금융당국이 대출액 4억원을 넘는 동시에 총부채원리금상환비율(DSR) 35%를 초과하는 주택담보대출(주담대)에 지금보다 높은 위험가중치(RW)를 적용하는 방안을 추진하고 있다. 은행의 자본 부담이 커지면서 신규 대출 한도가 줄거나 금리가 높아질 가능성이 있다. 17일 금융권에 따르면 금융감독원은 지난 9일 주요 11개 은행의 리스크 담당 임원들과 회의를 열고 고위험 주담대의 위험가중치를 높이는 방안을 논의했다. 은행별로 차이가 있지만 전체 주담대 잔액의 약 10%가 ‘4억원 초과·DSR 35% 초과’ 기준에 해당하는 것으로 추산됐다. 적용 대상에는 신규 주담대뿐 아니라 은행이 이미 보유한 기존 주담대까지 포함하는 방안이 검토되고 있다. 위험가중치는 은행이 보유한 대출의 위험성을 자산에 반영하는 비율이다. 이 비율이 높아지면 같은 금액을 빌려줘도 은행이 위험에 대비해 더 많은 자본을 쌓아야 한다. 기존에는 만기 일시상환 대출이나 3건 이상 보유한 주담대, 담보인정비율(LTV)이 60%를 넘는 주담대 등에 평균 위험가중치의 2배를 적용했다. 은행 건전성 유지에 악영향을 줄 위험한 대출 규모를 산정한다는 취지에서다. 다만 이번 논의에서 구체적인 위험가중치 수준은 아직 정해지지 않았다. 은행은 위험가중자산이 늘어나면 자본건전성 지표인 보통주자본비율(CET1)을 유지하기 위해 자본을 더 쌓아야 한다. 단기간에 자본을 늘리기 어려운 만큼 은행이 신규 대출을 줄이거나 추가 비용을 대출금리에 반영할 수 있다. 금융지주의 배당과 자사주 소각 등 주주환원 여력에도 영향을 줄 수 있다. 은행권 관계자는 “단기간에 수익을 늘려 자기자본을 확충하기는 쉽지 않다”며 “위험가중자산을 관리하는 과정에서 신규 대출 여력과 고위험 주담대의 가산금리에 영향을 줄 수 있다”고 말했다. 또 당국은 은행권과 주담대 규모에 따라 가계부문 시스템리스크 완충자본(SSyRB)을 차등 적용하는 방안도 논의 중이다. 은행별 주담대 보유 규모와 위험 수준을 스트레스 테스트한 뒤 추가 자본 적립 규모를 달리하겠다는 것이다. 당국은 금리 상승기에 가계대출이 금융시장의 불안 요인이 되는 것을 막기 위해 주담대 관리를 강화하고 있다. 올해 초에는 주담대 위험가중치 하한을 15%에서 20%로 높였다. 반면 담보가 확실한 주담대에 신용대출보다 높은 위험가중치를 적용하는 것이 적절하냐는 지적도 나온다. 앞서 금융위원회는 지난 8·13 부동산 대책에서 기존 기준에 ‘고액·고DSR 주담대’와 ‘고가주택·고LTV 주담대’를 추가하겠다고 예고한 바 있다. 고위험 주담대 위험가중치 강화는 내년 하반기 시행이 목표다. 은행들은 현재 보유한 주담대를 기준으로 자본 부담이 얼마나 늘어날지 시뮬레이션하고 있다. 금감원 관계자는 “은행권과 협의를 이어가며 구체적인 기준을 확정할 계획”이라고 말했다.

강원 원주에 의료AI 인재를 양성하는 교육기관이 문을 열었다. 강원도와 원주시는 17일 호텔인터불고 컨벤션홀에서 AI융합혁신교육원 개소식을 개최했다. 과학기술정보통신부와 도, 시가 총 50억원을 투입한 교육원은 혁신도시 지식산업센터에 2014㎡ 규모로 조성됐다. 앞으로 GPU(그래픽처리장치)를 기반으로 한 시뮬레이션 시설을 통해 디지털헬스케어 융합형 AI 전문 인력과 버티컬·피지컬AI 실무 인력을 양성한다. 교육 과정은 AI 기본, 의료AI, 로봇, 디지털트윈, 산업기획 실무 등 총 5개이고, 의료데이터를 활용한 딥러닝 모델 설계와 가상 의료공간 3D 제작, 로봇 시뮬레이션 학습 등 실습 위주로 진행된다. 교육 시간은 각 80~120시간이다. 교육 목표 인원은 올해 160명을 포함 2030년까지 총 1375명이다. 이날 개소식 뒤에는 ‘의료AI와 피지컬AI 만남’을 주제로 한 포럼이 송기헌 국회 과학기술정보방송통신위원장, 하정우 국가AI전략위원회 부위원장과 AI 기업·의료기관·대학 관계자 200명이 참석한 가운데 열려 의료AI, 로봇 및 디지털 기술 동향과 활용 사례를 공유한다. 구자열 원주시장은 “AI산업의 경쟁력은 사람과 기술, 산업이 얼마나 긴밀하게 연결되느냐에 달려 있다”며 “인재 양성에서 기술 검증과 산업화까지 이어지는 AI 생태계를 만들어 가겠다”고 전했다. 신원철 도 경제부지사는 “AI 전문 인재를 양성하는 글로벌 수준의 교육원이 마련됐다”며 “AI시대 의료산업의 초격차를 선도하는 산실로 육성하겠다”고 말했다.

6600만 년 전 지구에 지름 10㎞에 달하는 거대한 소행성이 충돌해 새를 제외한 공룡과 다른 중생대 생물을 멸종시켰다. 이 모습을 묘사한 과학 일러스트나 다큐멘터리를 보면 크고 단단한 암석 덩어리가 지구를 강타하는 모습을 볼 수 있다. 우리의 인식 속에 소행성은 거대한 암석 덩어리라는 인식이 자리 잡고 있는 셈이다. 하지만 과학자들은 사실 많은 소행성이 잡석 더미에 불과하다는 사실을 알고 있다. 중력에 의해 느슨하게 모인 작은 암석과 먼지의 모임이기 때문에 의외로 쉽게 부서질 수 있다. 실제로 소행성 류구를 탐사한 하야부사2 우주선 데이터를 보면 류구 역시 커피 알갱이 수준의 약한 표면을 지니고 있어 단단한 암석과는 거리가 멀다. 이렇게 잡석과 먼지 덩어리에 불과한 소행성이 다수인 만큼 오히려 과학자들은 소행성이 빠르게 자전해도 쉽게 파괴되지 않는 이유를 궁금해 왔다. 콜로라도 볼더 대학교 선임 연구원 폴 산체스와 동료들은 소행성이 낮은 밀도와 빠른 자전에도 분해되지 않고 유지되는 이유를 파헤쳤다. 사실 일부 작은 소행성들은 자체 중력만으로는 분해를 피할 수 없다. 연구팀에 따르면 지름 150m의 먼지와 잡석 더미에 불과한 소행성이 2.4시간 미만의 빠른 자전 속도를 지닐 경우 분해되지 않기 위해서는 중력 이외에 다른 힘이 필요하다. 연구팀은 소행성의 입자 간 응집력이 크기에 무관하게 유지된다는데 주목했다. 소행성의 질량과 무관하게 반데르발스 힘 같은 미세한 응집력은 변하지 않기 때문에 소행성을 결합하는 힘으로 작용할 수 있다. 사실 연구팀은 2010년에도 이런 가설을 제시한 바 있다. 하지만 당시에는 이 가설을 뒷받침할 증거를 제시하기 어려웠다. 하지만 2023년 미 항공우주국(NASA)의 ‘오시리스-렉스’(OSIRIS-REx) 탐사선이 소행성 베누에서 샘플을 가져오면서 가설을 검증할 기회가 생겼다. 연구팀은 이렇게 구한 실제 소행성 샘플을 통해 응집력을 직접 측정해 시뮬레이션에 실제 값을 대입했다. 연구팀은 이 데이터를 바탕으로 10가지 다른 종횡비를 지닌 구와 각진 입체의 소행성 입자를 시뮬레이션했다. 이를 위해 각각 직경 1미터인 두 개의 바위 사이에 점착성 입자 매트릭스(콘크리트의 시멘트처럼 더 큰 조각들을 결합하는 미세 물질)를 채워 넣어 다리 모양을 만든 후 다리가 부서질 때까지 잡아당기는 방식으로 인장 강도와 응집력을 계산했다. 연구 결과 소행성의 인장 강도는 두 가지 요소에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 하나는 입자의 크기이고, 다른 하나는 형태다. 입자가 작아지면 같은 공간에 더 많은 입자가 들어가게 되어 결합을 유지하는 접촉점이 많아지고 응집력이 강해진다. 그리고 모양도 중요한데, 두 개의 구체는 한 점에서 만나는 반면 두 개의 각진 입자는 모서리나 전체 면을 따라 만날 수 있기 때문이다. 연구팀은 시뮬레이션 결과를 소행성 베누에 적용해 표면 입자의 응집력을 계산했다. 그 결과 표면 강도는 1파스칼(Pa) 미만으로 나타났다. 참고로 갓 갈아낸 커피로 작은 원통을 만들면 강도가 약 50Pa 정도인데, 손가락 하나로도 구멍을 뚫을 수 있을 만큼 약하다. 소행성 베누 표면은 그보다 50배나 약한데, 그 이유는 암석 사이 미세한 먼지 입자가 부족하기 때문이다. 하지만 이렇게 무른 소행성이라고 해서 지구에 충돌하면 위험하지 않은 것은 아니다. 지구 표면에 떨어지면 엄청난 운동에너지와 질량이 엄청난 피해를 줄 수 있는 점은 똑같다. 다만 이런 소행성을 나사의 DART 임무처럼 작은 충돌체를 이용해서 궤도를 바꿀 때 중요한 요소가 될 수 있다. 의도한 방향과 속도로 궤도를 바꾸기 위해서는 충돌 시 어떤 결과가 나오는지 알아야 하고, 그러면 밀도와 입자 응집력이 중요하기 때문이다. 따라서 이번 연구 결과는 앞으로 소행성의 위협으로부터 지구를 지키는 데 중요한 기초 자료가 될 것으로 기대된다.

금성은 태양계에서 지구와 가장 비슷한 크기와 질량을 지닌 형제 행성이다. 반지름은 지구의 약 95%, 질량은 약 81%로 ‘지구의 쌍둥이’라고 불릴 만하다. 하지만 표면 환경은 완전히 다르다. 대기의 96.5%가 이산화탄소로 이루어져 있고, 기압은 지구의 약 90배에 달한다. 강력한 온실 효과 때문에 표면 평균 온도가 약 470도에 이르러 납도 녹일 수 있는 지옥 같은 행성이다. 금성의 하루는 243일, 1년은 225일로, 하루가 1년보다 더 길다. 게다가 지구와 반대 방향으로 자전한다. 과학자들은 왜 금성의 자전 방향과 속도가 다른 행성들과 이렇게 다른지 오랫동안 논쟁해 왔다. 가장 유력한 가설은 금성이 초기에 다른 원시 행성과 크게 충돌하면서 자전 방향과 속도가 크게 바뀌었다는 것이다. 지구가 상대적으로 큰 달을 갖게 된 이유도 비슷한 대충돌 때문이다. 원시 지구가 화성 정도 크기의 원시 행성 테이아(Theia)와 충돌했을 때, 튀어나간 물질이 모여 달이 됐다는 설명이 현재 표준 이론이다. 그렇다면 금성도 비슷한 대충돌을 겪었다면 한때 지구처럼 큰 위성을 가졌을 가능성이 있지 않을까? 문제는 금성에는 지금 위성이 없다는 점이다. 처음부터 위성이 없었는지, 아니면 한때 있었지만 사라졌는지를 두고 과학자들 사이에서 의견이 갈린다. 미국 캘리포니아대 리버사이드 캠퍼스의 스티븐 R. 케인 연구팀은 이 미스터리를 풀기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 돌렸다. 금성의 초기 자전 속도, 가상의 위성 질량, 궤도 거리, 내부 조석 마찰 등 다양한 조건을 입력해 “만약 금성에 달과 비슷한 위성이 있었다면 지금은 어떻게 됐을까?”를 조사했다. 연구 결과, 대부분의 시나리오에서 위성은 살아남지 못했다. 특히 금성의 초기 자전 주기가 대략 15시간보다 길거나, 위성 질량이 달보다 2배 이상 무거웠을 경우, 위성이 처음에는 바깥으로 이동하다가 결국 궤도가 역전되어 안쪽으로 나선 운동을 하게 된다. 결국 로슈 한계(행성의 조석력이 위성의 자체 중력을 이겨 위성을 산산조각 내는 거리)에 도달해 파괴된다. 파괴까지 걸리는 시간은 조건에 따라 약 3000만년에서 17억년까지 다양했다. 위성은 부서진 뒤 잠시 고리 형태로 존재하다가 결국 금성 표면으로 떨어졌을 것으로 추정된다. 이 연구는 금성에 실제로 위성이 있었다는 것을 증명하지는 않는다. 다만 “있었다면 왜 지금은 없는가?”에 대한 자연스러운 설명을 제시한다. 별도의 재앙 없이도 조석 진화만으로 위성이 사라지고, 금성이 현재처럼 느리게 자전하는 상태가 될 수 있다는 것이다. 흥미롭게도, 이웃 행성 화성의 위성에 대해서는 과학자들이 훨씬 자신 있게 말할 수 있다. 화성의 두 위성 중 특히 포보스는 이미 화성의 동기 궤도 안쪽에서 돌고 있어 점점 화성 쪽으로 접근하고 있다. 앞으로 대략 수천만 년 안에 로슈 한계에 도달해 산산조각 나고, 일시적으로 고리를 만들었다가 화성 표면으로 떨어질 것으로 예측된다. 평생 함께 할 것 같은 행성의 위성도 사실 영원한 짝은 아닌 셈이다.

도널드 트럼프 미국 대통령이 이란의 핵시설이 있는 것으로 추정되는 곡괭이산에 대한 타격을 꾸준히 예고한 가운데, 미국이 올해 초 뉴멕시코에 있는 특수 지하 무기 시험장을 극비에 복구했다는 보도가 나왔다. 미국 군사전문매체 더워존과 CNN 등 외신은 지난 10일(현지시간) “미 뉴멕시코주 사막 지하 시험장인 ‘화이트 샌즈 미사일 시험장’(WSMR)의 인프라 복구 작업이 올해 초부터 극비리에 진행됐다”며 “이는 이란의 핵 심장부를 무력화하기 위한 작전과 연관된 것으로 드러났다”고 전했다. 보도에 따르면 미국과 이스라엘이 이란에 대한 공습을 진행하기 하루 전인 지난 2월 27일, 미 국방부 산하의 국방위협감축국(DTRA)은 ‘대체 지진 암반 현장 시험’(ALT-SHIST) 부지의 신규 건설 공사를 ‘페이트 건설’에 단독 수주했다고 발표했다. DTRA는 대량살상무기(WMD) 위협을 식별·저지·완화·제거하는 것을 주요 임무로 하는 기관이다. 해당 기관이 건설을 맡긴 페이트 건설은 긴급 복구 공사를 전문으로 하는 시공사로 알려졌다. DTRA가 공사를 결정한 뉴멕시코의 화이트 샌즈는 단단한 화강암 기반의 지하 시험장이다. 미군이 보유한 가장 강력한 재래식 공중 투하 무기인 3만파운드급 GBU-57/B 대형 관통탄(이하 벙커버스터)이 시험된 곳으로도 알려졌다. 벙커버스터는 지난해 6월 이란 지하 핵시설이 있는 포르도와 나탄즈를 공습할 때 사용된 무기다. CNN은 익명의 소식통을 인용해 “화이트 샌즈에서의 실험 계획은 이란 전쟁과 관련이 있다”며 “이번에 계획된 실험은 이란의 가장 깊숙한 곳에 묻힌 지하 시설을 타격할 방법을 개발하고 이란의 특정 핵시설 공격을 시뮬레이션하려는 필요성과 연관돼 있다”고 말했다. CNN은 이러한 주장에 따라 실제 공사가 진행됐는지 여부는 확인할 수 없었다고 밝혔다. 다만 DTRA가 지난 2월 승인한 문서에는 “이번 작업은 일반적인 건설 작업이 아니라 화이트 샌즈 미사일 시험장에 있는 특수한 지하 무기 시험 시설에 대한 전문화된 복구 및 운영 작업”이라고 명시돼 있는 것으로 알려졌다. 이어 “해당 시설은 복잡한 지질학적 및 보안적 고려 사항을 수반하는 독특한 정부 구조물이며, 페이트 건설의 직접적인 현장 경험은 다른 어떤 업체도 보유하지 못한 실질적인 자산”이라며 해당 시공사와의 계약 배경을 설명했다. CNN은 “2월 중순부터 3월 중순 사이 위성사진을 보면 화이트 샌즈 시험장에서 진행된 것으로 보이는 공사가 확인됐지만 이것이 페이트 건설사와의 계약과 관련이 있는지 여부는 확인할 수 없었다”고 전했다. 벙커버스터도 뚫기 어렵다는 곡괭이산 겨냥했나외신과 군사 전문가들은 화이트 샌즈 시험장과 관련한 움직임과 트럼프 대통령이 언급해 온 곡괭이산 타격이 연관돼 있다고 추측한다. 지난해 6월 미국과 이스라엘의 공습 때도 직접 타격을 받지 않은 주요 핵 관련 목표물로 꼽히는 곡괭이산은 단단한 화강암 암반층 아래 구축돼 있어 벙커버스터도 뚫기 어렵다는 예측이 나온 바 있다. 해당 부지의 위성사진을 검토한 외교정책연구소(FPRI)의 샘 레어 연구원은 “이란이 터널 입구의 강도를 높여 벙커버스터와 같은 무기를 통한 타격을 복잡하게 만들었을 것”이라고 분석했다. 로이터 통신도 “곡괭이산은 방어 이점이 있어 이제까지 한 번도 공격받지 않았다”고 전했다. 현재 미군이 보유한 벙커버스터 폭탄은 지하 60ｍ 안팎까지 뚫고 들어가 벙커와 터널 등을 초토화할 수 있으며, 연속으로 같은 지점에 투하하면 더 깊이 파고드는 효과를 낼 수 있는 것으로 알려져 있다. 전문가들의 분석대로라면 현재의 벙커버스터로는 곡괭이산의 단단한 화강암 암반층을 뚫을 수 없으므로, 미군은 화이트 샌즈 미사일 시험장을 통해 곡괭이산에 위력을 미칠 수 있을 만한 새로운 무기 또는 성능이 개량된 벙커버스터를 설계할 필요가 있다. 현재 벙커버스터를 운용할 수 있는 기체는 미 공군의 B-2 폭격기가 유일하며 무기 재고 역시 제한적인 상황이다. 이에 따라 화강암 기반의 화이트 샌즈 시험장의 사전 검증 데이터가 향후 미국의 이란 핵시설 공습의 성패를 가를 수 있을지에 관심이 쏠리고 있다. “곡괭이산 주변에서 공사 움직임 포착”앞서 트럼프 대통령은 지난 4일 백악관에서 “이란은 핵무기를 갖지 못할 것”이라며 “만약 그곳(곡괭이산)에서 뭔가 진행되고 있다면 우리는 곧 그곳을 타격할 수도 있다”고 밝혔다. 9·11 테러 추모 행사가 열린 지난 8일에도 행사 연설에서 “이란이 핵무기를 원했고 핵무기를 얻는 데 매우 가까이 있었지만 이제는 핵무기를 얻을 가능성이 없어졌다”며 “이란은 핵무기를 갖지 못할 것”이라고 재차 강조했다. 해당 발언이 나온 지 하루 만인 지난 9일 미국 싱크탱크 전략국제문제연구소(CSIS)는 위성사진 분석 결과를 인용해 “곡괭이산이 단순한 굴착 단계를 넘어 지하 내부 시설 건설과 출입구 보강 단계에 접어든 것으로 보인다”고 전했다. 보고서에 따르면 2020년 이후 곡괭이산 일대의 위성·레이더 영상을 분석한 결과 올해 도로 활동이 관측 이래 가장 활발하게 진행 중인 것으로 나타났다. 특히 터널 출입구를 높이고 단단하게 만드는 작업을 비롯해 내부 도로 포장, 출입구 주변 보강, 굴착 과정에서 나온 흙과 암석을 치우는 작업 등이 집중적으로 포착됐다. CSIS는 곡괭이산 주변의 활발한 공사가 곧 핵무기 개발을 의미한다고 볼 수는 없다고 선을 그었지만, 실제로 이란이 곡괭이산 지하에 ‘무언가’를 만들고 있다는 사실만은 부정할 수 없는 상황이다. 이에 따라 CSIS는 ▲이란이 밝힌 원심분리기 조립시설이 들어설 가능성 ▲이란이 보유한 약 440㎏의 60% 농축 우라늄을 무기급으로 추가 농축하기 위한 시설 ▲지난해 미국과 이스라엘의 공격으로 파괴된 이스파한의 핵 관련 연구·시설 일부를 옮기기 위한 시설 등 세 가지 가능성을 제시했다.

LG디스플레이는 전사 인공지능 전환(AX)을 이끌 인공지능(AI) 전문가를 육성하고자 ‘AX 스쿼드’를 운영하고 있다고 13일 밝혔다. AX 스쿼드는 사업부별 실무자가 어렵고 반복되는 업무를 AI 도구로 해결할 방안을 개발하는 프로젝트다. 사무직과 개발, 생산 등 전 임직원이 AI로 과제를 해결해 나갈 수 있도록 AI 전문가가 코치로 참여한다. 현업의 문제를 정확하게 파악하고 있는 실무자가 AI 도구에 익숙한 전문가의 코칭을 받는다면 활용도와 실행 가능성이 높은 결과물을 만들 수 있다. AX 스쿼드를 통해 개발한 애플리케이션은 LG디스플레이의 사내 앱 마켓인 ‘HI-D 에이전트 허브’를 통해 임직원 누구나 활용할 수 있다. 현재까지 AX 스쿼드의 누적 과제 수는 450여건에 달한다. 제조 영역에서 불량 분류 간편화 프로그램, 개발 영역에서 광학 시뮬레이션 도구, 인사 영역에서 구성원 설문 시스템 등 190여건의 과제가 자동화됐다. LG디스플레이는 지난해 본격적인 AX를 선언하고 제조·개발 조직을 시작으로 올해 하반기부터는 비제조·개발 부문까지 AX 적용을 확대 추진하고 있다.

경기도의회 도시환경위원회 유종상 의원(더불어민주당, 광명3)은 지난 9일 경기도의회 광명상담소에서 경기도광명교육지원청 관계자들과 업무보고 및 정담회를 갖고, 광명지역 개발사업에 따른 교육환경 변화와 학교 배치, 통학환경 등 지역교육 현안에 대한 선제적인 대응 필요성을 강조했다. 이날 정담회에서는 광명학온 공공주택지구 등 지역 내 각종 개발사업으로 인해 예상되는 학생 수 변화와 교육수요를 점검하고, 신설 학교 확보 방안 및 기존 학교의 학생 배치 대책, 안전한 통학 여건 조성 등 전반적인 교육환경 개선 방안에 대한 심도 있는 논의가 진행됐다. 특히 유 의원은 개발사업이 진행된 이후 학교 문제를 해결하는 방식에서 벗어나, 개발계획 단계부터 교육수요를 함께 예측하고 대응하는 체계가 필요하다고 강조했으며 “광명은 여러 도시개발사업이 동시에 추진되면서 앞으로 주거환경뿐만 아니라, 학생들의 생활권과 통학권에도 상당한 변화가 나타날 수 있다”며 “현재의 학생 수만 바라보고 학교 문제를 판단해서는 미래의 교육수요에 제대로 대응하기 어렵다”고 지적했다. 이어 “새로운 주거지가 조성되면 학생 수를 감안해서 개발계획과 입주시기, 주변 학교의 여건 등을 종합적으로 살펴 광명지역 전체의 학교 수용 여건을 면밀히 점검하는 것이 중요하다”고 말했다. 또 “학교는 한번 결정되면 장기간 지역 교육환경과 생활권에 영향을 미치는 중요한 공공시설”이라며 “교육 당국의 학생 배치 계획이 실제 학부모와 학생들이 체감하는 통학 여건과 얼마나 부합하는지와 통학 거리와 소요시간, 대중교통 이용 가능 여부, 도로 여건 등을 종합적으로 분석해 실질적인 통학환경을 시뮬레이션해야 한다”고 말했다. 또한 최 의원은 개발사업 과정에서 학교용지 확보와 기존 학교시설 활용 문제가 주민들의 실생활 환경과 직접 연결되는 만큼, 관계기관 간의 면밀한 사전 협의와 주민 소통을 한층 더 강화해야 한다고 당부했다. 마지막으로 유종상 의원은 “무엇보다 가장 중요한 것은 광명지역 학생들이 어디에 살든 안전하고 편리하게 학교에 다닐 수 있는 교육환경을 만드는 것”이라며 “교육환경을 종합적으로 살펴, 지역 여건에 맞는 실효성 있는 대책이 마련될 수 있도록 관계기관과 지속적으로 협의해 나가겠다”고 밝혔다.

스마트폰과 소셜미디어(SNS)로 소통을 하는 경우가 많다 보니 사람을 직접 대면하는 경우가 점점 줄면서 상대의 비언어적 신호를 알아차리지 못하는 사람들이 늘고 있다. 다시 말하면 ‘눈치 없는’ 사람들이 많아지고 있다는 말이다. 이런 상황에서 사람이 일일이 지시를 내리지 않아도 인공지능(AI)이 사람의 반응을 빠르게 알아채 스스로 행동을 고치는 기술이 등장했다. 카이스트 뇌인지과학과, 마이크로소프트(MS)연구소 아시아 공동 연구팀은 사람의 뇌파를 이용해 AI를 실시간으로 원하는 대로 작동시킬 수 있는 차세대 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술 ‘신경 가치 정렬’(NVA)를 개발했다고 10일 밝혔다. 뇌파로 사람과 AI의 인지적 불일치를 포착해 AI가 사람의 목표에 맞춰 행동을 수정하는 기술로 ‘눈치 빠른 AI’가 등장했다고 볼 수 있다. 이번 연구 결과는 사이버네틱스 분야 국제 학술지 ‘IEEE 트랜잭션스 온 사이버네틱스’ 에 실렸다. AI를 원하는 목표에 맞춰 작동시키기 위해서는 사람이 무엇을 원하는지 정확히 파악하도록 해야 한다. 생성형 AI의 경우 예전 컴퓨터 프로그래밍을 할 때처럼 프로그램 언어를 따로 배울 필요 없이 자연어로도 명령이 가능하지만 원하는 바를 정확히 프롬프트해야 하고 미세 조정이 필요하기도 하다. 이처럼 AI는 주로 사람의 말, 행동, 몸짓 등 외부 정보를 바탕으로 의도를 추정했다. 그렇지만 같은 행동이라도 목적이 다른 경우가 적지 않다. 물컵을 집더라도 마시기 위한 것인지 다른 사람에게 건네려는 것인지 구분이 쉽지 않다. 이런 ‘목적-행동 모호성’ 때문에 AI가 사람의 의도를 잘못 이해하면 다시 명령하거나 행동을 교정해야 한다. 연구팀은 사람이 예상과 다른 상황에 맞닥뜨렸을 때 뇌에서 무의식적으로 발생하는 ‘예측 오차’에 주목했다. 뭔가 잘못된 행동을 보면 뇌에서는 자기도 모르게 ‘이게 아닌데’라는 신호가 발생한다. 연구팀은 AI가 목표 자체를 잘못 이해했을 때 나타나는 ‘보상 예측 오차’와 목표는 맞지만 행동 과정이나 방식이 예상과 다를 때 나타나는 ‘상태 예측 오차’로 구분했다. 연구팀은 실험 대상자에게 AI가 작업하는 모습을 지켜보게 하면서 실시간 뇌파(EEG)를 측정했다. 관찰 결과 실제로 목표 자체를 잘못 이해했을 때와 행동 방식이 잘못됐을 때 사람의 뇌는 서로 다른 신호를 보낸다는 사실을 확인했으며 두 가지 오류가 동시에 발생했을 때 나타나는 뇌파 패턴도 발견했다. 연구팀은 이를 바탕으로 딥러닝으로 뇌파만으로 사람이 AI 행동을 어떻게 받아들이고 있는지를 구분하는 기술을 개발했다. 사람의 뇌 신호를 AI에 실시간으로 전달해 스스로 행동을 고치도록 한 ‘신경 가치 정렬 기반 인간-AI 시너지’ 알고리즘을 만들었다. 상태 예측 오차가 감지되면 AI는 “원하는 목표는 맞지만 방법이 잘못됐다”고 판단해 재빨리 행동 방식을 바꾸고, 보상 예측 오차가 나타나면 “목표 자체를 잘못 이해했다”고 판단해 사람이 원하는 것이 무엇인지 다시 찾게 한 것이다. 시뮬레이션 결과 갑자기 목표나 행동이 바뀌어야 하는 불확실한 상황에서도 기존 방식보다 빠르게 변화에 적응하는 것으로 나타났다. 연구팀에 따르면 이번 기술은 가정이나 산업 현장에서 사용되는 피지컬 AI 로봇이 사용자의 의도를 보다 자연스럽게 파악하고 행동을 조정하는 데 활용될 수 있다. 또 자율주행차가 운전자의 생각을 빠르게 반영하거나 말을 하거나 몸을 움직이기 어려운 환자가 의료·재활 로봇을 제어하기도 하고 학생의 인지 상태에 맞춰 학습을 돕는 기술로도 확장될 수 있다. 연구를 이끈 이상완 카이스트 석좌교수는 “이번 연구는 눈에 보이는 행동 결과만으로 인간의 의도를 추정하던 기존 방식에서 벗어나 뇌 인지 신호를 읽어 반응할 수 있음을 보여줬다”며 “향후 피지컬 AI, 자율주행, 정밀 맞춤형 교육, 의료용 로봇, 인간-컴퓨터 상호작용 등 인간과 AI의 협업이 필요한 다양한 분야로 확장할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

태초 우주에는 수소와 헬륨 외에는 다른 원소가 거의 없었다. 따라서 우리 몸을 구성하는 원자 가운데 태초에 생긴 수소를 제외한 산소, 탄소, 질소, 칼슘, 인, 철 등 다른 원소들은 사실 2차적으로 생긴 원소들이다. 이 원소들은 별의 핵융합 반응과 초신성 폭발을 통해 생성된 뒤 우주로 뿌려졌다. 특히 우주 초기에는 지금보다 밀도가 높고 가스가 많아 무거운 별이 많이 생성됐고 이들이 지금 우주에 있는 무거운 원소들을 대량으로 생산했다. 하지만 실제 이 시기에 얼마나 자주 초신성 폭발이 일어났는지는 직접 관측하기는 쉽지 않다. 초신성 폭발은 우주에서 가장 강력한 폭발로 은하 전체만큼이나 밝게 빛나지만, 100억 광년 이상 먼 거리에서는 은하도 작고 어두운 점처럼 보이기 때문이다. 특히 빅뱅 직후 얼마 되지 않은 시점인 120억 광년 전의 은하나 초신성은 최신 망원경으로도 관측이 쉽지 않다. 과학자들은 현시점에서 인류가 가진 가장 강력한 망원경인 제임스 웹 우주 망원경으로 가장 오래된 초신성 폭발을 찾고 있다. 미국 하와이대 천문학 연구소의 발레리아 아파리시오가 이끄는 연구팀은 제임스 웹 우주 망원경의 코스모스 웹 관측 프로그램에서 초신성 ‘SN 2023aeaf’를 발견했다. 연구팀의 분석에 따르면 이 초신성은 117억 광년 떨어진 것으로 이제까지 발견된 초신성 가운데 가장 먼 거리에서 관측된 것이다. 117억 광년 전의 초신성을 관측했다는 것은 117억 년 전 모습을 관측한 것과 같다. 빛이 지구까지 도달하는 데 그만큼 시간이 걸렸기 때문이다. 다시 말해 이 초신성은 빅뱅 직후 20억 년 후에 폭발한 것으로 초기 우주에서 폭발한 초신성에 대한 중요한 정보를 담고 있다. 연구팀은 초신성 ‘SN 2023aeaf’의 시간에 따른 밝기 변화 패턴(광도 곡선)과 색 변화를 시뮬레이션된 초신성 집단과 면밀히 비교해 이 초신성을 II형 초신성으로 분류했다. II형 초신성은 질량이 큰 별이 핵연료를 모두 소진하고 철 핵이 자체 중력으로 붕괴될 때 발생하는 폭발이다. 초신성의 질량은 태양의 12배 정도로 추정된다. 그리고 분석 결과 폭발 전 주변으로 많은 가스를 날려 보내 태양 질량의 절반 정도 되는 가스에 둘러싸인 상태에서 폭발한 것으로 나타났다. 추가로 연구팀은 초신성 폭발의 배경 은하 스펙트럼도 분석해 젊고 활발하게 별을 형성하는 왜소 은하이며, 무거운 원소의 비율이 낮다는 사실을 확인했다. 아직 초신성 폭발로 무거운 원소를 많이 공급받지 못한 상태이기 때문에 이는 예상된 결과다. 제임스 웹 우주 망원경의 강력한 성능 덕분에 과학자들은 더 먼 우주를 들여다보고 더 과거의 일을 이해할 수 있게 됐다. 하지만 과학은 여기서 멈추지 않을 것이다. 과학자들은 제임스 웹 우주 망원경과 그 뒤를 이을 차세대 망원경을 통해 더 태초의 우주를 확인하고 지금의 우주가 어떻게 형성되었는지 밝혀낼 것이다.

서울시의회 교육위원회 소속 김정우 의원(더불어민주당, 관악5)은 지난 5일 시립보라매청소년센터에서 열린 ‘2026년 청소년 AI 활용 경진대회(AI로 연결하는 동행서울)’ 본선 및 시상식에 참석해 우수 참가자들에게 상장을 전수하고 학생들을 격려했다. 본 경진대회는 AI 시대를 이끌어갈 청소년들이 CHAT-GPT4 등 최신 인공지능(AI) 기술을 활용해 범죄 예방, 대중교통 개선, 마음 건강 증진 등 서울시가 직면한 다양한 공공 과제를 탐색하고, 이에 대한 참신하고 실효성 있는 해결책을 직접 설계해 보는 뜻깊은 장으로 마련됐다. 지난 5월부터 ‘찾아가는 AI 역량 교육’과 ‘사전교육캠프’를 거쳐 예선을 통과한 14세부터 19세까지의 청소년들은, 시뮬레이션 영상과 발표 자료를 활용해 자신들의 독창적인 아이디어를 시민들 앞에서 멋지게 펼쳐 보였다. 본선 진출 13개 우수 팀을 격려하기 위한 시상식에서 김 의원은 서울시장상과 서울시의회의장상을 직접 수여하며 학생들의 노고에 찬사를 보냈다. 현장에서 청소년들의 참신하고 수준 높은 정책 제안을 지켜본 그는 인공지능 시대를 이끌어갈 주역들의 뜨거운 열정과 무한한 가능성을 깊이 실감했다고 전하며 아낌없는 격려를 건넸다. 김 의원은 “눈부신 기술의 발전보다 더욱 중요한 것은 이를 올바르게 다루고 사회에 적용할 줄 아는 우리 아이들의 주체적인 생각과 도전 정신”이라며 “서울의 청소년들이 디지털 미래 사회의 당당한 주역으로 올바르게 성장할 수 있도록 서울시의회 교육위원회 차원에서 더욱 든든한 공교육 환경을 만들어 가는 데 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI) 국가는 극단적 초불확실성의 재난인 네팔 대홍수에 대응하는 데 한계를 드러냈다. AI 국가는 기존의 선형적인 기상 데이터를 중심으로 학습했기 때문에 예측불가능한 비선형적인 돌발적 구조붕괴를 감지하지 못했다. 네팔 대홍수는 초다변수적이고 예측 불가능한 기후 위기를 실시간으로 대응할 수 있는 ‘양자 국가’로의 패러다임 전환을 절감케 해 준다. 근대 산업국가는 정해진 규칙에 따라 기계적으로 작동하는 ‘시계’(Clock) 국가였다. 영화‘모던 타임즈’가 보여 주듯, 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가며 완벽히 예측 가능한 생산을 수행하는 체제였다. 그러나 디지털 혁명과 함께 탈근대에 진입하면서, 사회는 초연결성과 복잡성으로 인해 불규칙성과 예측 불가능성이 지배하는 거대한 ‘구름’(Cloud)으로 변모했다. 이에 따라 정당과 정부 등 전통적인 ‘시계’ 국가의 통제력은 약화되었고, 인터넷과 소셜미디어(SNS)의 발달로 정보의 탈중앙화와 다원화가 가속화되었다. 결국 권력의 원천은 정보를 독점하는 힘에서, 정보를 촘촘히 연결하는 ‘네트워킹 능력’으로 이동하게 되었다. 탈근대 시대에 ‘구름’ 국가의 특성이 전면에 부상하자, 불규칙적이고 예측 불가능한 ‘구름’ 속에서 기후재난, 팬데믹 등 글로벌 위험이 상존하는 복잡계 사회를 분석하고, 사회적 회복 탄력성을 높이며, 불확실성에 대응할 수 있는 탈근대 국가 형성이 진행되고 있다. 먼저 ‘AI 국가’는 불확실한 ‘구름’ 속에서 규칙적인 ‘시계’를 발견하려 한다. 이는 가브리엘 알몬드 교수가 이미 1977년에 짚어낸 것처럼, AI 국가는 “모든 구름은 시계다”라는 뉴턴주의적 행동법칙의 지배체제 안에 머물고 있음을 시사한다. AI 국가는 ‘구름’과 같은 복잡계적 사회현상을 입력값으로 삼아, 정밀한 ‘디지털 톱니바퀴’ 알고리즘을 통해 사회를 예측 가능한 통제 영역으로 환원하려는 일종의 ‘초시계’적 기획이다. 그러나 AI 국가는 구름의 유동성을 제어하기 위해 완벽한 기계적 예측을 추구하면서도, 알고리즘 내부의 ‘블랙박스’ 현상, 즉 투명성과 검증 불가능성을 극복하지 못했다. 반면 ‘양자 국가’(Quantum State)는 ‘구름’ 그 자체의 유동적 속성을 온전히 인정하는 탈근대 국가이다. 양자 국가는 원인과 결과가 인과론적으로 맞물리는 기계적 사고에서 탈피해, 관측하기 전까지는 결과를 단정할 수 없는 ‘확률적 통치’를 지향하는 진정한 의미의 ‘구름 국가’이다. AI 국가가 ‘시계 국가’의 속성이 극단으로 진화해 ‘구름 국가’로 나아가기 위한 가교역할을 수행한다면, 양자 국가는 정치·사회적 현상 자체가 본체론적으로 구름이라는 점을 철학적, 정치학적, 기술적으로 수용하는 완결된 형태의 탈근대 국가라 할 수 있다. 최근 국회에서 개최된 ‘AI 국가와 이를 넘어서는 양자 국가’ 토론회에서는 초불확실성 시대의 위기대응 체계를 단선적이고 선형적인 발전론에 가둬 두지 말고, 복수의 대안적 경로를 동시에 준비해야 한다는 목소리가 나왔다. 여기서 필자는 ‘비동시성의 동시성’(2014)에서 이야기한 역사적 시간의 ‘중첩성’이, 입자가 0이면서 동시에 1일 수 있는 양자역학의 ‘중첩’ 원리와 놀라울 정도로 일치함을 발견했다. 양자 컴퓨터는 바로 이 0과 1이 공존하는 중첩 원리를 극대화해, 초불확실성이 파생시키는 수억 개의 미래 가능성을 한순간에 병렬로 시뮬레이션한다. 그리고 이를 통해 국가가 나아가야 할 최적의 선제적 대안을 도출해 낸다. 따라서 우리는 탈근대적 ‘양자 국가’의 도래를 선제적으로 준비해야 한다. 기후 위기와 같은 현대적 재난들은 원인과 결과의 경계가 모호할 뿐만 아니라 비선형적으로 분출된다. 수십억 개의 변수가 유기적으로 얽힌 초복잡성을 해결하는 데는 AI 슈퍼컴퓨터조차 수백 년의 계산 시간이 걸린다. 초불확실성이라는 ‘구름’을 잡기에는 AI 국가라는 디지털 ‘시계’는 근본적인 한계를 지닌다. ‘시계’의 패러다임에 갇힌 채 다가올 ‘구름 사회’로의 가교역할에 머무르고 있는 AI 국가를 넘어서야 한다. 초불확실성의 문제를 온전한 ‘구름의 논리’와 ‘구름의 기술’ 그리고 ‘양자 컴퓨팅’으로 돌파해 나갈 진정한 탈근대 ‘양자 국가’의 시대를 대망한다. 임혁백 고려대 명예교수·정치외교학

서울 아파트값 年 11% 상승 가정25개구 중 22개구가 부과 대상국힘 “종부세, 서울시민세 둔갑”정부 “과도한 상승 추산 부적절”서울 아파트값이 지금과 같은 상승세를 이어가고 정부의 종합부동산세 개편안이 시행되면 2030년에는 강북·금천·도봉을 제외한 서울 22개 자치구의 아파트가 종부세 부과 대상에 오를 것이란 전망이 나왔다. 아파트 한 채당 평균 세 부담은 최대 9배 가까이 늘어날 것으로 추산됐다. 6일 신동욱 국민의힘 의원이 KB국민은행 시뮬레이션 모형을 토대로 서울 25개 자치구별 KB시세 상위 5개 단지, 총 125개 단지의 34평형 아파트를 분석한 결과 올해 19개 구 78개 단지가 종부세 대상이었다. 서울 아파트값이 최근 1년(2025년 6월~2026년 5월)과 같은 연 11% 상승률을 유지하면 2030년에는 과세 대상이 22개 구 101개 단지로 늘어난다. 현재 종부세를 내지 않는 47개 단지 중 강서·관악·구로·은평 각 4곳, 성북 3곳, 종로 2곳, 노원·중랑 각 1곳 등 23곳이 새로 포함된다. 예를들어 현재 과세 대상이 아닌 강서구 e편한세상 염창은 2030년 비거주 기준 약 155만원, 은평구 DMC에스케이뷰는 약 113만원의 종부세가 부과될 것으로 추산됐다.분석 대상 125개 단지의 종부세 총액은 올해 589억원에서 2030년 비거주 기준 5262억원으로 8.9배, 실거주 기준으로는 3347억원으로 5.7배 늘어난다. 단지별 한 채당 종부세를 단순 평균하면 올해 95만 1338원에서 2030년 비거주 기준 842만 8401원, 실거주 기준 554만 9778원으로 뛴다. 비거주자의 세 부담은 강남보다 비강남권에서 더 큰 폭으로 늘어난다. 2030년까지 강남·서초·송파는 7.8배 증가하지만, 중·서대문·영등포·종로·강동·광진·동작·양천은 12.0배, 은평·구로·성북·강서·동대문·관악·노원·중랑은 56.6배 뛴다. 신 의원은 “종부세는 앞으로 서울에 내 집 한 채를 가진 평범한 국민에게도 부과되는 ‘서울시민세’가 될 것”이라고 말했다. 반면 정부는 과도한 가격 상승을 전제로 한 추산이 적절하지 않다는 입장이다. 재정경제부는 “과거 20년간 공동주택 공시가격 변동률은 등락을 반복했다”며 “전년보다 10% 이상 오른 해는 3개 연도에 불과하다”고 설명했다.

실제 배달앱처럼 음식을 고르고 주문하지만 결제도, 배달도 이뤄지지 않는 ‘가상 배달 서비스’가 중국 젊은 층 사이에서 유행하고 있다. ３일 중국 훙싱자본국 등에 따르면 최근 중국 소셜미디어(SNS)에서는 가상 배달 서비스를 이용하는 젊은 층의 경험담이 잇따라 공유되고 있다. 28세 남성 장모씨는 한 가상 배달 미니프로그램을 이용해 밀크티와 꼬치구이, 마라탕 등 6건을 연달아 주문했다. 화면에는 음식점과 메뉴, 주문 접수부터 배달까지의 과정이 표시됐지만 실제 음식은 오지 않았고 비용도 내지 않았다. 장씨는 “배가 고픈 것이 아니라 무언가 먹고 싶다는 생각 때문에 배달앱을 켤 때가 많다”며 “주문하는 순간의 즐거움을 느끼면서도 돈을 쓰지 않고 살이 찔 걱정도 없어 좋다”고 말했다. 26세 여성 천모씨도 “가짜 주문이지만 ‘시켰으니 먹은 셈’이라고 생각하면 먹고 싶은 마음을 달랠 수 있다”고 했다. 중국 누리꾼들은 이를 ‘정신적 배달’ 또는 ‘사이버 스트레스 해소’라고 부르고 있다. 이 같은 가상 배달 서비스가 먼저 화제가 된 곳은 한국이다. 국내 엑스(X) 이용자 ‘말희’는 지난 3월 ‘배달 중독 치료 시뮬레이션’을 표방한 웹사이트 ‘음식만안와요’를 공개했다. 사이트에 접속하면 치킨과 떡볶이, 마라탕, 라멘, 파스타 등 15개 가상 음식점의 40여개 메뉴가 나온다. 이용자는 메뉴의 맛과 크기를 고르고 토핑까지 추가해 장바구니에 담을 수 있다. 가상 결제를 마치면 배달원이 배정되고 지도에서 이동 경로도 확인할 수 있다. 몇 분 뒤 ‘배달 완료’ 알림이 뜨지만 실제로 음식이 도착하거나 돈이 빠져나가지는 않는다. 한국의 가상 배달 서비스가 화제가 되자 중국에서도 비슷한 앱과 미니프로그램이 잇달아 등장했다. 한 독립 개발자는 한국 사이트를 보고 AI 코딩 도구를 활용해 일주일 만에 유사한 앱을 개발했다고 밝혔다. 이 앱 역시 메뉴 선택부터 주소 입력, 배달 추적까지 실제 배달 플랫폼과 비슷하게 구현됐다. 고양이와 강아지, 판다가 가상 배달원으로 등장해 지도 위를 돌아다니는 기능도 들어갔다. 다만 가상 배달 서비스가 장기적인 사업으로 자리 잡을지는 미지수다. 일부 이용자는 “메뉴가 다양하지 않고 음식 사진에서도 AI로 만든 흔적이 보여 몇 차례 이용하면 흥미가 떨어진다”고 평가했다. 관련 앱을 만든 한 개발자도 “소셜미디어에서 화제가 된 것과 달리 실제 다운로드 수는 많지 않다”며 “감정적 만족을 겨냥한 서비스는 신선함이 사라지면 이용자도 빠르게 떠날 것”이라고 내다봤다.

- 경상북도치과의사회, 임상MEAW교정연구회 공동 진행…스플린트·즉시로딩·심미 3개 세션 치과 디지털 워크플로 솔루션 기업 글라우드(각자대표 지진우·박정수)는 지난 8월 29일 대구스케일업허브에서 ‘저스트스캔(justscan) 핸즈온’을 열고 출시를 앞둔 신규 세라믹 레진을 실습에 적용했다고 1일 밝혔다. 경상북도치과의사회와 임상MEAW교정연구회 소속 치과의사 20명이 참여했다. 이번 행사는 구강 스캔 데이터를 원내에서 3D 프린팅 출력으로 곧바로 연결하는 디지털 워크플로 전반을 다루는 프로그램으로, 3개 세션으로 구성됐다. 신규 세라믹 레진은 심미 세션에 투입됐다. 홍준기 더스퀘어치과 원장이 ‘AI 시뮬레이션을 활용한 비니어 상담과 심미치료’를 주제로 강의했고, 참가자들은 비니어 상담용 애프터룩(After-look)을 모델에 직접 시적했다. 예선혜 경북치과의사회 회장은 “심미 세션에서 신규 세라믹 레진을 직접 다뤄볼 수 있었다”며 “임상 현장에서의 활용도가 높을 것으로 기대된다”고 말했다. 김성택 연세대학교 구강내과 교수는 ‘3D프린팅 스플린트를 이용한 TMD 치료’를 맡았다. 참가자들은 상악 풀아치 미시간 타입 스플린트를 대상으로 주문 옵션 설정과 표면 글레이징, 시적, 교합 조정을 단계별로 실습했다. 정종현 플란트구강악안면외과치과 원장은 ‘임플란트 즉시로딩’ 세션을 지도했다. 실습 모델에 멀티유닛 어버트먼트(MUA)를 체결하고 스캔바디를 연결한 뒤 전악 스캔과 3D프린팅 출력을 차례로 진행했다. 출력 후에는 세척과 서포트 제거, 후경화 등 후처리를 거쳐 완성된 보철물을 모델에 시적하고 적합도를 점검했다. 지진우 글라우드 대표는 “구강 스캔부터 설계와 출력, 후처리까지 원내에서 완결되는 흐름을 이제 자체 소재 라인업으로 채워가고 있다”며 “치과의사들이 저스트스캔 플랫폼을 폭넓게 경험할 수 있도록 기회를 계속 넓혀가겠다”고 말했다. 글라우드는 오는 9월 19일부터 20일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘GAMEX 2026(경기국제종합학술대회 및 치과기자재전시회)’에서 같은 주제의 핸즈온 세션 3개를 운영할 계획이다. 2020년 출범한 글라우드는 실시간 보철·구강장치 제작 플랫폼 ‘저스트스캔’과 치과용 3D 프린터 ‘저스트프린트’를 공급하고 있다. 2026년 상반기 기준 전국 350여 곳의 치과와 파트너십을 맺었으며, 누적 출력 건수는 13만 건을 넘어섰다.

상식적인 경제 원리라면 수요가 몰리는 가게는 문을 닫지 않는다. 그러나 지금 노인 돌봄 의료 현장에서는 이 상식이 완전히 파괴되고 있다. 1일 의료계에 따르면, 전국 요양병원은 2020년 1,583곳으로 정점을 찍은 이후 지속적으로 감소해 2026년 기준 1,299곳으로 줄어들었다. 약 6년 만에 284곳(17.9%)의 요양병원이 자취를 감춘 것이다. 여섯 곳 중 한 곳이 사라진 셈이다. 폐업의 속도 또한 가속화되고 있다. 새로 문을 연 요양병원이 36곳이었던 반면, 문을 닫은 곳은 72곳으로 정확히 2배에 달했다. 이는 일부 지방만의 문제가 아니다. 최근 4년 사이 경기도의 요양병원은 309곳에서 273곳으로, 서울은 122곳에서 102곳으로 급감했다. 대한민국이 65세 이상 인구 비중 20%를 돌파하며 공식적인 ‘초고령 사회’로 진입했음에도, 어르신들을 수용할 전문 의료 기관은 앞다퉈 문을 닫고 있는 실정이다. 요양병원이 줄줄이 문을 닫는 진짜 이유는 경영 능력 부족이나 노인 인구 감소가 아니다. 첫째 이유는 정액수가제의 역설이다. 요양병원은 환자 한 명당 하루에 받는 수가가 정해져 있는 정액수가제를 적용받는다. 중증 환자를 밤새 정성껏 돌보더라도 들어오는 돈은 일정하여 인공호흡기를 단 중환자를 온종일 케어해도 병원이 받는 돈은 하루 8만 원대에 불과하다. 환자를 잘 돌볼수록 손해가 커지는 구조다. 둘째는 의료 및 돌봄 인력의 급격한 감소이다. 입원 환자 80명당 의사 1명, 6명당 간호 인력 1명을 맞춰야 하지만, 공중보건의 배치 인원은 급감하고 요양보호사의 이탈률은 극에 달해 기준을 채우지 못한 병원들이 폐업으로 내몰리고 있다. 셋째는 정부의 병상 감축 정책이다. OECD 평균보다 과도하게 많은 병상 수와 건강보험 적자를 해결하기 위해 정부는 요양병상을 약 25% 감축하는 정책을 추진하고 있다. 그렇다면 요양병원 폐업으로, 그 병상에 누워 있던 어르신들은 어디로 갔을까? 요양원도, 다른 요양병원도 아니다. 사회복지법 적용을 받는 요양원에는 의사가 상주하지 않아도 된다. 콧줄 영양 공급, 인공호흡기, 욕창 소독이 필요한 중증 의료 처치 환자는 요양원에서 수용할 수 없다. 다른 요양병원도 역시 인력난으로 병상을 줄이거나 폐업을 고려하고 있어 받아줄 여력이 거의 없다. 결국 어르신들이 도착하는 마지막 장소는 각자의 ‘집’이다. 가정으로 밀려난 ‘요양 난민’ 문제는 또 다른 사회적 비극으로 이어지고 있다. 병원에서 3교대로 나누어 담당하던 환자 수발을 집에서는 주로 한 명의 가족이 전담하게 된다. 정부 지원도 턱없이 부족하다. 집에서 부모를 모실 때 지급되는 ‘가족요양비’는 월 24만 5,000원(하루 약 8100원)에 불과하다. 병원 간병비(월 370만 원)의 15분의 1 수준이며, 이마저도 섬·벽지 거주자 등 극히 일부만 대상이 된다. 가족요양보호사 자격증을 취득해 직접 돌보더라도 하루 60~90분만 인정되며, 돌보는 가족의 월 근로 시간이 160시간을 넘으면 급여 자격이 박탈되어 결국 직장을 그만두어야 하는 상황에 직면한다. 1대1 개인 간병인을 고용할 경우 월 간병비만 370만 원에 달해 평균 근로자 월평균 소득(375만 원) 전체를 쏟아부어야 한다. 65세 이상 고령 가구의 중위 소득(월 224만 원)으로는 감당이 불가능하며, 1인 가구 증가로 짐을 나눌 형제조차 사라지고 있다. 이 때문에 실태조사 결과 간병 부담으로 인해 ‘극단적 선택을 생각해 봤다’고 응답한 보호자가 17.4%에 달하는 실정이다. 요양 난민 문제를 해결하기 위해 정부와 지자체는 현재 크게 간병비 부담 완화, 의료-돌봄 통합 체계 구축, 시설 및 인력의 질적 개선 등 3가지 핵심 정책을 축으로 추진하고 있다. 간병비 건강보험 적용(간병 급여화)은 현재 시범사업을 거쳐 의료 필요도가 높은 중증 환자를 대상으로 간병비 본인 부담을 완화해 주는 쪽으로 단계적 확대 적용하고 있다. 또한 중개업체를 통한 비공식 간병 계약 구조에서 벗어나 요양병원이 간병인을 직접 고용하고 교대 근무제를 도입하도록 기준을 강화하고 있다. 이와 함께 ‘의료·요양 등 지역 돌봄의 통합지원에 관한 법률’이 제정되어 전면 시행 단계에 들어섰으며 지자체별로 맞춤형 돌봄 서비스 연계가 적극적으로 진행되고 있다. 병원에 머물지 않고 자택에 거주하며 돌봄을 받을 수 있도록 방문간호, 방문진료, 야간·주말 응급 돌봄 지원 체계를 확대하고 있다. 요양기관도 기능 재정립 및 서비스 표준화로 제도 개편을 진행하고 있다. 이에 따라 단순 입원을 줄이고 치료 중심의 ‘의료중심 요양병원’을 일괄 지정·평가하는 등 요양병원의 기능을 재정립하고 간병인 교육·관리 체계를 다듬는 작업이 추진되고 있다. 개인들도 ‘요양 난민’ 위기에 직면하지 않으려면 지금 바로 준비해야 한다. 먼저 연로한 부모의 건강이나 기력이 저하되는 징후가 보이면 국민건강보험공단을 통해 미리 장기요양등급(1~5등급 및 인지지원등급)을 신청해 두어야 한다. 등급이 있어야 향후 요양원 입소, 방문요양, 주야간보호센터 등 공적 돌봄 서비스 혜택을 즉시 받을 수 있기 때문이다. 병원에서 급히 퇴원하게 되었을 때 등급이 없으면 지원 없이 전액 자부담으로 돌봄을 떠안게 된다. 또한 가족 간병이 불가능할 경우를 대비해 월 간병비 지출 계획을 미리 세워야 한다. 일반적으로 공동 간병은 월 60만~90만 원, 1대1 개인간병은 월 370만~450만 원이다. 특히 부모님의 연금 수령액과 가계의 비상 자금으로 몇 달간의 간병 기간을 견딜 수 있는지 숫자로 시뮬레이션해 보고, 필요시 간병인 사용 일당 등을 보장하는 민간 간병보험을 사전 검토하는 것이 좋다. 이용 가능성이 있는 주변 요양병원이 정부의 간병비 지원 대상(100병상 이상 의료중심 요양병원)에 해당하는지, 건강보험심사평가원의 ‘요양병원 적정성 평가’에서 1~2등급을 받은 곳인지 미리 검색해 두는 게 중요하다. 지자체나 보건소에서 운영하는 ‘지역사회 통합돌봄’이나 ‘치매안심센터’ 프로그램, 방문간호 서비스 등을 사전에 파악해 가정 돌봄 전환 시 활용할 수 있는 자원을 확보해 둬야 한다.

영진전문대 응급구조교육센터가 ‘2급 응급구조사 양성과정’을 성공적으로 마쳤다. 31일 영진전문대에 따르면 대구소방안전본부로부터 위탁받은 이번 교육은 지난 6월 29일부터 이날까지 소방공무원 20명을 대상으로 이뤄졌다. 교육은 재난·사고 현장에 투입되는 교육생들의 응급환자 대응 능력과 현장 중심의 응급의료 서비스 역량을 강화하기 위해 마련됐다. 응급구조교육센터는 응급구조 분야 전문 교수진과 임상·현장 경험이 풍부한 강사진으로 이뤄져 있어 구급 현장 상황을 반영한 교육을 진행했다. 시뮬레이션 및 시나리오 기반 실습을 강화해 신속한 환자 평가와 맞춤형 응급처치가 가능하도록 현장 대응력 향상에 주력했다. 교육생들의 반응도 좋았다. 윤희지 교육생(강서소방서 다사119안전센터)은 “현장에 필요한 응급처치 역량을 키울 수 있다는 점에서 큰 의미가 있었다”고 소감을 밝혔다. 더욱이 이번 교육은 영진전문대가 갖춘 응급구조 전문 교육 인프라와 대구소방안전본부의 현장 경험을 연계할 수 있어 실효성이 더욱 높았다는 게 대학 관계자의 설명이다. 응급구조교육센터는 향후 소방공무원 및 응급의료 종사자 대상 전문 교육 프로그램을 확대하고, 지역 소방·응급의료기관과의 협력을 이어갈 계획이다. 이양선 영진전문대 응급구조교육센터장은 “이번 과정은 단순 자격 취득을 넘어 실제 현장에서 시민의 생명을 지킬 전문 응급처치 역량을 갖추는 과정”이라며 “병원 도착 전 단계의 응급처치가 응급환자 생존율을 높이는 데 직결되는 만큼 소방기관과의 협력을 바탕으로 지역 응급의료 전문 인력 양성 거점 역할을 강화하겠다”고 말했다.

우크라이나가 드론 자체 생산을 빠르게 늘리고 있지만 모터와 배터리 등 핵심 부품에서는 여전히 중국에 크게 의존하고 있다. 세계 드론 공급망에서 중국이 차지하는 비중이 그만큼 크다는 의미다. 그런데 정작 중국이 고강도 전쟁에 들어가면 자국군이 요구하는 드론을 모두 만들어내지 못할 수 있다는 중국 연구진의 분석이 나왔다. 산업시설을 전시 체제로 총동원하고 민간 공장까지 군수 생산에 투입해도 수요의 약 60%만 충족할 수 있다는 것이다. 23일(현지시간) 자유유럽방송(RFE/RL)에 따르면 우크라이나는 중국산 완제품 드론 구매를 줄이는 대신 모터와 리튬 배터리, 광섬유 등 핵심 부품을 계속 대량 수입하고 있다. 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령은 지난달 자국의 드론 생산 규모가 연간 1000만 대에 이른다고 밝혔다. 올해 상반기 우크라이나가 수입한 중국산 드론 부품 물량은 이미 지난해 전체의 약 76%에 달했다. 비타 홀로드 우크라이나 국립과학원 연구원은 우크라이나와 유럽이 아직 필요한 규모와 속도, 가격 면에서 중국 공급업체를 대체하기 어렵다고 분석했다. 이처럼 전쟁 중인 우크라이나조차 중국산 부품에서 완전히 벗어나지 못하고 있지만 중국 내부 연구에서는 뜻밖의 약점이 드러났다. 지난 21일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 중국 베이징공대 국방동원연구센터의 장지하이 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 갑작스러운 전쟁이 발생했을 때 중국 드론 산업이 군의 수요를 얼마나 충족할 수 있는지 분석했다고 보도했다. 연구 결과는 지난달 24일 학술지 ‘시스템 시뮬레이션 저널’에 온라인으로 공개됐다. 연구진은 드론 조립 공장뿐 아니라 하위 시스템과 부품 공급업체까지 연결한 다단계 공급망을 모델로 만들었다. 여기에 재고와 생산 능력, 기존 주문량, 예산, 민간 공장의 군수시설 전환 가능성까지 반영했다. 분석 결과 중국 산업계를 전시에 최대한 동원하더라도 군이 필요로 하는 드론의 약 60%만 공급할 수 있는 것으로 나타났다. 쉽게 말해 필요한 드론 10대 가운데 4대 정도를 제때 채우지 못할 수 있다는 의미다. 우크라도 中 부품 못 끊는데…정작 중국도 생산 한계 세계 최대 수준의 제조업 기반을 갖춘 중국이 전시 수요를 따라가지 못하는 가장 큰 이유는 완성품 조립 능력보다 복잡하게 얽힌 공급망에 있다. 드론을 갑자기 더 많이 만들려면 기체뿐 아니라 센서와 전자장비, 동력계통 등 수많은 부품 생산을 동시에 늘려야 한다. 일부 핵심 부품에서 병목이 생기면 다른 공장에 여유가 있어도 완성품 생산은 늦어진다. 민간기업을 군수 생산에 투입한다고 문제가 바로 해결되는 것도 아니다. 연구진은 새로운 생산 라인을 짓고 실제 가동하기까지 시간이 필요하기 때문에 생산 능력을 확대해도 단기간에 공급 부족을 해소하기 어렵다고 분석했다. 이는 중국이 평시 보유한 막대한 민간 드론 생산 능력을 전시에 그대로 군용으로 전환하기 어렵다는 의미이기도 하다. 군용 드론은 요구 성능과 부품, 통신·항법 장비 등이 민수용과 다르고 기존 민간 주문까지 동시에 처리해야 하기 때문이다. 연구진은 현대전의 경쟁이 단순히 무기 성능에만 달린 것이 아니라 이를 얼마나 빠르고 지속적으로 생산할 수 있는 산업 역량으로 확대됐다고 강조했다. 드론 수백만대 쓰는 전쟁…이젠 ‘공장’도 전투력 이 같은 분석은 우크라이나 전쟁에서 드론이 대량 소모되는 현실과 맞닿아 있다. 정찰용 소형 드론부터 1인칭시점(FPV) 공격 드론, 장거리 자폭 무인기까지 대량으로 투입되면서 기체와 부품이 빠르게 소모되고 있다. 우크라이나가 자체 생산을 크게 늘리고도 중국산 부품을 계속 대량 수입하는 것도 전장의 막대한 수요 때문이다. 이에 따라 현대전에서는 성능 좋은 드론을 개발하는 것만큼 손실된 기체를 얼마나 빨리 보충할 수 있느냐가 중요해졌다. 막대한 비축량을 갖췄더라도 전쟁이 장기화하면 생산 라인과 부품 공급망이 함께 버텨야 한다. 다만 이번 연구가 실제 전쟁에서 중국의 드론이 반드시 40% 부족할 것이라고 예측한 것은 아니다. 특정 전시 상황을 AI로 모의 분석한 결과인 만큼 전쟁 규모와 기간, 비축량, 드론 종류와 산업 동원 수준에 따라 실제 공급 능력은 달라질 수 있다. 그럼에도 세계 드론 공급망에서 압도적인 영향력을 가진 중국조차 고강도 전쟁에서는 생산 병목에 직면할 수 있다는 분석은 의미가 있다. 우크라이나 전쟁이 보여주듯 미래 전쟁에서는 ‘누가 더 좋은 드론을 갖느냐’뿐 아니라 ‘누가 더 오래, 더 많이 만들어낼 수 있느냐’도 승패를 가를 변수로 떠오르고 있다.

화성에는 포보스와 데이모스라는 두 개의 작은 위성이 있다. 포보스와 데이모스의 지름은 각각 22.2 ㎞와 12.6㎞로 포보스가 좀 더 크고 안쪽을 공전하고 있다. 둘 다 감자 같은 외형으로 묘사되지만, 자세히 들여다보면 서로 좀 다른 것을 알 수 있다. 포보스는 곰보 자국 같은 분화구가 훨씬 많은 반면 데이모스는 상대적으로 분화구가 적고 매끈한 외형을 지니고 있다. 따라서 사실 데이모스 쪽이 좀 더 감자 같은 외형을 지니고 있다. 과학자들은 데이모스 표면에 먼지와 미세한 모래 같은 물질인 ‘레골리스’(Regolith)가 두껍게 깔려 있다는 사실을 확인했다. 그리고 남쪽에는 움푹 들어간 분화구 지형이 존재하는데, 그 이유에 대해서는 여전히 미스터리로 남아 있다. 프랑스 코트다쥐르 천문대, 미국 애리조나대, 일본 도쿄대 공동 연구팀은 이 미스터리를 풀기 위해 2025년 데이모스를 근접 관측한 유럽 우주국(ESA)의 헤라 탐사선 자료를 참고해 매우 정교한 시뮬레이션을 시행했다. 연구팀은 스위스 베른대가 개발한 ’평활 입자 유체역학’(SPH) 코드도 활용했다. 베른 SPH는 미 항공우주국(NASA)이 소행성 디모포스의 궤도를 변경시킬 수 있는지 증명하기 위해 의도적으로 이 소행성에 충돌시킨 탐사선 ‘DART’(쌍소행성 궤도수정 실험)의 효과를 평가하는 코드였다. 이는 충돌하는 천체를 수백만 개의 입자로 분해하고, 충돌 시 입자들의 중력, 밀도, 물질 강도와 같은 다양한 변수들의 상호작용을 분석하는데 쓰였다. 연구팀은 이 코드를 사용해 고성능 컴퓨터 클러스터에서 약 100회의 시뮬레이션을 시행했다. 그 결과 현재 데이모스의 형태는 지름 320m의 소행성이 45도의 경사 각도로 충돌한 결과라는 결론을 얻었다. 그런데 충돌 후 감자 같은 외형을 만든 요소는 충돌한 소행성 이상으로 데이모스 자체의 구조에 많은 영향을 받았다. 데이모스는 감자처럼 내부가 꽉 차 있는 단단한 구조가 아니라 내부에 공간이 많은 잡석 더비 같은 소행성 구조를 지니고 있는 것으로 추정된다. 따라서 오히려 충돌 시에 충격을 효과적으로 흡수해 위성이 파괴되는 대신 형태가 약간 변하면서 많은 먼지와 파편을 주변으로 날렸다. 덕분에 표면이 먼지와 모래에 파묻히면서 현재처럼 상대적으로 매끈한 감자 같은 외형을 지니게 된 것으로 풀이된다. 이번 연구 결과는 앞으로 화성의 두 위성을 직접 탐사할 일본 우주 항공 연구 개발기구(JAXA)의 MMX 탐사선에 의해 검증될 예정이다. MMX는 두 위성을 자세히 관측하고 포보스에서는 샘플을 채취해 두 위성의 생성 기원과 특징을 밝혀낼 예정이다. 이번 결과를 뒷받침하는 결과가 나올지 아니면 이를 뒤집는 새로운 발견이 나올지 주목된다.

구글이 국내 대학생과 대학원생을 대상으로 자사의 인공지능(AI) 서비스 제미나이를 활용한 학업·연구 지원과 대학생 대상 프로그램을 확대한다. 구글은 21일 대학생과 대학원생을 대상으로 제미나이 유료 요금제 혜택을 제공하고 대학생 앰배서더 프로그램과 대학생 플랫폼·콘텐츠와의 협업 등을 진행한다고 밝혔다. 우선 만 18세 이상의 국내 대학생이 학교 이메일 인증을 거쳐 구글 계정을 등록하면 월 1만 1000원 상당의 ‘구글 AI 플러스’ 요금제를 1년간 무료로 이용하거나 월 2만 9000원 상당의 ‘구글 AI 프로’ 요금제를 최대 4년간 74% 할인된 가격으로 이용할 수 있다. 학업에 특화한 기능도 대폭 강화됐다. 수업 자료를 관리할 수 있는 ‘학생 전용 허브’를 비롯해 학습을 돕는 ‘학습 노트북’, 복잡한 개념을 3차원 시뮬레이션과 표 등으로 보여주는 ‘대화형 시각화 도구’, 딥 리서치를 지원하는 ‘제미나이 라이브’ 등이 선보인다. 지난해에 이어 ‘구글 대학생 앰배서더’ 2기도 운영하며, 대학생 플랫폼 및 콘텐츠와의 협업도 진행한다. 구글은 비누랩스와 함께 에브리타임 앱에 ‘제미나이 라운지’를 개설해 학생들이 유용한 프롬프트와 활용 사례를 공유하게 했다. 이달 말까지 캠퍼스 대항전 등 이벤트도 진행한다. 콘텐츠 제작사 ‘오오티비’의 웹 예능 ‘전과자’와 협업해 제미나이를 활용한 대학 생활도 소개한다. 구글 관계자는 “가을 학기를 맞이하는 대학(원)생들이 제미나이를 통해 학업과 연구 역량을 한층 높이고, 더욱 스마트한 캠퍼스 라이프를 누릴 수 있도록 이번 제미나이 학생 혜택과 앰배서더 활동, 다양한 협업 캠페인을 준비했다”고 말했다.

애피어(Appier)가 에이전틱 AI 시스템의 신뢰성을 개선하기 위한 ‘리스크 인지 의사결정 프레임워크’ 연구 성과를 공개했다고 21일 밝혔다. 애피어 AI 리서치팀은 거대언어모델(LLM)과 에이전틱 AI의 신뢰성 검증을 중심으로 연구개발 역량을 집중하고 있다. 애피어는 “답할 것인가, 거절할 것인가, 추측할 것인가? 언어모델의 리스크 인지 의사결정”이라는 제목의 논문을 통해 복합적인 위험 조건에서 LLM이 내리는 판단을 정량적으로 측정하는 평가 체계를 제안했다. 이번 연구는 고위험 비즈니스 시나리오에서 모델의 의사결정 안정성을 높일 수 있는 구조화된 방법론을 담고 있다. 해당 연구는 기업 환경에서 에이전틱 AI를 도입할 때 핵심 과제로 꼽히는 ‘자율적 AI 의사결정의 신뢰성 확보’를 다룬다. 애피어는 이를 통해 AI 기술 리더십을 더욱 공고히 하는 동시에, 에이전틱 AI 생태계 전반에도 실질적인 기술적 인사이트를 제공한다. 기업들의 AI 활용이 자율형 AI 에이전트로 진화해 가면서, 신뢰성은 도입을 결정하는 핵심 장벽으로 떠오르고 있다. 2025년 맥킨지(McKinsey) 조사에 따르면 기업의 62%가 이미 AI 에이전트 도입을 시작했지만 ‘부정확성’은 여전히 엔터프라이즈 AI 도입 시 가장 많이 언급되는 리스크다. 애피어는 AI 네이티브 AaaS(Agentic AI as a Service) 기업으로서 최첨단 연구 결과를 실제 기업 환경에서 활용할 수 있는 방법론과 제품 기능으로 구현하고 있다. 본 연구는 기업들이 AI 도입 과정에서 가장 크게 우려하는 ‘AI 환각’과 ‘의사결정 신뢰성’을 집중적으로 다룬다. 연구진은 이를 해결하기 위해 다양한 리스크 조건에서 LLM의 판단을 정량적으로 평가하는 ‘리스크 인지 의사결정(Risk-Aware Decision-Making)’ 프레임워크를 제안했으며, 이를 통해 엔터프라이즈 AI 도입에 필요한 거버넌스 기반을 더욱 강화할 수 있을 것으로 보고 있다. 기존의 LLM 평가 방식은 주로 답변의 정답 여부를 기준으로 성능을 판단해 왔다. 그러나 실제 기업 환경에서는 오답에 따른 비용과 답변 거부에 따른 가치가 확연히 다르다. 본 연구에서 애피어는 이런 판단을 정량적으로 평가할 수 있도록 정답에 대한 보상, 오답에 대한 페널티, 답변 거부 비용 등 구조화된 리스크 파라미터(매개변수)를 도입해 다양한 시나리오를 시뮬레이션했다. 이 프레임워크에서 모델은 답변을 생성하기 전 자신의 수행 능력과 확신 수준, 리스크 조건을 종합적으로 고려해 답변, 거부, 추측 중 하나를 선택하도록 설계된다. 이후 모델이 기대 보상을 얼마나 극대화했는지를 기준으로 의사결정의 질을 평가해, 실제 기업 환경에 보다 가까운 조건에서 전략적 판단 능력을 측정할 수 있다. 리스크 인지 의사결정 프레임워크를 적용한 결과, 다수의 선도적 LLM은 리스크 시나리오 전반에서 일관된 판단을 내리지 못하는 것으로 나타났다. 예를 들어 고위험 환경에서 모델들은 잠재적 손실이 있음에도 불구하고 과도하게 추측하는 경향을 보였으며, 저위험 환경에서는 지나치게 보수적으로 작동해 답변을 과하게 거부하는 경향을 보였다. 이러한 비일관성은 기업 환경에서 AI 시스템의 자율성과 안전성을 동시에 저해할 수 있다. 연구진은 이를 단순한 지식 부족이 아니라, 모델이 여러 역량을 하나의 안정적인 의사결정 전략으로 통합하는 데 어려움을 겪기 때문이라고 분석했다. 애피어는 이 문제를 해결하기 위해 의사결정 과정을 세 단계로 나누는 ‘스킬 분해’ 접근법을 제안했다. 먼저 ▲과업 실행 단계에서 문제를 해결해 초기 답변을 생성한다. 이어 ▲확신도 추정 단계에서는 해당 답변에 대한 확신 수준을 평가한다. 마지막으로 ▲기대 가치 추론 단계에서는 리스크 조건에서의 결과를 기반으로 기대값을 추론한다. 이러한 구조화된 추론 과정을 거치면 모델은 답변을 제시하는 것과 거부하는 것 중 어느 선택이 더 적절한지 판단할 수 있다. 이 접근 방식은 모델이 다양한 역량을 효과적으로 통합하도록 하며, 특히 고위험 환경에서도 보다 합리적이고 안정적인 의사결정을 가능하게 한다. 이는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI 시스템을 구축하기 위한 실질적인 접근법으로 활용될 수 있다. 치한 위(Chih-Han Yu) 애피어 CEO 겸 공동창업자는 “에이전틱 AI가 기업의 핵심 업무에 도입되기 위해서는 AI를 더 똑똑하게 만드는 것뿐만 아니라, 자율적 의사결정의 신뢰도를 높이는 것이 중요하다”라며, “애피어는 AI를 중심으로 제품을 구축해 왔으며, 세계적 수준의 연구에도 지속적으로 투자해 왔다. LLM의 리스크 인지 능력을 수치화된 방법론으로 구현한 이번 연구는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 AI의 기반을 강화하고, 에이전틱 AI가 실제 비즈니스 가치와 ROI로 연결되도록 지원할 것”이라고 말했다. 본 연구 결과는 애드(Ad) 클라우드, 개인화 클라우드, 데이터 클라우드 등 애피어의 에이전틱 AI 기반 플랫폼에 통합되어 기업들이 보다 신뢰 가능하고 안정적인 방식으로 자율형 워크플로를 고도화할 수 있도록 지원하고 있다. 애피어는 앞으로도 강력한 AI 연구 역량과 독자적인 데이터 자산, 깊이 있는 산업 전문성을 바탕으로 에이전틱 AI 기술 혁신을 지속적으로 추진하고, 기업들이 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 AI 기반 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원할 계획이다.