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NC AI, 'WITS 2025'서 도메인옵스 기반 산업 특화 AI 전환 전략 공개
[이코노믹데일리] AI(인공지능) 전문 기업 NC AI(대표 이연수)는 자사의 독자 파운데이션 모델 연구 성과로 국제 학술 무대에 오른다고 18일 밝혔다. NC AI는 17일(이하 현지시간)부터 19일까지 미국 테네시주 내슈빌에서 열리는 개최정보시스템 분야 국제 학술 워크숍인 'WITS 2025'에서 자사의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 연구 성과를 발표했다. 이번 발표는 '도메인옵스' 기반 산업별 AI 전환 전략을 구체적으로 제시하며 대한민국 주권 AI 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 방안을 제시했다는 점에서 주목받았다. WITS는 지난 1991년 설립 이후 경영정보학(IS) 분야에서 기술·시스템 연구를 선도해 온 대표적인 국제 학술 행사다. 인공지능과 데이터 과학, 머신러닝 등 첨단 정보기술이 실제 산업과 비즈니스 환경에 미치는 영향을 분석하고 알고리즘 개발과 시스템 설계를 논의하는 기술경영 분야의 핵심 학술 교류의 장으로 평가된다. NC AI가 발표한 논문 '도메인옵스 : 산업 특화 AI 전환을 위한 하이브리드 AI 거버넌스 프레임워크(DomainOps: A Hybrid AI Governance Framework for Industry-Specific AI Transformation)'는 진행 중 연구(Research-in-Progress)로 해당 논문은 학계 심사를 거쳐 채택되며 연구 제안의 필요성과 타당성을 학술적으로 인정받았다. 도메인옵스는 데이터 스페이스의 주권 보호 원칙과 상용 AI 플랫폼의 지속 가능한 수익화 모델을 결합한 모듈형 비즈니스 프레임워크다. 제조·공공 등 다양한 산업 분야의 요구에 맞춰 거버넌스, 정산, 인센티브 구조를 유연하게 적용할 수 있도록 설계됐다. 또한 도메인옵스는 소버린 AI 전략과도 연계될 수 있다. 소버린 AI는 국가나 조직이 AI 데이터와 기술을 자율적으로 통제하고 외부 종속성을 최소화하는 전략적 개념으로 도메인옵스는 데이터 주권과 규제 준수, AI의 안전성과 책임성을 확보하는 데 기여할 수 있도록 설계됐다. 이번 연구는 과학기술정보통신부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 일환으로 수행됐다. 해당 프로젝트는 기술 종속에서 벗어나 대한민국의 주권 AI 경쟁력을 확보하는 것을 목표로 하며, NC AI는 산업 특화 멀티모달 AI 모델 개발을 통해 핵심적인 역할을 맡고 있다. NC AI는 파운데이션 모델 개발과 함께 산업 특화 AI 허브 구축을 목표로 도메인옵스 플랫폼 전략을 추진하고 있다. 도메인옵스 플랫폼은 AI 모델과 산업 현장을 연결하는 가교로, 각 산업 분야 기업들이 파운데이션 모델을 자사 환경과 업무 특성에 맞게 보다 쉽게 미세 조정할 수 있도록 지원한다. 이번 프로젝트는 NC AI를 중심으로 한 그랜드 컨소시엄 협력 구조를 기반으로 한다. NC AI가 AI 기술과 모델을 제공하고, 참여 기업들이 산업 현장의 노하우와 데이터를 공유하는 방식이다. 이를 통해 각 기업은 도메인옵스 플랫폼을 활용해 자사 환경에 최적화된 AI 모델을 효율적으로 구축·운영할 수 있게 된다. NC AI는 산업 범용 AX 플랫폼을 조기에 구축해 수요자 중심의 기술 개발과 확산 속도를 높일 계획이다. 도메인별 요구사항과 실시간 데이터를 반영하는 선순환 구조를 통해 플랫폼 완성도를 단계적으로 고도화하고 제조·유통·문화 콘텐츠 분야를 시작으로 SI(시스템 통합) 기업과의 협업을 확대해 전 산업으로 AX 확산을 가속화한다는 방침이다. 오는 19일 NC AI 연구진은 구조적 거버넌스를 반영한 지능형 시스템을 다루는 '인텔리전스 시스템' 세션에서 논문 발표를 진행할 예정이다. NC AI는 향후 도메인옵스를 산업 현장의 AI 준비도와 리스크를 진단하는 거버넌스 모델로 확장하고 국제적 표준 논의로 발전시키는 것을 목표로 개발하고 있다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 WITS 2025 발표는 학술 성과를 넘어 대한민국이 주권 AI 시대를 여는 전략적 로드맵을 국제 무대에 제시하는 중요한 계기가 될 것"이라며 "도메인옵스는 국내최고 기업들이 글로벌 톱이 될 수 있는 제조, 유통, 국방 등 다양한 산업군들이 AI 혁신을 이루는 기반이 될 것"이라고 말했다.
2025-12-18 09:50:07
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AI 신약개발 경쟁 격화…글로벌은 가속, 국내는 '아직'
[이코노믹데일리] 인공지능(AI)이 제약·바이오 산업 전반의 경쟁 구도를 재편하는 핵심 기술로 부상하면서 신약개발 방식과 산업 생태계 전반에 구조적 변화가 가속화되고 있다. 15일 한국바이오협회가 발간한 ‘AI 기반 신약개발 산업화 전략’ 정책보고서에 따르면 글로벌 AI 신약개발 시장은 2024년 18억6000만 달러에서 연평균 29.9% 성장해 2029년 68억9000만 달러로 규모로 확대될 전망이다. 협회는 후보물질 발굴부터 임상, 상업화에 이르기까지 신약개발 전 주기에 AI 활용이 확산되고 있는 가운데 글로벌 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 육성하며 투자와 규제 개선에 속도를 내는 것과 달리 국내는 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다고 분석했다. AI는 후보물질 발굴, 약물 설계, 전임상·임상 시험, 시판 후 안전관리까지 신약개발 전 과정에 적용되며 기간과 비용을 획기적으로 절감하고 있다. 특히 희귀질환 치료제, 맞춤형 의약품, 디지털 치료제 분야에서는 대규모 데이터와 고도화된 알고리즘을 기반으로 한 AI 기술이 핵심 경쟁력으로 작용하고 있다. 해외 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자와 함께 규제 패러다임 전환을 추진 중이다. 미국은 연방 기관 주도의 규제 샌드박스와 AI 우수센터(AI Centers of Excellence)를 통해 AI 기반 기술의 상용화와 현장 실증을 확대할 방침이다. 또한 국가 AI 인프라 구축 사업인 ‘스타게이트’를 통해 약 700조원을 투자해 2025~2029년 데이터센터, 반도체 생산 기반, 클라우드 인프라를 미국 전역에 구축할 계획이다. 이와 함께 AI 반도체와 데이터 산업 관련 규제를 완화해 기업의 연구개발과 시장 진입을 촉진한다는 구상이다. 영국은 ‘오픈바인드(OpenBind)’ 컨소시엄을 통해 단백질-약물 상호작용에 대한 세계 최대 규모 데이터 수집을 추진하고 있다. AI 신약 모델 훈련을 지원하기 위해 Sovereign AI Unit을 통해 최대 800만 파운드를 투자하며 기존 50년간 축적된 데이터보다 20배 많은 데이터 확보를 목표로 하고 있다. 중국 역시 ‘디지털·지능형 기술 역량 강화 행동’을 통해 제약 산업 전반에 디지털·AI 기술 적용을 확대하고 있다. 디지털·지능형 의약품 R&D와 데이터 활용을 강화하는 한편 산업단지 디지털화와 표준·지침 정비, 전문 인력 양성에도 주력하고 있다. 중국의 지방 정부 차원의 정책도 속도를 내고 있다. 베이징시는 '베이징시 혁신 의약 고품질 발전 지원 조치(2025년)'를 통해 임상시험 개시 기간을 20주 이내로 단축하고 다기관 윤리심사 상호 인정 비율을 90% 이상으로 끌어올린다는 목표를 제시했다. 이를 위해 AI 기반 임상시험 참여자 모집, 종양·심혈관 질환 중심의 자동화 지능형 바이오뱅크 구축, 임상시험 예비 참여자 데이터베이스 조성 등 첨단 기술을 활용한 지원책을 마련한다. 이처럼 해외 국가는 단순한 기술 개발 성과 중심 논의를 넘어 규제·데이터·인프라·투자·인재를 아우르는 종합적인 산업 생태계 관점에서 국내 AI 신약개발이 직면한 구조적 한계와 정책적 지원 방향을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 반면 국내는 AI 신약개발에 대한 관심과 투자가 확대되고 있음에도 글로벌 선도국과 비교하면 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다는 분석이 나왔다. 정부 차원의 정책 발표는 이어지고 있으나 논문 영향력과 특허의 글로벌 경쟁력, AI 플랫폼 기반 파이프라인 성과 등에서는 한계가 있다는 평가다. 이에 한국바이오협회는 △AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 평가를 위한 표준화된 기준과 가이드라인 마련 △R&D부터 사업화까지 연계되는 중장기 정책 설계 △현장 중심의 바이오·AI 융합 인재 양성 체계 전환 △국내 특화형 AI 바이오 전략 분야에 대한 선택과 집중 △AI 신약개발 전 주기를 아우르는 통합 거버넌스 구축 등을 핵심 과제로 제시했다. 보고서는 우선 AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 확보를 위한 제도 정비가 시급하다고 지적했다. 제약 R&D에 활용되는 가명정보는 엄격한 보안 환경을 전제로 결합·분석 절차를 간소화할 필요가 있으며 대규모 임상·유전체 데이터 활용을 위해 정부 지정 데이터 안심구역(Safe Zone) 내 규제 샌드박스 확대가 요구된다는 설명이다. 비고의적 사고 발생 시 기관과 기업의 책임을 완화하는 데이터 활용 면책특례제도 도입도 검토 과제로 제시됐다. AI 모델의 신뢰성 검증을 위한 평가체계 구축도 중요 과제로 꼽혔다. AI 신약개발에 활용되는 머신러닝 모델의 개발·검증·운영 전반을 아우르는 GMLP(Good Machine Learning Practice) 가이드라인이 필요하다는 것이다. 현재 식약처 임상시험계획 제출 과정에서 AI 산출물의 신뢰성과 인정 기준이 명확하지 않아 후기 개발 단계 진입에 어려움이 있다는 점도 문제로 지적됐다. 또한 보고서는 R&D에서 사업화까지 연계되는 중장기 정책 트랙 신설을 강조했다. AI 신약개발은 임상 진입과 규제 수용성 확보까지 장기간이 소요되는 만큼 공공 임상 데이터 공유, 규제 컨설팅, 제약사 협력을 패키지로 제공하는 ‘한국형 AI 신약개발 올인원 플랫폼’ 구축이 필요하다고 설명했다. 미국의 ARPA-H, Cancer Moonshot과 같은 국가 차원의 명확한 미션 설정도 참고 사례로 제시됐다. 마지막으로 AI 신약개발 거버넌스의 일원화를 주문했다. 현재 R&D, 규제, 임상, 사업화 단계가 부처별로 분절 관리되면서 정책 정합성과 책임 체계가 불명확한 만큼 전 주기를 아우르는 통합 관리체계 구축이 필요하다고 설명했다. 한국바이오협회는 “AI는 더 이상 신약개발의 보조 수단이 아니라 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “정부가 국내 AI 신약개발 산업의 구조적 한계를 면밀히 진단하고 기술·데이터·규제를 아우르는 산업화 전략을 적극 추진해야 한다”고 강조했다.
2025-12-15 17:30:23
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