[파이낸셜뉴스]  국내 1세대 의료 인공지능 전문기업 딥노이드는 2일부터 5일까지 개최되는 ‘2024 대한영상의학회 학술대회(Korean Congress of Radiology, 이하 KCR 2024)에 참여해 질환 검출 보조 AI 솔루션 ‘DEEP:AI’에 대한 연구 초록 6편을 발표한다고 밝혔다. 이중 3편은 구연 발표로 채택됐다. 특히 뇌동맥류 진단보조 AI 솔루션 ‘딥뉴로(DEEP:NRURO)’ 관련 연구는 이번 KCR 2024의 주요 연구에 해당하는 구연 발표(Oral PT)로 채택돼 솔루션에 대한 기대감을 높였다. 본 연구는 딥뉴로(DEEP:NRURO)를 통해 탐지된 뇌동맥류의 위치를 분류 및 측정을 통해 정확성을 평가한다. 뇌동맥류의 위치 정보는 파열 위험을 예측하는 데 도움을 주며, 치료 계획 수립 시 주요 정보로 활용할 수 있다. 또, 뇌동맥류 검출 성능 개선에 관한 연구도 구연 발표로 진행한다. 이 밖에도 폐질환 검출보조 AI 솔루션 딥체스트(DEEP:CHEST)와 폐결절 검출보조 AI 솔루션 딥렁(DEEP:LUNG)을 활용한 연구가 구연 및 포스터 발표로 진행될 예정이다. 최우식 딥노이드 대표는 "KCR 2024에서 딥노이드는 AI 기술력을 기반으로 다수의 연구 성과를 발표하며, 의료 AI 분야에서 선도적 입지를 다시 한번 확고히 했다"며, "특히, 딥뉴로(DEEP:NEURO)는 정확도와 성능에서 두드러진 결과를 보여, 실제 임상 적용에 대한 기대가 높다"고 전했다. 한편 딥뉴로(DEEP:NEURO)는 뇌동맥류를 진단 보조하는 AI 소프트웨어다. 작년, 혁신의료기술로 지정돼 임상 시장에 진입, 현재까지 27개 병원에 도입됐으며, 추후 설치 병원을 더욱 확대할 계획이다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스]  정부가 2028년까지 응급환자 데이터를 활용해 신속하게 중증도를 분류하고 인공지능 기반으로 응급상황을 예측하는 서비스를 구축한다는 소식에 딥노이드의 뇌 MRA 솔루션인 '딥뉴로'가 주목받고 있다. 6일 보건복지부는 전일 보건의료데이터 정책심의위원회를 열고 이런 내용을 중심으로 2024∼2028년 의료 AI 연구개발 로드맵(지침), 향후 의료데이터 정책, 공공데이터 개방·활용 개선 방안 등을 논의했다. 복지부에 따르면 최근 5년간 국내 의료 AI 관련 국가 연구개발 투자액은 2조2000억원 규모로, 연평균 33% 늘었다. 하지만 AI 기반 질병 진단·치료 및 예방 시스템 등 주요 분야에서 1위인 미국의 기술을 따라잡으려면 평균 2.7년(2022년 기준)이라는 긴 시간이 걸린다. 이에 따라 정부는 의료 AI 연구개발에 투자를 확대해 기술 격차를 해소한다는 방침이다. 또 AI에 대한 안전성·신뢰성이 부족한 탓에 의료현장에서 영상 판독 보조 수단으로 주로 쓰이는 실정을 고려해 현장 수용성을 높이는 방향으로 의료 AI 기술개발 지원도 확대할 계획이다. 정부는 이를 통해 2020∼2022년 평균 7.7건에 그친 AI 의료기술 사업화를 2배 이상으로 확대하고, 선진국과의 기술 격차를 1년 이상 단축한다는 계획이다. 정부는 우선 응급의료, 중증 질환, 암 등 필수의료 중심의 AI 연구개발을 확대하고, 생성형 AI를 기반으로 의료진-환자 간 소통을 지원하는 기술을 내년부터 개발한다. 응급의료 분야에서는 응급 환자 데이터를 활용해 환자의 중증도를 분류하고, AI 기반으로 응급상황을 예측해 알려주는 모델을 개발한다. 일례로 심정지 같은 응급환자는 생존 환자의 임상 데이터, 의료 기록 등을 분석해 적정 치료방식을 추천하고, 후유증을 최소화하는 모델을 개발한다. 이같은 소식에 의료AI 기반 관련 종목에 호재로 작용할 수 있다는 기대감 나오면서 뇌 MRA 솔루션을 갖춘 딥노이드에도 관심이 몰린다. 딥노이드 관계자는 “정부의 인공지능 기반의 응급 예측 예방 시스템 구축에 당 사의 뇌 MRA 솔루션인 딥뉴로가 수혜를 받을 것으로 기대한다”라며 “실제 딥뉴로 사용시 뇌동맥류 조기 발견으로 뇌출혈을 예방할수 있다”라고 전했다. 그러면서 “뇌 MRA로는 혈관폐쇄 혈관협착 등을 발견 할 수 있어 뇌졸증도 미리 대비할수 있다"라고 덧붙였다. 지난 8월, 혁신의료기술로 지정돼 이번 달 1일부터 의료 현장 도입이 확정된 딥노이드의 딥뉴로(DEEP:NEURO) 또한 의료기관들과 솔루션 도입 논의로 바쁜 움직임을 띤다. 한편 딥뉴로는 뇌 MRA 영상을 활용한 AI 기반의 뇌동맥류 검출 진단보조 솔루션으로 혁신의료기술로 선정 후 보건복지부의 고시 발령에 따라 지난해 11월부터 의료현장에서 환자에게 직접 활용이 가능하게 됐다. 시장 진출 시 선별급여와 비급여 중 선택이 가능했는데 딥뉴로는 비급여로 시장 진출을 선택했다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스]  딥노이드의 주가가 강세다. 이 회사의 뇌동맥류 뇌영상 검출, 진단보조 소프트웨어 '딥뉴로'가 혁신의료 기술로 선정됐다는 소식에 관심이 몰린 것으로 보인다. 17일 오후 2시 20분 현재 딥노이드는 전일 대비 1160원(+5.86%) 상승한  2만 950원에 거래되고 있다. 이날 딥노이드는 이 회사의 뇌동맥류 뇌영상 검출·진단보조 소프트웨어 '딥뉴로(DEEP:NEURO)'가 혁신의료기술로 선정됐다고 밝혔다. 앞서 딥뉴로는 혁신의료기기 통합심사 과정에서 지난 3월 혁신의료기기로 지정돼 기술 혁신성과 시장 창출 가능성 등을 인정받았다. 한국보건의료연구원(NECA) 최종 평가를 거쳐 최종 혁신의료기술로 선정됐다. 이번 선정으로 딥뉴로는 한시적 비급여 대상으로 임상시장 진입이 가능해졌다. 딥뉴로는 뇌동맥류 의심 환자의 뇌혈관 자기공명혈관조영술(MRA) 영상에서 뇌동맥류 의심 부위를 AI로 판독·분석해 의료인 진단을 보조한다. 의료진은 뇌혈관 MRA 내 뇌동맥류 결과 확인 시 딥뉴로를 의료현장에서 판독보조용으로 사용할 수 있다. 영상판독 편의성과 정확도를 높여 의료진의 빠른 대응과 치료가 필요한 뇌혈관질환 골든타임을 지킬 수 있을 것으로 기대된다. 한편 딥노이드는 올 하반기부터 동남아시아 시장 진입을 시작으로 미국, 유럽 진출을 준비하고 있다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스]  최근 치매 등 뇌질환 관련 AI도입이 글로벌 시장에서 새로운 성장축으로 떠 오른다는 소식에 관련 기술력을 가진 딥노이드에 관심이 집중되고 있다. 7일 관련업계에 따르면 최근 AI는 의료 영상을 분석하는 데 그치지 않고 환자 정보를 종합 분석해 진단하는 방식으로 발전하고 있다. 앞서 미국 마이크로소프트(MS)는 지난 6월 말 의사처럼 환자와 대화하고 필요한 검사를 진행해 진단하는 AI 의사를 발표했다. 실제 진단 사례를 두고 의사와 비교한 결과 AI의 진단 정확도는 85.5%를 보여 의사들의 20%를 압도했다. 전문가들은 뇌 질환 진단에도 이처럼 종합 판단하는 AI가 필요하다고 봤다. 실제 뇌질환을 정확하게 판단하려면 뇌 영상, 혈액검사, 유전 정보, 병력 등 다양한 데이터를 종합해야 한다. 영상만으로 정확한 진단을 내리는 것은 사실상 불가능하며, 이를 종합적으로 판독할 수 있는 AI 모델이 필요해서다. 근래 인공지능(AI)의 발전으로 뇌 영상 진단의 정확도는 높아지고, 전문가 의존도는 낮아지는 변화도 감지된다. 미국 최대 규모의 종합병원인 메이요클리닉이 도입한 AI 진단 도구는 양전자단층촬영(PET)을 기반으로 사람보다 빠르고 정밀하게 치매와 파킨슨병을 감별하며, 의료 현장의 판도를 바꿨다는 평가를 받고 있다. 딥노이드는 뇌 자기공명 혈관 조영술(MRA) 영상을 분석하는 AI ‘딥뉴로’를 개발했다. 이 AI는 환자 330명을 대상으로 한 임상시험에서 영상의학 전공의보다 66분, 영상의학 전문의보다는 60분 더 빠르게 MRA 영상을 판독해 큰 주목을 받았다. 여기에 이 회사의 뇌혈관 및 뇌실질 질환 AI 진단 기술 관련 연구 초록 6편도 ‘ESNR 2025(European Society of Neuroradiology 2025)’에서 채택됐다. ESNR은 유럽 뇌신경영상의학회(European Society of Neuroradiology)가 주관하는 국제적인 학술대회로, 오는 9월 17일부터 21일까지, 터키 이스탄불에서 열린다. 이번 대회는 아시아-오세아니아 뇌신경영상의학회 학술대회(AOCNR 2025) 및 터키 뇌신경영상의학회(TSNR 2025)와 공동 개최되며, 뇌신경영상의학 분야 세계적 석학들이 모여 최신 진단기법과 연구 성과를 공유할 예정이다. 딥노이드 의료R&D본부 고성민 본부장은 “뇌혈관 질환 AI 진단 분야에서 새로운 기술적 표준을 제시하고, 뇌동맥류 진단의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 대안을 모색한 연구라는 점에서 주목할 만한 성과”라며 “AI 기술이 뇌신경영상의학의 핵심 미래 기술로 부상하는 시점에 실제 임상 적용 시 유의미한 수준의 연구 성과를 제시한 점에서 좋은 평가를 받은 것 같다”고 말했다. 한편, 2023년 딥뉴로(DEEP:NEURO)는 혁신의료기술로 선정된 데 이어, 이듬해 건강보험 비급여 코드를 획득했다. 현재 국내 37개 병원에 설치돼 실제 임상 현장에서 활용되고 있다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드는 뇌혈관 및 뇌실질 질환 AI 진단 기술 관련 연구 초록 6편이 ‘ESNR 2025(European Society of Neuroradiology 2025)’에서 채택됐다고 25일 밝혔다. ESNR은 유럽 뇌신경영상의학회(European Society of Neuroradiology)가 주관하는 국제적인 학술대회로, 오는 9월 17일부터 21일까지, 터키 이스탄불에서 열린다. 이번 대회는 아시아-오세아니아 뇌신경영상의학회 학술대회(AOCNR 2025) 및 터키 뇌신경영상의학회(TSNR 2025)와 공동 개최되며, 뇌신경영상의학 분야 세계적 석학들이 모여 최신 진단기법과 연구 성과를 공유할 예정이다. 채택된 초록 중 2편은 딥노이드의 뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 AI 솔루션 ‘딥뉴로(DEEP:NEURO)’와 관련된 연구로 △3mm 이하 초미세 뇌동맥류까지 정밀하게 분할할 수 있는 상황 인식 의미적 증강(CSA) 기법 개발 △뇌동맥류 위치 탐지 정확도 및 실용성을 대폭 향상시킨 윌리스 고리(대뇌동맥륜) 기반 탐지 기법 ‘CoRA’ 자체 개발 등이 주요 내용이다. 해당 연구 내용은 학회 기간 중 포스터 발표를 통해 공개될 예정이다. 딥노이드 의료R&D본부 고성민 본부장은 “뇌혈관 질환 AI 진단 분야에서 새로운 기술적 표준을 제시하고, 뇌동맥류 진단의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 대안을 모색한 연구라는 점에서 주목할 만한 성과”라고 전하며 “AI 기술이 뇌신경영상의학의 핵심 미래 기술로 부상하는 시점에 실제 임상 적용 시 유의미한 수준의 연구 성과를 제시한 점에서 좋은 평가를 받은 것 같다”고 말했다. 한편, 2023년 딥뉴로(DEEP:NEURO)는 혁신의료기술로 선정된 데 이어, 이듬해 건강보험 비급여 코드를 획득했다. 현재 국내 37개 병원에 설치돼 실제 임상 현장에서 활용되고 있다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스]  뉴로모픽기술 스타트업 나노라티스가 한국투자엑셀러레이터로부터 시드투자를 유치했다. 이번 투자는 한국투자금융지주에서 설립한 한국투자엑셀러레이터의 바른동행7기 모집을 통해 이뤄졌다. 나노라티스는 한국투자엑셀러레이터로부터 투자를 받고, 6개월간 사업 고도화를 위한 다양한 멘토링, 네트워킹 기회를 제공받는다. 투자금액은 비공개다. 투자를 담당한 한국투자엑셀러레이터는 “나노라티스는 인간의 뇌 신경망을 모방한 뉴로모픽칩을 개발하여, 헬스케어 디바이스부터 로보틱스, IoT까지 다양한 분야에서 에너지 효율적인 고성능의 AI구현을 가능하게 할 수 있다. 피지컬 AI시대에 혁신적인 기업으로 빠르게 성장할 것으로 기대한다.”고 밝혔다. 뉴로모픽 기술은 인간의 뇌 구조와 작동 원리를 모방하여 정보를 처리하는 차세대 인공지능 기술로, 기존 디지털 컴퓨팅 방식과는 전혀 다른 접근법을 사용한다. 뉴로모픽 칩은 수많은 뉴런과 시냅스 역할을 하는 소자들이 병렬로 연결되어 있어, 연산을 분산 처리함으로써 낮은 전력으로도 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있다. 이러한 특성은 특히 배터리 기반의 엣지 디바이스, 예컨대 헬스케어 웨어러블이나 실시간 데이터 분석이 필요한 휴대형 의료기기 등에 매우 적합하다. 일례로 기존 딥러닝 기반 AI칩은 한 번의 연산을 위해 수십 와트의 전력을 소비하는 반면, 뉴로모픽 칩은 수십 밀리와트 이하로 동작하며, 수십~수백 배 높은 에너지 효율을 보일 수 있다. 또한 뉴로모픽 시스템은 연산과 저장이 한 곳에서 이루어지기 때문에, 기존 컴퓨터에서 발생하는 '메모리 병목 문제'도 자연스럽게 해결할 수 있다. 나노라티스는 이같은 뉴로모픽 기술의 강점을 활용하여, 생체신호 분석과 같은 고속·저전력 처리가 필요한 분야에서 기술 상용화를 추진하고 있다. 대표적으로, 인간의 간질액(체액)을 분석해 실시간으로 혈당 뿐만아니라 젖산, 산소포화도, 염증지표, 심지어 치매관련 바이오마커까지 예측할 수 있는 온디바이스 AI 기반 분석기기 개발을 진행 중이다. 이 기기는 뉴런-시냅스 소자를 통해 신경학적 패턴을 빠르고 효율적으로 분석하며, 외부 서버와의 통신 없이도 현장에서 즉시 판단을 내릴 수 있도록 설계된다. 이처럼 뉴로모픽 기술은 단순한 AI 연산 칩을 넘어, 차세대 헬스케어, 로보틱스, IoT 디바이스의 두뇌 역할을 할 핵심 기술로 부상하고 있다. IB업계 관계자는 "피지컬 AI(Physical AI) 시대의 기반 인프라로써, 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간처럼 사고하고 반응하는 기계를 가능하게 하며, 산업 전반의 패러다임 전환을 예고하고 있다"라고 덧붙였다.  kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 사람의 뇌처럼 적은 에너지로 학습하고 스스로 반응하는 인공지능(AI) 반도체가 국내 연구진에 의해 개발됐다. 이 소자는 기존 AI 칩보다 전력 소비를 크게 줄이면서 더 정교하게 정보를 처리할 수 있어 차세대 AI 기술의 중요한 전환점이 될 전망이다. 14일 POSTECH(포항공과대학교)에 따르면 POSTECH 연구팀은 세계 최초로 ‘3단자 ECRAM 소자’를 제작했다. 원자가 규칙적으로 배열된 육방정계 텅스텐 산화물(h-WO₃) 단결정 나노와이어(nanowire)를 활용해 머리카락보다 수백 배 가늘면서 전류가 안정적이고 일관되게 흐르는 이 소재를 기반으로 했다. 전류를 조절하고 흐르게 하는 전극을 세 개 만들어 실제 뇌의 신경세포처럼 신호를 다방향으로 주고받으며 학습하는 방식을 구현한 것이다. 특히, 이 소자는 반복적인 전기 자극(펄스)을 받으면 전도도가 스스로 증가하는데 이는 뉴런이 일정한 자극 이상에서 정보를 발화하는 ‘통합·발화(integrate-and-fire)’ 메커니즘과 매우 유사하다. 기존에는 신호를 통합·발화하는 ‘뉴런’의 기능과 신호 강도를 조절하며 학습하는 ‘시냅스’의 기능을 별도의 회로로 구현해야 했는데, 이들을 단일 ECRAM 소자에서 동시에 구현하는 데 성공한 것이다. 현재 AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 막대한 전력 소비가 큰 문제다. 이에 착안해 최근에는 실제 뇌의 구조를 모방한 ‘뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic computing)’ 기술 연구가 활발히 이루어지고 있지만 기존 ‘ECRAM1)’ 소자는 재료가 무질서하게 배열된 비정질 구조를 주로 사용해 실제 뇌신경처럼 정밀하게 동작하는 데 한계가 있었다. POSTECH 김세영 교수는 “이번 연구는 뉴로모픽 하드웨어 집적도와 에너지 효율을 획기적으로 높여 AI 반도체의 회로 복잡도를 줄이고 뇌처럼 효율적인 컴퓨팅 시스템 구현의 전환점이 될 것”이라고 말했다. POSTECH 신소재공학과·반도체공학과 김세영 교수, 신소재공학과 석사과정 이준용 씨 연구팀이 수행한 이 연구는 전자재료 분야 국제 학술지인 ‘스몰(Small)’에 게재됐다. 또 산업통상자원부 주관 민관공동투자반도체고급인력양성사업의 고집적 스토리지 클래스 메모리 및 딥러닝 가속기 구현을 위한 CMOS 공정 호환 고성능 ECRAM 개발 및 티키타카 알고리즘과 고성능 시냅스 소자의 co-optimization을 통한 뉴로모픽·인메모리 연산 칩 구현기술 개발과제의 지원을 받아 수행됐다.  jiany@fnnews.com 연지안 기자

[파이낸셜뉴스]  케이쓰리아이가 최근 3D 에셋 라이브러리 플랫폼을 출시한 데 이어 인공지능(AI) 기술 적용 확대에 나선다. 케이쓰리아이는 XR(확장현실) 미들웨어 역량 기반 신규 AI 모델 3종을 개발 중이라고 4일 밝혔다. 케이쓰리아이는 △객체 인식 기반 다중 모션 추정 △음성 대화형 모델 △캐릭터 모델링 AI 모델을 개발 중으로, 이달 중 자체 AI 모델을 출시해 보유 3D 데이터 기반 AI 기술 적용을 가속화할 방침이다. 케이쓰리아이는 AI를 활용해 위성, 항공 영상 기반 3차원 공간정보의 초고해상도 구현뿐 아니라 그림자 제거 등 다양한 차세대 XR 기술을 상용화하는 데 성공했다. 케이쓰리아이는 20년 이상 자체 3D 시뮬레이션 및 모델링 기술을 바탕으로 총 3만여건의 검증된 3D 데이터를 보유하고 있다. 고품질 데이터뿐 아니라 AI 분야 전문인력을 기반으로 관련 기술 개발을 지속해 오면서 특허 기술도 확보했다. 케이쓰리아이는 자체 AI 모델을 중심으로 기존 XR 사업과 시너지를 극대화하고 AI 중심 비즈니스 전환에 나설 방침이다. 객체 인식 및 캐릭터 생성 AI 모델을 XR 미들웨어에 활용할 뿐 아니라 음성인식 AI 모델 기반 신규 AI 서비스 출시도 준비 중이다. 엔비디아 ‘옴니버스(Omniverse)’ 연동 자체 플랫폼 ‘Neuro Twin X(뉴로 트윈 엑스)’에도 신규 AI 모델을 적용해 옴니버스형 플랫폼을 고도화할 것이라고 회사 측은 설명했다. 회사 관계자는 “AI 성능에 가장 중요한 대규모 고품질 3D 데이터와 다양한 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 바탕으로 다양한 AI 모델을 개발하고 있다”며 “다양한 산업 공급 레퍼런스와 자체 AI 기술력 및 전문인력을 기반으로 AI 모델 성능을 고도화한 후 AI 서비스를 중심으로 추가 매출 확보에 나설 것”이라고 말했다. 한편 케이쓰리아이는 최근 XR 사업을 진행하면서 확보한 3D 데이터를 바탕으로 3D 메타버스 에셋 라이브러리 플랫폼 ‘Neuro Asset(뉴로 에셋)’을 론칭해 데이터 역량을 고도화해 나가고 있다. Neuro Asset을 통해 자체 AI 서비스 구현뿐 아니라 생성형 AI 학습용 3D 데이터 플랫폼 자체 공급을 추진할 계획이라고 회사 측은 설명했다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스]  국내 1세대 의료 AI 전문기업 딥노이드는 지난 9일 KMI한국의학연구소와 검진 결과판정 AI 모니터링 연구를 위한 업무협약(MOU)을 체결하고 건강검진 시장을 대상으로 본격적인 사업 확장에 나설 계획이라고 15일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양측은 △LLM(대규모언어모델) 기반 검사 시스템 연구사업 △생성형 AI 기술을 활용한 검진결과기록지 검토 리뷰(스크리닝) 정확도 제고  △의료영상 기술 분야 공동연구 및 사업화를 추진할 계획이다. KMI한국의학연구소가 보유한 방대한 건강검진 데이터와 딥노이드의 생성형 AI 기술을 결합해 맞춤형 건강검진 서비스를 제공한다는 방침이다. 딥노이드는 LLM 기반 AI 시스템을 도입해 건강검진 데이터의 자동 검토 및 효율화 작업을 주기적으로 진행할 계획이다. KMI한국의학연구소는 이를 통해 정제된 데이터를 토대로 의료진의 신속하고 정확한 의사결정을 지원할 계획이다. 또한 검진 결과를 적시에 제공해 수검자의 만족도와 검진 서비스의 효율성 향상이 기대된다. 또한, 해당 시스템은 여타 의료정보 플랫폼으로의 확장도 용이해 전반적인 의료 데이터 정밀화 기반을 구축할 수 있을 것으로 보인다. 이번 협약이 의료 AI의 활용 범위를 병변의 판독 중심에서 일상적인 건강관리와 검진 데이터 처리로 확장해, 의료 AI 서비스의 저변 확대에 기여할 것으로 기대된다. KMI한국의학연구소 이광배 이사장은 “이번 협약을 통해 KMI가 40여 년간 축적해 온 검진 데이터의 가치를 높이고 생성형 AI 기술을 활용해 건강검진 서비스의 실효성을 강화할 수 있을 것으로 기대한다”고 전했다. 딥노이드 최우식 대표도 “KMI의 축적된 의료 전문성과 데이터, 당사의 AI 기술이 만나 강력한 시너지를 낼 것으로 기대한다”며, “이번 협약이 의료 AI의 활용 범위가 일상적인 건강관리 영역까지 확대되는 전환점이 되길 바란다”고 말했다. KMI한국의학연구소는 1985년 설립된 건강검진기관으로 현재 서울 3곳(광화문, 여의도, 강남)과 지방 5곳(수원, 대구, 부산, 광주, 제주) 등 전국 8개 지역에서 건강검진센터를 운영하고 있으며, 질병의 조기발견과 예방, 국민건강 증진을 위한 활동과 더불어 다양한 사회공헌사업을 펼치고 있다. 한편 딥노이드는 국내 의료 AI 선도기업으로 뇌동맥류 및 폐질환의 진단, 치료 가이드 등 질환 영상 분석 솔루션을 연구 및 개발한다. 주요 의료 AI 솔루션으로 지난해 건강보험 비급여 항목에 임시등재 된 ‘DEEP:NEURO(딥뉴로)’를 비롯해 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 판독문 생성 솔루션 ‘M4CXR’, 실시간 다중 폐질환 검출·진단 보조 솔루션 ‘DEEP:CHEST(딥체스트)’ 등이 있다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] AI(인공지능) 기술을 더 빠르고 효율적으로 만들 지름길이 POSTECH(포항공과대학교) 연구진에 의해 밝혀졌다. 25일 POSTECH에 따르면 POSTECH 신소재공학과·반도체공학과 김세영 교수, 곽현정 박사 연구팀은 미국 IBM TJ Watson 연구소 오키 구나완(Oki Gunawan) 박사와 함께 차세대 인공지능 핵심 기술로 주목받는 전기화학 메모리 소자(ECRAM) 작동 원리를 세계 최초로 규명하는 데 성공했다. 이번 연구는 과학 국제 학술지 중 하나인 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 게재됐다. AI가 발전하면서 데이터 처리량도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 하지만 현재 컴퓨터는 데이터를 저장하는 ‘메모리’와 연산을 수행하는 ‘프로세서’가 분리돼 있어, 두 장치 간 데이터 전송에 많은 시간과 에너지가 필요하다. 이를 해결하기 위해 등장한 개념이 ‘인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)’이다. ‘인-메모리 컴퓨팅’ 기술은 말 그대로 메모리 내에서 연산이 가능해 데이터 이동 없이 빠르고 효율적인 작업이 가능하다. ECRAM는 이를 구현할 핵심 기술 중 하나다. ECRAM은 이온의 움직임을 통해 정보를 저장·처리하는데 마치 아날로그 방식처럼 연속적인 값을 저장할 수 있다. 그러나 복잡한 구조와 고저항성 산화물 소재로 인해 작동 원리를 명확히 이해하기 어려웠고, 이는 상용화의 큰 걸림돌로 남아 있었다. 연구팀은 텅스텐 산화물을 사용해 이 ECRAM를 ‘다중 단자 구조’로 제작하고, 극저온(-223℃, 50K)부터 상온(300K)까지 다양한 온도에서 내부의 전자 움직임을 관찰할 수 있는 ‘평행 쌍극자 홀 측정 기술’을 적용했다. 그 결과, 연구팀은 ECRAM 내부 산소 결함이 약 0.1eV의 얕은 도너 준위를 형성하며, 전자가 쉽게 이동할 수 있는 일종의 ‘지름길’을 만든다는 사실을 세계 최초로 관찰했다. ECRAM이 정보를 저장하고 전달할 때 단순히 전자의 양이 늘어나는 것뿐 아니라 전자들이 자유롭게 이동할 수 있는 환경 자체가 형성됐다. 이 메커니즘이 극저온에서도 유지된다는 점은 ECRAM의 안정성과 내구성을 입증하는 중요한 발견이다. 이번 연구는 산업통상자원부 주관 민관공동투자반도체고급인력양성사업의 고집적 스토리지 클래스 메모리 및 딥러닝 가속기 구현을 위한 CMOS 공정 호환 고성능 ECRAM 개발 및 티키타카 알고리즘과 고성능 시냅스 소자의 co-optimization을 통한 뉴로모픽·인메모리 연산 칩 구현기술 개발과제의 지원을 받아 수행됐다.  jiany@fnnews.com 연지안 기자