5000년간 국가의 평균 수명 ‘326년’덩치 커질수록 내부 부패도 빨라져현대 사회, 촘촘히 엮여 초거대화기후위기 등 인류 절멸 가능성 지적 소수의 폭력과 자원 독점 위에 기틀을 올린 거대 국가를 우리는 과연 찬란한 문명이라 부를 수 있을까. 영국 케임브리지대 실존적 위험 연구 센터 연구원인 저자는 인류가 5000년 동안 칭송해 온 문명의 실체를 소수가 다수를 지배하는 위계 권력 구조인 ‘골리앗’으로 재정의한다. 승자의 화려한 기록과 왕의 무덤 뒤편에 가려진 고고학·역사적 데이터를 바탕으로 거대 권력이 어떻게 탄생하고 왜 반복해서 무너지는지, 그 필연적 법칙을 추적한다. 책은 데이터 위에서 전개된다. 지난 5000년간 존재했던 300개 이상 국가의 수명 데이터베이스와 세계 역사 데이터 뱅크를 정밀 분석한다. 국가의 평균 수명은 고작 326년에 불과했다. 영토가 100만㎢를 넘어서는 거대 제국은 평균 155년 만에 무너졌다. 지배 위계가 공고해지고 불평등이 심해질수록 권력은 외형을 키운다. 하지만 그 내부에서는 부패가 빠르게 진행된다. 스스로 힘과 덩치가 커질수록 스스로 함정에 빠져 무너지는 역설을 저자는 ‘골리앗의 저주’라 명명한다. 저자는 1% 지배층보다 99% 평범한 다수의 삶에 주목한다. 그동안 역사는 제국의 몰락을 비극으로 기록해 왔지만, 과중한 세금과 강제 노동에 시달리던 피치자들에게는 거대 권력이 해체되고 삶의 조건이 나아지는 해방의 계기였다는 사실을 입증한다. 본래 수렵채집 시절의 인류는 유연하고 평등한 공동체를 이뤘으나, 농경과 집약적 정주 생활로 이행하면서 상황이 반전됐다. 잉여 생산물의 등장과 약탈 가능한 자원, 독점적 무기 체계가 결합해 탄생한 골리앗은 태생적으로 폭력과 불평등, 질병을 내장했다. 결국 가혹한 압제에 신음하던 대중은 집단 이탈과 반란이라는 거대한 균열에 섰다. 그리고 골리앗이 허물어진 뒤에야 비로소 자율적인 삶을 회복할 수 있었다. 경고는 현대 인류가 처한 오늘날에도 작동한다. 이전에는 한 지역의 골리앗이 몰락하더라도 다른 지역의 사회는 비교적 온전히 존속하며 삶을 이어갈 수 있었다. 그러나 오늘날 인류는 화석연료 산업과 군산복합체, 초국적 기업과 금융, 디지털 플랫폼이 촘촘히 엮인 단 하나의 ‘범지구적 골리앗’ 아래 살아간다. 통제되지 않는 인공지능(AI)의 발전, 기후위기, 전쟁 위험이 얽힌 다중 위기 속에서, 골리앗의 붕괴는 더 이상 국지적 몰락이 아니라 인류 전체의 절멸 가능성을 뜻한다. 특히 단기적인 기술적 처방이나 성장에 대한 맹신이 인류를 자멸로 이끄는 함정이 될 거라는 경고는 깊이 되새길 대목이다. 2023년 AI 과학자들이 인류 절멸의 위험성을 공식 성명으로 경고했던 순간을 상기시키며, 저자는 눈앞의 효율성과 편의를 좇다 시스템 전체를 위기로 밀어 넣는 우를 범해서는 안 된다고 지적한다. 결국 붕괴의 역사를 제대로 읽고, 사회적 양극화와 불평등을 바로잡는 정의의 실현이야말로 재앙을 막는 유일한 길이라는 것이 저자가 강조하는 결론이다.

인공지능(AI)이 미래 산업의 핵심으로 떠오르면서 산업 환경도 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 AI와 반도체, 바이오, 피지컬 AI 등 첨단산업을 새로운 돌파구로 삼으려는 대학들도 늘고 있다. 구체적으로 경희대는 정부 AI 인재양성 사업에 연이어 선정되는 등 AI 시대 대학 모델 구현에 가시적인 성과를 내고 있다. 광운대는 연구와 교육, 창업 등을 아우르는 미래형 대학 모델 구축에 박차를 가하고 있다. 단국대는 AI 중심으로 대학 시스템을 재편하고, 홍익대는 AI 영상 기술 연구개발과 교육을 결합한 융합 인재양성 모델을 추진하고 있다. 한국외대는 글로벌 지식혁신 허브 대학으로의 전환을 본격화하고, 세종대는 그래픽 ‘노이즈’를 잡는 AI 반도체 개발에 주력하고 있다. 첨단산업을 중심으로 한 대학 혁신이 새로운 성장 모델을 만들어낼 수 있을지 주목된다. 각 대학의 도전을 바탕으로 대학이 나아갈 미래를 조명해본다. 광운대학교가 인공지능 전환(AX)을 대학 혁신의 핵심 전략으로 내세우고 연구와 교육, 창업, 지역혁신을 아우르는 미래형 대학 모델 구축에 속도를 내고 있다. 광운대는 연구 경쟁력에서 두드러진 성과를 내고 있다. 2024년 중앙일보 대학평가에서 교수연구 부문 전국 8위에 올랐고, 국제학술지 논문당 피인용 수와 기술이전 성과에서도 상위권을 기록했다. 2025년 대학평가에서는 논문 피인용지수(FWCI) 전국 1위를 차지했다. 미국 스탠퍼드대와 엘스비어가 발표한 ‘세계 상위 2% 과학자’에는 광운대 교수 18명이 이름을 올렸으며, 과학기술정보통신부 개인기초연구사업에서도 44개 과제가 뽑혔다. 네덜란드 라이덴대가 발표한 ‘2025 라이덴랭킹‘에서는 국내 6위에 올랐다. 한편 광운대는 인재 양성 기반을 강화하고 있다. AI융합대학과 반도체특성화사업단을 중심으로 HUSS, RISE 등 주요 국책사업을 수행하며 AI·반도체·로봇 분야 융합 인재를 키운다. 특히 서울에서 유일하게 반도체와 로봇 분야 정부 특성화 사업을 모두 확보해 첨단산업 교육 경쟁력을 갖췄다. 창업 생태계 조성도 본격화한다. 광운대는 2026년 서울캠퍼스타운 사업 주관대학으로 선정돼 ‘AX IMPACT SQUARE 캠퍼스타운’을 조성한다. 향후 4년간 AI·딥테크 스타트업 250개 이상과 AI 전문인재 1000명 이상을 육성하는 것이 목표다. 카카오, KT, 시스코 등 기업과 협력해 창업부터 투자, 글로벌 진출까지 지원하는 체계를 구축하고, 지역과 산업이 함께 성장하는 AI 창업 거점으로 육성한다는 계획이다.

호반그룹은 임직원들의 성장을 돕고 변화의 시대에 필요한 미래 경쟁력을 함께 모색하기 위해 정일영 인하대 영미유럽인문융합학부 초빙교수를 초청해 명사 특강을 열었다고 27일 밝혔다. 호반그룹은 지난 24일 서울 서초구 본사에서 김대헌 호반그룹 기획총괄사장, 김윤혜 호반프라퍼티 경영총괄사장, 김민형 호반그룹 커뮤니케이션실 상무를 비롯한 임직원 160여명이 참석한 가운데 여름 명사 특강을 개최했다. 이날 강연에는 유쾌하고 솔직한 화법으로 프랑스 문화를 쉽고 친근하게 전하며 ‘파리민수’로 불리는 정 교수가 연사로 나서 ‘성장하는 사람은 무엇이 다른가’를 주제로 급변하는 시대에 필요한 성장의 태도와 미래 경쟁력에 대해 설명했다. 정 교수는 빠르게 변화하는 시대에 ‘평생직장’보다 끊임없이 배우고 변화에 적응하는 ‘평생 성장’이 새로운 경쟁력이 되고 있다며 질문하는 습관과 도전정신, 신뢰와 협업, 실패를 성장의 과정으로 받아들이는 태도가 개인과 조직의 성장을 좌우한다고 말했다. 또 인공지능(AI) 시대에 기술을 활용하는 능력과 문제 해결력, 창의성, 공감과 소통 등 사람만의 강점이 더욱 가치 있는 경쟁력이 된다고 전망하며 태도의 중요성을 거듭 강조했다. 이번 특강은 여름휴가 시즌을 맞아 구성원들이 잠시 업무에서 벗어나 일과 삶을 돌아보고 성장의 동기를 찾을 수 있도록 기획됐다. 정답을 일방적으로 전달하기보다 질문과 사례를 통해 구성원들이 스스로 변화와 성장의 방향을 고민하도록 돕는 데 초점을 뒀다고 그룹은 설명했다. 호반그룹은 인재를 기업의 핵심 경쟁력으로 삼고 명사 특강을 비롯한 다양한 교육 프로그램을 운영하고 있다. 최태성 역사 강사, 뇌과학자 장동선 박사, 회복과 희망의 메시지를 전하는 이지선 이화여대 사회복지학과 교수, 마약 예방 인식 확산에 앞장서고 있는 남경필 전 경기지사 등을 초대해 다양한 분야의 지식과 경험을 공유했다. 직무 교육뿐 아니라 인문학, 역사, 과학, 사회, 문화 등 다양한 분야의 명사를 초청해 구성원들이 새로운 시각과 통찰을 얻을 기회를 꾸준히 마련하고 있다. 호반그룹 관계자는 “이번 특강을 통해 임직원들이 변화하는 시대를 바라보는 새로운 시각을 얻고 스스로의 성장 방향을 고민하는 의미 있는 시간이 되었기를 바란다”며 “앞으로도 다양한 명사 특강과 교육 프로그램을 통해 구성원의 성장을 지원하고 배움 중심의 기업문화를 만들어 나가겠다”고 말했다.

신진서 9단이 현존 최강의 바둑 인공지능(AI)으로 평가되는 카타고(KataGo)를 상대로 극적인 역전승을 거뒀다. 신진서는 21일 서울 중구 한국경제TV 스튜디오에서 열린 쎈수학·한경 기신전(棋神戰) 최종 3국에서 카타고에 221수 만에 11집 반승을 거뒀다. 1국에서 참패했던 신진서는 2국과 3국을 연달아 승리하며 2승 1패로 역전승을 일궈냈다. 신진서가 먼저 두 점을 깔아 18집 반이 유리한 상황에서 시작된 3국에서 카타고는 1, 2국과 달리 첫수로 좌상귀 소목에 착수했다. 신진서는 우하귀 소목으로 대응했고, 대회에 앞서 “전투를 최대한 피해 집으로 승부하겠다”고 공언한 신진서의 전략에 따라 단조로운 ‘집바둑’ 양상으로 흘렀다. 단단하고 두텁게 판을 짜나가던 신진서는 80수로 백돌을 압박하면서 자연스레 상변에서 중앙까지 거대한 흑집을 구축했다. 신진서에게 유리한 형세가 굳어진 채 큰 변화와 전투 없이 끝내기 단계의 후반이 일찍 찾아왔고, 3시간 20여분이 흘러 221수를 둔 끝에 신진서의 11집 반 승리로 끝났다. 미국 컴퓨터 과학자 데이비드 우가 개발한 오픈소스 바둑 AI인 카타고는 바둑계에서 ‘바둑의 신’이라 불릴 정도로 기술력을 인정받고 있다. 이번 맞대결을 앞두고 바둑계에서는 신진서가 1승이라도 거두면 성공이라는 전망을 내놓았다. 비록 2점 접바둑이지만, 신진서는 AI를 상대로 흔들리지 않고 자신의 전략을 펼쳐 승리를 거뒀다는 점에서 희망을 안겼다. 신진서는 이번 대회에서 승리하면서 대국료를 포함해 상금 2억 5000만원과 승리 부상으로 제네시스 G90을 받는다.

1990년대 말 IMF 외환위기 직후 우리도 금융산업을 키워야 한다는 목소리가 높아졌다. 2003년 정부는 한국을 아시아 3대 금융허브로 키우겠다는 ‘동북아 금융허브 추진전략’을 내놓기도 했다. 제조업만으로는 국가 경쟁력을 유지하기 어렵기 때문에 금융을 미래 먹거리로 키우자는 논리였다. 2008년 세계 금융위기로 미국식 투자은행 모델의 붕괴를 목격하며 실물 경제 뒷받침 없는 금융허브 육성은 사상누각일 수 있다는 인식이 커지면서 잠잠해졌다. 그런데 요즘 정부 정책을 보면 20여년 전으로 되돌아간 것 같은 기시감이 든다. 최근 정부 자료에서 자주 눈에 띄는 단어가 ‘인공지능’(AI)이다. 정부의 3대 메가프로젝트는 물론 사상 처음 800조원을 넘는 내년 정부 지출의 중심도 AI이다. 과학기술 컨트롤타워라는 과학기술정보통신부가 지난주 발표한 ‘2026년 하반기 업무 계획’의 내용도 AI 일색이었다. 과학기술에 관한 부분도 있었지만 자세히 뜯어보면 결국 AI 이야기로 채워져 있었다. 이참에 부처 이름에서 과학기술을 떼고 AI부로 바꾸는 것이 차라리 낫겠다는 생각이 들 정도였다. 실물경제 바탕 없는 금융허브가 모래성인 것처럼 기초과학 없는 AI도 마찬가지다. 2024년 노벨 물리학상은 인공신경망 연구의 토대를 놓은 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 돌아갔다. 홉필드 네트워크는 스핀 시스템이라는 통계물리학의 개념 위에 세워졌다. 같은 해 노벨 화학상은 단백질 구조 예측이 가능한 AI를 개발한 연구자들에게 돌아갔다. 단백질 구조 예측을 빠르고 정확하게 할 수 있게 한 인공지능 학습 데이터는 수십 년간 X선 결정학으로 단백질 구조를 하나하나 밝혀 온 구조생물학자들의 노력 덕분이었다. 기초과학이 AI를 탄생시켰고 AI는 다시 기초과학 위에서 도약하는 구조다. 얼마 전 한국과학기술한림원에서 ‘AI 사이언티스트 시대, 인간 과학자의 자리’라는 주제로 토론회가 열렸다. 많은 이야기가 오갔지만 전문가들은 “AI는 과학기술의 발전을 돕는 수단이며 과학기술을 이끌어 가는 것은 결국 인간”이라고 입을 모았다. 동료 과학자처럼 AI로 양질의 연구를 하고 의미 있는 성과를 내놓기 위해서는 제대로 된 입력이 필요하다. 2024년 영국 케임브리지대 연구팀은 AI가 만들어 낸 데이터를 AI가 다시 학습하면 오류가 증폭돼 무의미한 답을 내놓는 모델 붕괴 현상이 벌어질 것이라는 논문을 네이처에 발표했다. AI의 성능은 AI 그 자체가 아니라 인간이 공급하는 지식의 품질에 달려 있다. 세상에서 가장 비싸고 최고의 성능을 갖춘 자동차를 갖고 있더라도 연료 투입 없이는 움직이지 않는 장난감일 뿐인 것과 마찬가지다. 기초연구 지원으로 양질의 콘텐츠를 생산하는 것은 AI 투자와 별개가 아니다. 기술이 인간을 닮아갈수록 인간다움과 세상의 근본을 밝히는 기초학문이 주목받을 수밖에 없다는 것은 역사가 알려 주는 불변의 진리다. 그렇지만 우리 사회를 보면 좀 걱정스럽다. 교육부가 발간한 ‘데이터로 읽는 우리 교육’에서는 최근 대학 학과명을 분석했는데 가장 눈에 띄는 키워드가 AI였다. AI의 인기와는 달리 인문사회, 자연과학 할 것 없이 기초학문들은 통폐합 대상이 되는 경우가 늘고 있다. AI 인재 양성을 이야기하며 AI를 떠받치는 기초 학문의 토양을 갈아엎고 있는 것이다. AI 열풍을 외면하고 투자를 하지 말자는 것이 아니다. 변하는 세상을 아무리 열심히 뒤쫓아봐야 뒤에 있을 수밖에 없다. 급변하는 세상에 올라타기 위해서는 변하지 않는 것 위에 서 있어야 한다. 국내 대표 과학커뮤니케이터인 김상욱 경희대 물리학과 교수도 “빠르게 변하는 세상에서는 변하는 것보다 변하지 않는 것을 먼저 생각해 보는 것이 더 합리적”이라고 말한다. 건물 높이와 규모는 주춧돌과 기초가 얼마나 단단한가에 좌우된다. 지금 같은 AI 열풍이 지나간 뒤에도 한국 경제의 펀더멘털과 경쟁력을 지켜주는 것은 기초과학이라는 주춧돌이다. 유용하 산업부 과학전문기자

지금, 위기임을 모르는 것도 ‘위기’한국, 경쟁력 밑천인 소부장 약해미·일·유럽 없인 반도체 제조 멈춰정부가 혁신기업 육성 적극 나서야반도체 패러다임 바꿀 새 기술 선봬건설에 비유하면 주택 아닌 ‘아파트’ 유리·플라스틱 위에도 올릴 수 있어에너지 수요 대비 태양광 연구 박차혁신, 지옥·천당행 몰라도 나아가는 것기득권·경력직만으론 이룰 수 없어신입을 기술자로 키우며 함께 나가야R＆D, 비중 재지 않고 ‘매출보다 더’황철주(66) 주성엔지니어링(이하 주성) 회장은 인터뷰 내내 통념을 뒤집었다. ‘세계 최고’ 찬사 속 우리나라 반도체 산업은 사실 소재·부품·장비(소부장) 경쟁력이 취약한 ‘살얼음판 위 1등’이라고 했다. 이를 타개할 길은 ‘혁신’이라고 했다. 지난달 24일 찾은 대표 혁신기업인 주성의 용인 연구·개발(R＆D)센터 건물 곳곳에는 ‘혁신·1등·성공은 먼저 더 잘한 결과’, ‘먼저 하면 혁신, 늦게 하면 고생’ 등의 문구가 붙어 있었다. 황 회장은 기득권의 힘과 경력직 전문가만으로 혁신은 힘들다고 강조했다. 혁신 기업은 신입사원을 기술자로 키우며 길게는 수십 년의 실적 정체를 참아내 열매를 얻는다고 했다. 정부가 미래를 위해 혁신 기업을 육성·보호하길 제언했다. “혁신이란 한 발 앞이 지옥인지 천당인지 모른 채 내딛는 것”이라고 정의한 황 회장에게 반도체 산업의 미래, 소부장 경쟁력, 세계 최초 기술, 정책의 역할 등에 대해 물었다. 다음은 일문일답. -우리나라 반도체 산업의 위치는. “한국의 반도체 제조 기술은 세계 1등으로 평가받는다. 그런데 반도체 제조 기술을 경쟁력 있게 만드는 소부장은 경쟁국에 비해 매우 부족하다.” -어느 나라가 반도체 선진국인가. “장비 회사로만 본다면 미국, 일본, 그리고 유럽이다. 유럽은 ASML이 있고 미국은 어플라이드 머티어리얼즈, 램리서치 등이 있다. 일본은 도쿄일렉트론(TEL) 등이 있다. 우리나라는 (반도체) 제조에만 집중돼 있다. 반대로 보면 이들 국가가 소부장 분야에서 수출을 1%라도 끊으면 한국 반도체 제조는 올스톱이 될 수 있다. 그러니 살얼음판을 걷는 세계 1등이다. 우리에게 시장이, 원천 기술이, 힘이 있는가. 히든카드도 없다. 이 위기를 심각하게 보는 사람이 없다는 것도 위기다.” -정부든 기업이든 대응할 때를 놓쳤다는 의미인가. “너무 늦었지만 지금이라도 해야 한다. 우리나라는 100% 원자재를 수입하고, 그중 하나라도 수입을 못하면 반도체 제조 시설이 위태롭다. 재료가 없다면 기술이 아무리 뛰어나도 뭘 할 수 있겠나.” -회사 벽 곳곳에 붙은 문구들이 혁신을 강조한다. “혁신이 무엇인가. 우리나라는 기능과 기술과 혁신을 구분하지 못하고 있다. 지식과 기술도, 기술과 과학도 구분이 안 된다. 어렴풋이 ‘혁신이 중요하니 혁신하자’고 얘기하는 상황이다. 혁신을 정의한 사람도 없고, 가르쳐 주는 사람도 없다.” -좀 더 구체적으로 말해 달라. “과학은 돈으로 바꿀 수 없다. 과학은 새로운 기준과 법칙을 만든다. 기술은 이를 바탕으로 상품과 제품을 만드는 것이다. 그러니 결국 돈으로 바꿀 수 있는 것은 기술이다. 과학자가 기술자를 보며 답답해하고, 기술자는 과학자가 거짓말을 하는 것처럼 바라보곤 한다. 과학과 기술이 힘을 합쳐 새로운 상품과 제품을 만들어서 새로운 가치를 창출해야지 서로 대립해선 안 된다. 러시아의 경우 과학은 세계 1등이지만 기술 산업 국가는 아니다. 러시아의 수출 품목은 대부분 천연자원이다. 반대로 우리나라는 자원이 하나도 없지만 수출은 상위권이다. 기술 인프라가 있어서다. 기술과 과학이 협력하는 시스템이 돼야 우리나라가 기술 강국이 된다.” -기술 얘기가 나왔으니 주성의 원자층박막성장(ALG)이 반도체 패러다임 전환의 열쇠가 될 수 있다는 평가가 있다. “반도체 기술은 건설에 빗댈 수 있다. 80여 년간 반도체 기술은 같았다. 처음에는 100평 땅에 단독주택 집을 하나 지어서 1억에 파는 식이었다. 그러다 집값이 5000만원으로 떨어지니 100평 땅에 집을 2채 지어서 각각 5000만원씩 총 1억에 팔았다. 또 집값이 떨어지면 4채, 그다음 8채, 16채를 지었다. 이게 ‘무어의 법칙’(반도체 집적회로의 성능은 주기적으로 배가된다)이다. 나중에는 100평 땅에 단독주택을 수천 채를 지어야 하니 집이 매우 좁아졌고, 나노(10억분의 1m) 단위까지 작게 만드는 기술이 필요해졌다. 이건 개선이지 혁신은 아니다. 사실 100평에다가 100층짜리 아파트를 지어서 (큰 집) 100채를 공급하면 훨씬 큰 이익을 얻지 않겠나. 주성의 ALG는 단독주택 100채가 아니라 아파트 한 동을 짓는 방식이다. 그동안은 단결정 실리콘 위에서만 트랜지스터 채널을 형성할 수 있었다. 반면 우리가 세계 최초로 개발한 3-5족 화합물 반도체 ALG 기술은 실리콘 위에서 채널 형성을 하여 집 지을 수 있고 유리, 플라스틱 등 위에서도 채널을 형성해 집을 지을 수 있다.” -ALG 상용화는 언제쯤인가. “아마 3~5년 걸리지 않을까 싶다. 지금은 메모리가 서울에 있는데 로직(연산 칩)은 샌프란시스코에 있는 격이다. 서로를 연결하려면 서울에서 LA까지 가야 한다. ALG 기술을 적용하면 한국에서 샌프란시스코까지 가지 않고, 엘리베이터와 같이 위에서 아래로 이동하면 된다.(현재는 메모리 칩과 연산 칩이 분리돼 있어 별도의 연결 구조가 필요하나 ALG 기술을 통하면 연산 칩 위에 바로 메모리 칩을 쌓을 수 있어 지연시간과 전력소모가 크게 줄어든다는 의미)” -주성은 태양광 기술에도 집중하고 있다. “반도체가 없으면 생활이 불편하다. 그러나 에너지가 없으면 인류는 꼼짝 못한다. AI 데이터센터 등이 확산되면서 에너지 수요가 증가하는데, 가장 빨리 공급할 수 있는 에너지는 태양광이다. 피지컬 AI 시대에는 새로운 태양광 기술이 반드시 필요하다. 우리는 태양전지 부문에서 양산성을 기반으로 세계 최고 효율을 지속적으로 경신하고 있다. 향후 융복합 기술을 바탕으로 35% 이상 효율 구현이 가능한 차세대 태양전지 탠덤 HJT와 페로브스카이트 장비와 3-5족 태양광 기술을 시장에 최초로 선보여 새로운 패러다임을 제시할 것이다.” -이런 혁신이 가능하려면 R＆D 투자 비중은 얼마나 되나. “우리는 R＆D 비중을 정하지 않는다. 매출액보다 더 많은 연구비를 투자할 수도 있다. 그래야 세계에서 1등을 할 수 있다. 계획에 의해 만들어지는 것이 아니고 새로운 시장을 만드는 일이다. 이 시장이 언제 열릴지 예측하기가 어렵기 때문이다. 먼저 하면 혁신이고, 늦게 하면 고생일 뿐이다. 고생이 아니고 혁신을 통해 새로운 성장과 성공을 위해서는 초기 시장 선점을 위해서는 투자도 혁신적으로 할 수밖에 없다. 미국 엔비디아는 우리 회사와 같은 해(1993년)에 시작됐다. 그리고 성장 정체구간을 견뎌 혁신기업이 됐다. 그 사이 국가는 혁신을 보호하고 육성해야 한다.” -우리나라의 혁신기업 보호·육성책은 어떤가. “우리는 한 정권 내에서 모든 것을 해야 한다. 또 인재들은 대학을 졸업하면 현장, 즉 어렵고 힘든 일이나 리스크가 큰 일을 피하는 듯하다. 그러니 기술자보다 기능인이 많다. 기업도 마찬가지다. 전문 경영인(CEO)은 매년 평가를 받아야 하니 혁신이 쉽지 않다. 능력 문제가 아니라 거버넌스 문제다. 주성은 학력과 전공을 불문하고 신입사원만 뽑는다. 이들을 기술자로 육성해 세계 1등을 하고자 한다. 혁신을 위해 경력직원보다 (신입사원을 잘 육성한) 기술자가 필요하다고 생각한다.” -큰 기업을 이끄는데도 벤처기업인 같은 느낌이 든다. “혁신은 목표는 있어도 시간적 계획을 세우기는 어려운 일이다. 시장은 혁신의 크기만으로 만들어지지 않기 때문이다. 미래 시장을 예측하고 만드는 것이고 (신기술을 사회가 원할 때를) 기다려야 할 때도 있다. 혁신의 성공은 시장이 만들지만 그 시장이 언제 올지 예측하기는 정말 어려운 일이기 때문이다. 혁신은 한 발짝 앞이 지옥인지 천당인지 모르면서 앞으로 나아가며 새로운 것을 만든다. 이런 혁신을 보호하고 육성해야 한다. 우리는 혁신에 (목표를 꼭 이뤄내야 한다는) 신뢰가 반드시 있어야 한다고 생각한다. 불가능한 요구다. 혁신이 성공하려면 인내가 따르고 혁신은 언제 올지 모른다.” -‘AI 거품론’에 대해선 어떻게 생각하는가. “AI 거품론은 과장된 것 같다. AI는 배우는 속도가 엄청 빠르다. 하지만 쓰이는 분야와 양도 엄청 많아진다. AI가 스스로 배우는 만큼 쓰임새도 많아지니 활용도는 더욱 커질 것이다.” -중국의 추격이 매섭다. “가격 경쟁에서는 중국을 이길 수 없다. 특히 중국은 글로벌 수준의 90%까지는 세계에서 가장 빠른 속도로 쫓아올 것이라고 본다. 그러나 그 이후 99%까지는 생각보다 추격 속도가 떨어질 것이다. 사회주의의 거버넌스와 자본주의의 거버넌스에는 차이가 있어서다.” ■ 황철주 회장은 ▲1959년 경북 고령 출생 ▲인하대 공과대학 졸업, 인하대 명예 공학박사 ▲네덜란드 ASM 근무 ▲1993년 주성엔지니어링 설립 ▲제9·10대 벤처기업협회 회장 ▲한국청년기업가정신재단 초대·3대 이사장 ▲제20대 한국발명진흥회 회장 ▲일운과학기술재단 이사장 ▲대한민국기술대상 금탑산업훈장, 벤처기업대상 철탑·은탑산업훈장, 무역의날 산업자원부장관 표창, 벤처기업대상 과학기술부장관상, 특허기술상 대상 충무공상 등 수상

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.

LG AI연구원이 자체 개발한 생성형 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원’의 실제 산업 현장 활용 사례를 공개했다. LG AI연구원은 서울 강남구 코엑스에서 열린 머신러닝·인공지능 분야 세계 최고 권위의 국제 학회 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 신소재, 금융, 데이터 등 다양한 산업 현장에서 엑사원이 성과를 내고 있는 사례를 소개했다고 8일 밝혔다. 올해 처음으로 한국에서 열린 ICML은 머신러닝·인공지능 연구의 최신 동향을 확인할 수 있는 세계 3대 AI 학회다. 이날 LG AI연구원은 엑사원을 활용한 신소재 발굴 AI 플랫폼 ‘엑사원 디스커버리’의 데모와 AI로 찾아낸 탈모 관리 신소재 ‘람시딜’을 공개했다. 엑사원 디스커버리는 신소재·신약 연구를 돕는 ‘AI 과학자’ 플랫폼으로, AI가 문서에서 분자 구조를 스스로 읽어내고 원하는 신소재를 설계한다. LG생활건강과 LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 활용해 42만 개가 넘는 후보 물질 가운데 람시딜을 하루 만에 찾아냈다. 스테로이드에서 유래한 성분 없이 탈모를 방지하는 효과를 보여 세계모발학회에서 성과를 발표했고, 현재 제품 상용화까지 준비하고 있다. 이외 엑사원 디스커버리는 액침 냉각유 소재를 비롯해 화장품, 배터리, 반도체 신소재, 신약 연구 등에 활용되고 있다. 금융 분야에서는 글로벌 시장에 진출해 우리나라 시장으로도 확장 중인 금융 특화 AI 에이전트 ‘엑사원 BI’를 시연했다. 엑사원 BI는 한국과 미국에 상장된 약 8000개 개별 종목을 매일 분석해 예측 점수와 금융 전문가 수준의 분석 코멘터리를 제공한다. LG AI연구원은 올해 초 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 미국 증시 예측 AI 서비스를 공식 출시했다. 최근에는 코스콤(KOSCOM)과 계약을 맺고 국내 증시 예측 AI 서비스 사업도 시작했다. 마지막으로 LG AI 연구원은 AI 데이터 공장 플랫폼인 ‘엑사원 데이터 파운드리’로 고품질 데이터를 AI로 생성하고 전문 분야에 특화된 AI 모델을 자동으로 구축하는 과정도 시연했다. 엑사원 데이터 파운드리는 데이터 생산성을 최소 1000배 이상 높이고 품질은 평균 20% 이상 개선하는 성과를 거뒀다. 국민연금공단과 진행한 시범 사업에서는 하루 1만 건 이상의 전문 데이터를 자동으로 구축하는 시스템을 구현했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “엑사원은 실험실이 아닌 현장에서 답을 찾는 전문가 AI”라며 “산업 난제 해결을 위한 퍼스트 무버 전략으로 글로벌 AI 주도권을 잡아갈 것”이라고 말했다.

뇌과학자들이 ‘나이가 들수록 뇌가 굳어진다’는 속설과 달리 뇌 노화를 최대 13년까지 늦출 방법을 찾았다. ●AI·미세자기장으로 뇌활동 측정 스페인, 칠레, 아르헨티나, 아일랜드 공동 연구팀은 두 개 이상 언어를 구사하는 사람들의 뇌는 한 개 언어 사용자보다 훨씬 젊다는 사실을 확인했다. 특히 구사하는 언어 수가 많을수록 뇌는 젊어지고 나이가 어릴 때 언어를 여러 개 배우면 뇌 노화 속도가 상당히 늦춰진다고 연구팀은 밝혔다. 이 연구 결과는 6일(현지시간)부터 닷새간 스페인 바르셀로나에서 열리는 ‘유럽 신경과학 연합 2026 연례 컨퍼런스’에서 발표됐다. 연구팀은 스페인어, 바스크어, 프랑스어, 영어 등 최대 4개 언어를 구사하는 스페인 바스크 지역 거주자 728명을 대상으로 인공지능(AI)과 미세 자기장으로 뇌 활동을 측정하는 뇌자도(MEG) 기술로 ‘뇌 노화 시계’를 구축했다. AI에게 각 연령대의 뇌 활동 특질을 가르친 셈이다. 이렇게 만든 뇌 노화 시계로 성인 남녀 144명의 뇌 연령을 측정하고 실제 나이와 비교했다. 그 결과 두 개 언어를 구사하는 사람은 단일 언어 구사자보다 뇌가 평균 6년 정도 더 젊은 것으로 나타났다. 세 개 언어 구사자는 7~8년, 네 개 언어 구사자는 13년 정도 더 젊었다. ●능숙도·시기 등도 뇌 노화와 관련 연구팀에 따르면 구사하는 언어 수뿐 아니라 능숙하게 구사하는 정도, 언어 학습을 시작한 시기도 뇌의 노화 지연과 연관이 있었다. 연구를 이끈 루치아 아모루소 스페인 바스크 인지·뇌·언어 연구센터 박사는 “뇌 노화에는 생활습관, 식단, 사회적 관계 등 다양한 요소가 관여하지만 학습이 미치는 영향은 특히 중요하다”고 밝혔다.

나이 들수록 휴대전화를 놔둔 곳이 헷갈리고 사람 이름이 얼른 생각나지 않아 당황스러울 때가 잦아진다. 많은 사람이 그저 노화의 과정이라고 생각하고 영양제나 약물에 의존하지만 현재 의학 기술로 인지 기능 저하나 치매 발병을 늦출 수 있는 기간은 길어야 수개월에 불과하다. 그런데 나이 들면 뇌가 굳어진다는 속설과 달리 ‘이것’은 뇌 노화를 최대 13년까지 늦출 수 있는 방법이 있다. 전 세계 뇌신경과학자들이 입을 모아 극찬하는 뇌의 안티에이징 비법은 외국어 학습이다. 스페인 바스크 인지·뇌·언어 연구센터, 칠레 아돌포 이바네즈대 라틴아메리칸 뇌 건강 연구소, 아르헨티나 산안드레스대 인지 신경과학 연구센터, 아일랜드 트리니티 칼리지 더블린 뇌 보건 연구소 공동 연구팀은 두 개 이상 언어를 구사하는 사람들의 뇌는 한 개 언어만 사용하는 사람보다 훨씬 젊다는 사실을 확인했다. 특히 구사하는 언어 수가 많을수록 뇌는 젊어지고 나이가 어릴 때 언어를 여러 개 배우면 뇌 노화 속도가 상당히 늦춰진다고 연구팀은 밝혔다. 이 연구 결과는 6~10일 스페인 바르셀로나에서 열리는 ‘유럽 신경과학 연합 2026 연례 컨퍼런스’(FENS)에서 발표됐다. 인간의 뇌는 수십억 개의 신경세포(뉴런)로 이뤄져 있으며 이들은 서로 소통을 한다. 그러나 나이가 들면서 뇌 연결성이 떨어지고 결국 기억력과 사고의 속도가 감퇴하게 된다. 연구팀은 스페인어, 바스크어, 프랑스어, 영어 등 최대 4개 언어를 구사하는 스페인 바스크 지역 거주자 728명을 심층 분석했다. 이들은 뇌 세포가 활성화될 때 발생하는 미세 자기장으로 뇌 활동을 측정하는 뇌자도(MEG) 기술과 인공지능으로 다양한 나이대 사람들의 뇌 활동 데이터를 분석해 ‘뇌 노화 시계’를 구축했다. 이를 통해 특정 나이대에서 정상적인 수준의 뇌 연결성이 어느 정도인지 밝혀냈다. 이어 이렇게 만든 뇌 노화 시계로 144명의 성인 남녀로 구성된 두 번째 집단의 뇌 연령을 측정하고 실제 나이와 비교했다. 연구 결과, 두 개의 언어를 구사하는 사람은 단일 언어만 구사하는 사람보다 뇌가 평균 6년 정도 더 젊은 것으로 나타났다. 세 개 언어를 구사하는 사람의 뇌는 7~8년, 네 개 언어를 구사하는 사람들의 뇌는 13년 정도 더 젊은 것으로 확인됐다. 연구팀에 따르면 더 많은 언어를 구사하는 사람은 실제 나이를 바탕으로 추정되는 것보다 더 젊어 보이는 뇌를 갖는 경향을 보인다. 언어의 숫자뿐만 아니라 언어를 더 능숙하게 구사하는 능력과 이른 시기에 언어 학습을 시작하는 것도 뇌 노화의 지연과 연관이 있는 것으로 나타났다. 즉 다중언어 구사 여부와 함께 언어 경험의 깊이와 지속 시간도 중요하다는 것이다. 연구를 이끈 루치아 아모루소 스페인 바스크 인지·뇌·언어 연구센터 박사는 “뇌 노화에는 흡연, 식단, 사회적 관계 등 다양한 요소가 관여하지만 뇌를 활성화하는 데 필요한 학습이 미치는 영향은 특히 중요하다“며 “이번 연구는 2~4개의 언어를 배우는 것이 뇌를 더 오래, 더 젊게 유지하는 데 도움을 주고 일찍 시작할수록 더 좋다는 것을 보여준다”고 밝혔다.

네덜란드와 플랑드르의 르네상스 대표 화가인 얀 브뤼헐은 1611년 유화 ‘공기’(Air)를 완성했다. 4원소설의 물, 불, 공기, 흙 중 공기를 표현한 이 작품은 그리스 신화 속 천문을 관장하는 우라니아가 혼천의를 든 채 어지러이 날아오르는 수많은 새들에 둘러싸여 있다. 아폴론과 아르테미스가 각각 태양과 달의 전차를 모는 장면도 포함돼 있다. 보는 이의 시선을 사로잡는 것은 화폭을 가득 메운 새들의 압도적인 다양성이다. 이 속에는 새들의 다양한 모습이 있는데 박쥐가 참새를 물고 가는 모습이 그려져 있기도 하다. 박쥐가 날아가는 새를 잡아먹는 장면은 작가의 상상력 정도로 생각됐는데 과학자들이 실제 박쥐의 포식 행동이라는 사실을 새로 발견해 놀라움을 주고 있다. 스페인 세비야 도냐나 생물학 연구소, 파블로 데 올라비데대 물리·화학·자연계학과 공동 연구팀은 유럽에서 가장 큰 박쥐인 큰멧박쥐(Nyctalus lasiopterus)가 밤하늘을 가로질러 이동하는 작은 새를 비행 중에 잡아먹는다는 것을 처음 확인했다고 3일 밝혔다. 400년 전 그림 속에 있던 박쥐의 포식 행동이 진짜라는 것을 밝힌 것이다. 이 연구 결과는 미국 국립과학원에서 발행하는 국제 학술지 ‘PNAS’ 6월 30일 자에 실렸다. 연구팀은 브뤼헐의 ‘공기’를 분석한 결과 그림 속에는 60종이 넘는 새들이 등장하는데 유럽 토종 새가 40종, 이국적인 외래종이 14종, 나머지는 가축화된 종이라고 밝혔다. 브뤼헐은 하늘을 나는 포유류인 박쥐도 포함시켰는데 총 4마리가 그려져 있다. 토끼박쥐속, 애기박쥐과의 박쥐가 그려져 있는데 연구진이 주목한 것은 오른쪽 위에 그려진 박쥐였다. 짧고 넓으며 둥근 귀, 길고 가느다란 날개, 갈색에서 적갈색에 이르는 길고 균일한 털 등을 보면 큰멧박쥐인 것으로 분석됐다. 문제는 큰멧박쥐가 날아가는 중에 참새류를 입에 물고 있는 모습으로 묘사됐는데 날아가는 새를 포식하는 행동은 지금까지 관찰되지 않았다는 점이다. 연구팀은 생체기록장치, 음향 및 이동 추적, 분자생물학적 분석을 통해 큰멧박쥐는 공중에서 참새처럼 작은 새를 낚아챈 뒤 날고 있는 상태에서 새의 날개와 머리를 떼어내고 두 발과 꼬리막으로 먹이를 붙잡고 반복해서 물어뜯으며 씹는다는 사실을 확인했다. 이 과정은 길게는 20분 정도까지 이어지는 것으로 확인됐다. 브뤼헐의 그림은 이 포식 행동의 초기 단계를 포착한 것이라고 연구팀은 밝혔다. 연구팀에 따르면 한 점의 그림이 화가가 실제 현장을 목격했다는 과학적 증거는 아니지만 박쥐를 묘사한 특정성을 보면 관찰 가능성을 배제할 수는 없다. 그림에 등장하는 여러 박쥐 중 큰멧박쥐만 새를 입에 문 모습으로 그려졌다는 것은 구체성을 가진다는 의미다. 큰멧박쥐는 17세기 브뤼헐의 고향인 벨기에와 네덜란드 일대에서는 관찰하기 어려웠다. 브뤼헐은 공기를 그리기 전에 이탈리아에 머문 적이 있는데 이탈리아에는 이 종(種)이 서식한다. 박쥐의 새 사냥은 주로 한밤중에 벌어지기는 하지만 큰멧박쥐의 가까운 친척뻘인 흔한멧박쥐가 중부 유럽에서 가을 이동철에 낮에도 활동한 사례가 보고된 바 있어 브뤼헐이 대낮에 비슷한 광경을 목격했을 가능성도 있다. 연구를 이끈 페드로 로메로-비달 스페인 도냐나 생물학 연구소 박사(보전생물학·조류학)는 “이번 연구 결과는 자연과학과 직접 관련이 없는 사료나 예술작품 등 비정형 자료가 생태학적 통찰의 보고가 될 수 있음을 보여준다”며 “브뤼헐의 공기처럼 수많은 예술 작품 속에서 발견되기를 기다리는 자연과학의 비밀들이 숨어있을지도 모르는 만큼 미술관과 박물관 소장품의 디지털화가 필요하다”고 설명했다.

대전이 글로벌 바이오 연구 거점으로 도약할 수 있는 계기가 마련됐다. 2일 대전시에 따르면 충남대 테라노스틱스 융합 국가연구소가 과학기술정보통신부와 교육부가 추진하는 ‘2026년 국가연구소(NRL 2.0)’ 공모에 선정됐다. NRL 2.0은 대학이 보유한 우수 연구 인력과 인프라를 바탕으로 세계 최고 수준의 혁신적 연구를 선도할 수 있는 연구소 육성을 위한 국가 사업이다. 선정된 연구소에는 10년간 연간 최대 100억원의 연구비가 지원된다. 충남대는 ‘실시간 지능형 다중 모달리티 테라노스틱스 플랫폼’을 구축해 인공지능(AI) 기반의 의료 영상·생체 정보 분석 기술을 활용한 난치성 질환 정밀 진단과 맞춤형 치료 기술 개발에 나설 계획이다. 충남대를 중심으로 충남대병원, 카이스트, 하버드 의대, 난양공과대 등 국내외 11개 대학·연구기관이 참여해 글로벌 공동 연구를 진행한다. 이를 통해 의사 과학자 중심 융합 인재를 양성하고 스핀오프 기업 육성과 협력 바이오 기업 기술 이전 등 연구 성과가 사업화와 창업으로 이어질 수 있는 생태계를 구축하기로 했다. 시는 충남대의 NRL 2.0 선정으로 카이스트 혁신 디지털 의과학원, 대전바이오창업원 등 지역 바이오 인프라와 연계한 연구·창업 생태계 구축에 속도가 붙을 것으로 기대했다. 시 미래전략산업실 관계자는 “충남대의 국가연구소 선정은 대전의 우수한 연구 경쟁력을 인정받아 대형 연구 개발 사업을 유치할 수 있는 기반을 마련한 것”이라며 “지역대와 병원, 정부 출연 연구기관이 보유한 인프라를 활용해 기술의 사업화와 바이오 기업 성장으로 이어질 수 있도록 협력 체계를 확대 강화할 계획”이라고 밝혔다.

대전이 글로벌 바이오 연구 거점으로 도약할 수 있는 계기가 마련됐다. 2일 대전시에 따르면 충남대 테라노스틱스 융합 국가연구소가 과학기술정보통신부와 교육부가 추진하는 ‘2026년 국가연구소(NRL 2.0)’ 공모에 선정됐다. NRL 2.0은 대학이 보유한 우수 연구 인력과 인프라를 바탕으로 세계 최고 수준의 혁신적 연구를 선도할 수 있는 연구소 육성을 위한 국가 연구개발 사업이다. 선정된 연구소에는 10년간 연간 최대 100억 원의 연구비가 지원된다. 충남대는 ‘실시간 지능형 다중 모달리티 테라노스틱스 플랫폼’을 구축해 인공지능(AI) 기반의 의료 영상·생체 정보 분석 기술을 활용한 난치성 질환 정밀 진단과 맞춤형 치료 기술 개발에 나설 계획이다. 충남대를 중심으로 충남대병원, 카이스트, 하버드 의대, 난양공과대 등 국내외 11개 대학·연구기관이 참여해 글로벌 공동 연구를 진행한다. 이를 통해 의사 과학자 중심 융합 인재를 양성하고 스핀오프 기업 육성과 협력 바이오 기업 기술 이전 등 연구 성과가 사업화와 창업으로 이어질 수 있는 생태계를 구축하기로 했다. 시는 충남대의 NRL 2.0 선정으로 카이스트 혁신 디지털 의과학원, 대전바이오창업원 등 지역 바이오 인프라와 연계한 연구·창업 생태계 구축에 속도가 붙을 것으로 기대했다. 대전시 미래전략산업실 관계자는 “충남대의 국가연구소 선정은 대전의 우수한 연구 경쟁력을 인정받아 대형 연구 개발 사업을 유치할 수 있는 기반을 마련한 것”이라며 “지역대와 병원, 정부 출연 연구기관이 보유한 인프라를 활용해 기술의 사업화와 바이오 기업 성장으로 이어질 수 있도록 협력 체계를 확대 강화할 계획”이라고 밝혔다.

음식 전문가들은 전 세계에 잠재적으로 약 10의 43승 개의 버거 레시피가 있을 것으로 추정하고 있다. 그러나 이들 레시피는 나이나 건강 상태 등 소비자 맞춤형은 아니다. 과학자들이 개인 여러 상태를 고려한 맞춤형 레시피로 버거를 만들 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발해 눈길을 끈다. 건강과 맛 모두 잡은 ‘완벽한 버거’ 탄생미국 스탠포드대 기계공학과, 스탠포드대 의대 예방의학 연구센터 공동 연구팀은 소비자의 나이, 입맛, 영양적 균형, 지속가능성 목표에 기반해 최적의 버거를 만들 수 있는 ‘버거 인공지능’(BurgerAI)을 개발했다고 29일 밝혔다. 이 연구 결과는 식품학 분야 국제 학술지 ‘식품 과학’(Science of Food) 6월 26일 자에 두 편의 논문으로 실렸다. 하나는 버거AI를 소개하는 것, 다른 하나는 버거AI를 구동하는 수학적 원리와 물질 설계, 물리학, 공학 같은 기술 분야와 어떻게 연결되는지 밝히고 있다. 음식은 인간의 경험, 문화, 건강과 영양, 환경적 영향의 요소를 결합한 분야로 의학, 공학, 환경, 인문학 등 다양한 학문 분야 연구자에게 영감을 주는 주제다. 수세기 동안 음식 레시피는 요리사의 직관, 경험, 시행착오의 영역이었다. 그런데 AI가 개입하면 레시피라는 음식 설계 분야도 정량적 과학으로 바뀔 수 있다고 연구자들은 생각한다. 이에 연구팀은 요리 웹사이트에서 수집한 2216가지 버거 레시피를 데이터 소스로 활용해 재료 조합 및 정량 패턴을 학습한 다음 새로운 버거 레시피를 생성하도록 했다. 버거AI는 새로운 버거 레시피를 사람들이 선호하는 풍미와 식감 프로필과 일치시키도록 했다. 이를 통해 맛, 지속 가능성, 영양에 최적화되고 성별, 나이, 신체활동량에 따라 완전히 개인화된 새로운 레시피를 내놓도록 했다. 연구팀에 따르면 대부분의 AI 시스템은 이미 존재하는 것을 예측하도록 훈련되지만 버거AI는 ‘어떤 버거가 소비자가 좋아할 확률이 높은가’를 묻는 것이 아니라 ‘어떤 버거가 중요하고 복잡한 목표들을 가장 잘 충족시키는가’라는 다음에 존재해야 할 것을 발명하도록 했다. 온실가스 1/10로 줄이고 고기 맛 살리고AI가 만든 ‘버거’ 블라인드 테스트 1위연구팀은 샌프란시스코의 한 레스토랑에서 100명 이상의 남녀노소 참가자를 대상으로 전문 셰프가 조리한 AI 설계 버거 5종을 제공하고 유명 패스트푸드 버거와 비교하는 블라인드 미각 테스트를 실시했다. 버거AI가 만든 ‘맛있는 버거’(맛에 중점을 둔 버거)는 전반적인 선호도, 풍미, 식감에서 패스트푸드보다 더 높은 점수를 받았다. AI가 설계한 ‘버섯 버거’는 환경적 영향을 10분의 1로 줄였고 ‘콩 버거’는 패스트푸드 버거보다 영양 점수가 2배 이상 높게 나왔다. 연구를 이끈 엘런 쿨 교수(기계공학)는 “버거AI는 단순히 그럴듯한 버거 레시피를 생성한 것이 아니라 실제 사람들이 맛있게 먹을 수 있는 버거를 창조한 것”이라고 밝혔다. 쿨 교수는 “버거AI는 단순히 버거에 관한 것이 아니라 AI의 광범위한 설계 역량을 증명하는 개념 증명 모델이다”라며 “동일한 생성형 설계 프레임 워크는 제약, 신소재, 생체분자 등 복잡한 시스템을 창조하는 데도 도움을 줄 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

서울 성북구가 오는 25일 아리랑시네센터에서 ‘2026 제2회 성북문화도시포럼 AI 시대의 커뮤니티’를 열고 인공지능(AI) 시대 공동체의 역할과 공공문화의 방향을 모색한다. 포럼은 AI 확산으로 사회와 일상이 빠르게 변화하는 가운데 인간다움과 연결의 가치를 짚어보고 초개인화 시대에 지역 기반 문화와 커뮤니티가 수행해야 할 역할을 살펴보기 위해 마련됐다. 포럼은 25일 오후 3시부터 5시까지 1부 인사이트 강연과 2부 토론·대화 세션으로 나뉘어 진행된다. 1부에서는 인지과학자인 김상균 경희대 교수가 ‘AI 시대와 커뮤니티’를 주제로 강연한다. AI 기술 발전에 따른 사회 구조 변화와 인간의 역할, 초개인화 사회에서 공동체가 갖는 의미를 중심으로 이야기를 나눈다. 2부 ‘AI 시대, 지역문화와 커뮤니티의 방향’ 토론·대화 세션에는 조희정 더가능연구소 부대표와 유재연 국가인공지능전략위원회 사회분과장이 참여한다. 지역 기반 커뮤니티 사례를 바탕으로 공공문화의 역할과 지역문화 생태계의 변화 가능성, 문화도시 정책의 방향 등을 논의한다. 포럼은 시민 누구나 사전 신청을 통해 무료로 참여할 수 있다. 구는 포럼을 통해 다양한 문화예술 자원과 지역 커뮤니티가 공존하는 특성을 바탕으로 AI 시대 공동체의 가치와 지역문화의 미래를 함께 모색한다는 계획이다. 이승로 성북구청장은 “AI 시대일수록 인간다움과 연결의 가치, 지역 안에서 관계를 만들어가는 문화적 경험이 더욱 중요해지고 있다”며 “포럼이 기술 변화 속 공동체의 미래를 함께 상상하고 이야기하는 자리가 되길 기대한다”고 말했다.

고위험·단순 노동, 사람 대신 AI 봇 AI휴머노이드, 고로 ‘쇳물’ 샘플링 진단 뜨거운 풍구 실시간 점검 ‘사족 보행봇’ 로봇이 알아서 고장 진단에 롤러 교체 숙련자보다 균일 용접…생산량 87% 쑥 에코프로 대표 “中 맞설 해법, AI 유일” 맥스(M.AX)라고 들어보셨나요? 요즘 산업계에서 핫한 나름 ‘신조어’인데요. 약자를 풀어보면 ‘제조업의 인공지능 대전환’(Manufacturing AI Transformation·제조 AX)이라고 읽습니다. 산업통상부가 추진하는 제조업 AI 혁신 프로젝트를 의미합니다. 현장의 제조 데이터를 기반으로 AI를 활용해 생산·설계·품질 관리·물류·공급망 관리 등 제조 전 주기 과정을 디지털화해 생산성과 경쟁력을 높이는 것이죠. 쉽게 얘기하면 일상생활에서 자주 쓰는 챗GPT 같은 인공지능(AI)이 제조 현장으로 확대됐다고 보시면 됩니다. 공장에서 나는 모든 소리와 냄새 그리고 숙련공의 경험과 노하우 등을 학습해 숫자로 데이터화하고 이를 제조 공정의 기획부터 설계, 생산, 사후 관리에 이르기까지 AI가 알아서 처리합니다. 사람이 할 수 없는, 또는 사람이 할 수 있어도 너무 시간이 오래 걸리거나 매우 위험한 일을 이 AI 산업용 로봇이나 인간을 닮은 로봇 ‘휴머노이드’가 알아서 자동화로 시간을 단축하고 매우 정확하게 결과물을 내줍니다. M.AX가 주목받는 이유는 인구 소멸과도 무관하지 않습니다. 저출산으로 생산 인구는 줄고, 위험한 제조 현장은 기피하며, 산업화를 이끌었던 숙련공들은 세월 속에 은퇴를 하지만 ‘암묵지’(개인이 축적한 경험과 노하우)를 전수받을 사람도 없는 실정입니다. 제조업의 인력난은 중소·중견기업으로 갈수록, 지방으로 갈수록 심각합니다. 10명이 하루 종일 해야 할 일을 AI 봇 혼자서 1시간 만에 뚝딱, 그것도 99%의 불량률을 잡아낼 정도로 결과물이 완벽하다면 산업 경쟁력에서 우위에 설 수밖에 없겠죠. 그래서 제조 AI의 대전환은 글로벌 산업 경쟁력을 결정하는 ‘게임 체인저’라고 불리기도 합니다. 산업부는 지난해 삼성전자, 현대차, LG, 두산 등 기업과 대학·연구기관 등 1500여개 기관이 참여하는 ‘M.AX 얼라이언스’를 출범시키고 올해 예산 1조 2000억원을 투입했습니다. 제조업의 인력난과 생산성 정체를 AI로 해결해 한국 제조업 경쟁력을 높이겠다는 구상이죠. AI 팩토리·휴머노이드·자율주행차·산업단지 AX 등 11개 분과에서 공정 과정에 AI를 접목하는 제조 AI로 생산성을 극대화하고 자동차·선박 등에 AI를 탑재해 고부가가치 상품을 개발하겠다는 것입니다. 백문이 불여일견이죠. 지난 11~12일 산업부의 M.AX 프로젝트(AI 팩토리)가 진행되고 있는 철강·조선·이차전지 등 주요 산업 현장으로 달려갔습니다. 기업인들이 전하는 M.AX 프로젝트는 ‘선택이 아닌 필수’로 느껴졌습니다. 이걸 하지 않으면 결코 시장에서 판을 뒤집을 수 없다는 절실함 같은 것 말이죠. 이차전지 산업을 선도하고 있는 송호준 에코프로 대표는 경북 포항 에코프로비엠 캠퍼스에서 열린 M.AX 현장 언론 행사에서 “중국의 배터리 관련 인력 배출은 한국의 30배 이상으로 융단폭격하듯 결과물을 내고 있다”며 “가장 좋은 해결책은 AI”라고 강조했습니다. 에코프로는 2030년까지 AI에 1500억원을 투자해 양극재 업계 최초로 제조 무인화를 추진 중입니다. 보이지 않는 공정도 AI로 파악하고 말이죠. 이렇게 해서 제조 생산성을 중국보다 300% 이상 개선하겠다는 구상입니다. 송 대표는 한때 1위(2023년)였던 글로벌 하이니켈 양극재 출하량 기준 시장 점유율을 중국에 내준 배경에 대해 “한국 과학자 한 명이 한 달 동안 할 일을 중국은 10명 이상이 며칠 내 해내며 추격해왔고 끝내 중국이 앞서게 됐다”며 AI 팩토리를 하게 된 이유를 설명했습니다. 에코프로비엠이 산업부와 함께 진행한 ‘AI 자율제조 선도 프로젝트’는 배터리 핵심 원료인 양극재 생산 공정을 인력의 경험에 의존하던 방식에서 벗어나 AI 기반의 첨단 자동화 시스템으로 전환하는 게 핵심입니다. 설비를 자율 제어하고 AI가 품질을 예측하며 통합 데이터 플랫폼을 도입해 소성 설비를 로봇이 자율 점검하는 생산 공정 전반에 AI 도입을 본격화한 것이죠. 핵심 공정인 소성로 공정은 양극재와 음극재 원료를 혼합한 뒤 고온 열처리를 통해 결정 구조를 형성하는 과정인데, 약 65m 길이의 소성로 내부는 온도가 700~800도에 달해 사람이 직접 배터리의 용량·수명·출력 등 주요 성능을 좌우하는 공정 처리를 확인하는 것이 매우 어렵습니다. 에코프로는 한국전자통신연구원의 도움을 받아 소수 센서 데이터, 시뮬레이션 등을 통해 소성로 내부 온도·산소·압력 분포를 실시간으로 그리는 AI를 개발해 이젠 소성로 공정 내부를 실시간으로 정확하게 들여다볼 수 있게 돼 품질 관리가 가능해졌습니다. 송태현 에코프로 팀장은 “품질 관리에도 3만개 이상 데이터를 통한 품질 예측 AI를 도입해 예측 정확도 99.6%의 달성해 불량품 발생으로 인한 손실을 크게 줄였다”고 설명했습니다. 이차전지 소재 공정이 이뤄지는 공장에서는 음향 센서와 열화상·고성능 카메라 등을 장착한 설비 점검 자율주행 로봇(AMR)이 복잡한 기계 장비가 늘어선 80m 이상 길이의 공간을 오가며 실시간으로 점검이 진행 중이었습니다. 니켈·코발트 등 중금속과 유기용제를 사용하고 가루 형태로 원료를 분쇄하다 보니 분진으로 인해 작업자들이 유해 물질에 노출되거나 화재 위험이 있죠. 이런 공간에서 로봇이 사람을 대신해 수백 m의 배관에서 나는 미세한 소리를 잡아내 불량 여부를 판단하고 의심 부위를 카메라로 찍어 전송하는 것이죠. 이런 작업을 하루에 18시간 동안 할 수 있다니 놀랍죠. 이런 AI 효율화로 업무 과부하를 50% 줄이고 휴머노이드를 투입해 포장 공정도 자동화한다는 계획입니다. 사람이 하기에는 너무 위험한 공정을 대신해 주는 AI 봇은 포항에 있는 포스코 포항제철소에서도 볼 수 있습니다. 용광로로 불리는 ‘고로’에는 1500도의 매우 뜨거운 쇳물이 흐르는데요, 이 쇳물을 예전에는 사람이 직접 떠야 했습니다. 뜨거운 열기 속에 진행되는 매우 위험한 작업이라 작업자 부담이 매우 컸죠. 그 일을 이젠 로봇이 대신하고 있습니다. 포스코와 함께 M.AX 프로젝트를 진행 중인 포항 한국로봇융합연구원 안전로봇실증센터에서는 한편의 휴머노이드 로봇은 사람처럼 두 팔을 활용해 장비를 들고 측정 위치까지 이동한 뒤 쇳물을 떠 샘플링하고 온도 측정 동작을 반복합니다. ‘용선 측온·샘플링 로봇’입니다. 쇳물 품질 향상을 위해 직접 쇳물에 접근해 온도를 측정하고 샘플을 채취하는 제철소 내에서도 가장 고위험 업무인데 머리에 열화상 카메라와 각종 센서가 장착되어 있고 양팔 협업 기반 제어 알고리즘으로 마치 사람처럼 동선을 움직이도록 설계되어 있습니다. 20㎏ 아령을 들어 보이며 고하중 작업 수행이 가능하다는 것도 시연해 줍니다. 위험한 현장에 작업자 대신 로봇이 가서 일정 주기에만 할 수 있는 샘플링을 상시로 할 수 있다면 품질 관리 수준은 당연히 높아지겠죠? 제철소 내의 원료 저장고에서 철광석과 석탄 등 연료를 벨트 컨베이어를 통해 고로로 이동시키는 작업에도 로봇이 투입됩니다. 700㎞에 달하는 벨트 컨베이어를 지지하는 고속 회전하는 하단 롤러가 고장 나면 마찰열로 인해 불이 나거나 협소한 공간에서 교체 작업을 하다가 작업자가 기계에 끼어 목숨을 잃기도 합니다. 롤러는 매년 1만개가 교체되는데요, 제철소 내 벨트 컨베이어를 재현한 작업에서 모바일 자율 로봇은 고장 난 롤러를 스스로 찾아내 교체합니다. 작업자 4명이 30분 동안 교체 작업을 해야 하는 건데 로봇 1대가 혼자서 5분 만에 작업을 끝냅니다. 지금까지는 수십 년간 자리를 지켜온 숙련공들이 개인의 경험을 바탕으로 눈과 귀로 고장 부위를 찾아내 교체를 수작업으로 했었죠. 이런 로봇을 피지컬 AI, 즉 단순히 데이터를 수집·분석하는 단계를 넘어 실제 물리적 시스템과 결합해 스스로 판단해 장비를 제어하는 기술이 접목된 겁니다. 포스코와 한국로봇융합연구원 등 10개 산학연이 176억원을 들여 1단계 연구 개발을 마치고 실증 작업이 한창인데요. 최용준 포스코 연구위원은 “이 기술이 현장에 상용화되면 설비 안전성 개선은 물론 작업자가 위험에 노출되는 상황이 크게 줄어들 것”이라며 “시멘트 공장, 화력 발전소 등 컨베이어 설비를 사용하는 다른 산업에도 이 기술을 이전할 수 있다”고 말했습니다. 피지컬 AI의 영역은 고로 내부 공정뿐 아니라 외부 설비의 유지 보수와 안전 관리에도 쓰입니다. 포항제철소 2고로에서는 고온 가스와 폭발 위험으로 사람이 접근하기 어려운 풍구에 강아지처럼 만든 ‘사족 보행 로봇’이 돌아다닙니다. 이동형 자율주행 로봇이죠. 고로에 뜨거운 바람을 불어넣는 통로인 풍구는 내부 온도가 균일하지 못하면 사고로 이어져 실시간 온도 확인이 필수인데요, 이 로봇은 최대 55도의 열기 속에서 열화상 카메라와 각종 센서를 통해 실시간으로 데이터를 분석하고 이상 징후를 탐지하며 스스로 충전도 합니다. 2024년 포항제철소 3파이넥스 공장에서는 풍구 가스 팽창으로 화재가 나기도 해 이젠 위험 구역에 사람 대신 로봇을 투입해 점검시키겠다는 거죠. 제철소의 통합 관제 플랫폼에서는 디지털 트윈 기반 화면으로 설비 상태와 진단 결과가 실시간으로 확인이 됩니다. 포스코 측은 ‘스마트 고로’ 운영으로 생산량이 도입 직전 190.5만t에서 199만t으로 증가하고 품질 불량률도 63% 개선됐다고 설명했습니다. 12일에 찾은 울산 HD현대중공업에서도 피지컬 AI가 도입된 ‘레일형 협동 로봇’이 숙련 용접공을 대신해 불꽃을 튀기며 신속하게 용접 작업을 하고 있었습니다. 기존 협동 로봇은 도면 연동이 안 돼 작업자가 일일이 조건을 입력해야 해 작업자 1명이 2대의 로봇을 다룰 수 있었지만 설계 도면 정보가 연동된 레일형 로봇은 로봇이 자동으로 용접 조건을 계산해 레일을 따라 스스로 이동해 작업을 수행합니다. 윤대규 HD현대중공업 상무는 “이제는 단 1명의 작업자가 최대 6대의 로봇을 동시에 가동한다”며 “고숙련자가 하는 것보다 품질이 균일하게 잘 나오고 그라인딩으로 갈아내는 작업이 필요 없을 정도로 용접 상태가 깨끗하다”고 설명했습니다. 선박 블록 인양에 쓰이는 핵심 부재인 러그는 조선소에서 대량 생산이 가능한 유일한 정형 부품인데 HD현대로보틱스가 개발한 ‘러그 자율 제조 시스템’ 로봇으로 전 공장 무인화가 이뤄지고 있었습니다. 예전엔 6명이 하루에 100개를 겨우 만들었지만 6개월의 실증을 거쳐 이제 전 공정을 로봇이 합니다. 현장 관리자는 제조 작업 대신 ‘디지털 트윈’ 화면으로 실시간 모니터링을 하죠. 로봇이 연속 생산을 하면서 러그 생산량은 기존 수작업 대비 87.5%가 향상됐습니다. 윤 상무는 “조선업은 배마다 형태가 다르고 부재도 제각각이라 자동화가 쉽지 않은데 앞으로 비정형 부재로까지 자율 제조 기술로 만들 수 있도록 기술을 확대 개발하고 있다”고 말했습니다. M.AX 프로젝트가 뭔지 감이 오시죠? 일각에서는 이렇게 AI가 제조 현장에서 모든 일을 해버리면 사람의 일자리를 뺏는 게 아니냐는 우려도 보냅니다. 이에 대해 정부와 함께 AI 팩토리 프로젝트를 추진 중인 이은호 성균관대 지능형로봇학과 교수는 통화에서 이렇게 말합니다. “아무리 AI가 확산해도 생산성이 높은 숙련공의 노하우는 대체할 수 없고 은퇴 이후 재고용돼 더 대접받게 될 것”이라며 “숙련공이 수십 년간 쌓은 경험·노하우를 AI로 객관화하고 데이터화해 새로운 인력이 이어나갈 수 있도록 해야 한다”고 말이죠. 이 교수는 “창의적이고 비정형적인 업무에 인력 투입을 늘리는 게 중요하다”고 강조합니다. 안전을 위협하고 생산성을 높일 수 없는 단순 반복 노동에 가뜩이나 부족한 인력을 투입하기보다 더 가치 있고 경쟁력 있는 일을 사람이 맡자는 얘기입니다. 이 교수는 같은 과 문형필 교수와 함께 진행한 세계적인 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 전기전자공학’의 인터뷰에서 “제조 AI는 단순 소프트웨어가 아니라 산업 현장·설비·숙련된 노동과 결합된 국가 제조 경쟁력 이슈”라고 말합니다. 미래 시장 선도를 위해 굴지의 글로벌 기업들이 M.AX에 앞다퉈 뛰어드는 이유겠지요? ‘강 기자의 세종실록’은 대한민국 행정의 수도 세종시에서 생산되는 정부 정책과 관가에서 일어나는 모든 일을 생생하게 보도하는 코너입니다. 세종시에 포진한 각 정부부처가 내놓는 모든 정책이 역사의 한 페이지로 남고, 오늘의 행정이 내일의 역사가 된다는 관점으로 ‘세종 현대사(現代史)’를 기록하겠습니다.

서울시립대학교는 환경공학과 박사과정에 재학 중인 김동현씨가 ‘2026 환경독성보건학회 춘계학술대회’에서 젊은과학자상을 수상했다고 8일 밝혔다. 환경독성보건학회 젊은과학자상은 환경보건 분야에서 우수한 연구 성과를 낸 차세대 연구자를 발굴해 격려하는 상이다. 김씨는 지도교수인 최진희 교수와 함께 인공지능(AI) 기술을 활용해 화학물질의 유해성을 신속하게 예측하는 ‘설명 가능한 독성예측 모델’을 개발하고 있다. 이 연구는 기존 동물실험 중심 독성평가의 한계를 보완하고, 화학물질이 인체와 환경에 미치는 영향을 체계적으로 규명하는 차세대 위해성평가 방법론으로 주목받는다. 특히 단순히 독성 여부만 판별하는 것을 넘어 AI가 어떤 생물학적 경로를 통해 독성을 발현하는지 인과관계를 설명할 수 있도록 설계해 예측 결과의 신뢰도를 높였다. 해당 연구 성과는 환경 분야 저명 학술지인 ‘ES＆T(Environmental Science ＆ Technology)’에도 게재됐다. 김씨는 “AI 독성예측 기술은 방대한 자료를 통합해 화학물질의 위험성을 효율적으로 평가하는 도구”라며 “앞으로 인간과 환경을 모두 보호하는 안전한 위해성평가 체계를 구축하는 데 기여하고 싶다”고 소감을 밝혔다.

정신 없는 일상을 사는 현대인에게 동시에 여러 가지 일을 수행하는 ‘멀티태스킹’은 어쩌면 필수일지 모른다. 그렇지만 과학자들은 인간이 진정한 의미의 멀티태스킹은 못한다고 봤다. 두 가지 이상의 일을 동시에 하는 것처럼 보이더라도 실제로는 뇌가 두 과제 사이를 빠르게 오가며 번갈아 처리한다는 것이다. 그런데 미국 조지타운대 의대, 카네기 멜론대, 존스홉킨스 응용물리학 연구실, 리하이대 공동 연구팀은 이런 과학계 통념을 뒤집는 연구 결과를 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 ‘인지 신경과학 저널’ 6월 4일자에 실렸다. 연구팀에 따르면 충분한 훈련을 거치면 뇌가 스스로 배선을 다시 깔아 학습한 과제를 무의식적으로 자동 처리하는 회로로 옮겨 놓고 그 덕분에 다른 일을 위한 뇌의 여유 공간이 생기면서 멀티태스킹이 가능해진다. 연구팀은 뇌가 새로운 과제를 배우는 단계에서 출발해 충분한 경험이 쌓인 뒤에는 그 과제를 무의식적으로 수행하는 단계로 넘어가는 일종의 뇌의 자동화 메커니즘에 관심을 갖고 있었다. 대표적인 사례가 운전이다. 운전을 처음 배울 때나 면허를 따고 도로에 막 나갔을 때는 온 신경을 운전에만 집중해야 한다. 그렇지만 여러 해 동안 운전을 하다보면 대부분 사람은 운전을 하는 동안 대화를 나누거나 음악을 듣거나 어떤 문제를 골똘히 생각할 수도 있게 된다. 지금까지 학습에 관한 연구 대부분은 초기 단계에 초점이 맞춰져 있을 뿐 장기적으로 뇌에서 무슨 일이 일어나는지에는 소홀했다. 연구팀은 남녀 실험참가자들에게 컴퓨터 그래픽으로 미세하게 변형시킨 자동차 이미지를 두 범주로 분류하게 하는 실험을 했다. 참가자들은 미묘한 차이를 포착해 이미지를 구분하는 것인데 휴대전화 앱을 이용해 게임처럼 이미지를 분류하도록 했다. 연구팀은 5~10주 동안 3만 회 이상 시행하도록 했고 분류 작업을 완료하기 전후에 기능성 자기공명영상(fMRI)과 뇌파(EEG) 검사로 뇌를 촬영했다. 분석 결과, 참가자들은 이미지 분류를 처음 막 익혔을 때는 과제를 수행할 때 전전두엽 피질이 활성화됐다. 이 뇌부위는 실행 기능과 사고를 담당하면서 일반적으로 한 번에 한 가지 과제만 처리할 수 있는 것으로 알려졌다. 그런데 같은 분류 과제를 몇 주에 걸쳐 반복 연습한 참가자들의 뇌를 다시 촬용했을 때는 측두엽 피질이 활성화되는 것으로 나타났다. 측두엽은 기억의 부호화와 복잡한 사물의 인식에 관여하는 영역이다. 연구팀에 따르면 충분한 훈련이 측두엽에 이전에는 존재하지 않던 범주 선택성 영역을 사실상 새로 형성한 것이다. 수년간 훈련받고 일한 영상의학과 전문의가 엑스레이 사진에서 찍힌 종양 덩어리를 양성인지 악성인지 거의 자동적으로 정확히 분류해내는 것이 대표적 사례다. 연구팀은 충분한 훈련을 거친 뒤 자동차 범주를 구분할 때 전전두엽 피질을 거치지 않고 측두엽이 활성화되면서 곧바로 뇌 출력 영역으로 연결됐다고 설명했다. 충분한 훈련과 경험이 뇌 회로를 새로 형성해 전두엽 병목을 우회하게 만들면서 전전두엽 피질은 하고 싶은 다른 무엇을 위해 비워진 상태로 남게 되고 그만큼 처리 용량이 늘어난다는 것이다. 학습된 행동은 의식적 사고나 실행 기능이 접근하기 어려운 뇌 회로로 옮겨간다는 점을 보여준 이번 연구는 강박적 행동을 이해하는 데도 도움이 된다. 또 인간이 지속적 학습을 할 수 있는 이유에 대해서도 알려준다. 사람은 학습한 기술을 측두엽으로 옮겨 전전두엽 공간을 비워 두면 뇌는 기존 정보를 새로운 것을 배우기 위한 주춧돌로 쓸 수 있게 되는데 인공지능 모델에서는 이런 능력이 없다고 연구팀은 지적했다. 연구를 이끈 막시밀리안 리젠후버 조지타운대 의대 교수(신경과학)는 “이번 연구는 뇌가 어떻게 학습하는지를 이해하는 데 한걸음 더 나아갔다는 점에서 의미가 크다”며 “멀티태스킹을 학습할 수 있다는 점뿐만 아니라 이전에 배운 것을 토대로 새로운 것을 쌓아 올리는 인공지능 개발에도 도움을 줄 수 있을 것”이라고 설명했다.

전 세계 수천만 명이 사용하는 오젬픽 등 ‘GLP-1’ 계열 약물이 식욕뿐 아니라 뇌의 신경 회로를 바꾸고 성욕과 성격 등에 영향을 미친다는 주장이 제기됐다. 워싱턴포스트의 28일(현지시간) 보도에 따르면 비만·당뇨 치료제로 출발한 GLP-1 계열 약물은 식욕과 혈당, 체중을 조절하는 대사 관련 약물로 이해됐지만 최근 연구에서는 뇌에도 영향을 미칠 가능성이 제기됐다. GLP-1 계열에는 수십 년간 연구돼온 당뇨약과 세마글루타이드 성분의 오젬픽·위고비, 티르제파타이드 성분의 마운자로·젭바운드가 포함된다. 미국 콜로라도대 앤슈츠 메디컬 캠퍼스의 앨리슨 샤피로 교수 연구진은 난소 관련 호르몬 질환을 가진 청소년·젊은 여성 13명을 대상으로 GLP-1 약물 투여 후 뇌 스캔을 실시했다. 그 결과 불과 몇 개월 만에 ‘현저성 네트워크’(salience network)가 크게 늘어난 것을 확인했다. 현저성 네트워크는 무엇에 주의를 집중할지 가려내는 뇌 신경망을 의미한다. 현저성 네트워크의 눈에 띄는 증가는 집중력 향상과 환경 변화에 대한 빠른 대응을 의미하기도 하지만, 과도한 경계와 불안, 통증이나 신체 감각에 대한 과민성을 의미하기도 한다. 샤피로 교수는 “GLP-1의 이러한 효과를 예상하지 못했고 그 의미도 정확히 파악되지 않은 상태”라고 밝혔다. 현재 과학자들은 GLP-1 약물의 효과가 중독·인지·신경 퇴행부터 동기·쾌락에 이르기까지 광범위하게 영향을 미치는 것으로 보지만, 정작 뇌에서 어떤 프로세스를 통해 작용하는지는 규명하지 못하고 있다. 더불어 GLP-1 수용체가 위장뿐 아니라 심장과 뇌 깊숙한 곳에 존재하는 것은 확인했지만, 해당 물질이 직접 뇌에 작용하는지 아니면 염증 감소·대사 개선·신체 스트레스 완화 등을 통해 간접적으로 영향을 주는지도 규명되지 않았다. 다만 현재까지는 해당 약물이 고활성 면역세포를 진정시켜 뇌 염증과 인지 저하를 늦추거나, 뇌세포가 더 효율적으로 기능하도록 직접 돕는다는 연구들이 나오고 있다. 술·성욕·쾌락 잠재울 수 있다GLP-1의 부정적 영향도 꾸준히 보고되고 있다. 일부 복용자는 브레인 포그(Brain Fog)로 불리는 상태, 즉 집중이 잘되지 않고 생각이 느려지며 여러 일을 동시에 처리하기 어렵고 멍한 느낌을 호소하기도 한다. 더 나아가 일각에서는 감정이 밋밋해지고 쾌락과 동기가 줄어들며 성욕이 떨어졌다는 부작용을 호소하기도 한다. 미국 국립약물남용연구소(NIDA)의 로렌초 레지오 박사는 2013년 스웨덴 동물실험에서 GLP-1 유사 약물을 투여한 설치류가 술을 덜 마신다는 결과를 확인했다. GLP-1 약물이 도파민 기반 보상회로를 약화해 갈망을 줄인다는 것이다. 이에 따라 과학자들은 GLP-1과 알코올 사용 장애, 니코틴 의존, 오피오이드·코카인 사용 장애, 도박중독, 폭식장애의 연관성을 밝히는 연구로 확대했다. 레지오 박사는 워싱턴포스트에 “GLP-1로 인해 갈망이 줄어드는 과정에서 식사와 성욕 등 기본 욕구와 행동도 영향을 받을 수 있다는 우려가 있다”면서 “매우 흥미롭지만 작동 원리는 완전히 이해하지 못한다”고 밝혔다. 다만 미국 식품의약국(FDA)은 안전성 자료를 거듭 검토한 끝에 이를 광범위한 문제로 결론 내리지는 않은 것으로 알려졌다. GLP-1이 우울증부터 알츠하이머·파킨슨병도 치료?현재 과학자들은 GLP-1이 불안과 강박, 우울감을 덜어준다는 환자들의 증언을 토대로 정신건강에 미치는 영향에도 주목하고 있다. GLP-1 연구의 개척자인 대니얼 드러커 토론토대 교수는 “혈당 때문에 약을 먹었는데 훨씬 행복해졌다거나, 한 번 먹고 브레인 포그가 걷혔다는 사례가 넘쳐난다”고 전했다. 더불어 알츠하이머와 파킨슨병에 미치는 영향에 대해서도 여러 후속 연구가 진행되고 있다. 현재 GLP-1이 정신·신경 질환 치료제로 정식 승인된 사례는 없다. 다만 과학자들은 GLP-1 약물이 체중과 식욕을 조절하는 수준을 넘어 뇌 신경회로를 변화시킬 수 있다는 초기 증거가 나타났다는 사실만은 틀림이 없다고 강조한다.

정부가 연구자들이 연구에만 집중할 수 있도록 여러 부처에 2171개로 나뉘어 있던 연구개발(R＆D) 행정서식을 154개로 줄인다. 과학기술정보통신부는 29일 ‘제9회 과학기술관계장관회의’를 열고 이 같은 내용을 포함한 ‘연구행정 부담 완화를 위한 국가연구개발 행정시스템 혁신방안’을 심의·의결했다고 밝혔다. 국가 R＆D는 표준서식 58개가 있지만 각 부처와 연구관리 전문기관들은 관행적으로나 행정 편의적으로 추가 서식을 제출받았다. 이 때문에 연구자들이 행정 부담을 호소해 왔다. 이에 과기정통부는 27개 전문기관과 태스크포스(TF)를 구성해 전수조사한 결과 2171개 서식을 확인했고 검토를 통해 1952개는 폐지, 65개는 전산화하기로 했다. 이어 표준서식 67개, 비표준서식 87개만 허용 서식으로 정비해 154개만 남겼다. 전산화는 범부처통합연구지원시스템(IRIS)을 개편해 단순 확인 또는 자가 진단 서식의 경우 IRIS 내 체크리스트 방식으로 전환하기로 했다. 개인정보 제공 동의 등 연구자 동의 절차 15개도 전자적으로 구현하고 IRIS와 타 기관 행정시스템도 추가 연계해 연구자 자격 등 서식 49개를 자동 제출하도록 했다. 이로써 오는 7월부터 IRIS에 공고되는 모든 국가 R＆D 사업의 전 과정은 154개 허용 서식 중심으로 운용될 예정이다. 추가 서류 제출은 원칙적으로 금지되며 추가로 필요할 때도 총량제 범위 내에서 제한 허용한다. 연구지원시스템도 R＆D 서비스 통합 로그인 사이트 ‘연구24’를 통해 로그인 한 번만으로 서비스를 이용하도록 전환할 계획이다. 2028년까지 연구과제, 연구비(이지바로, RCMS), 연구정보(NTIS) 등 4대 연구지원시스템도 IRIS로 통합하고 인공지능(AI)으로 평가위원을 추천하거나 챗봇으로 규정을 해석하는 AI 기반 행정지원 서비스도 단계적으로 도입한다. 과기정통부는 이번 방안을 통해 연간 약 40만개 행정서식 작성 부담과 2만시간 이상의 연구행정 소요시간을 줄일 것으로 전망했다. 박인규 과기정통부 과학기술혁신본부장은 “관계부처와 불필요한 서식이 다시 늘어나지 않도록 지속 관리하고 연구자가 행정부담 없이 연구에 전념할 수 있는 환경을 만들어 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편, 이날 과기관계장관회의에서는 대학 내 개별 연구실 단위로 분산된 연구시설과 장비를 대학 단위 공동 활용 체계로 전환하는 ‘대학 연구시설·장비 공동 활용 촉진 방안’도 논의됐다.