최근 의료 현장에서는 인공지능(AI) 도입 바람이 거세다. 진단 정확도가 몇 % 증가했다거나, 의사보다 빠른 속도로 병변을 찾아냈다는 성능 자랑이 언론을 장식하곤 한다. 그러나 의료 AI의 뛰어난 ‘결과’만을 내세우며 자랑하기엔 아직 시기상조라는 경고의 목소리가 의료계 내부에서 나왔다. AI가 학습하는 데이터의 본질적 한계를 간과한 채 정확도 경쟁에만 몰두할 경우, 정작 복잡한 임상 현장에서 환자에게 잘못된 진단과 처방을 내릴 위험이 크기 때문이다. 분당서울대병원 재활의학과 양은주 교수 연구팀(교신 저자 국립암센터 재활의학과 정승현 교수)이 국제학술지 ‘프론티어스 인 디지털 헬스(Frontiers in Digital Health)’에 발표한 연구는 바로 이 지점을 꼬집는다. 의료 AI 기술의 핵심은 ‘얼마나 잘 학습하느냐(알고리즘의 성능)’가 아니라, ‘무엇을 학습시키느냐(데이터의 질과 구조)’에 맞춰져야 한다는 지적이다. 현재 병원에서 쓰이는 대다수의 의료 AI는 특정 시점에서 측정된 환자의 상태, 즉 ‘결과 중심의 데이터’를 기반으로 학습한다. 예를 들어 환자의 보행 거리나 기능 평가 점수처럼 단순화된 숫자가 대표적이다. 이러한 데이터는 의료진이 바쁜 현장에서 환자 상태를 빠르게 파악하고 체크하려는 목적으로 만들어진 것일 뿐, AI가 진정한 임상적 맥락을 이해하도록 돕는 정교한 학습 자재는 아니다. 문제는 환자의 질병과 회복 과정이 단편적인 숫자로 설명되지 않는다는 점이다. 암 생존자의 재활 과정을 예로 들어보자. 항암치료를 받은 환자는 손발의 감각이 둔해지는 신경병증을 겪는다. 발끝 감각이 무뎌지면 몸이 흔들릴 때 이를 즉각 감지하기 어렵고, 이는 낙상에 대한 심각한 두려움으로 이어진다. 두려움 때문에 환자는 스스로 활동량을 줄이게 되고, 결국 전체적인 이동 능력이 저하된다. 이때 기존의 결과 중심 AI가 학습하는 데이터는 오직 ‘이동 능력이 떨어졌다’는 최종 결과뿐이다. AI는 환자가 왜 걷지 못하게 되었는지, 감각 이상에서 시작된 연쇄적인 신체·심리적 반응의 흐름을 알지 못한다. 원인을 모르는 AI는 근본적인 재활 치료 방향을 제시할 수 없다. 감각 이상이 원인인 환자에게 무작정 “보행 연습을 더 하라”는 식의 겉핥기식 처방을 내릴 수밖에 없는 구조적 한계를 지닌 셈이다.자의료진이 AI의 높은 정확도만을 자랑해서는 안 되는 더 큰 이유는 아무리 최첨단 연산 모델을 적용한 AI라 할지라도 애초에 주어진 데이터에 담기지 않은 임상 현실까지 스스로 추론할 수는 없기 때문이다. 입력값(Input)이 부실하면 출력값(Output)도 부실할 수밖에 없다는 데이터 과학의 기본 명제는 의료 AI에서도 그대로 적용된다. 양은주 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘임상 현실 번역-구성(CRTC, Clinical Reality Translation-Construction)’이라는 새로운 데이터 설계 접근법을 제시했다. CRTC는 단순히 AI 알고리즘을 새로 개발하는 기술이 아니다. AI에게 학습을 시키기 전, 환자의 상태뿐만 아니라 그 상태에 이르게 된 원인과 복잡한 과정을 시계열 및 그래프 형태로 재구성해 ‘진짜 임상 현실’을 데이터화하는 방법론이다. 환자가 느끼는 미세한 증상과 실제 신체 기능의 변화를 하나로 연결하는 ‘증상-기능 연계 표현형’처럼, 환자의 역동적인 삶과 병력을 AI가 읽을 수 있는 언어로 먼저 번역해 줘야 비로소 제대로 된 의료 AI가 탄생할 수 있다. 결국 의료 AI의 성공 여부는 “우리 AI가 의사보다 정확하다”는 단편적인 자랑에 있지 않다. 환자의 진료 기록 뒤에 숨은 원인과 회복 과정, 수많은 변수가 상호작용하는 복잡한 현실을 데이터에 얼마나 정교하게 담아냈느냐가 본질이다. 의료 AI가 진정한 의미에서 의료진의 보조자이자 환자의 치료 파트너로 거듭나려면, 알고리즘의 화려함에 현혹되기보다 현장의 복잡한 임상 맥락을 AI에 어떻게 학습시킬 것인가에 대한 깊은 고민이 선행돼야 한다는 게 전문가들의 한결같은 지적이다.

오픈AI가 보안 등급 ‘위험’(Critical) 단계로 평가된 새 AI 모델 ‘아스트라’를 공개했다. 오픈AI는 아스트라가 인간이 컴퓨터로 할 수 있는 대부분의 업무를 대신할 수 있다며 사실상 범용인공지능(AGI) 시대의 시작을 선언했다. 다만, 해킹 등 악용 가능성이 확인된 모델을 상용화하면서 ‘강력한 AI를 어디까지 허용할 것인가’에 대한 우려도 커지고 있다. 오픈AI는 한 달여 전부터 출시를 예고했던 AI 모델 ‘GPT-6 아스트라’를 3일(현지시간) 정식으로 공개했다. 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 이 모델이 “인간이 컴퓨터로 할 수 있는 일이라면 무엇이든 할 수 있다”고 밝혔다. 대부분의 작업을 인간 이상 수준으로 해낼 수 있는 AGI의 초기 버전으로 간주하는 것이 타당하다고 덧붙였다. 오픈AI는 아스트라가 인간이 작업했을 때 30분가량 소요되는 애완동물 위탁 돌봄 검색을 5분 27초 만에 완수했다. 인간이 5시간을 할애해야 하는 구직 정보 검색은 2분 51초 만에 끝마쳤다고 소개했다. 코딩 능력을 측정하는 ‘터미널-벤치 4.0’, ‘딥SWE v1.1’ 등 성능 지표(벤치마크)에서는 최근 출시된 라이벌 앤트로픽의 클로드 페이블5.1을 능가하는 점수를 기록하는 등 수치로 성능을 입증하기도 했다. 그러나 모델의 성능이 높아지면서 사이버 보안 관련 위험성도 그만큼 높아졌다. 오픈AI는 아스트라의 위험성을 인정하면서도 통제할 수 있는 안전장치를 마련했으니 제한적으로 출시한다는 입장이지만 도의 사이버 공격 능력을 갖춘 AI의 상용화에 대한 우려는 과제로 남을 것으로 보인다. 앞서 아스트라는 오픈AI의 모델 가운데 처음으로 사이버 보안 평가에서 ‘위험’ 등급을 받았다. 인간이 명시적인 가이드라인을 주지 않아도 AI 스스로 취약점을 발견해 공격 도구를 만들 수 있다는 뜻이다. 특히 아스트라는 자신의 사고 과정(CoT)을 완벽하게 숨기거나 통제해 인간의 감시를 회피하는 능력도 강화됐다고 오픈AI는 밝혔다. 감시를 우회해야 하는 상황에서는 고의로 오답을 내 평가자를 속이거나, 부적절한 행위를 은폐하기도 한다는 것이다. 오픈AI는 이에 따라 모델의 사고 과정뿐 아니라 모델이 인간의 뜻에 맞게 동작하는지를 지켜보는 정렬(Alignment) 감시 기능을 추가 도입했다고 설명했다. 또 오픈AI는 아스트라의 해킹 능력을 방어 목적으로 전환하고 오용 위험을 줄이기 위해 역대 최대 규모인 10억 달러(약 1조 3500억원) 규모의 사이버 보안 방어 보조 프로그램 ‘최전선 방어자를 위한 데이브레이크’를 동시에 발표했다.

ICT 전문기업 ㈜진인프라(대표이사 김성용)는 종합건설사 대광건영(대표이사 박병일)과 AI 기반 건설 현장 안전관리 플랫폼 ‘JIN SAFETY(진세이프티)’의 현장 운영 성과보고회를 열고, 경기 용인 현장에서 9월 1일 본 운영에 들어갔다고 지난 3일 밝혔다. 성과보고회는 1일 광주 대광건영 본사에서 열렸다. 양사는 지난 6월 대광건영 구미 현장에서 실증(PoC)에 착수한 이후 약 3개월간의 운영 결과와 기능 개발 현황을 공유하고, 하반기 적용 계획을 논의했다. 현재 JIN SAFETY는 구미·용인 2개 현장에서 18개 채널의 AI 안전관제와 이동형 CCTV 6대를 운영하고 있다. 용인 현장에는 지난 8월 20일 이동형 CCTV 4대가 도입됐다. 이 가운데 1대는 열화상 겸용 모델로, 야간과 저조도 환경의 인식률을 보완한다. 서비스 기간은 2026년 9월부터 2028년 5월까지 21개월이다. ◆ 카메라는 바꾸지 않고, 현장이 요구한 위험을 학습시킨다 JIN SAFETY는 현장에 이미 설치·운영 중인 관제 CCTV의 영상을 그대로 받아 서버에서 분석한다. AI 칩이 내장된 카메라나 별도의 AI 박스로 교체할 필요가 없어, 현장 규모가 클수록 도입 부담이 줄어드는 구조다. 용인 현장에는 영상을 직접 수집하는 RTSP 연동 방식을 처음 적용했으며, 종전 방식과 비교해 연결 안정성·화질·객체 인식률 전 항목에서 우위를 확인했다. 판정 항목은 총 13종으로 구성된다. 세부적으로는 떨어짐·넘어짐, 안전모·안전벨트·안전화 미착용, 고소작업 상태 등 위험 요인 6종과 장비 인식 6종(굴착기·지게차·레미콘·고소작업대·트럭·덤프)이 포함된다. 여기에 현장 맞춤형 요구 사항을 적극 반영하여 신호수 부재 및 타워크레인 신호수 관련 항목 2종을 새롭게 개발·추가했다. 판정 구조에는 시각언어모델(VLM)을 적용했다. 1차로 영상 속 인원·장비·보호구를 탐지한 뒤, 2차로 해당 장면 전체를 다시 판단하는 2중 구조다. 좌표만으로 판단할 때 발생하던 구조적 오탐을 걸러내기 위한 설계다. 위험으로 판정된 순간에는 증거 이미지가 자동 저장돼, 관리자가 판정 표시본과 원본을 나란히 대조할 수 있다. 관제 화면은 최대 16분할까지 동시에 표출되며 현장과 본사, 모바일에서 함께 볼 수 있다. 현장별 서브 계정으로 담당자 권한을 분리하고 본사 계정은 전 현장을 통합 조회하는 구조다. 폭염기 온열 질환 예방을 위한 체감온도 표시, 기간별 통계의 엑셀·PDF 내려받기 기능도 운영 중이다. ◆ 알림·방송으로 확장… 웨어러블 연동 연내 검증 양사는 하반기 고도화 작업에 속도를 낸다. 오는 9월부터는 위험 감지 시 관리자 스마트폰으로 즉시 알림이 전송되며, 푸시 링크를 통해 검출 화면을 실시간으로 확인할 수 있는 기능이 도입된다. 이어 9월 중 용인 현장에서 현장 IP 스피커 연동 음성 안내 시스템의 실증을 마치고 10월부터 본격적인 확대에 들어간다. 아울러 이동형 CCTV의 원격 방향 제어와 현장 음성 송출 기능 역시 10월 적용을 목표로 현재 개발이 진행 중이다. CCTV 화면 안에 구역을 지정해 해당 영역만 판정하는 기능과, 소화기 비치 위치를 등록해 이탈 시 즉시 알리는 기능도 개발이 진행되고 있다. 근로자 건강 상태와 현장 내 위치를 확인하는 스마트밴드 연동은 연내 성능 검증을 목표로 한다. 대광건영 관계자는 “현장이 넓고 공정이 수시로 바뀌는 건설 현장에서는 관리자의 육안 점검만으로 사각지대를 없애기 어렵다”며 “검증된 기능을 중심으로 적용 현장을 넓혀 나가겠다”고 말했다. 진인프라 관계자는 “현장에서 나온 요구를 곧바로 개발에 반영해 온 것이 이번 확대 적용으로 이어졌다”며 “자체 GPU 인프라와 전담 개발 인력을 바탕으로 요구 사항 반영 속도를 유지해, 실제 현장에서 쓰이는 안전관리 플랫폼으로 완성해 나가겠다”고 밝혔다.

과학기술정보통신부는 ‘사이버 보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발’ 프로젝트 공모에서 네이버클라우드 컨소시엄을 최종 사업 수행기관으로 선정했다고 3일 밝혔다. 컨소시엄에는 네이버클라우드를 주관기관으로 LG CNS, LG유플러스, 샌즈랩 등 보안·AI 기업과 카이스트, 서울대, 고려대, 포스텍 등 주요 대학 및 연구기관을 포함해 총 32개 기관이 참여한다. 이번에 선정된 컨소시엄은 이달부터 10개월 동안 GPU B200 총 256장을 지원받는다. 정부 제공 물량과 별도로 네이버클라우드의 B200 4000장과 LG의 H200 256장을 추가 투입해 하이퍼클로바X와 엑사원을 기반으로 한 초거대 보안 특화 모델을 구축할 예정이다. 이번 사업은 고성능 AI 모델의 발달에 따라 사이버 보안 위협이 고도화되자 국내 독자 보안 특화 AI 모델을 확보하기 위한 것이다.

공사비 폭증으로 표류하던 광주 김대중컨벤션센터 제2전시장 건립 사업이 결국 무산될 전망이다. 큰돈을 들여 새 건물을 짓기보다 기존 건물을 리모델링하는 것이 바람직하다는 판단에 따른 것이다. 전남과 광주가 40년 만에 통합하면서 동·서부권도 전시·컨벤션시설에 있어서 상생해야 한다는 점이 고려됐다. 3일 전남광주통합특별시에 따르면 옛 광주시가 마이스(MICE·회의·관광·컨벤션·전시) 산업 육성을 목표로 2020년 시작한 김대중컨벤션센터 제2전시장 건립 사업이 ‘기존 전시장 시설 현대화 사업’으로 변경 추진된다. 올해 기준 3000억원대로 추산되는 사업비가 부담되는 데다 지난 7월 통합시 출범으로 ‘동부권(여수)과 서부권(목포) 전시·컨벤션 시설도 함께 활성화해야 한다’는 의견을 수용한 것이다. 이에 따라 통합시는 김대중컨벤션센터 시설 현대화에 120억원을 투입할 계획이다. 동부권은 여수엑스포박람회장 전시 시설을 대대적인 리모델링을 통해 확충하고, 서부권은 전시컨벤션기능을 갖춘 멀티복합관을 조성하는 방안을 검토 중이다. 옛 광주시는 김대중컨벤션센터 인근 제1주차장 부지에 시비 1461억원을 들여 제2전시장을 건립하는 사업을 추진해왔다. 하지만 지난해부터 물가 인상 여파로 공사비가 무려 30% 이상 오르면서 예상 사업비도 애초의 갑절 수준인 3000억원대로 급증하자 설계용역을 중단하고 사업 규모 축소를 검토해 왔다. 통합시 관계자는 “동·서부권이 컨벤션시설을 함께 향유하는 게 바람직하다는 판단”이라며 “광주권 김대중컨벤션센터는 인공지능(AI)과 반도체, 자율주행, 문화콘텐츠 위주 사업에 집중할 계획”이라고 말했다.

대학·행정·산업 잇는 메가 충청… ‘청년 정주 패키지’로 완결해야 청년이 지역을 떠나고 있다. 매년 1조원 규모의 지방소멸 대응 기금이 투입되지만 인구감소지역이 줄지 않고 소멸위험지수는 상승 추세가 꺾이지 않는다. ‘지방 소멸과 저출산’ 대책에 청년의 ‘이동’을 연계하는 정책의 필요성이 제시됐다. 3일 서울신문과 삼성이 공동 주최한 ‘대전·세종·충북·충남 충청 청년포럼- 청년과 함께 그리는 메가 충청’에서 황선재 충남대 사회학과 교수는 기조 강연 ‘청년이 함께하는 충청, 청년 정착을 위한 방안’을 통해 “청년을 ‘붙잡는’ 정책이 아닌 ‘남고 싶은 이유’를 만드는 정책으로의 전환이 필요하다”고 제언했다. 대전·세종·충북·충남은 행정수도와 반도체·인공지능(AI)·로봇·바이오·에너지 등 성장 잠재력이 높은 산업 기반을 갖췄지만 청년층의 수도권 유출이 심각하다. 전국 인구소멸위험 지역 89곳 중 15곳이 충청권이다.이날 대전 KW컨벤션에서 열린 포럼에서 황 교수는 “매년 30만명이 비수도권에서 수도권으로 이동한다”며 “지방소멸과 수도권 부동산 가격, 청년 생존 경쟁, 초저출산 등 한국 사회가 직면한 위기의 뿌리는 수도권 집중”이라고 진단했다. 2023년 기준 수도권 자치구의 평균 합계출산율은 0.58명에 불과했다. 황 교수는 지방은 청년이 떠나 소멸하고, 청년은 출산율이 낮은 수도권에 흡수되면서 국가 전체 출생을 떨어뜨린다고 짚었다. ‘이주·정착·정주’라는 생애 과정이 연결되어야 청년 유출을 막을 수 있다. 이주의 첫 고리는 대학 진학과 함께 시작되고 정착은 첫 일자리가 좌우한다. 정주는 결혼·출산·주택 구입 등으로 완성된다. 고리가 끊기는 지점에서 유출이 시작되는데 대전이 대표 사례다. 황 교수는 “지난해 대학 진학기에 비수도권에서 2200명이 왔지만 취업 전후로 1900명이 수도권으로 떠났다. 대전이 주변에서 청년을 모아 서울로 보내는 ‘회전문’ 역할을 하고 있다”고 비유했다. 그는 수도권과 가깝다는 것이 ‘위기’인 동시에 수도권의 사람과 기능을 받아낼 수 있는 ‘기회’로 진단했다. 청년기는 인생에서 유일하게 살 곳을 스스로 정하는 시기이고 청년은 일자리 정책이 통하는 유일한 집단이다. 황 교수는 “이동의 시작은 ‘일자리’지만 정착은 주거·교육·의료·온전한 자기 시간이 있는 ‘삶자리’가 결정한다”면서 “수도권이 줄 수 없는 삶자리를 기반으로, 청년이 원하는 일자리를 얹는다면 비수도권에도 기회가 있다”고 강조했다. 황 교수는 교육·일자리·삶자리가 지역 안에서 이어지는 ‘청년 정주 통합 패키지’를 제안했다. 지방자치단체가 모든 조건을 갖추기는 어렵기에 이웃 지역과의 협력이 불가피하다. 황 교수는 “대전은 대학과 연구, 세종은 행정과 정주, 충남북은 산업 기반을 갖추고 있다”면서 “경쟁이 아닌 이주·정착·정주가 충청이라는 권역 안에서 완결되는 분업이 ‘메가 충청’의 핵심”이라고 힘주어 말했다. 상대적으로 열악한 지역에서 의지와 도전으로 가능성을 입증한 사례 발표가 이어졌다. 창업 후 기업공개(IPO) 상장에 성공한 김인혁 레인보우로보틱스 부대표는 “2011년 창업해 10년 만에 코스닥 상장을 하고 산업용 협동 로봇과 사족보행 로봇 등 혁신적인 하이테크 모빌리티 플랫폼을 구축했다”며 지역 대학의 공학 청년들에게 청사진을 제시했다. 권오상 퍼즐랩 대표는 충남 공주 원도심 제민천 마을의 방치된 유휴 빈집들을 리모델링한 한옥 게스트하우스를 기점으로 골목 상권을 재건한 사례를 소개했다. 지난 4년간 총 729명의 전국 인구 소멸 지역 체류 희망 청년을 모아 공주 청년마을 ‘자유도’ 기반 리빙랩 프로그램도 정착시켰다. 남영식 세종지역경제교육센터장은 청년 재테크와 경제적 안정을 위해 ‘시간’(Time)이라는 무기를 강조했다. 최근 10년간 국내 소비자물가가 25% 급등하면서 화폐의 실질 가치가 하락하고 기대수명이 연장되는 환경에서 청년의 자산관리는 더욱 중요해졌다. 남 센터장은 “한도 내 생활자금을 종잣돈으로 중단 없는 장기 투자를 유지할 때 지역 청년 가구의 단단한 경제적 안정과 노후 대비가 보장된다”고 말했다. 200여명의 청중 앞에서 충청권 단체장들은 한목소리로 청년정책 강화를 약속했다. 허태정 대전시장은 “청년 일자리 통합 플랫폼을 구축해 취업과 교육훈련, 기업정보와 각종 지원정책을 촘촘하게 연결하겠다”며 “청년의 목소리를 정책에 담고 도전하는 청년에게 공정한 기회가 돌아가는 ‘청년특별시’ 대전을 만들겠다”고 했다. 조상호 세종시장은 “청년과 행정이 지속적으로 만나 교류하며 청년 제안이 시정에 반영되도록 참여와 소통의 폭을 넓히겠다”면서 “청년이 자신의 역량을 키우고 지역 변화를 주도하는 청년 친화 도시로 나아갈 것”이라고 밝혔다. 이동옥 충북도 행정부지사는 “전국 최초 도지사 직속 청년위원회와 청년 주도 예산제 도입 등으로 청년에게 실질적 권한을 부여하겠다”면서 “실용 특별도 충북은 청년정책에서 그 가치를 가장 먼저 실현하겠다”고 강조했다. 구본영 충남도 정무부지사는 “청년이 현장에서 느끼는 체감도는 여전히 부족해 관행과 틀을 과감히 깨겠다”면서 “청년의 경제적 자립과 지역 정착을 위한 사다리를 빈틈없이 놓겠다”고 했다. 김성수 서울신문 사장은 개회사에서 “충청은 국가균형발전의 심장이자 혁신의 요람이지만 수도권과 가깝다 보니 서울·경기가 지역 청년들의 삶의 터전이 되고 있다”면서 “청년이 충청에서 뿌리내릴 수 있는 해법을 찾도록 청년들의 제안을 꼼꼼히 기록하고 행정의 끝까지 온전히 전하겠다”고 밝혔다.

엔비디아가 오픈소스 인공지능(AI) 모델 플랫폼인 허깅페이스를 129억 3000만 달러(약 17조 6000억원)​에 인수한다. 엔비디아의 역대 최대 규모 인수 중 하나로, 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 AI 모델과 개발자 생태계까지 영향력을 확대하려는 전략으로 풀이된다. 엔비디아는 2일(현지시간) 허깅페이스와 최종 인수 계약을 체결했다고 공시했다. 엔비디아는 허깅페이스 주주들에게 약 119억 달러(약 16조 2000억원)​의 인수 대금을 지급할 예정이다. 여기에 엔비디아에 합류하는 허깅페이스 직원들을 위한 최대 10억 달러 규모의 주식 기반 보상 프로그램을 더하면 거래 규모는 최대 약 129억 달러(약 17조 6000억원)​에 이른다. 이번 거래는 필요한 규제 당국의 승인을 포함한 통상적인 종결 조건을 충족하면 2027년 상반기 중 완료될 전망이다. 허깅페이스는 개발자들이 오픈소스 AI 모델과 데이터셋, 애플리케이션을 개발·공유·배포할 수 있는 플랫폼과 커뮤니티를 운영하고 있다. 엔비디아는 이번 인수를 통해 GPU 중심의 AI 반도체 사업을 넘어 AI 모델과 개발자 생태계까지 영향력을 확대할 것으로 전망된다. 엔비디아는 인수 이후에도 허깅페이스 플랫폼을 개방형으로 유지하겠다고 밝혔다. 모델 개발자와 이용자가 원하는 모델과 데이터셋을 자유롭게 업로드·다운로드할 수 있도록 하고, 엔비디아 외 다른 반도체 업체도 계속 지원한다는 방침이다.

상수원 보호구역 규제로 50년간 개발 제약을 겪어온 경기동부 지역을 데이터와 에너지가 결합한 첨단 연구개발(R＆D) 중심지로 전환해야 한다는 정책 제안이 나왔다. 경기도의회 도시환경위원회 임창휘 의원(더불어민주당, 광주2)은 2일 열린 제393회 임시회 제2차 본회의 대집행부 질문 일문일답을 통해 경기동부 지역의 첨단 클러스터 구축 및 체계적인 도시계획 수립 방안을 제시했다. 임 의원은 대규모 전력과 용수가 요구되는 첨단산업단지의 특성을 짚으며, 용인 반도체 클러스터 등을 예로 들었다. 임 의원은 “용인 반도체 클러스터 등 거대한 첨단산업단지는 하루 수백만 톤의 막대한 용수와 전력을 필요로 한다”며, “그동안 2,500만 수도권 시민의 생명수를 지키기 위해 희생해 온 경기동부가 이제는 데이터와 에너지를 결합한 첨단 R＆D 산업의 중심지가 되어야 한다”고 강조했다. 제조 중심의 대량 생산 산단보다는 엔비디아(NVIDIA) 등 글로벌 혁신 기업의 모델을 벤치마킹해야 한다는 의견도 제시됐다. 자연을 보전하면서 연구원과 가족이 안정적으로 정주할 수 있는 모델로 프랑스 소피아 앙티폴리스와 일본 쓰쿠바 사이언스 시티를 꼽으며, 경기도 차원의 세계적 클러스터 구상을 제안했다. 특히 광주시의 지리적 입지가 핵심 전략지로 부각됐다. 화성·평택·용인·이천·여주를 잇는 반도체 생산벨트와 수원(광교)·성남(판교)·하남(교산)의 소프트웨어·AI R＆D 축 사이에 광주시가 위치해 있다는 분석이다. 임 의원은 “두 거대한 첨단산업 생태계의 정중앙에 자리 잡은 광주시는 단순한 물리적 중심을 넘어, 하드웨어와 소프트웨어를 융합하고 시너지를 창출하는 핵심 거점으로 거듭나야 한다”고 역설했다. 광주시의 토지 이용 한계와 난개발 문제에 대한 해결책도 함께 제시됐다. 임 의원은 광주시 면적의 65%가 임야라는 점을 언급하며, 과도한 규제로 인해 공장과 빌라가 뒤섞인 소규모 난개발이 산림을 훼손하고 있다고 지적했다. 이에 대한 해법으로 역세권과 하천을 잇는 수변 공원화 및 도심 숲 네트워크를 기반으로 한 ‘공원 속의 도시’ 구상을 제안하며 체계적인 마스터플랜의 필요성을 피력했다. 인재 유치를 위한 신속한 정주 인프라 확충 방안으로는 국유지 활용안이 제시됐다. 임 의원은 “도시 개발 추진 시 가장 많은 시간이 소요되는 것은 설계가 아닌 토지 수용 및 보상 과정”이라고 꼬집으며, “토지 수용과 설계에 소요되는 시간을 단축하기 위해 정부가 소유한 대규모 골프장 등 공공 부지를 도시 용도로 전환하여 전략적으로 활용해야 한다”고 밝혔다. 끝으로 수도권 전력망 병목 현상을 해소할 대안으로 대규모 에너지저장장치(ESS) 거점화를 제시했다. 임 의원은 “경기도의 핵심 먹거리인 반도체 산업이 성공하려면 막대한 에너지가 필수적인 만큼, ESS 거점화와 인프라 확충은 개별적으로 흩어져 진행될 것이 아니라 반드시 경기도의 철저한 계획 아래 하나로 묶여야 한다”고 지적했다. 이어 “첨단 산업과 에너지, 그리고 도시 계획을 분리할 것이 아니라 통합적인 시각에서 묶어내야 한다”며 경기도 차원의 컨트롤타워 가동과 종합 계획 수립을 촉구했다.

학급 수용과 관리 편의 위주로 짜인 기존 학교시설의 한계를 극복하고 학생 중심의 유연한 미래 교육공간을 모색하기 위한 연구 활동이 도의회 차원에서 본격화된다. 경기도의회 여성가족평생교육위원회 신미숙 부위원장(더불어민주당, 화성4)은 지난 8월 31일 경기도의회 회의실에서 「미래형 교실 디자인 및 학교공간 혁신 연구회」 사전 연구모임을 열고 연구회의 활동 방향과 중점 추진과제를 심도 있게 논의했다. 이번 연구모임은 의원 간 단순 상견례를 벗어나 교육 현장에서 누적된 실질적 문제의식을 공유하고 미래형 교실 구축을 위한 연구의 외연과 방법론을 정교화하기 위해 마련됐다. 테이블에 마주 앉은 의원들은 신도시 및 인구 유입 지역의 만성적 과밀학급 해소, 학령인구 변동에 따른 유휴교실의 합리적 활용, 표준화·획일화된 교실 배치의 전환, 내구연한에 따른 시설 수명과 가변적 공간 활용성 확보 등을 주요 연구과제로 제시했다. 참석자들은 단순 수용 목적의 건축 공간을 넘어 학생 간 소통과 창의력을 신장시키고 환경 변화에 즉각 대응할 수 있는 가변형 미래 학교 모델의 정립이 시급하다는 데 공감대를 형성했다. 특히 인공지능(AI) 시대를 맞아 학교가 단순한 교과 지식 습득처를 넘어 교직원과 학생, 지역주민이 상호 교류하는 공동체 거점으로 거듭나야 하며, 학생 수 감소에 따른 공실을 지역사회 개방형 시설로 전환하는 방안까지 포괄적으로 다뤄져야 한다는 의견도 제기됐다. 신미숙 부위원장은 “학교는 한 번 건립하면 수십 년 동안 학생과 지역사회의 삶에 영향을 미치는 공간이지만, 현재의 학교시설은 학급 수용과 관리 편의에 치우쳐 미래 교육환경의 변화를 충분히 담지 못하고 있다”고 지적했다. 이어 “앞으로의 학교는 단순히 교실을 배치하는 건물이 아니라 학생의 창의성과 교류를 키우고, 교육수요 변화에 유연하게 대응하며, 지역사회와 함께 사용할 수 있는 공간이 돼야 한다”며 “최소 100년을 내다보는 관점에서 학교공간의 새로운 기준을 고민하겠다”고 밝혔다. 아울러 “학교공간을 바꾸는 일은 시설 개선에만 머무는 문제가 아니라 교육과정, 학생 안전, 지역사회 개방, 행정절차가 함께 검토돼야 하는 복합적인 과제”라며 “다양한 상임위원회 소속 의원들의 경험과 현장의 목소리를 모아 실행 가능한 정책대안을 마련하겠다”고 강조했다. 연구회는 향후 전문 연구용역 착수를 비롯해 분야별 전문가 세미나, 정책토론회, 학교 현장방문 실사, 경기도교육청 유관부서 실무협의 등을 다각도로 전개할 방침이다. 이와 함께 과밀·신설·노후 학교 등 유형별 공간 현안을 세부 분석하고 모듈러 공법을 비롯한 혁신적인 국내외 건축·설계 우수 사례를 심층 검토할 계획이다.

인류의 오래된 꿈인 ‘불로장생(不老長生)’의 비밀을 풀 열쇠가 마침내 베일을 벗기 시작했다. 100세 이상의 초장수자들이 일반인에 비해 암이나 만성 질환에 잘 걸리지 않는 과학적 메커니즘이 일본 공동 연구진에 의해 새롭게 규명된 것이다. 오사카대 연구진을 중심으로 한 공동 연구팀은 최근 100세 및 110세 이상 초장수자 체내에서 암세포와 노화세포를 직접 공격하는 특수 면역세포가 폭발적으로 증가한다는 연구 결과를 발표했다. 이번 연구는 그동안 베일에 싸여 있던 초장수자들의 면역학적 특성을 연령대별로 구체적으로 추정해 냈다는 점에서 국제 학술계의 비상한 관심을 모으고 있다. 오사카대 하시모토 코우스케 교수 연구팀은 최근 게이오대, 이노우에 학술연구소 등과 함께 100세 이상 초장수자들의 생체 데이터와 인공지능(AI) 기반 분석 기술을 결합해 연령 증가에 따른 면역세포의 구성 변화를 정밀하게 추적한 결과, ‘CD4 양성 킬러 T세포(CD4+ Cytotoxic T Cell)’가 일부 특수한 환경에서 암세포나 노화된 세포, 바이러스에 감염된 세포를 직접 찾아내 사멸시키는 강력한 ‘킬러’ 기능으로 변모한다는 사실을 확인했다. 본래 CD4 양성 T세포는 다른 면역세포의 활성화를 돕는 ‘보조(Helper) T세포’ 역할을 하는 것이 일반적이다. 기존 연구에서도 110세 이상의 ‘슈퍼센티네리언(Supercentenarian)’에게서 이러한 CD4 양성 킬러 T세포가 대량 존재한다는 사실은 보고된 바 있다. 하지만 이 특수 세포가 정확히 삶의 어느 시점부터, 어떤 경로로 증가하기 시작하는지는 밝혀지지 않은 상태였다. 이번 연구결과는 국제적 권위의 학술지 ‘셀 리포츠(Cell Reports)’에 게재됐다. 연구팀은 100세 선티네리언 10명과 110세 슈퍼센티네리언 10명을 포함한 총 28명의 혈액 샘플을 정밀 분석했다. 혈액 내 면역 기능을 담당하는 전체 T세포 중 CD4 양성 킬러 T세포가 차지하는 비율을 측정했다. 또한 분석의 신뢰도를 극대화하기 위해 약 1,500명 규모의 공공 데이터베이스(DB)와 실험 데이터를 통합한 뒤, 최첨단 인공지능(AI) 알고리즘을 적용해 연령대별 면역 체계 변화 추이를 통계적으로 모델링했다. 그 결과는 놀라웠다. 90대까지는 전체 T세포 중 CD4 양성 킬러 T세포가 차지하는 비율이 불과 수 퍼센트(%) 수준의 낮은 상태를 유지했다. 그러나 100대에 접어들면서 이 비율은 약 10% 수준으로 급격히 상승했으며, 110대 이상의 초장수자군에서는 전체 T세포의 약 20%에 육박할 정도로 비중이 폭등하는 경향이 확인됐다. 이 과정에서 아직 특정 병원체를 접하지 않은 미성숙 상태의 ‘나이브 T세포(Naive T Cell)’ 비중은 대폭 감소했다. 노화가 진행됨에 따라 신체의 면역 시스템이 단순 방어 모드에서, 위험 인자를 직접 타격하는 ‘정예 특수부대’ 중심으로 체질을 완전히 개선한다는 뜻이다. 그렇다면 왜 100세를 기점으로 이러한 면역계의 거대 변화가 일어나는 것일까? 연구를 이끈 하시모토 교수는 체내에 오랫동안 잔류하는 특정 요인을 원인으로 지목했다. 하시모토 교수는 “연령이 극도로 증가함에 따라 체내에서 정상적으로 제거되지 않는 이물질이나 지속적인 미세 염증 반응이 존재할 수 있다”며 “이러한 잔류 이물질에 지속적으로 노출되면서, 체내 면역계가 이에 대응하기 위해 CD4 양성 킬러 T세포를 대량으로 분화·증식시켰을 가능성이 크다”고 설명했다. 즉, 만성적인 자극 속에서 생존하기 위해 신체 스스로가 암이나 노화세포를 강력하게 제거할 수 있는 면역 방어막을 극대화한다는 해석이다. 초장수자들은 이처럼 특이적으로 변모한 면역계 덕분에 암 발병률을 현저히 낮추고 극단적인 고령까지 건강을 유지할 수 있었던 것으로 풀이된다. 이번 연구는 인류의 ‘건강 수명(Healthy Life Span)’을 연장하는 데 새로운 이정표를 제시했다는 평가를 받는다. 기존의 항암 치료나 면역 치료가 주로 외부 약물에 의존했다면, 100세 장수자들의 체내 메커니즘을 모방해 스스로 암세포를 제거하도록 유도하는 신개념 면역 치료법 개발로 이어질 수 있기 때문이다. 전문가들은 이번 연구 결과를 바탕으로 다음과 같은 분야에서 후속 연구가 가속화될 것으로 기대하고 있다. 이는 △신체 조직별 세포 기능의 차이 규명(혈액뿐만 아니라 실제 장기나 신체 조직 내에서 CD4 양성 킬러 T세포가 어떻게 작동하는지 분석) △젊은 층과의 비교 분석(일반 성인 및 젊은 층의 체내 면역 기능과 비교하여 T세포의 ‘킬러화’를 유도하는 핵심 분자 기전 탐색) △항암 및 항노화 치료제 개발(CD4 양성 킬러 T세포의 활성화를 인위적으로 촉진하는 차세대 면역항암제 및 노화세포 제거제(Senolytics) 연구) 등이다. 하시모토 교수는 “앞으로의 연구에서는 신체 각 조직별 세포의 세부 기능 차이는 물론, 젊은 사람들의 체내 기능과의 비교 분석을 통해 보다 정밀한 장수 메커니즘을 밝혀낼 것”이라며 “이 연구가 향후 고령화 사회에서 암과 만성 질환을 예방하고 건강 수명을 늘리는 데 기여하기를 바란다”고 밝혔다. 단순히 오래 사는 것을 넘어 ‘건강하게 늙어가는’ 방법에 대한 답을 찾으려는 인류의 노력이 이번 오사카대 연구팀의 성과를 통해 한 걸음 더 진전하게 됐다.

과학기술정보통신부는 ‘사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발’ 프로젝트 공모에 참여한 네이버클라우드와 SK텔레콤 2개 컨소시엄을 대상으로 발표 평가를 거쳐 ‘네이버클라우드 컨소시엄’을 최종 사업 수행기관으로 선정했다고 3일 밝혔다. 발표평가에서는 인공지능(AI), 사이버 보안 분야 외부 전문가로 구성된 평가위원이 각 컨소시엄이 제출한 사업계획서와 발표내용을 기반으로 기술력 및 개발경험, 개발전략·기술, 개발목표 등의 우수성·실현가능성, 시장성 및 파급효과 등을 종합적으로 평가했다. 이번에 선정된 네이버클라우드 컨소시엄은 뛰어난 기술력과 개발경험을 보유한 대규모 산학연 컨소시엄 구성 및 복수의 에이전트와 하네스 구성 등 개발전략 및 목표가 우수하다는 평가를 받았다. 이번에 선정된 컨소시엄에는 네이버클라우드를 주관기관으로 LG CNS, LG유플러스, 샌즈랩, 이스트시큐리티 등 보안·AI 기업과 카이스트, 서울대, 고려대, 포스텍 등 주요 대학 및 연구기관을 포함해 총 32개 기관이 참여한다. 이번에 선정된 컨소시엄은 이달부터 10개월 동안 GPU B200 총 256장을 지원받는다. 5개월 지원 후 중간평가 결과에 따라 잔여 5개월 지원하는 방식이다. 과기정통부는 네이버 측과 이달 중에 협약을 체결하고 GPU 지원을 통해 사이버 보안 특화모델 개발에 본격 착수할 예정이다. 선정된 사업자와 즉시 실무협의체를 구성하여 조속한 성과 창출을 위해 노력할 계획이다. 이번 사업은 고성능 AI 모델의 발달에 따라 사이버 보안 위협이 고도화되는 상황에 대응해 국내 독자 보안 특화 AI 모델을 확보하기 위한 것으로 지난 7월 22일부터 8월 21일까지 한 달간 참여팀 공모를 진행했다.

경기도경제과학진흥원(경과원)과 한국과학기술정보연구원(KISTI) 지역혁신연구센터가 3일 ‘AI 실증 활성화 및 AX 통합지원 모델 확산을 위한 업무협약’을 체결했다. 협약에 따라 KISTI가 개발·운영하는 ‘AX 통합지원 모델(AXIS)’을 경과원의 기업지원과 AI 실증 프로그램에 연계해 기업별 AI 전환 수준을 진단하고 맞춤형 지원체계를 구축한다. AXIS는 기업의 AI 전환 수준을 분석하는 ‘AX 진단·컨설팅’과 산업별 AI 전환 사례를 축적한 ‘AX 융합 아카이브’ 등을 연계한 통합지원 체계다. 양 기관은 ▲AX 진단·컨설팅 활용 ▲성과 환류 및 모델 고도화 ▲AI 실증 프로그램 고도화 ▲공동사업 발굴 및 성과 확산 등 4개 분야에서 협력한다. 또 올해 KISTI의 ‘AX 진단·컨설팅’과 ‘AX 융합 아카이브’를 경과원 AI 실증 프로그램에 적용하는 시범운영(PoC)을 도내 기업을 대상으로 우선 추진한다. 시범사업에 참여하는 기업은 진단·컨설팅 등 관련 지원을 무료로 제공받는다. 이후 운영 성과를 바탕으로 지원 대상과 협력 분야를 단계적으로 확대할 계획이다. 임종빈 경과원 AI본부장은 “이번 협약을 통해 경과원의 기업지원·실증 인프라와 KISTI의 AX 진단·컨설팅 전문성을 결합해 도내 기업의 AI 전환을 뒷받침할 것”이라며 “전문기관과 협력을 확대해 기업의 AI 도입과 현장 적용을 적극 지원하겠다”고 말했다.

제너시스BBQ그룹이 창립 31주년을 맞아 인공지능(AI)과 데이터를 활용한 경영 혁신에 나선다. BBQ는 전날 경기 이천 치킨대학에서 창립 31주년 기념식을 열고 인공지능 전환(AX) 트랜스포메이션, 글로벌라이제이션 2.0, 서스테이너블 플랫폼 등 3대 미래 성장전략을 발표했다고 2일 밝혔다. BBQ는 AI와 데이터 등 첨단기술을 경영에 접목해 글로벌 사업의 효율성과 경쟁력을 동시에 높일 계획이다. 우선 AX 트랜스포메이션은 매장 운영·물류·품질관리 전반을 데이터로 연결해 AI로 의사결정과 운영 효율을 높이는 전략이다. 아울러 해외 매장 수 확대보다 국가별 현지 파트너와 협력해 시장 맞춤형 성공 모델을 구축하겠다는 글로벌라이제이션 2.0 전략도 밝혔다. 서스테이너블 플랫폼은 푸드테크·로봇·친환경 기술을 결합한 미래형 매장 체계를 단계적으로 구축하는 전략이다. 윤홍근 제너시스BBQ 회장은 “AI는 사람을 대신하는 기술이 아니라 임직원이 더 빠르고 정확하게 판단하고 패밀리(가맹점) 사장님들의 운영 부담 완화를 돕는 기술”이라며 “최고의 인재와 AI, 시스템을 결합해 누구도 쉽게 따라올 수 없는 BBQ만의 초격차 경쟁력을 만들겠다”고 밝혔다.

세계의 인공지능(AI) 혁신을 이끌고 있는 미국 빅테크들이 AI 패권 경쟁과 안전성 확보 사이에서 규제의 딜레마에 빠졌다. 중국의 추격에 규제를 완화해 속도전을 벌여야 하지만, 그럴수록 해킹 등 악용 위협도 커질 수밖에 없어 각국의 고민이 깊어지고 있다. AFP통신에 따르면 일론 머스크 테슬라·스페이스X 최고경영자(CEO) 등 미국의 AI 리더들은 1일(현지시간) 노스캐롤라이나주에서 열린 주요 20개국(G20) 기술장관 회의에서 AI 규제를 완화해야 한다고 입을 모았다. 머스크 CEO는 “혁신은 규제로부터 자유로워야 하고, 새로운 (기술은) ‘원칙적 불법’이 아닌 ‘원칙적 합법’으로 허용돼야 한다”고 밝혔다. 머스크 CEO는 유럽연합(EU)을 콕 집어 “EU에서는 통상 신기술이 원칙적으로 불법 취급을 받고 있어 발전 속도가 더디다”고 지적했다. 이어 “전력 부족 때문에 AI 주도권이 중국으로 넘어갈 수도 있다”며 위기감을 드러냈다. 마크 저커버그 메타 CEO도 “오픈웨이트(가중치 개방형) AI 모델을 규제해선 안 된다”고 주장했다. 이날 회의를 주도한 마이클 크라치오스 미 백악관 과학기술정책실장은 G20 대표들에게 ‘캐롤라이나 원칙’을 채택할 것을 촉구했다. 캐롤라이나 원칙은 AI에 대해 새 규제를 만드는 대신 기존 규제를 적용하기 어려운 특이 사례에만 해당되는 ‘핀셋 규칙’을 만드는 것이 골자다. 미국 정·재계가 국제 무대에서 힘을 합한 것은 AI를 둘러싼 미중 패권 경쟁이 격해지고 있기 때문이다. 미국 빅테크가 선점했던 세계 AI 시장은 최근 중국의 스타트업 문샷AI와 딥시크, 지푸AI 등이 바짝 추격하고 있다. 신미국안보센터(CNAS)는 “중국의 AI 경쟁력 향상이 ‘나머지 세계가 미국 기술 생태계 안에 머물러야 한다’는 트럼프 행정부의 긴박감을 높였다”고 분석했다. 폭주하는 AI 기술에 최소한의 안전장치가 필요하다는 반박도 적지 않다. 유엔의 ‘AI 독립 국제과학패널’은 지난 7월 “AI 역량이 과학계의 이해 능력과 정부의 적응 능력을 모두 앞지르고 있다”며 “AI 기술 발전 속도가 너무 빠르면 추후 AI 평가 능력이 부족한 국가들은 통제할 수 없는 기술에 의존하게 될 것”이라고 경고했다. 이 가운데 오픈AI가 차기 AI 모델 ‘아스트라’의 보안 등급을 ‘위험’으로 분류하면서 논란이 거세질 것으로 보인다. 오픈AI는 아스트라가 인간 개입 없이 다수의 핵심 시스템에서 미공개(제로데이) 취약점을 찾아 공격할 수 있다고 보고 보안 강화 조치에 나섰다. 앞서 지난 7월에는 오픈AI의 미공개 AI 모델들이 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스를 무단 해킹하기도 했다. 이에 오픈AI는 에이전트의 행동 추론 과정을 분석하고 잠재적으로 위험한 행동을 감지하면 에이전트를 중지시키는 시스템을 도입할 예정이다.

최근 스마트폰 카메라로 사람의 움직임을 분석해 근골격계 건강 상태를 파악하는 AI기술이 등장해 눈길을 끌고 있다. 보도에 따르면 국내 한 기술업체가 개발한 AI 자세추정 모델은 무려 70만 건의 근골격계 운동 동작 데이터를 학습했다. 스마트폰이나 태블릿 카메라로 사람의 움직임을 촬영하면 별도의 센서를 몸에 부착하지 않고도 근골격계 기능과 균형 등을 분석할 수 있다. 특히 이 AI 모델은 척추를 포함해 총 24개의 관절 포인트를 추출할 수 있으며, 전신 촬영이 가능한 약 5m 거리의 공간만 확보하면 검사가 가능하다. 과거 근골격계 상태를 분석하기 위해서는 몸 곳곳에 센서를 부착하거나 별도의 장비를 활용해야 했다. 하지만 AI 기술이 발전하면서 이제는 카메라 하나로 사람의 자세와 움직임을 수치화하는 시대가 열린 것이다. 단순히 ‘허리가 굽었다’, ‘어깨가 처졌다’는 정도를 넘어 관절이 어느 방향으로 얼마나 움직이는지, 좌우 움직임에 차이가 있는지 등을 데이터로 확인할 수 있게 됐다. 이와 관련해 수원자생한방병원 윤문식 병원장은 “다만 AI가 움직임의 이상을 발견하는 것과 통증의 원인을 진단하는 것은 전혀 다른 문제라는 점을 유념할 필요가 있다”면서 “허리가 한쪽으로 기울어졌다고 해서 반드시 허리디스크가 있는 것은 아니며, 걸음걸이가 달라졌다고 해서 특정 관절에 질환이 발생했다고 단정할 수도 없다. 또한 통증은 근육과 관절뿐 아니라 신경계, 생활습관, 과거의 부상, 심리적 요인 등 다양한 요소가 복합적으로 작용해 발생하기 때문이다”라고 설명했다. 윤 병원장은 “오히려 AI의 가장 큰 가능성은 의료진이 환자의 상태를 보다 객관적으로 판단할 수 있도록 돕는 데 있다”고 지적했다. 환자가 최초 병원을 방문한 상태만 확인하는 것이 아니라 치료 전후의 움직임을 동일한 방식으로 측정하고 비교한다면, 통증이 얼마나 줄었는지는 물론, 신체 기능이 얼마나 회복됐는지도 확인할 수 있다. 특히 근골격계 질환은 단 한 번의 검사만으로 상태를 모두 설명하기 어려운 경우가 많다. 통증이 줄어들었더라도 관절의 움직임이나 근력이 충분히 회복되지 않았을 수 있고, 반대로 통증은 크게 느껴지지 않더라도 움직임의 불균형이 남아 있을 수도 있다. 윤문식 수원자생한방병원장은 “향후 AI 기반 동작 분석 기술들이 한의학적 치료에 도입된다면 의료진의 판단을 보조하는 수단으로 큰 시너지를 낼 것으로 보인다”며 “실제 한의학적 치료는 통증이 발생한 부위만을 단편적으로 치료하기보다 환자의 전반적인 신체 상태와 움직임을 함께 살피는 방식으로 이뤄진다. 환자의 상태에 따라 침·약침·추나요법·한약 등 다양한 치료법을 활용해 통증 완화와 신체 기능 회복을 함께 도모하는 이유가 여기에 있다”고 말했다. 이러한 전인적 치료 접근의 효과는 실제 연구에서도 확인된 바 있다. 자생한방병원 척추관절연구소가 척추관협착증으로 입원해 한의통합치료를 받은 환자들을 장기 추적 관찰한 결과, 입원 당시와 비교해 허리 통증을 평가하는 숫자평가척도(NRS)가 2.20점, 다리 통증은 2.28점 감소했으며, 일상생활에서의 기능장애 정도를 평가하는 기능장애지수(ODI)도 17.31점 개선된 것으로 나타났다. 이는 단순히 통증이 발생한 부위의 증상 완화에만 초점을 맞추기보다 신체 기능 및 일상생활의 불편까지 종합적으로 살피는 접근이 환자의 전반적인 회복에 도움이 될 수 있음을 보여준다. AI가 사람의 움직임을 데이터로 읽어내는 시대가 열리고 있지만, 기술이 아무리 정교해지더라도 중요한 것은 결국 환자의 몸에서 나타나는 변화와 이를 종합적으로 살피는 의료진의 판단일 것이다. 특히 근골격계 통증은 단순히 통증 부위만의 문제가 아니라 잘못된 자세와 움직임, 근육과 관절의 기능 저하 등이 복합적으로 작용해 나타날 수 있는 만큼, 통증의 감소와 함께 신체 기능과 움직임의 회복까지 함께 살피는 것이 중요하다. 앞으로 AI가 이러한 변화를 객관적으로 확인하는 보조 수단으로 활용되고, 의료진의 임상적 판단과 조화를 이룬다면 보다 세밀하고 체계적인 근골격계 건강관리에 도움이 될 것으로 기대된다.

서울시의회 이도희 의원(국민의힘·강남5, 도시계획균형부위원장)은 지난 1일 제339회 서울시의회 임시회 도시계획균형위원회 회의에서 청년 AI 성장권 지원(이하 청년 AI 사다리 지원)을 위한 추가경정(이하 추경) 예산 56억 2500만원 확보를 적극 주장하며, 서울 청년들의 AI 경쟁력 강화를 위한 적극적인 지원을 촉구했다. ‘청년 AI 사다리 지원’은 서울시가 ‘서울시 청년 기본 조례’ 제11조에 근거하여 서울 거주 19세~29세 청년 50만 명에게 ▲AI 모델 이용 계정 ▲역량 강화 프로그램을 제공하는 사업이다. 이를 통해 대학생, 취업 준비생, 사회 초년생 등에게 AI 활용 능력을 함양시키고, 디지털 격차를 해소하며 취업 경쟁력 강화에 크게 기여할 것으로 기대된다. 서울시는 지난달 18일 G3 서울 기획위원회 주재로 청년 정책간담회를 열어 ‘청년 AI 사다리 지원’을 비롯한 미래 청년 정책의 청사진을 논의했다. 이날 행사에는 김병민 공동위원장을 비롯한 21명의 기획위원과 서울 지역 대학 총학생회장, 관계자들이 대거 참석해 청년층의 실질적인 역량 강화를 위한 정책 방향을 두고 심도 있는 토론을 펼쳤다. 이 의원은 “서울이 글로벌 TOP3 도시로 도약하기 위한 성장 전략의 핵심 축으로 청년 정책이 중요한 역할을 하고 있다”고 강조하며 “청년 역량 강화가 곧 서울시의 미래 경쟁력을 끌어올리는 가장 중요한 동력이 될 것”이라고 밝혔다. 또한 이 의원은 “동일한 생성형 AI 모델을 사용하더라도 사용자마다 활용 역량이 천차만별이므로, 서울 청년들의 AI 활용 격차에 따른 불평등을 사전에 예방하고 최소화하기 위해 이번 추경 예산 56억 2500만원을 반드시 편성하여 시범사업을 면밀히 추진해야 한다”고 주장하며, 청년 AI 역량 강화와 공정한 기회 제공의 중요성을 역설했다. 한편, ‘청년 AI 사다리’ 사업 예산으로 56억 2500만원이 편성된 가운데, 해당 추가경정예산안은 도시계획균형위원회의 심의를 거쳐 오는 8일부터 10일까지 열리는 예산결산특별위원회의 심사를 앞두고 있다. 예산의 최종 확정 여부는 11일 서울시의회 본회의에서 판가름 난다.

에스티이지(STEG, 대표 임현길)가 은퇴한 전문가들의 풍부한 산업 현장 노하우를 혁신적인 비즈니스 모델로 구체화하는 ‘EBP Expert Venture Studio’ 사업을 본격적으로 가동한다고 2일 발표했다. EBP Expert Venture Studio는 ‘경험은 퇴직하지 않습니다’라는 슬로건을 내건 공동 창업 프로그램으로, 퇴직한 전문가들의 전문성과 아이디어를 구독형 비즈니스 솔루션으로 개발·사업화한다. 전문가들의 숙련된 지식과 역량이 자문, 교육 등 일회성 활동에 머무르지 않고 제품과 사업으로 이어질 수 있도록 개발부터 시장 진출까지 지원한다. STEG는 좋은 경험과 아이디어를 갖고 있어도 개발이나 영업에 대한 부담으로 주저하는 전문가들을 위해 EBP Expert Venture Studio를 마련했다. 제조, 유통, 금융, 의료, 공공, 안전 등 다양한 산업 분야의 전문가가 자신만의 아이디어와 비즈니스 모델을 제안하면 ‘E-GENE™ BUSINESS PLATFORM(EBP)’의 노코드 환경을 활용해 솔루션으로 구현하고, STEG가 제품 개발과 운영, 영업, 마케팅까지 지원하는 방식이다. 개발 경험이 없는 전문가도 얼마든지 참여할 수 있다. EBP를 통해 데이터 모델과 업무 화면, 워크플로우, 대시보드 등을 빠르게 구성 가능해 소수의 전문가만으로도 아이디어를 구체화하고 솔루션을 개발·검증할 수 있기 때문이다. STEG는 자체 교육 프로그램인 ‘부트캠프’와 EBP 자격증 ‘K2 Certification’ 취득까지 지원할 예정이다. 완성된 솔루션은 EBP 마켓플레이스를 거쳐 시장에 유통됩니다. STEG는 탄탄한 기존 고객 및 파트너 네트워크를 동원해 영업 활동을 적극 뒷받침하고, 발생한 수익은 전문가와 합리적으로 배분한다. 이 과정에서 개인이 쌓아온 풍부한 실무 경험과 노하우는 단발성 자문이나 교육에 머무르지 않고, 지속적인 부가가치를 창출하는 디지털 자산으로 새롭게 태어난다. STEG는 EBP Expert Venture Studio를 통해 개발된 솔루션을 AI 기술과 결합해 AI가 산업별 업무를 직접 수행하는 AX 솔루션으로 발전시킨다는 계획이다. AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 데이터를 분석하고 판단한 후 승인, 통보, 시스템 연계 등 후속 업무까지 수행하는 방식이다. 예를 들어 안전 관리 분야에서는 위험 신호를 감지하고 대응 절차를 실행하며, 구매 분야에서는 구매 요청 분석부터 공급업체 추천, 견적 비교와 승인까지 수행할 수 있다. 장기적으로는 다양한 분야의 전문가와 개발사, 스타트업, 파트너사가 함께 참여하는 개방형 생태계를 조성하고, EBP 마켓플레이스 내 솔루션을 총 1000여 종까지 넓히는 것을 목표로 삼고 있다. 임현길 STEG 대표는 “전문가가 퇴직한다고 해서 수십 년간 쌓은 경험까지 사라지는 것은 아니다”라며 “전문가의 아이디어가 EBP라는 플랫폼을 통해 실제 제품으로 만들어지고 시장에서 지속적으로 성장할 수 있는 구조를 만들고자 한다”라고 밝혔다. 한편, STEG는 오는 10월 28일 서울 엘타워에서 연례 컨퍼런스 ‘EBP NEW＆NOW!’를 개최하고 기업이 에이전틱 엔터프라이즈(Agentic Enterprise)로 진화하기 위한 방향과 EBP의 역할을 소개한다. EBP로 개발된 솔루션도 직접 체험해 볼 수 있다.

- 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.

코딩을 전혀 배운 적 없는 중국의 13세 여학생이 생성형 인공지능(AI)을 활용해 부모를 대신해 숙제를 감독해 주는 애플리케이션을 개발해 단 사흘 만에 370만원 상당의 수익을 올려 화제다. 2일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등에 따르면 상하이의 중학교 2학년생인 주슈한(13)양은 지난달 21~23일 항저우에서 열린 전국 AI 제품 마케팅 대회에서 3위에 올라 상금 5000위안(약 94만원)을 차지했다. 이번 대회는 별도의 기술 심사위원 평가 없이 참가자들이 생성형 AI로 제작한 앱이 현장에서 사흘간 올린 실제 매출액만을 기준으로 순위를 가렸다. 주양이 출품한 앱 ‘짜이창’(在場·‘현장에 있음’이라는 뜻)은 50여명의 참가자 사이에서 90건의 주문을 유치하며 총 1만 8000위안(약 370만원)의 매출을 기록했다. 짜이창은 부모가 본인 사진을 등록하면 화면 속에 부모를 닮은 가상 아바타가 등장해 자녀의 공부를 감독하는 서비스다. 스마트기기 카메라를 통해 아이가 딴짓을 하거나 자리를 이탈하는 모습이 포착되면 가상 부모가 음성으로 주의를 준다. 숙제가 끝나면 아이의 집중도 분석 보고서도 부모에게 제공된다. 주양은 지난해 처음 AI 기술을 접했으며, 전문적인 프로그래밍 지식은 전무하다. 기획부터 주요 기능 구현까지 걸린 기간은 단 3~4일로, 거대언어모델(LLM)에 자연어로 아이디어를 설명한 뒤 코드를 생성하도록 지시하는 방식으로 앱을 완성했다. 주양은 “부모님이 바빠 혼자 공부하다 보니 휴대전화를 몰래 보며 딴짓하는 경우가 많았다”며 “스스로 절제하기 힘든 또래들의 고민을 해결하고자 ‘디지털 복제 부모’를 구상했다”고 설명했다. 초기 기획 단계에 있던 ‘엄마의 분노 경고’ 기능은 최종 버전에서 제외했다. 잦은 산만함을 감지해 부모에게 알리는 기능이었으나, 주양은 “고자질하는 방식이 싫었다. 아이들에게도 스스로 개선할 기회를 주는 따뜻한 앱을 만들고 싶었다”고 전했다. 앱의 첫 이용자였던 초등학교 1학년 남동생 역시 앱을 켜두자 공부 집중력이 크게 높아진 것으로 전해졌다. 주양의 사연이 알려지자 현지 누리꾼들은 “좋은 아이디어와 AI 활용 능력이 결합한 훌륭한 사례”, “학부모의 니즈를 정확히 파악한 뛰어난 사업 감각” 등 호평을 쏟아내고 있다.

車공장이 로봇 두뇌 훈련 ‘AI 교실’테슬라, FSD 방식 ‘옵티머스’로 확장BMW·벤츠 등도 실증 무대로 활용현대차, 공장 →AI 재학습 구축 속도 중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.