연말까지 최대 3만 명이 플랫폼을 이용할 수 있도록 운영할 방침이다. 아울러 오프라인 거점인 '모두의 AI 라운지'도 전국에서 운영한다. 올해 수도권, 강원, 충청, 경상, 전라·제주 등 5개 권역에 구축되며 AI 전문가의 멘토링을 통해 초보자도 AI 서비스를 개발하고 지역 현안 해결을 위한 현장 실증에 참여할 수 있도록 지원한다는 목표다. 배 부총리는 "AI가 삶 전반을 변화시키는 대전환기를 맞아 AI 활용 역량은 국민 누구나 갖춰야 할 새로운 기본역량이자 국가 경쟁력의 핵심"이라며 "오늘 첫발을 내딛는 모두의 AI 성장사다리를 통해 배움에서 개발, 현장 실증과 새로운 가치 창출로 이어지는 선순환 인프라를 확고히 구축하겠다"고 강조했다. 이어 "AI 혜택이 특정 계층이나 지역에 머물지 않고 국민 모두에게 도달할 수 있도록 모두를 위한 AI 기반을 촘촘히 마련해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.03 13:47한정호 기자

AI 교육부터 창업까지 잇는다…정부, '모두의 AI 성장사다리' 출범

정부가 전 국민의 인공지능(AI) 활용 역량을 높이고 AI 서비스 개발과 창업까지 연계하는 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트'를 본격 가동한다. 교육과 개발, 현장 실증을 하나의 체계로 연결해 AI 인재 양성과 지역 기반 AI 혁신 생태계 조성에 속도를 낸다는 목표다. 과학기술정보통신부는 3일 국립광주과학관에서 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트' 출범식을 열고 '모두의 AI 배움터·실험실·라운지'의 통합 개소를 선포했다. 이날 출범식에는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관, 정준호·임문영·조인철 전남광주통합특별시 국회의원, 고광완 전남광주통합특별시 안전민생부시장, 김형철 한국지능정보사회진흥원장, 정우성 한국과학창의재단 이사장을 비롯해 모두의 AI 배움터·실험실·라운지 관계자 및 지역 학생·청년들이 참석해 개소를 축하하고 교육시설 등을 점검했다. 이번 프로젝트는 정부의 '모두의 AI 일상화' 정책과 국가인공지능행동계획 권고에 따라 기존에 개별적으로 운영되던 AI 교육·개발·실증 인프라를 하나로 연계한 것이 특징이다. AI를 배우는 단계부터 직접 서비스를 개발하고 사업화하는 과정까지 이어지는 성장 체계를 구축하는 것이 목표다. 정부는 이를 통해 공공·민간 AI 교육 콘텐츠를 통합 제공하고 실습과 서비스 개발을 지원하는 한편 지역 현안을 AI로 해결하는 실증 거점을 전국으로 확대해 국민 누구나 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 먼저 '모두의 AI 배움터'는 공공과 민간의 AI 교육 콘텐츠를 연계하는 온라인 교육 포털이다. 초·중·고 학생부터 대학생, 청년, 일반 국민까지 누구나 이용할 수 있으며 생성형 AI 기반 챗봇 검색을 통해 관심 분야와 학습 수준에 맞는 교육 과정을 추천받을 수 있다. 현재 EBS 이솦, 스쿨AI, K-MOOC, STEP, AI디지털배움터, 소상공인지식배움터 등 정부 교육 플랫폼이 연계돼 있으며 향후 민간 교육 플랫폼까지 확대하고 학습 이력 관리와 맞춤형 큐레이션 기능도 추가할 예정이다. '모두의 AI 실험실'은 국민 누구나 AI 서비스를 직접 개발할 수 있도록 지원하는 온라인 플랫폼이다. 아이디어 제안부터 개발 인프라 제공, 성과 공유, 사업화와 창업 연계까지 전 과정을 원스톱으로 지원한다. 이용자는 자연어 기반 바이브 코딩 환경과 생성형 AI 모델 구독용 토큰, 민간 클라우드, AI 개발 지원 도구를 제공받는다. 또 공공·민간 데이터 9만 9000건과 API 1만 3000건을 활용할 수 있으며 전문기술지원센터를 통한 개발 컨설팅도 받을 수 있다. 향후 AI 아이디어 커뮤니티와 개발 성과 공유 게시판도 순차적으로 개설될 예정이다. 오프라인 거점인 '모두의 AI 라운지'도 전국에서 운영된다. 올해 수도권, 강원, 충청, 경상, 전라·제주 등 5개 권역에 구축되며 AI 전문가의 밀착 코칭을 통해 초보자도 AI 서비스를 개발하고 지역 현안 해결을 위한 현장 실증에 참여할 수 있도록 지원한다. 정부는 AI 실험실과 AI 라운지를 통해 발굴된 우수 개발팀에는 법률·마케팅·기술 분야 초기 창업 컨설팅과 사업화 지원을 제공해 AI 기반 청년 창업으로 이어지는 선순환 체계를 구축한다는 계획이다. 배 부총리는 "AI가 삶 전반을 변화시키는 대전환기를 맞아 AI 활용 역량은 국민 누구나 갖춰야 할 새로운 기본역량이자 국가 경쟁력의 핵심"이라며 "오늘 첫발을 내딛는 모두의 AI 성장사다리를 통해 배움에서 개발, 현장 실증과 새로운 가치 창출로 이어지는 선순환 인프라를 확고히 구축하겠다"고 강조했다. 이어 "AI 혜택이 특정 계층이나 지역에 머물지 않고 국민 모두에게 도달할 수 있도록 모두를 위한 AI 기반을 촘촘히 마련해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.03 10:01한정호 기자

우주에서 노화 20~25% 더 빨라져…세균 감염도 우려 수준

우주에서는 동물 면역력이 떨어지고, 세균 감염은 되레 증가한다는 연구 결과가 공개됐다. 노후 정도도 20~25% 정도 빨랐다. 이진일 연세대학교 미래캠퍼스 생명과학기술학부/우주생명과학연구소 교수 연구팀은 국제 공동 연구를 통해 이 같은 사실을 과학적으로 규명했다고 1일 밝혔다. 해외 연구팀은 아츠시 히가시타니 일본 도호쿠대학교 교수, 고 나다니엘 슈웨츠크 미국 하이오대학교 및 노팅엄대학교 교수, 티모시 에더리지 엑서터대학교 및 오하이오대학교 교수 등이다. 유럽연합(EU) 유럽우주국(ESA)도 이 연구에 참여했다. 이진일 교수는 "올해 1월 미국항공우주국(NASA)은 국제우주정거장(ISS)에 체류 중이던 크루-11 대원들을 조기 귀환시켰다. 우주비행사 1명이 20여 분간 말을 제대로 하지 못하는 일이 발생했는데, 원인을 밝혀내지 못했다"며 "우주에서의 동물 면역력 저하 및 감염 증가가 원인일 것으로 추정된다"고 설명했다. 연구팀은 지난 8년간 우주에서 예쁜꼬마선충 분자근육실험(MME)을 총 3차례 실시했다. 첫 실험이 진행된 2018년 'MME1' 프로젝트에서는 우주 환경으로 인해 예쁜꼬마선충 근육 위축이 발생한다는 사실을 과학적으로 밝혀냈다. 연구 결과는 2023년 국제학술지(International Journal of Molecular Sciences)에 발표됐다. 두 번째 실험 프로젝트 'MME2'는 지난 2021년 6월 3일 미국 케네디우주센터에서 스페이스X 로켓을 통해 ISS로 실험 탑재체가 옮겨져 33일간 연구가 진행됐다. MME2 임무에서는 정상적인 예쁜꼬마선충과 면역 기능이 저하된 돌연변이 예쁜꼬마선충을 장내 세균인 '엔테로박터 호르마에케이'를 실험했다. 이 세균은 선충의 장에 감염되었을 때 내부에서 선명한 붉은색 형광을 나타내도록 유전공학적으로 조작했다. 연구결과 우주로 보내진 선충은 지구에 남겨둔 선충보다 더 많은 붉은색 세균 신호를 나타냈다. 또한 면역 기능이 저하된 돌연변이 선충에서는 붉은색 신호가 더 많았다. 연구팀은 우주 실험 외에도 지상 실험을 병행했다. 연세대가 보유한 장비 '3D 클리노스탯'으로 미세중력 모사 실험을 수행했다. 이 장비는 선충을 지속적으로 회전시켜 중력 방향이 원심력에 의해 분산되도록 하는 방법으로 미세중력 환경을 모사할 수 있다. 이 외에 연구팀은 추가 유전학 실험을 통해 우주 환경에서 선충 면역체계가 감염을 막기 위해 더 활발하게 작동한다는 사실도 확인했다. 또한 선충이 미세중력에 노출됐을 때 감염을 예방하는 데 관여하는 면역 유전자들도 발견했다. 이진일 교수는 "3D 클리노스탯에서 실험한 선충에서도 세균 감염이 증가하는 현상이 나타났다"며 "또한 예쁜꼬마선충이 지구보다 우주 환경에서 세균에 더 많이 감염될 수 있음을 의미한다"고 설명했다. 'MME2' 연구 결과는 우주 및 미세중력 과학분야 국제 학술지 NPJ 마이크로그래비티에 최근 게재됐다. 세 번째 연구는 2022~2023년 이진일 교수 연구팀과 아츠시 히가시타니 교수 연구팀이 일본우주항공연구개발기구(JAXA) 우주 실험 'NIS'에 참여하며 이루어졌다. 우주 미세중력 환경에서 예쁜꼬마선충의 운동신경세포와 근육에서 노화 정도를 분석하는 실험을 진행했다. 실험결과 선충 노화 속도가 지상 대비 평균 20~25% 정도 가속됐다. 연구 결과는 올해 미국 실험생물학회연합(FASEB)이 발행하는 국제 학술지에 게재됐다. 이진일 교수는 "이들 실험에서 주로 신경세포와 시냅스, 면역 등의 연구를 진행했다"며 "우주 환경에서 면역력 저하로 인해 동물 숙주 내 세균 감염이 증가할 수 있음을 입증한 최초의 연구"라고 말했다. 이 교수는 또 "아폴로 우주비행사들 사이에서 감기와 질병이 증가한 현상 일부를 설명하는데 기여할 것"이라며 "면역 기능에 문제가 있거나 고령인 우주 여행자에 대한 보다 엄격한 안전 및 건강 관리 지침이 마련돼야 할 것"이라고 강조했다. 연구는 한국연구재단(NRF)과 미국 공군 과학연구국(AFOSR) 산하 아시아 항공우주연구개발국(AOARD) 지원을 받았다.

2026.08.02 08:00박희범 기자

국내 VC, 스타트업에 매출부터 요구…해외선 기술·시장 평가후 대규모 투자

기술사업화의 연결 구조 안에서 보면 경상기술료는 여전히 약한 고리다. 경상기술료는 장점도 있지만, 연구자, 기관, 기업 모두를 만족시키기 어려운 구조적 한계가 있다. 앞서 한국형 디스커버리 제도에 대한 논의도 있었지만, 그 제도가 보완된다고 해서 경상기술료가 곧바로 안정적인 궤도에 오를 것이라고 기대하기는 쉽지 않다. 따라서 앞으로의 기술사업화는 기업을 통해 실질적인 시장 성과로 연결되는 방식이 더 명확하고 효율적일 수 있다. NST가 기술창업을 강조하는 것도 바로 이러한 문제의식에서 출발한 것이다. 기술창업은 기술이전과 비교할 때 몇 가지 분명한 장점이 있다. 우선 창업은 청년을 위한 새로운 일자리를 만들어낸다. 또한 기업 자체를 하나의 완결된 사업화 단위로 본다면, 연구성과가 보다 구체적인 형태로 시장에 진입하는 경로가 된다. 국가 경제 성장에도 기여할 수 있고, 출연연 입장에서도 보유 기술이 실제 기업 활동을 통해 혁신으로 이어지는 기회를 얻게 된다. 정부출연연구기관 기술 사업화 패러다임이 변하고 있다. 정부 모두다 창업 기조에 따라 기획 창업에 힘이 실린다. 과학기술정보통신부도 국민 체감과 기술 주도 성장에 방점을 찍고, R&D 사업화 시스템 고도화를 본격 추진 중이다. 그러나 기술사업화는 지난 30년간 같은 이슈로 매년 머리를 싸맸다. 대한민국 미래를 위한 잠재적 투자도 반드시 필요하지만, 과학기술계 ROI(투자대비 수익률) 또한 피해가기 어렵다. 이중적 현실 앞에 놓인 출연연구기관 사업화 상황을 진단하고, 앞으로 어떻게, 어떤 방향으로 끌고 가야할지를 논의하는 자리를 마련했다. [편집자주] ◆글 싣는 순서 풀지못한 30년 묵은 이슈들 현실극복 성공사례 들어보니 어디로 가야하나…해법을 찾아라 ◆참석자(가나다순) -심용호 한국전자통신연구원 (ETRI) 사업화전략실장 -이영석 한국화학연구원(KRICT) 기술사업화센터장 -이용규 한국기계연구원 (KIMM) 성과확산본부장 -지영종 과학기술정보통신부 연구성과혁신정책과 사무관 -최치호 한국과학기술지주(KST) 대표 -홍성관 국가과학기술연구회 (NST) 기술사업화 부장 *사회 : 박희범 지디넷코리아 과학기술담당기자 ▲사회(박희범 지디넷코리아 과학기술담당기자)=기술사업화 핵심은 경상 기술료일텐데, 이를 어떻게 해야하나. -이용규(한국기계연구원(KIMM) 성과확산본부장)=기업이 이전받은 기술로 성공할 경우 경상기술료는 매출액 기준, 부담으로 작용한다. 이러다보니, 기업은 딜을 시도한다. 연구자는 서로 아는 처지라서, 매몰차게 못한다. 소송걸면, 결과 훤히 드러날 텐데, 연구자는 그리 못한다. 서로 협의를 한다. 그러다보면 경상 기술료는 계속 가면 갈수록 줄 수 밖에 없다. -홍성관(국가과학기술연구회(NST) 기술사업화 부장)=기술사업화의 연결 구조 안에서 보면 경상기술료는 여전히 약한 고리다. 경상기술료는 장점도 있지만, 연구자, 기관, 기업 모두를 만족시키기 어려운 구조적 한계가 있다. 앞서 한국형 디스커버리 제도에 대한 논의도 있었지만, 그 제도가 보완된다고 해서 경상기술료가 곧바로 안정적인 궤도에 오를 것이라고 기대하기는 쉽지 않다. 따라서 앞으로의 기술사업화는 기업을 통해 실질적인 시장 성과로 연결되는 방식이 더 명확하고 효율적일 수 있다. NST가 기술창업을 강조하는 것도 바로 이러한 문제의식에서 출발한 것이다. 기술창업은 기술이전과 비교할 때 몇 가지 분명한 장점이 있다. 우선 창업은 청년을 위한 새로운 일자리를 만들어낸다. 또한 기업 자체를 하나의 완결된 사업화 단위로 본다면, 연구성과가 보다 구체적인 형태로 시장에 진입하는 경로가 된다. 국가 경제 성장에도 기여할 수 있고, 출연연 입장에서도 보유 기술이 실제 기업 활동을 통해 혁신으로 이어지는 기회를 얻게 된다. 이러한 장점 때문에 기술창업을 보다 적극적으로 추진하고 있다. 다만 창업은 기술이전보다 훨씬 난이도가 높고, 후속 지원과 관리에도 높은 전문성이 요구된다. 그래서 NST 총괄 TLO를 통해 출연연 창업에 필요한 전문 서비스와 투자 지원을 강화하려고 노력하고 있다. 실제로 KISTI뿐 아니라 ETRI, KIST, 기계연, 전기연 등에서도 별도 투자를 위한 펀드를 조성해 운영하고 있다. 앞으로도 전통적인 기술이전 중심의 사업화에서 기술창업과 스핀오프 중심의 사업화로 무게 중심이 더 이동할 것으로 보인다. 관련 법과 제도가 개선되면 연구자가 지분을 취득하고, 성과에 따른 추가적인 수익을 얻을 수 있는 기반도 보다 명확해질 것으로 기대한다. -이영석(한국화학연구원(KRICT) 기술사업화센터장)=경상기술료가 꾸준히 증가하는 구조를 만들기 어려운 이유가 있다. 상대적으로 다수의 계약에서 적은 규모의 경상기술료 발생한다. 가끔 대형 경상기술료가 발생하는 계약이 있어 경상기술료가 크게 늘기도 하지만 기간이 영원하지 않다. 길어야 특허 존속 기간까지이다. 이후에는 또 급격히 줄어든다. 징수의 어려움도 있지만, 문제들이 복합적으로 엮여 있기 때문에 여러 측면을 함께 봐줘야 한다. -최치호(한국과학기술지주(KST) 대표)=프론티어 사업단 캡슐형 내시경 과제는 경상기술료가 1년에 1억원씩 들어왔다. 기업들이 알아서 입금한다. 사업화를 잘 지원해 협력관계가 잘 이루어져 있다. 기술료 중 20~40%는 지분 회수다. 과기정통부와 NST 덕분에 기술이전 대가를 지분으로 받을 수 있게 됐다. 기업가치가 상승하면, 기술료 수익도 좀 개선될 것으로 본다. ▲사회=창업 걸림돌이 연구자와 해당 소속 기관 간 이해충돌 관련 법규 등이다. 이에 대해 많이 개선됐다고 하는데, 보충 설명해달라. -지영종(과학기술정보통신부 연구성과혁신정책과 사무관)=연구자 창업기업 주식 지분에 대해서는 이야기가 많다. 출연연 연구자도 공직유관단체 소속 임직원으로 이해충돌방지법에 적용 받는 준 공직자다. 본인이 창업하였거나 기술 이전의 보상으로 기업 주식 지분 30% 이상을 갖고 있으면, 사적 이해관계자가 성립한다. 감사나 인허가 등 특정 직무하는 자는 직무관련자가 사적이해관계자임을 알 때 회피 신청을 해야한다. 그런데 창업 등으로 인한 휴직 기간은 법적으로 최대 7년이다. 휴직후 복직할 때 지분 30% 이하를 유지하거나, 100% 처분하라는 기관들이 꽤 있었다. 본인 연구 성과를 바탕으로 창업한 경우, KST나 NST를 통해 조사해보면, 처음에 지분은 거의 70~80% 가지고 시작한다. 휴직 기간에는 문제가 되지 않으나, 복직할 때 주식 지분의 처분 또는 직무 배제 등의 고려할 점이 생기게 된다. 창업한 이후 투자를 받고 성장하며 주식 지분이 줄어드는 과정 중에 있었으나, 7년이라는 한정된 기간 내 복직하게 되고 지분을 처분해야 하는 상황인 것이다. 최근 과기출연기관법 개정을 통해 추진중인 창업기업 주식 보유 및 직무 관련 외부활동에 대한 근거 조항이 마련되면 연구자 창업 등 출연연 연구성과 확산 활성화에 큰 도움을 줄 것이라고 기대하고 있다. ▲사회=기술료 수익 쓰임새는. -지영종=공공연구기관의 기술료 수익의 60%는 연구자에게 보상한다. 미국 등과 비교했을 대 높은 비율이다. 예를 들어 민간 기업에서도 연구소에서 나온 성과에 의한 매출의 60%를 연구자에게 보상한다는 것은 쉽지 않을 것이다. 출연연은 대형 기술이전에 의한 기술료 수익이 발생하였을 때 부자 과학자가 나올 수 있는 법체계다. 나머지 중 15%는 사업화에 재투자되거나, 특허 등 지재권 유지비 등으로 쓰여지게 된다. 사업화 재투자에 많이 쓰였으면 하는 바람이다. 기관이 기술료 수익의 일부를 펀드에 출자하여 기관의 창업기업에게 투자되게 하는 방법도 그 중 하나이다. 이외에 기술료 수익의 10%는 기여자 보상금으로 지급한다. 기술이전 중계자 기여에 주는 보상금이다. 그리고 나머지 15% 이하가 R&D 재투자 등에 쓰인다. -홍성관=조금 덧붙이면, 기술이전법에는 출연연 연구자가 지분을 보유할 수 있다는 근거가 이미 명시되어 있다. 다만 이해상충 방지와 관련된 구체적인 절차는 각 기관이 마련하도록 되어 있어, 현장에서는 이를 어떻게 설계하고 운영해야 할지 상당한 어려움이 있었다. 말하자면 원칙적으로는 허용되어 있었지만, 실제로 운영할 수 있는 구체적인 방안은 부족했던 셈이다. 이번에 과기정통부가 적극적으로 제도 개선을 지원해 주고 있어, 이 병목이 상당 부분 해소될 수 있을 것으로 기대한다. ▲사회=KST가 어떤 기술에 투자하고 있고 투자 기준이 어떤지, 성공 케이스는 어떤게 있는지 들어보자. 마지막으로 덧붙일 말도 함께 해달라. -최치호=우리나라는 OECD(경제협력개발기구) 회원국 가운데 혁신 기업 비율이 17%로 최하위다. 그동안 R&D에 엄청나게 투자했음에도 불구하고, 지극히 낮은 수치다. 국가 중장기 R&D 전략을 보면, 이걸 30%까지 끌어올리려 한다. 중기부는 3%로 목표를 잡아 놨다. 그런데 이 문제는 출연연이나 대학 쪽에서 해결해야 하는데, 기술 사업화를 통해 혁신 기업이 과연 나올까 우려도 된다. 왜냐면, 기술 사업화 88%가 중소기업에 기술이전을 하고 있고, 또 기존 제품 개선용이다. 혁신기업이 나오려면 결국 출연연 기술을 갖고, 스핀오프 활동을 통해 기업이 성장해서 혁신기업이 돼야 한다. 2가지 길이 있는데, 하나는 스핀오프 기업들이 TRL 8단계까지 민간 자본을 끌어들여 기업역량을 끌어 올리면서 기존 기업에 기술이전하거나, M&A 하거나, 자체 성장 트랙으로 커야 한다. 두 번째 경로가 아주 중요하다. 최근 유럽이나 미국 등에서 국가 연구소 스핀오프 기업들이, 성장성 임팩트가 가장 크다는 보고서가 지속 나오고 있다. 스핀오프가 활성화 되기 위해서는 기술 중계나 기업을 팔로업할 전문 조직이 반드시 필요하다. KST가 정부출연연구기관 기술 사업화 성공률을 따져봤다. 기술이전은 됐는데, 사업화가 되지 않은 비율이 사실 좀 있다. 공공기술 사업화 비율은 보통 15% 정도 본다. 정리하면, R&D 사업 기술이전 비율이 40%다. 기술이전 케이스 가운데 사업화 성공률을 따져보면 15~20% 정도다. 이를 분석하면 8%가 사업화에 성공하는 비율이다. ▲사회=스핀오프 사업화 성공률은 얼마라는 얘기인가. -최치호=연구자들이 나와 창업하는 스핀오프의 경우만 보면 우선 KST가 투자하고, 이어 민간투자와 정부 사업을 연계하고 있다. 이 경우 사업화 성공률은 65% 가량 된다. 이 방식이 혁신 기업 비율을 향상시키는 길이라고 판단한다. 연구자가 창업해서 투자받아 성장하는 케이스는 민간이 선호하지 않는다. 출연연 기술은 일단 무겁고, 사업화에 시간이 오래 걸린다. 스핀오프 창업뒤 KST 투자→민간투자 이어지면 성공률 65% 우리가 보통 펀더블 스핀오프라고 부르는 창업이 있는데, 이런 구조를 갖고 있는 기업을 만드는게 굉장히 중요하다. 이런 부분으르 감당하는 일을 KST 같은 곳에서 한다. 반드시 필요한 부분이라고 생각한다. ▲사회=국내선 VC들이 스타트업 투자 때 매출 규모부터 따진다. 해외선 기술가치 평가후 투자하는 것으로 안다. KST 투자 기준에 대해 설명해달라. -최치호=KST 투자 기준은 기존 시장 밸류체인에 들어가 기존 기업과 경쟁하면서, 점유율을 뺏어오는 기업을 만들어 내는 것이 아니라, 공급망이나 국산화, 또는 산업 병목을 해결하거나 미래 산업의 병목을 선점하는 기업을 많이 만들어 내는 것이 KST 역할이다. KST는 그런 기업들에 대한 투자를 지속하는데, 이들은 민간 투자 부문에서 선호하는 기업이 아니다. 그런 면에서 어려움이 또 있다. 예를 들면,내일 테크놀로지라는 한국원자력연구원 스핀오프 기업이 있다. BNNT(질화붕소나노튜브)제조 공정에 독보적인 기술력을 보유했다. NASA(미항공우주국) 공정보다 더 우수하다고 한다. 최근엔 아마존 디바이스 기후기술엑셀러레이터(ADCTA)로 선정될 만큼 탄탄한 기술력을 자랑한다. 모험자본, 리스트 있어도 앞단에서 투자해야 이에 KST도 펀딩했다. 그런데, 민간 투자가 이루어지지 않고 있다. 왜냐하면 민간 VC들은 공장에서 대량 생산할 수 있는 데이터들이 있어야 투자 한다는 입장이다. 그러나 해외 VC들은 그렇게 하지 않는다. 모험 자본은 리스크가 있더라도, 앞단에서 투자를 해, 성장할 구조를 만들어줘야 한다. 국내서 투자해보니, 이 부분이 가장 어려웠다. 해외 VC나 해외 소재 기업들은 이같은 기업 가치를 알면, 바로 투자를 진행한다. 매출이니 대량생산이니, 이런 것을 따지는 것은 후순위다. 이 같은 사례가 또 있다. 한국재료연구원에서 3대 원천기술로 창업한 솔룸신소재다. 방열 소재를 만든다. 정부가 원하는 공공기술 사업화가 활발해지려면, 앞단보다 뒷단 문제를 어떻게 해결할 것인가를 고민해야 할 것이다. 결국은 사업화를 지원하는 회사들이 초기에 붙어 현장에서 실증해 주고 구매해 주는 구조가 만들어져야 한다. 스타트업에 대기업이나 중견기업이 붙기는 굉장히 어려운 구조다. ▲사회=대안있나. -최치호=대안은 예비창업 단계에서 대기업이나 중견기업이 붙고, 출연연이 실증 등 POC(개념검증) 해주고, 다시 대기업이나 중견기업이 현장에 적용할 수 있는 구조가 만들어질 가능성이 있다고 판단됐을 때 스핀오프해서 나오게 된다면, 민간 자본도 투입이 쉽고, KST도 투자가 쉬울 것이다. 성공 기간도 많이 앞당길 수 있을 것이다. 이 부분에 대해 출연연이 인식 전환하고, 실천해야 할 부분이다. 민간 자본이 앞단에서 들어갈 수 있는 구조가 되려면, 결국 모태펀드 쪽 데이터(투자실적)가 보이고, 시장에 들어온 기업에 투자하는 벤처빌더 자본이 필요하다. 과기정통부가 만든 기술사업화 종합 전문회사 등이 바로 벤처 빌더다. 그런데 모태펀드에는 AC펀드가 없다. VC펀드만 있다. 신한자산운용이 맡고 있는 과기정통부 과학기술 혁신 펀드도 VC 펀드다. 수익률 중심으로 가고 있다. 혁신기업 비율 높이려면 정부 실증예산·전환자본 절실 다시 정리하면, 우리나라 혁신 기업 비율을 높이려면, 결국 벤처 빌더 자본을 늘려야 하고, 랩 기술을 시장 기술로 전환하는 정부 실증예산, 또는 전환 자본이 필요하다. 또 R&D의 R(리서치)에서는 POC를, D(개발)에서는 POV(가치검증)을 통해 기술이전할건지, 스핀오프로 갈 것인를 판단할 수 있는 구조로 빨리 바뀌어야만, 사업화 뒷단에 민간자본을 끌어들 일 수 있을(클라우드 인 메커니즘) 것이다. 이게 기술 사업화의 가장 큰 숙제다. ▲사회=KST 성과는 어떤가. -최치호=출연연이 KST에 펀딩한 액수는 총 530억원이다. 이를 기반으로 우리가 후속투자 받은 액수가 7,000억원이다. R&D를 지원받게 해준것이 2,000억원이다. 이를 레버리지 효과로 보면, 거의 20배 가량 된다. 그럼 우리가 이리 하지 않았을 때 랩 기술이 이 정도까지 갈 수 있었을까. 출연연 성과지표나 비영리 R&D에서 기술료 수익 등 이익 중심으로 너무 많이 평가지표가 가 있는 부분이 있다. 그런데 이를 얼마나 시장에 영향을 줬는지, 산업 병목은 얼마나 해결했는지, 사회문제를 해결했는지 등 임팩트 중심으로 평가 기준을 전환해야 현재 스타트업이 활성화될 것이다. 이게 앞으로의 숙제라고 본다. 기술료의 15%를 기술 사업화에 재투자하기 보다는 기관고유사업이나 전략연구사업에서 15~20% 정도를 떼, 전환 연구로 넣어야 할 것이다. 기술료로 재투자하는 부분은 킴펀드처럼 기계연 안의 대표 기술에 투자하면 될 것이다. 프랑스에 원자력·대체에너지청(CEA)이 있다.여기선 유니콘도 나온다. 국가 전략 기술이 글로벌 공급망과 연결돼 밸류체인을 이루기 때문에, 유니콘이 나올 수 있는 구조다. 단순히 KST가 출연연에서 나온 기술을 지원해 주면서 성장을 도모하는 구태의연한 방식은 앞으로 유효하지 않다고 본다. 출연연 내부에서 기술 검증과 실증이 이루어진 다음에 기업이 설계돼 나와야 한다. 그렇게 되면 KST가 들어가, 이 기술을 출연연 대표 상품화하고, 글로벌과 연결해 유니콘도 만들어 낼 수 있을 것이다. 현재는 기술사업화 성공을 위한 구조 혁신이 가장 필요하다고 본다. -홍성관=기술사업화는 출연연의 정체성이 국가와 사회의 경쟁력을 확보하는 데 있다는 전제에서 출발해야 한다. 또한 연구자에게 합리적인 보상을 제공하는 동기부여 메커니즘도 함께 고려되어야 한다고 생각한다. 이를 위해서는 기술사업화 과정에서 비어 있는 연결고리와 약한 연결고리를 찾아 보완하는 방향으로 정책과 사업이 설계되어야 한다. 연구자와 TLO가 기술사업화의 모든 과정을 홀로 감당하도록 하기보다는, 전문성을 갖춘 여러 주체가 함께 공통 플랫폼을 만들고, 필요한 서비스를 적시에 제공할 수 있는 환경을 갖추는 것이 바람직한 접근이라고 본다. -최치호=유럽 RTO라는 국가 연구소가 스핀오프 기업 지원을 어디까지 하냐면, 시리즈 B까지 지원하도록 하고 있다. 원활한 지원으로 시제품은 물론, 대량생산까지 갈 수 있도록 한다. 그런데 우리나라는 여러가지 이해충돌 문제 때문에, 스핀오프하면 더 협력하기 어려운 구조다. 스핀오프를 출연연 미션 수행 행위로 인식해야 스핀오프는 출연연의 미션이라는 인식 전환이 필요하다. 스핀오프는 연구자 사익을 추구하는 행위가 아니고, 출연연 미션을 수행하는 행위로 인식을 바꿔야 할 것이다. 미국 국가 연구소들은 기업가형 연구자를 육성하는 것이 기관의 큰 과제로 돼 있다. 우리도 출연연에서 창업 아카데미 같은 프로그램이 필요하다. 연구자 연구 성과가 사회에 어떻게 가치를 만들어내고, 이를 어떻게 구현하고, 이를 연구에서는 어떻게 담아낼 것인가에 대한 고민이 보다 깊이있게 이루어질 것이다. 기업가적 대학이나 기업가적 국가 연구소 지향이 요즘 트랜드다. 경제 성장과 지역 혁신 성장, 그다음에 사회 문제 해결로 한 단계 더 나가야 되는 게 우리가 당면한 과제인 것 같다. ▲사회=이를 풀려면, 어떻게 해야할까. -최치호=스타트업이 데스밸리를 잘 넘기 위해서는 먼저, 정부의 출연연 R&D의 구조전환을 해야하고, 이를 정부-민간이 협력해서 풀어야 한다. 미국 MIT ILP(기업연계프로그램)는 글로벌 기업들이 많이 참여하는데, 오픈 이노베이션 비율이 70%에서 85%다. 우리나라 기업 오픈 이노베이션 비율은 15%에서 20%다. 자체 개발 중심이기 때문이다. 이를 해결하기 위해서는 인센티브를 더 줘야 할 것이다. 기업 세제 혜택에서 사내 유보금을 쌓아 놓는 것이 가장 비용이 많이 들고, 그 다음 자체 개발이 조금 덜 비싸고, 협력 R&D, 그 다음이 기술이전해가는 부분이 가장 비용이 싼 세제고, 그 다음에 스타트업에 투자하고 M&A 하는 것이 가장 싸다는 인식을 가질 시스템이 만들어져야한다. 이 같이 기업들이 출연연 R&D에 들어올 유인 구조가 만들어져야 할 것이다. -이영석=출연연은 전략연구사업 중심으로 임무 지향적으로 가고 있다. 수탁연구는 일정 부분 축소되는 방향으로 갈 것으로 생각된다. 상용화 연구를 위해서는 별도의 수탁과제가 필요한 경우가 많을 텐데 이리되면 나중에 딜레마도 생길 수도 있을 것 같다. 따라서 상용화를 위한 수탁연구에 대해서 정책이 유연하게 운영될 수 있다면 연구자가 상용화 과정에 참여하는데 도움이 될 수 있을 것이다. -이용규=국민이 기여한 세금을 가지고 연구를 하는데 성과를 내야한다. 출연연은 국가 기술을 보관하는 댐이라고 생각한다. 창고처럼 보유하고 있다가 필요에 따라 지원하면 된다. PBS를 없앤다고 전략 연구 사업을 몰아가면서도 성과가 없을 사업이 아니면 못하게 한다. "출연연은 국가 기술 보관하는 댐" 기술 사업화가 목적이 아니라 정말 언제 어떻게 쓰일지는 모르지만 국가가 꼭 보유해야 되는 기술 레저버(댐) 같은 연구 트랙이 필요하다고 생각한다. 출연연이 국가 임무형 사업도 있지만 과학기술이라는 게 예측 불가능하다. 예측 불가능성을 대비할 수 있는 기술의 레저버 역할도 출연연의 가장 큰 임무중 하나라고 생각한다. -지영종=올해 초 과기정통부가 실험실 창업 실태조사 발표했다. 대학, 출연연, 과기원 등의 연구개발성과를 바탕으로 창업한 기업이 3,850개 정도 존재한다. 이들을 대상으로 세분화된 데이터를 구축하는 작업을 진행했다. NST나 KST, 과학기술사업화진흥원, 특구재단, 미래기술지주 등이 모두 함께 모여 이 중 3400개 정도 기업의 뿌리 기관과 핵심기술, 투자 단계나 매출액 등 자료로 활용할 수 있는 데이터셋을 구축했다. 앞으로 해당 공공연구성과 기반 창업기업들을 추적 관리하며 성장까지의 지원을 KST 등 투자기관과 함께 노력하고자 한다. 기술 이전 실태조사에 따르면 매년 400개 정도의 공공연구성과 기반 창업 기업들이 나오는데, 이 기업들이 잘 성장하고 생존하는 것에도 집중할 것이다. -최치호=3,800개 기업에는 산업 병목이라는 것이 다 있다. 산업 병목이 100개 나오면 그와 관련된 기업들을 진단해서, 어디에서 막혀 있는지, 기업에 붙여주거나 아니면 후속 투자를 해주거나 해야 할 것이다. 현재 실험실 창업기업 500개를 대상으로 산업병목을 해결하고 있는데, 이들 기업에는 자금이 잘 안들어온다. 이들에 자금 구조를, 인내자금 구조를 만들어줘야하고, 산업 현장에서 실증하고, 나아가 구매와 연결시켜 주는 부분을 공공 기관이 지원할 필요가 있다. 혁신 조달과 연결시켜주는 부분이 굉장히 필요하다. 이 두 개만 연결되면 산업 병목 부분은 어느 저도 해결될 것으로 본다. 여튼 산업병목을 과학기술사업화진흥원이나 과기정통부가 '집요하게' 풀어야하지 않을까싶다. -지영종=조달청에서 혁신제품 지정제도를 총괄 운영하고 있고, 과기정통부도 우수연구개발 혁신제품 지정제도를 함께 운영하고 있다. 정부 R&D에 기반한 신 제품이 혁신제품에 지정받으면, 공공 조달 시장에서 판로를 확보할 수 있는 기회를 얻는다. 정부가 마중물 역할을 해주는 좋은 제도라고 생각한다. 최근에는 해당 기술 및 제품들에게 후속 R&D까지 연계하는 과제가 추진되고 있다. -심용호=향후에는 기술과 기업 스케일업 지원이 함께 강화되어야 할 필요가 있다. 첫째, 기술 스케일업 사업 확대가 필요하다. 대학 및 출연연 개발 기술은 원천성이 높은 반면 시장 요구사항을 충족하지 못하고 TRL이 낮은 경우가 많다. 이러한 기술이 사업화 단계로 이어지지 못하고 중간에서 단절되는 것을 막기 위해서는 수요기업과 연계한 추가 기술개발(R&BD)이 보다 활성화될 필요가 있다. 단순히 TRL이 높은 기술만 사업화 대상으로 삼기보다는, TRL이 낮더라도 시장 수요가 확인된 기술에 대해서는 기업과 공동으로 실증·검증을 수행하며 기술을 고도화할 수 있는 사업이 확대되어야 한다. 기술사업화 성공여부는 기술이전보다 시장진입에 달려 둘째, 기업 스케일업 사업이 확대돼야 한다. 기술사업화 성공 여부는 결국 기술을 얼마나 많이 이전했느냐보다, 기업이 제품화와 시장 진입에 성공하느냐에 달려 있다. 이를 위해서는 기술을 개발한 연구자가 실증, 테스트베드 구축, 기술 고도화 과정에 지속적으로 참여하는 것이 매우 중요하다. TLO뿐만 아니라 연구자가 함께 참여할 때 기업의 기술 이해도와 문제 해결 속도도 높아지고, 사업화 성공 가능성도 크게 향상될 수 있다. 그러나 현재 기업 스케일업 사업은 대부분 비R&D 사업으로 운영되고 있어 연구자가 참여하기 어려운 구조이다. 특히 방송통신발전기금이나 정보통신진흥기금 등으로 추진되는 비R&D 사업은 국가연구개발사업과 예산 체계가 달라 연구자가 참여하더라도 적절한 보상을 받을 수 없는 경우가 많다. 이러한 구조에서는 연구자 입장에서 사업화 지원에 적극적으로 참여할 유인이 부족할 수밖에 없다. 좋은 기술이 사업화로 이어지려면 기술도 스케일업되어야 하지만, 그 기술을 활용하는 기업도 함께 성장해야 한다. 그 연결고리에는 기술을 가장 잘 아는 연구자가 반드시 함께해야 한다. -홍성관=정부가 국가 예산의 5% 이상을 R&D 예산으로 편성하고 있다는 점은 실효성뿐 아니라 상징성도 크다고 본다. 기술사업화 예산도 그에 걸맞은 구조적 혁신이 필요하다고 생각한다. 정부가 지금처럼 기술사업화를 개별 과제나 단기 지원의 대상으로만 보기보다는, R&D 성과를 사회·경제적 가치로 연결하는 전환자본·인내자본 예산으로 인식하고 보다 파격적인 대안을 제시하는 것이 기술사업화 활성화를 위한 중요한 분기점이 될 수 있다고 본다.

2026.07.16 08:00박희범 기자

잠수복 입은 바퀴벌레, 물속 3시간 버텼다

싱가포르 난양공대(NTU)와 일본 와세다대 공동 연구진이 사이보그 바퀴벌레를 위한 초소형 잠수복을 개발했다고 기즈모도 등 외신이 최근 보도했다. 해당 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 게재됐다. 이번에 개발된 3D 프린팅 잠수복 덕분에 사이보그 바퀴벌레는 전자장치를 장착한 채 물속에서 최대 3시간 동안 생존하며 움직일 수 있게 됐다. 연구진은 이 기술을 통해 일반 바퀴벌레는 물론 다른 곤충들까지 '육상과 수상에서 모두 임무를 수행할 수 있는 수륙양용 사이보그 로봇'으로 전환할 수 있다고 밝혔다. 왜 연구진은 바퀴벌레 로봇을 물속에서 구동하려는 걸까. 궁극적으로 이 사이보그 바퀴벌레를 수색 및 구조 활동, 송유관 검사 등 복잡하고 위험한 작업에 활용하기 위해서다. 이번 연구를 이끈 사토 히로타카 NTU 기계항공우주공학부 교수는 10년 넘게 사이보그 곤충을 연구해 온 권위자다. 하이브리드 로봇의 일종인 사이보그 곤충은 살아있는 곤충에 전극을 부착해 인간이 원격으로 움직임을 제어하도록 설계됐다. 사토 교수 연구팀은 이러한 구조가 특정 상황에서 기존 기계 로봇보다 훨씬 효율적이라고 설명한다. 기계 로봇과 달리 사이보그 곤충은 자신의 근육을 이용해 움직이므로 에너지 소비량이 극히 적다. 또한 크기가 작아 대형 로봇이 접근하기 어려운 좁고 복잡한 공간도 자유롭게 이동할 수 있다. 실제로 NTU 연구진은 지난 3월 미얀마 강진 이후 미얀바 재난 구호 프로젝트 '라이언하트 작전(Operation Lionheart)'에 사이보그 바퀴벌레를 배치해 수색 및 구조 기술을 테스트해왔다. 하지만 수중 환경은 이들에게 한계였다. 사이보그 곤충 역시 산소 호흡이 필요한 생명체이기 때문에 물속에서는 제 기능을 하지 못한다는 치명적인 약점이 있었다. 사토 교수는 "실제 재난 현장은 폭우나 홍수로 인해 잔해가 쌓이고 배수구가 막히는 등 수중·수륙양용 수색이 필수적인 경우가 많다"며 "사이보그 곤충의 활동 범위를 수중까지 확장함으로써 향후 수색 및 구조 역량을 대폭 강화할 수 있을 것"이라고 연구 의의를 밝혔다. ■ 곤충 잠수복 작동 원리는? 바퀴벌레는 몸 옆면에 있는 작은 구멍인 '기문'을 통해 숨을 쉰다. 연구진은 물 유입을 막기 위해 바퀴벌레의 몸을 감싸는 유연한 3D 프린팅 껍질을 제작했다. 그 후 네 개의 작은 실리콘 관을 바퀴벌레의 기문에 연결해 산소를 직접 공급하는 시스템을 구축했다. 이 잠수복 껍질에는 이산화망간에 적신 작은 스펀지가 들어있는 '산소 발생 탱크'가 부착되어 있다. 연구팀이 이 탱크에 희석된 과산화수소를 주입한 뒤 자외선 접착제로 밀봉하면, 탱크 내부에서 화학 반응이 일어나며 산소가 천천히 방출된다. 이 산소가 실리콘 튜브를 통해 바퀴벌레의 기문으로 흘러 들어가는 원리다. 연구 논문에 따르면, 연구팀은 다양한 수중 환경을 모방한 플라스틱 튜브 안에서 '마다가스카르 휘파람바퀴벌레(Madagascar hissing cockroach)'를 대상으로 성능을 테스트했다. 특수 잠수복을 착용한 사이보그 바퀴벌레는 2~3시간 동안 물속에서 활발히 움직인 반면, 장비를 착용하지 않은 대조군 바퀴벌레는 2분 만에 질식했다. 연구팀은 이 잠수복이 메뚜기나 딱정벌레 등 유사한 신체 구조와 호흡계를 가진 다른 곤충 로봇에도 쉽게 적용될 수 있을 것으로 내다봤다.

2026.07.07 11:39이정현 미디어연구소

공무원이 직접 개발하는 AI 행정서비스…'AI 정부 실험실' 시범 운영

행정안전부가 공무원이 직접 인공지능(AI)을 활용해 행정 업무를 개선할 수 있는 'AI 정부 실험실'을 가동한다. 반복 업무를 줄이고 현장 중심의 행정혁신을 확산하기 위한 기반으로 개발 결과물은 범정부 차원의 공공 저장소를 통해 공유된다. 행정안전부는 공무원이 AI 코딩과 AI 에이전트 기술을 활용해 업무 과정의 비효율을 스스로 해결할 수 있도록 지원하는 'AI 정부 실험실'을 단계적으로 구축·운영한다고 2일 밝혔다. AI 정부 실험실은 현장 공무원이 업무 수행 과정에서 발견한 문제를 AI 기술로 직접 해결하고, 신속하게 시제품을 제작·검증할 수 있도록 지원하는 공공부문 AI 전환(AX) 플랫폼이다. 그동안 공공 정보화 사업은 예산 확보와 기획, 구축, 운영 등 복잡한 절차를 거치면서 실제 업무 현장의 개선 요구를 즉시 반영하기 어려웠다. 이 때문에 단순 반복 업무나 수작업 중심의 비효율이 장기간 지속되는 사례도 적지 않았다. 행안부는 이러한 문제를 해소하기 위해 우선 인터넷망 기반의 AI 정부 실험실을 7월 3일부터 시범 운영한다. 시범 단계에서는 민간 클라우드와 AI 개발 도구, 개방형 데이터, 오픈 API 등을 활용할 수 있는 환경을 제공한다. 이를 통해 공무원들은 별도의 예산이나 전문 개발 조직 없이도 업무 자동화 프로그램이나 AI 기반 업무지원 도구를 직접 개발하고 성능을 검증할 수 있게 된다. 행안부는 개발 결과물이 개인 PC나 개별 저장소에 머무르지 않도록 '공공 개발산출물 저장소(공공 깃랩)'도 함께 구축한다. 저장소에는 과제 문서와 소스코드, 프롬프트 등 개발 과정에서 생성된 산출물이 체계적으로 등록·관리된다. 이를 통해 특정 기관의 업무혁신 사례를 다른 중앙부처나 지방자치단체에서도 활용할 수 있도록 하고, 우수 사례의 재사용과 확산을 촉진한다는 계획이다. 또한 정기적으로 우수 사례를 선정해 포상하는 등 적극적으로 참여한 공무원에게 실질적인 인센티브도 제공할 예정이다. 제도적 기반 마련에도 나선다. 행안부는 '공공 AX 업무 지침'(가칭)을 마련해 AI 활용 및 개발 과정에서 필요한 기준과 절차를 정립한다. 해당 지침에는 과제 발굴, 개발 환경 이용, 보안 준수, 품질 검증, 산출물 등록 및 확산 절차 등이 포함될 예정이다. 행안부는 내년부터 정부 내부 업무망 환경으로 AI 정부 실험실을 확대할 계획이다. 업무망 환경이 구축되면 내부 행정 데이터와 법령, 지침, 민원 사례 등을 활용해 보다 고도화된 AI 서비스와 업무 전용 AI 에이전트 개발이 가능해질 전망이다. 이와 함께 공공부문 AI 혁신 과제를 통합 관리하는 '공공 AX 포털'도 구축한다. 해당 포털은 국민과 공무원의 아이디어 제안부터 과제 발굴, 전문가 검토, 우수사례 선정, 기관 간 확산까지 전 과정을 관리하는 플랫폼 역할을 수행하게 된다. 행안부는 이를 통해 현장에서 검증된 혁신 모델을 범정부 차원에서 체계적으로 공유하고, 공공 AI 전환의 확산 속도를 높인다는 방침이다. 윤호중 행정안전부 장관은 "공공 AI 전환의 핵심은 현장의 문제를 가장 잘 이해하는 공무원이 AI를 활용해 직접 해결책을 만들어내는 데 있다"며 "모든 공무원이 AI를 업무 파트너처럼 활용하고 국민이 행정서비스의 변화를 체감할 수 있도록 공공 AX 기반을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.07.02 14:30남혁우 기자

과기정통부, AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실 6곳 구축 시동

과학기술정보통신부가 올해부터 3년간 인공지능(AI)를 이용한 첨단바이오 자율실험실 6개를 구축한다. 실증까지 마무리할 계획이다. 과기정통부는 이를 위해 12일 가톨릭대락교 서울성모병원 옴니버스파크에서 AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실 구축 사업 착수보고회를 개최했다. AI 네이티브는 AI를 핵심적으로 활용하는 산업 및 기업을 말한다. 이 사업은 이재명 정부 28번 국정과제인 '세계를 선도할 넥스트(NEXT) 전략기술 육성' 차원에서 진행됐다. 첨단바이오 연구는 아직까지 실험 상당 부분이 연구자 수작업으로 진행되고 있다. 이에 따라 과기정통부는 올해부터 오는 2028년까지 3년간 범용 자율실험실 1개와 특화 자율실험실 5개를 구축하기로 했다. 예산은 총 495억원을 배정했다. 우선 첨단바이오 실험에서 일어나는 병목 프로세스를 자동화·고속화·표준화할 계획이다. AI가 실험을 설계하고 로봇이 이를 수행하는 시스템도 갖춘다. 이를 통해 '폐쇄루프' 형태의 AI-네이티브 연구 환경을 구현한다는 복안이다. 이날 착수보고회에는 과기정통부, 한국연구재단, K-문샷 신약개발 가속화 미션을 총괄하는 K-문샷 신약개발 PD, 연구책임자 및 연구진 등이 참석한 가운데 선정된 6개 연구과제 계획이 발표됐다. 범용 실험실 과제로는 가톨릭대학교(주지현 교수) '첨단바이오 AI 전환을 위한 K-셀 범용 자율실험실 플랫폼 구축' 계획이 공개됐다. 또 특화 분야에서는 ▲액체생검(DGIST 김민석 교수) ▲감염병(KAIST 김호민 교수) ▲유전자 전달체(고려대 이규리 교수) ▲초병렬 효소 개량(POSTECH 이정욱 교수) ▲오가노이드 기반 약물효능 검증(UNIST 조윤경 교수) 등을 발표했다. 오대현 과기정통부 미래전략기술정책관은 “AI와 로보틱스가 결합한 자율실험실은 바이오 연구개발 패러다임을 근본적으로 바꾸는 게임체인저가 될 것”이라고 말했다.

2026.06.12 10:00박희범 기자

동물실험 대체 확산…유럽연합, 단계적 폐지 로드맵 발표

제약바이오산업에서 의약품 등 안전성 평가실험에 동물을 대체하려는 움직임이 확산되고 있다. 최근 유럽연합 집행위원회(이하 위원회)는 의약품을 포함한 화학물질 안전성 평가에서 동물 사용을 단계적으로 폐지하기 위한 로드맵을 채택했다. 앞서 2022년 12월 미국 의회는 동물실험을 대체할 수 있는 비동물 대체 방법을 임상시험계획승인신청(IND) 또는 바이오시밀러 바이오의약품 허가신청(BLA)에 활용할 수 있도록 하는 FDA 현대화법 2.0을 통과시켰고, 이에 따라 FDA는 2025년 4월 비동물 대체 방법을 도입해 의약품 안전성을 평가하고 동물실험을 단계적으로 폐지하는 계획을 발표한 바 있다. 6월1일 발표된 위원회 로드맵은 ▲비동물적 시험 방법의 개발 및 검증 가속화 ▲연구, 인공지능(AI) 및 데이터 기반 평가 활용 ▲국내외 이해관계자 간 협력 강화 등 세 가지 핵심축으로 구성돼 있으며, 산업 및 소비자용 화학물질, 살충제 및 생물 살충제, 의약품, 식품 및 사료 첨가제 등 15개 분야에 걸쳐 동물실험을 단계적으로 폐지하는 방안을 제시하고 있다. 또 인간과 동물의 건강 및 환경을 높은 수준으로 보호하는 안전성 평가의 신뢰성을 유지토록 하고 있다. 또 위원회는 로드맵에서 동물실험에서 벗어나도록 돕기 위해 ▲동물 실험 대체법 개발을 위해 유럽연합 공동연구센터(JRC)의 EU 참조 연구소의 실험 시설 이용 허용 ▲규제 필요성을 파악하는 메커니즘 도입 ▲비동물적 접근법에 대한 EU 및 국제 표준 개발 장려 등을 포함한 다양한 조치를 제안하고 있다. 제약 분야의 경우, 로드맵은 진행성 암이나 심각한 질병 또는 생명을 위협하는 질병에 대한 반복 투여 독성 시험(RDT)의 필요성을 줄이거나, 체외 또는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 동물 시험의 필요성을 줄이며, 가상 대조군을 활용하여 RDT 연구에서 대조군 동물의 수를 줄일 것을 제안하고 있다. 위원회는 회원국, EU 기관 및 기타 이해관계자들과 긴밀히 협력하여 로드맵을 즉시 이행할 것이며, 2029년까지 진행 상황을 평가하기 위한 고위급 회의를 개최하고 REACH(유럽 신화학물질관리제도)를 포함한 모든 관련 EU 법규에서 비동물적 접근법의 사용 및 도입에 대해 평가할 것이라고 밝혔다. 관련해 유럽제약산업협회(EFPIA)는 성명을 통해 “제약산업은 오랫동안 동물실험의 3R(Replacement, Reduction, Refinement) 원칙을 지지해 왔고, 이미 상당한 진전을 이루고 있다”라며 “비동물적이고 인체에 적용이 가능한 시험 방법의 개발 및 검증을 가속화하기 위해 최선을 다할 것”이라고 전했다. 한국바이오협회 바이오경제연구센터에 따르면 2015년부터 2023년까지 EU에서 규제 시험에 사용된 동물은 1500만 마리가 넘으며, 이 중 약 40%가 화학물질 안전성 평가에 사용됐다. 이에 동물단체 등의 강한 반대가 지속돼 왔으며, 업계에서는 대체 실험 방법을 찾고 있는 상황이다. 한편 지난 3월 미국 식품의약국(FDA)은 동물실험에서 비동물 대체 방법론으로의 전환에 관한 신약 개발 가이드라인 초안을 발표했는데, 제약회사에게 인체 장기 칩(organ-on-chip)이나 컴퓨터 시뮬레이션 모델링과 같은 체외 인간 기반 시스템을 활용한 새로운 접근법(NAM)을 도입해 약물 안전성을 평가할 것을 권고했다. 이어 5월29일에 FDA는 항암제 개발 시 동물 실험 필요성을 줄이기 위한 보다 구체적인 가이드라인을 제안했다.

2026.06.07 11:10조민규 기자

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