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![[2025 국감]미국처럼 약국 사막화 우려…정은경 장관 창고형 약국, 모니터링 중](https://image.ajunews.com//content/image/2025/10/15/20251015112431830259.png)
미국처럼 '약국 사막화' 우려…정은경 장관 "창고형 약국, 모니터링 중" [이코노믹데일리] 올해 9월 기준 전국에 100평 이상 ‘창고형 대형 약국’ 4곳이 문을 연 가운데 보건복지부 국정감사에서 소규모 약국 보호 대책을 요구하는 목소리가 나왔다. 15일 국회에서 열린 보건복지위원회 국정감사에서 장종태 더불어민주당 의원은 “현행 약사법에는 약국의 규모나 면적에 대한 제한 규정이 없다”며 “소비자 편의만 내세우다 보면 독립약국이 무너질 수 있다”고 지적했다. 이에 대해 정은경 보건복지부 장관은 “현재 약사법상 면적 제한 기준은 없고 창고형 약국이 유통 질서에 어떤 영향을 미칠지 모니터링 중”이라며 “외국 사례를 검토해 제도 개선 방안을 마련하겠다”고 답했다. 장 의원은 또한 “미국에서도 대형 체인 약국이 늘며 독립약국 38.9%가 폐업했고 연방거래위원회가 ‘약국 사막화’를 경고한 바 있다”며 “국내에서도 의료취약지역의 약국 붕괴를 막기 위한 특단의 대책이 필요하다”고 강조했다. 정 장관은 “단기적으로는 ‘창고형 특가’ 등 소비자 오인 광고를 제한하는 시행규칙 개정을 추진하고 장기적으로는 유통질서와 접근성 유지 방안을 종합 검토하겠다”고 말했다.2025-10-15 11:31:49
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![[데일리 약업 브리프] 삼진제약, 127억 지원받아 차세대 양자·AI 신약개발 체계 구축 나선다](https://image.ajunews.com//content/image/2025/09/09/20250909091257940748.jpg)
삼진제약, 127억 지원받아 차세대 양자·AI 신약개발 체계 구축 나선다 [이코노믹데일리] ◆삼진제약, 127억 지원받아 차세대 양자·AI 신약개발 체계 구축 나선다 삼진제약은 보건복지부와 한국보건산업진흥원 K-헬스미래추진단이 추진하는 ‘한국형 ARPA-H 프로젝트– 바이오헬스 초격차 기술 확보 임무 신규 지원’ 과제에 주관기관으로 최종 선정됐다고 9일 밝혔다. 이번 과제를 통해 삼진제약은 양자컴퓨팅과 인공지능(AI)을 융합한 차세대 신약개발 플랫폼 ‘Q-DrugX(퀀텀 기술을 활용한 신약기술개발)’를 본격 가동한다. 이를 통해 기존 기술로는 ‘약물화 불가능(undruggable)’하다고 평가된 난공략성 질환 치료제 개발에 도전한다. 컨소시엄에는 삼진제약을 중심으로 △퀀텀인텔리전스·나무ICT(양자 기반 표적 발굴) △광주과학기술원(GIST, 생성형 모델 기반 물질 최적화) △서울대학교병원(신규 타깃 검증·전임상 평가·초기 임상 전략)이 참여한다. 삼진제약은 프로젝트 총괄(PMO)로 후보물질 합성·평가, 전임상 패키지 마련, 사업화 전략을 주도한다. 기존 신약개발은 후보물질 설계–합성–평가 단계를 반복하는 과정에서 시간과 비용 부담이 컸다. 특히 난공략성 타겟의 경우 결합 예측과 후보 선별 단계에서의 잦은 병목현상 발생으로 개발이 중단되는 사례도 많았다. 하지만 Q-DrugX는 양자역학 기반 고정밀 결합 시뮬레이션과 양자 머신 러닝·생성형 AI모델을 통합해 탐색 속도와 정확도를 크게 높여 기존 한계를 극복할 것으로 기대된다. 4년 6개월간 최대 127억원의 정부지원금이 투입되는 이번 사업은 양자–AI 하이브리드 기반 혁신 신약 후보물질 발굴 및 전임상 진입을 목표로 한다. 이는 국내 최초로 양자컴퓨팅이 신약개발 현장에서 실증되는 사례가 될 전망이다. 이수민 삼진제약 연구센터장 전무는 “양자와 AI의 결합은 기존 계산만으로는 도달할 수 없던 난공략성 타깃의 분자 메커니즘을 새롭게 열어가는 혁신적 도구”라며 “Q-DrugX 플랫폼을 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 양자–AI 기반 신약개발 체계를 확립하겠다”고 말했다. ◆'창립 100주년' 앞둔 유한양행, 몽골 사막화 복구 추진 유한양행은 창립 100주년을 앞두고 지난 8일 서울 여의도 소재 AFoCO 사무국에서 한국·몽골 수교 35주년을 기념한 몽골 사막화 방지와 탄소중립 실현을 위한 국제 협력 사업의 일환으로 업무협약(MOU)을 체결했다. 9일 유한양행에 따르면 이번 협약은 몽골 정부, 아시아산림협력기구(AFoCO), 현지 NGO ‘Billion Trees’와 함께하는 다자간 공식 협력으로 수도 울란바토르 북서쪽 70km 지점의 바트숨베르(Batsumber) 산불 피해지를 복구해 생태계를 회복하는 것을 목표로 한다. 이번 사업은 몽골의 심각한 사막화 문제 해결과 기후위기 대응을 비롯해 산불 피해 지역의 생태계 복구와 더불어 지역사회가 참여하는 산림 관리 모델을 구축함으로써 단기적 복원 성과에 그치지 않고 지속가능한 산림 보전 체계로 발전시켜 나갈 계획이다. 또한 9월 말에는 몽골 현지에서 ‘Launching Ceremony’를 열고 협력 기관과 지역 주민이 함께하는 식목 및 복원 활동을 진행할 예정이다. 조욱제 유한양행 사장은 “이번 협력은 국경을 초월한 기후위기 대응의 소중한 첫걸음으로 몽골의 사막화 방지와 생태계 회복을 이끄는 국제 협력 모델이 될 것”이라며 “창립 100주년을 앞둔 유한양행은 앞으로도 기업의 사회적 책임을 다하며 몽골 정부와 아시아산림협력기구와 함께 지속가능한 미래를 만들어가는 데 최선을 다하겠다”고 말했다. ◆JW생활건강, 신발 탈취제 '그랜즈레미디' 유사품 주의보 JW생활건강은 뉴질랜드산 신발 탈취제 '그랜즈레미디'의 가품이 온라인에서 판매되고 있다며 소비자 주의를 당부했다. 그랜즈레미디의 국내 공식 수입·총판사는 JW생활건강이 유일하다. 최근 온라인에서 유통되는 일부 저가 제품은 뉴질랜드 본사 확인 결과 가품으로 밝혀졌으며 효과가 없거나 탈취력이 떨어진다는 소비자 불만이 이어지고 있다. JW생활건강은 정품 식별을 위해 뉴질랜드 본사와 협력해 공식 홀로그램 스티커를 부착해 판매 중이다. 그랜즈레미디는 오리지널·페퍼민트·오렌지 3종 분말형 제품으로 하루 한 번씩 일주일 사용 시 최대 6개월까지 탈취 효과가 지속된다. ‘할머니 마법가루’, ‘신발 파우더’ 등으로 불리며 온·오프라인에서 꾸준히 판매 호조를 이어가고 있다. JW생활건강은 “가품은 안전성이 검증되지 않아 인체에 유해할 수 있다”며 “구매 시 반드시 홀로그램 스티커를 확인해야 한다”고 강조했다.2025-09-09 11:20:16
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![[소트프텔링ESG] AI의 두 얼굴: 친환경인가, 반환경인가](https://image.ajunews.com//content/image/2025/05/27/20250527104220294021.jpg)
AI의 두 얼굴: 친환경인가, 반환경인가 [이코노믹데일리] 요즘 카카오 ‘프사(프로필 사진)’들을 보면 지브리화풍으로 그린 에니메이션 프사로 대체하는 이들이 많이 보입니다. 인공지능(AI)이 만든 결과물들이죠. 현재 가장 너리 사용되는 AI 챗GPT에 우리 집 고양이 사진들을 넣고 “지브리풍으로 그려줘”라는 명령어를 입력하니 마치 일본의 에니메이션 제작사 지브리에서 제작한 에니메이션의 한 장면처럼 보이는 고양이들의 모습이 나옵니다. 그것뿐인가요. “이들 고양이가 사람이라면 어떤 모습일까?”하는 명령어를 넣으니 딱 사람도 그려주네요. 그런데 이를 어째. 둘 다 하얀 고양이(작은 녀석은 터키시 앙고라, 큰 녀석은 페르시안 혼혈 터키시앙고라)이데다 두 눈의 색상이 다른 오드아이들이다 보니 은발에 오드아이를 가진 얄쌍하면서도 나이는 살짝 있어 보이는 백인 청년과 턱수염 무성한 은발의 ‘떡대남’을 그려주네요. 물론, 당연히 모델이 된 고양이들과는 그 인상이 기막히게 닮았습니다. 더구나 작은 고양이의 나이가 15세로 고양이치곤 고령이고 ‘떡대’는 9살이란 점까지 놀랍게 캐치한 겁니다. 21세기 기술 혁신의 상징으로 급부상하는 존재가 AI요. 이렇게 생활 속에 파고 들며 점차 ‘필수 존재’가 되어가니 궁금증이 생깁니다. 과연 AI가 친환경적일까요 반(反) 환경적일까요. 국제에너지기구(IEA) 등에 따르면 최근 AI의 사용 영역이 늘어나며 기후위기 시대의 해결책으로도 주목받고 있답니다. AI는 산업 효율을 극대화하고, 환경 모니터링과 예측 기술을 발전시키며, 재생에너지 보급에도 기여하고 있습니다. 이미 다양한 분야에서 환경 문제 해결에 기여하고 있는데 대표적 사례가 에너지 관리입니다. 구글은 2016년부터 자사 데이터센터에 딥마인드(DeepMind) AI를 도입해 냉각 시스템을 자동 조절하고 있습니다. 이 시스템은 실시간 데이터를 분석해 냉각 장비의 작동 패턴을 최적화함으로써 데이터센터의 냉각 에너지를 40% 이상 절감했습니다. 이러한 방식은 전체 에너지 소비의 약 15%를 줄인 것으로 평가됩니다. 유사한 방식으로 마이크로소프트(MS)도 애저(Azure) 데이터센터에서 AI 기반의 에너지 최적화를 적용해 탄소 배출을 낮추고 있습니다. AI는 기후 예측과 자연재해 대응에서도 강력한 도구가 되고 있습니다. 미국 항공우주국(NASA)과 유엔은 위성 이미지와 AI를 결합해 산림 벌채와 빙하 융해, 사막화 진행 상황 등을 실시간으로 추적하고 있습니다. 비영리 기후 감시 프로젝트인 ‘클라이메이트 트레이스(Climate TRACE)’는 MS의 AI 기술을 활용해 위성 데이터 기반의 글로벌 탄소 배출 지도를 제작하고 있으며 이는 전 세계 정부와 기업의 기후 정책 수립에 사용되고 있답니다. 지난 2023년에는 이 데이터를 활용해 브라질 아마존 지역에서 불법 벌목이 활발하게 일어나고 있는 지역을 조기에 식별해 벌목 면적이 전년 대비 20% 줄었다는 성과도 보고됐다네요. 농업 분야에서는 AI 기반 정밀 농업(precision agriculture)이 자원 절감에 기여하고 있습니다. 예를 들어 일본의 스마트농업 스타트업인 ‘팜봇(Farmbot)’은 드론과 AI를 결합해 토양 상태, 작물 생장 상황, 병해충 패턴을 분석하고 농약과 물 사용량을 최소화합니다. 이를 통해 30% 이상의 물 사용 절감과 20% 이상의 수확량 증가를 동시에 달성했다네요. 이는 농업의 생산성을 높이면서도 환경에 미치는 영향을 줄이는 AI의 대표적 사례로 볼 수 있습니다 하지만 AI 기술이 환경에 끼치는 부정적 영향 또한 간과할 수 없습니다. 특히 대형 언어모델의 학습과 추론에는 엄청난 전력이 소모된다네요. 예를 들어 오픈AI가 개발한 챗 GPT-3 모델은 약 45테라와트시(TWh)에 달하는 전력을 소모하며 학습됐으며 이로 인해 284t의 이산화탄소(CO₂)가 배출됐다는 연구 결과가 있습니다. 이는 자동차 60대가 1년 동안 도로를 주행하면서 발생하는 탄소량과 비슷합니다. 여기에 수백만 사용자가 매일 AI 서비스를 이용할 경우 전력 소비는 폭발적으로 증가하게 됩니다. AI 활용 기반인 데이터센터도 반환경 논란의 중심에 있습니다. 전 세계적으로 AI 수요가 급증하면서 데이터센터 수는 빠르게 늘고 있으며 이들 대부분은 고성능 GPU를 수천대 이상 탑재한 AI 서버를 운영 중입니다. 2024년 기준 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 약 415TWh로 추정되며 이 중 약 20%는 AI 관련 작업에 사용됩니다. 전문가들은 이 비중이 2025년에는 절반에 가까운 49%까지 증가할 것으로 전망하고 있다. 특히 AI 스타트업인 코어위브(CoreWeave)는 2025년까지 32개의 AI 전용 데이터센터를 구축하고 25만개의 고성능 GPU를 운영할 계획인데 이는 단일 기업이 사용하는 전력량이 일부 중소국가 전체 소비량을 뛰어넘을 수 있음을 시사합니다. 또 하나의 환경 부담은 AI 칩 생산에 필요한 희귀 자원의 채굴입니다. AI는 고성능 반도체인 GPU나 TPU 없이 작동하지 않으며 이들 칩을 제조하기 위해서는 리튬, 코발트, 희토류 금속 등이 대량으로 사용되는데 이들 자원은 대부분 아프리카, 남미 등 취약 지역에서 채굴되며 그 과정에서 심각한 생태계 파괴, 물 부족, 토양 오염이 발생하고 있습니다. 특히 전 세계 반도체 생산의 중심지인 대만은 AI 칩 제조 과정에서 사용하는 대량의 물 소비로 인해 지역 내 물 부족 문제에 직면하고 있다는 지적도 있습니다. 결국 AI는 그 자체로 ‘선’도 ‘악’도 아닙니다. 어디에 어떻게 쓰이느냐에 따라 결과가 달라지는 중립적인 도구라 봐야겠지요. 친환경적 AI를 실현하기 위해서는 먼저 전력의 재생에너지 전환이 시급합니다. 실제로 구글은 2030년까지 전 세계 모든 데이터센터를 100% 무탄소 에너지로 운영하겠다는 목표를 세웠고 아마존은 2025년까지 전체 전력 사용의 100%를 재생에너지로 대체하겠다고 선언했습니다. 이와 함께 효율적인 AI 모델 개발, 즉 ‘경량화 모델’이나 ‘저전력 추론 알고리즘’의 연구도 활발히 진행되고 있습니다. AI 기술이 기후위기의 해결책이 되려면 기업과 정부, 기술 개발자 모두가 환경에 대한 책임을 전제 조건으로 삼고 탄소 배출량 공개, 지속가능성 기준 마련, 그리고 AI 기술을 기후 대응에 적극 활용하는 전략이 동시에 추진되어야 할 것입니다. 결국 AI의 미래는 기술 자체가 아니라 그 기술을 어떻게 통제하고 활용할 것인가에 달려 있습니다. 그리고 그 결정은 오늘 우리가 내리는 선택에 의해 좌우된다는 사실, 잊지 말아야겠습니다.2025-05-29 06:00:00
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