[데일리환경=정이든 기자] 청소년도 이용할 수 있는 인공지능(AI) 캐릭터챗봇에서 성적·폭력적 묘사와 자해·범죄를 조장할 우려가 있는 응답이 확인됐다. 정부는 해당 사업자에게 점검 결과를 전달하고 청소년 보호조치를 보완하도록 요청했다. 성평등가족부는 지난 15일 생성형 AI 기반 캐릭터챗봇의 대화 내용을 점검하고 사업자와 개선 협력을 추진한다고 밝혔다. 점검은 한국청소년상담복지개발원에 위탁해 운영하는 청소년매체환경보호센터가 맡았다.캐릭터챗봇은 이용자가 가상의 인물을 선택하거나 직접 만든 뒤 AI의 응답을 통해 대화와 이야기를 이어가는 서비스다. 일부 서비스에는 성인인증 기능이 있지만, 인증을 거치지 않은 환경에서도 캐릭터와 대화할 수 있어 실제 응답의 유해성을 살펴볼 필요가 있었다.점검에서는 성적 행위를 구체적으로 묘사하거나 폭력적이고 잔혹한 내용을 담은 응답이 나타났다. 자해·자살이나 범죄·불법행위를 조장할 우려가 있는 내용도 확인됐다. 일부 캐릭터에서는 여러 유형의 문제가 함께 드러났다.정부가 요청한 개선 방향은 접근 제한과 응답 관리다. 부적절한 대화가 생성될 우려가 있는 캐릭터는 성인인증 여부에 따라 검색·추천·대화 범위를 조정하도록 했다. 자해를 부추기거나 구체적인 범죄 실행을 돕는 등 중대한 위해 우려가 있는 응답은 이용자의 나이와 관계없이 생성되지 않도록 보완을 요청했다.이번 조치는 캐릭터의 소개 문구나 가입 절차를 넘어, 이용 중 새롭게 만들어지는 대화까지 관리 대상으로 삼았다는 점에 의미가 있다. 성평등부는 사업자와 실무협의를 이어가며 자체점검과 보호조치 개선 여부를 지속적으로 확인할 방침이다.

[데일리환경=유승철 기자] 부산대학교와 고려대학교 연구진이 20m 길이의 다중모드 광섬유를 통과한 단일광자의 고차원 공간 양자상태를 원하는 형태로 프로그래밍하는 실험에 성공했다. 짧은 거리에서 주로 다뤄졌던 다중모드 광섬유 기반 고차원 양자상태 제어를 더 긴 광섬유 구간으로 확장한 결과다. 연구진은 최대 7차원까지 양자상태를 합성했고, 목표한 양자 연산이 얼마나 정확하게 구현됐는지를 나타내는 공정 충실도(process fidelity)는 92.5%를 웃돌았다. 백창훈·김단비 부산대 물리학과 연구원과 오준택·최원식 고려대 물리학과 연구진, 김민수·윤석찬·문한섭 부산대 연구진 등이 참여한 이번 연구는 18일 국제학술지 ‘npj Quantum Information’에 공개됐다. 논문 제목은 ‘Programmable high-dimensional state synthesis through a 20-m multimode fiber via long-coherence atomic photons’다. 논문은 6월 4일 접수돼 9월 25일 게재 승인을 받았다.장결맞음 광자로 모달 분산 한계 보완핵심은 광자 하나가 여러 공간 모드를 동시에 정보의 차원으로 활용하도록 한 데 있다. 일반적인 큐비트가 두 상태를 기본 단위로 쓰는 것과 달리, 고차원 양자정보에서는 하나의 광자에 둘보다 많은 상태를 실어 보낼 수 있는 ‘큐디트(qudit)’를 활용한다. 다만 다중모드 광섬유에서는 서로 다른 공간 모드가 섞이고 도착 시간이 달라지는 모달 분산이 발생해, 광섬유가 길어질수록 원하는 양자상태를 유지하고 제어하기가 어려워진다.연구진은 이 문제를 풀기 위해 따뜻한 루비듐-87 원자 앙상블에서 생성한 장결맞음(long-coherence) 헤럴드 단일광자를 사용했다. 결맞음 시간이 길면 서로 다른 경로와 모드 사이의 시간 차이가 생겨도 양자적 위상 관계를 유지할 수 있는 여지가 커진다. 여기에 복잡한 광섬유 내부에서 뒤섞인 빛의 전달 특성을 역으로 보정하는 디지털 광학 위상공액(digital optical phase conjugation) 기술을 결합해, 광섬유를 통과한 뒤에도 목표한 공간모드 상태를 재구성하도록 했다.실험에서는 일반화된 파울리 연산과 양자 푸리에 변환 등 목표 단위연산에 따라 공간모드 상태를 합성했다. 연구진이 제시한 결과에 따르면 차원을 높여 최대 d=7까지 실험했으며, 이 범위에서 측정한 공정 충실도는 92.5(4)%를 넘었다. 이는 단순히 빛이 광섬유 끝까지 도달했다는 의미가 아니라, 입력한 고차원 양자정보를 정해진 연산에 맞춰 제어하고 다시 만들어냈다는 데 의미가 있다.4m 실험에서 20m로…상용망까지는 추가 검증이번 성과는 연구진의 기존 실험을 거리와 기능 측면에서 확장한 것이다. 문한섭 교수 연구팀은 2022년 ‘Optics Express’에 발표한 연구에서 4m 다중모드 광섬유를 이용해 장결맞음 단일광자의 다차원 공간 양자상태를 전송·제어하고 95%가 넘는 양자간섭 가시도를 보고한 바 있다. 이번 연구는 광섬유 길이를 20m로 늘리는 동시에, 특정 간섭 현상을 관찰하는 수준을 넘어 여러 고차원 단위연산에 따라 상태를 프로그래밍해 합성하는 방향으로 범위를 넓혔다.다만 이번 결과를 곧바로 상용 양자통신망 구현으로 해석하기는 이르다. 실제 통신망에는 더 긴 전송거리, 광손실, 외부 환경 변화, 장시간 안정성, 다른 광소자와의 연결 등 추가 조건이 따른다. 이번 논문이 보여준 것은 장거리 다중모드 광섬유에서 발생하는 모드 혼합과 분산이라는 난제를 장결맞음 광자와 파면 제어 기술로 보정하면서 고차원 상태를 재구성할 수 있다는 실험적 가능성이다.연구진은 이번 결과가 다중모드 광섬유를 고차원 양자상태 합성과 전송을 위한 재구성 가능한 플랫폼으로 활용할 가능성을 보여준다고 평가했다. 연구는 정보통신기획평가원(IITP)과 한국연구재단의 지원을 받았다. 향후 더 긴 거리와 높은 차원, 실제 네트워크 환경에서의 안정성까지 검증될 경우 한 광자에 더 많은 양자정보를 싣는 광섬유 기반 양자정보 처리 기술의 확장성을 판단하는 중요한 후속 지표가 될 전망이다.

[데일리환경=정이든 기자] 경찰이 인공지능(AI)으로 조작한 영상과 음성을 가려내고, 제작과 유포 경로까지 추적하는 수사체계를 강화한다. 딥페이크 성범죄를 비롯해 명예훼손과 투자사기, 보이스피싱 등으로 번지는 AI 악용 범죄에 대응하기 위한 조치다. 경찰청 국가수사본부는 지난 15일 ‘AI 불법 조작물 탐지·분석체계 고도화 기본계획’을 수립해 시행한다고 밝혔다. 조작 여부를 신속하게 판별하는 기술과 범행 과정을 분석하는 디지털포렌식 역량을 함께 높이는 것이 핵심이다.계획에는 정밀 탐지 시스템 구축, 자동화 분석 도구 개발, 전문분석관 운영, 분석 절차 표준화, 전문가 협력 등 기술과 인력·조직을 아우르는 8대 세부 과제가 담겼다.먼저 영상과 이미지에 음성·문자 정보를 결합하는 ‘멀티모달’ 탐지 기술을 개발한다. 영상 속 인물의 입 모양이 목소리와 맞는지, 음성과 자막이 일치하는지 등 여러 정보를 함께 살펴 조작 여부를 판별하는 방식이다. 관련 연구개발에는 2025년부터 2027년까지 3년간 91억 원이 투입된다.2024년부터 활용 중인 딥페이크 탐지 시스템도 국내 환경에 맞게 개선한다. 한국인 맞춤형 자료를 학습시켜 분석 성능을 높이고, 연구개발 이후에는 다른 수사기관도 공동으로 활용할 수 있는 시스템 구축을 추진한다.조작물을 만드는 데 사용한 프로그램과 실행 이력, 명령어 기록을 분석하는 기법도 고도화한다. 불법 합성물이 어떤 과정을 거쳐 만들어지고 퍼졌는지 확인해 증거를 추출하는 자동화 도구 개발도 추진한다. 이를 위한 ‘로컬환경 인공지능 모델 대상 포렌식 기술개발’ 사업은 2026년부터 2029년까지 100억 원 규모로 진행된다.현장 대응을 맡을 전문인력도 강화한다. 전국 시도경찰청에서 AI 조작물 분석을 담당하는 전문분석관을 운영하고, 수사관과 분석관 대상 교육을 확대한다. 민·관·학 전문가들과 최신 기술 동향과 탐지 사례를 공유하며 새로운 범죄 수법에 대응할 계획이다.김종철 경찰청장 직무대행은 AI 범죄 수법의 변화에 맞춰 대응 역량을 높이겠다며, 조작물을 찾아내는 것과 함께 제작·유포 과정까지 효과적으로 추적하겠다는 뜻을 밝혔다.

[데일리환경=유승철 기자] 한국과 일본 연구진이 기존의 2준위 큐비트(qubit)를 넘어 3개의 양자상태를 정보 단위로 쓰는 ‘큐트릿(qutrit)’을 초전도 회로에서 구현하고, 외부 상태로 정보가 새는 현상을 억제할 수 있는 보호 메커니즘을 실험적으로 확인했다. 양자정보를 더 많은 상태에 담으면서도 오류에 강한 하드웨어를 만들 수 있는 가능성을 보여준 연구로, 오류내성 양자컴퓨팅의 새로운 접근법으로 주목된다.DGIST 권상일 교수와 도쿄이과대, 일본 이화학연구소(RIKEN) 양자컴퓨팅센터 연구진은 17일 국제학술지 Nature Communications에 ‘공학적으로 조절한 양자 터널링을 통한 보호형 캣 큐트릿 구현’ 연구를 공개했다. 연구에는 DGIST와 도쿄이과대, RIKEN을 비롯해 도쿄대와 시바우라공대 연구진이 참여했다. 논문은 지난 4월 접수돼 9월 30일 게재가 승인됐으며, 현재 동료평가를 거친 조기 공개본으로 제공되고 있다.핵심 장치는 ‘3광자 Kerr 파라메트릭 발진기(KPO)’다. KPO는 초전도 공진기의 비선형성인 Kerr 효과와 다광자 구동을 결합해 위상공간에 여러 개의 안정적인 양자상태를 만드는 장치다. 지금까지 캣 상태를 활용한 연구는 주로 두 개의 상태를 이용하는 캣 큐비트에 초점이 맞춰졌지만, 연구진은 구동 방식을 3광자 과정으로 확장해 서로 구별되는 세 개의 양자상태를 하나의 보호된 영역 안에 형성했다.연구진은 먼저 3광자 라비 진동을 관측해 세 상태 사이의 양자적 결맞음이 유지되고 있음을 확인했다. 이어 위그너 함수 측정을 통해 세 개의 성분으로 이뤄진 ‘3성분 캣 상태’가 실제 위상공간에 형성되는 모습을 직접 확인했다. 이 상태는 슈뢰딩거의 고양이 사고실험처럼 서로 다른 거시적 상태가 중첩된 형태를 양자회로 안에서 구현한 것으로, 두 상태가 아닌 세 상태를 동시에 정보처리에 활용할 수 있다는 점이 특징이다. 특히 연구진은 큐트릿이 머무는 상태공간과 그보다 높은 여기상태 사이에 에너지 차이가 형성되는 것을 시간영역에서 측정했다. 위상공간에서 나타난 ‘호흡하듯’ 커졌다 작아지는 진동은 큐트릿 상태와 여기상태 사이의 시간적 양자간섭에서 발생했으며, 이 진동의 주파수를 통해 두 영역 사이의 에너지갭을 직접 확인했다. Nature Communications는 이 에너지갭이 큐트릿 영역 밖으로의 누설을 억제하는 보호 효과의 실험적 지표라고 설명했다.다만 이번 실험이 곧바로 오류내성 양자컴퓨터를 구현했다는 의미는 아니다. 연구진은 예상하지 않은 고차 펌프 성분이 평균 광자 수를 제한하는 주요 요인으로 작용한다는 점도 확인했다. 보호 효과를 더 키우려면 이 기생 펌프 성분을 줄이고, 더 큰 캣 상태와 정밀한 제어를 구현해야 한다. 논문도 이번 결과를 완성된 qutrit 기술이 아니라 ‘대안적 qutrit 플랫폼으로 사용하기 위한 첫 단계’로 평가했다.이번 연구는 기존 초전도 큐비트가 두 개의 상태만 다루는 구조에서 한 걸음 더 나아갔다는 데 의미가 있다. qutrit은 한 소자에서 세 상태를 다룰 수 있어 정보 인코딩 밀도를 높이거나 특정 양자알고리즘과 오류보정 구조를 단순화할 가능성이 있다. 특히 캣 상태처럼 하드웨어 자체의 에너지 구조를 이용해 오류 방향을 편향시키거나 누설을 억제하는 방식은 소프트웨어 오류보정에 필요한 자원 부담을 줄이는 전략으로 연구되고 있다.연구는 일본 과학기술진흥기구(JST) 문샷 연구개발사업과 신에너지산업기술종합개발기구(NEDO), 한국연구재단과 과학기술정보통신부 지원을 받았다. 국내 연구자가 주도적으로 참여한 이번 결과는 초전도 양자컴퓨팅 경쟁이 단순한 큐비트 수 확대를 넘어 ‘어떤 양자상태를 어떻게 보호할 것인가’로 확장되고 있음을 보여준다. 앞으로는 보호 효과의 크기와 수명, 연산 게이트 정확도, 여러 큐트릿을 연결했을 때의 확장성이 실제 컴퓨팅 플랫폼으로 이어질 수 있는지를 가르는 핵심 과제가 될 전망이다.

[데일리환경=이정윤 기자]컴투스가 서비스하고 에이버튼이 개발한 MMORPG ‘제우스: 오만의 신’이 출시 50일을 넘긴 시점에도 견고한 트래픽과 매출 상위권을 유지하며 장기 흥행 궤도에 올랐다. 통상 대작 MMORPG들이 초기 반짝 흥행 후 급격한 지표 하락을 겪는 것과 달리, ‘제우스: 오만의 신’은 서버를 30% 증설하는 등 역주행에 가까운 안정세를 보여 업계의 이목을 끈다.기자가 분석한 본작의 핵심 성공 요인은 ‘소수 고과금러 중심의 치킨게임 탈피’와 ‘피로도 완화 설계’다. 기존 하드코어 MMORPG가 상위 1%의 스펙 경쟁에 집중되며 라이트 유저의 이탈을 불렀다면, ‘제우스’는 AI 페르소나와 비접속 성장 시스템을 통해 유저 진입 장벽과 박탈감을 대폭 낮췄다.특히 전체 이용자의 84%가 길드에 정착하고 누적 5만 회가 넘는 레이드 도전을 기록한 배경에는, 비접속 유저의 캐릭터를 길드 콘텐츠에 소환하는 ‘징집’ 시스템이 주효했다. 게임에 종일 매달리지 않아도 커뮤니티의 일원으로서 기여할 수 있는 구조가 직장인 등 라이트 유저층의 록인(Lock-in) 효과를 이끌어냈다는 평가다.여기에 론칭 전후 4차례의 라이브 방송과 8회에 달하는 개발자 노트 발행 등, 현안을 피하지 않고 발 빠르게 피드백을 수용하는 기민한 라이브 운영이 유저 신뢰를 굳히는 데 결정타가 됐다.게임업계 한 관계자는 “최근 MMORPG 시장은 과도한 경쟁 스트레스와 숙제형 플레이로 인한 피로감이 극에 달한 상태였다”며 “‘제우스: 오만의 신’은 에이버튼 김대훤 사단의 탄탄한 개발력과 컴투스의 라이브 서비스 역량이 결합해, 경쟁의 압박을 협력의 재미로 능숙하게 치환해 낸 모범적인 사례”라고 짚었다.또 다른 관계자 역시 “출시 50일 시점에 30개에서 39개로 서버를 증설했다는 것은 단순한 잔존율 방어를 넘어 신규 및 복귀 이용자의 유입이 지속되고 있음을 방증한다”면서 “초반 흥행 돌풍을 장기 서비스 동력으로 전환한 만큼, 향후 준비된 대규모 경쟁 및 지역 업데이트가 뒷받침된다면 컴투스의 핵심 캐시카우로 완전히 자리 잡을 것”이라고 내다봤다.

[데일리환경=유승철 기자] 유럽연합(EU)이 연구현장에서 생성형 인공지능(AI)을 사용하는 기준을 크게 손질했다. 단순 문서작성이나 요약을 넘어 연구과정을 스스로 계획하고 여러 작업을 연속 수행하는 ‘에이전트형 AI’가 빠르게 확산하자, 연구자가 통제권과 최종 책임을 유지해야 한다는 원칙을 새로 구체화했다. 연구비 제안서 평가와 논문 동료평가에서도 AI가 과학적 가치 판단을 대신해서는 안 된다는 기준을 명확히 했다. 유럽연합 집행위원회 연구혁신총국은 16일 ‘연구에서 생성형 AI의 책임 있는 사용에 관한 ERA 생활지침’ 4판을 공개했다. 2024년 첫 지침이 나온 이후 가장 큰 폭의 개정이다. 이번 지침은 법적 구속력이 있는 새 규정이 아니라 기존 연구윤리와 책임 있는 AI 원칙을 연구현장의 실제 사용 사례에 적용한 권고안이다. 연구자와 대학·연구기관, 연구비 지원기관을 주요 대상으로 한다.가장 큰 변화는 에이전트형 AI에 대한 별도 기준이다. 지침은 AI 에이전트를 복잡한 목표를 설정하고 외부 시스템과 상호작용하면서 일정 부분 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 시스템으로 본다. 연구자가 이런 도구에 분석이나 코딩, 데이터 처리 같은 복합 업무를 맡기더라도 핵심 방법론과 의사결정 지점에는 인간의 검증 절차를 두도록 했다. 특히 AI 에이전트의 사용은 통제권이나 책임을 넘기는 것으로 간주할 수 없으며, 결과의 품질과 타당성에 대한 책임은 연구자에게 남는다고 못 박았다.연구결과의 투명성 기준도 강화됐다. 문헌검토, 연구격차 탐색, 가설 설정, 데이터 분석·해석처럼 연구의 내용이나 판단에 실질적 영향을 미치는 AI 사용은 어떤 도구를 어디에 썼는지 공개하고, 환각이나 편향을 어떻게 검증했는지도 설명하도록 권고했다. 반면 맞춤법 검사나 문법 교정, 단순한 문장 다듬기처럼 연구내용에 영향을 주지 않는 보조적 사용까지 일률적으로 공개하도록 요구하지는 않는다.연구비 심사와 동료평가에서는 AI의 역할에 더 분명한 선을 그었다. 지침은 논문과 제안서의 과학적 수준과 중요성을 판단하는 업무를 AI에 위임해서는 안 된다고 밝혔다. AI는 개념 정리나 배경조사, 언어 다듬기 같은 보조업무에 제한적으로 활용할 수 있지만, 심사보고서를 작성하거나 연구의 과학적 가치를 평가하는 데 사용해서는 안 된다는 것이다. 평가자와 편집자는 AI를 쓰더라도 모든 평가와 판단, 추천에 대해 전적으로 책임져야 한다.기밀성과 데이터보호는 ‘협상할 수 없는 원칙’으로 제시됐다. 아직 공개되지 않은 연구계획서와 논문, 심사보고서, 핵심 아이디어를 보안이 확보되지 않은 공개형 AI 서비스에 입력하지 말도록 했다. 특히 연구비 지원기관이 자체 AI를 심사과정에 활용할 경우에는 편향이나 오류로 인해 신청자를 선별·순위화·배제하는 문제가 발생하지 않도록 안전장치를 두고, 어떤 용도로 AI를 썼는지도 투명하게 밝혀야 한다.새 지침은 이른바 ‘숨은 프롬프트’도 연구평가의 새로운 위험요인으로 다뤘다. 제안서나 문서 안에 사람이 보기 어려운 문자나 서식, 메타데이터 형태로 AI에 특정 행동을 지시하는 문구를 숨겨 심사결과에 영향을 주는 방식이다. EU는 연구비 지원기관에 이런 조작을 명확히 금지하고 문서를 처리하는 정보기술 시스템에 탐지·차단 장치를 마련하도록 권고했다.연구기관에도 책임을 넓혔다. 대학과 연구소는 모든 직급과 전공의 연구자·연구지원 인력에게 AI 활용 교육을 제공하고, 데이터보호와 지식재산권, 연구보안 기준을 마련해야 한다. 가능하면 기관이 직접 관리하는 로컬 또는 클라우드형 AI 도구를 제공해 민감한 연구데이터가 외부 서비스로 무분별하게 흘러가지 않도록 하라는 내용도 담겼다. 생성형 AI의 에너지·환경 부담을 추적하고 더 지속가능한 도구를 선택하도록 지원하라는 권고도 포함됐다.이번 개정은 AI를 연구현장에서 막기보다 사용할 수 있는 범위를 넓히되 인간 책임과 검증체계를 더 촘촘하게 만드는 데 초점이 맞춰졌다. 국내에서도 생성형 AI가 논문작성과 데이터 분석, 연구비 제안서 작성, 심사 지원까지 빠르게 확산하는 만큼 연구윤리 기준과 R&D 평가절차를 손볼 때 참고할 만한 기준이 될 수 있다. 앞으로는 AI 에이전트가 실제 연구과정에서 맡는 업무 범위와 AI 사용 공개 기준, 안전한 심사도구를 어디까지 허용할지가 연구기관과 학술출판계의 핵심 쟁점으로 떠오를 전망이다.

[데일리환경=유승철 기자] 희귀질환 환자의 방대한 임상기록에서 증상과 징후를 찾아 표준화하고, 진단에 중요한 표현형을 우선순위까지 매기는 인공지능(AI) 프레임워크가 실제 의료기록을 이용한 외부검증에서 기존 딥러닝 방식보다 높은 성능을 보였다. 미국 밴더빌트대 메디컬센터를 중심으로 한 연구진은 대규모언어모델(LLM)을 활용한 ‘RARE-PHENIX’를 개발해 희귀질환 진단 과정에서 가장 많은 수작업이 필요한 표현형 정리를 자동화할 가능성을 제시했다. 연구 결과는 15일 국제학술지 npj Digital Medicine에 공개됐다. 희귀질환 진단에서는 환자가 보이는 신체적·임상적 특징을 Human Phenotype Ontology(HPO)라는 표준용어로 정리하는 과정이 중요하다. 하지만 실제 진료기록에는 같은 증상이 다양한 표현으로 기록되고, 중요한 특징과 일반적인 증상이 뒤섞여 있어 전문가가 일일이 정리하는 데 많은 시간이 든다.RARE-PHENIX는 이 과정을 세 단계로 처리한다. 먼저 LLM이 자유서술형 임상노트에서 표현형을 추출하고, 다음 단계에서 검색증강생성(RAG)을 이용해 표현형을 HPO 표준용어로 연결한다. 마지막으로 지도학습 기반 순위모델이 진단에 더 중요한 HPO 용어를 앞쪽에 배치한다.연구진은 단순히 증상을 찾아내는 데서 그치지 않고 실제 임상에서 사용하는 ‘추출→표준화→우선순위화’ 전체 흐름을 하나의 파이프라인으로 구현했다.모델 개발에는 미국 미진단질환네트워크(UDN) 11개 임상기관의 환자 2671명 자료가 사용됐다. 외부검증에는 훈련에 전혀 사용하지 않은 밴더빌트대 메디컬센터 환자 143명의 실제 임상노트 1만6357건을 활용했다. 데이터 분할은 환자 단위로 이뤄져 훈련과 검증 사이의 정보누출을 막았다. 검증 대상 기록은 진료기록이 67.8%로 가장 많았고 상담기록, 수술·시술기록, 영상기록 등이 포함됐다.외부검증에서 RARE-PHENIX는 기존 표현형 추출모델인 PhenoBERT보다 전반적으로 높은 일치도를 보였다. 임상의가 직접 정리한 HPO 용어를 기준으로 비교했을 때 상위 50개 표현형에서 가장 높은 성능을 낸 LLaMA-2-70B 기반 구성의 HPO 의미 유사도는 약 0.70으로, PhenoBERT의 약 0.58을 웃돌았다.연구진은 정밀도·재현율·F1 점수에서도 RARE-PHENIX가 비교모델보다 일관되게 높은 성능을 보였다고 설명했다.성능 향상에는 단순한 LLM 추출 능력보다 표준화 과정이 크게 기여했다. 연구진이 각 모듈을 하나씩 제거해 성능을 비교한 결과, 자유문장을 HPO 용어로 바꾸는 표준화 단계가 추가되자 LLaMA-2-70B 구성의 정밀도는 0.25에서 0.43으로, F1 점수는 0.34에서 0.50으로 개선됐다. 재현율은 0.70에서 0.71로 큰 변화가 없어, 표준화가 ‘더 많은 증상’을 찾기보다 불필요하거나 모호한 표현을 줄이는 역할을 한 것으로 분석됐다.오류 분석에서도 실제 임상문서의 복잡성이 주요 변수로 나타났다. 연구진이 놓친 표현형 271건을 수작업으로 검토한 결과 97%는 명확한 증상을 모델이 못 찾은 경우가 아니라, 증상이 간접적 표현이나 문맥 속에 기록됐거나 진료노트에 아예 명시되지 않은 경우였다. 반면 명확히 기록된 HPO 표현을 실제로 추출하지 못한 사례는 3%였다. 이는 의료 AI의 성능이 모델 자체뿐 아니라 진료기록의 표현방식과 데이터 품질에도 크게 좌우된다는 점을 보여준다.다만 이번 결과를 곧바로 ‘AI가 희귀질환을 진단한다’고 해석해서는 안 된다. 연구 대상은 복잡한 미진단 환자가 집중된 UDN 코호트로 일반 유전질환 진료현장을 모두 대표하지 않으며, 가장 높은 성능은 700억개 매개변수 규모의 대형 모델에서 나왔다. 또 임상의가 정리한 HPO 용어 자체에도 누락이나 개인차가 있을 수 있다. 무엇보다 이번 연구는 후향적으로 표현형 정리 능력을 검증한 것으로, 실제 진단정확도를 높이거나 진단까지 걸리는 시간을 줄이는지는 아직 입증되지 않았다.연구진도 RARE-PHENIX를 의사를 대체하는 자동진단시스템이 아니라 ‘인간 검토형(human-in-the-loop)’ 도구로 제시했다. 희귀질환 진료에서는 환자의 오랜 진료기록을 구조화하는 과정이 병목으로 꼽혀 왔다.앞으로 전향적 임상시험에서 의료진의 작업시간이 실제로 줄어드는지, 진단 후보의 정확도가 높아지는지, 다양한 의료기관과 환자군에서도 같은 성능이 유지되는지가 임상 도입의 핵심 관건이 될 전망이다.

[데일리환경=정이든 기자] 충북의 초·중·고등학생들이 발표자료와 소프트웨어로 미래사회의 문제를 풀어내는 경연에 나섰다. 주어진 과제를 분석하고 해결 방안을 구체화한 뒤, 발표와 시연으로 자신의 생각을 설명하는 자리다. 충청북도교육청 직속기관 교육연구정보원은 10월 14일부터 16일까지 사흘간 교육연구정보원에서 ‘제27회 충북컴퓨터꿈나무축제’ 도대회를 개최한다. 학교와 지역대회를 거쳐 선발된 학생 180여 명이 프레젠테이션과 소프트웨어(SW) 제작 두 종목에 참가한다.대회는 14일 초등부를 시작으로 15일 중등부, 16일 고등부 순으로 진행된다. 참가 학생들은 180분 동안 과제를 해결하고, 완성한 결과물을 발표하거나 직접 작동시켜 보인다. 프레젠테이션은 학생 두 명이 한 팀을 이루는 종목이다. 4차 산업혁명과 미래사회에 관한 주제를 탐구해 문제해결 방안을 마련하고, 이를 보고서와 발표자료로 구성한다. 자료를 분석하는 능력과 함께 해결 과정을 논리적으로 설명하는 역량을 겨룬다.소프트웨어 제작은 개인 종목으로 운영된다. 초·중등부는 명령어 블록을 연결하는 스크래치와 엔트리를 활용한다. 고등부는 아두이노 등 전자회로와 프로그램을 연계하는 도구로 문제해결 작품을 제작하고 시연한다. 학교급에 따라 도구와 구현 방식은 달라지지만, 주어진 문제를 분석해 실제로 작동하는 결과물로 만드는 과정이 공통으로 요구된다. 심사에서는 과제해결의 정확성과 창의성, 문제해결 과정, 발표 및 프로그램 구현 능력을 종합적으로 평가한다. 우수한 성적을 거둔 학생 90명에게 교육감상과 교육연구정보원장상을 수여할 예정이다. 대상·금상 수상 학생을 지도한 교사에게도 교육감상이 주어진다.올해로 27회를 맞은 충북컴퓨터꿈나무축제는 학생들의 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력을 기르고 정보통신 분야 인재를 발굴하기 위해 운영된다. 컴퓨팅 사고력은 복잡한 문제를 작은 단위로 나누고, 해결 순서와 규칙을 찾아 실행 가능한 방법으로 구성하는 능력이다.교육연구정보원은 대회와 함께 SW·AI 체험교실, 하굣길 SW·AI 교실, 정보영재교육 등을 운영하고 있다. 충북디지털교육플랫폼(CMOOC)을 통해 학생과 교원이 활용할 수 있는 AI·SW 학습 콘텐츠도 제공한다.우관문 교육연구정보원장은 학생들이 이번 대회에서 쌓아온 역량을 발휘하기를 기대한다며, 학생 개개인이 디지털 역량을 키울 수 있도록 다양한 AI·SW 교육 기회를 제공하겠다고 밝혔다.

[데일리환경=안영준 기자] 정부가 인공지능(AI) 피부진단과 맞춤형 화장품, 미용·관광·의료를 연결하는 K-뷰티 서비스 육성에 나선다. 화장품 제조와 수출을 기반으로 성장한 산업에 데이터 분석과 개인별 상담, 체험 서비스를 더해 사업 영역을 넓힌다는 구상이다. 재정경제부 등 관계부처는 10월 14일 경제관계장관회의 겸 서비스산업발전 태스크포스(TF)에서 ‘AI·융복합 K-뷰티 서비스 지원방안’을 발표했다. 지원 방향은 AI 기반 신서비스 육성, 지역·해외시장 확산, 메디컬 뷰티 경쟁력 강화에 맞춰졌다. 먼저 기업들이 개인의 피부 특성에 맞는 서비스를 개발할 수 있도록 피부 데이터 활용 기반을 손질한다. 18개국 1만7000여 명의 정보를 축적한 피부 데이터뱅크를 AI 학습에 적합한 형태로 개편하고, 조사 대상 국가도 확대한다.맞춤형 화장품의 품질과 제조공정 관리에 활용할 AI 에이전트 개발에는 2026~2027년 총 72억 원 규모의 기업 연합 연구개발을 지원한다. 화장품 기업과 AI 기업이 함께 기술을 개발하고, 유망한 융복합 기술은 후속 연구로 연결할 계획이다.매장 운영과 관련한 제도 개선도 추진한다. 매장마다 맞춤형 화장품 조제관리사가 상주하는 현행 방식에서 AI·자동화기기를 활용해 한 명이 여러 매장을 관리할 수 있도록 개선한다는 방침이다. 기업의 투자와 생산을 뒷받침하는 금융지원도 확대한다. 한국콜마·코스맥스와 공동으로 조성한 430억 원 규모의 글로벌 K-뷰티 공동펀드는 투자를 이어간다. 뷰티테크 스타트업과 기업형 벤처캐피털의 협업을 위한 250억 원 규모 오픈이노베이션 벤처펀드도 조성한다.우수기술 화장품 기업에는 보증비율을 기존 85%에서 최대 95%로 높이고 보증료율을 0.2%포인트 감면해 자금 조달을 지원한다. 뷰티 체험을 지역 방문과 소비로 연결하는 사업도 마련됐다. 홍대·명동·부산의 체험·홍보관 등에서는 AI 피부진단과 가상 메이크업을 제공하고 주변 상권의 관광·쇼핑과 연계한다. 경주와 제주에는 체험·홍보, 해외 바이어 상담을 결합한 K-뷰티 클러스터를 조성할 계획이다.서비스 전문인력 양성을 위해서는 2027년 상반기 충북 오송에 K-뷰티 아카데미를 개원한다. 내·외국인을 대상으로 헤어와 메이크업 등을 교육해 연평균 1900명의 전문인력을 양성한다는 목표다. 외국인 환자가 의료기관을 알아보는 단계부터 귀국 이후 관리까지 이용할 수 있는 ‘K-헬스케어 통합 허브’ 구축도 추진한다. 의료기관 정보와 사전상담, 예약·결제, 진료 전후 관리, 숙박·관광 연계를 통합 제공하는 방식이다. 올해 정보화전략설계를 거쳐 2027~2028년 플랫폼을 구축할 예정이다.해외 진출 지원 역시 넓힌다. 2027년부터 AI를 활용한 해외 규제·시장정보 제공 대상을 신흥국까지 확대하고 할랄 인증을 지원한다. 해외 인허가와 수출 현장 대응을 돕는 K-바이오데스크의 지원 범위에도 K-뷰티를 포함해 기업의 현지 진출과 정착을 뒷받침할 계획이다.