국립창원대학교가 AI 시대에 맞춰 교육과 연구 방식을 바꾸고 지역과 연계한 대학의 미래발전 전략을 모색했다. 국립창원대는 1~2일 울산에서 ‘미래발전 전략 워크숍’을 열고 교육혁신을 지역의 변화로 연결하기 위한 실행전략을 논의했다. 워크숍에는 총장과 부총장, 교무위원 등 주요 보직자와 실·과장, 직원 등 40여명이 참석했다. 거창·남해캠퍼스 보직자와 직원들도 함께해 창원·거창·남해캠퍼스의 교육·행정 현장에서 쌓은 경험을 공유하고 지역과 연계한 대학의 발전 방향을 모색했다. 이번 워크숍은 AI가 지식 생산과 학습 방식은 물론 산업현장의 인재 수요까지 바꾸는 상황에서 대학의 교육과 연구, 지역사회 역할을 재점검하기 위해 마련됐다. AI를 활용한 교육·연구 변화가 인재 양성과 산학협력, 지역혁신으로 이어질 수 있도록 구체적인 실천 과제를 찾는 데 초점을 맞췄다. 첫날 이수오 전 국립창원대 총장은 ‘대학혁신의 시대, 대학 리더십’을 주제로 급변하는 고등교육 환경에서 대학이 지향할 가치와 혁신을 이끄는 리더십의 역할을 짚었다. 구성원 간 소통과 신뢰를 바탕으로 변화에 대한 공감대를 형성하고 참여를 끌어내는 리더십의 중요성도 강조했다. 이어 김국현 국립창원대 D.AX대학원장은 ‘AI 시대, 대학교육은 어떻게 변화해야 하는가?’를 주제로 AI 시대 교육내용과 교수·학습 방식의 변화 방향을 제시했다. AI 활용 능력뿐 아니라 스스로 질문하고 정보를 비판적으로 판단하며 문제를 해결하는 역량을 키우는 교육의 필요성을 설명했다. 참석자들이 직접 아이디어를 제안하는 브레인스토밍도 진행됐다. 김혜정 기획처장이 진행한 ‘Project OMEGA: AI로 판을 바꾸는 국립창원대’에서는 AI 시대 대학교육과 지역혁신을 위한 실행전략을 논의했다. 참석자들은 캠퍼스별 교육환경과 지역산업 특성, 현장에서 체감하는 변화와 과제를 공유하고 각 캠퍼스의 강점을 대학 전체의 경쟁력으로 연결할 방안을 모색했다. 2일에는 브레인스토밍에서 나온 아이디어와 논의 결과를 공유하고 이를 실제 대학 현장에 적용하기 위한 실행전략을 구체화했다. 이어 울산과학기술원(UNIST)을 방문해 교육·연구 인프라를 둘러보고 AI 교육과 산학협력을 통한 지역산업 혁신 사례를 살펴봤다. 박민원 총장은 “AI 시대에는 무엇을 가르칠 것인지, 어떻게 연구할 것인지, 지역과 어떤 미래를 만들어 갈 것인지 대학 스스로 답을 찾아야 한다”며 “각 학문 분야의 전문성에 AI를 더하고 이를 지역산업의 변화와 미래인재 양성으로 연결해 나가겠다”고 말했다. 국립창원대는 이번 워크숍에서 나온 의견을 바탕으로 교육·연구 혁신과제를 구체화하고 창원·거창·남해캠퍼스 간 소통과 협력을 이어갈 계획이다.

대한민국 대표 자동차도시인 전남광주와 울산이 미래 동반성장과 대학 간 인공지능 전환(AX)을 위한 초광역 협력체계 구축에 나선다. 전남광주통합특별시와 울산시는 28일 통합시 광주청사에서 ‘미래동반성장 우호협약’을 체결하고 양 지역 거점 대학들과 ‘산업 AX 협력을 위한 업무협약’을 맺었다. 이날 협약식에 참석한 민형배 통합시장과 김상욱 울산시장은 두 도시의 상생발전을 도모하고 대체불가 대한민국 실현을 선도하기 위해 협력하기로 합의했다. 두 도시는 이번 협약에 따라 ▲산업 전반을 AI 중심으로 전환하는 제조 혁신사업 공동 추진 ▲자율주행 기술개발 및 실증·데이터 확보에 나선다. 이와 함께 ▲풍력·태양광 등 재생에너지와 수소·이차전지 산업 공동 육성 ▲문화·예술·체육 분야 교류협력 증진 ▲순천만과 태화강 국가정원 연계 관광 프로그램 개발 등에도 힘을 모으기로 했다. 이날 행사에서는 자치단체 간 협약에 이어 지역 대학 간 산학 협력 협약도 체결됐다. 두 지자체와 울산대학교, 울산과학기술원(UNIST), 전남대학교, 광주과학기술원(GIST) 등 4개 대학이 참여하는 6자 협약을 통해 핵심 기술 연구와 전문 인재 양성에 협력하기로 했다. 민 시장은 “이번 협약으로 전남광주와 울산은 미래 산업과 지역 혁신의 동반자로 함께 도약하게 될 것”이라며 “폭넓은 협력을 통해 대한민국의 초광역 상생발전 모델을 만들겠다”고 말했다. 김 시장은 “울산과 전남광주가 함께 자동차 산업, AX, 에너지 등 여러 분야에서 활약하며 서로의 강점을 연결해 성장하는 모습을 만들어 나가겠다”고 말했다. 한편, 김 시장은 협약식에 앞서 전남광주 북구 운정동 국립 5·18민주묘지를 참배했다. 현직 울산시장이 국립 5·18민주묘지를 찾아 참배한 것은 이번이 처음이다.

울산이 자동차·조선·석유화학 등 3대 주력사업에 인공지능(AI)을 전면 도입해 ‘산업 인공지능전환(AX) 선도도시’로의 도약에 본격적으로 나섰다. 울산시는 현재 총 100건, 1조 4947억원 규모의 AI 관련 사업을 추진 중이라고 밝혔다. 이 가운데 핵심인 산업 AX 실증사업만 14건, 6087억원 규모에 달한다. 분야별 실증사업을 살펴보면 자동차 산업에서는 단일 라인에서 여러 차종을 생산하는 유연 공정에 대응해 ‘AI 기반 자율생산 체계’를 개발하고 있다. 석유화학 분야는 현장 빅데이터를 기반으로 공정 최적화 및 설비 예측진단에 특화된 AI 모델을 구축 중이다. 조선 산업 역시 설계부터 생산까지 전주기 데이터를 통합 구축하고, 용접·검사·정비 등 핵심 공정에 AI와 로봇을 결합하는 작업을 추진하고 있다. 초광역 협력도 속도를 낸다. 울산시는 내년부터 ‘울산-전남광주 인간형로봇(휴머노이드) 기반 자동차산업 제조인공지능전환(MAX) 지원사업’을 본격 추진한다. 울산의 글로벌 자동차 제조 역량과 호남권의 AI·로봇 기술을 결합해 시너지를 극대화한다는 구상이다. 고도화를 위한 신규 사업 6건도 기획 중이다. 주요 사업은 국립산업 AX 실증센터 건립, 산업단지 시범 무인 자동 공장(데모 다크팩토리) 구축, 산업단지 현장형 엣지 AIDC(인공지능 데이터센터) 구축, 풀스택 AI 팩토리 및 제조 AI 파운데이션 모델 개발, 제조암묵지 활용 AI 솔루션 개발, 조선 AX 특화 AI 모델하우스 구축 등이다. 장기적으로는 개별적으로 추진되던 AX 사업들을 하나의 공간과 체계로 결합한 ‘산업 AX 연결거점(NEXUS) 실증단지’를 조성할 방침이다. 울산시 관계자는 “UNIST 등 지역 연구기관 및 기업들과 역량을 결집하고 있다”며 “신규 사업 발굴과 집적화를 통해 주력산업의 인공지능전환을 선도해 나가겠다”고 밝혔다.

국내 연구진이 페로브스카이트 태양전지 표면에 특수 물질을 얇게 코팅해 발전효율과 내구성을 동시에 잡는 기술을 개발해 주목받고 있다. 울산과학기술원(UNIST) 에너지화학공학과, 신소재공학과 공동 연구팀은 특수 물질을 진공에서 휘발시켜 페로브스카이트 표면에 얇게 코팅해 태양전지 효율과 내구성을 높이는 데 성공했다고 20일 밝혔다. 이 연구 결과는 친환경 에너지 화학 분야 국제 학술지 ‘에너지와 환경 과학’에 실렸다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트층과 전자수송층 사이에 패시베이션 물질이 입혀진다. 패시베이션 물질을 표면에 도포하면 페로브스카이트층 상단의 결함이 제거되면서 전자 손실이 줄어 태양광을 전기로 바꾸는 효율이 높아진다. 결함은 소재 손상을 일으키기도 하기 때문에 전지 수명을 늘리는 데도 도움이 된다. 이 물질은 주로 용매에 녹여서 바르는데 일부가 뭉치거나 표면에 고르게 퍼지지 않아 전지마다 성능이 들쭉날쭉해진다는 단점이 있다. 이런 단점을 없애기 위해 패시베이션 물질을 진공에서 가열해 휘발시킨 뒤 기체 상태의 분자가 페로브스카이트 위에 바로 내려앉도록 하면 표면에 공급되는 물질의 양과 쌓이는 속도를 조절해 균일한 막을 만들 수 있다. 이런 진공 증착은 균일한 막을 만들기 위해 반도체 공정에서도 많이 쓰인다. 문제는 휘발 속도를 제어할 수 있는 물질을 찾는 일이다. 너무 쉽게 휘발되면 표면에 쌓이는 양을 조절하기 어렵고 반대로 잘 휘발하지 않으면 더 높은 온도로 가열해야 해 물질 자체가 분해될 수 있기 때문이다. 연구팀은 패시베이션 물질 6종 중 열 안정성과 휘발 특성을 비교해 ‘피페라지늄 다이아이오도다이드’(PDI)를 선정했다. 이 물질을 초당 0.01㎚(나노미터)씩 쌓자 용액으로 처리했을 때보다 분자들이 표면에 더 가깝고 고르게 붙어 결함에 따른 에너지 손실을 줄였다. 이 표면 처리 기술을 적용한 페로브스카이트 태양전지의 최고 효율은 26.05%로 같은 물질을 용액으로 처리한 전지의 25.43%보다 높았다. 내구성도 향상됐다. 65도에서 빛을 계속 비추며 작동시킨 시험에서 이번 기술을 적용한 전지는 초기 효율의 90%를 유지하는 시간이 1005시간으로 용액 처리 전지보다 약 55% 더 길어졌다. 양창덕 에너지화학공학과 교수는 “이번 기술은 페로브스카이트 태양전지의 효율과 내구성을 높이면서 전지 간 성능 편차도 줄일 수 있는 방법”이라며 “고효율 태양전지의 대면적·대량 생산에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

과학기술 발전에도 불구하고 아직 암을 정복하지는 못하고 있다. 국내 사망률 1위가 여전히 암이라는 사실만 봐도 알 수 있다. 암으로 인한 사망 상당수는 원발 종양 때문이 아닌 다른 장기로의 전이 때문이다. 그래서 암 전이에 대한 연구는 활발하지만 암이 원래 발생한 조직에서 벗어나 낯선 장기에 도달한 다음 어떻게 적응하고 정착하는지는 여전히 명확히 알려져 있지 않다. 이런 상황에서 울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 연구팀은 장기별 주변 조직을 재현한 배양 시스템을 만들어 대장암 세포의 전이 초기 적응 과정과 간 전이 대장암의 취약점을 규명했다고 17일 밝혔다. 이 연구 결과는 생체재료 분야 국제 학술지 ‘바이오액티브 머티리얼즈’에 실렸다. 연구팀은 장기에서 세포를 제거하고 세포외기질만 남겨 만든 하이드로젤에 환자에게서 추출한 대장암 세포를 넣어 배양 시스템을 만들었다. 세포외기질은 세포를 둘러싸 지탱하고 세포 표면의 수용체와 상호작용해 세포 성장과 생존에 영향을 주는 물질이다. 장기마다 세포외기질이 다르기 때문에 사람과 조직 성분이 유사하고 충분한 양을 확보할 수 있는 돼지의 대장, 간, 폐, 뇌로 4종의 배양 재료를 만들었다. 연구팀은 동일한 암세포가 서로 다른 장기에서 어떤 변화가 나타나는지 확인했다. 연구 결과 배양 재료에 따라 종양 덩어리의 형성 정도와 유전자 작동을 조절하는 ‘후성유전적 변화’가 다르게 나타났다. 암세포가 주변 조직에 따라 어떤 유전자를 활성화할지 조절하며 적응해 간다는 뜻이다. 특히 간 조직 배양 재료에서는 유전자 작동을 조절하는 단백질 생성이 늘었고 이를 억제하자 종양 덩어리가 형성되는 비율이 줄어드는 것이 확인됐다. 실제로 암세포의 생존 신호 수신기 역할을 하는 단백질을 차단하는 약물을 주입하자 암세포 생존율은 크게 줄어드는 것이 관찰됐다. 조승우 교수는 “이번 연구는 다양한 암종으로 확대해 환자의 암이 특정 장기로 전이됐을 때의 취약점을 파고드는 맞춤형 치료 개발에 도움이 될 것”이라며 “면역세포까지 함께 배양되는 시스템을 만들어 장기별 암세포와 면역세포의 상호작용을 살펴보고 면역항암제의 효과와 독성을 평가하는 데 활용할 계획”이라고 밝혔다.

대학 입학과 동시에 삼성전자나 SK하이닉스 입사가 사실상 확정되는 취업 길이 해외 언론의 주목을 받고 있다. 재학 중 장학금을 지원받고 졸업 후 취업까지 보장받는 ‘계약학과’ 제도다. 최고의 인재를 끌어오기 위한 기업들의 ‘소리 없는 전쟁’이 입학 단계부터 치열하게 펼쳐지는 셈이다. 미국 경제 매체 CNBC는 15일(현지시간) 삼성전자와 SK하이닉스가 대학과 협력해 만든 채용연계형 계약학과가 학생들에게 졸업 전부터 취업 문을 열어주고 있다고 보도했다. 최근 AI 기술의 발전으로 글로벌 IT 리더들 사이에서 학위 무용론이 제기되기도 하지만 한국의 반도체 기업들은 여전히 대학 학위와 전문 교육의 가치를 높게 평가하고 있다는 분석이다. 계약학과는 기업이 대학과 교육과정을 공동 개발하고 재정을 지원하며 일정 조건을 충족한 학생에게 입사를 보장하거나 우대하는 제도다. 학생 입장에서는 학비와 생활비를 지원받으면서 안정적인 취업길까지 확보할 수 있어 인기를 끌고 있다. 대표적인 예로 SK하이닉스가 운영하는 서강대 시스템반도체공학과는 4년제 과정을 마치면 입사가 확정된다. SK하이닉스는 이 외에도 고려대, 한양대 등과 손을 잡고 있다. 삼성전자 역시 성균관대 지능형 소프트웨어학과와 연계해 계약학과를 운영 중이다. 이밖에 연세대, 한국과학기술원(KAIST), 울산과학기술원(UNIST) 등 여러 대학과도 협력 전선을 구축했다. 지원도 확실하다. 서강대 프로그램 합격자는 전원 SK하이닉스 장학금을 받으며, 일정 학점을 유지하면 취업이 보장된다. 입사 후에는 일반 신입사원과 동일한 직급과 급여, 복지 혜택을 누리게 된다. 삼성전자 역시 성균관대 장학생을 대상으로 최소 학점 요건을 채우면 첫 3년간 등록금을 면제해 준다. 이밖에 인턴십, 해외 연구소 방문, 국제 학술대회 참석 등의 기회를 제공한다.

중앙정부가 기획한 연구개발(R＆D)의 개별 과제 형식으로 진행되던 지역 R＆D가 4대 과학기술특성화대과 정부출연연구기관들과 손잡고 지역 맞춤형으로 환골탈태한다. 과학기술정보통신부는 10일 대전 카이스트 본원에서 ‘4극3특 지역 자율 R＆D 사업 출범식’을 갖고 이 같은 방향의 지역 R＆D를 본격 추진한다고 밝혔다. 이번에 추진되는 지역 자율 R＆D 사업은 지역에 대한 R＆D 투자 확대를 넘어 투자 및 기획, 협력 방식을 완전히 새롭게 하는 것이다. 기존에는 중앙정부에서 기획해 톱다운 방식으로 추진되면서 지역이 중장기적 성장전략에 따라 연구개발 투자를 설계하고 이어가는 데 한계가 있었지만 앞으로는 권역별 성장전략과 중점기술 분야를 중심으로 필요한 R＆D를 지원해 지역 특화 성장경로에 맞춰 연구개발 투자가 가능해진다. 이를 위해 과기정통부는 올해 7개 권역에 총 789억원을 투입하고 내년 이후에도 지원 규모를 지속적으로 확대할 계획이다. 또 과기정통부와 지방정부, 연구개발지원단, 4대 과학기술원, 정부출연연, 대학과 기업 등 지역 혁신주체가 모여 지역의 산업 및 과학기술 역량과 기업의 기술수요를 분석하고 사업을 기획하게 된다. 이에 따라 4극은 각각 3개, 3특은 각각 2개씩 총 18개의 중점기술 분야를 선정해 분야별 과제와 예산, 연차별 목표, 사업화 경로까지 구체화했다. 4극3특 권역은 하나의 산업·연구 생태계라는 측면에서 각 지역별로 흩어져 있던 연구역량, 산업기반, 실증환경, 인재를 권역 단위로 연계해 그동안 개별 시도가 추진하기 어려웠던 대형·융합형 연구개발을 추진해 더 큰 성과를 창출할 수 있을 것이라고 과기정통부는 전망했다. 우수한 인재와 연구 역량을 갖춘 4대 과기원과 정부출연연이 사업단을 맡아 사업기획부터 과제관리, 성과확산까지 총괄하는 구심점 역할을 하게 된다. 중부권(대전, 세종, 충북, 충남)은 카이스트, 호남권(광주·전남)은 광주과기원(GIST), 대경권(대구, 경북)은 대구경북과기원(DGIST), 동남권(부산, 울산, 경남)을 울산과학기술원(UNIST), 강원특별자치도는 한국과학기술연구원(KIST) 강릉분원, 전북특별자치도는 KIST 전북분원, 제주특별자치도는 한국생산기술연구원 제주기술실용화본부가 사업단을 맡는다. 세부적으로 중부권은 ‘국가전략기술의 글로벌 신시장을 개척하는 초광역 딥테크 실증 생태계’ 구축을 위해 반도체 분야에 42억 원, 첨단바이오 분야에 39억 원, 첨단모빌리티 분야에 40억 원 등 총 131억원을 투입하고 호남권은 ‘재생에너지를 동력으로 AI·광반도체와 미래모빌리티를 연결하는 미래 첨단산업 거점’ 조성을 위해 반도체 분야에 46억원, 에너지 분야에 40억원, 모빌리티 분야에 37억원 등 총 131억원을 투자한다. 또 대경권은 ‘모빌리티-로봇-시스템반도체를 연결하는 로봇벨트’를 구축하기 위해 모빌리티 분야에 43억원, 로봇 분야에 37억원, 시스템반도체 분야에 37억 5000만원 등 총 131억원, 동남권은 ‘기술을 제조현장에서 빠르게 검증·사업화하는 동남권형 글로벌 경쟁우위 모델 구축’을 위해 조선AX 분야에 43억 3000만 원, 전력반도체 분야에 40억 원, 첨단항공 추진기술 분야에 40억 원 등 총 131억 원을 투자한다. 강원특별자치도는 ‘기능성바이오소재·세라믹재료 분야의 기술사업화, 지역정착형 인재양성 및 혁신기업 성장 모델 구축’, 전북특별자치도는 ‘주력산업 연구기반 고도화를 통한 지속 가능한 지역 R＆D 생태계를 구축’, 제주특별자치도는 ‘청정에너지와 청정 생물자원을 활용한 제주형 탄소중립 신산업 생태계’를 만들기 위해 각각 88억원을 투자할 계획이다.

울산시는 1일 울산스타트업허브 운당홀에서 ‘울산 미래성장 펀드’ 결성식을 개최했다고 밝혔다. 이 펀드는 지역 대표기업과 금융기관, 연구·교육기관이 자금을 모으고, 울산시가 주도해 조성했다. 정부의 모태펀드 350억원을 마중물로 삼고 HD현대중공업, NH농협은행, BNK경남은행, 울산과학기술원(UNIST), 고려아연이 출자해 총 500억원 규모로 결성했다. 지난 3월 중소벤처기업부 주관 ‘2026년 지역성장펀드’ 공모에 선정되면서 펀드 결성이 추진됐다. 시는 이 모펀드를 기반으로 앞으로 630억원 이상 규모로 자펀드를 조성하고, 창업 초기 단계부터 주력산업 고도화까지 이어지는 촘촘한 투자 사다리를 구축할 계획이다. 주요 투자 대상은 기업가형 소상공인, 초기 창업기업, 창업도시 조성 연계 혁신 기술, 조선·자동차·이차전지·에너지·정밀화학 등 지역 주력 산업이다. 시는 펀드 운용사인 한국벤처투자를 통해 자펀드 운용사를 신속하게 선정하고, 연내 실제 투자 집행에 나설 계획이다. 울산시 관계자는 “울산 산업 생태계가 스스로 미래 성장 동력에 투자하는 구조를 갖추게 됐다는 점에서 이번 펀드 결성은 의미가 크다. 500억 원 모펀드가 마중물이 돼 지역 소상공인부터 주력산업 기업까지 두루 성장할 수 있는 튼튼한 투자 생태계를 만들어 나가겠다”라고 밝혔다.

롯데가 다음 달 1일부터 ‘예측 가능한 수시채용’을 시작한다. ‘예측 가능한 수시채용’은 계열사별 채용 시기를 3∙6∙9∙12월로 정해 지원자들이 채용 일정을 미리 예측하고 준비할 수 있도록 한 것이 특징이다. 이번 채용에는 롯데백화점, 롯데웰푸드, 롯데건설, 롯데이노베이트 등 15개 계열사가 참여하며, 영업, 마케팅, 연구개발(R＆D), 인공지능(AI) 등 50여 개 직무에서 세 자릿수 규모의 신규 채용을 진행한다. 전형 일정과 지원 자격 등 세부 사항은 롯데그룹 채용 홈페이지에서 확인할 수 있다. 롯데는 그룹의 인공지능 전환(AX)을 이끌 핵심 인재 확보에 힘을 쏟는다. 이번 채용 전형에 참여하는 롯데이노베이트와 롯데건설은 자연어 및 시각∙음성 처리, 연구개발 등 다양한 분야의 AI 전문 인력을 적극 채용할 계획이다. 롯데는 다음 달 1일부터 8일까지 서울대, 성균관대, 연세대, 서강대, 울산과학기술원(UNIST), 고려대 등 전국 12개 대학에서 채용박람회를 개최한다. 채용박람회에는 롯데웰푸드, 롯데마트·슈퍼, 롯데물산, 롯데호텔, 롯데바이오로직스, 롯데건설 등 20개 계열사가 참가해 회사 소개 및 직무 채용 상담을 진행한다. 직원들도 현장에 참여해 자신의 경험을 바탕으로 채용 과정과 합격 노하우 등을 전할 예정이다. 지역 청년과의 채용 접점도 확대한다. 롯데에너지머티리얼즈와 롯데정밀화학은 울산과학기술원(UNIST)과 광주과학기술원(GIST)에서 채용박람회를 열고 지역의 우수 이공계 인재를 찾는다. 롯데백화점은 충청, 호남, 영남 등 지역 거점에 위치한 대학교를 찾아 채용설명회를 개최한다.

생성형 인공지능(AI)이 다양한 분야에서 사용되다 보니 AI 없는 세상은 상상하기 어려울 정도가 됐다. 생성형 AI가 사용자 수준에 맞춘 답변을 내놓기 위해서는 사용자가 설정한 프로필, 과거 대화 등 고정된 사용자 정보를 활용한다. 그렇지만 이런 방식은 전문 분야가 아닌 다른 분야나 같은 분야에서도 질문 주제에 따라 지식 수준이 다르다는 점은 고려되지 않는 경우가 많다. 이에 울산과학기술원(UNIST) 컴퓨터공학과 연구팀은 질문 의미뿐만 아니라 질문 속 전문 용어를 얼마나 빠르고 일정한 리듬으로 타이핑하는지에 따라 사용자의 전문 지식 수준을 가늠해 맞춤형 답변을 내놓는 개인화 AI 기술인 ‘엑스퍼트’(ExPerT)를 개발했다고 30일 밝혔다. 이 연구 결과는 자연어 처리 분야 국제 학술대회 ‘ACL 2026’에서 발표됐다. 연구팀은 이번 연구의 데이터 세트와 코드를 오픈 소스 공유 사이트인 ‘깃허브’(https://github.com/UbiquitousAILab/ExPerT)에 공개하기도 했다. 연구팀은 똑같은 전문 용어를 쓰더라도 키를 누르고 떼기까지 걸린 시간, 다음 키로 넘어가는 간격, 백스페이스 사용 횟수 등은 전문가와 비전문가 간에 차이가 있다는 사실에 주목했다. 연구팀은 개별 질문에 쓰인 표현과 전문 용어 등의 의미 정보와 타이핑 행동 정보를 챗GPT 같은 생성형 AI 모델에 입력해 사용자 전문성을 5단계로 추정하게 한 뒤 추정 결과와 원래 질문을 생성형 AI 모델에 다시 전달해 답변의 눈높이를 조절하도록 했다. 실제로 화학, 컴퓨터과학, 경영 분야 참가자 40명이 입력한 질문 1270개를 이용해 엑스퍼트의 성능을 검증한 결과 의미 정보만 분석했을 때는 AI가 추정한 전문성 수준이 참가자가 직접 평가한 수준과 평균 0.488단계 차이가 났지만 타이핑 정보까지 함께 분석하자 그 차이가 0.398단계로 줄었다. 타이핑 정보를 더할 경우 전문성 추정 오차가 18.4% 줄어든 것이다. 또 지금까지 나눈 대화에서 사용자의 성향과 배경을 추출하는 기존 방식의 경우 사용자가 직접 평가한 전문성 수준과 평균 1.162단계 차이가 났지만, 질문마다 전문성을 새로 파악하는 엑스퍼트 방식은 차이를 0.488단계로 줄였다. 연구를 이끈 공태식 교수는 “이번 기술은 기존 개인화 AI가 고정된 프로필이나 이전 대화 기록에만 의존해 실시간 맥락을 반영하지 못했던 한계를 극복하기 위한 것”이라며 “의료·법률·금융처럼 전문 지식 격차가 큰 분야의 전문 챗봇은 물론 사용자별 이해도 파악이 중요한 에듀테크나 B2B 고객 지원 시스템 등 다양한 영역에서 사용자의 실시간 눈높이에 최적화된 개인화 AI 인터페이스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

화학산업 부산물 재활용 핵심기술 확보도, 세계적 그린바이오 연구거점 도약 충남도와 카이스트(KAIST)가 세계 최고 수준의 연구기관들과 손잡고 충남을 세계적 그린바이오 연구·산업 거점으로 육성한다. 18일 도에 따르면 과학기술정보통신부 주관 ‘탑티어(Top-tier) 국제공동연구’ 사업에 최종 선정됐다. 이 사업은 국내 연구 기관과 해외 선도 연구 기관 간 전략적 협력을 통해 공동연구, 인력교류, 정보교환, 협력 거점 구축 등을 지원하는 사업이다. 국제공동연구 협력단에는 카이스트를 비롯해 울산과학기술원(UNIST), 포항공과대학교(POSTECH), 미국 캘리포니아 공대(Caltech)가 참여한다. 주요 과제는 화학산업 부산물의 고부가가치 소재 전환 재활용(업사이클링) 핵심기술 개발 및 확보다. 연간 23억원씩 최대 10년간 연구개발비를 지원받는다. 참여 기관들은 공동 연구개발(R＆D) 과제 발굴, 연구진 교류 등으로 세계적 수준의 연구성과를 창출할 계획이다. 도는 이번 사업을 ‘카이스트 그린바이오 연구소’와 연계해 지역 그린바이오 연구·산업 생태계를 고도화하는 계기로 삼을 예정이다. 카이스트 그린바이오 연구소는 첨단 연구개발 역량과 농생명·바이오 산업 기반 시설을 결합해 연구개발부터 사업화까지 지원하는 그린바이오 산업의 핵심 거점이다. 2027년부터 내포농생명집적지구 내에 운영 예정이다. 도는 확보한 원천기술과 연구 성과를 기술이전과 공동 연구개발, 사업화로 이어지는 선순환 혁신 생태계를 구축할 계획이다. 도 관계자는 “이번 협력단 구성은 도의 그린바이오 연구 역량을 한 단계 끌어올릴 결정적 기회”라며 “세계적인 연구 성과가 지역 기업과 산업 발전으로 연결되도록 지원하겠다”고 말했다.

TV 홈쇼핑이나 인터넷을 이용해 물건을 구입할 때 같은 전자제품이라도 컴퓨터 살 때, 오디오를 살 때, 생활가전을 살 때 모두 기준이 달라진다. 컴퓨터를 살 때는 비싸고 평점이 좋은 제품을 고르면서도 오디오나 생활가전은 저렴하고 인기 있는 제품을 고르는 식으로 한 사람의 구매 스타일은 제품에 따라 달라진다. 기존 상품 추천 기술은 이런 차이를 제대로 반영하지 못한다는 단점이 있다. 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 연구팀은 세부 상품군에 따라 달라지는 소비자의 구매 성향을 제대로 분석해 추천에 반영할 수 있는 교차 도메인 추천 인공지능(AI) 기술인 ‘멀티탭’을 개발했다고 6일 밝혔다. 이 기술은 오는 9일부터 제주도에서 열리는 데이터마이닝 분야 국제 학술대회 ‘ACM KDD’에서 발표된다. 멀티탭은 같은 상품 분야 안에서도 세부 상품군에 따라 달라지는 구매 성향을 구분하고 다른 상품 분야 정보는 현재 추천과 관련 있는 만큼 반영하는 교차 도메인 추천 기술로 기존 기술 대비 소비자의 세부 취향을 더 정확하게 반영할 수 있다. 교차 도메인 추천 기술은 한 소비자가 자주 구매해 기록이 충분히 쌓인 상품 분야에서 얻은 정보를 기록이 부족한 다른 상품 분야 추천에 활용하는 기술이다. 전자제품은 자주 구매하지만 생활용품을 구매하지 않은 사람에게 전자제품 구매 기록을 근거로 생활용품을 추천하는 방식이다. 멀티탭은 구매 이력과 상품 정보를 분석해 사용자가 가격, 평점, 리뷰 수를 제품 구매 시 얼마나 따지는지와 이용 빈도, 동일 상품 분야에서 얼마나 다양한 세부 상품군을 구매했는지를 3단계로 나눈 다음 대형언어모델(LLM)이 상품군별 차이가 드러나는 문장으로 정리한다. 이 문장을 숫자 정보로 바꿔 기존 추천 알고리즘인 라이트GCN이 학습한 구매 행동 정보와 결합한 뒤 상품을 추천하는 것이다. LLM을 사용하면 높음, 중간, 낮음이라는 3단계 수치만 나열할 때보다 어느 상품군에서 어떤 성향이 나타났는지까지 추천 모델이 구분해 학습할 수 있다. 또 추천 상품 분야를 기준으로 다른 분야 정보가 얼마나 관련 있는지 계산해 반영 정도를 조절할 수도 있다. 연구팀은 아마존의 전자제품, 홈·생활용품, 스포츠용품, 의류, 가구, 장난감 구매 기록을 이용해 성능을 검증한 결과 6개의 교차 추천 과제 중 5개에서 기존 기술보다 높은 성능을 보였다. 실제 구매 상품을 상위 5개 추천 목록에 포함한 비율은 기존 최고 수준의 기술보다 최대 36.3% 높았다. 연구를 이끈 이연창 교수는 “소비자의 취향은 상황과 세부 상품군에 따라 달라지는 만큼 멀티탭 기술은 구매 성향을 여러 페르소나로 나눠 추천에 반영하는 방식”이라며 “구매 기록이 적은 상품 분야에서도 실제 취향에 가까운 상품을 추천해 온라인 쇼핑몰의 개인 맞춤형 추천을 고도화할 수 있을 것”이라고 말했다.

암세포와 가까이 있는 지방세포는 암의 성장과 생존을 돕고 항암제 내성까지 떨어뜨려 암 환자와 의료진에게는 골칫거리다. 국내 연구진이 암세포가 바로 옆 지방세포를 조력자로 바꾸는 메커니즘을 밝혀냈다. 울산과학기술원(UNIST) 생명과학과, 국립암센터 공동 연구팀은 세포 속 미토콘드리아 단백질인 ‘TRAP1’이 유방암 주변 정상 지방세포를 암 연관 지방세포(CAA)로 바꾸는 과정을 조절한다는 사실을 밝혀내고 이를 억제하면 기존 항암제 효과를 높일 수 있다는 것을 동물실험으로 입증했다고 4일 밝혔다. 이 연구 결과는 의과학 분야 국제 학술지 ‘시그널 트랜스덕션 앤드 타깃드 테라피’ 7월 28일 자에 실렸다. CAA는 염증 물질과 지방세포 유래 분비 단백질을 내보내 암세포의 증식과 생존을 돕고 항암제 효과도 떨어뜨리는 것으로 알려져 있다. 연구팀은 TRAP1이 세포 미토콘드리아의 에너지 생산을 촉진해 정상 지방세포가 CAA로 바뀌는 ‘mTOR–PPARγ’라는 경로를 계속 작동하도록 한다는 점을 밝혀냈다. 실제 유방암 환자 31명을 대상으로 조사한 결과 종양 주변 지방조직에서 TRAP1 발현량이 정상 지방조직보다 3.03배 높은 것으로 나타났다. 연구팀은 생쥐 실험으로 TRAP1을 제거하자 지방세포의 미토콘드리아 기능이 감소했고 암을 돕는 지방세포로의 변화도 억제되는 것을 관찰했다. 종양 무게는 최대 56% 줄었고 기존 유방암 항암제를 함께 투여했을 때 항암 효과는 더욱 높아졌다. TRAP1을 직접 억제하는 약물을 투여했을 때도 비슷한 효과가 나타났다. TRAP1 후보물질인 가미트리닙과 항암제 시스플라틴을 함께 투여한 생쥐는 그렇지 않은 생쥐보다 종양 무게가 76% 줄었다. 먹는 약 형태로 개발 중인 TRAP1 억제제 SB-U015는 독성 반응 없이 시스플라틴과 파클리탁셀의 종양 억제 효과를 높여 항암제 내성을 극복할 유망한 치료 후보물질로서 잠재력이 확인됐다. 공선영 국립암센터 표적치료연구과 교수는 “이번 연구는 유방암 주변 지방세포가 항암제 내성에 미치는 역할을 규명했다는 점에서 의미가 있다”며 “기존 항암제에 잘 반응하지 않는 환자뿐 아니라 난소암, 췌장암, 전립선암처럼 지방조직과 가까이서 자라는 다른 암종에도 적용할 수 있는지 추가 연구가 필요하다”고 말했다. 강병헌 UNIST 생명과학과 교수는 “이번 연구는 암세포뿐 아니라 암을 둘러싼 정상 지방세포의 미토콘드리아까지 함께 조절하면 항암 효과를 높일 수 있음을 보여준다”며 “암세포와 주변 환경을 동시에 겨냥하는 항암 치료제 개발에 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다.

국내 연구진이 스마트폰이나 TV 화면을 작동시키는 박막트랜지스터 반도체 소자로 쓰이는 산화물 반도체의 결함을 줄일 수 있는 방법을 발견했다. 울산과학기술원(UNIST) 반도체소재·부품대학원 연구팀은 산화물 반도체의 성능을 좌우하는 산소 빈자리 결함의 성질을 결정하는 것은 반도체 물질 전체의 원자들이 얼마나 촘촘하게 있는지가 아니라 결함 주변 금속 원자 사이 거리라는 것을 이론 계산으로 증명했다고 19일 밝혔다. 이번 연구 결과는 미국 화학회에서 발행하는 화학 분야 국제 학술지 ‘재료 화학’에 실렸다. 산화물 반도체(IGZO)는 인듐, 갈륨, 아연, 산소로 이뤄진 물질로 낮은 온도에서 박막으로 만들기 쉽기 때문에 스마트폰, TV 화면을 작동하는 박막트랜지스터 반도체 소자 재료로 널리 사용된다. IGZO를 박막으로 만드는 과정에서 산소가 들어가는 자리가 듬성듬성 비는 결함이 생기는데 이 결함이 전류 흐름과 작동 전압을 바꿔 소자 성능을 불안정하게 만든다. 산소가 빠진 자리에 남은 두 개의 전자가 빈자리 주변에 갇히는지 전체로 퍼지느냐에 따라 소자의 작동 전압과 성능이 달라진다. 연구팀은 원자와 전자 상태를 계산하는 밀도범함수이론, 구성좌표 분석, 원자들의 움직임을 시간에 따라 재현하는 제일원리 분자동역학 시뮬레이션을 했다. 그 결과, 전자가 빈자리 주변에 갇히거나 박막 전체로 퍼지는 상태는 산소 빈자리 주변 원자 배열에 따라 달라진다는 점을 밝혀냈다. 특정 금속 원자 사이가 가까워지면 전자가 빈자리 주변에 갇히고 멀어지면 박막 전체로 퍼진다는 것이다. 이 차이는 산소 빈자리에 남은 전자가 머무는 에너지 위치인 결함 준위가 낮고 깊을수록 전자는 빈자리에 강하게 붙잡혀 빠져나오기 힘들어진다. 이번 연구를 통해 기존에 서로 맞지 않아 보였던 열처리와 압축이 산소 빈자리의 성질에 미치는 영향도 설명할 수 있게 됐다. 열처리는 산화물 반도체의 원자 배열과 전기적 특성을 조절하기 위해 쓰이는 공정이다. 기존에는 열처리하면 박막 내부의 빈 공간이 줄고 전체 원자 밀도가 높아져 산소 빈자리 주변에 갇힌 전자가 박막 전체로 퍼진다고 봤지만 박막을 압축하면 마찬가지로 밀도가 높아져도 전자가 오히려 산소 빈자리 주변에 갇히는 현상이 보고돼 왔다. 이 연구를 이끈 정창욱 교수는 “이번 연구로 산소 빈자리 결함은 산화물 반도체에서 피하기 어려운 결함이지만 결함의 전기적 역할을 공정 조건으로 조절할 수 있음을 입증했다”며 “열처리 조건이나 박막에 걸리는 응력을 설계하면 문턱전압, 전류가 켜지고 꺼지는 특성, 신뢰성을 함께 제어하는 데 활용할 수 있을 것”이라고 설명했다.

김정관 산업통상부 장관은 16일 제주 신라호텔에서 열린 제49회 대한상공회의소 제주포럼에서 “반도체 호황이라고 해서 사회 전체가 호황은 아니다”라며 ‘0% 성장’ 위기에 직면한 한국 경제를 살리기 위해 지방 기업들에 규제 완화와 세금 감면 등 인센티브를 확충하겠다고 밝혔다. 김 장관은 이날 강연에서 “인공지능(AI) 판에서 지방을 일으켜 세우지 않으면 앞으로 우리 경제는 미래가 없다고 판단하고 있다”고 강조했다. 김 장관은 지속적이고 전략적인 투자의 중요성을 강조했다. 그는 “전국적으로 풀기 어려운 기업의 여건이나 환경 관련 규제들을 지방에서 과감하게 풀어 기업이 지방에 투자할 수 있도록 하겠다”며 “지금까지 수도권 중심의 연구개발(R＆D) 투자를 했다면 앞으로의 R＆D 정책은 전면적으로 지방으로 이동할 예정”이라고 밝혔다. 이어 “지방에 있는 노동자는 소득세를 감면받을 수 있도록 정책을 바꾸겠다”고 덧붙였다. 김 장관은 강연 후 기자들과 만나 “AI 시대에 우리가 인센티브를 가져가기 위해서는 투자에 훨씬 더 집중을 해야 한다”고 밝혔다. 삼성전자발 반도체 초과이익의 재분배 논의에 대해서는 “큰 이슈다 보니 정부 내에 다양한 목소리가 있을 수밖에 없다”며 “이런 과정들을 거쳐 전체적으로 큰 물줄기를 타지 않을까 싶다”고 말했다. 한편 이날 제주롯데호텔에서 열린 ‘2026 한국경제인협회 경영자 제주하계포럼’ 강연에 나선 이세돌 울산과학기술원(UNIST) 특임교수는 ‘알파고 대국’ 후 10년이 지난 지금 AI를 적극적으로 도입해야 한다고 강조했다. 이 교수는 “AI 바둑 프로그램이 보급되면 바둑기사 모두가 상향 평준화될 것이라고 생각했지만 현실은 정반대였다”며 “상위 랭커가 AI를 더 잘 이해하고 활용하면서 정답만 암기하던 하위 랭커와 격차가 더 벌어졌다”고 말했다. 이어 ‘새로운 문맹의 시대’라는 표현을 인용한 이 교수는 “AI를 단순한 질문 용도로 사용하는 사람과 에이전트 AI로 활용하는 사람의 차이는 문맹의 차이만큼 벌어질 것”이라고 전망했다.

10년 전 알파고와 세기의 대국을 벌였던 이세돌 울산과학기술원(UNIST) 특임교수가 인공지능(AI)이 도입되며 상하위권 바둑 기사들 간 실력 격차가 오히려 더 확대됐다고 밝혔다. 이 교수는 16일 제주 롯데호텔에서 열린 한국경제인협회 하계포럼에서 ‘알파고 대국 10년: 이세돌의 복기’를 주제로 강연하며 “하위 랭커가 상위 랭커를 이기는 일이 하늘의 별 따기가 됐다”며 이같이 말했다. 이 교수는 “처음에는 AI 프로그램이 보급되면 실력이 상향 평준화돼 절대 강자가 사라질 것으로 생각했지만 정반대였다”며 “상위 기사들이 AI를 더 잘 이해하고 활용했다”고 말했다. 인간과 AI의 역할은 이미 10년 전 알파고 대국에서 사실상 정리됐다고도 했다. 그는 “룰이 명확하고 한정된 영역에서는 AI가 압도적인 능력을 발휘한다”며 “인간은 방향을 제시하고 기획·설계하는 과정에 자신의 철학을 담아 최종 결정을 내리는 역할을 맡게 될 것”이라고 설명했다. AI 발전 속도가 인간의 이해를 뛰어넘고 있다는 점도 언급했다. 그는 “2017년 알파고 마스터가 등장했을 때는 감탄했지만 불과 6개월 뒤 알파고 제로가 나왔을 때는 감탄조차 할 수 없었다”며 “무엇을 의도하는지조차 이해하지 못했기 때문”이라고 회상했다. 이어 “다른 산업에서도 AI의 효과는 체감하지만 AI 자체를 완전히 이해하지는 못하는 현상이 나타나고 있다”고 덧붙였다. 이 교수는 AI 활용 능력의 차이가 앞으로 개인의 경쟁력을 좌우할 것이라고 강조했다. 그는 “AI를 단순히 질문하는 수준으로 사용하는 사람과 AI 에이전트처럼 적극적으로 활용하는 사람의 차이는 글을 읽고 쓰고 이해하는 사람과 문맹자의 차이만큼 크다”고 말했다. 이 교수는 AI 시대일수록 신념과 철학은 지키되 기존의 고정관념은 과감히 버려야 한다고 조언했다. 그는 “신념과 철학은 지켜가면서도 고정관념에서는 벗어나야 AI 시대에 맞는 의사결정을 할 수 있다”며 “신념과 철학, 서사가 인간의 가장 큰 힘이자 무기”라고 거듭 강조했다. 이어 “이제는 하나의 전문지식보다 다양한 분야의 지식을 연결하고 융합하는 능력이 중요해질 것”이라며 “전문지식 하나만 깊게 파는 것보다 여러 분야의 지식을 조합하고 융합할 수 있어야 지금 시대에 맞는 비즈니스가 가능하다”고 말했다.

연세대학교는 본교 신소재공학과 이홍경 교수 연구팀이 UNIST(울산과학기술원) 이현욱 교수 연구팀과 함께 수행한 차세대 리튬금속전지 국제공동연구 성과가 국제학술지 ‘ACS 나노’(ACS Nano)에 게재됐다고 16일 밝혔다. 해당 논문은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원한 이차전지 국제공동연구 사업의 성과로, 게재와 함께 ‘ACS Editors′ Choice’에도 선정됐다. 이번 논문은 미국 UT 오스틴, UCLA를 비롯한 한미 배터리 연구진 50여명이 참여한 공동연구의 결과물로, 연구팀은 차세대 리튬금속전지의 최대 난제로 꼽히는 리튬 손실과 계면 불안정성 문제를 해결하기 위해 ‘리튬 인벤토리(Lithium Inventory) 관리’라는 새로운 개념을 제시했다. 리튬금속전지는 기존 흑연 음극 대신 리튬금속을 사용해 에너지 밀도를 크게 높일 수 있어 전기차와 도심항공모빌리티(UAM), 항공우주 분야의 핵심 기술로 주목받는다. 하지만 충·방전 과정에서 발생하는 리튬 손실이 전지 수명을 단축시키는 것이 상용화의 걸림돌로 지적돼 왔다. 연구팀은 리튬을 균일하게 쌓는 기술을 넘어 전착·탈착·회수·보상을 아우르는 전주기 관리 체계를 제안했으며, 손실된 리튬을 전지 내부에서 스스로 회수·보상하는 ‘자기회복형 무음극 리튬금속전지’ 개념도 제시했다. 이는 차세대 초고에너지밀도 배터리 개발의 새로운 방향을 제시한 것으로 평가된다. 이현욱 UNIST 교수는 “리튬금속전지 실용화의 핵심 과제를 새로운 관점에서 재정의한 연구”라고 밝혔으며, 이홍경 연세대 교수는 “한미 공동연구를 통해 차세대 이차전지 분야에서 국내 연구 경쟁력을 더욱 높이는 계기가 되길 기대한다”고 말했다.

울산시가 제조산업 인공지능 전환(AX)에 속도를 내려고 정부와 기업을 방문해 협력 및 지원을 요청했다. 14일 울산시에 따르면 김 시장은 이날 기후에너지환경부, HD현대 글로벌R＆D센터, 삼성SDI 본사를 잇달아 방문해 지역 현안을 건의하고 협력 방안을 논의한다. 기후부는 3대 메가프로젝트 발표자료를 통해 올해 하반기 지역별 전기요금제를 추진하겠다고 밝힌 바 있다. 이에 김 시장은 영남권을 비롯한 5개 권역으로 전기요금을 차등 적용하고, 원자력 등 지역별 발전원별 발전단가 평균을 지역별 전기요금제 총괄원가에 반영해 줄 것을 제안한다. 시는 저렴한 전기요금이 인공지능(AI) 데이터센터 등 전력 다소비 업종의 투자 유치에 핵심 경쟁력으로 작용할 것으로 보고 있으며 울산지역 산업계에서도 해당 제도 도입을 지속해서 요구하고 있다. 김 시장은 또 국산 전기저상버스 추가 도입 지원도 기후부에 건의한다. 시는 민선 9기 인수위원회 때부터 버스 증차를 위한 단계별 대책을 마련해 왔으며 단기 대책으로 한국환경공단 전기버스 2차 공모사업을 통해 국산 전기저상버스 28대를 추가 확보해 시내버스 노선을 확대할 계획을 수립한 상태다. 이와 함께 김 시장은 지난달 30일 기후부에서 발표한 ‘2026년 상반기 해상풍력 경쟁입찰 결과’와 관련해 중앙부처 차원에서 향후 국내기업 참여 방안을 마련할 것을 건의하고, 신규 원전 건설 동향 등에 대해서도 의견을 교환한다. 김 시장은 오후에는 경기 성남시 HD현대 글로벌R＆D센터를 찾아 금석호 HD현대중공업 사장 등 임원진과 조선산업 특화 소형언어모형(sLLM) 개발 등 제조산업 AI 전환(AX) 방안을 심도 있게 논의한다. 울산과학기술원(UNIST) 내 조선 설계 인공지능 전환(AX) 실증단지 조성을 제안하면서 산학 협력사업, 연구인력 파견 등 향후 구체적 실무협의를 요청할 방침이다. 이어 김 시장은 경기 용인시 삼성SDI 본사를 방문해 허은기 부사장 등을 만난다. 이 자리에서는 지난 3일 ‘영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회’에서 발표된 약 16조원 규모 전고체 배터리, 배터리에너지저장장치(BESS) 분야 투자계획에 대한 구체적 협의를 진행한다. 김 시장은 삼성SDI 울산사업장이 30만평 이상 부지(10만평 이상 유휴부지)와 공업용수, 전기 등 투자 기반을 충분히 갖췄다는 점을 강조하면서 공장 증설을 위한 조속한 투자를 당부할 계획이다. 김 시장은 “시민께 약속드린 시내버스 정책 정상화를 위해 다각적 방안을 검토하고 있다”며 “기업 투자 유치와 관련해서도 기업 결정을 기다리기보다 본사를 직접 찾아 투자 애로사항을 청취하고, 적극적 투자 유치 활동을 펼쳐 나가겠다”고 밝혔다.

많은 사람이 실험실과 과학자라고 하면 피펫과 시약이 오가는 장면을 떠올린다. 전형적인 생명과학 실험실 풍경을 바꿀 혁신적 인공지능이 등장했다. 연구자가 지시만 내리면 AI가 스스로 유전자 가위 클로닝 프로토콜을 짜고, 액체 취급 로봇을 구동할 자동화 코드를 작성해 낼 수 있게 한다. 연구자들이 반복적 노동에서 벗어나 창의적인 가설 생성에 집중할 수 있는 새로운 시대를 열 것으로 기대된다. 미국 스탠퍼드대 컴퓨터과학과, 스탠퍼드대 의대 병리학과, 암 생물학 연구실, 소아과, 워싱턴대 컴퓨터과학부, 버클리 캘리포니아대 전기전자컴퓨터과학과, 프린스턴대 전기컴퓨터공학과, 생명과학 에이전틱 AI 개발사 사일로, 생명공학 기업 제넨텍, 아크 연구소, 레트로 바이오사이언스, 타마린드바이오 공동 연구팀은 다양한 의생명 연구를 자율적으로 수행할 수 있는 범용 의생명 인공지능(AI) 에이전트 ‘비옴니’(BIomni)를 개발했다고 밝혔다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘사이언스’ 7월 10일 자에 실렸다. 현대 의생명 연구는 질병 기전, 진단, 치료제 개발을 이끌고 있지만 파편화되고 복잡한 작업 흐름 때문에 새로운 발견이 지연되는 경우가 많다. 대규모 실험, 데이터, 도구는 급증하고 있지만 이를 다룰 연구자 수는 턱없이 부족해 수많은 데이터가 제대로 활용되지 못하고 방치되는 경우가 많다. 연구팀이 개발한 비옴니는 의생명과학 분야 25개 하위 분야의 논문 2500여 편을 분석해 ‘행동 공간’을 통합적으로 구축했다. 행동 공간은 AI 에이전트가 의생명과학 연구를 수행하기 위해 자유롭게 꺼내 쓸 수 있는 가용한 모든 연구 도구와 자원의 총체를 뜻한다. 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 에이전틱 AI인 비옴니는 105개 소프트웨어 패키지, 150개 전문도구, 59개 데이터베이스가 통합돼 있다. 사전에 설정된 템플릿 없이도 검색 증강 계획과 코드 기반 실행을 통해 작업 흐름을 동적으로 구성한다. 성능 평가 결과 비옴니는 전문가 수준의 정확도를 유지하면서 작업 시간을 획기적으로 단축했다. 염기서열 분석을 통해 얻은 수만 개의 이름 모를 세포 데이터에 생물학적 이름표를 붙여주는 단일 세포 RNA 시퀀싱 주석 달기는 의생명과학 연구에서 필수적이지만 노동집약적 과정이기도 하다. 인간 전문가가 약 230분 걸리던 작업을 비옴니는 75분 만에 마쳤다. 희귀질환 진단은 약 3분, 전장유전체 연관분석(GWAS) 원인 유전자 탐지에서는 단 4분 만에 작업을 완료해 인간 전문가와 대등한 정확도를 입증했다. 연구팀에 따르면 비옴니의 범용성은 웨어러블 센서 데이터를 활용한 코로나19 생리적 지표 및 생체리듬 분석, 다중 오믹스 데이터를 통한 인간 배아 골격계 세포의 유전자 조절 네트워크 분석, 단백질 열안정성 최적화, 액체 취급 로봇 구동을 위한 자동화 코드 생성까지 광범위한 임무를 자율적으로 완수함으로써 입증했다. 연구를 이끈 유레 레스코베츠 스탠퍼드대 교수는 “비옴니가 복잡하고 노동 집약적인 분석을 자동화함으로써 연구자들이 창의적인 가설 생성, 학제 간 협력에 노력을 집중할 수 있게 해줄 것”이라며 “이번 연구는 인공지능이 인간 과학자와 협력해 기초 연구부터 중개 연구까지 의생명 분야의 발견을 가속하는 연구 환경 변화의 이정표가 될 것으로 기대한다” 라고 말했다. 이번 연구 결과에 대해 임수종 한국전자통신연구원(ETRI) 언어지능연구실장은 “이번 연구는 최근 활발하게 논의되고 있는 ‘AI 과학자’(AI Scientist) 흐름을 대표하는 사례로 새로운 생명과학 전용 모델을 개발했다기보다, 대규모 언어모델이 문헌 검색, 데이터베이스 활용, 생명정보학 도구 실행, 코드 작성, 실험 프로토콜 생성까지 연구 전 과정을 하나의 워크플로우로 수행하도록 한 것이다”라고 평가했다. 임 실장은 “비옴니는 연구자의 생산성을 높이는 데는 도움이 되는 연구 보조 플랫폼일 뿐 새로운 과학적 발견이나 창의적인 가설 생성 능력이 충분히 입증됐다고 보기는 어렵다”고 덧붙였다. 박종화 울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 교수도 “연구팀에서 밝힌 것처럼 전문가 수준이라고 하는 것은 과장이다”라며 “AI 과학자가 좀 더 발전한다면 미래에는 AI는 반복 계산과 도구 조립을 맡고, 인간은 연구 개발의 방향·가치·철학 판단을 맡게 될 것으로 생각한다”고 설명했다.

수도권에 이은 제2의 반도체 생산 거점으로 추진되는 ‘서남권 반도체 클러스터’ 프로젝트가 닻을 올리면서 전문가들은 천문학적인 투자 규모 발표보다 중요한 것은 속도전이라고 강조했다. 또 반도체 시장 흐름에 맞춘 유연한 투자와 신속한 인프라 구축, 자생적 산업 생태계 조성이 병행돼야 한다고 제언했다. 30일 산업계에 따르면 정부와 반도체 업계가 참고하는 모델은 일본 구마모토의 TSMC 공장이다. TSMC 제1공장은 일본 정부의 대규모 보조금 지원을 바탕으로 2022년 착공한 뒤 약 2년 만에 양산에 돌입하며 ‘일본 반도체 부활’의 상징으로 자리잡았다. 강훈식 대통령비서실장은 전날 언론 브리핑에서 “일본 구마모토처럼 2년 안에 기반 공사를 충분히 마무리하고 기업들이 공장을 짓기 시작하는 것을 목표로 하고 있다”며 “이 정부 안에 완공시키는 것까지 목표로 도전할 것”이라고 밝혔다. 반도체 공장 건설에는 통상 5~7년이 걸리는 만큼, 글로벌 반도체 슈퍼사이클이 끝난 뒤 양산에 들어가서는 안 된다는 취지다. 정부는 이를 위해 인허가 패스트트랙을 도입한다. 이병훈 포항공대 반도체공학과 교수는 “지금의 글로벌 반도체 산업 경쟁은 그야말로 속도에서 지면 다 지는 것”이라며 “다른 나라보다 더 많이, 더 빨리 점유율을 높여야 하는 상황인 만큼 정부가 국가적 역량을 모아 인프라를 집중 지원하고 기업 투자를 뒷받침해야 한다”고 강조했다. 다만 구마모토 사례는 속도만으로는 충분하지 않다는 점도 보여 준다. TSMC 제2공장은 반도체 시장 수요 변동과 지역 교통난 등이 맞물리면서 당초 예상보다 착공이 늦어졌다. 서남권 클러스터 역시 지역별 특성과 산업 기반을 활용해 소재·부품·장비 기업, 연구기관, 대학이 함께 성장하는 자생적 산업 생태계를 구축해야 한다는 지적이 나온다. 박재근 한양대 융합전자공학부 석좌교수는 “공장 건설 자체는 시장 상황에 따라 빨라질 수도, 늦어질 수도 있지만 인프라만큼은 사전에 구축돼 있어야 한다”며 “장기적인 AI 수요를 감당할 수 있도록 정부가 기업보다 먼저 인프라를 준비해야 한다”고 강조했다. 강성철 울산과학기술원(UNIST) 반도체소재부품대학원 교수는 “그동안은 부처 간 소통이 원활하지 않았는데, 이번에는 대통령이 직접 챙기겠다고 한 만큼 이런 문제는 상당 부분 해결될 수 있을 것”이라고 설명했다. 정부는 ‘기업형 첨단 도시’를 조성한다는 방침이지만 교육 환경 개선, 교통 인프라 구축 등 보다 구체적인 대책이 필요하다는 지적도 있다.