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포스코이앤씨, 탄소중립 도로 위한 '업사이클링 건자재' 개발 협약 체결 [이코노믹데일리] 포스코이앤씨(사장 정희민)가 지난 20일 탄소중립도로건설기술연구원(대표 김혁중)과 ‘업사이클링 건자재 기술 개발 및 도로·교통 분야 탄소중립 기술 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 24일 밝혔다. 이번 협약은 폐콘크리트 등 건설현장에서 발생하는 11종의 건설폐기물을 재활용해 품질 좋은 저비용 건자재를 개발하고, 이를 도로와 구조물, 포장 등에 실제 적용하기 위한 기술을 공동으로 연구하고 확산하는 데 목적이 있다. 포스코이앤씨는 지난해 1월부터 폐콘크리트 등 건설 폐기물을 아스팔트, 벽돌, 시멘트 등으로 재가공하는 업사이클링 기술을 연구해왔다. 이 기술은 최근 ‘아이엠피 Upcycling+ 건자재’라는 명칭으로 상표 출원을 완료했고, 2023년 10월 환경부와 연계해 환경성적표지(EPD) 인증도 획득한 바 있다. ‘아이엠피 Upcycling+ 건자재’는 저원가·고성능을 추구하는 친환경 건자재로, 도로 포장 및 건설 현장에 실제 적용되고 있다. 이번 협약을 통해 양측은 Scope3 탄소 저감을 위한 업사이클링 건자재 관련 정책을 정부 및 지자체에 제안하고, 정기 세미나와 교육, 데이터 공유 등을 통해 기술 개발 및 현장 적용을 본격화할 계획이다. Scope3는 기업이 직접 소유하거나 통제하지 않는 배출원에서 발생하는 간접 탄소배출을 의미하며, 자재 생산이나 건물 운영 등 공급망 전반을 포괄한다. 포스코이앤씨는 건설폐기물 현황 및 재활용 기술 연구 결과를 공유하고, 도로 구조물 및 배수층 포장 등 건자재 기술을 추가로 개발할 계획이다. 탄소중립도로건설기술연구원은 도로용 업사이클링 건자재의 성능 평가, 특화된 배수층 포장 및 시공 신기술 연구를 포스코이앤씨와 공동으로 수행하며, 향후 입법 제안과 인증기관 연계 등도 담당하게 된다. 포스코이앤씨 최종문 R&D센터장은 “포스코이앤씨는 친환경 미래 건설을 위한 혁신기업으로서, 자원순환형 폐건자재 기술을 한층 고도화해 고유 브랜드 상품을 구축하고 사업화까지 이어가겠다”고 밝혔다.2025-03-24 08:02:32
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![[2025 제약바이오포럼] AI 활용 시 가져올 제약 바이오 산업의 새로운 판도](https://image.ajunews.com//content/image/2025/02/25/20250225213129445590.jpeg)
AI 활용 시 가져올 제약 바이오 산업의 새로운 판도 [이코노믹데일리] “AI는 제약 바이오 분야에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있다고 생각합니다. 국내 산업이 선진국과 격차를 줄이기 위해선 대한민국만의 차별화 된 전략이 필요합니다.” 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 ‘국내 AI 신약개발 현황과 전망’을 주제로 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 김화종 한국제약바이오협회 K-MELLODDY 사업단장은 이같이 강조했다. 첫 번째 연사로 나선 김 단장은 '국내 AI 주도 신약개발 동향 및 정책 방향'이란 주제의 발표에서 바이오산업 선도국이 될 수 있는 차별화 전략으로 두 가지를 제시했다. 첫째는 공공 예산이 투입된 연구 데이터와 국민이 생산한 바이오 데이터를 공공재로 활용해야 하며, 연합학습 기술을 도입해 데이터 공개 없이도 협력할 수 있는 생태계를 구축해야 한다는 것이다. 둘째는 단순 기초, 직무교육이 아닌 첨단산업을 선도할 디지털 바이오 전문 융합 인재 양성이 필요하며, 이를 위해 대학, 기업, 연구소, 정부가 협력해 창업중심의 프로젝트형 인재양성 프로그램을 운영해야 한다는 것이다. 김 단장은 실현 방안으로 국가 연구 데이터 및 국민 바이오 데이터의 공익적 활용을 제안했다. 그는 "원시 데이터를 직접 공개하기보다 연합학습 의무화를 통해 협력 연구를 촉진하고, 공공 연구비가 투입된 사업에서는 데이터 활용이 필수화 돼야한다"고 강조했다. 또한 "논문·특허처럼 데이터 활용도를 연구 평가에 반영하고 타 연구에 기여한 데이터를 평가하는 제도 마련이 필요하다"고 덧붙였다. 두 번째로 '내부 희귀골격 약물 라이브러리를 활용한 연합학습 기반 신약개발 가속화 연구'를 주제로 발표에 나선 김미현 가천대 약학과 교수는 “AI 기반 신약 개발의 미래는 기술 발전뿐만 아니라 연구 생태계 구축에 달려 있으며, 한국도 이에 맞는 정책적 대응이 필요하다”고 제안했다. 김 교수는 "현재 산업계에서는 엔비디아의 '바이오네모'와 슈뢰딩거의 '라이브 디자인 클라우드'가 가장 주목받고 있다"며 "한국이 경쟁력을 갖추려면 해외 기술 활용을 넘어 독자적 인 AI 모델과 연구 인프라 구축이 필수적이며 이를 위한 국가 차원의 지원과 정책적 접근이 필요하다"고 강조했다. 또한 “연구 데이터 공유 및 연합학습 활성화, 인프라 기업 육성, 연구 인력 고용 안정성 확보 등 신약 개발 과정에서 연구자들이 지속적으로 연구할 수 있는 환경 조성을 위한 정책이 필요하다”고 덧붙였다. 세 번째 발표자인 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 'AI를 활용한 신속한 신물질 탐색 방법 실무사례‘를 소개했다. 신 팀장은 “AI 사용 시 효율성과 효과성 그리고 가장 중요한 비용 절감이 큰 장점”이라며 “AI는 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 능력이 뛰어나 신약 개발 과정에서 속도와 품질을 높이고 비용을 절감하는 핵심기술로 자리잡고 있다”고 말했다. 그러면서 “신약 개발은 보통 10년 이상의 기간과 2~3조원의 비용이 소요되지만 성공 확률도 낮다”며 “그러나 AI를 활용하면 개발 기간을 1~2년으로 단축하고 비용을 7000억원 수준으로 절감할 수 있어 앞으로 더욱 중요한 역할을 할 것”이라고 전망했다. 그러나 “바이오·제약 지식과 AI 기술을 겸비한 전문 인력이 필수적인데 현재 국내에서는 AI 신약 개발 전문 인력이 절대적으로 부족하다”며 “이를 해결하기 위한 제도적 지원과 교육 프로그램 강화가 시급하다”고 강조했다. 이어 'AI 기술 활용 경구용 비만 치료 후보물질 발굴 사례'를 주제로 발표에 나선 이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무는 “최근 AI 기반 신약 개발이 각광받고 있지만 여전히 기존 연구자들의 회의적인 시각과 데이터 품질 문제로 인해 혁신적 성과가 부족한 상황”이라고 꼬집었다. 이어 “현재 AI가 제공하는 신약 후보물질은 기존 화학자들이 예상 가능한 범위를 벗어나지 못하는 경우가 많다”며 “이는 데이터의 한계, 공개되지 않은 실패 사례 부족, 신뢰성 있는 대규모 데이터의 부재 때문”이라고 진단했다. 그는 “AI를 활용한 신약 개발이 성공하기 위해 기존 데이터를 효과적으로 활용해 신약 개발의 성공률을 높이고 연구 효율성을 극대화하는 것이 중요하다”고 강조했다. 마지막 연사로 나선 신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장은 ’신약 후보물질 발굴을 위한 AI 신약개발 혁신 플랫폼‘이란 주제의 발표에서 “AI를 활용해 개발된 신약은 환자 개인별 맞춤 치료제 및 치료법 적용에 도움이 될 것”이라고 전망했다. 그는 “기존 신약 개발은 '타깃 선정 → 물질 탐색 → 실험 검증 → 개발 → 임상' 총 5단계로 이뤄지며 AI는 각 단계에서 연구 효율을 높이고 실패 확률을 낮추는 데 중요한 역할을 한다”고 설명했다. 특히 단백질 구조 예측과 신약 후보 물질 탐색에서 AI의 활용이 두드러진다고 강조했다. 신 팀장은 “신약 개발이 점점 복잡해지고 난도가 높아지고 있다”며 “AI를 활용한 신약 발굴이 해결책이 될 수 있다”고 말했다. 이어 “AI가 모든 신약 개발 과정을 대체할 순 없지만 물질 발굴 단계에서는 큰 도움이 된다”며 “AI를 활용하면 기존보다 훨씬 많은 후보 물질을 탐색할 수 있다”고 설명했다. 그러면서 “AI 신약개발에 대한 정부의 역할로 '컨트롤 타워'를 구축해 코로나 19와 같이 사회적 팬데믹 상황을 대비한 신약개발을 위해 데이터를 공유해 집중적으로 개발해야 한다”고 제언했다. 양규현 이코노믹데일리 대표는 “정부의 지원과 업계의 투자에 힘입어 AI 신약개발 플랫폼이 구축되고 있으며 다양한 기업들이 AI 기반 신약개발에 참여하고 있다”며 “이번 포럼이 제약바이오 업계의 AI 생태계를 키워나가는 촉매제가 되기를 기대한다”고 전했다. 포럼을 공동개최한 이개호 국회의원은 개회사를 통해 "AI는 신약개발 과정 전반에 걸쳐 효율성을 높이고, 새로운 치료 패러다임을 제시하며, 맞춤형 의료 시대를 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다"며 “국내 AI 신약개발을 돕기 위한 제도 개선과 정책 지원 방안을 고민할 것”이라고 밝혔다. 김주영 국회의원은 축사에서 "제약바이오 분야에서도 AI를 통해 빠르고 안전하게 더 다양한 신약이 개발될 것으로 기대된다"며 "이번 포럼에서 전문가들이 함께 지혜를 모아 AI가 제약·바이오 산업의 미래 먹거리가 되기를 기대한다"고 전했다. 이승규 한국바이오협회 상임부회장은 "집중력 있고 아웃풋을 낼 수 있는 연구 개발을 하고, 그 과정에서 이를 돕는 규제와 법안이 동반돼야 한다"며 "업계 전문가, 학계, 정부 부처가 지혜를 모아 단결하고 집중된 전략을 만들어야 할 시기"라고 강조했다. 박주민 국회 보건복지위원장은 축사에서 "혁신 기술들이 국민 건강 증진과 산업 경쟁력 강화에 미칠 긍정적 영향을 기대하며, 국회 보건복지위원장으로서 관련 법·제도 개선 및 예산 지원 등을 통해 AI 기반 신약개발 분야의 성장에 도움이 될 수 있도록 하겠다"고 했다. 강선우 국회의원(더불어민주당, 서울 강서갑)은 "이번 포럼이 국내 AI 신약개발의 방향을 모색하고 제약·바이오 산업의 새로운 도약을 이끄는 뜻깊은 시간이 되기를 바란다"며 "보건복지위원회 간사로서 제약·바이오 산업에 혁신이 지속돼 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다. 엄태영 국회의원(국민의힘, 충북제천시·단양군)은 "국회 예산결산특별위원회 위원으로서 AI기반 신약 개발이 고부가가치를 창출하는 미래형 신사업으로써 우리 경제 성장을 이끄는 핵심 동력으로 자리매김하도록 최선을 다하겠다"고 전했다. 이정석 한국바이오의약품협회 회장은 "AI 신약 개발은 기존 컴퓨터 데이터 분석 및 통계, 소프트웨어 엔지니어링 등 여러 분야 전문가들의 협력과 협업이 필요한 분야인만큼 정부차원의 기술지원을 위한 정책개발이 필요하다"고 말했다.2025-02-25 22:30:05
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![[2025 제약바이오포럼] 김화종 단장 韓 바이오 데이터 공유 활용·융합 인재 양성 必](https://image.ajunews.com//content/image/2025/02/25/20250225204827245213.jpeg)
김화종 단장 "韓 바이오 데이터 공유 활용·융합 인재 양성 必" [이코노믹데일리] 김화종 한국제약바이오협회 K-멜로디(MELLODDY) 사업단장은 “한국과 디지털 바이오 선진국과의 격차는 더욱 심화되고 있다”며 “바이오 데이터 공유활용 촉진과 융합 인재 양성 등 혁신 정책이 필요하다”고 강조했다. 김 단장은 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 열린 '2025 이코노믹데일리 제약바이오 포럼'에서 ‘국내 AI 주도 신약개발 정책 방향’을 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. 김 단장은 “구글·엔비디아 등 글로벌 빅테크들이 ‘디지털 바이올로지’ 기술개발과 신사업 창출을 주도하고 있다”며 “글로벌 투자와 경쟁이 치열해지는 만큼 우리나라도 바이오 산업 선도국이 될 수 있는 혁신적인 정책이 필요하다”고 말했다. 이어 그는 “전략으로는 공공 예산이 투입된 데이터와 국민으로부터 생산된 바이오 데이터의 공익화, 공동자산화 등이 있다”며 “연합학습 기술 도입으로 데이터를 공개하지 않으면서 활용이 가능한 ‘데이터 기분 협력 생태계’ 구축이 절실하다”고 강조했다. 연합학습은 여러 기관이 보유한 데이터의 직접 공유 없이 AI 모델(파라미터, 가중치)만 공유하는 방식으로, 데이터 프라이버시를 보호하면서 AI 모델 성능을 전체적으로 개선하는 방법을 말한다. 현재 원시 데이터, 가공 데이터는 물론 바이오 데이터도 공유가 어려운 상황이다. 미래에 발생할 수 있는 정보 유출 책임과 품질관리 문제 등 때문이다. 연합학습이 이뤄지면 민감한 정보의 보호와 활용이 동시 가능하고 서로 경쟁 관계인 기관 간에도 데이터 기반 협력이 가능하다. 또 각 기관이 제공한 데이터가 AI 모델 개선에 기여한 정도를 평가하고 보상하는 것도 가능해진다. 김 단장은 “엔비디아는 ‘Clara FL’을 통해 여러 의료기관이 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고도 AI 모델을 훈련할 수 있는 환경을 제공하고 있다”며 “유럽도 EU-멜로디를 통해 10개 제약기업이 협력해 신약개발 관련 데이터의 안전한 활용이 가능한 것을 검증했다”고 말했다. 김 단장은 바이오 융합 데이터 인재 양성의 필요성도 언급했다. 디지털 바이오 분야는 화학·생물·약학·의학 등 여러 분야의 심도있는 융합이 필요한 분야라는 취지에서다. 김 단장은 “기초교육·직무 교육이 아닌, 첨단 산업을 주도할 수 있는 디지털 바이오 융합 인재 양성 전략이 필요하다”며 “대학·기업·연구소·정부가 협력해 창업을 지향하는 프로젝트형 인재 양성 프로그램도 운영해야 할 것”이라고 강조했다.2025-02-25 15:40:31
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![[2025 제약바이오 포럼] 국내 AI 신약개발 현황과 전망](https://image.ajunews.com//content/image/2025/02/22/20250222020600757869.jpg)
국내 AI 신약개발 현황과 전망 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 기술이 미래 제약바이오 산업의 핵심 동력으로 떠오르는 가운데 '국내 AI 신약개발 현황과 전망'을 주제로 관련기관, 학계, 업계 전문가가 참여하는 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'이 개최된다. 25일 오후 서울 여의도 국회도서관 소회의실에서 이개호 국회의원(국회 보건복지위원)과 이코노믹데일리가 공동주최하는 '2025 이코노믹데일리 제약바이오포럼'에는 △김화종 K-MELLODDY 사업단장 △김미현 가천대 약학과 교수 △신승우 대웅제약 AI 신약 팀장 △이경익 디엑스앤브이엑스 신약연구본부 상무 △신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장이 발표자로 나선다. 신약 개발 분야에서 AI는 과거에는 상상하기 어려웠던 속도와 정확도로 새로운 가능성을 제시하고 있다. 업계는 AI 기술 도입을 통해 신약개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력을 강화하기 위해 노력하고 있다. 이에 AI 신약개발 분야는 더욱 발전할 것으로 예상되며, 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 것으로 전망된다. AI 신약 개발은 단순히 시간과 비용을 단축하는 것을 넘어, 환자 맞춤형 치료 시대를 열어갈 것으로 전망된다. AI는 환자의 유전체 정보, 생활 습관, 질병 이력 등을 종합적으로 분석해 최적의 치료법을 제시하고, 부작용을 예측하는 데도 활용될 수 있다. 그러나 AI 신약 개발에는 여전히 극복해야 할 과제들이 남아있기 때문에 다양한 측면에서 심도 있는 논의가 필요하다. 이날 포럼에서 발표자들은 한국의 AI기반 신약개발의 현재를 진단하고 미래 발전방향을 모색하는 한편 해당 분야 선도국으로 도약하기 위한 현장의 정책제안을 통해 유익한 결론을 도출해 낼 것으로 기대된다. ◆AI 주도 신약개발, 한국의 미래를 위한 혁신 전략 김화종 K-MELLODDY 사업단장은 ‘국내 AI 주도 신약개발 동향 및 정책 방향’이라는 주제 발표를 통해 글로벌 빅테크 기업들이 AI 기술을 바탕으로 바이오 헬스 산업을 주도하고 있는 현실을 지적하며, 한국도 혁신적인 정책을 통해 바이오 산업 선도국으로 도약해야 한다고 주장한다. 김 단장은 K-MELLODDY 사업을 소개하고, 한국형 연합학습 기반 신약 개발 플랫폼 구축 현황을 소개한다. K-MELLODDY는 33개 제약기업, 연구소, 대학, 병원, 공공기관, 벤처가 참여하는 사업으로, 데이터 활용 가속화를 통해 AI 신약 개발을 선도하고 신뢰 기반의 협력 생태계를 조성하는 것을 목표로 하고 있다. 한국이 AI 기반 신약 개발 선도국으로 도약하기 위해서는 데이터 공유 활용 촉진과 바이오 융합 데이터 사이언티스트 양성이 필요하며, K-MELLODDY 사업이 이러한 목표 달성에 크게 기여할 것이라는 설명이다. ◆연합학습(Federated Learning) 기반 신약 개발의 필요성 김미현 가천대 약학대학 교수는 ‘내부 희귀골격 약물 라이브러리를 활용한 연합학습 기반 신약개발 가속화 연구’라는 주제 발표에서 희귀골격 약물 라이브러리를 활용해 데이터 보안을 유지하면서도 신약 개발을 가속화할 수 있는 가능성을 제시한다. 김미현 교수는 데이터를 직접 공유하지 않고도 여러 기관의 데이터를 활용해 모델을 학습시키는 연합학습 기반의 신약 개발에 대해 소개한다. 연합학습은 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제를 해결하면서도 효율적인 학습을 가능하게 한다. 김 교수는 한국형 연합학습 기반 신약 개발 플랫폼인 K-MELLODDY가 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 수 있다고 설명한다. 또한 글로벌 R&D 인프라 변화에 대응하기 위한 정책, AI 기반 신약 개발을 위한 정책, 인력 양성을 위한 정책 등을 제안한다. 김 교수는 2028년까지 희귀골격 데이터를 활용한 FDD 구축, FAM 태스크 고도화, 키나아제 및 GPCR 데이터 기반 태스크 등을 수행할 계획이다. 이를 통해 국내 신약 개발의 효율성을 높이고, 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. ◆대웅제약, 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 단축 신승우 대웅제약 AI 신약 팀장은 ‘AI in Drug Discovery and Development’라는 주제발표를 통해 인공지능(AI)이 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 단축하고 있다고 강조한다. 전통적인 신약 개발 과정은 최대 10년까지 소요되며 2조원이 넘는 비용이 발생하지만, AI를 활용하면 이를 최대 2년까지 단축하고 6500억원까지 비용을 절감할 수 있다는 설명이다. 대웅제약은 8억 개의 리간드 라이브러리를 활용한 AI 기반 가상 탐색 기술을 통해 신약 후보 물질 발굴에 속도를 내고 있다. 특히 참조 리간드가 없는 경우에도 AI를 이용해 새로운 리간드를 생성하는 기술을 개발했으며, 기존 가상 탐색 기술을 고도화해 약물의 결합 친화도 예측 정확도를 92%까지 높였다. 대웅제약의 AI 기반 신약 개발의 주요 기술은 △가상 탐색 △도킹 시뮬레이션 △분자 동역학 시뮬레이션 △ADME/T 예측 등이 있다. 자체 개발한 AI 기반 가상 탐색 플랫폼은 92%의 정확도로 후보 물질을 예측하고 있으며, 다양한 AI 기반 도킹 시뮬레이션 도구를 활용해 단백질과 리간드의 결합 가능성을 확인하고 최적의 결합 모드를 예측한다. 분자 동역학 시뮬레이션은 단백질과 리간드의 결합 안정성을 평가하고, 약물의 효과와 안전성을 예측한다. 또한 약물의 흡수, 분포, 대사, 배출 및 독성을 예측하는 ADME/T 예측 도구인 ADAPT를 자체 개발해 약물의 특성을 정확하게 예측하고 있다. ◆Dx&Vx, AI 기반 경구용 비만 치료제 개발 선도 이경익 디엑스앤브이엑스(Dx&Vx) 신약연구본부 상무는 AI를 활용한 신약 연구의 장점과 단점, 그리고 자사의 AI 기반 신약 개발 전략을 소개한다. Dx&Vx는 경구용 비만 치료제 후보물질 발굴에 AI 기술을 적용해 신약 개발의 효율성을 극대화하고 있다. Dx&Vx는 AI 기술을 활용해 기존 GLP-1RA(글루카곤 유사 펩타이드-1 수용체 길항제) 의 한계점을 극복한 경구용 비만 치료제 후보물질을 발굴하고 있다. 이를 통해 환자 순응도를 높이고 부작용을 줄인 효과적인 비만 치료제를 제공한다는 목표다. Dx&Vx는 데이터 효율성을 극대화하는 전략을 통해 AI 신약 개발을 추진하고 있다. ‘작은 성공 공유 성공사례’라는 슬로건 아래, 작은 성공을 반복하며 Docking, ADME 등의 개별 예측을 수행한다. 또한 Scaffold hopping, Pose prediction 등의 기술을 활용해 유망한 후보물질을 발굴한다. ◆신테카바이오, AI 신약 개발 혁신 플랫폼으로 신약 후보물질 발굴 가속화 신지윤 신테카바이오 AI신약 전략기획팀장은 AI 기반 신약 개발의 혁신 플랫폼을 소개하며, 신약 후보물질 발굴을 위한 새로운 패러다임을 제시한다. 신테카바이오는 딥러닝 기반의 AI 신약 개발 플랫폼인 DeepMatcher를 개발해 신약 후보물질 발굴에 활용하고 있다. DeepMatcher는 단백질 구조 기반 결합 화합물 선별 및 최적화, 화합물 물성 예측, 다중 대상 단백질 결합 가능성 확인 등 다양한 기능을 제공한다. 신테카바이오는 DeepMatcher를 활용해 만성 폐쇄성 폐질환(COPD) 치료제 후보물질을 발굴하고, 55일 만에 화합물 1차 검증까지 완료했다. 또한 AI를 기반으로 다수 약물 개발 대상에 대한 동시 발굴을 진행하고 있다. 이처럼 신약 후보물질 발굴의 효율성을 높이고, 신약 개발의 새로운 가능성을 제시하는 AI 기술의 발전은 난치병 치료제 개발과 환자 맞춤형 치료 시대를 앞당길 것으로 기대를 모으고 있다.2025-02-25 06:00:00
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IT기업-학계-자선단체, 비영리 재단 '루스트' 출범…"AI 시대 온라인 안전망 구축" [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 시대를 맞아 온라인 안전 강화를 위한 국제적 협력이 본격화되고 있다. AI 기반 안전 인프라 구축을 위해 기업·학계·시민 사회가 힘을 모아 비영리 재단을 출범시켰다. 10일(현지시간) 업계에 따르면 '루스트'(ROOST·Robust Open Online Safety Tools) 이니셔티브가 프랑스 파리에서 열린 제3차 AI 국제 정상회의를 계기로 공식 출범한다. 미국 뉴욕 컬럼비아대학교를 기반으로 하는 이 재단은 AI 시대의 안전한 인터넷 환경 조성에 주력할 예정이다. 이 프로젝트에는 에릭 슈미트 전 구글 최고경영자(CEO)를 비롯해 △디스코드 △오픈AI △구글 △패트릭 J. 맥거번 재단 △프로젝트 리버티 연구소 등이 참여한다. 루스트는 온라인 안전 문제 해결에 AI 기술을 활용한다. 특히 아동 성적 학대 콘텐츠 탐지 및 신고 시스템, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 안전 기술 개발, 온라인 유해 콘텐츠 차단 기능 등 아동 보호 분야에서 보안 해법을 제공할 방침이다. 또한 루스트는 오픈 소스 기반의 무료 보안 도구를 제공해 공공 및 민간 기관이 쉽게 활용할 수 있도록 지원하며 중소기업과 비영리 단체들이 자체적인 보안 시스템을 구축할 수 있도록 돕는다. 이를 위해 지난 4년간 IT 기업 및 자선단체로부터 2700만 달러(약 391억원)의 초기 투자금을 확보했으며 향후 협력 대상을 확대해 글로벌 확장을 추진할 것으로 보인다. 슈미트 전 구글 CEO는 "루스트는 온라인 아동 보호와 AI 안전을 위한 혁신을 가속하는 데 중요한 역할을 할 것"이라며 "특히 중소기업과 비영리 단체들이 기존에 접근하기 어려웠던 기술을 활용할 수 있도록 지원함으로써 인터넷 안전성을 높일 것"이라고 강조했다. 카밀 프랑수아 루스트 대표 겸 컬럼비아대 교수는 "루스트는 협업적 안전 혁신의 새로운 시대를 열었다"며 "오픈 소스를 통해 모든 사람이 강력한 안전 도구를 이용할 수 있도록 함으로써 AI 시대에 보다 다원적이고 안전한 미래를 만들어 갈 것"이라고 말했다. 한편 AI 기술의 공익적 활용을 위한 새로운 국제 협력 프로젝트도 추진된다. 프랑스 일간지 르파리지앵에 따르면 프랑스를 포함한 9개국은 '공익을 위한 AI'를 목표로 하는 '커런트 AI' 프로젝트를 9일 출범했다. 이 프로젝트는 보건·교육 분야에서 AI를 활용할 수 있도록 데이터 공유 확대와 AI 기술의 투명성 및 안전성 강화에 중점을 둔다. 이와 함께 전쟁이나 기후 변화로부터 세계 문화유산을 보호하기 위한 '유산 감시 AI' 이니셔티브도 발표됐다. 이 이니셔티브는 AI를 활용해 위험 요소를 사전에 감지하고 실시간으로 분석해 대응 방안을 마련하는 것을 목표로 한다. 이에 마이크로소프트가 소프트웨어와 AI 기술을 지원하고 플래닛 랩스는 인공위성 이미지를 제공할 예정이다. 또한 디지털 기술을 활용해 문화유산을 복원하는 스타트업과 국제문화유산보호연합도 함께 참여한다.2025-02-11 09:00:44
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설 연휴 해외여행객 급증, 통신 3사 로밍 전쟁 '후끈' [이코노믹데일리] 설 연휴를 앞두고 해외여행객이 급증하는 가운데 SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 이동통신 3사가 데이터 로밍 서비스 경쟁에 본격적으로 돌입했다. 특히 이번 설 연휴는 임시공휴일 지정으로 최장 9일까지 쉴 수 있는 황금연휴인 만큼 해외여행 수요가 폭발적으로 증가할 것으로 예상된다. 인천국제공항공사에 따르면 24일부터 다음 달 2일까지 열흘간 국내 6개 국제공항을 통해 해외로 출국하는 인원만 134만 295명에 달할 것으로 전망된다. 이에 맞춰 통신 3사는 데이터 공유 로밍 상품을 중심으로 다양한 프로모션을 전개하며 해외여행객 유치에 총력을 기울이고 있다. A씨(59)는 설 연휴를 맞아 가족과 함께 중국 상하이로 여행을 떠나면서 한 이동통신사의 데이터 공유 로밍 요금제를 선택했다. A씨는 "기존 로밍 요금은 비싸고 부담스러웠지만 데이터 공유 로밍은 요금을 나눌 수 있어 상대적으로 저렴하게 느껴졌다"며 "편리하고 혜택도 많아 만족스럽다"고 말했다. 이처럼 데이터 공유 로밍은 개인이 직접 로밍 서비스를 신청해야 했던 기존 방식과 달리 한 사람이 신청하면 동반자가 함께 이용할 수 있어 경제적이고 편리하다는 장점이 있다. 25일 업계에 따르면 데이터 공유 로밍 상품의 수요는 매년 증가 추세다. 특히 명절 등 해외여행 수요가 늘어나는 연휴 때 로밍 가입자가 몰린다. 업계 관계자는 "해외여행은 출장보다 가족여행과 같이 동반자와 함께하는 경우가 많아 데이터 공유 로밍 서비스를 찾는 소비자가 늘었다"고 설명했다. 이통 3사는 지난해부터 로밍 데이터 공유 서비스를 도입했다. 이는 휴대용 와이파이 기기를 대여하여 여러 여행자가 함께 사용하는 '포켓 와이파이' 사용자들을 다시 끌어오기 위한 전략으로 풀이된다. 이통사 상품의 강점은 이동 시 제약이 적다는 것이다. 포켓 와이파이는 기기와 일정 거리 이상 멀어지면 연결이 끊기는 불편함이 있지만 데이터 공유 로밍은 이러한 제약에서 자유롭다. 또한 포켓 와이파이는 해외 통화가 어렵고 기기를 계속 휴대해야 하지만 데이터 공유 로밍은 전화 통화가 가능하고 별도의 기기를 휴대할 필요가 없다. 더불어 로밍 시 기존 전화번호가 유지되기 때문에 해외 영사관에서 발송하는 긴급 정보 안내 문자를 바로 받을 수 있는 것도 장점이다. 가격 경쟁력 역시 데이터 공유 로밍의 인기 요인 중 하나다. 예를 들어 4인 가족이 SK텔레콤의 3GB 로밍 요금제를 각자 결제한다면 인당 2만 9000원씩 총 11만 6000원을 부담해야 한다. 반면 로밍 데이터 공유 상품인 '가족로밍'을 이용하면 6만 2000원에 12GB 데이터를 이용할 수 있어 5만 4000원을 절약할 수 있다. 이는 유심, 이심(eSIM), 포켓 와이파이와 비교해도 가격 차이가 크지 않다. 4인 가족이 3박 4일 상하이 여행을 간다고 가정했을 때 유심은 택배비 포함 4만 6200원, 이심은 4만 3200원, 포켓 와이파이는 2만 4800원으로, 데이터 공유 로밍과의 가격 차이는 1만 5000원에서 최대 3만 7000원 수준이다. SKT는 대표 상품인 '가족로밍'을 앞세워 시장 공략에 나섰다. 가족 구성원 중 1명이 3000원을 추가하여 가입하면 최대 5명의 가족이 로밍 데이터를 함께 쓸 수 있는 서비스다. 2022년 6월 출시된 '가족로밍'은 1년 6개월 만에 이용자 200만 명을 돌파했으며 해외에서 T 로밍을 이용한 가구 중 약 78%가 이 서비스를 이용한 것으로 나타났다. 또한 바로(baro) 요금제 가입 시 에이닷 전화를 통해 음성 통화와 문자를 무료로 이용할 수 있는 혜택도 제공한다. KT는 '함께 쓰는 로밍' 상품을 통해 경쟁에 가세했다. 이 상품은 1명만 요금제를 신청하면 최대 4명이 함께 데이터를 사용할 수 있으며 출시 이후 누적 가입자 340만 명을 돌파했다. KT는 2월 28일까지 추가 데이터 제공 프로모션을 진행하며 4·8·12GB 상품 가입 시 각각 1·2·3GB의 추가 데이터를 제공한다. 또한 만 19~34세 가입 고객에게는 5000원 할인 혜택을 제공한다. LG유플러스는 '로밍패스 나눠쓰기'를 통해 차별화를 꾀하고 있다. 이 상품은 LG유플러스 가입자 중 한 명이 가입한 로밍 패스의 데이터 제공량을 최대 5명의 가족, 친구, 연인에게 나눠줄 수 있는 서비스다. 데이터 8GB(4만 4000원) 이상 상품 가입 시 1월 31일까지 별도 요금 없이 이용할 수 있으며 온라인 가입 시 추가 데이터를 제공하는 프로모션도 진행 중이다. 임혜경 LG유플러스 요금·제휴상품담당은 "설 연휴를 맞아 해외여행객이 증가하면서 로밍 서비스 이용률도 꾸준히 늘고 있다"며 "앞으로도 고객들이 해외에서 더 편리하게 통신 서비스를 이용할 수 있도록 다양한 상품과 혜택을 제공하겠다"고 밝혔다. 한편 SKT의 로밍 서비스 이용 데이터 분석 결과 지난해 말 대비 1월 중순 일평균 로밍 요금제 이용자 수는 약 37.4% 증가했다. 로밍 신청 국가 비율(올해 1월 출국자 기준)은 일본(31.8%), 베트남(14.4%), 중국(8.3%), 태국(6.6%), 필리핀(5.9%) 순으로 나타났다. LG유플러스 역시 설 명절을 앞두고 로밍 서비스 이용자 수가 지난해 연말 대비 약 25% 증가했다고 밝혔다. LG유플러스의 AI 익시(ixi) 기반 'U+상담챗봇' 분석 결과, 로밍 관련 상담 데이터는 일본(28.2%), 베트남(13.7%), 중국(10%), 미국(6.7%), 필리핀(5.8%), 대만(5.3%) 순으로 집계됐다.2025-01-25 17:44:37
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