<div>매개변수 변화 따라 폐 형식 표현통신 지연 최소화 가이드라인 제공<figure><img src="https://www.idaegu.co.kr/news/photo/202502/2025020301000019400001761.jpg" /></figure>대구경북과학기술원(DGIST)은 지난달 30일 전기전자컴퓨터공학과 박경준 교수팀이 세계 최초로 ‘로봇 운영체제‘(ROS)에서 데이터 분산 서비스(DDS)의 데이터 전달 지연(latency)을 정량적으로 분석할 수 있는 수학적 모델을 개발했다고 밝혔다.이번 개발한 모델은 통신 과정에서 발생하는 시간 지연을 주요 통신 매개변수 변화에 따라 폐형식(closed-form)으로 표현했으며, 이를 통해 기존에 다루기 어려웠던 통신 지연 문제를 체계적으로 분석할 수 있는 기반을 마련했다는 평가를 받는다.최근 들어 다양한 로봇 소프트웨어 프레임워크가 개발되고 있으며 그 중 ROS는 꾸준한 발전과 활발한 커뮤니티 지원으로 주목받고 있다.기존 ‘ROS 1’이 데이터 전송 시 신뢰성과 순서를 보장하기 위해 연결 지향 방식으로 작동하는 인터넷 프로토콜인 Transmission Control Protocol(TCP) 기반 통신을 사용했다.박 교수팀은 DDS 구조가 통신 시간 지연에 미치는 영향을 정량적으로 평가하기 위해 패킷 전달률(packet delivery ratio), 데이터 주기(data period), 하트비트 주기(heartbeat period) 등 주요 통신 파라미터를 고려한 시간 지연 모델을 제안했다.연구팀이 35가지 시나리오를 통해 검증한 결과, 제안된 모델이 실제 측정값과 평균 6.88% 오차 범위 내에서 일치하는 것을 확인했다. 이는 ‘ROS 2’ 응용 분야에서 통신 지연을 최소화하기 위한 설계 가이드라인을 제공할 것으로 보인다. 김홍철기자저작권자 © 대구신문 무단전재 및 재배포 금지</div>

<div>딥시크 주장 557만 달러의 90배…美반도체 연구업체 분석<img src="https://stock.mk.co.kr/photos/20250202/PRU20250131339201009_P4.jpg" />(샌프란시스코=연합뉴스) 김태종 특파원 = 낮은 개발 비용과 우수한 성능으로 전 세계 테크업계를 강타한 중국 스타트업 딥시크의 인공지능(AI) 모델 개발 비용이 당초 알려진 것보다 10배는 더 들었을 것이라는 분석이 나왔다.1일(현지시간) 미 경제 매체 CNBC 방송에 따르면 반도체 연구 및 컨설팅 업체인 세미애널리시스는 딥시크의 AI 모델 개발에 필요한 하드웨어 지출이 "현재까지 투입된 비용만 5억 달러(약 7천300억원)를 훨씬 웃돌 것"이라고 추정했다.하드웨어 지출은 AI 모델 구동에 필요한 AI 칩, 서버 비용 등을 의미하는 것으로, 이는 딥시크가 당초 주장한 총훈련 비용의 약 90배에 달한다.딥시크는 최신 AI 모델에 대한 보고서에서 엔비디아의 저렴한 AI 칩인 'H800 그래픽처리장치(GPU)'를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용을 계산한 것으로 557만6천 달러(약 81억3천만원)의 비용이 들었다고 밝혀 전 세계를 깜짝 놀라게 했다.세미애널리시스는 "연구개발(R&D) 비용과 운영 및 유지보수에도 상당한 비용이 들어가고 AI 모델 훈련을 위한 '합성 데이터(synthetic data)' 생성에도 엄청난 컴퓨팅 자원이 필요하다"고 지적했다.보고서는 아울러 오픈AI 대항마로 꼽히는 AI 스타트업 앤스로픽의 최신 AI 모델인 클로드 3.5 소네트 훈련 비용이 "수천만 달러에 달한다"며 "하지만 앤스로픽은 아마존과 구글로부터 수십억 달러의 투자금을 유치했는데, 이는 AI 모델 운영과 기업 운영에 얼마나 많은 자금이 필요한지 보여주는 사례"라고 설명했다.또 이는 "AI 모델을 개발하기 위해 수많은 실험과 새로운 아키텍처 개발, 데이터 수집, 직원 급여 등 다양한 비용이 발생하기 때문"이라고 덧붙였다.세미애널리시스는 그러면서 "분명한 것은 딥시크가 이런 수준의 비용과 성능을 먼저 달성한 점에서 독보적"이라며 "딥시크의 R1 모델이 매우 우수하며, 이 정도의 논리적 추론 능력에 빠르게 도달한 것은 객관적으로 인상적"이라고 평가했다.R1은 딥시크가 가장 최근 내놓은 추론 모델로, 딥시크는 R1이 여러 AI 모델 테스트에서 작년 9월 출시한 오픈AI의 'o1'(오원)을 능가했다고 주장한 바 있다.taejong75@yna.co.kr(끝) </div>

딥시크 주장 557만 달러의 90배…美반도체 연구업체 분석. (샌프란시스코=연합뉴스) 김태종 특파원 = 낮은 개발 비용과 우수한 성능으로 전 세계 테크업계를 강타한 중국 스타트업 딥시크의 인공지능(AI) 모델 개발 비용이 당초 알려진 것보다 10배는 더 들었을 것이라는 분석이 나왔다.

"中 스타트업 딥시크의 'AI 모델' 개발비 5억 달러 이상 추정"

<div><figure><img src="https://www.datanews.co.kr/data/photos/cdn/20250205/art_1738411900.jpg" /></figure>인공지능(AI) 기반 CAD 프로그램 개발사 캐디안(대표 박승훈)은 이동통신 시스템 설계 및 구축 전용 툴인 ‘RFCAD’를 공식 출시했다고 1일 밝혔다.RFCAD(Radio Frequency CAD)는 이동통신 전문 공급기업인 케이네트웍스(K-Networks)와 공동 개발한 효율적인 RF 네트워크 설계 도구로, 안테나 배치, 케이블 설계, 신호 손실 계산 등 RF 관련 요소들을 정확하게 모델링할 수 있다. 특히 실시간 신호 손실 계산과 같은 기능을 제공해 이동통신 네트워크 설계 및 최적화 과정에서 중요한 역할을 한다.RFCAD는 ▲RF 네트워크 설계(기지국, 안테나, 중계기 등 RF 시스템의 정확한 구성 요소 배치 및 연결) ▲신호 손실 및 성능 분석(케이블 및 분배기에서 발생하는 손실 자동 계산, 전송 손실 및 종단 출력 자동 계산) ▲계통도 및 블록도 자동 생성(설계 변경 시 즉시 업데이트) ▲자재 관리(자재 수량 자동 계산 및 자재 효율성 분석을 통한 비용 절감) 등의 기능을 제공해 설계자의 작업을 지원한다. <figure><img src="https://www.datanews.co.kr/data/photos/cdn/20250205/art_1738411904.jpg" /></figure>또 ▲실시간 업데이트 및 협업 기능(공사 현장과 연동해 다수의 팀원과 실시간 협업) ▲3D 모델링 및 시뮬레이션(실제 환경에서 RF 시스템 작동 시뮬레이션) ▲보고서 및 문서화(설계 과정 데이터와 계산 결과를 보고서 형식으로 추출해 원활한 문서 공유) 기능도 지원한다.RFCAD를 독점 공급하는 케이네트웍스 이창석 대표는 “SK텔레콤, KT, LG유플러스의 협력사들이 RFCAD를 사용하면 이동통신 시스템 설계 및 구축 시 통신 설계 시간이 단축되고, 오류를 최소화하며, 구축 비용을 절감할 수 있다”며 “RFCAD를 통해 10배 이상의 빠른 속도로 정확하고 효율적인 작업이 가능하다”고 말했다.특히 RFCAD는 ‘AutoCAD’와의 양방향 호환이 가능하며, DWG 기반으로 구동된다. 이 프로그램은 오토캐드를 대체하는 국산 CAD인 ‘CADian’을 기반으로 하므로 캐드 프로그램 도입 비용을 80% 이상 절감할 수 있다. CADian은 AutoCAD와 동일한 명령어와 단축키를 지원하며, 영구 라이선스와 네트워크 라이선스(복수형)를 제공하는 경제적인 범용 설계 프로그램이다.RFCAD는 케이네트웍스를 통해 무료 체험판 다운로드와 추가 문의를 받을 수 있다. 관련 정보는 케이네트웍스 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.강동식 기자 lavita@datanews.co.kr[ⓒ데이터저널리즘의 중심 데이터뉴스 - 무단전재 & 재배포 금지] </div>

RFCAD(Radio Frequency CAD)는 이동통신 전문 공급기업인 케이네트웍스(K-Networks)와 공동 개발한 효율적인 RF 네트워크 설계 도구로, 안테나 배치, 케이블 설계, 신호 손실 계산 등 RF 관련 요소들을 정확하게 모델링할 수 있다.

캐디안, ‘RFCAD’ 출시…이동통신 설계 더 빠르고 정확하게

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/01/31/news-p.v1.20250131.fc3efd8fdb624d8e91404df4ba973ade_P1.png" />산업 분야에 디지털 전환이 이뤄지면서 첨단분야 인력 양성에 관한 관심이 높아지고 있지만, 대학의 기존 학과 분류 체계로는 인재 양성 정책을 뒷받침하는 데 한계가 있다는 지적이 나온다.한국교육개발원(KEDI)의 연구 브리프에 따르면, 정부의 '첨단분야 인재 양성 전략'과 같은 첨단분야 인력 양성 정책 등이 제대로 이뤄지기 위해서는 첨단분야 공급 인력 규모 추정 통계 등이 필요한 것으로 나타났다.KEDI는 대학 커리큘럼 정보를 활용한 첨단분야 양성 학과를 분류한 결과, 학제에 따라 서로 다르고, 하위 신기술에 따라 명확하게 분류되지 않고 있는 경향을 보였다고 밝혔다. 이번 분석은 전문대 161개 대학 1695개 학과, 일반대 177개 대학 2640개 학과, 대학원 151개 대학 2221개 학과를 대상으로 첨단 분야, 신기술 등을 중심으로 이뤄졌다.항공·우주·미래 모빌리티 분야를 살펴보면, 전문대와 일반대는 기존 모빌리티 산업과 기초학문에 기반한 학과가 다수 포함됐으나, 대학원은 첨단기술 관련 학과를 중심으로 구성됐다. 전문대는 높은 수준의 전공지식이 요구되는 '우주' 분야 학과가 보이지 않았다. 바이오 헬스 분야는 일반대학과 대학원을 중심으로 양성 학과가 설치됐다. 일반대학은 헬스케어 및 의료뷰티 관련 학과가 주를 이루며, 대학원의 경우 의료기기, 신약 관련 학과가 포함됐다.첨단부품·소재 분야는 신기술간 상호 연관성이 높아 신기술별로 학과가 분리되지 않는 현상이 뚜렷했다. 특히 학과별로 충첩되는 경향도 나타났다. 이차전지는 첨단신소재, 에너지, 모빌리티와 차세대반도체는 차세대디스플레이 분야 등과 겹쳤다.디지털 분야도 마찬가지였다. 신기술별로 명확히 분리되지 않고 디지털 기반 학과로 통합 분류됐다. 증강현실(AR)·가상현실(VR) 분야의 경우, 전문대와 일반대는 타 분야와 접목해 콘텐츠로 활용하는 경우가 대다수고 대학원은 1개 학과만 나타나 독립 분야로 분류하기 어려웠다.환경·에너지 분야는 에코업의 경우 환경공학과, 화학공학과, 생명화학공학과 등 환경 관련 학과가 포함됐다. 에너지신산업은 전기에너지, 신재생에너지공학과 같은 전기·에너지 관련 학과가 담겼다. 다만, 대학원은 에너지시스템, 에너지융합, 환경공학, 신화학소재공학 등 융·복합 학과로 구성됐다.KEDI는 첨단분야 인재 양성 정책 수립을 위해 공급 인력을 추산할 때 대학 커리큘럼 등 세부적인 질적 정보를 바탕으로 분석이 이뤄져야 한다고 조언했다. 이와 함께 “학사제도의 자율화 양상을 고려했을 때 첨단 분야 인력 양성 현황을 모니터링하고 대응하려면 국가 수준에서 학생의 교육 상세이수 정보를 포함한 개인 단위의 정보 수집, 관리 체계를 구축해 나가야 한다”고 지적했다.마송은 기자 running@etnews.com </div>

산업 분야에 디지털 전환이 이뤄지면서 첨단분야 인력 양성에 관한 관심이 높아지고 있지만, 대학의 기존 학과 분류 체계로는 인재 양성 정책을 뒷받침하는 데 한계가 있다는 지적이 나온다.

[에듀플러스]“첨단산업 인력 양성, 학과 분류 정책 변화 필요해”

<div><figure><img src="https://www.youthdaily.co.kr/data/photos/20250105/art_17383041975397_8cc076.jpg" /></figure>【 청년일보 】 최근 제조업 전반에서 인공지능(AI)기술을 활용하여 공정을 최적화하고 환경 문제를 해결하려는 노력이 주목받고 있다. 제조업은 경제 성장의 핵심 동력으로 자리 잡아왔지만, 동시에 높은 에너지 소비와 탄소 배출로 인한 환경적 부담을 야기해왔다.특히, 제강 산업은 막대한 연료 사용과 그로 인한 온실가스 배출량으로 인해 환경 규제와 경제적 압박의 중심에 놓여 있다. 이러한 상황에서 제강 산업은 AI 기술을 활용한 스마트 제조를 통해 효율성 향상과 지속 가능한 생산 체계 구축이라는 두 마리 토끼를 잡으려는 움직임을 보이고 있다.그중에서도 제강 공정의 가열로는 연료 소비와 탄소 배출의 대부분을 차지하는 핵심 공정으로, 혁신이 시급한 분야다. 가열로는 철강 제품의 반제품을 목표 온도까지 가열하여 후공정을 원활하게 진행할 수 있도록 하는 역할을 맡는다.그러나 이 과정에서 가열로가 소모하는 막대한 연료는 탄소 배출량 증가의 주요 원인으로 작용하고 있다. 전 세계적으로 강화되는 탄소 배출 규제 속에서 가열로 공정의 비효율성은 제강 업계에 경제적 부담과 환경적 책임이라는 이중고를 안기고 있다.이와 동시에, 가열로 공정에서 연료 사용을 지나치게 줄이는 것도 문제를 야기할 수 있다. 반제품의 온도가 충분히 도달하지 못하면 후공정 설비가 과부하 상태에 놓이게 된다. 이는 설비 고장을 유발할 가능성을 높이고, 생산성 저하와 추가적인 유지보수 비용 증가로 이어질 수 있다. 따라서 가열로 공정은 연료 소비를 줄이면서도 제품 품질과 후공정 안정성을 유지해야 하는 복잡한 과제를 안고 있다.이처럼 다양한 변수와 상충되는 목표가 얽혀 있는 가열로 공정을 최적화하기 위해, 인공지능 기반의 데이터 분석과 예측 기술이 새로운 해결책으로 주목받고 있다. AI는 가열로의 연료 사용 패턴, 반제품의 온도 변화, 후공정 설비 부하 등 복잡한 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 연료 사용 전략을 제안할 수 있다.【 청년서포터즈 8기 김여진 】</div>

【 청년일보 】 최근 제조업 전반에서 인공지능(AI)기술을 활용하여 공정을 최적화하고 환경 문제를 해결하려는 노력이 주목받고 있다. 제조업은 경제 성장의 핵심 동력으로 자리 잡아왔지만, 동시에 높은 에너지 소비와 탄소 배출로 인한 환경적 부담을 야기해왔다.

[청년발언대] 인공지능으로 탄소배출 잡는다: 제강 산업의 혁신적 도전

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/02/01/2GOSTLRZEH_1.jpg" /></figure>중국 인공지능(AI) 모델 딥시크가(Deepseek)가 대학수학능력시험 국어 영역 고난도 문제를 풀어내는 추론 능력을 선보였다.31일 연합뉴스에 따르면 수능 문제 지문을 학습한 딥시크는 2024년도 수능 국어영역 공통과목에서 34문제 가운데 5문제를 틀려 12점이 감점됐다.25년도 대비 '불수능'이었다고 평가받는 24년도 수능 국어 1등급 컷은 '언어와 매체' 84점, '화법과 작문'이 88점이다.딥시크는 현대문학 관련 지문, 맞춤법·어휘 관련 문제에서는 빠르게 답을 내놓으며 강점을 보였다.그러나 지문을 토대로 가상의 여론조사 통계를 분석하는 문제(7번), 서로 다른 데이터 처리 기법을 비교·분석하는 문제(10번) 등 당시 고난도 문항으로 평가받았던 비문학 지문에서는 약점을 드러냈다.또 특정 표현에 드러난 화자의 의도를 묻는 문제(25번·31번), 고전 시가에 드러난 표현 기법을 묻는 문제(34번) 등에서는 모든 보기를 맞는 서술로 간주하거나 엉뚱한 해석을 내놓기도 했다.이밖에 테스트해 본 수학 문제의 경우 2점짜리 계산 문제는 잘 맞혔으나, 복잡한 추론을 요구하는 고난도 문제에서는 어려움을 겪었다.기하 문제에서는 캡처 이미지 속의 그림을 인식하지 못했고, 주관식 수열 문제에서는 초기 조건을 만족하는 값을 모조리 대입해 보는 소위 '노가다'를 시도하면서 무한루프에 빠지기도 했다.한편, 딥시크는 5분에 한 번꼴로 '서버가 바쁘다'는 메시지를 띄우며 장기간 먹통 상태에 빠지는 등, 안정성 면에서는 개선이 필요해 보였다.전 세계에서 접속자가 몰린 탓이라고는 하나, 과거 생성형 AI 열풍을 일으켰던 오픈AI 때의 챗GPT에 비하면 그 빈도와 정도가 잦다는 지적이 나온다.</div>

중국 인공지능(AI) 모델 딥시크가(Deepseek)가 대학수학능력시험 국어 영역 고난도 문제를 풀어내는 추론 능력을 선보였다. 31일 연합뉴스에 따르면 수능 문제 지문을 학습한 딥시크는 2024년도 수능 국어영역 공통과목에서 34문제 가운데 5문제를 틀려 12점이 감점됐다.

"딥시크는 몇 등급일까?"…'불수능' 국어 문제 풀게 했더니 '깜짝 결과'

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/01/31/news-p.v1.20250131.05609190b3eb4c7298f0136038eda5a9_P1.jpg" />LG이노텍이 차량용 반도체 모듈 직접 생산을 확대한다. 기존 외주에 위탁생산하던 공정을 내재화하는 것으로, 물량 확대 대응과 전장 부품 사업 강화를 위한 포석이다.2일 업계에 따르면 LG이노텍은 광주 공장에 차량용 반도체 모듈 패키징 라인을 신설할 계획이다. 현재 관련 설비 발주를 추진 중인 것으로 파악됐다. 연내 구축이 예상된다.신설 라인에서는 반도체를 자동차에 탑재할 수 있도록 하는 '모듈화'가 이뤄질 예정이다. 통신 칩 외 다른 부품과 시스템인패키지(SiP) 형태로 제조되기 때문에 차량용 반도체 모듈 패키징으로도 불리는 사업이다.LG이노텍이 자체 패키징하는 반도체는 인피니언의 블루투스 칩으로 알려졌다. 모듈 패키징 후 완성차 업체의 1차 전장 공급사(티어 1)에 납품돼 최종 차량에 탑재되는 단계를 거칠 전망이다.회사는 이 패키징에 차세대 공정을 도입하려는 것으로 알려졌다. 패키징한 모듈을 절단(커팅)하는 과정에서 처음으로 레이저를 적용할 방침이다.다이아몬드 휠을 이용한 기계식 절단(메커니컬 커팅) 방식이 주류를 이뤘으나 생산성과 품질 향상을 위해 변화를 줬다.이 사안에 정통한 업계 관계자는 “이번에 제조하는 차량용 통신 칩 모듈은 내구성 개선에 대한 고객 요구가 있어 레이저 커팅 방식을 결정한 것으로 안다”고 밝혔다.LG이노텍은 통신칩 모듈화를 주로 외부 패키징 업체에 맡겨왔다. 직접 생산보다 위탁하는 생산 방식을 선호했다.내재화 전략으로 전환한 건 고객 요구 사항을 즉각 반영하고 생산 속도를 높여 사업을 확대하려는 의도다.LG이노텍은 차량용 부품을 미래 먹거리로 삼고, 현재 2조원 규모인 전장 사업을 2029년 전에 5조원 규모로 육성하겠다고 밝혔는데 일환에서 투자를 강화한 것으로 보인다.실제로 LG이노텍은 이번 라인 투자를 시작으로, 차량용 모듈 직접 생산을 확대할 방침인 것으로 파악됐다.현재 차량용 통신 모듈·카메라·라이다·배터리 관리 시스템 등 다양한 전장 포트폴리오를 확보하고 있는데 생산성을 높이고 고객 대응 능력을 확대하기 위해 직접 생산 체제 전환을 가속화할 계획이다.앞서 LG이노텍은 작년 초 대만 렌즈 제조기업 AOE옵트로닉스에 지분 투자도 단행한 바 있다. 차량용 렌즈 전문 기업으로, LG이노텍 차량용 카메라 모듈 생산 내재화를 위한 공급망 확보 취지로 풀이된다.LG이노텍은 최근 차량용 애플리케이션프로세서(AP) 모듈 신사업도 시작했다. 자동차 두뇌 역할을 하는 AP를 패키징하는 것으로, LG이노텍은 처음 진출하는 분야다. 이미 북미 반도체 AP 회사를 고객사로 확보했다.권동준 기자 djkwon@etnews.com </div>

LG이노텍이 차량용 반도체 모듈 직접 생산을 확대한다. 기존 외주에 위탁생산하던 공정을 내재화하는 것으로, 물량 확대 대응과 전장 부품 사업 강화를 위한 포석이다.

'전장 키우기' LG이노텍, 차량용 반도체 모듈 내재화

<div>식품의약품안전처가 최근 생성형 인공지능(AI) 의료기기의 임상시험계획 승인 여부에 대한 심사에 착수해 국내 최초 생성형 AI 의료기기가 출시될지 주목된다.2일 식약처는 헬스케어 스타트업 숨빗AI가 작년 11월 신청한 흉부 엑스레이 초안 판독문 작성 소프트웨어 'AIRead-CXR'의 임상시험계획 승인 여부에 대한 심사를 진행 중인 것으로 알려졌다.국내에서 생성형 AI 기반 의료기기의 임상시험계획 승인을 신청한 곳은 숨빗AI가 처음이다.숨빗AI의 AIRead-CXR은 흉부 엑스레이(CXR)에서 탐지할 수 있는 다양한 소견에 대한 개인화된 초안 판독문과 비정상 가능성을 영상의학과 의사들에게 제공해 빠르고 정확한 영상 판독을 돕기 위한 기기다.의사의 주관이 반영되는 것을 배제하기 위해 오픈AI의 생성형 AI 서비스 '챗GPT'와 달리 자연어 문장 입력이 허용되지 않고 전적으로 흉부 엑스레이 영상만 입력 가능하도록 했다. 입력된 흉부 엑스레이 영상에 대해서는 자연어 형태의 판독문이 출력된다.숨빗AI는 챗GPT 등 외부 상용화 모델이 아닌 자체 개발 모델을 기반으로 한 AIRead-CXR이 알려주는 소견 범위가 기존 제품보다 넓고 챗GPT와 달리 입력이 동일할 경우 항상 동일한 출력이 보장되는 점 등을 강점으로 내세운다.숨빗AI는 흉부 엑스레이에 대한 AI 초안 판독문을 사용하는 영상의학과 의사의 경우 판독 소요 시간이 평균 약 42% 감소하고 판독 품질은 6% 향상됐다는 연구 결과도 있다며 AIRead-CXR 같은 생성형 AI 기반 의료영상 판독 보조 서비스가 과중한 업무에 지친 의료진의 생산성을 높이고 의료 영상 연구의 다양성 확대에 기여할 것으로 기대했다.숨빗AI는 카카오브레인 최고헬스케어책임자(CHO) 출신 배웅 대표와 이미지 생성 연구를 총괄한 김세훈 최고기술책임자(CTO)가 공동 창업한 스타트업으로, 카카오브레인 헬스케어사업실 출신 인력들로 구성돼 있다.AIRead-CXR의 임상시험계획 승인 여부를 심사 중인 식약처는 다음 달 외부 의료기기 전문가 자문 등을 거쳐 이르면 상반기 중 결론을 내는 방안을 검토하고 있다.생성형 AI는 의료영상 판독, 진단 보조, 치료 계획 수립 등 다양한 영역에서 활용될 수 있지만 데이터 편향, 정확성 부족, 윤리적 문제 등이 제기될 우려가 있는 만큼 AI를 활용한 의료기기의 경우 이를 고려해 안전성·유효성을 평가할 필요가 있다.이에 식약처는 지난해 3월부터 학계·의료계·산업계 전문가와 협의체를 구성해 생성형 AI 의료기기 개발부터 허가 후 관리까지 전 주기 위험 요인을 분석한 뒤 지난달 24일 허가심사 시 고려해야 할 사항을 담은 '생성형 인공지능 의료기기 허가·심사 가이드라인'을 세계 최초로 발간하기도 했다.숨빗AI가 AIRead-CXR의 임상시험계획 승인을 받은 뒤 임상시험을 거쳐 식약처의 최종 승인까지 받으면 국내 최초 생성형 AI 의료기기가 시중에 출시될 수 있다.식약처 관계자는 "일반 AI 의료기기가 특정 적응증이나 목적에 대해서만 답변했다면 생성형 AI 의료기기는 기존에 정해진 확률이나 수치 외적 결과를 생성할 수 있는 점에서 큰 차이가 있다"며 "임상시험을 위한 계획을 승인받은 뒤 사람에게 사용할 때 안전성과 유효성이 있다는 임상시험 결과가 나오면 생성형 AI 의료기기로 정식 허가를 받을 수 있다"고 말했다.사회팀 press@jeonpa.co.kr<저작권자 © 전파신문, 무단 전재 및 재배포 금지></div>

식품의약품안전처가 최근 생성형 인공지능(AI) 의료기기의 임상시험계획 승인 여부에 대한 심사에 착수해 국내 최초 생성형 AI 의료기기가 출시될지 주목된다.

국내 첫 생성형 AI 의료기기 출시 주목

대구경북과학기술원(DGIST)은 지난달 30일 전기전자컴퓨터공학과 박경준 교수팀이 세계 최초로 ‘로봇 운영체제‘(ROS)에서 데이터 분산 서비스(DDS)의 데이터 전달 지연(latency)을 정량적으로 분석할 수 있는 수학적 모델을 개발했다고 밝혔다.

DGIST 연구진, 로봇 통신 지연 분석 ‘수학적 모델’ 개발

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