[파이낸셜뉴스] AI 기술금융사 피에프씨테크놀로지스(이하 PFCT)는 자사 AI 기술연구팀이 지난달 29일 스페인 바르셀로나에서 열린 데이터마이닝 및 AI 학술대회 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 2024 컨퍼런스에서 대한민국 금융사 최초로 '온라인 개인신용대출(UPL) 시장 내 금리 입찰 방법에 관한 연구' 논문을 발표했다고 2일 밝혔다. 이는 개인신용대출시장에 AI를 활용한 ‘반복경매’의 개념을 적용해 연구한 첫 사례다. KDD는 컴퓨터 및 관련 분야의 저명한 학회를 평가하는 코어 컨퍼런스 랭킹(CORE Conference Ranking)에서 최상위 등급 A에 해당하는 데이터 마이닝(지식발견) 분야에서 가장 권위 있는 학회다. 국내 금융사는 물론 핀테크사가 최고 등급의 AI 학회에 관련 논문을 등재하는 사례조차 매우 드문데, 이번 PFCT AI 기술연구팀이 발표한 논문은 학계 전체에서 첫 사례로 평가받고 있다. 해당 논문은 개인신용대출(UPL) 시장을 반복되는 경매 시나리오로 모델링한 연구를 담고 있다. 온라인대출비교서비스가 대중화됨에 따라 금융 소비자(대출 신청자)는 더 높은 대출 한도와 낮은 금리를 위해 다양한 대출 상품을 한꺼번에 비교해 가장 최적의 대출 조건을 선택하는데, 이 과정을 ‘반복경매’에 빗대어 정의한 것이다. 기존의 전통 금융기관들은 전문가들의 경험을 바탕으로 판단하는 휴리스틱(heuristic) 방법에 의존해 금리를 설정해왔다. 반면, PFCT AI 기술연구팀은 연구를 통해 금융사의 누적 이익 극대화, 소비자의 최저 금리를 위한 ‘최적의 금리 전략’을 찾는 방법으로 ‘오토인터레스트(AutoInterest)’라는 AI 알고리즘을 제안한다. PFCT가 제안하는 AI 알고리즘을 평가한 결과, 기존의 고정 금리 전략(휴리스틱) 대비 더 높은 누적 이익을 보여주는 것으로 나타났다. 이와 동시에 PFCT의 자체 CSS모델 정확도와 우수한 변별력도 다시 한번 검증됐다. 정교한 신용평가 (CSS) 기술이 AI 알고리즘 검증 효과에 영향을 미치기 때문이다. 본 기술연구를 총괄한 피에프씨테크놀로지스 AI 기술연구팀 리드 안병규 이사는 “한국 금융사 최초로 KDD에 논문을 등재하고, 컨퍼런스에서 연구 내용을 직접 발표할 수 있어 영광”이라며 “국내에서 기관투자를 앞두고 있는 만큼 해당 기술을 빠르게 상용화해 차입자들은 더 낮은 금리, 합리적인 한도로 대출 상품을 이용하고 금융기관들은 온라인 대출비교서비스 시장에서 최적의 수익을 달성할 수 있도록 할 것”이라는 소감을 전했다. 한편, PFCT는 지난해 9월 회사 출범 당시부터 쌓아왔던 금융 기술력을 패키징한 제품 ‘에어팩(AIRPACK)’을 시장에 선보였다. 현재 국내에서는 SBI저축은행, 롯데카드 등 유수의 금융기관들이 이를 활용해 리스크 관리를 하고 있다. 글로벌 시장에서는 KB국민은행 및 OK금융그룹과 함께 인도네시아 시장에 적합한 AI신용평가 모델을 개발 중이다. yesji@fnnews.com 김예지 기자
2024-09-02 14:30:59SK텔레콤은 지난달 미국 워싱턴 DC에서 개최된 세계적 권위의 정보 검색 분야 학회 'SIGIR 2024'에서 자체 개발 추천 모델 알고리즘 연구가 우수 논문상을 수상했다고 5일 밝혔다. 이번에 수상한 논문은 SKT의 '원 모델(One Model) 버전 2.0'에 관한 연구로, 다양한 서비스 도메인의 데이터가 서로 시너지를 내어 추천 예측 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안했다. 이 논문은 해당 알고리즘의 참신성, 상용 배포 실증성, 방대한 실험을 통한 결과의 신뢰성 등에서 높은 평가를 받아 접수 논문 중 상위 0.6%의 논문에게만 수여되는 우수 논문상으로 선정됐다. 자체 개발 추천 모델인 원 모델은 작년에 버전 1.0을 개발해 상용 배포했으며 해당 모델의 알고리즘 관련 연구는 정보 검색 분야 최우수 학회 중 하나인 CIKM 2023에 채택된 바 있다. 이번 원 모델 버전 2.0은 버전 1.0 대비 추천 성능을 향상시킴과 동시에 학습 효율성을 높였다. SKT는 개인의 다양한 종류 행동 로그를 시간 순서에 따라 통합하거나 정제하고 이번 연구 내용인 '원 모델 알고리즘'을 통해 고객의 다음 행동을 예측, 고객의 다차원적인 특성을 고려한 개인화 추천을 수행하고 있다. 요금제 가입 이력, T딜 쇼핑 이력, 멤버십 사용 이력 등 고객의 다양한 서비스 도메인에서의 행동 데이터를 종합적으로 분석해 가장 최근 시점에 해당 고객 수요와 관심사에 맞는 서비스 혜택이나 상품을 추천하는 방식이다. 구자윤 기자
2024-08-05 18:13:51[파이낸셜뉴스] 로보어드바이저 전문기업 파운트 자회사 파운트투자자문이 운용 중인 알고리즘이 퇴직연금 일임서비스를 위한 심사에서 누적 수익률 기준 전체 2위를 차지했다. 27일 로보어드바이저 업계에 따르면 ‘파운트_아시아기술주Focus(ETF)’의 지난해 12월 11일부터 이달 26일까지 약 6개월 누적수익률이 21.9%(적극투자형 기준)로 집계됐다. 이는 코스콤에서 진행한 제22차 테스트베드 시스템 심사를 통과한 전체 141개 적극투자형 알고리즘 중 두 번째다. 해당 심사에서는 주문 내력, 해킹 방지 역량 등 보안성과 비상조치 매뉴얼, 복구시스템 보유 여유 등 안정성을 평가했다. 200개 넘는 알고리즘이 당초 대상이었으나, 최종 141개만 그 문턱을 넘었다. 같은 기간 대표적인 벤치마크인 스탠더드앤프푸어스(S&P)500(17.9%), 나스닥(21.2%), 코스피(9.5%) 상승률을 모두 넘어섰다. 파운트는 올 하반기 진행될 로보어드바이저의 퇴직연금 일임 운용에 대한 혁신금융 서비스(금융규제 샌드박스) 심사에 대비해 지난해 12월부터 ‘코스콤 제22차 로보어드바이저 테스트베드 정기심사’에서 총 9개 알고리즘을 운용 중이다. 장기적으로 높은 이익성장률을 기록한 미국 테크기업과 글로벌 하이엔드 소비재 섹터 중심에 투자하는 ‘파운트_테크&하이엔드(ETF)’도 이 기간 16.8% 성과를 올렸다. 현재 글로벌 주식시장은 고금리 상황임에도 지난해에 이어 올해 상반기에도 인공지능(AI) 반도체를 중심으로 상승세 이어가고 있다. 파운트 알고리즘들은 국내는 물론 일본, 대만 등 아시아 지역 내 혁신 기술 산업을 중심으로 AI, 반도체 밸류체인 기업들을 포함하고 글로벌 빅테크 산업 집중도가 높은 전략을 구사함에 따라 성적을 높이고 있다. 김영빈 파운트 대표는 “설립 초기부터 여러 금융사들과 협업을 통해 쌓은 금융기술 노하우가 집약된 파운트 알고리즘이 글로벌 금융시장의 흐름을 정확하게 분석해 대응하고 있다는 점이 수치로 증명된 것”이라며 “연금, 펀드, 상장지수펀드(ETF) 등 다양한 금융상품에 대한 자문 및 일임 서비스 경험을 기반으로 퇴직연금 일임 서비스에서도 연착륙할 수 있도록 하겠다”고 설명했다. 파운트는 우리은행, KDB산업은행, 대구은행, 전북은행, 현대차증권, 메트라이프, 한화생명 등에 펀드 및 퇴직연금 운용에 필요한 자문서비스를 제공 중이기도 하다. 올해 초엔 하나은행과 ‘로보어드바이저를 활용한 퇴직연금 서비스 추진을 위한 업무제휴협약(MOU)’을 체결하고 퇴직연금 투자일임 서비스 개발을 공동으로 진행하고 있다. taeil0808@fnnews.com 김태일 기자
2024-06-27 09:29:58[파이낸셜뉴스] 지난해 국내 포털·유튜브 이용자 중 절반가량은 네이버·다음 등 포털과 유튜브와 같은 플랫폼 서비스의 추천 알고리즘 서비스가 편향을 유발한다고 대답했다. 방송통신위원회와 정보통신정책연구원(KISDI)은 이 같은 내용을 담은 '2023년 지능정보사회 이용자 채널조사' 결과를 20일 발표했다. 조사는 전국 2777가구, 4581가구원(만 16세~69세) 중 스마트폰을 이용하면서 하루 1회 이상 인터넷을 이용하는 자들을 대상으로 했다. 2018년 시작된 해당 조사는 2022년 국가승인통계로 지정됐다. 이번 설문에는 지능정보기술·서비스 이용 현황, 포털·유튜브 등 알고리즘 추천 서비스에 대한 인식, 생성형 인공지능(AI)에 대한 이용자 경험 등에 대한 문항이 포함됐다. 응답자들은 포털과 유튜브에서 제공하는 알고리즘 추천 서비스에 대해 전반적으로 추천 서비스가 자신의 취향에 잘 맞춰져 있다고 대답했다. 포털 알고리즘이 '내 취향에 잘 맞춰져 있다'고 응답한 비중은 68.9%, 유튜브는 71.2%다. 동시에 해당 플랫폼 서비스의 알고리즘 추천 서비스가 가치편향을 유발한다는 응답도 50% 안팎의 비중을 기록했다. '(서비스) 빈번한 이용은 가치관의 편향을 낳을 것이다'라고 대답한 비중은 포털이 49.9%, 유튜브가 51%다. 응답자들은 알고리즘 추천 서비스 제공자가 준수해야 할 윤리적 책무로 '알고리즘의 콘텐츠 선별 기준 공개(62.9%)'를 가장 많이 뽑았다. 2022년 대비 9%p 상승한 수치다. 생성형 AI와 관련해선 응답자 중 12.3%가 이용해 본 적이 있다고 답했다. 이용 현황 비중은 텍스트 생성이 81%로 압도적인 비중을 차지했다. 음성·음악 생성(10.5%), 도메인 이미지 생성(4.8%), 이미지 생성(3.6%)가 그 뒤를 이었다. 생성형 AI 이용 동기로는 '정보 검색에 효율적이다(88.1%)'라고 답한 비중이 가장 컸다. 그 뒤는 '대화 나눌 상대가 필요해서(71.8%)', '일상적 업무 지원(70.2%)' 순으로 나타났다. 생성형 AI를 이용하지 않는 이유 중 가장 큰 비중을 차지한 응답은 '높은 지식수준을 요구해 이용하기 어려울 것 같아서(62.3%)'다. 이외에도 '개인정보가 유출될 것 같아서(57.3%)', '이용하기 복잡할 것 같아서(56%)'도 높은 비중을 차지했다. 방통위는 이번 조사 결과를 향후 이용자 보호 정책에 반영할 예정이다. 생성형 AI 관련 결과는 올해 하반기 발표할 '생성형 AI 이용자 보호 가이드라인'에도 반영한다는 방침이다. jhyuk@fnnews.com 김준혁 기자
2024-06-20 11:10:56[파이낸셜뉴스] 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장이 인공지능(AI) 기술 발전이 핵전쟁 위협을 높일 것이라고 경고했다. 핵 사용을 기계나 알고리즘에 맡기는 것은 위험하다는 경고다. "핵 사용 위험 냉전 이후 최고조" 8일 외신 등에 따르면 구테흐스 총장은 지난 6일(현지시간) 미국 워싱턴에서 열린 군비통제협회(ACA) 연례회의에서 녹화 메시지를 통해 이처럼 밝혔다. 구테흐스 총장은 "핵무기가 사용될 위험이 냉전 이후 최고조에 달해 있다"며 "생존에 대한 위협이 증가하면서 인류가 칼날 위에 서 있다"고 평가했다. 그러면서 "각국이 질적인 군비 경쟁을 벌이고 있고, AI와 같은 기술이 이런 위협을 더 증대시키고 있다"며 "모든 국가가 핵 사용을 기계나 알고리즘에 맡기지 않고 인간이 결정하도록 합의해야 한다"고 당부했다. 영국 일간 가디언에 따르면 미국과 영국, 프랑스는 2년 전 인간이 핵무기에 대한 완전한 통제권을 갖는 데 공감하고 AI가 핵무기를 통제할 수 없도록 하자고 약속했다. 하지만 러시아와 중국은 아직 이에 동참하지 않고 있다. 핵감축협정 만료 600여일 남아 구테흐스 총장은 특히 핵보유국들이 핵 확산을 막는 데 앞장서야 한다고 강조했다. 그는 "핵무기 사용과 실험, 확산을 막기 위한 체제가 약화되고 있다"며 핵확산 금지 의무를 심각하게 받아들이고, 핵 선제공격에 나서지 않겠다고 상호 합의해야 한다고 촉구했다. 미국과 러시아에 대해선 핵무기 통제 조약인 신전략무기감축협정(뉴스타트)이 만료되기 전 협상 테이블로 돌아가라고 호소했다. 지난 2011년 발효된 뉴스타트는 미국과 러시아가 각각 배치한 대륙간탄도미사일(ICBM)과 잠수함발사탄도미사일(SLBM), 전략폭격기에 탑재할 수 있는 핵탄두 수를 1550개로 제한하도록 한 협정이다. 10년 기한의 협정으로 2021년 만료될 예정이었지만, 한 차례 연장에 합의해 2026년 종료를 앞두고 있다. 협정 만료가 600여일 남은 가운데, 러시아는 지난해 2월 우크라이나 침공 이후 뉴스타트 참여 중단을 선언한 바 있다. 지난해 ACA 회의에서 제이크 설리번 백악관 국가안보보조관은 뉴스타트를 대체할 협정을 마련하기 위해 조건 없이 대화에 나서겠다고 했지만, 러시아는 이 제안마저 거부했다. 구테흐스 총장은 "다시 군비축소로 돌아가도록 이끄는 것은 핵보유국의 책임"이라며 "대화를 재개하고 어떤 핵무기도 사용되지 않도록 해야 한다"고 덧붙였다. jhyuk@fnnews.com 김준혁 기자
2024-06-08 11:59:42[파이낸셜뉴스] 현대모비스는 오는 29일 알고리즘 경진대회를 개최, 미래 모빌리티 혁신을 이끌어 갈 소프트웨어(SW) 핵심 인재를 찾는다고 5일 밝혔다. SW 개발 문화를 조성하기 위해 시작된 알고리즘 경진대회는 2021년부터 일반인을 대상으로 개최, 올해 4회째를 맞았다. 지난해에는 3000여명이 참가 신청을 했다. 대회는 29일 온라인 예선과 다음달 5일 오프라인 본선 순으로 진행한다. 대회 신청은 이달 25일까지 받는다. 학생부(대학)와 일반부에서 각각 예선을 통과한 상위 50명씩, 총 100명이 서울 강남 코엑스에서 열리는 본선에 진출한다. 총 4종류의 프로그래밍 언어(C, C++, 자바, 파이썬) 사용이 가능하며 제한된 시간 내 문제를 풀고 소스코드를 제출하는 방식으로 고득점자를 가려낸다. 학생부와 일반부 금상(1등) 2인에게는 아이오닉5 전기차를 각각 부상으로 수여한다. 은상과 동상 수상자에게도 각각 1000만원과 500만원의 상금이 주어진다. 총 상금은 1억7000만원이다. 본선 진출 인재들을 대상으로 전문가 특강, 현직자 교류 등 네트워킹 프로그램도 운영한다. 상위권 입상자들에게는 서류전형 면제 등 현대모비스 입사 지원 시 채용 우대 혜택을 제공한다. 현대모비스는 SW 우수 인재 확보를 위한 다각도 채용 전략을 펼치고 있다. 성균관대학교, 서강대학교 등과 협약을 맺고 모빌리티 SW 전문인력을 양성하고 있으며, 이번 여름에는 SW 직무를 대상으로 체험형 인턴십도 운영한다. 현대모비스 관계자는 "앞으로도 다양한 채용 연계 캠페인을 지속 전개할 방침"이라며 "SW 중심 ‘모빌리티 플랫폼 프로바이더’로의 전환을 가속화하고, 우수 인재를 포함한 대중들에게 널리 알릴 것"이라고 말했다. kjh0109@fnnews.com 권준호 기자
2024-06-05 13:43:55[파이낸셜뉴스] LG CNS가 대한산업공학회와 함께 수학적최적화 전문가를 꿈꾸는 인재들을 위한 실전 경험의 장인 '최적화 그랜드 챌린지 2024'를 개최한다. 수학적최적화는 현재 보유한 자원과 조건하에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 계산해 최대 효율을 내는 최적의 대안을 찾아내는 기술이다. 7일 LG CNS에 따르면 이번 경연 대회 총 상금은 3000만원이다. LG CNS는 결선에 오른 10개팀에게 대상 1000만원, 최우수상 500만원 등 상금을 지급하며, 본선·예선 참가자들에게도 소정의 상품을 제공할 예정이다. LG CNS는 최종 순위 상위 4개팀에 한해 입사 지원시 서류 전형 면제 혜택도 부여한다. '최적화 그랜드 챌린지 2024'의 주제는 '묶음배송 최적화: 묶어라 보내라 싸게 빠르게'다. 묶음배송은 배달기사가 한 번에 두 건 이상의 주문을 처리하는 것을 뜻한다. 경연 참가자들은 음식 주문을 배달기사들에게 할당하고, 각 기사별로 가장 효율적인 묶음배송 경로를 설정하는 자신만의 알고리즘을 만들어 경쟁하게 된다. 경연대회 참여를 원하는 지원자는 7일부터 6월 21일까지 대회 홈페이지를 통해 참가신청서를 제출하면 된다. 최적화에 관심있는 대한민국 국민이라면 누구나 참여할 수 있으며, 국내 거주중인 외국인 유학생도 참가 가능하다. 참가자들은 묶음배송 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 개발해 대회 홈페이지에 제출하면 된다. 참가자들은 개발한 알고리즘을 하루 한 차례 업로드 할 수 있다. 제출한 알고리즘에 대한 점수와 순위는 매일 정오마다 대회 홈페이지에 공개되는 리더보드를 통해 확인 가능하다. 평가는 LG CNS의 최적화 전문가와 경연운영위원회 자문 교수진들이 사전 구현한 평가 모델을 기반으로 이뤄진다. 참가자들은 경연대회 기간동안 리더보드 점수와 순위를 바탕으로 알고리즘을 지속 고도화하며 경쟁을 펼치게 된다. 대회는 예선, 본선, 결선 등 3단계로 진행된다. 예선은 8월 초순까지 진행되며, 마감 다음날 정오에 공개되는 리더보드 상위 20~30개팀이 본선에 진출한다. 이후 9월 진행되는 본선에서 리더보드 점수를 기준으로 결선에 진출할 10개팀이 가려진다. 결선 기간은 10월이다. 결선 참가자들은 구현한 알고리즘에 대해 10월 중 대한산업공학회 주관 추계학술대회에서 발표를 진행한다. 최종 우승팀은 결선 마감일의 리더보드 점수에 발표 점수를 합산해 확정된다. monarch@fnnews.com 김만기 기자
2024-05-07 09:54:55[파이낸셜뉴스] 치명적인 심뇌혈관질환의 전국구 발생 규모와 추이를 정확하게 파악할 방법이 제시됐다. 국내 연구진이 건강보험공단 보험청구 자료를 기반으로 뇌졸중 및 심근경색 발생 식별 알고리즘을 개발했다. 서울대병원 신경과 김태정·분당서울대병원 신경과 배희준 교수팀이 급성 뇌졸중 및 급성 심근경색 환자를 후향적으로 식별해 발생 규모를 추정하는 알고리즘을 개발하고, 이를 활용해 국내 발생 추정치를 분석한 결과를 26일 발표했다. 연구팀은 질병 진단부터 치료까지 전 임상과정에서 발생한 ‘보험청구 자료’를 활용해 뇌졸중 및 심근경색의 발생을 보다 정확히 식별할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘의 분석 결과는 향후 국가적 차원의 심뇌혈관질환 감시 시스템을 구축하는 기반이 될 것으로 기대된다. 이 알고리즘은 뇌졸중 및 심근경색 ICD 코드를 받았던 의료기록을 △초급성기 치료 △CT·MRI·TFCA·CAG 검사 실시 여부 △입원 일수 △병원 내 사망 여부 등에 따라 분석해 실제 질병 발생 여부를 후향적으로 식별하도록 설계됐다. 연구팀은 전국 6개 지역 18개 의료기관에서 수집한 의료기록 2200건을 대상으로 질병 발생을 직접 조사한 결과와 알고리즘으로 식별한 결과를 비교해 정확도를 평가했다. 그 결과, 급성 뇌졸중 알고리즘의 민감도는 94%, 특이도는 88%였고, 급성 심근경색 알고리즘의 민감도는 98%, 특이도는 90%로 우수한 성능을 보였다. 김태정 교수는 “알고리즘 분석의 정확도와 신뢰성을 더욱 높이려면 자료 수집을 간소화하는 통합 플랫폼을 구축하고, 충분한 시간 동안 더 많은 병원의 사례를 조사해 알고리즘을 지속적으로 조정하고 개선해야 할 것”이라고 말했다. camila@fnnews.com 강규민 기자
2024-03-26 15:35:29[파이낸셜뉴스] 수면 단계 분류를 높은 정확도와 설명 가능한 방식으로 보여주는 ‘이미지 기반 자동 판독 알고리즘’이 최근 국내 연구진에 의해 개발됐다. 이를 활용하면 판독 과정 자동화를 통해 수면 데이터 판독 소요시간을 대폭 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 서울대병원 신현우·한림대 춘천성심병원 김동규 교수팀은 세계 최대 규모의 수면다원검사 데이터셋을 활용한 이미지 기반 자동 판독 알고리즘을 개발하고 수면 단계 판독 및 수면 생체 신호를 시각화한 연구 결과를 14일 발표했다. 수면 단계 분류는 수면 관련 질환을 진단하는 데 필수적이며 수면의 질을 평가하는데 중요한 역할을 한다. 보통 수면 단계는 Wake-N1-N2-N3-REM의 5단계로 각성(Wake), 얕은 수면(N1~N2), 깊은 수면(N3~REM) 단계로 분류된다. 수면 데이터 분석을 위한 기존 연구에서는 검사 환경에 있어 샘플링 속도나 센서의 타입이 변할 때마다 판독자가 직접 조정을 해야 하는 한계가 있었다. 보다 효과적인 수면 단계 분석을 위해서는 다양한 검사 및 판독 환경에 일반적으로 적용될 수 있는 자동화된 기술과 수면 결과를 더욱 면밀하게 해석할 수 있는 프레임이 필요한 상황이었다. 이에 연구팀은 세계 최대 규모인 1만253건의 수면다원검사 데이터셋을 구축하고 이 중 7745건의 데이터를 활용해 ‘이미지 기반 의료 인공지능 알고리즘’을 개발했다. 이후 수면 단계 자동 판독 가능성을 분석했다. 분석 결과, 새로 개발된 이미지 기반 자동 판독 알고리즘은 약 80% 이상의 수면 단계 분류 정확도를 보였다. 이는 기존에 보고된 ‘의료진 판독자 간의 수면 결과 판독 일치율’과 유사한 수준이었다. 특히 연구팀은 시각적으로 파악할 수 있는 생체 신호 데이터의 표준화된 이미지를 바탕으로 인공지능 모델의 학습 패턴을 구현해냈다. 생체 신호의 시각화는 알고리즘이 수면 단계별로 어느 부분에 초점을 맞추고 있는지 파악하는 데 도움을 준다. 이는 기존 인공지능 모델이 내놓은 판단이나 결정 과정 혹은 방법에 대해 설명할 수 없는 이른바 ‘인공지능 블랙박스’ 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제시한다고 연구팀은 설명했다. camila@fnnews.com 강규민 기자
2024-02-14 10:25:01[파이낸셜뉴스] 유전자 분석 전문기업 랩지노믹스는 8일 건강기능식품(이하 건기식) 전문기업 노바렉스와 '유전자 및 건기식 융합 인공지능(AI) 알고리즘'을 공동 개발했다고 밝혔다. 이번에 개발한 AI 알고리즘은 유전자 마커 40종을 분석해 개인별 영양제 추천에 활용된다. 특히 소비자직접시행(DTC) 유전자 검사를 이용한 정밀영양(Precision Nutrition)과 영양제 소분 판매 서비스 사업에 초점을 맞췄다. 양사는 개인의 건강 상태 및 수요에 따라 건기식을 제안함으로써 소비자들이 스스로 건강을 관리하는 셀프 메디케이션(Self-Medication)과 웰니스 산업의 혁신을 주도한다는 전략이다. 랩지노믹스는 유전체 분자진단 사업을 영위하며 쌓아온 방대한 데이터를 기반으로 디지털 헬스케어 사업을 다각화하고 있다. 지난해 AI 암진단 예측 플랫폼 메셈블(Mesemble)에 대한 특허를 출원했다. 메셈블은 건강검진, 약 처방, 랩지노믹스 검사센터의 제노팩(암질환 유전자 검사) 데이터 등을 기반으로 한다. 이와 함께 회사는 특정 질병에 대한 취약성, 유전질환 보유 및 발생여부 등의 정보를 제공하는 질병 예측 의료 AI 얼리큐(EarlyQ) 서비스를 출시했다. 회사 관계자는 “유전자와 건기식 사업을 유기적으로 연결하고 식품, 바이오, AI의 결합으로 건기식 사업의 미래를 열어갈 것”이라고 말했다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자
2024-02-08 10:51:32