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'연합학습'통합검색 결과 입니다. (5건)

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'연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트' 7월 1차 연도 과제 시작

한국제약바이오협회 K-멜로디(K-MELLODDY사업단)은 오는 5일 한국제약바이오협회 강당에서 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트' 사업설명회를 개최한다. 이는 연합학습 기반 ADMET 예측 모델인 'FAM'(Federated ADMET Model)을 개발하는 것을 목표로 하는 연구개발(R&D)사업이다. 연합학습(Federated Learning)은 기관이 보유한 데이터를 한곳으로 모으지 않고 개별 기관에서 AI를 학습시키는 기술로 정보 유출 위험이 거의 없어 민감정보의 '보호'와 '활용'이 동시에 가능하다. ADMET(Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity)는 약물 흡수와 분포, 대사, 배설 및 독성 등 임상시험 성공의 가장 중요한 요소로 미국 국립보건원(NIH) 발표에 따르면 ADMET가 신약개발 R&D 비용의 약 22%를 차지한다. 특히 한국은 기술수출 등으로 1상까지 하는 경우가 많아 임상비용의 대부분을 차지한다고 보고 있다. 프로젝트는 크게 ▲플랫폼 구축 ▲데이터 공급·활용 ▲AI 모델 개발 등으로 나눠지며, 세부과제는 ▲연합학습 기반 FAM 운영 플랫폼을 구축하는 '플랫폼 구축 및 개발' 1개 과제 ▲제약사‧병원‧연구소 등에 대한 데이터 공급 및 FAM을 활용한 '데이터 공급·활용' 20개 과제 ▲FAM 솔루션과 응용 모델을 개발하는 'AI 모델 개발' 15개 과제로 구성된다. 올해 7월 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 가동에 앞서 열리는 이번 설명회는 관심있는 연구자 및 연구기관, 의료기관, 기업 등을 대상으로 공모과제별 상세 내용을 설명하고, 다양한 의견을 청취하기 위해 마련했다. 설명회는 ▲연합학습 플랫폼 구축 및 개발 ▲데이터 활용 신약개발 협력 체계 구축 ▲연합학습 플랫폼 활용 활성화 지원 등 세부 사업 소개와 추진 전략·일정·사업 참여 유의 사항 등을 발표하고, 질의·응답 시간이 이어진다. 한국제약바이오협회 홈페이지 내 공지 사항의 링크를 통해 신청이 가능하고, 설명회 자료는 설명회 종료 후 게시될 예정이다. 한편 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트는 보건복지부, 과학기술정보통신부, 한국보건산업진흥원, 한국연구재단이 주최하고 한국제약바이오협회와 K-MELLODDY사업단이 주관한다. 사업단은 지난달 27일 범부처연구자통합지원시스템(IRIS)을 통해 '2024년 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업'을 공고했으며, 6~7월 중 평가를 통해 신규과제를 선정하고 연구를 개시할 계획이다.

2024.06.04 14:29조민규

부실한 'AI 허브' 데이터 품질..."연합학습·입찰 방식 간소화 필요"

정부가 운영하는 인공지능(AI) 학습용 데이터 플랫폼 'AI 허브'가 부실하다는 목소리가 나왔다. AI 허브에 등록된 공공데이터 품질 수준이 낮다는 지적이다. 전문가들은 AI 허브에 기업이 직접 데이터 올리는 방식을 개편해야 한다고 입을 모았다. 기업이 AI 허브에 데이터를 공유한다는 건 영업 비밀을 공개하는 것과 같은 이치이기 때문이다. 이 외에도 입찰 방식을 간소화하고 과금을 매기는 등 세밀한 정책 설계가 필요하다는 의견도 나왔다. 정부는 2017년부터 내년까지 1천300여종으로 이뤄진 AI 학습용 공공데이터 조성 목표로 AI 허브를 개설했다. 현재 전담 기관은 한국지능정보사회진흥원이다. 감사원에 따르면 2020년부터 현재까지 진행된 데이터 중 122종 데이터 품질에 문제가 있는 것으로 전해졌다. 여기에 투입된 사업비만 1천148억원이다. "데이터 직접 공유, 보안·품질↓…'연합학습' 채택 필요" 기업이 데이터를 AI 허브에 직접 공유하는 방식이 개편돼야 한다는 주장이 이어지고 있다. 자사 핵심 데이터를 납품하는 순간 기업 영업 비밀이 공개된다는 이유에서다. 한 업계 관계자는 "그동안 기업은 고의적으로 품질 낮은 데이터만 골라 공유하는 분위기"라며 "일회성 납품일뿐더러 데이터 품질을 직접 측정하기 힘들기 때문"이라고 귀띔했다. 전문가들은 연합학습으로 데이터 공유 환경을 조성해야 한다고 목소리를 높였다. 기업이 자사 기기나 서버로 데이터를 훈련한 후, 업데이트 결과만 중앙 서버에 공유하는 방법이다. 다른 기업들은 중앙 서버에 공유된 것만으로 AI 모델을 개발할 수 있다. 이때 데이터는 중앙 서버로 전송되지 않고, 데이터 생산자 기기나 서버에 보관된다. 데이터 정보보호를 높일 수 있는 셈이다. 직접 데이터를 물리적으로 공유하는 방식과 다르다. 이경전 경희대 빅데이터·빅데이터응용학과 교수는 "기업이 자사 데이터를 직접 공유하는 것보다는 연합학습 방식이 효과적"이라며 "결과적으로 AI 허브에 등록된 데이터 품질에 긍정적인 영향을 미칠 것"이라고 본지에 전했다. 김진형 카이스트 명예교수도 "데이터 댐 과제에서 연합학습을 허용하고 과금을 설정하는 등 섬세한 정책 설계가 절실하다"고 말했다. "입찰 방식 바꿔야 수익 좋은 기업도 참여할 것" 공공 입찰 방식에도 전면적 수정이 필요하다는 주장도 나왔다. 소모적인 검토가 지나치다는 지적도 나왔다. 불필요한 서류 검토로 인해 정부 사업 필요 없는 수익성 좋은 기업이 낮은 참여도를 기록했다는 입장이다. 한 업계 관계자는 일반 기업이 입찰하는 방식 채택으로 이를 교체해야 한다고 주장했다. 그는 "보통 기업이 업체에 용역을 맡기면 회계 검증 등 불필요한 검토를 하지 않는다"며 "계획대로 용역을 잘 수행하는지, 품질 기준을 잘 충족하는지만 평가한다"고 설명했다. 그는 "공공 사업을 수주하지 않아도 되는 소위 '잘 나가는 기업'은 지나친 서류 검토나 불필요한 형식 절차로 인해 AI 허브 참여를 꺼리고 있다"며 "정책에 변화가 있어야 할 것"이라고 강조했다.

2024.05.27 18:37김미정

AI 신약개발 'K-멜로디' 시동

보건복지부·과학기술정보통신부·한국제약바이오협회가 17일 오전 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-멜로디) 사업단' 개소식을 개최했다. 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업은 인공지능(AI)을 활용해 신약개발 기간을 단축하고 비용을 절감코자 복지부와 과기정통부가 함께 추진하는 사업이다. 지난달 한국제약바이오협회 김화종 AI신약융합연구원장을 사업단장으로 선정하고, 제약협회에 사업단을 구성한 바 있다. 사업단은 연합학습 플랫폼 구축과 신약개발 후보물질 발굴을 위한 AI 알고리즘 개발 및 검증 등을 총괄할 예정이다. 이밖에도 세부 과제의 ▲기획·공모 ▲관리·평가 ▲성과 확산·홍보 등 연구개발 전주기 업무도 맡는다. 권병기 복지부 첨단의료지원관은 “신약개발에 AI를 활용한 새로운 패러다임에 도전하는 이번 프로젝트를 통해 우리나라 제약산업이 한층 발전하기를 기대한다”며 “연구개발에 필수적인 보건의료데이터 활용을 더욱 활성화해 첨단바이오 분야에서 국민건강 증진에 기여하는 혁신적인 연구와 서비스 개발이 활성화되도록 지원하겠다”고 밝혔다. 황판식 과기정통부 기초원천연구정책관도 “그간 국내 제약산업계에 축적된 양질의 신약 데이터가 이번 프로젝트를 통해 연합학습 방식으로 보안을 유지하면서 안전하게 공유되고 활용될 수 있는 기반이 마련될 것”이라며 “AI과 바이오 기술이 결합해 새 성과를 창출하는 첨단바이오 분야의 대표적인 성공 사례가 될 것으로 기대한다”고 전했다.

2024.04.17 10:33김양균

제약바이오협, K-멜로디 사업단 구성…AI 신약개발 물꼬

한국제약바이오협회가 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 주관기관으로 사업단을 구성하고, 국내 인공지능(AI) 신약개발 추진을 본격화했다. 보건복지부와 과학기술정보통신부는 지난 11일 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(이하 K-멜로디)' 신임 사업단장으로, 김화종 제약바이오협 AI신약융합연구원장을 선임했다. 이에 따라 제약바이오협은 다음 달부터 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 추진할 예정이다. K-멜로디는 AI 신약개발의 걸림돌로 꼽히는 '개인정보 유출' 위험성을 방지하고, 각 기관이 보유한 데이터를 실제 활용할 수 있는 연합학습기술(Federated Learning)을 활용하는 국가 연구개발사업이다. 사업기간은 오는 2028년까지로, 총사업비는 348억 원이다. 사업단은 ▲연합학습 플랫폼 구축 ▲신약개발 데이터 활용·품질관리 ▲연합학습 플랫폼 활용 활성화 등을 진행할 계획이다. 협회는 이미 4년 전 AI신약개발지원센터를 설립했다. 작년 1월 12일에는 기존의 AI신약개발지원센터를 AI신약융합연구원으로 확대·발족하고, 초대 원장으로 김화종 강원대 교수를 선임했다. 노연홍 제약바이오협회장은 “다수 기업·기관이 보유한 실험 데이터를 공유·활용하는 AI 신약개발 플랫폼 구축은 산업의 미래를 준비하고 있는 국내 제약바이오기업이 도약할 수 있는 전기를 마련할 것”이라며 “선진국과의 격차가 크지 않은 AI 기반 신약개발 분야에서 우리나라가 글로벌 경쟁력을 확보하고, 나아가 AI 기반 신약개발을 주도해 나갈 수 있는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 김화종 원장도 “국내 제약바이오기업이 AI를 신약개발에 실제로 적용하는 구체적인 도구를 확보하고 기업 간 협력과 경쟁을 통해 국제 경쟁력을 갖게 될 것”이라고 자신했다.

2024.03.12 12:55김양균

이경전 교수 "AI 기술, 영수증 데이터로 다음 소비 예측"

"그동안 인공지능(AI) 기술과 경영을 동시에 연구해 왔습니다. 이젠 AI를 단순히 연구실 내에서만 활용할 것이 아니라, 산업 현장에 활발하게 적용돼야 합니다. 앞으로도 여러 산업에 AI 모델이 스며들도록 기술·경영 연구에 힘쓰겠습니다." 이경전 경희대 경영대학·빅데이터응용학과 교수는 최근 기자와 인터뷰에서 산업 현장에 적용 가능한 AI 기술 개발에 대해 설명하며 이같이 밝혔다. 이 교수가 이끄는 연구팀은 지난달 캐나다 벤쿠버에서 열린 제38회 세계인공지능학회(AAAI)에서 '혁신적 인공지능 응용상(IAAI)'을 수상했다. 이번이 4번째 수상이다. IAAI는 AI 기술을 실제 산업에 적용해 성과를 창출한 연구팀에게 주는 상이다. AAAI는 매년 전 세계에서 10개팀에게 이 상을 시상한다. 올해 이경전 교수팀은 '일반 상거래 지능: 다수의 상인의 정보를 보호해 지속가능한 개인화된 서비스를 제공하기 위해 글로컬하게 연합하는 자연어처리 기반 엔진'으로 IAAI를 수상했다. 해당 논문 핵심은 영수증 데이터로 소비자의 다음 소비를 예측할 수 있는 'GCI(General Commerce Intelligence) 엔진'이다. 이경전 교수는 "언어 데이터를 학습한 챗GPT가 다음 나올 단어를 예측하는 것처럼 GCI 엔진도 소비자 데이터를 학습함으로써 다음 소비를 예측할 수 있다"고 설명했다. 방법론도 동일하다. 챗GPT와 GCI 엔진 모두 트랜스포머 모델이다. 이 교수는 GCI 엔진 특장점을 경제성과 보안성으로 꼽았다. 일반적으로 AI 모델이 구매 패턴을 예측하려면 소비 데이터를 대량 확보해야 한다. 개발사는 모델 훈련을 위해 돈을 주고 데이터를 구매해야 한다. 모델 업데이트를 위해 지속적으로 데이터를 넣어야 한다. 이경전 교수는 "개발사는 데이터 구매 비용을 부담스러워할 수 있다"며 "구매한 정보가 모두 고품질이라는 보장도 없다"고 덧붙였다. 개인정보 문제도 발생할 수 있다. 소비자 패턴 데이터는 민감한 개인 정보일 수 있다는 이유에서다. 이경전 교수는 이를 GCI 엔진을 통해 극복했다고 설명했다. 개발자가 데이터를 AI에 옮겨 모델을 학습하는 것이 아니라, AI가 구매 내역 시스템에 직접 들어가 자체적으로 훈련하는 식이다. GCI 엔진을 연합학습 방법론으로 학습시키는 셈이다. 이를 통해 데이터를 구매할 필요가 없어 경제적이다. 개인 정보를 이리저리 옮길 필요도 없어서 보안성도 높아진다. 이 교수는 "보통은 데이터를 AI 엔진에 넣은 후 학습을 하는 식인데, 이번 연구는 AI를 소비자 구매 내역이나 상점 시스템에 전송하는 원리를 활용했다"고 말했다. 현재 해당 GCI 엔진은 산업 현장에 스며들었다. BBQ 주문 애플리케이션과 울산페달 배달 앱에 적용된 상태다. GCI 엔진은 앱 내에서 사용자 구매 데이터를 학습한 후 다음 구매를 예측할 수 있다. 이를 통해 기업이 맞춤형 마케팅 전략을 세우도록 돕는다. 이경전 교수는 "그동안 경영과 AI 기술을 동시에 공부하고 연구해 왔다"며 "앞으로도 AI를 단순히 연구실에 묵혀두지 않고 산업에 적용될 수 있는 방법을 꾸준히 마련하겠다"고 강조했다.

2024.03.05 10:31김미정

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