- 액체 핸들링 로봇에서 자율실험실(Self-Driving Lab)로, AI 학습용 실험 데이터 생산 인프라 구축- 바이오 외 반도체, 화학, 화장품, 2차 전지 품질 분석 자동화 연속 수주 로보틱스 기반 실험실 자동화 전문기업 에이블랩스(대표 신상)가 121억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 마무리했다고 31일 밝혔다. 이번 투자 라운드는 이노폴리스파트너스가 주도했으며, IBK기업은행, 캡스톤파트너스, 호라이즌인베스트먼트, 마그나인베스트먼트, 퓨처플레이, 나우아이비캐피탈 등 총 7개 기관이 참여했다. 2021년 설립된 에이블랩스는 바이오 실험실 내 액체 핸들링(Liquid Handling) 공정을 자동화하는 로봇 장비와 소프트웨어를 공급해 왔다. 연구진이 피펫으로 시약을 옮기는 수작업 방식을 로봇으로 대체하는 데서 나아가, 인공지능(AI)이 실험 조건을 능동적으로 설계하고 도출된 결과를 재학습하는 ‘자율실험실(Self-Driving Lab)’ 플랫폼으로 영역을 확장하고 있다. 이번 투자는 양질의 실험 데이터 확보 필요성이 부각된 점이 주효했다. AI 모델의 성능을 좌우하는 것은 고품질 학습 데이터지만, 데이터 생산 과정은 여전히 수작업 비중이 높다. 국제학술지 네이처(Nature)의 연구자 1,576명 대상 설문조사에 따르면 응답자의 70% 이상이 타 연구진의 실험 재현에 실패했으며, 과반수는 본인의 실험조차 재현하지 못한 경험이 있다고 답했다. 과학계에서는 재현성이 담보되지 않은 데이터를 신뢰할 수 없는 데이터로 평가한다. 이에 따라 실험실 자동화의 목적 역시 단순 인건비 절감이나 처리 속도 개선을 넘어 동일 조건에서 일관된 데이터를 생산하는 ‘데이터 인프라’ 관점으로 전환되고 있다. 에이블랩스는 2025년 매출 12.9억 원을 기록하며 전년 대비 113% 성장했고, 2026년 상반기 수주액은 이미 지난해 연간 매출의 2배를 넘어섰다. KAIST, 부산대학교, 한국화학연구원 등 주요 연구기관과 국내 바이오 기업들이 장비를 도입해 사용 중이며, 올해는 바이오 외 산업으로도 수주가 확대됐다. 액체 분주는 다루는 양이 적을수록 오차가 커진다. 국제 학술 연구에 따르면 숙련된 연구자가 10마이크로리터를 수동 분주할 때 변동계수는 작업자에 따라 5.7%에서 8.1%까지 벌어진다. 에이블랩스는 출하 전 모든 피펫을 자동 검사하고 보정하는 시스템을 제조 공정에 내재화해 8채널 20마이크로리터 기준 변동계수 1.5%를 보장한다. 임상 환경의 데이터 무결성 표준인 미국 FDA 21 CFR Part 11 대응 기능과 의료기기 품질 국제표준 ISO 13485도 갖췄다. 벤치톱 액체 핸들링 로봇 가운데 이 조건을 모두 충족하는 사례는 글로벌 시장에서도 드물다. 자율실험실 전략은 국가 연구개발 과제로 구체화되고 있다. 에이블랩스가 현재 수행 중인 국가 연구개발 과제는 8건이며, 5년간 확보한 정부 연구비는 100억 원을 넘는다. 산업통상자원부 ADC(항체약물접합체) 자율제조 과제와 바이오파운드리용 액체 핸들링 로봇 개발 과제를 주관하고 있으며, 미국 존스홉킨스대학교와 오가노이드 배양 및 약물 효능 평가 전자동화 플랫폼 개발 과제를 주관하여 공동 연구를 수행 중이다. 미국 FDA가 2025년 동물실험 의무 폐지 로드맵을 발표하면서 오가노이드 기반 검증 수요도 빠르게 늘고 있다. 실험실 자동화의 적용 범위는 바이오에 한정되지 않는다. 에이블랩스는 올해 바이오 외 영역인 반도체, 화학, 화장품, 2차 전지 등 4개 산업에서 품질 분석 자동화 프로젝트를 연이어 수주했다. 시료 전처리와 희석, 분주가 반복되는 이들 산업의 품질 관리 공정은 실험실과 구조가 같고, 측정값의 재현성이 품질 판정의 신뢰도를 결정한다는 점도 동일하다. 여기에 다루는 시료가 독성을 띠거나 인체에 유해한 경우가 많아 작업자를 위험에서 분리해야 한다는 요구가 더해진다. 재현성과 안전이라는 두 가지 이유로 자동화가 절실한 영역이다. 신상 에이블랩스 대표는 “AI가 급속도로 발달하면서 지금 가장 중요해진 것은 연구 데이터와 실험 결과의 품질인데, 정작 그 데이터는 여전히 사람 손으로 만들어지고 있다”며 “로보틱스를 기반으로 한 자율 제조와 품질 평가 자동화로 효율을 극대화하려는 수요가 산업 전반에서 빠르게 커지고 있다”고 말했다. 이어 “올해 바이오 외 산업에서 그 수요를 크게 확인하면서 사업이 확장되고 있다”며 “지금까지 축적해 온 하드웨어와 소프트웨어 인프라 기술을 기반으로 자율실험실 사업을 본격화하겠다”고 밝혔다. 이번 라운드를 리드한 이노폴리스파트너스는 “자율실험실은 네이처가 2025년 주목할 기술로 꼽은 분야로, 글로벌 시장이 이제 막 상용화 국면에 들어섰다”며 “에이블랩스는 그 초입에서 이미 국내 대기업 연구개발 현장에 도입 실적을 만들었고 글로벌 빅파마 대상 영업까지 확대하고 있어, 섹터의 글로벌 선도 기업으로 성장할 잠재력이 크다고 판단했다”고 밝혔다. 에이블랩스는 이번 투자금을 자율실험실 플랫폼 개발과 글로벌 시장 진출에 투입한다. 미국과 유럽 판매 채널을 구축하고 연구개발 인력을 확충할 계획이다. 현재 미국 대형 제약사와 개념검증(PoC)을 진행 중이며 싱가포르에는 첫 고객사 납품을 완료했다.

바위가 물과 공기에 노출돼 부서지고 녹는 암석 풍화는 지구의 천연 온도조절 장치다. 규산염 광물이 풍화되면 대기 중 이산화탄소가 물속에서 중탄산염 형태로 포집되고 이것이 바다로 흘러들어가 기온을 낮추는 식이다. 문제는 이런 순환이 수십만 년 단위로 움직인다는 점이다. 그래서 잘게 부순 규산염 암석을 농경지나 바다에 뿌리는 ‘강화 암석 풍화’(ERW)가 등장했지만 이것 역시 진행 속도가 생각만큼 빠르지 않아 경제성을 확보하지 못했다. 이런 가운데 미국 하버드대 의대 시스템생물학과, 하버드대 와이스 생명공학 연구소, 스탠퍼드대 지구시스템과학과 공동 연구팀은 미생물을 이용해 바위가 잘게 부서지고 녹는 암석 풍화 속도를 높여 대기 중 이산화탄소를 제거하는 방식을 개발했다고 30일 밝혔다. 이 연구 결과는 생명공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지’ 8월 28일 자에 실렸다. 연구팀은 세균이 철을 확보하려고 분비하는 작은 분자인 ‘시데로포어’에 주목했다. 감람석 같은 규산염 광물이 녹으면 마그네슘, 철, 규산이 나오는데 이때 방출된 철이 공기와 만나면 물에 녹지 않는 산화철이 돼 광물 표면을 코팅한다. 일종의 녹인데 이 녹층이 더 이상의 용해를 막아 풍화 속도를 떨어뜨린다. 시데로포어는 이 녹을 다시 녹이는 일종의 광물 표면의 녹을 벗겨내는 역할을 한다. 연구팀은 자체 제작한 생물반응기를 이용해 자연 상태의 세균이 언제 시데로포어를 만드는지 분석했다. 그 결과 철이 든 광물이 아주 조금만 있어도 시데로포어 생산이 완전히 멈춰버린다는 사실을 확인했다. 이에 연구팀은 해양세균 중 하나인 ‘알테로모나스 마클레오디’의 유전자를 조작해 주변 철 농도와 무관하게 시데로포어를 계속 만들도록 했다. 연구팀은 이렇게 유전자 조작된 시데로포어를 바닷물 환경에서 실험했다. 연구팀은 감람석 모래 수 ㎏을 보스턴 항에서 길어온 정제하지 않은 바닷물에 잠기게 한 뒤 소형 생물반응기 여러 대를 가동했다. 그 결과 풍화 속도가 2.6배 증가하고 반응기 기준으로 하루에 대기 중 이산화탄소 0.5g을 흡수했다. 하루 0.5g은 성인 한 명이 약 15분 동안 내쉬는 이산화탄소 수준이다. 연구를 이끈 파엘라 실버 하버드대 교수는 “이번 연구는 합성생물학을 이용해 지질학적 시간 규모의 과정을 앞당길 수 있다는 원리를 입증했다는 데 의미가 크다”며 “인류가 연간 배출하는 이산화탄소가 수백억t이라는 점을 감안할 경우 실용성을 확보하기 위해서는 경제성 있는 먹이, 광물 공급원 확보, 유전자변형 미생물을 실제 해양 환경에 적용할 때 발생할 수 있는 문제점 등에 대해 추가 연구가 필요하다”고 말했다.

충남에서 생산되는 화장품 등 케이(K)-제품이 독일 프랑크푸르트에 이어 프랑스 파리에서도 통했다. 28일 충남도와 충남경제진흥원에 따르면 27일(현지 시각) 파리 르 메르디앙 에투알 호텔에서 ‘2026년 유럽 해외 시장개척단’ 수출상담회를 개최했다. 이날 상담회에도 천안·아산·홍성 등 8개 시군에서 김 제품과 떡볶이, 된장국 키트, 화장품 등을 생산 중인 13개 기업이 참가했다. 이들은 프랑크푸르트에서 상담회를 가진 뒤 파리로 이동해 에이스마트(ACEMART), 피엠에스비(PMSB) 등 현지 29개사 기업 바이어와 머리를 맞댔다. 각 기업은 바이어와 1대1 상담으로 13개 기업이 총 124건 1805만 달러의 수출 상담 성적을 올렸다. 6개 기업은 21건 446만 달러 규모의 수출 양해각서(MOU)를 체결했다. 화장품 업체인 아로마뉴텍은 비라우스(Belaus)와 100만 달러의 수출 계약을 체결했다. 네이처오다는 에이스마트(ACEMART)와 50만 달러의 계약을 맺었다. 수출 초보기업인 새록담(비건제품)과 린랩스(화장품)는 각각 71만 달러, 116만 달러의 수출 계약을 체결해 수출 물꼬를 텄다. 이에 따라 2026년 유럽 해외 시장개척단은 13개 기업 246건 3705만 달러 상담과 34건 1231만 달러 수출 계약 체결 성과를 거뒀다. 도는 K-제품에 대한 관심도 크게 높고 수출 상담액이 높아 향후 추가 수출로 이어질 가능성이 높은 것으로 전망했다. 박수현 충남지사와 충남도의회 조철기 의장, 김은나 교육위원장 등은 25일 프랑크푸르트 수출상담회에를 방문해 도내 기업의 해외시장 개척 활동을 지원했다.

사람이 쓴 1000개 글 AI로 재작성글쓴이 개성 나타내는 지표 반토막원본과 의미 같지만 무미 건조해져다양성 침식해 장기적 창의성 제한 2022년 11월 30일 생성형 인공지능(AI) 챗GPT가 처음 대중에게 공개됐다. 그로부터 4년 가까이 지난 지금 읽기, 쓰기, 그리기 등 다양한 일을 대신하면서 AI 없는 세상을 상상할 수 없게 됐다. 그런데 미국 서던캘리포니아대(USC) 컴퓨터과학과, 계산 언어과학 연구센터, 심리학과, 정보과학 연구소 공동 연구팀은 생성형 AI가 사람들의 글쓰기 형태를 유사하게 만든다고 26일 밝혔다. 이 연구 결과는 행동과학 분야 국제 학술지 ‘네이처 인간 행동’ 25일자에 실렸다. 연구팀은 레딧 스토리, 뉴스 기사, 학술 논문 초록, 에세이, 소셜미디어(SNS) 게시물, 정치 연설을 포함한 88만 개 이상의 텍스트를 수집해 챗GPT 출시 전후 글쓰기 복잡성 분산 추이를 분석했다. 또 챗GPT 출시 이전에 사람이 작성한 글 1000개를 무작위로 선정해 챗GPT-3.5, 라마 3 70B, 구글 제미나이 프로 모델에게 명확성 개선, 문법 수정 등 12가지 중립적 프롬프트를 제시한 뒤 다시 쓰도록 했다. 연구팀은 AI가 작성한 글과 원본을 비교해 저자를 파악할 수 있는 특성을 얼마나 변화시켰는지 분석했다. 또 어휘 특성 분석 기법으로 특정 어휘 사용과 개인적 특성 간 상관관계가 어떻게 변하는지 세밀히 조사했다. 그 결과, AI로 다시 작성된 글은 원본 텍스트와 의미상으로는 달라지는 것이 거의 없었다. 그렇지만 글쓴이의 개인적 특성을 드러내는 지표인 ‘복잡성의 변동성’은 최대 50% 줄어든 것으로 확인됐다. 쉽게 말하면 AI가 쓴 글에서는 저자의 개성을 거의 찾을 수 없다는 것이다. 사람의 글쓰기에서는 각자 성향에 따라 특정 단어를 많이 쓰는 패턴이 있다. 외향적인 사람들은 나, 너, 우리 같은 대명사를 자주 쓰고 의리나 친밀감을 중요하게 생각하는 사람은 친구와 관련된 단어를 많이 사용하며 나이에 따라 과거, 현재, 미래를 뜻하는 단어를 쓰는 빈도와 방식이 달라지는 식이다. 그런데 AI가 글을 고치면 이런 특징적 단어 사용이 사라져 극히 평범하고 표준적인 글, 소위 건조하고 재미없는 글로 바뀌게 된다는 것이다. 반면 신경증을 드러내는 부정적인 감정 단어나 도덕적 순수성과 연관된 종교적 단어, 성별에 따른 사회적 관계 단어의 사용 패턴은 AI가 그대로 놔둔 것으로 조사됐다. ‘이게 무슨 문제가 되느냐’는 의문을 제기할 수 있다. AI는 통계적으로 가장 확률이 높은 텍스트를 생성하도록 최적화돼 있기 때문에 언어적 다양성을 침식하고 지배적 언어 패턴을 강화한다는 위험을 안고 있다. 또 이런 언어의 동질화 현상은 주류 집단의 목소리를 증폭시키는 반면 소외 계층의 언어적 특성을 소외시킬 우려가 크다. 연구를 이끈 모르테자 데그하니 USC 교수는 “언어와 사고의 상관관계를 생각한다면 LLM으로 인한 언어 사용의 획일화는 장기적으로 인류의 인지적 유연성과 창의성을 제한해 사고 범위 자체를 좁히는 결과를 낳을 수 있다”고 우려했다.

㈜네이처가든의 건강기능식품 브랜드 ‘뉴트리가든 핏(NutriGarden Fit)’이 출시 9개월 만에 누적 판매량 8만 세트를 넘어섰다고 밝혔다. 뉴트리가든 핏은 건강기능식품 전문 기업 뉴트리가든이 지난해 11월 첫선을 보인 실속형 브랜드다. 소비자가 필수 영양 성분을 부담 없는 가격으로 지속 섭취할 수 있도록 전 품목에 균일가 정책을 도입한 점이 특징이다. 론칭 초기 비타민 D와 쏘팔메토 2종으로 출발했던 제품군은 소비자들의 다양한 건강 관리 수요를 반영해 현재 총 12종까지 확대됐다. 일상생활에서 섭취 빈도가 높은 기본 영양소를 중심으로 라인업을 짜 개인의 건강 관리 목표와 생활 습관에 따라 맞춤 선택이 가능하도록 구성했다. 유통 채널 다변화도 이어 가고 있다. 온라인 공식 판매망을 중심으로 소비자 접점을 넓혀 온 데 이어, 오프라인에서는 전국 약 40개 주요 대형 약국에 입점하며 유통망을 넓혔다. 회사 측은 이러한 온·오프라인 채널 확장이 판매 실적 상승을 견인한 주요 요인이라고 분석했다. 제품은 주원료를 중심으로 구성하고 포장과 부원료 등을 간소화하는 방식으로 비용 효율성을 높였다. 제품 특성에 따라 원산지별 원료를 적용하고, 유통 단계를 줄이는 한편 필요한 시점에 필요한 물량을 생산하는 JIT(Just In Time) 생산 시스템을 도입해 재고와 운영 비용을 관리하고 있다는 설명이다. 뉴트리가든 핏은 이 같은 생산·유통 구조를 통해 절감한 비용을 가격에 반영하고, 장기간 꾸준히 섭취하는 건강기능식품의 특성을 고려해 소비자의 구매 부담을 낮추는 데 초점을 맞추고 있다. 뉴트리가든 핏 관계자는 “누적 판매 8만 세트를 넘어선 것은 합리적인 가격과 필요한 영양소에 집중한 제품 전략이 소비자 수요와 맞닿은 결과로 보고 있다”며 “앞으로도 일상에서 꾸준히 섭취할 수 있는 영양소를 중심으로 제품군과 판매 채널을 확대해 나갈 계획”이라고 말했다. 한편 뉴트리가든 핏은 현재 온라인 공식 판매 채널과 전국 약 40곳의 대형 약국에서 판매되고 있다.

“다정도 병인 양하여 잠 못 들어 하노라.” 고려 후기 문신 이조년이 지은 시조 ‘다정가’의 마지막 문장이다. 애상적이고 외로운 감정을 병에 비유한 작품이다. 시조에 등장하는 ‘다정’은 정이 많다는 뜻이 아니라 고요하고 아름다운 밤 풍경 속에서 느끼는 주체할 수 없는 외로움, 우수, 쓸쓸함 등 복잡한 감정을 말한다. 과학적으로 살펴보면 인간이 극심한 외로움이나 상실감을 느낄 때 활성화되는 뇌의 전대상피질은 신체적 통증을 느낄 때 활성화되는 부위이기 때문에 정서적 극한 감정이 신체적 병처럼 느껴질 수 있다. 넘치는 감정은 교감신경계를 흥분시켜 과각성 상태를 유발해 잠 못 들게 한다. 사회적 고립은 전 세계적으로 증가 추세를 보이고 있어 세계보건기구(WHO)에서도 중대한 공중보건 위험 요인으로 주목하고 있다. 사회적 고립은 약물 오남용에도 직접 영향을 미칠 수 있다는 연구 결과도 많다. 그렇지만 고립됐다는 느낌이 뇌를 어떻게 바꾸는지 충분히 밝혀지지 않았다. 이런 상황에서 미국 노스웨스턴대 의대, 소크 생물학 연구소 공동 연구팀은 외로움은 뇌를 ‘술을 더 마시게 만드는 방향’으로 재구성할 수 있다는 사실을 확인하고 신경과학 분야 국제 학술지 ‘네이처 뉴로사이언스‘ 8월 25일 자에 발표했다. 재미있는 부분은 사회적 고립이 남성의 음주는 늘리고 여성에 대해서는 오히려 음주를 억제하는 방향으로 뇌를 바꿀 수 있다는 점이다. 연구팀은 성체 암수 생쥐를 여러 마리가 함께 지내는 사회적 사육 환경에서 키운 다음 일부를 한 마리씩 따로 지내는 단독 사육 방식으로 바꿨다. 성인기의 사회적 고립 상황을 실험적으로 재현한 것이다. 이후 생쥐들에게 매일 한 시간씩 물이 든 병과 15% 알코올 용액이 든 병 중 하나를 골라 마시도록 했다. 사회적 환경에서 생활한 생쥐와 고립된 생쥐를 대상으로 2주 동안 어떤 음료를 선택하는지 얼마나 마시는지를 추적했다. 그 결과, 고립된 환경에서 생활한 수컷 생쥐는 그렇지 않은 수컷 생쥐보다 알코올을 더 많이 선택하고 섭취량도 점점 늘려가는 것이 확인됐다. 반면 고독한 환경의 암컷 생쥐는 알코올 섭취를 점점 줄여가는 것으로 나타났다. 연구팀은 초소형 현미경으로 쥐가 우리 안을 자유롭게 돌아다니며 음주 여부를 선택하는 동안 특정 뇌세포 활동을 기록했다. 특히 감정과 스트레스 신호를 처리하는 기저와측 편도체(BLA)와 내측 전전두피질(mPFC)을 연결하는 회로에 주목했다. 연구팀에 따르면 고립 상태에서는 해당 회로가 과활성화되고 이것이 직접 음주 행위에 관여하는 데 암컷과 수컷이 다른 전략을 사용한다는 것이다. 연구팀은 추가로 이 뇌 경로가 단순히 음주 행동을 반영하는 것인지 음주를 일으키는 것인지 확인하기 위해 광유전학 실험을 했다. 고립되지 않은 수컷 생쥐에게 짧은 빛으로 해당 뇌 회로를 인위적으로 활성화하자 이들의 뇌는 마치 사회적으로 고립됐던 것처럼 알코올에 반응했다. 반대로 고립됐던 수컷 생쥐에게 해당 회로 활동을 중지시키면 알코올 섭취량이 줄어드는 것이 관찰됐다. 연구를 이끈 리샤 파텔 노스웨스턴대 의대 교수는 “이번 연구는 사회적 고립이 수컷에서 음주 증가로 이어지는 과정을 설명할 수 있는 특정 뇌 회로를 짚어냈다는 점에서 의미가 크다”라며 “고립에서 비롯되는 알코올 오남용을 이해하고 치료하기 위한 훨씬 더 명확한 생물학적 표적을 찾는 데 도움을 줄 것”이라고 설명했다.

서울 노원구에 처음 생긴 발레 축제는 주민들의 요구에서 비롯됐다. 총예술감독을 맡은 김용걸(53) 전 한국예술종합학교 교수는 “노원구는 학구열도, 문화 열망도 높고, 발레하는 인구가 많다더라”면서 “구청에 우리 구에도 발레 행사를 하나 만들어 달라는 민원이 쌓였던 모양”이라고 전했다. 지난 21일 막을 올린 ‘2026 NBF:B 노원발레페스티벌’은 그렇게 첫판을 벌였다. 김용걸 전 교수는 축제의 초기 설계자는 아니다. 지난해부터 발레 축제에 대한 논의가 오갔고, 예술감독이 한 명 있어야 한다는 얘기가 나오면서 그 몫이 그에게 몰렸다. 지난 6월 김용걸댄스시어터, 서울시티발레단, 댄스시어터샤하르 등 발레 단체 등과 관계자들이 모인 자리에서 “혼자서는 못 하니 함께 도와 달라”는 조건을 달고 수락한 뒤 기획공연과 전시를 회의 테이블에서 같이 채워 넣었다. 이번 축제의 화두는 ‘경계’(Boundary)다. 서울시티발레단이 클래식 발레 ‘지젤’로 축제의 문을 열었고, 김용걸댄스시어터가 25~26일 노원문화예술회관 대공연장에서 컨템포러리 발레작 ‘에세’(ESSAI)를 춘다. 댄스시어터샤하르가 창작발레 ‘한여름밤의 호두까기인형’(28~29일)을 올리며 발레의 시대와 형식의 경계를 넘어선다. 프랑스어로 ‘시도하다’라는 뜻을 가진 ‘에세’에 대해 그는 “고심 끝에 만든 대작이 아니라 일기 쓰듯 만들어 온 작품들”이라면서 “심각하게 받아들이지 말고 편하게 오시라는 뜻으로 붙인 제목”이라고 덧붙였다. 김용걸이라는 이름은 한국 발레사에서 빼놓을 수 없다. 국립발레단 수석무용수였고 파리오페라발레에서 동양인 최초로 쉬제(세 번째 등급)까지 오르며 한국 발레리노가 해외에 진출할 길을 확장했다. 한국예술종합학교 무용원에서 제자들을 키워냈고, 무용수들에게 더 많은 무대를 주기 위해 학교를 나와 현장으로 나와 댄스시어터를 만들었다. 군무와 솔로, 2인무 등 소품 여덟 편을 묶은 ‘에세’는 발레리노의 삶뿐 아니라 “발레리노가 아니라 한 사람으로서 겪고 생각한 것들”을 풀었다. “한두 편씩 묶어 내가 무대에 올라 안무 의도를 설명할 예정”이라면서 “관객들이 컨템퍼러리를 훨씬 접근하기 쉽게 생각한다”고 귀띔했다. 무대에 서는 두 무용수는 오랜 인연이다. 안재용 몬테카를로발레단 수석무용수는 4년간 가르친 제자로, 모나코로 떠나기 전 추었던 듀엣 작품 ‘망각’을 11년 만에 다시 춘다. ‘망각’에는 영화 ‘햄넷’으로도 유명한 막스 리히터의 ‘온 더 네이처 오브 데이라이트’가 깔린다. 박윤재는 지난해 로잔 발레 콩쿠르에서 한국인 최초로 그랑프리를 받은 뒤 곧장 아메리칸발레시어터(ABT) 스튜디오 컴퍼니에 입단한 신예다. 김용걸이 올해 처음 안무한 ‘볼레로’ 솔로 버전과 2인무를 선보인다. “한국 나이로 고3인데 그 나이 치고는 깊이 있게 표현하는 축”이라고 치켜세웠다. 김용걸 예술감독은 공연 이외의 전시 프로그램을 소개하며 “너무 잘 조성해 놔서 솔직히 놀랐다”면서 감탄했다. 마린스키발레단의 김기민 수석무용수와 전민철 퍼스트 솔리스트 등 무용수들의 슈즈를 전시하고, 고 이상만 선생이 남긴 그림과 발레 조각도 함께 걸렸다. 공연 한 시간 전에만 도착하면 강예나 전 유니버설발레단 수석무용수가 연출한 영화도 모두 볼 수 있다. 그는 “첫해라 홍보가 덜 돼 많은 분들이 잘 모르는 것 같아 아쉽다”고 털어놨다. “발레가 클래식과 컨템포러리 등 다양한 매력이 있다는 점을 보여주고 싶은 것이 이번 시도의 목표입니다. 올해 겪은 아쉬움이 약이 돼서 다음 회에는 더 많은 분들이 오시겠죠. 올해 모자랐던 걸 다들 알았으니 내년에는 더 단단하게 준비하겠죠.”

기대수명과 평균수명이 점차 길어지면서 많은 사람은 노년기 인지 기능 상실에 대해 걱정합니다. 치매와 같은 심각한 인지 장애 수준은 아니더라도 나이가 들면 젊었을 때에 비해 기억력을 비롯한 인지 기능이 저하되는 것이 사실이다. 노화는 작업 기억, 문제 해결 능력 등 인지 기능 관련 뇌 네트워크 기능이 저하한다. 그렇지만 뇌졸중이나 치매로 인해 뇌에 직접 손상이 가지 않는 이상 나이가 들수록 언어 능력은 유지되고 심지어 이전보다 더 나아지는 경우도 있다. 미국 매사추세츠공과대(MIT), 보스턴대 공동 연구팀은 언어 과제를 수행할 때 노인의 언어 처리 네트워크 활동은 젊은 성인의 뇌에서 관찰되는 것과 거의 동일하거나 심지어 더 나은 경우도 있다는 사실을 확인했다. 반면 의사 결정 같은 실행 제어 작업에 관여하는 뇌 시스템인 다중 요구 네트워크는 노인과 젊은이의 차이가 큰 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 8월 24일 자에 실렸다. 연구팀은 뇌 노화가 인지 및 언어 능력에 미치는 영향을 살펴보기 위해 17~80세 남녀를 대상으로 관찰했다. 연구팀은 전두엽과 두정엽 등 뇌의 여러 영역을 포함하는 다중 요구 네트워크에 주목했다. 앞선 연구들에서는 나이가 들수록 다중 요구 네트워크 활동의 동기화가 떨어진다는 것을 발견했다. 그래서 일부 신경과학자들은 이런 현상이 언어 네트워크에서도 일어날 수 있다는 가설을 세웠지만 명확한 결론을 내리지 못했다. 연구팀은 실험 참가자들을 대상으로 격자 안의 사각형 위치를 기억하는 공간 기억 작업과 낯선 단어와 독특한 문법 구조를 가진 이야기를 듣고 문장을 읽는 실험을 했다. 그 결과 공간 기억 실험에서 노인들의 다중 요구 네트워크는 더 작고 동기화가 덜 되는 등 활성화가 약하게 나타났다. 반면 언어 실험에서는 젊은이와 노인이 유사한 뇌 반응을 보였으며 네트워크의 공간적 분포나 활성화 수준이 거의 비슷하게 나타났다. 연구팀에 따르면 언어 처리와 같이 특정 기능에 특화된 뇌 부위가 기능적 유연성이 더 높은 범용 네트워크인 다중 요구 네트워크보다 노화에 대한 회복력이 더 강하다는 것을 시사한다고 밝혔다. 주의력, 작업 기억, 인지 제어와 같은 실행 기능은 나이가 들면서 저하되지만 어휘력과 독해력 같은 언어 능력은 시간이 지남에 따라 지속적으로 성장할 수 있기 때문이라는 설명이다. 더군다나 노인들은 때로는 젊은이들보다 독서를 더 많이 하고 언어에 노출된 시간이 더 많기 때문일 수도 있다고 덧붙였다. 연구를 이끈 에벨리나 페도렌코 MIT 뇌·인지과학과 교수는 “이번 연구는 언어 능력 같은 특수 기능은 시간이 지날수록 더 발달해 노화의 영향을 덜 받지만 지식 축적이 아닌 상황 대처 능력과 유연성이라고 할 수 있는 다중 요구 네트워크는 그렇지 못하다는 것을 보여준다”라며 “노인의 언어 능력 향상은 마치 점점 더 많은 데이터로 훈련된 대규모 언어 모델과 같다고 볼 수 있다”고 설명했다.

국내 연구진이 발전소와 담수화 설비의 에너지 효율을 높이고 전자기기 냉각 성능을 개선할 수 있는 기술을 내놔 주목받고 있다. 카이스트 기계공학과, 생명화학공학과 공동 연구팀은 극도로 얇은 고분자 코팅막 두께와 구조를 조절해 수증기가 물로 변할 때 물방울은 더 많이 생기고 생긴 물방울은 더 빨리 떨어지게 하는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다. 수증기가 물로 변하는 응축은 차가운 음료수 컵 표면에 물방울이 맺히는 것과 같은 현상이다. 산업 현장에서는 발전소의 증기를 다시 물로 바꾸거나 바닷물에서 민물을 얻고 전자기기에서 발생한 열을 식히는 데 이용된다. 응축 과정에서는 표면에 생긴 물이 얼마나 빨리 빠져나가는가가 중요하다. 보통 금속 표면에서는 작은 물방울들이 서로 합쳐져 얇은 물막을 만드는데 이 물막이 열이 빠져나가는 것을 가로막아 열전달 효율을 떨어뜨리는 원인이 되기도 한다. 물이 작은 물방울 형태로 맺혔다가 계속 떨어져 나가면 새로운 표면이 반복해서 드러난다. 물막이 형성돼 표면을 계속 덮고 있는 대신 물방울이 생기고 떨어지는 과정이 빠르게 반복되는 적상응축이 생기면 열을 더 효과적으로 전달할 수 있다. 이전에도 관련한 기술이 있었지만 물방울이 처음 만들어질 자리를 늘리기 위해 표면을 울퉁불퉁하게 만들면 물방울이 잘 떨어지지 않게 된다는 단점이 있다. 그러나 표면을 매끄럽게 만들면 물방울은 잘 떨어지지만 새 물방울이 만들어질 자리가 줄어들게 된다. 연구팀은 이런 문제를 고분자막의 결함으로 여겨졌던 나노 크기의 작은 알갱이를 활용해 해결했다. 고분자막은 플라스틱과 비슷한 성질의 고분자 물질을 표면에 얇게 입힌 코팅막이다. 기체 상태의 원료를 표면에 입혀 아주 얇은 고분자막을 만드는 화학 기상 증착법(iCVD)을 활용했다. 연구팀은 고분자막을 얇게 만들자 표면에 나노 크기의 작은 알갱이가 촘촘하게 생겼고 이것들이 물방울이 처음 맺히는 씨앗 자리 역할을 했다. 그 결과 얇은 고분자막에서는 두꺼운 막보다 물방울이 약 3배 많이 생겼다. 여기에 열처리를 더해 물방울이 표면에 달라붙는 힘도 줄여 물방울이 크게 자라기 전에 쉽게 떨어질 수 있도록 했다. 연구팀에 따르면 이번 연구의 핵심은 물방울을 많이 만드는 것과 동시에 빨리 없애도록 해 열을 더 효과적으로 전달할 수 있도록 한 것이다. 연구팀은 실제 응축기에 많이 쓰이는 구리관에 고분자막을 입혀 성능을 확인한 결과 물막이 생기는 일반 구리 표면보다 열전달 성능이 최대 약 5.5배 높은 수준이라는 것을 확인했다. 물을 잘 튕겨내는 기존 발수 코팅 표면과 비교해서도 50% 이상 높은 성능을 보였다. 교신저자인 남영석 기계공학과 교수는 “이번 연구는 기존에 결함으로 여겨졌던 나노 구조를 물방울이 잘 생기도록 돕는 요소로 활용했다는 데 의미가 있다”며 “이번에 개발한 기술을 발전소나 산업용 열교환기에 적용하면 열을 더 효과적으로 전달해 에너지 효율을 높이는 데 도움이 될 수 있으며 담수화·수분 포집 장치에서는 물을 더 효과적으로 모으고 전자기기에서는 열을 빠르게 빼내 냉각 성능을 높이는 기술로 활용될 것으로 기대된다”고 설명했다.

일각고래의 길고 흰 나선형 엄니 덕분에 오랫동안 ‘바다의 유니콘’으로 불리며 신화의 대상으로 받아들여졌다. 실제로 중세 유럽에서는 이 엄니가 ‘유니콘 뿔’이라며 마법을 지닌 물건처럼 거래되기도 했다. 당연히 마법은 없지만 아직도 과학계에서는 일각고래가 엄니를 어디에 쓰는지, 왜 엄니에 왼쪽 방향 나선이 그려져 있고 곧게 뻗는가라는 의문을 풀지 못하고 있었다. 이런 가운데 덴마크 오르후스대 나노과학 센터, 화학과, 덴마크공과대(DTU) 응용수학 및 컴퓨터과학과, 물리학과, 스웨덴 예테보리 찰머스공과대 물리학과, 룬드대, 스위스 연방 재료과학 연구소, 폴 세러 연구소, 로잔 연방공과대(EPFL), 중국 과학원대, 프랑스 방사광가속기 연구소, 그린란드 국립 자연물 연구소 공동 연구팀은 첨단 3차원 X선 영상 기술을 이용해 일각고래 엄니가 특유의 나선 구조를 얻게 된 원리를 규명했다고 20일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 8월 19일 자에 실렸다. 연구팀은 다양한 X선 영상 기법을 조합해 일각고래 엄니를 정밀 분석했다. 엄니 자체가 크고 구조가 복잡해서 원자, 나노, 마이크로 규모에 걸쳐 엄니 내부 전체를 3차원으로 지도화했다. 특히 강한 X선을 엄니에 통과시킨 뒤 나노미터 크기의 광물화된 콜라겐 원섬유에서 X선이 산란되는 양상을 분석하는 ‘텐서 단층촬영’이라는 특수 3차원 X선 기법을 활용했다. 일반적인 컴퓨터 단층촬영(CT)이 ‘어디에 무엇이 있는가’를 보여준다면 텐서 단층촬영은 여기에 더해 ‘그 구성단위가 어느 방향을 향하고 있는지’까지 3차원으로 확인할 수 있다. 일각고래의 엄니는 뿔이 아닌 왼쪽 송곳니가 턱뼈와 윗입술을 뚫고 자라 나오면서 2m가 넘게 길어진 것이다. 사람의 치아와 달리 법랑질이 없고 안쪽은 상아질, 바깥쪽은 백악질로 이뤄져 있다. 분석 결과, 엄니 바깥쪽 백악질 조직은 왼쪽 방향으로 꼬여 있지만 안쪽 상아질 조직은 오른쪽 방향으로 꼬여 있는 것으로 확인됐다. 서로 반대 방향으로 감긴 두 나선이 안쪽 조직과 바깥쪽 조직의 경계면에서 맞부딪히며 일종의 생물학적 평형을 이뤄 단단한 형태를 갖게 된 것이라는 설명이다. 또 엄니를 단단하게 한 것은 광물화된 콜라겐 원섬유 때문이다. 원섬유들은 기본적으로는 엄니의 길이 방향을 따라 작은 각도로 일정하게, 일종의 헤링본 형태로 정렬돼 있었다. 미세한 각도 편차가 길이 방향으로 누적되면서 수 m 규모의 거대한 나선이 만들어졌다. 서로 반대로 감긴 두 구조가 만나는 곳은 상아질과 백악질 사이의 전이 구간으로, 생물학적으로 매우 복잡하면서도 정교한 구조를 가진 것으로 확인됐다. 이런 구조는 나선이 하나뿐이거나 막대 형태인 경우에 비해 휘거나 비틀리는 힘에 훨씬 안정적인 것으로 확인됐다. 서로 반대 방향으로 감긴 두 나선 덕분에 일각고래 엄니가 특유의 왼쪽 나선을 유지하면서도 곧게 자랄 수 있다고 연구팀은 설명했다. 실제로 일각고래 엄니는 자연계에서 알려진 유일한 ‘곧은 엄니’다. 연구를 이끈 헨리케 비르케달 덴마크 오르후스대 교수는 “고래의 수명은 80년 정도이기 때문에 이빨은 일생 동안 변해 온 환경 조건의 기록보관소나 다름없다”며 “이번 연구 결과는 바다에서 가장 상징적인 동물 중 하나를 둘러싸고 수백 년 풀리지 않았던 자연과학의 수수께끼를 풀었다는 점과 함께 자연이 극한의 기계적 성능을 지닌 재료를 어떻게 만들어내는지에 대한 새로운 통찰을 얻게 한다”고 설명했다.

화가의 붓 터치, 소설가의 문장 구조, 연주자의 미세한 화성과 리듬의 변형 등 예술가들은 작품 속에 저마다 자신만의 흔적을 남긴다. 이를 예술가들이 무의식적으로 남기는 ‘지문’이라고 부른다. 재즈는 특정 연주자에게 고유한 작곡, 즉흥 연주, 연주 기법 등이 결합되기 때문에 애호가라고 하더라도 예술적 지문을 파악하기란 쉽지 않다. 그런데 최근 과학자들이 예술의 영역으로만 알려진 창작과 즉흥 연주의 비밀을 데이터로 파악할 수 있는 기술을 내놔 눈길을 끈다. 영국 케임브리지대 음악 및 과학 연구센터, 런던 퀸메리대 디지털 음악 연구센터 공동 연구팀은 녹음된 음원으로부터 개별 연주자들을 정확히 인식할 수 있게 해주는 음악적 지문을 식별할 수 있는 인공지능을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 논쟁이 있는 예술 작품의 저작자를 판별하고 예술가의 스타일을 구분할 뿐만 아니라 문화유산이나 음악 교육에 있어서도 통찰력을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 이 연구 결과는 인공지능 분야 국제 학술지 ‘네이처 머신 러닝’ 8월 18일 자에 실렸다. 재즈 음악의 경우 작곡은 미리 쓰인 아이디어를, 즉흥 연주는 아이디어를 자발적으로 구체화하는 방식을, 연주는 다른 음악가들과 함께 물리적으로 실험하는 방식을 의미한다. 대부분의 재즈 연주가 오디오 녹음 형태로 존재하고 녹음 환경이나 장비 유형에 따라 달라지기 때문에 재즈에 대한 컴퓨터 분석은 그동안 어려움을 겪어 왔다. 이에 연구팀은 빌 에번스, 오스카 피터슨, 델로니어스 몽크, 칙 코리아, 키스 자렛, 맥코이 타이너, 아마드 자말 등 유명 재즈 피아니스트 20명이 공연한 1629회의 연주회에서 발췌한 84시간 분량의 데이터셋으로 연주자를 식별하도록 지도학습 모델을 훈련시켰다. 녹음들은 음표가 연주되는 시점과 음높이를 보여주는 디지털 표현 방식인 ‘미디 피아노 롤’ 형식으로 변환됐다. 그 결과, 가장 성능이 뛰어난 모델은 94.4%의 정확도로 연주자를 식별해 냈고 멜로디, 화성, 리듬, 완급 등을 분리해 해석 가능성을 높인 모델은 91.3%의 정확도를 보였다. 각 요소를 개별적으로 테스트했을 때 화성이 가장 정확한 예측 결과를 제공했고 그다음으로 리듬, 멜로디였으며 완급으로 구분하는 것이 가장 부정확한 것으로 나타났다. 이번에 개발된 인공지능 기술을 활용해 분석하면 빌 에번스가 하행하는 장7도 또는 단7도 아르페지오를 빈번하게 사용한다는 점과 오스카 피터슨이 선율적 인클로저를 적극적으로 활용한다는 점 등 기존 재즈 교과서의 분석과 정확히 일치하는 음악적 특징을 성공적으로 포착했다. 연구팀은 누구나 사용할 수 있도록 오픈소스 모델과 웹 애플리케이션을 공개하기도 했다. 연구를 이끈 휴 체스턴 케임브리지대 박사는 “이번 기술은 음악가들이 흔히 화성 진행, 리듬 구조, 선율적 모티브 등 연주에서 나타나는 독특한 패턴이나 지문을 쉽게 파악할 수 있도록 돕는다”고 설명했다.

2024년 9월 출시한 오픈AI o1 추론 모델은 인공지능(AI) 발전 역사에서 중요한 이정표다. 인간의 평균 지능을 능가하는 IQ 120 수준 기계의 등장은 과학기술 연구에도 인간과 AI의 협업과 공생이라는 새로운 질문을 던진다. 지난 2월 싱가포르의 한 스타트업은 완전 자동 연구시스템을 공개했다. 417시간 동안 기계학습 논문 166편, 2시간 30분에 한 편꼴이었고 편당 비용은 1100달러 수준이었다. 3월에는 가설 설정부터 실험 설계, 코딩을 통한 실험 수행 및 결과 분석, 최종 논문 작성까지 전 과정을 수행하는 AI의 연구 성과가 네이처에 실렸다. 구글의 AI 코사이언티스트는 막대한 양의 연구 가설을 생성하고 실험실에서는 로봇이 실험을 대신 해 준다. 몇 해 전만 해도 논문 요약과 코드 작성을 돕던 도구가 이제 연구 설계자의 자리를 넘보고 있다. 속도가 바뀌면 판이 바뀐다. 미국은 지난해 11월 맨해튼 프로젝트에 버금가는 제네시스 미션을 선언하고 17개 국립연구소의 슈퍼컴퓨터와 시설, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶었다. 올해 7월에는 15개 이상 부처가 참여하는 50억 달러 규모 범부처 프로젝트로 확대했다. 10년 안에 과학 생산성을 두 배로 만들겠다는 목표다. 미국과학재단은 연구자에게 데이터와 컴퓨팅을 직접 제공하고, 영국은 연구비 대신 자체 슈퍼컴퓨터 이용 시간을 지원한다. 경쟁의 축이 “더 많은 연구비”에서 “더 좋은 연구자원”으로 옮겨 간 것이다. 우리에겐 위협이자 기회다. 위협은 분명하다. AI 도입으로 논문 수와 인용 건수로 줄을 세우던 논문 평가 체계가 무력해진다. 개인 연구자에게 소액 과제를 넓게 뿌리는 방식만으로는 첨단 컴퓨팅과 실험 시설이 결합된 대형 연구자원 경쟁을 감당하기도 어렵다. 기회도 분명하다. 한국은 반도체와 이차전지, 바이오처럼 실물 데이터가 매일 쌓이는 제조·연구 현장을 가진 몇 안 되는 나라다. AI에 필요한 양질의 실험 데이터는 현장에서 나온다. 남보다 빨리 실험·검증하는 나라가 앞서는 경쟁이라면 한국에 결코 불리하지 않다. 정부의 역할도 재설계해야 한다. 첫째, 지원 단위를 개인에서 시스템으로 넓혀야 한다. 우수 연구자를 골라내는 일 못지않게 질문이 계속 창출되는 시스템에 투자하는 것도 중요하다. 데이터와 연구 장비·시설·전문 인력이 하나로 묶여야 성과가 난다. 지금 대학에 가장 부족한 부분이다. 대학 연구 기반 블록펀딩이 그 출발점이다. 둘째, 연구비를 넘어 자원을 제공해야 한다. 과학기술 AI 파운데이션 모델과 국가바이오데이터스테이션, 8496개의 GPU를 갖춘 국가 슈퍼컴 6호기 ‘한강’은 개별 연구자나 대학이 결코 살 수 없는 자산이다. 함께 쓰게 하는 편이 훨씬 효율적이다. 올해 출범한 대학의 과학기술AI연구센터와 출연연의 국가과학AI연구센터도 같은 취지다. 셋째, 평가 방식을 바꿔야 한다. AI가 문장을 대신 써 주는 시대라면 이제는 질문과 증거를 살펴봐야 한다. 무엇을 물었고, 어디까지를 AI에 맡겼으며, 어떻게 검증했는지가 측정 가능한 기록으로 남아야 한다. 책임이 사람에서 기계로 넘어가는 지점을 연구자 스스로 밝히는 문화도 만들어야 한다. AI는 논문을 읽고 계산을 대신할 수 있다. 그러나 어떤 창의적인 질문을 내고 문제를 풀 것인지, 주어진 결과를 어떻게 검증하고 결정할 것인지, 틀렸을 때 누가 책임질 것인지는 인간 연구자의 몫이다. AI 시대 R＆D 정책의 목표는 AI를 잘 쓰는 연구자를 늘리는 데 그치지 않는다. AI가 아무리 빠르고 똑똑해져도 흔들리지 않는 질문의 힘, 그 힘이 자라는 과학기술 생태계를 만든다. 김성수 과학기술정보통신부 연구개발정책실장

과학자들이 태양 표면인 ‘광구’를 역대 최고 해상도로 관측하는 데 성공했다. 데이비드 쿠리제 미국 국립태양관측소(NSO) 연구원 연구팀은 하와이 마우이섬 할레아칼라 화산 정상에 있는 ‘대니얼 K. 이노우에 태양망원경’으로 태양 광구를 최고 해상도로 관측했다. 광구는 눈으로 관찰할 수 있는 태양의 얇은 표면층이다. 연구팀은 광구에 존재하는 흑점 근처 플라스마층의 자성 활성 구역을 관측했다. 자성 활성 구역은 강력한 자기장이 집중 형성되는 구역이다. 관측 결과 ‘켈빈-헬름홀츠 불안정성’(KHI)이라는 유체역학적 현상이 관측됐다. KHI는 서로 다른 속도나 방향으로 맞닿아 흐르는 두 유체층(플라스마층)의 경계면에서 물결이나 소용돌이가 발생하는 현상이다. 구름, 목성 대기, 태양 코로나 대기에서 관측된 적이 있으나 자기장이 지배하는 광구에서 KHI가 관측된 것은 이번이 처음이다. 연구팀은 고속 연사 촬영 기법으로 고해상도 프레임을 매우 짧은 시간 간격으로 연속 촬영했다. 그 결과 기존에 광구에서 관측되지 않았던 띠 모양과 소용돌이 모양의 구조가 반복해 나타나는 것을 발견했다. 연구팀은 “자성 활성 구역의 자기장선 사이를 흐르는 플라스마층의 속도 차이가 KHI를 유발하고 KHI로 발생한 소용돌이가 자기장선을 강하게 뒤튼다”며 “물과 기름처럼 섞이지 않는 자기화 플라스마와 비자기화 플라스마를 섞어 자기장이 빠르게 확산되도록 만든다“고 설명했다. 스마트폰 먹통 만드는 태양 폭발 현상과 연관연구팀이 촬영한 KHI는 스마트폰 등 지구의 필수 전자 기기의 작동에 이상을 일으키는 태양 폭발 현상과도 관련이 있다. 일반적으로 KHI로 인해 발생한 소용돌이가 플라스마를 섞고 뒤틀면 자기장에 축적돼 있던 에너지가 열과 파동 에너지로 터져 나온다. 에너지가 솟구치면서 태양 상층 코로나 대기의 온도를 높이고 태양 플레어, 코로나 질량 방출 등의 태양 폭발 현상을 일으키는 것으로 알려졌다. 이번 연구는 태양의 표면층에서 자기장과 유체가 어떻게 상호 작용하며 태양 표면의 에너지와 질량을 코로나와 같은 상층 대기로 어떻게 수송하는지 설명하는 데 도움이 될 것으로 보인다. 자세한 연구 결과는 지난 5일(현지시간) 국제학술지 ‘네이처’에 발표됐다. “태양 폭발로 먹통 되는 GPS 잡는다”한편 우리 정부는 우리나라의 태양권 탐사 추진 계획을 내놓았다. 지구·달 과학탐사선은 지구 저궤도 등에 비해 장기 관측 데이터가 상대적으로 부족한 지구와 달 사이 공간에서 태양풍과 지구 자기장의 영향을 폭넓게 관측할 수 있다. 우주항공청이 구상 중인 ‘태양권 물리 탐사선’(Heliospheric Physics Probe)은 ‘OSEL’(off-the-Sun-Earth-line) 접근에 필요한 위성 기술과 관측 역량을 검증하는 탐사선이다. OSEL은 태양-지구 연결 선상에서 벗어난 궤도를 의미한다. 태양의 측면에서 태양 활동을 관측할 수 있는 최적의 위치로 꼽힌다. 태양풍으로 흑점 폭발 등이 발생해 막대한 에너지 입자가 지구에 도달하면 지구 자기장이 교란돼 지상 통신, 전력망, 항공 운행 등이 직접적인 타격을 입는다. 오태석 우주항공청장은 “태양 폭발로 발생하는 우주 방사선과 태양풍은 위성 고장, 위치정보시스템(GPS) 오차, 항공기 통신 장애, 전력망 이상 등 국민 생활과 직결된 피해를 일으킬 수 있다”며 “지구 저궤도에서의 우주 환경 관측을 넘어 지구·달 공간에서 태양 활동을 관측할 수 있도록 관측 범위를 확대하겠다”고 말했다. 대니얼 K. 이노우에 태양망원경은 구경 4m의 세계 최대 태양망원경으로 이전 세대 태양망원경보다 훨씬 높은 공간 해상도를 제공한다. 태양 표면을 약 20km 규모로 나눈 구조로 식별할 수 있다.

어떤 사람은 나이에 비해 젊어 보이기도 하고 또 다른 사람은 생물학적 나이보다 더 들어 보이기도 한다. 한국 사람은 나이에 비해 어려 보이고 외국 사람들은 나이가 많아 보인다. 이유가 뭘까. 몸속에서는 어떤 일이 벌어지고 있을까. 간과 뇌, 장은 다른 속도로 늙을까. 과학자들이 생물학적 나이와 장기 나이 사이의 간극을 측정하는 데 성공했다. 오스트리아, 독일, 벨기에, 호주 공동 연구팀은 조직학 이미지만으로 사람 장기별 생물학적 나이를 추정할 수 있는 ‘조직 시계’를 개발했다고 16일 밝혔다. 이번 연구에는 오스트리아 왕립 과학원 분자의학 연구센터(CeMM), 빈대학, 빈의학대, 병리학 연구소, 인스부르크대, 독일 쾰른대학병원, 뮌헨 헬름홀츠 연구소, 헬름홀츠 계산 생물학 연구소, 국립 폐 연구센터, 뮌헨 기술대, 심혈관 연구센터, 루트비히 막시밀리안대, 벨기에 루벤 가톨릭대, 루벤대학병원, 호주 멜버른대, 빅토리아 통합 암 센터, 왕립 멜버른병원, 선샤인코스트대 과학자들이 참여했다. 이번 연구 결과는 의학 분야 국제 학술지 ‘네이처 메디슨’ 8월 14일 자에 실렸다. 기존 노화 연구가 DNA 메틸화나 유전자 발현 같은 분자 변화에 집중해 온 것과 달리 연구팀은 조직 자체의 ‘구조’가 시간에 따라 어떻게 달라지는지를 살폈다. 이를 위해 연구팀은 미국 국립보건원(NIH)의 ‘유전형-조직 발현프로젝트’(GTEx) 프로젝트 데이터를 활용했다. 983명의 사망자에게서 뇌·심장·폐·췌장·피부·장 등 40종의 조직을 얻어 고해상도로 디지털화한 슬라이드 2만 5712장을 분석했다. 살아 있는 사람에게선 불가능한 ‘한 사람의 여러 장기 동시 비교’가 가능하다는 점이 분석의 핵심이다. 연구팀은 인공지능으로 사진을 숫자로 옮기는 일종의 번역 업무를 맡겼다. 나이를 맞히는 것이 아니라 조직 구분하기를 먼저 학습시켰다. 이렇게 훈련된 AI는 병리학 의사가 배율을 바꿔가며 관찰하듯 슬라이드를 세 가지 배율로 잘라 약 4억 8000만 개 이미지 조각을 정밀 분석했다. 나이를 따로 가르치지 않았는데도 40종 조직 전반에서 겉모습을 결정짓는 가장 강력한 단일 요인이 생물학적 나이인 것으로 나타났다. 특정 AI 착시가 아닌지 확인하기 위해 25종 이상의 모델로 같은 분석을 반복해 동일한 결과를 얻었다. 연구팀은 이 특정값을 통계 회귀모형에 넣어 장기별 독립된 시계를 만들었다. 평균 예측 오차는 4.9년으로 예측 나이와 실제 나이의 차이인 ‘나이 격차’가 노화 속도의 지표로 쓰였다. 나이 격차가 큰 조직일수록 텔로미어가 짧았고 병변과 동반 만성질환도 많았다. 한 사람의 장기 노화 정도는 동일하지 않았다. 폐와 신장, 췌장, 부신은 20~40세에 가속 노화 징후를 보였고 자궁은 폐경 무렵 급속하게 나이가 들었다. 신부전은 여러 조직의 노화 가속과, 당뇨병은 췌장의 변화와 연관됐다. 살아 있는 사람에게서 조직 검체를 얻을 수 없기 때문에 연구팀은 혈액 검사만으로 나이 격차를 파악해 노화를 추정하는 모델을 만들었다. 이 모델을 통해 알츠하이머병에서 뇌, 크론병에서 위장관의 가속 노화를 짚어냈다. 낭성섬유증, 혈관염, 당뇨병, 뇌졸중에서도 질환별 패턴이 확인됐다. 연구를 이끈 안드레 렌데이루 CeMM 박사는 “조직학 이미지와 인공지능을 결합하면 쉽게 찾을 수 없는 생물학적 노화의 패턴을 파악할 수 있다”며 “이번 연구 결과는 이미지에서 배운 조직 노화의 언어를 일상적인 채혈로 읽어낼 수 있음을 보여준다”고 설명했다.

요즘 인공지능(AI)과 로봇 기술의 발전 속도가 따라가기 힘들 정도로 빨라지고 있다. SF 속 로봇처럼 높은 곳에서 떨어지는 충격을 견뎌내고 착지한 뒤에는 스스로 자세를 파악해 다시 거친 지형을 이동하는 로봇까지 나왔다. 미국 예일대, 스워스모어 칼리지, 미시간대, 럿거스대, 프린스턴대, 이탈리아 볼로냐대 공동 연구팀은 5.7m 높이의 다리 위에서 아스팔트 바닥으로 떨어지고도 부서지지 않고 다시 움직이는 로봇 ‘트라이바’(Tribar)를 개발했다고 12일 밝혔다. 이 연구 결과는 인공지능 분야 국제 학술지 ‘네이처 머신 인텔리전스’ 8월 11일 자에 실렸다. 트라이바는 딱딱한 막대를 탄성 있는 케이블 그물망에 매달아 만든 ‘텐세그리티 로봇’이다. 막대끼리 서로 맞닿지 않고 팽팽한 줄의 장력만으로 형태를 유지하는 구조여서 유연하고 가벼우면서도 외부에 가해지는 충격을 쉽게 흡수할 수 있다는 장점이 있다. 미국 항공우주국(NASA)에서는 오래전부터 이 구조를 행성 탐사 로버에 적용하는 방안을 연구하고 있다. 로봇 몸체가 충격을 흡수한다면 착륙선을 따로 보내지 않고 로봇만 떨어뜨려도 되기 때문이다. 최근에는 비행기나 헬기에서 텐세그리티 로봇을 떨어뜨려 재난 현장에 물자를 전달하겠다는 기업도 등장했다. 문제는 ‘살아남는 것’과 ‘살아남은 뒤 제 역할을 하는 것’이 별개라는 점이다. 충격 저항성이 확인된 텐세그리티 로봇들은 대부분 스스로 움직이는 구동 장치가 없고 반대로 잘 움직이는 텐세그리티 로봇들은 외부 충격을 견디는 성능이 검증되지 않았다. 연구팀이 개발한 트라이바는 막대 3개짜리 텐세그리티 로봇으로 36㎝ 길이의 탄소섬유 막대 3개에 모터 6개, 배터리, 제어 기판으로 구성돼 있다. 핵심은 센서다. 로봇을 지탱해 주는 줄 자체가 잘 늘어나는 신축성 센서를 겸한다. 상온에서 액체 상태인 금속을 얇게 두 층으로 깔고 실리콘으로 감싸 만든 센서는 줄이 늘어나면 전기용량이 그에 비례해 커지면서 줄이 얼마나 늘어났는지 알려주는 방식이다. 여기에 관성측정장치가 막대마다 붙어 있어 트라이바는 자기 몸이 어떤 모양이고 어떤 방향으로 움직이고 있는지를 실시간으로 계산할 수 있다. 기존의 텐세그리티 로봇의 자세 추정은 대부분 외부 카메라나 로봇을 세워둔 정지 상태에서만 가능했다. 그렇지만 트라이바는 움직이는 도중에도 자기 상태를 확인할 수 있다. 연구팀은 트라이바를 잔디, 얼음, 자갈, 모래 위에서 주행 능력을 측정했다. 중력을 이용해 몸을 기울여 넘어지는 방식으로 이동하기 때문에 지면에 따른 속도 차이는 크지 않았다. 또 기존 텐세그리티 로봇의 최대 등반 경사는 24도였지만 트라이바는 28도의 오르막도 문제없이 이동했다. 가장 주목할 부분은 낙하 실험이다. 연구팀은 5.7m 다리 위에서 아스팔트 바닥으로 떨어뜨렸는데도 트라이바는 금세 형태를 회복하고 이동했다. 연구팀은 충격 저항성과 장애물 감지 능력, 제어 능력이 더 보완되면 현재 로봇으로 접근할 수 없는 환경에서 활용할 수 있는 기술이 될 것이라고 전망했다. 일반 로봇이라면 절벽을 만났을 때 우회 경로를 계산해야 하지만 텐세그리티 로봇은 그냥 굴러떨어진 뒤 가던 길을 계속 갈 수 있다는 것이다. 그렇게 되면 행성 표면의 크레이터 바닥을 탐사하거나 항공기에서 재난 지역으로 로봇을 투하하는 것도 가능해진다.

평년보다 짧은 장마가 끝난 뒤 머리가 어질어질할 정도의 폭염이 이어지고 있다. 원인은 다름 아닌 ‘지구 온난화’. 그런데 금세기 말에는 폭염일에 극한 고온이 하루 종일 이어질 수 있다는 경고가 나왔다. 중국 중산대 지리과학부, 중국 기상과학원, 난징대 지구시스템 연구소, 후난 농업대, 영국 사우샘프턴대 해양·지구과학부, 미국 어바나-샴페인 일리노이대 토목환경공학과 공동 연구팀은 현재보다 이산화탄소가 더 많이 배출되는 고배출 시나리오가 현실이 될 경우 21세기 말에는 폭염일 하루에 극한 고온이 지속되는 시간이 지금보다 4시간 이상 길어질 것이라고 밝혔다. 이 연구 결과는 기후학 분야 국제 학술지 ‘네이처 기후 변화’ 8월 11일 자에 실렸다. 지금까지 기후 모델링에서 극한 고온은 일평균기온이나 일최고, 일최저기온을 기준으로 판정돼 왔다. 그렇지만 이런 방식은 하루보다 짧게 지속되지만 인체와 사회에 충분히 큰 영향을 줄 수 있는 고온 구간을 놓치게 된다. 연구팀은 1981년부터 2023년까지 실제 기상 관측과 모델 계산을 결합한 전 지구 시간 단위 기록 자료를 분석하고 여기에 21세기 말까지의 기후 전망 자료를 결합했다. 연구팀은 특정 시각의 기온이 1981~2010년 같은 시각 분포의 상위 10%를 넘어설 때 ‘시간 단위 폭염’으로 정의했다. 이 기준은 절대 온도가 아니라 해당 시각, 해당 지역의 평년 분포를 잣대로 삼기 때문에 낮 기온이 그리 높지 않은 지역이나 절대 기온이 낮은 새벽 시간대의 이상 고온까지 잡아낼 수 있다. 분석 결과, 해당 기간 전 지구 육지는 여름철 평균 약 269시간의 극한 고온을 겪은 것으로 나타났다. 전 세계 육지의 80% 이상에서 폭염이 증가하는 추세가 확인됐고 1981년부터 2023년까지 10년마다 평균 62시간씩 극한 고온 시간이 늘어났다. 연구팀에 따르면 이렇게 확인된 시간 단위 폭염 중 28%는 기존 일 단위 지표로는 폭염일로 분류조차 되지 않는 날에 발생했다. 공식 통계에서 아예 존재하지 않았던 열 노출이다. 온실가스 고배출 시나리오(SSP5-8.5)를 적용하면 2070~2099년에는 현재(2001~2023년)보다 폭염일 하루에 현재와 같은 폭염 시간이 4시간 더 늘어날 것으로 전망됐다. 또 폭염일이 아닌 날에도 뜨거운 시간이 3시간 정도 추가로 발생할 것으로 예측됐다. 이는 현재의 일 단위 관측으로는 감지되지 않을 가능성이 크다. 특히 저소득·중소득 국가에서 현재와 미래 열 노출의 4분의 3 이상이 발생하고 세대를 거듭할수록 생애 폭염 노출량의 증가폭도 선진국들과 비교해 월등히 큰 것으로 조사됐다. 연구팀은 시간 단위 폭염을 일으키는 물리적 메커니즘으로 2가지를 꼽았다. 뇌우가 쇠퇴하면서 하강기류가 급격히 가열돼 밤사이 기온이 순식간에 치솟는 ‘열 폭발’(heat burst)이나 짧은 시간에 나타났다 사라지는 ‘순간적 열’(flash heat) 같은 현상이 대표적이다. 연구를 이끈 샤오핑 류 중국 중산대 교수는 “이번 연구 결과는 폭염을 하루 단위가 아닌 시간 단위로 평가하면 기존 지표가 놓쳐 온 열 노출까지 포착할 수 있으며 이를 통해 폭염 위험 관리와 공중보건 대책을 한층 정교하게 세울 수 있고 더워지는 기후에 대한 적응 역량도 높아질 것”이라고 설명했다.

초등학교 6학년 무렵 소셜미디어를 시작한 학생은 만 14세 이후 시작한 학생보다 언어와 수학 성적이 낮다는 연구 결과가 나왔다. 연구진이 점수 차이를 학습 기간으로 환산한 결과 약 6개월치 학업 성취도에 해당했다. 최근 과학 저널 ‘네이처 인간행동’에 따르면 이탈리아 밀라노비코카대 마르코 구이 교수팀은 북부 지역 28개 학교 학생 5227명의 디지털 기기 사용 습관과 학업 성적을 장기간 추적했다. 연구진은 학생들이 처음으로 개인 스마트폰을 갖고 소셜미디어 계정을 만든 시점을 조사했다. 이후 이 자료를 7∼8세부터 15∼16세까지 네 차례 치른 이탈리아 국가 학업성취도 평가의 이탈리아어·영어·수학 성적과 비교했다. 분석 결과 11∼12세인 6학년 때 소셜미디어 계정을 만든 학생은 14세 이후인 9학년부터 이용한 학생보다 8학년 이탈리아어와 수학 성적이 모두 낮았다. 성적 차이는 시간이 지나도 사라지지 않았다. 10학년이 됐을 때 이탈리아어 격차는 비슷하게 유지됐고 수학 격차는 오히려 더 벌어졌다. 연구진은 두 집단의 차이가 약 6개월 동안 배우는 학습량에 해당한다고 설명했다. 소셜미디어를 늦게 시작할수록 성적 차이는 줄었다. 7학년 때 계정을 만든 학생보다 8학년 때 만든 학생의 격차가 작았다. 소셜미디어를 접한 시기가 빠르고 이용 기간이 길수록 학업에 미치는 부정적인 영향이 커질 수 있다는 의미다. 연구 대상자의 47%는 6학년 때 개인 스마트폰을 갖기 시작했다. 소셜미디어 계정을 만든 시기도 6학년이 29.5%, 7학년이 25%, 8학년이 18%였다. 이탈리아에서 부모 동의 없이 소셜미디어를 이용할 수 있는 14세까지 기다린 학생은 16.3%에 불과했다. 연구진은 성별과 부모의 학력, 가정 형편, 가족 구성, 이전 성적 등 학업에 영향을 줄 수 있는 조건이 비슷한 학생들을 비교했다. 단순히 원래 성적이 낮은 학생들이 소셜미디어도 일찍 시작했을 가능성을 최대한 줄이기 위해서다. 성적이 낮아진 배경에는 스마트폰을 수시로 확인하는 습관이 있는 것으로 분석됐다. 잠들기 전이나 잠에서 깨자마자, 숙제할 때와 학교에서도 스마트폰을 가까이 두는 행동이 소셜미디어 조기 이용과 성적 저하의 관계 가운데 15∼47%를 설명했다. 알림과 새로운 게시물을 반복해서 확인하면 집중력이 끊어지고, 숙제나 독서에 쓸 시간이 줄어들 수 있다. 수면과 신체 활동이 줄어드는 것도 학습을 방해하는 요인으로 꼽혔다. 다만 영어 성적에서는 소셜미디어를 시작한 시기에 따른 뚜렷한 차이가 나타나지 않았다. 연구진은 학생들이 온라인에서 영어 콘텐츠를 자연스럽게 접한 것이 일종의 학습 효과로 이어졌을 가능성이 있다고 추정했다. 이번 연구는 무작위 실험이 아닌 관찰 연구인 만큼 소셜미디어 조기 이용이 성적 저하를 직접 초래했다고 단정하기에는 한계가 있다. 연구진은 이 같은 한계에도 “아이들이 소셜미디어의 주의 분산을 스스로 관리할 만큼 성장할 때까지 이용 시기를 늦추는 것이 학습에 도움이 될 수 있다”고 제언했다.

국내 과학자들이 포함된 국제 공동 연구팀이 태양의 표면을 정밀하게 관측하는 데 성공했습니다. 태양이 꽁꽁 숨겨왔던 ‘피부 모공’까지 확인한 셈이랄까요. 미국 국립태양관측소(NSO), 독일 막스플랑크 태양계 연구소, 한국 경희대 우주과학과 공동 연구팀은 태양의 ‘가시적 표면’을 최고 해상도로 관측했다고 밝혔습니다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘네이처’ 8월 6일 자에 실렸습니다. 광구(光球)로 불리는 ‘가시적 표면’은 태양 같은 항성에서 가시광선이 방출돼 우주 공간으로 뻗어가는 얇은 대기층입니다. 태양은 고체 지표면이 없는 거대한 가스와 플라스마 덩어리입니다. 태양 내부에서 형성된 빛은 내부의 높은 밀도 때문에 입자들과 계속 충돌하며 갇혀 있습니다. 그렇지만 중심에서 약 70만㎞ 떨어진 광구 영역에서는 플라스마 밀도가 급격히 낮아지게 됩니다. 이 지점부터 빛이 우주로 방출될 수 있기 때문에 광학 망원경으로 볼 때는 구체의 매끈한 표면처럼 보이게 되는 것이죠. 항성의 얇은 대기층인 광구는 자기장과 대류 등 다양한 물리적 요인이 작용하는 역동적이고 복잡한 공간이기도 합니다. 연구팀은 미국 하와이에 있는 ‘대니얼 K. 이노우에 태양 망원경’을 이용해 역대 최고 수준의 해상도로 태양의 가시적 표면을 관측했습니다. 연구팀이 분석한 지역은 흑점 부근의 강력한 자기 활성 영역이었습니다. 이번에 확보한 고해상도 태양 사진을 보면 태양 표면은 띠와 소용돌이 형태의 구조로 뒤덮여 있습니다. 연구팀에 따르면 이런 표면 특성은 속도가 다른 두 유체가 서로 맞닿아 흐를 때 경계면에서 물결 모양의 구조가 발생하는 고전적인 유체 역학 현상 ‘켈빈-헬름홀츠 불안정성’ 때문입니다. 태양 표면에서 이런 유체 현상이 있을 것으로 예측되기는 했지만 실제 관측된 것은 이번이 처음입니다. 연구를 이끈 데이비드 쿠리제 NSO 박사는 “이번 발견은 지구 생명체의 근원인 태양을 비롯한 항성 내부에서 자기장이 어떻게 작용하는지에 대한 근본적 이해를 넓히는 데 중요한 의미를 갖는다”고 설명했습니다.

유럽을 중심으로 청소년의 소셜미디어(SNS) 이용을 제한하는 국가가 증가하는 가운데, 청소년의 SNS 사용이 학업 성적에 심각한 영향을 미칠 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 이탈리아 밀라노-비코카대, 브레시아대, 브레시아 사회연구센터 공동 연구팀은 SNS를 이용하기 시작하는 나이가 어릴수록 주의집중력이 떨어지며 학업 성취도가 낮다고 밝혔다. 스마트폰을 수시로 확인하는 습관 때문이다. 연구 결과는 4일자 ‘네이처 인간 행동’에 실렸다. 연구팀은 북부 이탈리아 28개 학교의 5227명 학생을 대상으로 페이스북, 인스타그램, 틱톡 등 SNS 이용 습관에 대한 설문조사를 한 다음 국가 학업성취도 평가 과목 중 국어(이탈리아어), 영어, 수학 표준화 시험 결과를 비교 분석했다. 학업 성적은 2학년(7~8세), 5학년(10~11세), 8학년(13~14세), 10학년(15~16세) 네 시점에 걸쳐 추적했다. 연구 결과, 조사 대상 학생 절반 정도가 6학년(11~12세)에 스마트폰을 갖고 SNS 계정을 만든 것으로 나타났다. 6학년에 SNS를 시작한 학생은 9학년 이후 SNS를 시작한 학생보다 8학년 이탈리아어 성적이 0.22 표준편차(SD), 수학은 0.18 SD 낮았다. 10학년이 되자 이탈리아어 성적 차이는 여전히 0.22 SD 벌어진 상태였지만 수학은 0.27 SD로 더 크게 벌어졌다. 연구팀에 따르면 0.2 SD는 약 6개월의 학습 성과 차이에 해당된다. 마르코 기 밀라노-비코카대 교수는 “SNS 사용을 스스로 관리할 정도로 인지 발달이 이뤄지기 전까지는 청소년의 SNS 사용을 억제하는 정책이 필요함을 보여준다”고 말했다.

우울증과 주의력 결핍을 부추기는 ‘도파민 자판기’인 소셜미디어(SNS)에 대해 각국 정부가 강력한 규제의 칼을 빼 들고 있다. 호주가 16세 미만 SNS 금지법에 천문학적 벌금 조항을 더하는가 하면 프랑스도 15세 미만 청소년의 신규 계정 개설을 법으로 차단하는 등 청소년 정책의 최우선 의제로 다루고 있다. SNS 중독에 빠져들게 하는 추천 알고리즘으로부터 뇌 가소성이 취약한 10대를 구하기 위한 조치들이다. 이런 상황에서 청소년들의 SNS 사용에 더욱 주의가 필요하다는 연구 결과가 나와 눈길을 끈다. 이탈리아 밀라노-비코카대 사회학과, 브레시아대 경제·경영학과, 브레시아 사회연구센터 공동 연구팀은 스마트폰과 SNS 사용이 빠를수록 학교 성적이 떨어진다고 밝혔다. 연구팀에 따르면 학업 성취도의 차이는 과도한 SNS 이용과 학생들의 주의력 결핍이 연관돼 있다. 이 연구 결과는 행동과학 분야 국제 학술지 ‘네이처 인간 행동’ 8월 4일 자에 실렸다. 청소년들 사이에서 SNS 사용은 보편적이다 보니 10~11세에 처음 계정을 만든다. 앞선 연구들에서 SNS가 청소년의 웰빙에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인했지만 학습 결과에 미치는 명확한 영향은 밝혀지지 않았다. 이에 연구팀은 북부 이탈리아 28개 학교 학생 5227명을 대상으로 페이스북, 인스타그램, 틱톡 등 SNS 관련 이용 습관에 대한 설문조사를 하고 국가 학업성취도 평가 과목 중 국어(이탈리아어), 영어, 수학 표준화 시험 결과를 비교 분석했다. 학업 성적은 2학년(7~8세), 5학년(10~11세), 8학년(13~14세), 10학년(15~16세) 네 시점에 걸쳐 추적했다. 연구 결과, 6학년(11~12세)에 SNS 계정을 만든 학생은 계정을 만들지 않은 학생에 비해 8학년(13~14세) 때부터 이탈리아어에서 0.22 표준편차(SD), 수학에서 0.18 SD 더 낮은 것으로 나타났다. 9학년(14~15세) 이후에 만든 학생과 비교했을 때도 10학년(15~16세) 때 이탈리아어 성적은 0.22 SD 차이를 보였고 수학 점수 격차는 0.27 SD로 더욱 벌어졌다. 연구팀에 따르면 교육 연구에서 0.2 SD 차이는 유의미한 숫자이며 이는 약 6개월 이상의 학업 성취도에 해당한다. 특히 10학년 때 시험 점수 격차는 SNS 계정을 상대적으로 늦게 개설한 학생일수록 전반적으로 작게 나타났다. 7학년(12~13세)에 SNS 계정을 연 학생은 이탈리아어, 수학에서 각각 0.17, 0.22 SD 낮았으며 8학년에 개설한 학생은 두 과목 모두에서 0.11 SD 정도만 낮았다. 연구를 이끈 마르코 기 밀라노-비코카대 교수는 “휴대전화를 더 자주 확인한다고 보고한 학생일수록 SNS 계정을 조기에 개설했을 확률이 높았으며 10학년 무렵 이탈리아어와 수학 점수가 낮은 경향을 보였다”며 “청소년들이 SNS 사용을 스스로 관리할 정도로 인지 발달하기 전까지는 사용을 억제하는 정책이 필요함을 보여준다”고 설명했다.