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요약:과학기술정보통신부가 AI 기술을 활용하여 통신 분야의 보이스피싱을 척결하는 방안을 발표했다. 주요 내용으로는 불법 스팸 차단, 대량 휴대폰 개통 방지, AI 기반 탐지 시스템 개발, 개선된 개인 신원 확인 방법 도입 등이 있다. AI를 통해 통신 패턴을 분석하고, 스팸 탐지 기능을 강화하며, 의심스러운 메시지에 대한 신고 시스템을 쉽게 만든다. 금융감독원은 범죄 데이터를 제공하여 AI 개발을 지원할 예정이다.

느낀점: 이 기사를 읽고 정부가 다양한 AI 기반 솔루션을 도입하여 불법 활동을 효과적으로 차단하려는 노력을 기울이고 있는 것을 알 수 있었고 이러한 기술적 접근이 통신 안전을 크게 향상시킬 수 있다는 희망을 가질 수 있었다. 또 금융감독원과의 협력으로 데이터 기반의 더 정교한 AI 시스템 개발이 기대되었고 사실 기술이 개발됨에 따라 보이스피싱 기술도 향상되어 피해가 많았는데 또 AI기술로 보이스피싱을 잡을 수있다는 것에 기술의 이중성을 느낄 수있었다. 하지만 더욱 AI를 잘 활용하여 보이스피싱을 포함한 범죄를 예방 할 수 있었으면 좋겠다.

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정부가 통신분야 보이스피싱 대응을 위해 정책제도 개선과 인공지능 기술 도입에 나선다. [사진=이뉴스투데이DB]

[이뉴스투데이 유은주 기자] 정부가 인공지능(AI) 등 디지털 신기술을 이용해 더 지능화되고 교묘해진 통신 분야 보이스피싱 대응책을 강화한다.

과학기술정보통신부는 8일 보이스피싱·불법사금융 척결 합동 태스크포스(TF)에서 이 같은 내용을 담은 통신 분야 보이스피싱 대응 방안 4대 전략, 12개 과제를 발표했다.

구체적으로는 보이스피싱 범죄 수단으로 활용되는 △불법스팸 계정 생성 △대포폰 개통 △명의도용 방지 △보이스피싱 피해 방지 인식수단 확대 △범죄 이용 회선 신속 차단 △AI기술 활용 대응체계 마련 등이 주된 골자다.

먼저 불법 스팸 문자 및 대포폰 개통 사전차단을 위해서는 문자 재판매 사업자에 대해 진입 요건을 강화한다. 연 2조원대 규모인 문자 발송 시장이 낮은 진입장벽으로 문자 재판매 사업자가 난립해 수익을 내기 위한 불법 스팸 문자가 대량 유통되고 있다. 역량을 갖춘 사업자가 진입하도록 요건을 상향하고 현장조사·시정명령 등을 통해 사업 운영에 대한 관리·감독을 강화할 계획이다.

대포폰 대량 개통 차단을 위해서는 동일명에 대한 다회선 가입제한 기간을 현재 30일에서 180일로 연장하고, 휴대전화 회선 수를 연간 36회선에서 6회선으로 대폭 축소한다. 또 신분증 확인 방식을 텍스트 정보(이름·주민번호·발급일자 등) 외에 정부기관이 보유한 신분증 사진을 활용하는 등 본인 확인 절차를 강화한다.

국민들의 보이스피싱 위험 인식수단 확대를 위해선 국제발송 문자나 로밍 휴대전화 문자에 대해서도 안내 문구를 표시한다. 이를 통해 해외에서 국내에 있는 가족이나 지인을 사칭하는 문자를 즉시 인지할 수 있도록 조치한다. 공공·금융기관이 발송하는 문자에는 '안심마크 표시 서비스' 적용을 확대하고 안심마크 위변조 방지기술을 추가 적용한다.

범죄에 사용된 전화나 문자회선의 신속한 차단을 위해서는 범죄 의심 전화나 문자를 수신했을 때 피싱 간편 신고 버튼을 도입해 신속한 신고와 차단 시스템을 고도화한다. 그밖에 발신번호를 변작해 전화나 문자를 발신할 경우, 해당 회선뿐만 아니라 연결된 전화 회선과 문자, 발송계정 전체를 차단한다. 보이스피싱 의심 상황 발생 시 조회·해지·차단 등 관련 조치를 수행하는 '원스톱 보이스피싱가드(가칭) 시스템'도 구축할 방침이다.

AI 기술을 활용한 보이스피싱 대응체계도 마련한다. 금융감독원이 보유한 '범죄 통화 데이터'를 민간에 제공해 AI 기술을 활용한 피싱 범죄 식별 기술을 조기에 상용화한다. 현재 SK텔레콤 등 이동통신사가 스팸문자와 악성앱을 감지·차단하고, 통화 문맥을 분석해 피싱 여부를 판별하고 본인과 가족에게 알리는 AI 기술을 개발 중이다.

딥보이스를 이용한 보이스피싱 범죄 가능성에 대비하기위해선 음성 워터마크 제도화 등을 추진할 계획이다. 다양한 신종 유형의 보이스피싱 수법을 단말기상에서 신속 차단할 수 있도록 AI 기반 보이스피싱 조기 탐지 연구개발 사업도 추진한다.

이종호 과기정통부 장관은 "보이스피싱 범죄는 통신서비스를 통해 피해자에게 접근하고 있어 대포폰 등 범죄 수단을 선제 차단해 예방하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "과기정통부는 진화하는 보이스피싱 범죄 수법에 대응하기 위해 지속적으로 방안을 발굴해 보이스피싱 근절을 위해 노력해 나갈 계획"이라고 말했다.

유은주 기자 ryu@enewstoday.co.kr 다른기사 보기

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정부가 통신분야 보이스피싱 대응을 위해 정책제도 개선과 인공지능 기술 도입에 나선다. [사진=이뉴스투데이DB]

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과기정통부 "AI 기술 활용 통신 분야 보이스피싱 척결"

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이뉴스투데이 유은주 기자] 정부가 인공지능(AI) 등 디지털 신기술을 이용해 더 지능화되고 교묘해진 통신 분야 보이스피싱 대응책을 강화한다. 과학기술정보통신부는 8일 보이스피싱·불법사금융 척결 합동 태스크포스(TF)에서 이 같은 내용을 담은 통신 분야 보이스피싱 대응 방안 4대 전략

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요약: 국내 연구진이 물체 강성에 맞춰 힘을 조절 할 수 있는 지능형 로봇 손 기술을 개발했다. 이 로봇은 사람 손가락 같은 강성과 형상을 가지고 있어 단단한 물체부터 변형 가능한 부드러운 물체까지 모두 유연하게 다룰 수 있는 로봇 촉각 기능을 한단계 끌어올린 혁신적 기술로 평가된다. 기존 3D형상의 로봇 손가락에 적용되는 압력센서가 물체를 잡는 방향에 따라 왜곡된 신호를 보였던 기술적 한계를 극복했다고 설명했다.

느낀점: 나는 사람들에게 도움을 주는 유용한 로봇을 만드는 것을 목표로 삼고 있기 때문에 이 기사에 나온 로봇이 제조,서비스 분야에서 도움이 될 것 같다는 전망이 있어서 관심이 갔다. 그리고 이 로봇을 개발한 연구진은 로봇 손가락이 압력뿐아니라 온도,습도,광,초음파등 인간 감각능력을 뛰어넘는 초감각 손개발도 할 것이라고 밝혀 더욱 다양한분야에서 유용하게 쓰일 수 있을 것같다는 생각을 하게되었고 미래엔 이러한 기술 개발에 나도 참여하고 싶다는 생각을 하게되었다.

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국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 수요일 뉴스레터 발송

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국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 수요일 뉴스레터 발송

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6세대 HBM 준비하는 삼성·SK '관건은 엔비디아 링크'

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요약 : 이 기사는 삼성전자와 SK하이닉스가 6세대 HBM(High Bandwidth Memory) 기술을 준비하는 과정에서 엔비디아와의 협력이 중요하다는 내용을 다룹니다. HBM은 AI와 데이터 처리에서 핵심 역할을 하는 메모리로, 삼성전자와 SK하이닉스는 차세대 HBM3E 기술 개발과 양산에 집중하고 있습니다. HBM은 고성능 메모리로 AI와 데이터 센터에서 필수적입니다. 두 회사는 엔비디아와의 협력이 기술 개발에 중요한 요소라고 강조했습니다. 엔비디아는 AI 칩의 주요 고객사로, 삼성과 SK는 엔비디아와의 긴밀한 협력으로 시장 점유율 확대를 노리고 있습니다. SK하이닉스는 특히 엔비디아 및 TSMC와의 협력을 통해 기술적 우위를 강화하고 있습니다.

느낀점 : 6세대 HBM 기술 개발에 대한 기사를 통해 반도체와 AI 분야의 중요성을 실감하고, 이를 바탕으로 저의 진로에 대해 생각해보았습니다. 현재의 기술 발전은 특히 AI와 데이터 센터 분야에서 엔비디아와의 협력을 강조하고 있습니다. 이는 단순히 기술 발전을 넘어 글로벌 시장에서의 경쟁력을 확보하는 데 중요한 요소임을 알게 되었습니다.

따라서, 저는 반도체 공학이나 AI 관련 분야에서 깊이 있는 학습과 연구를 통해 이러한 최신 기술을 습득하고 싶습니다. 이는 이론적 기초 뿐만 아니라 실제 산업에서 요구되는 실무 능력을 갖추는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 또한, 글로벌 시장에서 활동하기 위해 영어와 제2외국어 능력을 강화하고, 다양한 국제적인 협력 경험을 쌓는 것이 필수적입니다. 이는 나중에는 글로벌 기업과의 협력이나 프로젝트에 참여할 때 중요한 기반이 될 것입니다.

끝으로, 지속적인 기술 동향을 학습하고 관련 연구에 참여하여 전문성을 높이는 것이 중요하다고 생각합니다. 이는 변화무쌍한 기술 분야에서 경쟁력을 유지하고 성장하기 위한 필수적인 준비과정입니다.

이러한 방향으로 저의 진로를 설정하고, 목표를 향해 한 걸음씩 나아가겠습니다.

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챗GPT를 시작으로 생성형 AI 수요가 급격히 증가하면서 주목받은 건 단연 엔비디아 GPU였다. 이와 동시에 GPU 메모리 성능을 담당하는 HBM(High Bandwidth Memory)이 또 하나의 블루오션으로 각광받고 있다. 이에 HBM 생산을 담당하는 삼성전자와 SK하이닉스의 행보에 업계의 관심이 쏠린다. 양사는 지속적인 기술 개발을 바탕으로 파트너십을 확대하고 생산량을 증대하는 데 집중하고 있다.

HBM은 고대역폭 메모리 기술로, 특히 대용량 데이터를 처리해야 하는 AI 개발에서 중요성이 두드러진다. 이 기술은 D램보다 빠른 속도로 데이터를 처리하며, 3D 스택 메모리 구조를 사용해 칩 간에 더 많은 데이터 통로를 제공한다. 이는 메모리 칩을 수직으로 쌓아 올려 칩과 칩 사이의 거리를 최소화하고, 대역폭을 극대화하는 방식이다.

HBM의 특장점은 속도와 효율성이다. HBM은 그래픽 카드, 서버, 네트워킹 하드웨어 및 AI 계산과 같이 많은 양의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 시스템에서 최선의 제품으로 자리잡고 있다. 구체적으로, HBM은 데이터 센터의 에너지 효율성을 향상시켜 운영 비용을 절감하는 데 기여한다. 무엇보다 이 기술은 AI와 머신러닝 분야에서 필요로 하는 대규모 데이터 처리와 분석 작업을 효율적으로 지원함으로써 기술 발전을 촉진시키는 핵심 요소다.

현재 HBM을 생산하는 기업은 세계에서 손꼽힌다. 대표적으로, SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론이 있다. 트렌드포스 조사에 따르면, 지난해 HBM 시장 점유율은 SK하이닉스가 50%, 삼성전자가 40%, 마이크론이 10%였다고 밝혔다. 이 결과에 대해 삼성전자와 SK하이닉스 양사 간 신경전이 벌어지기도 했다. 대만 정보정책협의회 산하 산업정보연구소가 공개한 보고서에 따르면, 올해 4분기가 되면 SK·삼성·마이크론 등 3사가 내세우는 5세대 HBM인 HBM3E가 HBM 출하량의 50% 이상을 차지할 것이라고 전망했다.
치고 나가는 SK하이닉스 '손잡고 확장한다'
현재 HBM에서 가장 두각을 드러내는 기업은 단연 SK하이닉스다. 최근 SK하이닉스는 고객사로 엔비디아, 후공정 파트너로 TSMC와의 협업 구조를 완성하며 HBM 경쟁에서 한 발짝 앞섰다는 평가다. 엔비디아는 GPU용 HBM을 SK하이닉스에서 공급받고, TSMC에 패키징을 맡기는 방식으로 조달하고 있다. 지난 4월 SK하이닉스는 TSMC와 대만 타이베이에서 기술 협력을 위한 양해각서를 체결했다.

양사는 오는 2026년 양산 예정인 HBM4를 개발할 계획이다. 양사는 먼저 HBM 패키지 내 최하단에 탑재되는 베이스 다이 성능 개선을 추진할 것으로 보인다. SK하이닉스는 5세대 HBM인 HBM3E까지는 자체 D램 공정으로 베이스 다이를 만들었으나, HBM4부터는 TSMC가 보유한 로직 초미세 선단공정을 활용해 다양한 시스템 기능을 추가할 계획이다. SK하이닉스는 이를 통해 성능, 전력 효율 등에 대한 고객의 폭넓은 요구에 부합하는 맞춤형 HBM을 생산할 계획이라고 밝혔다.

SK하이닉스의 공정에 대한 막대한 투자도 주목할 만하다. 지난 4월 SK하이닉스는 인디애나주에 5조2000억 원을 투자해 HBM 생산 기지를 지을 계획이라고 발표했다. SK하이닉스는 인디애나주 웨스트라피엣에 AI 메모리용 첨단 패키징 생산 기지를 건설하고, 퍼듀대학교 등 현지 연구기관과 반도체 연구·개발에 협력할 계획이다.

이는 SK하이닉스의 첫 미국 공장으로, 2028년 하반기부터 차세대 HBM 등 AI 메모리를 양산할 것으로 보인다. 일각에서는 SK하이닉스가 미국 정부로부터 얼만큼의 보조금을 확보할 수 있을지가 관심사로 떠올랐다. 규정에 따르면, 인디애나 공장 건설로 받을 수 있는 보조금 규모는 최대 5억8050만 달러 수준인 것으로 알려졌다.
'HBM 올인은 글쎄' 시장 흐름 가늠하는 삼성전자
경쟁자인 SK하이닉스가 HBM 영역에서 발 빠르게 움직임에 따라, 삼성전자 역시 나름의 전략으로 응수하고 있다. SK하이닉스와 마찬가지로 삼성전자도 지난해보다 HBM 출하량을 늘리는 데 초점을 맞췄다. 지난 3월 미국 캘리포니아주에 마운틴뷰에서 열린 멤콘(MemCon) 2024에서 최대 2.9배로 늘릴 수 있음을 언급했다. 또한, 중장기 HBM 로드맵에서 2023년 출하량을 기준 2026년에 13.8배, 2028년에 23.1배 출하하겠다는 포부를 밝혔다.

최근 삼성전자의 개발 추이를 보면, 지난 2월에는 36GB 용량을 구현한 HBM3E 12H D램 개발에 성공했다. 삼성전자는 이 제품이 온도와 용량 측면에서 독보적이며, 첨단 열압착 비전도성 접착 필름(TC-NCF) 기술을 적용해 열 방출에서 높은 경쟁력을 갖췄다고 밝힌 바 있다. 삼성전자는 HBM3E를 상반기 양산할 예정이다. 이 제품에 대해 엔비디아 젠슨 황 CEO는 기대감을 표시하며, 향후 양사 협력에 대한 가능성을 남기기도 했다.

이처럼 지속적인 개발을 추진 중인 삼성전자는 AI 응용 확산을 고려한 HBM 수요에 대응하겠다고 밝혔다. DS부문에서 HBM을 담당하는 상품기획실 김경륜 상무는 사내 인터뷰에서 "초기 HBM 시장에서는 하드웨어의 범용성이 중요했지만, 미래에는 킬러 앱을 중심으로 서비스가 성숙하면서 하드웨어 인프라가 서비스별로 최적화되는 과정을 필연적으로 겪을 것"이라고 내다봤다. 또한, "데이터를 저장하는 코어 다이는 단일화하고, 패키지와 베이스 다이 다변화를 통해 대응할 예정"이라고 덧붙였다.

한편, 삼성전자의 무기는 HBM만 있는 게 아니다. 고성능·고용량 DDR5, 메모리 반도체를 연결해 데이터 처리 속도와 용량을 높이는 컴퓨트익스프레스링크(CXL) 등 다양한 포트폴리오를 앞세워 AI 시장을 주도하겠다는 전략을 취하고 있다. 이에 대다수의 전문가는 삼성전자가 HBM을 포함한 차세대 반도체 전략이 장기적인 실적 개선을 이룰 것으로 예측한다.

헬로티 서재창 기자 |

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[헬로티 HelloT] 6세대 HBM 준비하는 삼성·SK '관건은 엔비디아 링크'

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챗GPT를 시작으로 생성형 AI 수요가 급격히 증가하면서 주목받은 건 단연 엔비디아 GPU였다. 이와 동시에 GPU 메모리 성능을 담당하는 HBM(High Bandwidth Memory)이 또 하나의 블루오션으로 각광받고 있다. 이에 HBM 생산을 담당하는 삼성전자와 SK하이닉스의 행보에 업계의 관심이 쏠린다. 양사는 지속적인 기술 개발을 바탕으로 파트너십

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요약: 한국기술연구원에서 챗GPT를 활용해 ‘금속유기골격체'(MOF) 소재의 물성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성할 수 있는 챗봇 시스템 ‘챗MOF’를 개발했다고 밝혔다. 소재 데이터를 텍스트 형태로 바꾸기 어렵고, 소재 데이터베이스의 양(최대 2만개 구조)이 언어나 사진보다 현저히 적어 대규모 학습이 힘들기 때문에 재료 분야에는 대규모 언어모델을 적용하기가 쉽지 않았다. 연구팀은 재료 분야의 전통적인 머신러닝 모델과 챗GPT를 결합, MOF 소재에 적용할 수 있는 ‘챗MOF’를 개발에 성공했다. 챗MOF는 MOF의 속성에 대한 사용자의 질문에 물성을 검색하거나 머신러닝을 이용해 예측하는 방법으로 답변한다. 실험 결과 챗MOF는 검색과 예측 작업에서 각각 96.9%, 95.7%의 높은 성공률을 나타냈다.

느낀점: 이 기사를 통해 챗GPT 등의 자율 AI가 사용되는 분야가 점차 더 넓어지고 있다는 사실을 알 수 있었으며 재료분야에서 활용이 어려웠으나 챗MOF가 이를 해결할 수 있는 가능성을 보여줬다는 점에서 매우 의미가 있었습니다. 또한 현재 실제로 널리 이용되고 있는 챗GPT의 기술을 머신러닝 모델과 결합하는 방식으로 발전시켰다는 점에서 이 외에도 다양한 종류의 머신러닝 모델과 결합시킬 수 있다면 더 엄청난 발전을 가져오게 될 것이라고 생각합니다. 앞으로 이 기술이 실제 산업적으로 어떻게 응용할 수 있을지 그 가능성과 다른 기술과 결합시킨다면 어떤 발전을 가져올지에 대해 많은 기대가 됩니다.

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과학기술

KAIST, 챗GPT 활용해 소재 물성 예측하는 챗봇 개발

한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 챗GPT를 활용해 '금속유기골격체'(MOF) 소재의 물성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성할 수 있는 챗봇 시스템 '챗MOF'를 개발했다고 26일 밝혔다.

최근 인공지능 기술의 발전으로 사람의 개입 없이 임무를 수행할 수 있는 자율 AI가 주목받고 있다. 미국 오픈AI사의 대규모 언어모델(LLM)인 챗GPT가 대표적인 자율 AI인데, 재료 분야에는 대규모 언어모델을 적용하기가 쉽지 않았다. 소재 데이터를 텍스트 형태로 바꾸기 어렵고, 소재 데이터베이스의 양(최대 2만개 구조)이 언어나 사진보다 현저히 적어 대규모 학습이 힘들기 때문이다.

연구팀은 재료 분야의 전통적인 머신러닝(기계학습) 모델과 챗GPT를 결합, MOF 소재에 적용할 수 있는 '챗MOF'를 개발했다. 금속과 유기물을 결합한 다공성 소재인 MOF는 넓은 표면적과 뛰어난 촉매 활성으로 화학 분야 나노 신소재로 주목받고 있다.

챗MOF는 MOF의 속성에 대한 사용자의 질문에 물성을 검색하거나 머신러닝을 이용해 예측하는 방법으로 답변한다. 사용자가 원하는 물성을 갖는 MOF를 역설계하는 것도 가능하다. 실험 결과 챗MOF는 검색과 예측 작업에서 각각 96.9%, 95.7%의 높은 성공률을 나타냈다. 새로운 구조 생성은 더 복잡한 작업임에도 불구하고 87.5%의 정확도를 달성했다.

김지한 교수는 "소재 분야에서 사용할 수 있는 대규모 언어모델을 개발했다"며 "새로운 물질을 빠르고 정확하게 생성함으로써 다양한 MOF 소재 개발에 기여할 것"이라고 기대했다.

강영훈 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'(Nature communications) 지난 3일 자에 실렸다.

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국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 수요일 뉴스레터 발송

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국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 수요일 뉴스레터 발송

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요약: 이 기사는 양자역학과 양자기술의 발전, 특히 윤지원 에스디티(SDT) 대표의 활동에 대해 다룹니다. 양자역학은 미시세계의 물리적 현상을 설명하는 법칙이며, 이를 활용한 양자기술은 컴퓨터, 센서, 통신 등 여러 분야에 응용되고 있습니다. 윤 대표는 MIT에서 물리학과 전기공학을 전공하고 KIST에서 양자정보 연구를 통해 다이아몬드 인공원자 기반 양자컴퓨터 개발에 참여했습니다. 에스디티는 2018년에 설립되어, 양자컴퓨터와 양자센서, 양자통신 장비를 개발하고 있습니다. 양자컴퓨터는 큐비트를 활용해 정보를 처리하며, 구글은 53큐비트 양자컴퓨터로 기존 슈퍼컴퓨터보다 빠른 성능을 보여주었습니다. 에스디티는 CCU, TTMU 같은 장비를 통해 양자얽힘과 광자 분석을 진행하며, 다이아몬드 인공원자, 실리콘, 초전도체 등 다양한 물질을 연구하고 있습니다. 양자암호키분배(QKD) 기술도 개발 중으로, 이는 해킹이 불가능한 암호화 통신 기술입니다. 윤 대표는 한국이 양자기술 분야에서 경쟁력을 유지하기 위해 다양한 접근 방식을 개발해야 한다고 강조하며, 앞으로 여러 산업에 양자기술을 적용하여 매출을 증대할 계획이라고 밝혔습니다.

느낀 점: 양자역학의 복잡함과 그 실용성이 산업에 미치는 영향이 매우 인상적이라는 것입니다. 물리학과에서 배우는 양자역학의 이론적 기초가 실제 기술로 전환되는 과정을 보며, 이론과 실제의 연결이 얼마나 중요한지를 다시 한 번 깨달았습니다. 또한, 윤지원 대표의 경로에서 볼 수 있듯이, 물리학 전공이 단순한 학문적 지식에 그치지 않고 산업에 응용될 수 있는 가능성을 지니고 있다는 점이 매력적입니다. 양자기술의 발전은 미래의 컴퓨터와 통신 방식에 큰 변화를 가져올 것이며, 이는 물리학과 학생들이 다가올 기술 혁신에 기여할 기회를 제공한다는 생각이 들었습니다. 물리학적 원리를 이해하고 연구하는 것은 혁신적인 기술을 개발하는 데 있어 필수적이라는 것을 알게 되었고, 이러한 지식을 바탕으로 산업 현장에서의 응용 가능성을 탐구하고 싶어졌습니다. 양자역학이 가져올 변화의 물결 속에서 물리학과의 연구와 교육이 얼마나 중요한 역할을 할지를 생각하게 됩니다.

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[딥테크 점프업]⑥ "정보의 창과 방패, 양자 컴퓨터·암호 만든다"

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딥테크 점프업⑥ 정보의 창과 방패, 양자 컴퓨터·암호 만든다 윤지원 에스디티 대표 이온트랩·광자·인공원자 양자컴 배운 뒤 창업 해킹 불가능한 양자통신장비도 곧 국정원 인증 양자역학은 미시세계에서 분자나 원자, 입자, 파동이 나타내는 물리학적 현상을 설명하는 물리법칙이

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국내 연구진이 높은 자가치유 성능을 보이면서 빠른 출력 및 고정밀도를 갖는 3D 프린팅 소재를 개발했다. 한국화학연구원은 이원주·유영창·안도원 박사팀이 서울대학교 권민상·부산대학교 백현종 교수팀과 공동연구를 통해 기존 기술보다 100배 정밀하고 5배 빠르게 출력하면서도 2배 빠르게 자가치유되는 가시광선 활용 다기능성 3D 프린팅 소재를 개발했다.

느낀점- 3D 프린터 기술이 개발됨에따라 일반적인 플라스틱 소재 말고도 다양한 소재가 사용된다는 사실을 알고는 있었으나 3D 프린터로 출력된 결과물(특히 빛에 반응하는 스마트 소재)로 다른 미래 소재 기기의 핵심 부품의 역할을 하는지는 몰랐기에 흥미로웠다. 뿐만아니라 기존의 3D 프린터의 결과물로 만들어진 부품의 문제점인 정밀성과 출력속도 저하를 가시광선을 활용하는 출력소재와 기존의 빛 반응물질의 구조를 변경하여 문제점을 보안한 새로운 기능성 소재를 개발하여 제작 후에도 출력 수준이 상용화 제품 수준과도 비슷하단 사실이 신기하였다. 이 기사를 통해 3D 프린터 소재 기술과 그에 대해 이해를 할 수 있었으며 이렇게 3D 프린터에서도 신소재 개발의 중요성을 다시 한번 깨닫게 되었고 개발 가능성이 무궁무진 하단 것을 재확인하였다.

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2배 빠른 자가치유 기능까지 확보
소프트로봇, 맞춤형 전자기기 등 미래 소재 응용 가능
세계적 학술지 Advanced Materials 표지논문 선정[대전=뉴시스] 기존 다기능성 3D 프린팅 소재 제작의 문제점과 화학연 공동연구팀의 가시광선 활용 기술을 통한 문제점 해결도.(사진=화학연구원 제공) *재판매 및 DB 금지[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 국내 연구진이 높은 자가치유 성능을 보이면서 빠른 출력 및 고정밀도를 갖는 3D 프린팅 소재를 개발했다.

한국화학연구원은 이원주·유영창·안도원 박사팀이 서울대학교 권민상·부산대학교 백현종 교수팀과 공동연구를 통해 기존 기술보다 100배 정밀하고 5배 빠르게 출력하면서도 2배 빠르게 자가치유되는 가시광선 활용 다기능성 3D 프린팅 소재를 개발했다고 10일 밝혔다.

최근 연구자들이 자가치유, 분해 성능 등 여러 기능을 가진 3D 프린팅 소재 개발을 추진 중이다. 특히 빛에 반응하는 스마트 소재는 소프트 로봇이나 맞춤형 의료기기, 가변형 전자기기 등 많은 미래 소재의 핵심 부품으로 사용될 수 있지만 아직 개발 초기 단계다.

기능까지 부여된 3D 프린팅 기술의 원료는 프린터의 잉크처럼 출력물을 만드는 소재와 출력물에 자가치유와 같은 기능을 부여하는 소재가 필요하다.

일반적으로 결과물 출력을 위해 상대적으로 에너지가 높은 자외선이 광원으로 사용되며 새로운 기능을 부여하는 소재에도 자외선이 광원으로 활용된다.

이에 따라 대략 300~400나노미터(㎚) 범위의 자외선을 광원으로 활용하면 결과물 출력 공정과 기능 부여 공정에서 일부 동일한 파장이 경쟁적으로 흡수돼 효율적인 빛 반응을 방해, 결과적으로 출력물의 정밀성과 출력 속도를 떨어트린다.

이번에 공동 연구팀은 출력 성능 극대화를 위해 자외선보다 긴 파장의 가시광선을 활용하는 출력 소재를 개발하고 동시에 기존에 알려진 빛 반응물질의 구조를 변경해 새로운 기능성 소재를 개발, 파장 중복 문제를 해결했다.

대부분의 3D 프린팅 소재는 405㎚ 영역대의 빛으로 결과물을 출력하지만 연구팀은 더 긴 파장의 가시광선 빛 620㎚ 영역대의 빛으로 출력할 수 있는 방법을 찾았다.

이렇게 제작된 3D 프린팅 소재는 기존 소재와 비교해 100배의 정밀도와 5배의 출력속도 등 월등한 성능 차이를 보였다. 이는 종이 프린터의 잉크처럼 기능없이 결과물 출력만을 위해 이미 널리 사용되고 있는 상용화제품과 비교해도 동등한 출력 수준이다.

또한 3D 프린팅 결과물에 자가치유 등의 기능을 구현키 위해 기존 영역대인 405㎚ 보다 넓은 빛 파장인 405~450㎚(나노미터) 영역대를 통해 가시광선에도 반응하는 새로운 광반응성 유기화합물 소재를 개발했다.

검증에서 10분 이내에 손상된 표면이 복구되는 자가치유 성능이 확인됐다. 이는 기존 다기능성 3D 프린팅 소재 대비 2배 빠른 수준이다.

이번 연구결과는 소재 분야 세계적인 학술지 '어드밴스드 머터리얼즈 (Advanced Materials, IF : 29.4)'에 5월호 표지 논문으로 선정됐다.(논문명:Visible-light-driven rapid 3D printing of photoresponsive resins for optically clear multifunctional 3D objects)

화학연 이영국 원장은 "이번 기술개발을 계기로 후속연구와 소재 분야 기업과의 적극적인 협업을 통해 우리나라가 글로벌 기능성 3D 프린팅 시장에서 핵심기술을 선점할 수 있길 기대한다"고 말했다.

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화학硏 '다기능성 3D프린팅' 소재 개발...정밀도 100배·속도 5배↑

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국내 연구진이 높은 자가치유 성능을 보이면서 빠른 출력 및 고정밀도를 갖는 3D 프린팅 소재를 개발했다. 한국화학연구원은 이원주·유영창·안도원 박사팀이 서울대학교 권민상·부산대학교 백현종 교수팀과 공동연구를 통해 기

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요약:인공지능(AI)이 농업 현장에 도입되면서 병충해 진단, 제초 관리 등에서 큰 변화를 일으키고 있다. 펜실베이니아대 데이비드 휴즈 교수와 로잔공과대학 마르셀 살라데 교수는 AI를 활용해 병충해를 식별하는 시스템을 개발하고 있으며, 5만 장 이상의 사진으로 99.35%의 정확도를 달성했다. 블루 리버 테크놀로지의 '레티스봇'은 상추밭에서 잡초를 제거해 농약 사용을 90% 줄일 수 있다. 또한, 하베스팅은 인공위성 데이터를 통해 기후와 토양 정보를 제공한다. AI의 농업 활용은 앞으로 더욱 확대될 전망이다.

느낀점:이 기사는 인공지능(AI)의 발전이 농업의 미래를 혁신적으로 바꿀 수 있음을 보여준다. 병충해를 정확히 진단하고, 잡초를 효과적으로 제거하며, 기후와 토양 데이터를 분석하는 AI 기술은 농업 생산성을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 기술을 배우고 개발해 농업에 적용한다면, 더 효율적이고 지속 가능한 농업을 실현하는 데 기여할 수 있을 것이다. 미래 농업의 핵심은 AI와 같은 첨단 기술의 도입에 달려 있음을 깨닫게 된다.

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인공지능의 활용 범위가 급속히 넓어지고 있는 중이다. 최근 주목을 받고 있는 곳이 농업 현장이다. 그동안 사람이 해오던 어려운 일들을 인공지능에게 맡기기 위해 과학자들을 통해 다양한 연구가 진행되고 있다.

'와이어드(wired)' 지는 6월호를 통해 펜실베이니아대의 생명공학자 데이비드 휴즈(David Hughes) 교수와 로잔공과대학의 유행병학자 마르셀 살라데(Marcel Salathé) 교수가 농업에 투입할 수 있는 인공지능을 개발하고 있다고 전했다.

두 사람은 지금 26종의 병충해(病蟲害)가 발생한 14종의 농작물을 키우며 그 생생한 모습을 촬영하고 있다. 이렇게 만들어진 여러 가지 유형의 사진들은 딥러닝(Deep Learning) 프로그램이 있는 컴퓨터에 입력된다.
농작물이 어떤 병에 걸렸는지 판단할 수 있어
인공지능 스스로 사진에 있는 병충해 패턴을 발견한 뒤 그 내용을 분석하고 판단·예측할 수 있는 능력을 개발하기 위해서다. 휴즈 교수는 "지금까지의 훈련 결과 입력된 5만 여장의 사진 가운데 99.35%를 정확히 식별할 수 있었다"고 말했다.

그는 앞으로 더 많은 농작물 사진을 학습시킬 계획이라고 밝혔다. 그래서 인공지능이 세계 전역에서 발생하고 있는 다양한 병충해 종류를 식별하고, 또한 피해가 발생한 장소·시간 등을 비교·분석해 대처방안을 강구해나갈 수 있는 능력을 키워나갈 계획이라고 말했다.

병충해 외에 농작물 생장을 저해하는 다른 사례들도 모으고 있다. 예를 들어 대사 작용이 부진해 농작물 생장이 급격히 저해하는 경우가 있다. 식물생리학적으로 생육을 저해할 정도의 스트레스가 발생했기 때문이다.

영양 부진, 혹은 영양 불균형으로 농작물 생장이 저하될 수도 있다. 온도 상승과 하강으로 인해 발생하는 생육부진 사례도 있다. 연구진은 이때마다 다양한 유형으로 나타나고 있는 식물 모습을 촬영해 딥러닝에 학습시키고 있다.

그중에는 칼슘이나 마그네슘이 너무 과하거나 부족해서 생기는 사례들, 고염도 토양으로 나타나고 있는 여러 가지 현상들, 혹은 돌연변이처럼 이전에 볼 수 없었던 특이한 모습의 생장을 하고 있는 사례 등이 포함돼 있다.

휴즈 교수는 "많은 농업인들이 농작물 상태에 대해 잘못된 판단을 하게 된다"고 말했다. 그러나 "지금 개발 중인 인공지능을 사용할 경우 병충해 오진을 방지하는 것은 물론 전문적인 지식을 전달해 오판으로 인한 재정 부담을 크게 덜어줄 수 있을 것"이라고 말했다.

농업 분야에서 인공지능의 영역은 무궁무진하다해도 과언이 아니다. 최근 심각한 문제가 되고 있는 것이 농약 살포다. 통계에 따르면 미국 내 옥수수·콩·목화밭에 뿌리는 농약의 양이 매년 14억 kg이 넘는 것으로 집계되고 있다.
잡초만 골라 뽑는 '레티스봇'
이렇게 대량 살포된 농약은 농산물 소비자들에게 불안감을 조성하고 있다. 농산물의 신뢰도를 떨어뜨리는 요인 중의 하나다. 이 문제를 농업용 로봇 회사인 블루 리버 테크놀로지(Blue River Technology)가 해결하고 있다.

이 회사에서는 최근 '레티스봇(LettuceBot)'이라는 로봇을 개발했다. 기존 트랙터처럼 생긴 이 로봇은 실제로 기계학습 능력을 갖추고 있는 인공지능 로봇이다. 상추(lettuce) 밭을 지나면서 1분 동안에 5000장의 장면을 촬영할 수 있다.

레티스봇이 하고 있는 일은 싹이 돋기 시작한 상추와 그 옆에서 싹이 돋은 잡초를 구분하는 일이다. 그동안 학습된 지식을 바탕으로 상추 싹 부근에서 함께 자라나고 있는 다양한 잡초 싹들을 정교하게 제거해낸다.

로봇 개발에 참여한 의료 인공지능 개발회사 엔리틱(Enlitic) 창업자 제레미 하워드(Jeremy Howard) 씨는 "레티스봇이 딥러닝과 컴퓨터시각(computer vision) 기술이 결합된 인공지능 로봇으로 자신의 임무를 순식간에 수행하고 있다"고 말했다.

실제로 레티스봇은 0.02초 만에 0.635mm 반경에 있는 상추 싹과 잡초 싹을 정확하게 구분해낸다. 잡초가 있다는 것을 확인한 후에는 자신의 손을 이용해 정확히 제거해버린다. 잘못 자라고 있는 상추가 있을 수 있다.

그럴 경우 상추 전문가가 상추의 생육 상황을 진단하듯이 그 상추를 진단해 남겨둘 여지가 있는 것은 남겨두고, 뽑아버릴 것은 모두 뽑아버린다. 새 싹이 너무 가까이 있는 경우도 있을 것이다. 이럴 경우 그 거리를 측정한 후 더 큰 상추를 남겨놓고 작은 상추를 제거한다.

레티스봇이 대량 보급될 경우 농부들의 일을 크게 덜어주는 것은 물론 대량 살포되고 있는 농약을 대폭 줄일 수 있다. 블루리버 테크놀로지 관계자는 "인공지능 로봇을 투입할 경우 현재 살포되고 있는 제초제 량을 90% 줄일 수 있다"고 말했다.

최근 농업현장에 인공지능을 도입하려는 시도는 다양한 분야에서 광범위하게 전개되고 있다. 벤처기업인 하베스팅(Harvesting)은 NASA에서 쏘아올린 인공위성을 활용해 찍은 지구 영상들을 딥러닝에게 학습시키고 있는 중이다.

농작물 재배와 관련된 기후·토양 정보 등을 공급하기 위해서다. 시간이 지나갈수록 인공지능 안에 관련 정보가 축적됨에 따라 앞으로의 활약이 기대되고 있다. 농업 현장에서 인공지능을 볼 수 있는 시대가 눈앞으로 다가오고 있다.

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국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 수요일 뉴스레터 발송

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국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 수요일 뉴스레터 발송

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요약: 4월 경기 고양시의 한 타운하우스에 택배를 배달해주는 사족 보행 로봇 개가 나타났다. 이름은 '스팟(SPOT)'으로 로봇에 자율 주행 소프트웨어를 더한 사족 보행 로봇이다. 로봇 택배 기사의 라스트 마일 투입이 코앞으로 다가왔다. 택배를 로봇이 가져다 준다는 목표를 이르기 직전까지 온 것이다. 스팟은 현재 최대 14kg의 택배 박스를 등에 싣고 사람이 걷는 속도로 움직인다. 계단을 홀로 오르내릴 수 있고 장애물이 있는 경우 피할 수도 있다. 택배 업계에선 로봇이 현장에 투입되면 택배 기사의 업무 부담이 크게 줄 것으로 예상하고 있다. 노동력이 많이 필요한 상하차 작업을 돕거나 로봇이 배송하는 업무를 대신해주어 사람은 물건을 분류하거나 배송 주소를 확인하는 등 다른 일을 하여 업무 효율도 높아진다. 업계 관계자는 현재 많이 이슈가 되고 있는 택배 기사의 과로 문제를 로봇이 해결해 줄 수 있을 것으로 보고 있다고 하였다. 또한 로봇 통행법과 제도를 정비하는 등 제도적 준비도 진행되고 있다.

느낀점: 이 기사를 읽으면서 과학 논문 탐독 페스티벌에서 읽은 '사족 로봇의 진화'라는 논문이 떠올랐다. 실제로 상용화되고 있는 로봇에 대해 알아보았다는 점에서 의미가 있었고, 제도적으로 보완해야 할 점도 점점 진행 중이라는 것에 대해 알게 되고 다른 나라의 진행 추이 또한 알게 되어서 좋았다. 마지막으로 이러한 사족 로봇이 도입됨에 따라 택배 업계의 주요 문제들이 해결될 수 있다는 점에서 앞으로의 전망이 밝다는 것 또한 알게 되었다.

https://www.chosun.com/economy/market_trend/2024/05/03/Y5WDDIPCHJEVDN7N2IMROCDOOQ/

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고객 문앞 '마지막 한 걸음'까지... 로봇 택배기사님이 갑니다

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고객 문앞 마지막 한 걸음까지 로봇 택배기사님이 갑니다 라스트 마일 투입 앞둔 택배 로봇 실증 현장 가보니 지난달 25일 경기 고양시의 한 타운하우스에 네발 달린 로봇 개가 나타나자 주민들이 발길을 멈추고 한참이나 지켜봤다. 택배 트럭 계단을 네발로 다닥다닥거리며 내려

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요약:도로에 출현한 야생동물의 정보를 인공지능(AI) 기술로 분석해 200ｍ 전방 전광판으로 실시간 경고하는 기술이 국내 도로에 적용된다.환경부와 포스코디엑스(DX)는 26일 경기 성남 포스코DX 판교사무소에서 동물 찻길사고(로드킬·Roadkill) 예방을 위한 ESG 협력사업 업무협약을 체결했다.이번 협약에 따라 포스코DX는 자체 개발한 ‘동물 찻길사고 예방시스템’을 오대산 국립공원과 경기 양평 일대 국도 2곳에 설치·운영한다. 환경부는 산하기관인 국립공원공단·국립생태원과 함께 실무협의회를 운영해 행정적 지원과 생태 자문 등을 맡는다.국립공원공단은 ‘동물 찻길사고 예방시스템’이 제대로 운영될 수 있도록 제반 행정사항을 지원하고, 다른 국립공원 도로에도 확산될 수 있도록 협력한다. 국립생태원은 생태적 자문과 사업 효과성을 분석할 계획이다.

포스코DX의 ‘동물 찻길사고 예방시스템’은 도로에 출현한 야생동물의 정보를 AI기술로 분석한 뒤 200ｍ 전방에 설치된 발광다이오드(LED) 전광판으로 실시간 전송해 차량 감속을 유도한다. 포스코DX는 올해 이 시스템을 더 고도화해 야생동물의 출몰 가능성까지 예측해 알려주는 기능을 추가할 예정이다.

느낀점:

이 기술은 야생동물의 로드킬을 줄이기 위한 훌륭한 시도라고 생각한다. 이 기술이 성공적으로 적용되면, 도로에서의 로드킬을 줄이고 야생동물 보호에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.매번 수많은 동물들이 도로에서 로드킬을 당하는 것이 매우 안타까웠는데 AI 기술을 활용해 도로에서 발생할 수 있는 사고를 미리 경고함으로써 동물과 운전자 모두를 보호할 수 있는 점이 인상적이었다. 특히, 실시간 경고 시스템과 향후 더 정교한 예측 기능이 추가된다면, 도로 안전과 생태계 보호에 큰 도움이 될 것이다. 또 환경 보호와 기술의 융합이 좋은 방향으로 나아가고 있는 것 같아 긍정적으로 느껴졌다. 환경부와 포스코DX의 협력으로 이러한 기술이 다른 지역으로 확대 적용된다면, 전체적으로 로드킬 사고를 크게 줄일 수 있을 것이다.로드킬 사고를 많이 줄여서 많은 동물들이 도로에서 예전보다 안전했으면 좋겠다.

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포스코디엑스(DX)가 개발한 '동물 찻길사고 예방시스템'은 도로에 출현한 야생동물의 정보를 인공지능(AI)으로 분석한 후 200ｍ 전방에 위치한 전광판을 통해 실시간 알린다. 환경부

도로에 출현한 야생동물의 정보를 인공지능(AI) 기술로 분석해 200ｍ 전방 전광판으로 실시간 경고하는 기술이 국내 도로에 적용된다.

환경부와 포스코디엑스(DX)는 26일 경기 성남 포스코DX 판교사무소에서 동물 찻길사고(로드킬·Roadkill) 예방을 위한 ESG 협력사업 업무협약을 체결했다.

이번 협약에 따라 포스코DX는 자체 개발한 '동물 찻길사고 예방시스템'을 오대산 국립공원과 경기 양평 일대 국도 2곳에 설치·운영한다. 환경부는 산하기관인 국립공원공단·국립생태원과 함께 실무협의회를 운영해 행정적 지원과 생태 자문 등을 맡는다.

국립공원공단은 '동물 찻길사고 예방시스템'이 제대로 운영될 수 있도록 제반 행정사항을 지원하고, 다른 국립공원 도로에도 확산될 수 있도록 협력한다. 국립생태원은 생태적 자문과 사업 효과성을 분석할 계획이다.

포스코DX의 '동물 찻길사고 예방시스템'은 도로에 출현한 야생동물의 정보를 AI기술로 분석한 뒤 200ｍ 전방에 설치된 발광다이오드(LED) 전광판으로 실시간 전송해 차량 감속을 유도한다. 포스코DX는 올해 이 시스템을 더 고도화해 야생동물의 출몰 가능성까지 예측해 알려주는 기능을 추가할 예정이다.

앞서 포스코DX는 지난해 10월 '동물 찻길사고 예방시스템'을 한려해상 국립공원 도로 1곳에 시범적으로 도입해 올해 5월까지 데이터를 분석했다.

분석 결과, 평균 시속 60.5㎞였던 차량 속도는 시스템이 적용된 후 시속 39.1㎞로 35% 이상 줄었다. 시범 운영 8개월 동안 고라니 등 동물 출현 건수가 163건이었으나 동물 찻길사고는 1건도 발생하지 않았다.

환경부는 '동물 찻길사고 예방시스템'이 동물 찻길사고는 물론 차량파손·교통사고 등 여러 위협요인을 사전에 차단해 운전자의 생명을 지키고 생물다양성 보전에도 기여할 것으로 기대하고 있다. 추후 사업효과를 분석해 효과성이 인정되면 전국으로 확대할 계획이다.

이병화 환경부 차관은 "이번 협력사업이 사람과 자연의 조화로운 공존과 생물다양성 보전을 위한 ESG 대표 사례로 거듭날 수 있도록 행정·기술적 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.

한편, ESG는 기업의 비재무적 요소인 환경(Environment)·사회(Social)·지배구조(Governance)를 뜻한다. 기업이 재무적 성과만을 판단하던 전통적 방식에서 벗어나 장기적 관점으로 사회적‧윤리적 가치에 투자하는 방식이다.

김동용 기자 dy0728@nongmin.com

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"전방에 야생동물 절대감속"...AI로 '로드킬' 예방한다

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도로에 출현한 야생동물의 정보를 인공지능(AI) 기술로 분석해 200ｍ 전방 전광판으로 실시간 경고하는 기술이 국내 도로에 적용된다. 환경부와 포스코디엑스(DX)는 26일 경기 성남 포스코DX 판교사무소에서 동물 찻길사고(로드킬·Roadkill) 예방을 위한 ESG 협

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요약: 퇴행성 관절염은 연골 파괴로 인해 발생하는 질환으로, 현재 효과적인 비수술적 치료법이 부족하다. 아주대학교 김욱, 양시영 교수 연구팀은 자가조립 히알루론산 나노입자가 퇴행성 관절염 치료에 유효함을 발견했다. 이 나노입자는 연골 세포의 CD44 수용체와 결합하여 염증을 억제하고 연골 파괴를 막는다. 연구 결과는 CD44 수용체가 관절염 치료의 중요한 표적임을 확인했으며, 나노입자가 기존 치료법의 한계를 극복할 수 있음을 보여준다. 이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 진행되었으며, 2021년 국제학술지 바이오메트리얼스에 발표되었다.

느낀 점: 평소에 화학과 바이오의약쪽에 관심이 많아서 지난 진로시간에 의약,의료분야에 나노기술이 쓰인다는 걸 조사해 알게 되었는데, 이번에 나노기술이 쓰이는 사례를 더 자세히 알아보고 싶어서 조사하게 되었는데, 히알루론산 나노입자를 통해서 기존 치료법의 한계를 극복해나갈 수 있다는 기사의 내용이 인상깊었다. 그리고, 앞으로 난치성 질병에도 이런 나노입자가 사용될 수 있지 않을까 라는 생각이 들게 되었다.

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국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 수요일 뉴스레터 발송

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국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 수요일 뉴스레터 발송