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[연예뉴스]클로드·알파폴드 넘었다…K-의료 AI, 글로벌 시장 '정조준'

온카뱅크관리자

2026-03-31 14:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">과기정통부, ‘AI 특화 파운데이션 모델’ 프로젝트 중간성과 발표<br>루닛 개발 16B 모델, 초대형 AI 모델 대비 정확도·분석 능력 우수<br>KAIST 'K-Fold', 알파폴드3 구조예측 시간 30배 이상 단축 성과</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="PItKlCe4gb">
          <p contents-hash="98e8d36e49135bf8ebdc90d55a9a5771d3d6ab7622015d531e298565f965cf96" dmcf-pid="QCF9Shd8gB" dmcf-ptype="general"><br> </p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d7cf4a99f4d20b5740126e04bb09a2db339a7d6631d533b8cb0d3538d674d1c4" dmcf-pid="xh32vlJ6jq" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[서울=뉴시스]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/31/newsis/20260331142725693frwm.jpg" data-org-width="650" dmcf-mid="652dF1EooK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/31/newsis/20260331142725693frwm.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [서울=뉴시스]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="3079cbe0a82b9f005bddecf3ed7d05b873036af0fdc8afb378e2a0d6d0f56e7c" dmcf-pid="y4aOP8XSaz" dmcf-ptype="general"><br> [서울=뉴시스]심지혜 기자 = 의료 인공지능(AI) 기업 루닛 컨소시엄이 개발한 16B 규모 의과학 특화 AI 모델이 앤트로픽의 클로드3.5 소넷 등 글로벌 초대형 모델보다 주요 의학 벤치마크에서 더 높은 성능을 기록한 것으로 나타났다. 한국과학기술원(KAIST)이 개발한 2B급 바이오 파운데이션 모델은 구글 알파폴드3 대비 최대 30배 빠른 속도로 단백질과 복합체 구조를 예측하는 성능을 보였다. </p>
          <p contents-hash="0ab9e4cdbc2c1cb78068151ea24773585d5f95401ff74f193b6e9a6895c2bcea" dmcf-pid="W8NIQ6Zvg7" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 개발한 의료·바이오 특화 AI 모델이 글로벌 초대형 AI를 뛰어넘는 성능을 일부 영역에서 입증하며 기술 경쟁력 확보 가능성을 보여준 것이다. </p>
          <p contents-hash="f0ad1cd5466853cca0083dfe9cc82d40a35ffc8ffa3a81828644924cd899e325" dmcf-pid="Y6jCxP5Tou" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부는 정보통신산업진흥원, 한국정보통신기술협회와 함께 ‘AI 특화 파운데이션 모델’ 프로젝트의 중간성과를 31일 공개했다. 이번 프로젝트는 범용 AI 모델과 별도로 산업 특화 AI 경쟁력을 확보하기 위한 국가 전략 사업으로 지난해 10월 말 루닛 컨소시엄과 KAIST 컨소시엄이 선정됐다. </p>
          <p contents-hash="7b90a27958d5a1de63de622e10cc2acf53b8391257b488079bb6a37cd7cd486b" dmcf-pid="GPAhMQ1yNU" dmcf-ptype="general">이들은 올해 9월 9일까지 각각 세계 최초 전주기 의과학 AI 특화 파운데이션 모델, 구글 알파폴드3 보다 빠르고 정확한 단백질 복합체 구조 예측 모델 개발을 추친한다.</p>
          <p contents-hash="ffe332a76b5b7228fd5fc7c05c8a355140d8b5c25e7496f4547f2313222bc36f" dmcf-pid="HQclRxtWAp" dmcf-ptype="general">과기정통부는 중간 평가 결과 두 컨소시엄 모두 80점 이상을 획득해 2단계 지원 통과 기준(70점)을 넘어섰다고 밝혔다. 이에 따라 오는 4월 1일부터 9월 9일까지 이어지는 2단계에서도 각 컨소시엄에 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장을 계속 지원할 예정이다. TTA 검증 결과, 두 컨소시엄 모두 외부 모델을 활용하지 않고 프롬스크래치(From Scratch) 방식으로 모델을 자체 개발한 것으로 확인됐다.</p>
          <h3 contents-hash="374402369cc614108341df4399cf6d26ea674c6c602005066c16f7f991467bc4" dmcf-pid="XxkSeMFYk0" dmcf-ptype="h3"> 루닛·KAIST 개발 모델 ,글로벌 타겟모델 수준…현장 적용 가능성 입증</h3>
          <div contents-hash="faf0f6e12f9c4eb7a740313d0a85e7e11d224a14a64aff85464adcf1bfb0a514" dmcf-pid="ZMEvdR3Gc3" dmcf-ptype="general">
            루닛 컨소시엄이 개발한 16B급 모델(MOE 방식)은 클로드 3.5 소넷을 비롯한 100B~1T 규모 초대형 모델들 대비 의학논문 기반 질의응답 정확도, AI 답변의 출처·근거 일치성, 과학 연구 데이터 활용 코드 작성 및 분석 등 주요 지표에서 우수한 결과를 기록했다.
          </div>
          <p contents-hash="d5e46590a6971066acd4fc2c885971014fb9ac13091597a22f5b0de5d13c5559" dmcf-pid="5RDTJe0HgF" dmcf-ptype="general">해당 모델을 기반으로 구축한 '임상 의사결정 지원 에이전트 시스템(CDSS)'은 올해 2~3월 국민건강보험공단 일산병원에서 실제 의료 데이터 기반 환경에 적용해 임상 현장 활용 가능성을 실증했다. 특히 응급실에서 환자 위급 정도를 나누는 5단계 분류 성능에서 높은 정확도를 보였고, 진단명 일치율도 94.0%에 달했다. 이상약물반응 판단 정확도와 보고서 작성 성능도 우수한 평가를 받아 현장 의료진으로부터 실제 진료에 활용 가능한 수준이라는 평가를 얻었다.</p>
          <p contents-hash="cd9c1c2522afc3d752e4d2834c8fc25e2e6283dd71974b19a4f167f422732aa0" dmcf-pid="1ewyidpXct" dmcf-ptype="general">KAIST 컨소시엄이 개발한 2B급 바이오 파운데이션 모델 'K-Fold'는 단백질-단백질, 저분자, 핵산을 포함하는 분자 복합체의 3차원 구조 예측 정확도에서 구글 알파폴드3에 근접한 수준을 달성하면서도, 예측 속도를 기존 약 30분에서 평균 1분 이내로 최대 30배 이상 단축하는 성과를 거뒀다.</p>
          <p contents-hash="a9cc3ff0b613bd2e16c0f373f45646ec22ddb2a65bd550566999f0366a497427" dmcf-pid="tPAhMQ1yA1" dmcf-ptype="general">기존 알파폴드는 방대한 다중서열정렬(MSA)의 통계적 패턴을 찾는 방식에 최적화돼 있어 데이터가 희소한 복합체나 단백질의 동적 변화 예측에 한계가 있었다. </p>
          <p contents-hash="8a9c453e4a1ef33c4ca534613b78e143ddad0e09f5558b9407eb0137dffacc25" dmcf-pid="FQclRxtWo5" dmcf-ptype="general">KAIST는 이를 극복하기 위해 물리·화학적 상호작용 기반 복합체 구조 예측 방식을 새롭게 개발했으며, 분자의 최종 구조뿐 아니라 물리적 결합 과정에서의 구조 변화까지 예측하는 새로운 생성 모델링 방식을 적용했다. 이를 통해 신약 개발 분야에서 K-Fold 기반 서비스형 신약개발의 새로운 가능성을 제시했다는 평가를 받고 있다.</p>
          <h3 contents-hash="d27f87a49dc28736483d05c5735680d870feb5e1b3ac6f98c77c5db1d2777784" dmcf-pid="3xkSeMFYaZ" dmcf-ptype="h3"> 글로벌 무대에 오픈소스로 공개…해외 시장 진출까지 도모</h3>
          <div contents-hash="68ea32b69d8eae66a6ecdcaa2de00c9b6e8c62da98bee2bca02911081c46e8c7" dmcf-pid="0MEvdR3GcX" dmcf-ptype="general">
            과기정통부는 두 컨소시엄이 개발한 모델을 다음달 초 허깅페이스(Hugging Face)에 오픈소스(Apache 2.0 라이선스)로 공개할 예정이다.
          </div>
          <p contents-hash="cff11e5fa84771f750ac133a9f929a8653ee69f1a4b3324db873cf1c7b273503" dmcf-pid="pRDTJe0HkH" dmcf-ptype="general">루닛 컨소시엄은 2단계에서 모델을 최대 32B까지 확장해 신약개발 연구 보조까지 지원하는 전주기 의과학 파운데이션 모델로 고도화할 계획이다. 이후 최대 1T급 초대규모 AI모델로 확장할 방침이다. 7~8월에는 건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 병원과 SK바이오팜에서 현장 실증을 추진하며, 카카오헬스케어와 협력해 대국민 맞춤형 의과학 챗봇 서비스도 실증할 예정이다. </p>
          <p contents-hash="10e612df6da95814113374a92c3d5790e8a4b4ee26e352ee1c40808793a06929" dmcf-pid="UewyidpXAG" dmcf-ptype="general">아울러 CDSS는 병원용 임상 의사결정 지원 솔루션으로, ‘바이오의학 공동 과학자(BMCS)’는 연구중심병원과 제약사를 위한 바이오메디컬 연구지원 플랫폼으로 구현하는 등 10월 이후 수요처별 요구에 맞춰 솔루션을 최적화한 맞춤형 사업 모델을 마련해 나갈 예정이다.</p>
          <p contents-hash="8f1666b18fbe1be52571282b6fae3ebd11309d0c77a17e8580bec6e4dad43dd0" dmcf-pid="udrWnJUZAY" dmcf-ptype="general">KAIST 컨소시엄은 2단계에서 모델을 7B로 확장하고 경량화 2B 모델도 별도 구축한다. 7월에는 국립보건원, 한국화학연구원, 국립암센터, GC녹십자 등 협력기관을 대상으로 베타 서비스를 오픈하며, 최종 모델은 글로벌 제약사 머크(Merck)의 AI 신약개발 클라우드 서비스에도 탑재해 해외 시장 진출을 도모할 방침이다.</p>
          <p contents-hash="992a2fd485cfe0618b2ee2ea87bc96bab6ba524a65a470ae0d80395121a8a696" dmcf-pid="7JmYLiu5jW" dmcf-ptype="general">최동원 인공지능인프라정책관은 “약 5개월 정도의 기간에도 의과학·바이오 특화 AI 모델을 개발하고 핵심 벤치마크에서 경쟁력 있는 결과를 확보하는 등 세계 시장에서 통할 수 있는 기술적 기반을 마련했다"며 “진단치료·신약개발 등 고부가가치 산업에서 산업적 활용 잠재력이 실제 사업화로 이어질 수 있도록 정책적 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="b0da3c0fb3b3b32e7d25bd1e16cc8fe2ccb67faf330a49da1d6cbfd9b120ae97" dmcf-pid="zisGon71oy" dmcf-ptype="general"><a href="https://www.newsis.com/?ref=chul" target="_blank">☞공감언론 뉴시스</a> siming@newsis.com </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴시스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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