ZDNet 검색 페이지

'예측'통합검색 결과 입니다. (33건)

한난, 재생에너지 발전량 예측제도 본격 참여

한국지역난방공사(대표 정용기)는 21일 판교 본사에서 '재생에너지 통합발전센터'를 개소하고 재생에너지 발전량 예측제도에 본격 참여하기로 했다. 재생에너지 발전량 예측제도는 기상상황에 따라 시시각각 변하는 재생에너지 발전량 변동성에 대응하기 위해 전력거래소가 도입한 제도로 재생에너지 발전량 예측정확도에 따라 정산금을 차등 지급하는 것이 핵심이다. 한난의 재생에너지 통합발전센터는 자체 태양광 발전소와 외부 태양광 발전소를 통합해 지난 5월 전력거래소가 시행하는 소규모 전력 중개사업자 등록 시험을 통과하고 6월부터 예측제도에 참여하기 시작했다. 한난은 인공지능(AI) 기술을 적용해 발전량 예측정확도가 최대 98.5% 이상을 기록하고 있어 국가 전력계통 안정화에 기여할 것으로 기대했다. 한난은 재생에너지 통합발전센터를 시작으로 다양한 에너지자원을 추가 발굴하는 등 발전시켜 열·전기와 관련한 다양한 분산자원을 정보통신기술(ICT)로 통합 관리하는 GW급 '한난형 통합발전소' 모델 개발을 추진하고 있다. 정용기 한난 사장은 “내년 공사 창립 40주년을 맞아 '재생에너지 통합발전센터'가 미래 40년 차원도약을 위한 첫걸음의 하나가 될 것”이라며 “급변하는 에너지 환경과 정부 정책에 적극 부응해 나가겠다”고 덧붙였다.

2024.08.21 11:30주문정

최종 테스트 남은 'AI 기상청'…들쑥날쑥 일기예보 잡을까

전 세계적으로 갑작스런 폭우와 폭염이 이어지는 가운데, 인공지능(AI)을 활용한 날씨 예보 기술 상용화가 막바지에 이른 것으로 알려졌다. 월스트리트저널(WSJ) 등 외신은 4일 마이크로소프트를 비롯한 엔비디아, 구글이 그래픽처리장치(GPU) 기반으로 한 생성형 AI로 기상 예측 모델 최종 테스트 단계에 들어섰다고 보도했다. 빅테크는 AI 알고리즘과 머신러닝을 통해 기상 예측하는 모델 개발·연구(R&D)를 수년간 진행해 왔다. 그동안 관련 모델을 내놓긴 했지만 실제 상용화를 할 수 없었다. 모델이 전 세계적으로 들쑥날쑥한 날씨를 정확히 예측할 수 없어서다. 오랜 R&D 과정 끝에 개발사들은 이 모델을 5년 내 안정적으로 사용할 수 있다고 입을 모았다. 마이크로소프트는 지난 5월 기상 예측 모델 '오로라'를 발표했다. 이는 유럽중기예보센터(ECMWF)에서 운영하는 기존 슈퍼컴퓨터 모델보다 약 5천 배 빠르고 10일 치 날씨 예보를 제공한다. 오로라 프로젝트 관계자는 "오픈AI의 챗GPT 학습 데이터보다 약 16배 많은 과거 날씨 데이터를 오로라에 넣었다"고 설명했다. 마이크로소프트는 몇 달 내 오로라를 일반 대중에 공개할 계획이다. 엔비디아도 최근 기후 연구 플랫폼 '어스-2'와 생성형 AI 모델 '코디프'를 공개하며 본격적으로 날씨 예측에 도전했다. 엔비디아는 지난달 코디프 활용 사례도 발표했다. 당시 대만 기상청은 태풍 '개미' 움직임을 엔비디아 기상 예측 모델 코디프로 예측했다. 개미가 오기 전부터 경로, 구름 크기, 강수량 등을 예측해 시각화한 후 시뮬레이션 자료를 제공했다. 엔비디아 스탠 포시 지구시스템 모델 총괄은 "생성형 AI는 기상 관측의 게임체인저가 될 것"이라며 "GPU를 기반으로 한 엔비디아의 기상 예측 모델은 전통적인 방식의 기후 연구로 수십 년이 걸릴 타임라인을 앞당기고 있다"고 강조했다. 이 외에도 구글은 지난 7월 시뮬레이터 '뉴럴GCM'을 발표했다. 이는 지난해 11월 '그래프캐스트'라는 그래프 기반 기상 예측 생성형 AI를 발표한 지 8개월 만이다. 다만 전문가들은 기상 예측에 AI 활용하는 것에 엇갈린 반응을 보이고 있다. AI가 예보 인프라 구축에 큰 도움이 될 수 있다고 바라보는 의견과 알고리즘 정확도를 판단하기 어렵다는 의견으로 갈렸다. 오클라호마대 아론 힐 기상학 조교수는 "지난 100년 동안 대기가 어떻게 작동하는지 얻은 모든 지식을 버릴 필요가 없다"며 "인간은 지식을 AI 기술과 통합할 수 있다"고 주장했다. AI에 날씨 예보 작업을 모두 맡길 순 없지만, 인간 전문가와 AI가 같이 작업한다면 예보 정확도가 높아진다는 의견이다. 반면 AI 알고리즘을 실제 일기 예보에 접목하는 건 시기상조라는 의견도 나왔다. 윌리그 호그셋 미국 마이애미 국립 허리케인 센터 운영 책임자는 "아직은 게임 초기 단계에 불과하다"며 "기상청 등 기관이 AI를 사용하려면 알고리즘이 더 정확해질 필요가 있다"고 조언했다. 알고리즘 연산 실수가 전체 날씨 예측 오류로 이어질 수 있다는 설명이다. 호그셋 책임자는 "복잡한 지구 날씨와 급작스러운 온도, 습도 등 변수 계산을 AI 알고리즘이 견딜 수 있을지 의문"이라고 덧붙였다.

2024.08.04 13:12양정민

디지털트윈으로 이태원 사고 반복 막는다

산업용 디지털트윈 전문기업 와이엠엑스(대표 박태욱) 컨소시엄이 '디지털트윈 기반 공공시설물 안전 실증 사업'을 수주했다. 실증 대상은 연간 100만 명 이상 이용하는 정부세종청사체육관으로 혁신 기술을 활용한 공공시설물 안전 강화가 기대된다. 와이엠엑스는 실증대상 시설인 정부세종청사체육관의 관리청인 행정중심복합도시건설청(행복청) 대상 시설 제공 협조를 받아 디플리, 나라지식정보 등 인공지능(AI) 전문기업과 컨소시엄을 구성하여 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '디지털트윈 기반 체육·문화 시설 국민 안전 관리 및 재해 예방 혁신 서비스 실증' 사업 주체로 선정돼 협약을 체결했다. 이 사업은 디지털트윈 기반 공공시설의 안전 관리와 ESG(환경·사회·지배구조) 경영 혁신이 목적이다. 대상은 행복청 산하 정부세종청사체육관 주요시설이다. 청사체육관은 연간 100만 명 이상 이용하는 공공시설이다. 다양한 연령층이 이용할 뿐 아니라 각종 박람회 등 대형 행사가 개최돼 군중 밀집 위험 방지 서비스가 필수다. 와이엠엑스 컨소시엄은 디지털트윈·AI 기술을 활용한 고도화된 서비스로 신속·정확하게 안전 사고를 예측하고 산업·시민재해를 예방한다. 컨소시엄은 공공 스포츠 시설물 대상 최초로 AI 기반 군중 밀집도와 사운드를 분석해 위험 예측 기술을 실증할 계획이다. CCTV 영상 감지 및 군중 밀집계수 예측 모델을 개발한다. 100종 이상의 위험 상황을 소리로 분석하는 디플리의 AI 기술로 위험 요소를 예측한다. 디지털트윈 기반 직관적 3D 통합관제시스템을 구축해 신속·정확한 위기 대응과 의사결정을 지원한다. 중대재해를 선제적 대응하기 위해 주요 시설 재난 대피 시뮬레이션도 구축한다. 박태욱 와이엠엑스 대표는 "수많은 사람들이 오가는 공공시설에 디지털트윈 기술을 적용하면 혁신적인 안전 관리 강화는 물론 안전 사고 최소화에 기여할 것으로 기대된다"고 말했다.

2024.08.01 15:38김인순

오픈AI 이사 "5년 후 AGI 나온다"

사람처럼 생각하고 정보를 처리할 수 있는 일반인공지능(AGI)이 5~15년 안에 등장할 것이라는 전문가 주장이 나왔다. 29일 미국 IT매체 파이먼츠에 따르면 애덤 단젤로 오픈AI 이사는 지난주 한 행사에서 AGI 출현 시점을 이같이 내다봤다. 그는 AGI 등장이 세계에 매우 거대한 변화를 가져올 것이라고 강조했다. 지난해 가을 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 미라 무라티 최고기술책임자(CTO)도 AGI 기술 개발이 향후 10년 내 이뤄질 것이며 인류 최고의 도구가 될 것이라고 예측한 바 있다. 이런 분위기에 발맞춰 오픈AI는 이달 AGI 개발 현황 추적을 위한 5단계 분류 시스템을 도입했다. 오픈AI 연구진에 따르면 현재 AI는 사람과 대화할 수 있는 레벨 1 수준과 박사급 문제 해결 능력을 가진 레벨 2 수준 사이에 있다. 산업계에서도 AGI 잠재력에 대한 기대가 높다. 업계 관계자들은 AI가 공급망 관리, 시장 예측, 고객 경험 개선 등 다양한 분야에 큰 변화를 가져올 것이라고 전망한다. IT 스타트업 테크놀로지리버스 가젼퍼 만수르 대표는 "앞으로 5년 내에 AGI가 현실화될 가능성이 높아졌다"며 "AI 발전이 다양한 산업 분야에 미칠 영향을 주의 깊게 살펴봐야 한다"고 밝혔다.

2024.07.31 10:30조이환

"AI와 인간 사이 격차 줄인다"…메타, 새로운 AI 학습방법 제시

메타가 사람의 언어를 보다 깊이 이해할 수 있는 인공지능(AI) 학습 방법을 제시했다. 5일 벤처비트 등 외신에 따르면 메타는 다중토큰예측 방식으로 사전학습한 대규모언어모델(LLM) 4종을 허깅페이스를 통해 출시했다. 다중토큰예측은 지난 4월 메타의 연구진이 발표한 논문을 통해 처음 소개된 기술이다. 순차적으로 토큰 하나씩 예측하는 기존 LLM 훈련과 달리 동시에 여러 토큰을 예측하는 방식이다. 토큰은 LLM이 인식하는 문자데이터의 기본 단위다. 이는 여러 토큰을 동시에 예측함으로써 언어 구조와 맥락에 대한 세밀한 관계를 보다 깊게 파악할 수 있어 언어에 담긴 내용을 AI가 더욱 정확하게 이해할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 코드 생성부터 글쓰기 등 다양한 작업에서 보다 효율적이고 높은 수준의 결과물을 작성하는 것이 가능하다. 메타는 해당 방식을 통해 기존 방식보다 LLM의 성능을 향상시킬 뿐 아니라 훈련 시간과 학습에 필요한 컴퓨팅파워를 줄일 수 있다고 밝혔다. 이를 통해 AI 개발·운영 비용을 절감하고 환경에 미치는 악영향을 최소화해 지속가능한 업무환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 허깅페이스에 공개된 4종의 LLM은 모두 70억 개의 매개변수를 기반으로 하지만 성능 비교를 위해 토큰에 차이를 뒀다. 7B_200B_1와 7B_200B_4는 2천억 개의 토큰을 활용하지만 7B_200B_1는 기존 방식으로 7B_200B_4는 다중토큰예측모델이 적용됐다. 7B_1T_1와 7B_1T_4는 토큰의 개수가 1조개로 늘어났으며 방식은 동일하다. 메타는 AI 성능 테스트인 MBPP와 휴먼에벌 벤치마크 테스트를 실시한 결과 각각 17%와 12% 더 높은 정확성을 기록했으며 생성속도는 3배 더 빨랐다고 밝혔다. 메타의 연구원들은 "우리의 접근 방식은 LLM의 속도를 향상시킬 뿐 아니라 더 나은 모델의 성능과 훈련 효율성을 제공한다"며 "새로운 학습 방법은 단순한 효율성의 확장을 넘어 언어에 대한 더욱 깊이 있는 이해를 제공해 AI와 인간 사이의 격차를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다"고 논문을 통해 강조했다.

2024.07.05 10:44남혁우

기후변화 감시‧예측에 관계부처 힘 모은다

기상청과 대통령 직속 2050 탄소중립녹색성장위원회는 1일 '기후위기 대응을 위한 기후변화 감시·예측 포럼'을 오노마 호텔 대전에서 개최했다. 이날 공개 토론회(포럼)는 오는 10월 '기후·기후변화 감시 및 예측 등에 관한 법률' 시행 후 '기후·기후변화 감시 및 예측 등에 관한 기본계획(2025~2029년)' 수립을 위해 부처별 기후·기후변화 감시·예측 전략을 공유하고 부처 공동 지향점 모색·협력 방안 도모를 위해 마련됐다. 장동언 기상청장은 개회사에서 “기후변화가 점점 심해지고 복잡하며 어려워지고 있는 만큼, 기상청은 기후위기 감시 및 예측에 관한 업무를 총괄·지원하는 기관으로서 기후변화감시예측법에 따라 관계부처 합동의 기본계획 수립을 추진 중”이라며 “이번 토론회를 기점으로 앞으로 기후위기가 해결되는 날까지 각 부처가 동주공제(同舟共濟)하는 자리가 계속 이어졌으면 한다”고 말했다. 장 청장의 개회사로 시작된 토론회는 임이자 국회의원과 김소희 국회의원의 축사에 이어, 김형준 한국과학기술원(KAIST) 교수의 '기후위기 대응을 위한 포괄적 전략 프레임워크'를 주제로 한 기조 강연의 순서로 진행됐다. 이어진 기상청·과학기술정보통신부·농림축산식품부·환경부·해양수산부·농촌진흥청·산림청·질병관리청 등 8개 부처의 기후·기후변화 감시·예측 전략 발표에서는 각 부처가 어떻게 기후위기 대응을 할 것인지 계획을 소개했다. 기본계획 수립을 주관하는 기상청은 전략과 함께 실효적인 국가 기후·기후변화 감시·예측 체계 정립을 위한 부처 간 협력 지향점을 제시했다. '기후위기 대응을 위한 감시·예측의 나아갈 방향'을 주제로 한 참석자 토론에서는 전의찬 세종대 기후변화특성화대학원 교수의 진행으로 각계 전문가가 정부 차원의 감시·예측 통합체계 구축을 통해 효과적인 기후위기 대응과 탄소중립을 지향하는 국가 의사결정 지원을 위한 부처별 정보 공유와 대국민 활용 편의성 증진의 필요성 등을 논의했다. 또 인공지능(AI) 기술 등을 활용한 최신 지구시스템 모형화(모델링) 등 국제적 수준의 기후·기후변화 과학기술·기반 시설 구축 전략 등을 제시했다. 관계 부처 공동으로 수립하는 기본계획에는 ▲기후변화 관측망 구축·운영 ▲감시·예측 정보의 생산‧활용 ▲연구개발 및 국제협력 활성화 ▲지식보급 및 인식확산 등의 내용이 포함될 예정이다. 기본계획은 올 연말 탄녹위 전체 회의 심의를 거쳐 확정된다.

2024.07.01 16:13주문정

화학물질 독성, 컴퓨터로 예측해 동물실험 줄인다

환경부는 28일 경제협력개발기구(OECD)와 컴퓨터 독성 예측 프로그램(QSAR Toolbox) 한글판 개발을 위한 국제협력사업 추진 협약서에 서명한다고 27일 밝혔다. 컴퓨터 독성 예측 프로그램은 OECD와 유럽연합(EU)이 공동으로 개발한 프로그램으로, 화학물질 독성을 예측해 화학물질 등록에 필요한 시험자료 생산 또는 신물질 개발 설계 등에 이용할 수 있어 우리나라를 비롯해 독일·미국·일본 등에서 활용하고 있다. 우리나라는 화학물질을 등록할 때 QSAR에서 얻어진 결과로 유해성을 판단할 수 있는 화학물질의 경우 독성 시험자료를 대체할 수 있도록 인정하고 있다. 환경부 관계자는 “지금까지는 한글판이 개발되지 않아 영문판을 활용해야 하는데, 기업이 이 프로그램을 사용할 때 영문 전문용어 등에 대한 전문성이 부족해 입력에 어려움이 있고 전문 상담(컨설팅) 기관 등을 활용하면 비용을 추가로 부담해야 하는 문제가 있었다”고 설명했다. 환경부는 그동안 동물복지 강화를 위해 동물실험을 줄이는 등 동물대체시험으로 전환되는 세계적 흐름에 맞춰 '화학물질의 등록 및 평가 등에 관한 법률'에 척추동물시험 최소화 원칙 등을 법제화하고 관련 정책들을 추진해 왔다. 환경부는 OECD와의 협약에 따라 컴퓨터 독성 예측 프로그램의 한글판이 오는 2027년 보급되면, 동물실험 자체를 하지 않고 화학물질의 유해성을 파악할 수 있어 현재 특정 독성시험을 위해 실시되는 동물실험이 최소화될 수 있을 것으로 기대했다. 환경부는 2022년 6월 OECD 유해성평가 국제회의에서 OECD 측과 컴퓨터 독성 예측 프로그램 한글판 개발에 대해 논의하고, 같은해 9월 세종에서 열린 '한-OECD' 양자회의에서 사업기간과 예산 등 구체적 계획에 합의했다. 환경부는 이번 국제협력사업 추진에 따라 2026년 말까지 컴퓨터 독성 예측 프로그램의 한글 번역본 등을 프로그램에 반영하고, 시범 운영을 거쳐 2027년 한글판을 화학물질정보처리시스템에 공개할 계획이다. 또 산업계의 이용 편의를 위해 독성항목별 상세 안내서도 개발하여 보급할 예정이다. 황계영 환경부 환경보건국장은 “이번 국제협력사업에 따라 동물대체시험이 더욱 활성화되는 계기가 마련될 것으로 기대된다”며 “앞으로도 동물대체시험 활성화를 위해 더 많은 정책을 만들어 나갈 것”이라고 밝혔다.

2024.05.27 17:14주문정

올여름 평년보다 더 덥고 비 많이 온다

올여름은 평년보다 덥고 비도 많이 내릴 전망이다. 기상청은 대기·해양 등 기후 현황을 분석하고 기상청을 비롯한 세계 기상청 기후예측모델 결과를 종합적으로 검토해 이같은 내용의 '2024년 3개월 전망(6~8월)'을 23일 발표했다. 6월과 8월 기온은 평년보다 높을 확률이 50%, 7월은 평년과 비슷하거나 높을 확률이 각각 40%로 전망됐다. 기상청 관계자는 “우리나라 여름철 기온에 영향을 주는 열대 서태평양, 인도양 및 대서양 해수면 온도가 봄철 동안 평년보다 높게 유지되는 가운데 유럽 지역 눈 덮임이 평년보다 적은 상태”라며 “우리나라 부근에 고기압성 순환을 강화해 남쪽으로부터 따뜻한 남풍류 유입 가능성을 높이게 된다”고 설명했다. 이 관계자는 이어 “봄철 티베트 눈 덮임이 평년보다 많은 상태여서 여름철에 티베트 고기압 발달이 지연되면 동아시아 상공에 기압골이 유도돼 우리나라로 찬 공기가 유입될 수 있어 기온이 하강할 가능성도 있다”고 덧붙였다. 6월 강수량은 평년과 비슷할 확률이 50%, 7~8월은 평년과 비슷하거나 많을 확률이 각각 40%로 전망된다. 기상청 관계자는 “우리나라 부근에 고기압성 순환을 강화하는 열대 인도양 및 대서양 고수온 상태는 북서태평양 아열대 고기압을 평년보다 서쪽으로 확장할 수 있고 우리나라로 습한 수증기 유입을 강화할 수 있지만 우리나라 상층에 저기압성 순환이 강화될 경우 북쪽의 건조한 공기가 유입돼 강수량이 평년보다 적을 가능성도 있다”고 전했다. 우리나라에 영향을 주는 태풍은 평년(여름철 평균 2.5개)과 비슷하거나 적을 가능성이 높을 것으로 전망된다. 6~8월 동안 중립 또는 라니냐 상태로 전환될 가능성이 높을 것으로 전망된다. 유희동 기상청장은 “최근 동남아지역의 40도 넘는 폭염, 아랍에미리트 홍수 등 세계적으로 이상기후가 빈발한 가운데, 우리나라도 평년보다 덥고 많은 비 가능성을 전망하고 있다”며 “올여름 이상고온·집중호우 등 위험기상 재해로 인한 피해를 최소화하기 위해 재난 관계부처·지자체 등과 긴밀한 소통을 강화하는 등 최선의 노력을 다하겠다”고 밝혔다. 한편, 3개월 전망에 대한 자세한 사항은 '날씨누리–날씨–장기전망-3개월전망(해설서)' 및 기후정보포털에서 확인할 수 있다.

2024.05.23 14:42주문정

4.10 총선 지상파 출구조사, 19시부터 지역구 당선 예측 인용보도 가능

한국방송협회 산하 방송사공동예측조사위원회(KEP)는 오는 10일 치러지는 제22대 국회의원선거 방송3사 공동출구조사를 인용 보도할 경우 지역구 당선자 예측 결과는 19시 이후에 이용할 수 있다고 밝혔다. KEP가 발표한 '출구조사 인용기준'에 따르면 기준을 적용받는 매체는 종편, 신문, 포털 외에 유튜브 채널, 1인 방송 크리에이터도 해당된다. 출구조사결과 인용은 지상파 3사에서 모두 공표된 지역에 한해 상당한 시간차를 두고 인용해야 한다는 원칙에 따라 각 정당별 의석수는 18시 30분 이후, 각 지역구 당선자 예측결과는 19시 이후에 인용할 수 있다. 김철우 KEP 위원장은 “출구조사 결과는 막대한 비용이 투자된 지상파 3사의 지적재산으로 허락 없이 출구조사 결과를 인용하는 것은 부정경쟁방지법을 위반한 것은 사법부 판결로도 확인할 수 있다”며 “어려운 경영환경에서도 국민의 알권리와 공정한 선거관리에 대한 검증이라는 공적책무를 위해 70억원이 넘는 비용을 투입한 만큼 지적재산을 지키기 위해 최선을 다할 것”이라고 말했다. 출구조사무단 사용에 대해 적극적인 법적 대응을 예고한 것이다. 김 위원장은 또 “지난 2020년 총선과 2022년 대선에서는 코로나19 감염 우려 때문에 중대본의 지침에 따라 안전하게 조사했지만 응답률이 낮아 예측에 어려움이 있었다”며 “엔데믹 이후 처음 치러지는 국민적 축제인 만큼 정확한 조사를 위해 국민 여러분들의 적극적인 협조 부탁드린다”고 강조했다. 총 사업비 72억 8천만 원이 소요되는 '제22대 국회의원선거 방송3사 공동출구조사'는 한국리서치, 코리아리서치, 입소스주식회사 3개 조사기관이 수행하고 선거당일 오전 6시부터 오후 6시까지 전국 2천여개 투표소에서 투표자 약 50만 명, 선거일 전 사전투표예측 전화조사에 5만 명을 대상으로 조사할 예정이다. 출구조사 결과는 선거마감 시각인 18시에 지상파 3사를 통해 공표된다.

2024.04.03 10:30박수형

구글 "AI로 일주일 전에 홍수 예측한다"

구글이 인공지능(AI) 기술을 사용해 약 80개국의 홍수 정보를 최대 7일 전에 제공하는데 성공했다는 연구 결과를 발표했다. IT매체 엔가젯 등 외신들은 20일(현지시간) 과학 학술지 네이처에 발표된 구글의 논문 내용을 보도했다. 지구상에 존재하는 대부분의 강에는 유량 측정기가 없기 때문에 홍수 예측이 까다로운 편이다. 구글은 이 문제를 해결하기 위해 과거의 홍수 정보나 강 수위 수치, 고도 및 지형 수치 등을 포함한 관련 데이터를 수집해 머신러닝 모델을 학습시켰다. 이후 각 지역의 지도를 생성하고 각 위치에서 수십 만 번의 시뮬레이션을 진행해 미래에 다가올 홍수 정보를 예측했다. 연구 결과에 따르면, 구글의 AI 홍수 예측 시스템은 일부 홍수 정보의 경우 최대 7일 전 예측이 가능했고, 평균적으로 5일 전에 홍수 정보를 미리 알려줬다. 또, 현재 제공되는 전 세계 홍수 예보의 신뢰도를 평균 0일에서 5일까지 연장시킬 수 있었다고 구글은 밝혔다. 또, 아프리카 및 아시아 일부 지역과 같이 소외된 지역의 홍수 예보 정확도를 유럽 수준으로 개선할 수 있었다고 덧붙였다. 구글은 이를 통해 총 4억 6천만 명의 인구가 거주하는 80개국에서 정확한 홍수 예보를 제공 중이며, 이 정보들은 구글 검색, 구글 지도, 안드로이드 알림 및 2022년부터 운영을 시작한 구글의 홍수 허브 웹 앱에서 제공된다고 밝혔다.

2024.03.21 14:16이정현

KAIST-SNUH, "암 유발 물질 컴퓨터로 예측"

컴퓨터를 통해 24개 암종에 해당하는 1천43명의 암 환자에 대한 대사 모델 구축에 성공했다. KAIST(총장 이광형)는 생명화학공학과 김현욱 교수, 이상엽 특훈교수 연구팀이 서울대학교병원 고영일 교수, 윤홍석 교수 및 정창욱 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 암 체세포 유전자 돌연변이와 연관된 새로운 대사물질 및 대사경로를 예측하는 컴퓨터 방법론을 처음 개발했다고 18일 밝혔다. ■왜 구축했나 최근 암 유발 대사물질(oncometabolite) 발견과 이를 표적으로 하는 신약이 미국식품의약국(FDA)의 승인을 받았다. 급성 골수성 백혈병 치료제로 사용되고 있는 '팁소보(성분명: 아이보시데닙)' 및 약물 '아이드하이파(성분명: 에나시데닙)'가 포함된다. 암 유발 대사물질 (oncometabolite)은 세포 내 비정상적인 축적을 통해 암을 유발하는 대사물질이다. 이러한 대사물질이 특정 유전자 돌연변이의 영향으로 대사 과정 중에 비정상적으로 높은 농도로 축적되고, 이러한 축적은 암세포의 성장과 생존을 촉진한다. 기존 연구에서 확인된 주요 암 유발 대사물질로는 2-하이드록시글루타레이트(2-hydroxyglutarate), 숙시네이트(succinate), 푸마레이트(fumarate) 등이 있다. 하지만, 암 대사 연구와 새로운 암 유발 대사물질 발굴에는 대사체학 등의 방법론이 필요하다. 또 이를 대규모 환자 샘플에 적용하기 위해서는 상당한 시간과 비용이 소요된다. 이러한 이유로, 암과 관련된 많은 유전자 돌연변이들이 밝혀졌음에도 그에 상응하는 암 유발 대사물질은 극소수만 알려져 있다. ■뭘 구축했나 김현욱 교수 공동연구팀은 세포 대사 정보를 예측할 수 있는 게놈 수준의 대사 모델에 국제 암 연구 컨소시엄에서 공개하고 있는 암 환자들의 전사체 데이터를 통합하는 방법으로 24개 암종에 해당하는 1천43명의 암 환자에 대한 대사 모델을 성공적으로 구축했다. 게놈 수준의 대사모델은 세포의 전체 대사 네트워크를 다루는 컴퓨터 모델이다.세포 내 모든 대사반응에 대한 정보가 담겨 있다. 다양한 조건에서 세포 대사 활성을 예측하는 것이 가능하다. 공동연구팀은 암 환자 특이 대사 모델과 동일 환자들의 암 체세포 돌연변이 데이터를 활용해, 4단계로 구성된 컴퓨터 방법론을 개발했다. 첫 단계에서는 암 환자 특이 대사 모델을 시뮬레이션해, 환자 별로 모든 대사물질들의 활성을 예측한다. 두 번째 단계로는 특정 유전자 돌연변이가 앞서 예측된 대사물질의 활성에 유의한 차이를 일으키는 짝을 선별한다. 세 번째 단계에서는 특정 유전자 돌연변이와 연결된 대사물질들을 대상으로, 이들과 유의하게 연관된 대사경로를 추가로 선별한다. 마지막 단계에선 '유전자-대사물질-대사경로' 조합을 완성한다. ■무슨 의미있나 공동 제1 저자인 이가령 박사(현 다나파버 암센터 및 하버드 의과대학 박사후연구원)와 이상미 박사(현 하버드 의과대학 박사후연구원)는 “이번 연구에서 개발된 방법론은 암 환자 코호트의 돌연변이 및 전사체 데이터를 토대로 다른 암종에 대해서도 쉽게 적용될 수 있다"며 "유전자 돌연변이가 대사경로를 통해 어떻게 세포대사에 변화를 일으키는지 체계적으로 예측할 수 있는 최초의 컴퓨터 방법론"이라고 기술 개발 의의를 설명했다. KAIST 김현욱 교수는 “이번 공동연구의 결과는 향후 암 대사 및 암 유발 대사물질 연구에서 중요한 참고 자료로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 한편 이번 논문은 바이오메드 센트럴(BioMed Central) 사가 발행하는 생명공학 및 유전학 분야 대표적 국제학술지 게놈 바이올로지(Genome Biology, JCR 분야 상위 5% 이내)에 게재됐다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.

2024.03.18 12:41박희범

한수원, 원전 작업종사자 안전성 높인다

한국수력원자력(대표 황주호)은 25일 서울 방사선보건원에서 한국전력기술·한전KPS와 '원전 작업종사자 안전성 향상 기술개발'을 위한 업무협약을 체결했다. 협약에 따라 세 기관은 방사선으로부터 원전 작업종사자의 안전성을 높일 수 있는 기술을 공유하고 전문기술 개발과 종사자 안전 관련 플랫폼 생태계 구축에도 협력하기로 했다. 한수원은 25일과 26일 이틀 일정으로 방사선보건원에서 '원전 작업종사자 안전성 향상을 위한 유관기관 기술교류회'를 개최했다. 기술교류회에서는 한국전력기술 주관 산업통상자원부 연구과제인 'ALARA 분석·평가 프로그램 및 3D-BIM 기반 실감·몰입형 피폭선량 예측진단 통합시스템 개발'에 참여하고 있는 한수원을 비롯한 11개의 참여기관 실무자 등 70여 명이 참석해 연구과제의 중간 성과와 향후 계획을 공유할 예정이다. ALARA는 'As Low As Reasonably Achievable'의 약자로, 사회의 문화·경제 수준 등을 고려해 방사선 산업(의료·원전·산업체)에서 근무하는 종사자의 방사선 피폭을 합리적 수준에서 최소화하는 방사선방호 최적화 개념이다. 'ALARA 분석·평가 프로그램 및 3D-BIM 기반 실감·몰입형 피폭선량 예측진단 통합시스템'은 ALARA와 최신 ICT 기술을 접목, 실시간으로 종사자의 방사선 피폭 안전관리를 할 수 있는 혁신적인 시스템이다.

2024.01.25 16:55주문정

중부발전, 민간기업 공동개발 '풍력발전량 예측 AI 모델' 공유

한국중부발전(대표 김호빈)은 한국데이터산업진흥원(K-DATA)의 '데이터안심구역'을 활용해 제공한 데이터를 바탕으로 민간기업과 공동 연구 개발한 '풍력발전량 예측 AI 모델'을 공유한다고 9일 밝혔다. '데이터안심구역'은 접하기 힘든 미개방 데이터를 누구나 안전하게 분석하고 활용할 수 있는 플랫폼으로, 안심구역에서는 쉽게 접할 수 없는 다양한 분야 공공기관과 민간기업의 미개방 데이터를 안전하게 활용할 수 있다. 중부발전은 물리적 보안과 분석환경이 제공되는 '데이터안심구역'을 활용해 풍력발전 운전정보를 제공하고 민간기업은 새로운 기상예보 보정모델을 적용해 공동으로 '풍력발전량 예측 AI 모델'을 연구 개발했다. 예측 AI 모델은 중부발전이 운영하는 'KOMIPO AI-Hub 데이터쉐어링존'에서 실증과정을 거쳐 예측 정확도를 인정받았다. 중부발전이 민간기업과 공동으로 개발한 '풍력발전량 예측 AI Model'은 풍력 발전단지 기상예보 데이터 보정모델과 풍력발전기 구성 설비 센서 데이터를 활용한 AI 기법으로 복잡한 제주지역의 육상 지형에서도 풍력 발전량을 정확도 높게 예측할 수 있다. 김호빈 중부발전 사장은 “중부발전은 검증된 성과물인 AI 모델을 중부형 신재생에너지 발전량 예측모델 구축에 적극적으로 수용하고 데이터안심구역 공동활용 경험을 토대로 국민이 원하는 다양한 데이터를 민간에 더욱 적극적으로 공개할 예정”이라며 “민간기업이 새로운 사업 모델을 개발하거나 실증할 때 데이터와 개발·분석 환경(KOMIPO AI-HUB 데이터쉐어링존) 제공에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2024.01.09 18:06주문정

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

李대통령 "한미 통상협상, 기업인 헌신·노력 덕분"

[ZD브리핑] 李 대통령, 아프리카·중동 순방...재계 연말 인사 단행

엔씨소프트 '아이온2', 캐릭터 커스터마이징 오픈...11일 19일 출시

현대차그룹, 5년간 국내 125.2조원 투자한다…韓 제조업 '초격차'

ZDNet Power Center