미 항공우주국(NASA·나사)이 새로운 우주망원경인 ‘로만 우주망원경’을 발사했다. CNN방송 등에 따르면 30일(현지시간) 오전 7시26분쯤 플로리다주 케네디 우주센터에서 스페이스X의 팰컨 헤비 로켓이 로만 우주망원경을 싣고 날아올랐다. 발사 10분 만에 궤도 진입에 성공한 망원경은 로켓에서 분리됐으며, 나사의 다른 대형 우주망원경인 ‘제임스 웹 우주망원경’이 있는 160만㎞ 떨어진 관측 지점인 ‘라그랑주 포인트 2’(L2)로 3개월간 비행하게 된다. 망원경이 촬영한 첫 사진은 내년 1월에 공개될 예정이다. 로만 우주망원경은 1990년 발사된 허블 우주망원경보다 1000배 이상 빠른 관측 능력을 갖췄고, 시야각은 100배 이상 넓은 것이 특징이다. 이 우주망원경이 한 달 동안 은하수를 관측한 데이터를 허블 우주망원경으로 관측하려면 100년이 걸린다. 과학자들은 이 우주망원경을 통해 우주 팽창의 미스터리를 해소해 줄 암흑물질 및 암흑에너지와 관련한 새로운 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대 중이다. CNN은 “허블이나 제임스 웹 우주망원경으로는 불가능한 오랜 미스터리에 대한 해답을 제시할 수 있을 것”이라고 전했다. 망원경에는 1960년대 나사의 초대 수석 천문학 책임자였던 고(故) 낸시 그레이스 로먼의 이름이 붙었다. 그는 우주로 망원경을 띄워 천체를 관측하는 발상을 제안해 ‘허블의 어머니’로 알려져 있다. 이번 프로젝트 수석 과학자인 줄리 매커너리는 “광범위한 관측 범위 덕분에 우리는 기이하고 희귀하며 특이한 현상들을 발견할 수 있을 것”이라고 기대했다.

이동통신 3사가 정부의 인공지능(AI) 프로젝트에 잇따라 뛰어들며 AI 플랫폼 주도권 경쟁을 본격화하고 있다. AI 데이터센터(AIDC) 등 인프라 사업을 넘어 산업 특화 AI와 대국민 서비스까지 사업 영역을 넓히는 모습이다. 스마트폰 시대 플랫폼 주도권을 구글과 애플 등에 내줬던 통신사들이 AI 시대에는 이용자와 서비스가 만나는 접점을 직접 확보하려는 전략으로 분석된다. 31일 정보통신기술(ICT) 업계에 따르면 통신 3사는 정부의 주요 AI 사업을 주관하거나 컨소시엄에 참여해 모델·서비스 개발에 나서고 있다. SK텔레콤은 국가 ‘AI 두뇌’를 개발하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 프로젝트와 전 국민 AI 서비스를 만드는 ‘모두의 AI’, 고도화된 사이버 위협에 대응하는 ‘사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델’ 사업에 모두 참여하고 있다. KT와 LG유플러스도 모두의 AI 사업에 참여하고 있다. LG유플러스가 포함된 LG 진영은 SK텔레콤 컨소시엄과 보안 특화 AI 사업을 놓고 맞붙었다. 통신 3사는 이들 사업을 발판으로 AI 풀스택 사업자로 도약한다는 구상이다. 각 사는 앞서 AIDC와 클라우드, 네트워크 등 AI 인프라 투자에 역량을 집중해 왔다. 여기에 보안 등 산업 특화 AI를 더해 기업 간 거래(B2B) 상품을 확대하고, 모두의 AI를 통해 소비자 서비스까지 겨냥하는 모습이다. AI를 구동하는 기반을 제공하는 데서 그치지 않고 모델과 서비스까지 아우르며 사업 영역을 넓히겠다는 것이다. 모두의 AI는 통신사들이 기업과 소비자 간 거래(B2C) AI 플랫폼 경쟁에 본격적으로 뛰어드는 계기가 될 전망이다. AI 서비스가 검색형 챗봇을 넘어 일정관리와 예약, 공공서비스 등을 알아서 처리해 주는 에이전트로 발전하면 스마트폰 애플리케이션(앱)을 대신하는 새로운 이용자 접점이 될 수도 있다. 이용자가 AI 에이전트에게 일을 맡기는 환경에서는 어떤 AI 플랫폼을 쓰느냐가 포털이나 앱만큼 중요해진다는 의미다. 통신사는 이 경쟁에서 기존 사업 기반을 강점으로 내세운다. 대규모 가입자와 네트워크, 고객센터 운영 경험을 갖춰 B2C AI 서비스 전문성이 높은 데다 통신망과 보안관제, 공공·민간 시스템 구축사업을 맡아와 B2B 시장에서도 경쟁력이 높다는 평가가 나온다. 통신사들이 AI 플랫폼 경쟁에 나서는 데는 스마트폰 시대의 경험을 반복하지 않겠다는 위기의식도 깔렸다. ICT 업계 관계자는 “통신사가 데이터만 보유한 채 분석과 서비스 영역을 빅테크(거대 기술기업)에 넘기면 스마트폰 도입 당시와 비슷하게 시장을 잃을 수 있다”고 말했다. 통신사들은 스마트폰 보급과 네트워크 구축을 주도하고도 모바일 플랫폼 주도권은 운영체제(OS)를 장악한 구글·애플 등에 내준 바 있다. AI 시대에는 데이터와 모델, 서비스를 함께 확보해야 한다는 것이다. 다만 정부 사업 참여 자체가 AI 경쟁력으로 곧장 이어지는 것은 아니다. 챗GPT와 제미나이, 클로드 등 글로벌 AI 서비스는 이미 소비자와 기업 시장에서 이용자 기반을 확보했고, 에이전트 기능도 빠르게 고도화하고 있다. 국내 통신사들이 정부 사업을 통해 확보한 모델과 인프라를 실제 서비스 경쟁력으로 연결하는 게 핵심 과제로 꼽히는 이유다. 업계 관계자는 “정부 지원을 바탕으로 국내 기업들이 실제 이용자 접점에서 경쟁할 기회를 확보했다는 점은 고무적”이라면서도 “글로벌 빅테크와의 단순 성능 경쟁을 넘어 얼마나 차별화된 서비스를 제공하느냐가 (사업 성패의) 관건이 될 것”이라고 말했다.

항생제 치료를 받아도 반복되는 재발성 요로감염이 방광 내 한 가지 세균이 아니라 여러 세균의 상호작용으로 악화될 수 있다는 국내 연구진의 연구 결과가 나왔다. 특히 질염을 일으키는 것으로 알려진 가데넬라균이 병원성 대장균이 방광에 달라붙기 쉬운 환경을 만들어 감염을 촉진하는 구체적인 과정이 확인됐다. 순천향대 부천병원 비뇨의학과 김영호·진단검사의학과 신희봉·고려대 생명공학과 최해웅 교수 공동연구팀은 재발성·만성 요로감염의 원인을 분석한 결과, 가데넬라균과 병원성 대장균의 상호작용이 감염을 촉진하는 기전을 세계 최초로 규명했다고 31일 밝혔다. 그동안 요로감염은 대장균 등 특정 세균이 단독으로 감염을 일으킨다는 전제로 진단과 치료가 이뤄져 왔다. 일반적인 소변배양검사 역시 특정 세균의 존재 여부를 확인하는 방식이어서 방광 내 여러 미생물이 어떻게 공존하고 상호작용하는지는 파악하기 어려웠다. 연구진은 이런 한계를 확인하기 위해 재발성 요로감염 환자 131명의 소변을 차세대염기서열분석(NGS)으로 분석했다. 그 결과 대부분의 환자에서 특정 세균 하나가 단독으로 존재하기보다 여러 세균이 함께 존재하는 것으로 나타났으며, 특히 병원성 대장균과 가데넬라균이 함께 발견되는 경향이 뚜렷했다. 연구진은 두 세균이 실제 감염에 어떤 영향을 미치는지도 추가로 분석했다. 가데넬라균은 방광 상피에 뚜렷한 손상이나 염증을 일으키지 않으면서 ‘숙신산’이라는 대사물질을 분비하는 것으로 나타났다. 숙신산은 방광 상피세포의 GPR91 수용체를 자극했고, 그 결과 대장균이 방광 벽에 달라붙을 때 이용하는 ‘유로플라킨’의 발현이 증가했다. 가데넬라균이 방광 환경을 대장균이 달라붙기 좋은 상태로 바꾸면서 다른 세균의 감염을 돕는 셈이다. 연구진은 이 과정을 ‘숙신산-GPR91-유로플라킨 축’으로 명명했다. 동물실험에서도 이런 현상이 확인됐다. 가데넬라균에 먼저 노출된 뒤 대장균에 감염된 경우 방광 내 대장균 균량이 대조군보다 3배 이상 많았다. 방광 상피세포 실험에서도 가데넬라균에 먼저 노출된 경우 세포 내 대장균이 7배 이상 증가했다. 반대로 유전자 편집을 통해 GPR91 수용체를 제거하자 유로플라킨 증가와 대장균 부착 증가가 사라졌다. 세균 간 상호작용이 방광을 대장균 감염에 취약하게 만드는 핵심 경로라는 점을 확인한 것이다. 연구진은 감염 환경을 되돌릴 가능성도 확인했다. 건강한 여성의 소변에서 분리한 유익균인 ‘락토바실러스 크리스파투스’를 투여하자 대장균 균량이 50% 이상 감소했다. 유익균이 만들어내는 젖산을 투여했을 때도 비슷한 효과가 나타났다. 연구진은 이번 결과가 기존 소변배양검사에서 특정 원인균만 확인하는 방식에서 벗어나, 재발성·만성 요로감염 환자의 경우 방광 내 전체 미생물 환경과 세균 간 상호작용까지 살펴볼 필요가 있음을 보여준다고 설명했다. 김영호 교수는 “이번 연구는 요로감염의 원인을 대장균과 같은 하나의 원인균만의 문제로 본 기존 시각에서 벗어나 방광에 공존하는 다른 미생물 구성과 상호작용까지 살펴봐야 한다는 사실을 규명한 첫 연구”라고 말했다. 이어 “기존 검사만으로 원인을 찾기 어려운 재발성·만성 요로감염 환자에서는 진단과 치료 방식의 획기적인 전환이 필요하다”며 “새로운 검사법을 도입해 무분별한 예방적·경험적 항생제 사용을 줄이고 환자별 감염 원인에 근거한 정밀 치료로 나아갈 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘마이크로바이옴(Microbiome)’ 최근 호에 게재됐다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.

친구와 카카오톡으로 이런 대화를 나눴다고 해보겠습니다. “이번 주말에 조용한 카페에서 만날까?” 보통이라면 대화는 여기서 끝납니다. 친구와 만날 카페를 찾으려면 네이버나 구글을 검색하거나 챗GPT, 제미나이 같은 AI를 열어 질문해야 하죠. 카카오가 그리는 미래는 조금 다릅니다. 카카오톡 속 AI ‘카나나’가 대화를 읽고 먼저 “조용한 카페를 추천해 드릴까요?”라고 묻는 겁니다. 마음에 드는 곳을 고르면 장소 검색을 넘어 예약과 결제까지 이어집니다. 이용자가 AI에게 무엇을 해야 할지 일일이 명령하지 않아도 알아서 필요한 일을 챙겨주는 ‘AI 비서’인 셈입니다. 카카오가 최근 회사를 카카오AI와 카카오X로 인적분할하기로 하면서 내세운 핵심 전략도 이와 맞닿아 있습니다. 목표는 ‘5000만 AI 에이전트 플랫폼’. 카카오톡 이용자 한 명 한 명의 관계와 맥락을 이해하는 ‘1인 1에이전트’를 만들겠다는 겁니다. 그 출발점이 ‘카나나 인 카카오톡’, 줄여서 ‘카인톡’입니다. 5000만 AI 비서를 만들겠다는 카카오의 실험은 이용자가 카인톡을 얼마나 자주, 자연스럽게 쓰게 되느냐에 달렸습니다. 특히 카인톡은 이용자가 먼저 질문하는 서비스가 아니라 AI가 대화 맥락을 읽고 먼저 개입하는 구조여서 한두 번만 엉뚱한 말을 걸어도 금세 ‘성가신 알림’으로 인식될 수 있습니다. 이용자의 체감도를 좌우하는 건 언제, 얼마나 정확하게 말을 거는지입니다. 지난 26일 경기 성남시 카카오 판교아지트에서 만난 카인톡 개발진이 인터뷰 내내 가장 많이 꺼낸 단어도 정확도였습니다. ◆카인톡 개발진에게 직접 물었습니다. -카인톡에서 가장 중요하게 보는 기능은 무엇인가요. 윤소원(SONA) “저희가 카나나 인 카카오톡에서 가장 중요하게 보는 게 온디바이스와 선톡이고요. 그 안에서도 가장 중요한 건 선톡의 정확도입니다. 카카오톡 데이터는 잘 정리된 문서와 다르게 비정형적인 대화가 아주 많잖아요. 오타도 많고 사람마다 대화 패턴도 다르고요. 그래서 그 안에서 어떻게 정확한 맥락을 잡아낼지를 가장 많이 고민하고 있습니다. 거의 매일 아침 ‘선톡 스크럼’을 하고 있어요. 1년째 정확도가 얼마나 올라가는지 정량적으로 측정하고, 학습시키기 위한 데이터를 계속 생성하는 과정을 거치고 있습니다.” -선톡이 너무 많으면 오히려 스팸처럼 느껴질 것 같은데요. 민규식(QUEUE) “그게 진짜 어렵습니다. 너무 많이 잡히면 스팸 같고, 너무 안 잡히면 ‘이거 왜 안 와?’라고 생각하실 수 있거든요. 아주 적절한 균형을 잡기 위해 노력하고 있습니다. 그러면서 정확성까지 잘 챙겨야죠. 작은 모델을 가지고 열심히 고군분투하면서 흔히 말하는 ‘알잘딱깔센’으로 적절하게 잘 끼어드는 아이를 만들려고 노력하고 있습니다.” -AI가 카카오톡 대화에서 가장 이해하기 어려워 하는 건 무엇인가요. 민규식 “불분명한 대화입니다. 업무에서는 보통 몇 시에 어디서 만나 무슨 얘기를 하자고 분명하게 대화하잖아요. 그런데 친구들은 이상한 이야기를 하다가 중간에 일정 이야기를 잠깐 하고, 다시 다른 이야기를 하고 그래요. 그러면 맥락이 끊기거나 AI 입장에서는 ‘대체 무슨 소리를 하는 거지?’라고 생각할 만한 대화들이 나올 수 있습니다. 진담과 농담을 구별하기도 어렵습니다. 예전에는 ‘내일 봬요’라고 하면 실제로 내일 만나는 일정으로 잡기도 했어요. 그런데 퇴근하면서 직장 동료한테 하는 ‘내일 봬요’는 그냥 인사잖아요. 클론으로 ‘이건 인사고 이건 인사가 아니다’라는 유사 데이터를 만들어서 학습시킨 뒤 해결한 사례가 있습니다.” 김다인(DENVER) “카카오톡 대화를 계속 생각하고 있으면 ‘한국어의 형상을 한 다른 언어 같다’는 생각도 들어요. 실제 대화와 카톡 대화가 다릅니다. 친구들끼리 장난을 치면서 실제로 궁금한 것처럼 얘기할 수도 있잖아요. 실제 의도는 아닌데 AI는 궁금해한다고 판단할 수도 있고요. 그런 숨겨진 의도를 어떻게 파악할지 고민하게 됩니다.” -실제 카카오톡 대화를 학습에 사용하지 못하는데 어떻게 모델을 개선하나요. 민규식 “카톡 유저분들의 데이터를 학습에 쓸 수는 없습니다. 그런데 저희는 유저의 대화를 보고 알아서 끼어드는 모델을 학습해야 하잖아요. 사용자의 데이터는 쓸 수 없지만 사용자의 대화는 잘 인지해야 하는 어려운 상황이었습니다. 그래서 만든 게 클론입니다. 처음에는 큰 언어모델을 가지고 대화를 시뮬레이션하면 되겠다고 생각했는데 생각보다 저희가 원하는 다양한 형태의 대화가 잘 나오지 않았어요. 지금은 다양한 상황에서 정말 유저가 카톡을 쓰는 것 같은 대화를 만들어냅니다.” -클론을 이용한 학습은 어떻게 이뤄지나요. 민규식 “클론이 매일 여러 대화를 만들고 온디바이스 모델이 다 풀어봅니다. 그다음 더 똑똑한 큰 모델이 결과를 평가해요. 틀린 유형을 쭉 정리하면 ‘지금 모델은 이게 약점이고 이건 강점이네’를 알 수 있습니다. 약점이라고 판단한 부분에 대해서 다시 클론으로 데이터를 만들고 학습해요. 해결됐는지 확인하고 또 약점을 찾고, 보완하고를 반복하는 겁니다. 데이터가 많은 게 중요한 건 아닙니다. 모델이 못하는 약점을 다양하게 포함하고 있는 게 더 중요해요. 작은 모델한테 필요한 걸 집중적으로 알려주는 방식입니다.” -클론 도입 이후 실제 개발 속도나 성능도 달라졌나요. 민규식 “초창기에는 데이터를 구할 수 없으니까 저희가 직접 손으로 만들었어요. 그러다 보니 모델을 한 번 업데이트하는 데 한두 달 가까이 걸렸습니다. 클론이 나오고 나서는 한 번 업데이트하는 게 거의 1~2주 단위로 빨라졌습니다. 개선 주기도 굉장히 빨라지고 성능 향상 속도도 늘어나고 있습니다. 정확하게 어느 수준이라고 딱 찍기는 어렵지만 초기와 비교하면 거의 모든 지표에서 약 20%씩 성능 향상이 있었습니다.” -굳이 작은 온디바이스 모델을 사용하는 이유는 뭐죠. 민규식 “온디바이스 모델은 사실 되게 작습니다. AI는 크면 클수록 더 똑똑하고 작은 모델일수록 성능이 낮을 수밖에 없습니다. 그런데 핸드폰에 탑재하고 보안을 지키려면 기기에서 돌려야 합니다. 작은 모델 안에서 데이터를 최대한 잘 가공하고 다양한 학습 기법을 적용해 조금이라도 더 똑똑하게 만들고 있습니다.” -대화 내용을 읽는다는 데 대한 개인정보 우려도 있습니다. 김다인 “대화는 당연히 서버로 올라가지 않습니다. 요약된 맥락도 처리 용도로만 쓰고 바로 버립니다. -챗GPT·제미나이·클로드와 경쟁해야 합니다. 카인톡만의 강점은 무엇인가요. 민규식 “GPT나 클로드나 제미나이를 저도 써보면 대답은 잘합니다. 그런데 친구들이랑 여행 계획을 짜다가 ‘거기 영업시간이 어떻게 돼?’라고 얘기했다고 해볼게요. GPT를 쓰려면 카카오톡에서 나가서 GPT를 열고 영업시간을 물어본 다음, 답을 복사해서 다시 카카오톡에 보내야 하잖아요. 선톡은 그 대화를 읽고 바로 ‘운영시간 궁금하세요?’라고 물어볼 수 있습니다. 카카오톡에서 이탈하지 않고 대화를 통해 나오는 궁금증이나 일정을 한 곳에서 편하게 처리할 수 있다는 게 강점이라고 생각합니다.” -앞으로 선톡은 어떻게 달라질까요. 민규식 “조금 더 미래를 생각하면 개인화가 될 것 같습니다. 사람마다 특성이 있잖아요. 사사건건 선톡을 잡아줬으면 하는 사람이 있고, 적당히만 받고 싶은 사람도 있을 겁니다. 윤소원 “예를 들어 쇼핑 관련 선톡을 몇 번 보냈는데 이 사람이 절대 클릭하지 않는 것 같다면 앞으로는 그런 걸 안 보낼 수도 있습니다. 반응했던 분야에 대해서만 보낼 수도 있고요.” -카나나를 어떤 서비스로 만들고 싶은가요. 윤소원 “지금은 선톡을 굉장히 강조하고 있지만 모든 정보가 매번 선톡으로 날아오면 아무리 유용해도 광고처럼 느껴지는 순간이 있을 수 있을 것 같아요. 나중에는 이용자들이 카나나를 ‘나를 정말 가장 잘 이해하는 AI’라고 믿고, 매일 들어와서 ‘내가 놓친 건 없나’, ‘지금 알면 좋은 정보가 없나’를 확인하는 습관이 생겼으면 좋겠습니다. 필요할 때 먼저 알려주는 것도 있고, 내가 필요해서 찾아오는 것도 둘 다 가져가고 싶습니다. 특정 정보가 궁금해서라기보다 ‘내가 놓친 게 있나’라는 마음으로 들어오게 하고 싶어요.”

이재명정부 집권 2년차 ‘인공지능(AI) 3강’ 전략을 이끌 컨트롤타워가 다시 짜였다. 국가AI전략위원회에는 정부 출범 초기 AI 정책을 설계한 하정우 전 청와대 AI미래기획수석을 복귀시켜 중장기 전략과 정책 연속성을 맡기고, 대통령실에는 구글 출신인 조국혁신당 이해민 의원을 새 수석으로 기용해 범부처 조정과 산업·서비스 현장 연결을 강화했다. 여기에 메가프로젝트 전담 보좌관까지 신설하면서 AI 등 미래산업 정책을 ‘전략 수립→정부 조정→대형 프로젝트 실행’으로 이어갈 집행체계를 보강한 것으로 풀이된다. 강훈식 대통령 비서실장은 30일 개각 브리핑에서 하 전 수석의 국가AI전략위 부위원장 지명을 발표하며 “초대 AI수석으로 전문성과 정책 역량이 검증됐고 국가AI전략위 출범을 함께했던 만큼 AI 3대 강국 도약을 위한 방향타를 잡을 것”이라고 밝혔다. 이해민 AI미래기획수석 내정자에 대해서는 “국가 AI 전략을 산업 혁신과 국민이 체감하는 서비스 변화로 연결하고 범부처 역량을 하나로 결집할 컨트롤타워의 적임자”라고 했다. 두 사람의 역할도 이전보다 분명히 나뉠 것으로 보인다. 국가AI전략위는 정부·산업계·학계가 참여해 AI 정책의 큰 방향과 중장기 전략을 조율하고, 대통령실 AI수석은 이를 개별 부처 정책과 실제 사업으로 연결하는 역할에 무게가 실린다. 하 전 수석과 임문영 전 국가AI전략위 부위원장이 선거 출마를 위해 잇따라 물러난 뒤 이어졌던 핵심 AI 라인의 공백을 채우면서 3대 메가프로젝트, AI 기반 7대 시드(Seed) 프로젝트, 국가AI컴퓨팅센터 구축, ‘모두의 AI’ 등 주요 사업의 추진체계도 다시 갖춰지게 됐다. 하 전 수석은 지명 직후 사회관계망서비스(SNS)에 “AI G3 달성을 위한 중장기 전략을 한 단계 업그레이드해 지속 가능한 AI 강국을 실현하겠다”고 밝혔다. 메가프로젝트 보좌관 신설은 전략을 실제 투자와 사업 성과로 연결하려는 집권 2년차 기조와 맞닿아 있다. 이원주(사진) 기후에너지환경부 에너지전환정책실장을 내정한 청와대는 그가 2019년 일본의 반도체 소재·부품 수출규제 대응 등에서 문제 해결 역량을 보여왔다고 설명했다. AI뿐 아니라 에너지·산업·지역을 아우르는 대규모 국가 프로젝트를 대통령실에서 직접 점검하며 속도를 높이겠다는 취지로 읽힌다.

생성형 인공지능(AI)이 사용자의 질문 내용뿐만 아니라 키보드를 두드리는 방식까지 분석해 전문성 수준을 파악하고, 이에 맞춰 답변의 난이도를 조절하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 같은 전문용어를 입력하더라도 키를 누르고 떼는 시간이나 다음 키로 넘어가는 간격, 백스페이스 사용 횟수 등이 전문가와 비전문가 사이에서 다르게 나타난다는 점에 착안한 기술이다. 울산과학기술원(UNIST)은 컴퓨터공학과 공태식 교수팀이 질문에 포함된 전문용어와 타이핑 행동을 분석해 사용자의 전문성을 파악하고 맞춤형 답변을 제공하는 개인화 AI 기술 ‘ExPerT’를 개발했다고 30일 밝혔다. 이 기술은 사용자가 입력한 질문의 의미 정보와 타이핑 과정에서 나타나는 행동 정보를 함께 분석해 사용자의 전문성을 5단계로 추정한다. 연구팀은 질문에 사용된 표현과 전문용어 등의 의미 정보에 키 입력 시간, 키와 키 사이의 간격, 백스페이스 사용 횟수 등 타이핑 정보를 더해 생성형 AI가 사용자의 전문성 수준을 판단하도록 했다. 이후 추정된 전문성 수준과 원래 질문을 다시 생성형 AI에 전달해 사용자의 이해도에 맞춰 답변의 난이도와 설명 수준을 조절하도록 했다. 예를 들어 같은 전문용어를 포함한 질문이라도 해당 분야에 익숙한 사용자인지 여부를 타이핑 행동 등을 통해 추정한 뒤 답변의 깊이나 설명 방식을 달리할 수 있는 셈이다. 연구팀은 화학·컴퓨터과학·경영 분야 참가자 40명이 입력한 질문 1270개를 활용해 기술 성능을 검증했다. 그 결과 질문의 의미 정보만 분석했을 때 AI가 추정한 전문성 수준은 참가자가 직접 평가한 수준과 평균 0.488단계 차이가 났다. 반면 타이핑 행동 정보까지 함께 분석하자 그 차이가 0.398단계로 줄었다. 타이핑 정보를 추가하면서 전문성 추정 오차가 18.4% 감소한 것이다. 기존 개인화 방식과 비교한 결과에서도 차이가 나타났다. 지금까지의 대화 기록이나 사용자 프로필을 활용해 전문성을 추정하는 방식은 사용자가 직접 평가한 전문성 수준과 평균 1.162단계 차이를 보였다. 반면 질문마다 전문성을 새롭게 파악하는 ExPerT 방식은 그 차이를 0.488단계까지 줄였다. 연구팀은 고정된 프로필이나 과거 대화 기록에 의존하는 대신 사용자가 질문을 입력하는 순간의 행동 정보를 활용함으로써 현재의 전문성을 보다 세밀하게 반영할 수 있다고 설명했다. 공태식 UNIST 컴퓨터공학과 교수는 “기존 개인화 AI가 고정된 프로필이나 이전 대화 기록에만 의존해 실시간 맥락을 반영하지 못했던 한계를 극복하고자 했다”며 “의료·법률·금융처럼 전문 지식 격차가 큰 분야의 전문 챗봇과 사용자별 이해도 파악이 중요한 에듀테크, B2B 고객 지원 시스템 등 다양한 영역에서 사용자 눈높이에 최적화된 개인화 AI 인터페이스를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구 결과는 지난 7월 미국 샌디에이고에서 열린 자연어 처리 분야 국제학술대회 ‘ACL(Association for Computational Linguistics) 2026’에서 전체 투고 논문의 상위 4%에 해당하는 구두 발표 논문으로 채택됐다. 또 상위 2%에 주어지는 ‘SAC 하이라이트 어워드’를 수상했다. 연구 데이터 세트와 코드는 오픈소스 공유 사이트인 깃허브에 공개됐다. 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원, 한국연구재단 등의 지원을 받아 수행됐다.

노보 노디스크의 차세대 비만·당뇨병 치료 후보물질이 국내 임상 3상에 들어간다. 해당 물질은 위고비의 뒤를 이을 차세대 비만치료제로 개발 중인 가운데 아시아인을 대상으로 한 후기 임상에 본격적으로 진입하면서 국내에서도 체중 감량 효과와 안전성을 확인하는 시험이 진행될 전망이다. 30일 제약업계에 따르면 노보 노디스크는 지난 26일 식품의약품안전처로부터 과체중 또는 비만인 아시아인을 대상으로 제나감티드의 유효성과 안전성을 평가하는 임상 3상 ‘AMAZE 13’ 시험계획을 승인받았다. AMAZE 13은 아시아 지역 과체중·비만 성인 약 400명을 대상으로 진행되며, 글로벌 임상시험 등록정보에 따르면 80주 시점의 체중 변화율을 주요 평가변수로 살펴볼 예정이다. 국내에서는 경북대병원, 양산부산대병원, 건국대병원, 아주대병원, 분당서울대병원, 연세대 의대 세브란스병원, 서울대병원 등에서 임상이 진행된다. 제나감티드는 과거 ‘아미크레틴’으로 불렸던 노보의 차세대 비만·당뇨병 치료 후보물질이다. 하나의 펩타이드 분자로 GLP-1과 아밀린 수용체를 동시에 자극하는 이중 작용제로 개발되고 있으며, 주 1회 피하주사 제형과 경구제 모두 개발이 진행되고 있다. GLP-1은 식욕을 억제하고 포만감을 높이는 호르몬으로 위고비 등 기존 비만치료제의 주요 표적이다. 아밀린 역시 음식 섭취를 줄이고 포만감을 높이는 데 관여한다. 제나감티드는 이 두 경로를 동시에 자극해 체중 감량 효과를 높이는 방식이다. 앞선 임상 2상에서는 체중 감량 가능성도 확인됐다. 노보가 지난 6월 미국당뇨병학회(ADA)에서 공개한 결과에 따르면 제2형 당뇨병 환자 262명을 대상으로 36주간 진행한 임상에서 주 1회 피하주사 제나감티드 40㎎ 투여군의 평균 체중 감소율은 14.6%로 나타났다. 위약군은 2.1% 감소했다. 40㎎ 투여군에서는 당화혈색소(HbA1c)도 유의하게 감소했으며, 가장 흔한 이상반응은 위장관계 증상으로 대부분 경증 또는 중등도였다. 다만 이 결과를 현재 시판 중인 비만치료제와 단순 비교하기는 어렵다. 임상 대상과 기간, 시험 설계가 서로 다르기 때문이다. 제나감티드 2상은 제2형 당뇨병 환자를 대상으로 36주간 진행됐으며, 이번 3상에서는 과체중·비만 성인을 대상으로 80주간 효과를 확인할 예정이다. 노보는 올해 제나감티드의 임상 3상 프로그램을 본격화하고 있다. 피하주사 제형을 비만뿐 아니라 제2형 당뇨병을 동반한 비만, 폐쇄성 수면무호흡증, 무릎 골관절염 등 비만 관련 질환으로 개발 범위를 넓히고 있으며, 경구 제나감티드의 체중 감량 효과를 평가하는 3상도 추진하고 있다. 이번 국내 임상 3상은 앞선 2상에서 확인된 체중 감량 효과가 더 큰 규모의 아시아 과체중·비만 환자에서도 재현되는지를 확인하는 단계다. 향후 3상 결과에 따라 위고비를 잇는 차세대 비만치료제 경쟁에도 영향을 미칠 전망이다.

비만한 사람이 같은 정도로 체중을 감량하더라도 초저탄수화물 케톤식이요법을 하면 간의 인슐린 민감성과 간 지방, 혈당 조절 등 대사 건강 개선 효과를 추가로 얻을 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 즉 어떤 식단으로 체중을 감량했느냐에 따라 체중 감량 이후의 대사 개선 효과에는 차이가 있을 수 있다는 게 연구팀의 설명이다. 미국 워싱턴대 의대(WashU Medicine) 새뮤얼 클라인 교수팀은 28일 과학 저널 ‘셀 메타볼리즘(Cell Metabolism)’에서 당뇨병 전단계와 지방간을 동반한 비만 성인 55명을 대상으로 3개 식단의 효과를 비교한 결과, 케톤식이요법이 지중해식 식단이나 초저지방 식물성 식단과 비슷한 체중 감량 효과를 보이면서도 간과 대사 건강 개선 효과는 더 큰 것으로 나타났다고 밝혔다. 연구팀은 참가자들을 케톤식이요법, 지중해식 식단, 초저지방 식물성 식단에 무작위로 배정하고 약 5개월 동안 모든 음식을 제공하면서 체중과 대사 건강의 변화를 비교했다. 케톤식이요법은 전체 열량의 4%만 탄수화물에서 얻고 지방 73%, 단백질 23%로 구성했다. 지중해식은 탄수화물 50%, 지방 35%, 단백질 15%, 초저지방 식물성 식단은 탄수화물 70%, 지방 15%, 단백질 15%였다. 체중 감량 효과는 세 식단에서 비슷했다. 케톤식이요법을 따른 참가자는 체중의 10.4%를 감량했고, 지중해식은 10.2%, 초저지방 식물성 식단은 10.1%가 각각 줄었다. 체중 감량 이후 세 그룹 모두 근육의 인슐린 민감성이 약 50% 높아졌다. 연구팀은 근육의 인슐린 저항성을 개선하는 데는 식단의 영양소 구성보다 체중 감량 자체가 더 중요할 수 있다고 분석했다. 반면 간에서는 식단에 따른 차이가 뚜렷했다. 간의 인슐린 민감성은 세 그룹 모두 개선됐지만 케톤식이요법에서 개선 폭이 다른 두 식단보다 2~3배 컸다. 간에 축적된 중성지방도 케톤식이요법에서는 67% 감소해 지중해식과 초저지방 식물성 식단의 45%보다 감소 폭이 컸다. 혈중 인슐린 농도 역시 케톤식이요법에서 74% 감소해 지중해식 44%, 초저지방 식단 27%보다 감소 폭이 컸다. 반대로 간에서 지방 분해와 지방산 산화를 촉진하는 호르몬인 글루카곤은 케톤식이요법에서 52% 증가했다. 연구팀은 이런 변화가 간에서 새로운 지방이 만들어지는 것을 줄이고 저장된 중성지방의 분해와 지방산 산화를 촉진해 간 지방을 줄이는 데 영향을 준 것으로 분석했다. 혈당 조절에서도 차이가 나타났다. 당뇨병 전단계에서 벗어난 참가자의 비율은 케톤식이요법에서 50%로 가장 높았고, 지중해식은 29%, 초저지방 식물성 식단은 7%였다. 당화혈색소와 공복 혈당, 인슐린 수치 등도 케톤식이요법에서 상대적으로 크게 개선됐다. 연구팀은 체중 감량 자체는 세 식단에서 비슷했지만 주요 영양소 구성에 따라 체중 감량 이후 나타나는 대사 효과에는 차이가 있을 수 있다고 설명했다. 특히 지방간과 당뇨병 전단계를 동반한 비만 성인에게는 초저탄수화물 식단이 체중 감량을 넘어 간 기능과 혈당 조절에 추가적인 이점을 제공할 가능성이 있다고 밝혔다. 클라인 교수는 “체중이 똑같은 정도로 줄더라도 식단에 따라 효과가 다를 수 있다”며 “간 지방 함량이 높고 당뇨병 전단계라면 탄수화물 섭취를 줄이는 것이 체중 감량을 넘어 대사에 중요한 치료 효과를 줄 수 있음을 보여준다”고 말했다. 다만 이번 연구는 참가자들에게 연구진이 직접 음식을 제공하고 영양사가 매주 식단 준수 여부를 확인하는 방식으로 진행됐다. 따라서 실제 일상생활에서도 같은 효과가 나타나는지는 추가 연구가 필요하다.

한국천문연구원은 박종욱(사진) 책임연구원이 국제우주연구위원회(COSPAR) 집행위원에 한국인 최초로 선출됐다고 29일 밝혔다. COSPAR는 우주과학 분야 국제협력과 학술 교류를 촉진하기 위해 설립된 우주과학 분야 세계 최대 규모 국제학술기구다. 세계 각국 우주과학자와 관련 기관이 참여해 우주 연구 주요 현안과 발전 방향을 논의한다. 박 책임연구원은 제46차 COSPAR 이사회에서 향후 4년간 활동할 신임 집행위원 6인 중 한 명으로 선출됐다. COSPAR 집행위원회는 주요 정책과 운영 방향을 논의·결정하는 핵심 의사결정기구다. 박 책임연구원은 이달부터 향후 4년간 집행위원으로 활동하며 COSPAR 주요 사업과 국제협력, 학술 교류 등에 참여하게 된다. 박 책임연구원은 현재 한국 COSPAR 국가위원회 위원장 겸 한국 대표도 맡고 있다. 우리나라 우주과학계를 대표해 COSPAR 활동에 참여해 온 데 이어 이번 집행위원 선출로 국제기구 차원의 의사결정에도 직접 참여할 수 있게 됐다. 박 책임연구원은 “COSPAR 집행위원으로 선출돼 뜻깊게 생각한다”며 “국제 우주과학계와 긴밀히 소통하면서 우리나라 우주과학의 연구 역량을 알리고, 국내 연구자들이 국제무대에서 더욱 활발하게 교류하고 협력할 수 있도록 역할을 다하겠다”고 말했다.

감사하는 마음을 갖는 것이 단순히 기분을 좋게 만드는 데 그치지 않고 건강에 도움이 되는 행동과도 관련이 있다는 연구 결과가 나왔다. 감사의 감정을 의식적으로 기르는 것이 건강한 생활습관을 실천하는 데 도움이 될 수 있다는 분석이다. 영국 더럼대학교 연구진은 최근 국제 학술지 ‘영국 건강심리학 저널(British Journal of Health Psychology)’에 ‘감사와 건강 행동’에 관한 연구를 발표했다. 연구진은 대학생과 일반 성인, 장기 질환을 앓고 있는 사람 등을 포함한 24개 연구의 자료를 종합해 총 6967명의 데이터를 분석했다. 분석 결과 감사하는 성향이 높은 사람일수록 건강을 증진하는 행동을 실천하는 경향이 나타났다. 구체적으로 건강한 식사를 하고, 신체활동을 하며, 충분한 수면을 취하고, 스트레스를 관리하는 등 여러 건강 관련 행동과 감사의 감정 사이에 연관성이 확인됐다. 연구진은 감사가 긍정적인 감정을 높이는 데 그치지 않고 건강에 도움이 되는 행동을 선택하도록 하는 심리적 자원으로 작용할 가능성이 있다고 설명했다. 연구를 이끈 더럼대학교 심리학과의 퍼시아 시루아 교수는 “감사 일기나 감사 목록을 작성하는 방식이 건강한 행동을 실천하도록 돕는 데 활용될 수 있다”고 밝혔다. 연구진은 이같은 방법이 특별한 비용이나 자원을 많이 필요로 하지 않는다는 점에도 주목했다. 다만 이번 연구는 감사와 건강 행동 사이의 관계를 분석한 것이므로, 감사하는 마음 자체가 건강을 직접적으로 개선한다고 단정할 수는 없다. 연구진 역시 감사가 건강 행동을 촉진하는 과정과 장기적인 효과를 확인하기 위해 추가 연구가 필요하다고 봤다. 감사와 건강의 관계는 이전부터 연구돼 왔다. ‘영국 건강심리학 저널’은 2019년에도 감사와 건강의 관계를 다룬 연구들을 검토한 논문을 게재한 바 있다. 당시 연구진은 감사가 정서적 웰빙과 관련이 있다는 결과가 축적되고 있지만, 신체 건강에 대한 직접적인 인과관계는 아직 명확하지 않다고 지적했다.