아마존웹서비스(이하 AWS)가 국내 38개 기관이 참여하는 대규모 연합학습 기반 신약개발 프로젝트 ‘K-MELLODDY’의 AI 플랫폼에 클라우드 인프라를 제공한다고 5일 밝혔다. 이 프로젝트는 신약 후보 물질의 특성을 AI 기반으로 예측해 전임상 과정을 단축하고, 민감한 의료 데이터를 중앙화하지 않고도 협업을 가능케 하는 새로운 방식으로 주목받고 있다. K-MELLODDY는 국내 11개 대학, 9개 제약사, 8개 AI 기업, 7개 연구기관, 3개 병원을 포함한 총 38개 기관이 참여하는 국내 최대 규모의 의료 R&D 이니셔티브다. 이 프로젝트는 제약·의료 산업에 데이터 프라이버시 보호와 기관 간 협업이라는 두 가지 요구를 동시에 충족할 수 있는 연합학습(Federated Learning) 방식을 채택했다. 참여 기관은 각자의 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않고, 자체 보안 환경 내에서 AI 모델을 학습시킨 후 학습된 파라미터만 중앙 서버에 공유하는 방식으로 협업한다. 이 구조는 개인정보보호법이 엄격한 국내 규제 환경에 최적화되어 있으며, 의료 데이터의 비중앙화 원칙을 준수하면서도 고성능 예측 모델 개발을 가능하게 한다. AWS는 아시아 태평양(서울
산업 현장의 실질적인 대응 전략과 윤리적 기준 설정 논의 국제인공지능윤리협회(IAAE)가 27일 서울 강남구 구글 스타트업 캠퍼스에서 ‘2025 AI Safety Compass(ASC)’ 컨퍼런스를 성황리에 마쳤다. ‘변화하는 AI 환경에서의 기업 경쟁력 확보’를 주제로 열린 이번 행사는 생성형 AI의 확산과 내년 1월 예정된 ‘AI 기본법’ 시행을 앞두고, 산업 현장의 실질적인 대응 전략과 윤리적 기준 설정을 논의하는 자리였다. 올해로 2회를 맞이한 ASC 컨퍼런스에는 과학기술정보통신부, KISTI, AI안전연구소 등 공공기관과 함께 LGU+, 원티드랩, 셀렉트스타, AI3 등 다양한 AI 기업이 연사로 참여했으며, 금융, 교육, 법률 등 산업군 종사자 130여 명이 참석해 높은 관심을 보였다. 기조 세션의 포문을 연 과학기술정보통신부 공진호 과장은 “AI 패권 경쟁이 심화되는 시점에서 한국은 글로벌 3위권 진입을 위한 전환점을 맞이하고 있다”며, AI 인프라 확충, 인재 양성, 연구개발 강화 등을 핵심 과제로 제시했다. 이어 KISTI 이경하 센터장은 초거대 언어모델을 활용한 과학 연구 자동화의 가능성을 조망하며, AI가 학문적 패러다임을 재편하고 있다고
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