[데일리환경=정이든 기자] 밤하늘을 보는 눈이 달라지면 우주의 모습도 달라진다. 눈에 보이는 빛에서는 별이 두드러지지만, 자외선에서는 뜨거운 별과 그 빛을 받아 빛나는 먼지구름이 모습을 드러낸다. 인공지능이 여러 우주망원경의 관측자료를 모으고 비어 있던 영역을 추정해, 이 낯선 하늘을 한 장의 지도로 펼쳤다. 미국 AI 기업 앤트로픽은 지난 8일 천체물리학자 브리스 메나르가 ‘클로드 사이언스’를 활용해 전천 자외선 지도를 제작한 과정을 공개했다. 메나르는 존스홉킨스대학교 천문학자이자 앤트로픽 연구자로, 학생들에게 자외선으로 본 은하의 구조를 보여줄 교육자료를 만들고자 작업을 시작했다.자외선 우주관측은 지상에서 하기 어렵다. 지구 대기가 자외선을 흡수하기 때문에 우주망원경이 필요하다. 주요 관측자료인 미국 항공우주국의 GALEX도 밝은 별 주변에서는 검출기 보호를 위해 관측을 피했다. 이 때문에 기존 지도에는 빈 영역이 남아 있었다.클로드는 여러 AI 에이전트를 통해 공개자료 수집과 보정, 통합 작업을 수행했다. 서로 다른 장비로 얻은 자료의 밝기와 좌표를 맞추고, 관측 영상에 남은 불필요한 빛의 영향을 줄이는 과정을 거쳤다.한국의 FIMS/SPEAR 관측자료도 활용됐다. 이 자료는 GALEX가 관측하지 못한 은하면 등을 보완하는 데 쓰였다. 미국과 유럽, 한국의 관측 성과가 하나의 지도 안에 연결된 것이다.남은 빈칸은 다른 파장의 관측정보와 통계 모델을 이용해 추정했다. 연구진은 이미 자외선으로 관측한 영역에서 별빛과 먼지, 자외선 밝기의 관계를 학습한 뒤 이를 미관측 영역에 적용했다.공개 지도에서는 자외선·가시광선·적외선으로 본 하늘을 비교할 수 있다. 같은 위치가 빛의 종류에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보며 별과 먼지구름의 관계를 이해하도록 구성했다.다만 빈틈없는 지도라는 말이 하늘 전체를 실제 촬영했다는 뜻은 아니다. 연구진은 관측값과 예측값을 구분하고 불확실성 정보도 제공한다. 예측 영역에서 새로운 별이나 은하를 발견했다고 판단할 수는 없으며, 연구자 페이지에는 아직 사람에 의한 동료심사를 거치지 않았다고 명시돼 있다.이번 작업은 AI가 공개 과학자료를 정리하고 연결해 교육과 탐구에 활용할 새로운 창을 만드는 사례다. 우주의 빈칸을 채운 지도는 관측의 성과와 예측의 범위를 함께 보여준다.

[데일리환경=정이든 기자] 생성형 인공지능이 연구실과 디자인 작업실, 콘텐츠 제작 현장으로 빠르게 들어오면서 결과물의 권리를 누구에게 인정할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI가 새로운 소재의 배합을 제안하고 제품의 형태를 그려내며 글과 이미지까지 만드는 시대에도, 지식재산권을 인정하는 중심에는 사람의 실질적인 발명·창작 기여가 놓인다. 국무총리 소속 국가지식재산위원회는 지난 10월 8일 정부서울청사에서 계승균 민간위원장 주재로 제42차 본회의를 열고, 특허·저작권·디자인 분야의 AI 활용 안내서 다섯 종을 종합 점검했다. 생성형 AI를 활용한 창작물의 권리 인정 기준을 분야별로 살피고, 연구자와 창작자들이 참고할 수 있는 기준을 정리한 자리다. 이번 논의의 공통된 방향은 AI를 활용한 과정에서 사람이 어떤 판단을 하고, 결과물에 어떤 창의적 기여를 했는지를 살피는 것이다. AI를 도구로 사용했다는 사실만으로 권리 인정에서 배제되지는 않는다. 다만 단순한 지시를 입력하고 자동으로 나온 결과물을 그대로 제출하는 것만으로는 사람의 발명이나 창작을 인정받기 어렵다.특허 분야에서는 AI 자체를 발명자로 인정하지 않는다. 사람이 기술적 문제를 구체화하고 해결 과정에 실질적으로 기여했는지가 중요하다. 연구자가 직접 설정한 물리적 조건과 변수를 AI에 입력해 구조를 도출하거나, AI가 제시한 후보를 전문지식으로 선별하고 보완하는 과정 등이 판단 대상이 된다.예를 들어 AI가 여러 화합물 후보를 내놓았더라도, 그중 실제로 효과가 있을 후보를 고르고 예상하지 못한 부작용을 해결하도록 분자구조를 수정했다면 연구자의 판단과 기술적 기여를 살필 수 있다. AI가 제안한 신소재 배합을 실제 합성실험으로 구체화하는 경우 역시 사람의 역할이 드러나는 사례다. 반면 일반적인 질문만 입력하고 결과를 검토하지 않은 채 출원하는 경우에는 발명자로 인정받기 어렵다는 기준이 제시됐다.이 같은 구분은 연구개발 과정에서 AI의 계산 능력과 사람의 전문성이 어떻게 결합했는지를 보여준다. 많은 후보를 빠르게 제시하는 것은 AI의 역할일 수 있지만, 어떤 조건에서 문제를 풀어야 하는지 정하고 후보를 수정해 실제 기술로 완성하는 과정에는 연구자의 지식과 판단이 들어간다.심사 과정에서 사람의 기여가 의심되면 심사관은 거절 이유를 통지하면서 자필 서명한 발명자 확인서 등을 요구할 수 있다. 따라서 AI를 활용한 연구에서는 최종 결과와 함께 문제 설정, 조건 설계, 후보 비교, 수정 과정, 실험 결과를 남겨두는 것이 자신의 기여를 설명하는 데 도움이 된다. 공동연구에서도 참여자별로 어떤 기술적 판단과 보완을 했는지가 구체적으로 드러날수록 발명 과정을 설명하기 쉬워진다.저작권 분야에서는 인간의 창작적 선택과 표현이 핵심이다. AI가 자동으로 만든 산출물 자체와, 사람이 AI 산출물을 재료로 삼아 창작적으로 구성한 저작물은 구분된다. 여러 결과물을 선택하고 배열하거나 새로운 구성으로 엮는 과정에 인간의 창작적 기여가 인정된다면 편집저작물로 등록할 수 있다.이는 AI로 이미지나 문장을 생성했다는 사실만으로 전체 결과물에 저작권이 생긴다고 단정할 수 없다는 의미다. 사람이 어떤 부분을 직접 만들었으며, 어떤 선택과 수정으로 최종 표현을 완성했는지가 중요하다. AI 활용 여부와 함께 인간의 창작 범위를 살피는 접근이다.자신의 결과물이 보호받을 수 있는지와 다른 사람의 저작권을 침해했는지도 별개의 문제다. AI 결과물이라도 기존 작품을 바탕으로 만들어졌는지, 그 작품의 창작적 표현과 실질적으로 유사한지를 중심으로 침해 여부를 판단한다. 제작 과정에 AI가 들어갔다는 이유만으로 기존 저작물과의 관계가 사라지는 것은 아니다.AI 학습에 다른 사람의 저작물을 이용하는 경우에는 공정이용 판단이 적용될 수 있다. 여기서는 상업적 목적이라는 이유 하나만으로 결론을 내리지 않는다. 이용의 목적과 성격, 저작물의 종류와 용도, 사용한 부분의 비중과 중요성, 원저작물의 현재·잠재적 시장이나 가치에 미치는 영향을 함께 살핀다.인터넷에 공개된 자료라는 사정도 자유로운 학습과 복제를 곧바로 보장하지 않는다. 공개 여부와 이용 권한은 구분되며, 구체적인 이용 방식과 저작권자의 이익에 미치는 영향 등을 종합적으로 따져야 한다.디자인에서도 사람이 제품의 전체적인 인상을 좌우하는 특징을 착상하고 AI로 구체화했는지가 중요하다. 출원서의 창작자란에 AI 명칭을 기재할 수는 없다. 사람이 형상과 비율, 구성, 색채 등에 관한 구체적인 지시를 하면서 결과물을 개선한 경우에는 실질적 기여가 인정될 수 있다.반면 기존 의자 디자인을 AI에 넣고 막연하게 개선을 요청한 뒤 생성된 결과를 그대로 출원하는 경우는 기여가 인정되기 어려운 사례로 제시됐다. 디자인의 방향과 특징을 사람이 구체적으로 정했는지, 결과물을 발전시키는 과정에 어떤 창작적 판단이 있었는지가 차이를 만든다. 정부는 이러한 기준이 현장에서 활용될 수 있도록 후속 제도도 마련할 계획이다. 지식재산처는 AI 발명과 출원 사례를 축적해 심사기준을 고도화하고, 창작자 적격성이 의심될 때 입증자료를 요구하는 심사지침을 마련한다. 고의적인 신의칙 위반 출원에 대해서는 특허 거절·무효 등 법적 제재의 근거를 신설할 계획이다.문화체육관광부는 연내 ‘AI 학습 목적 저작물 양도·이용허락 표준계약서’를 배포하고, AI 활용 저작물의 등록 과정에서 인간의 기여도를 명시하는 ‘생성형 인공지능 활용 정보명세서’ 도입을 추진한다. 한국저작권위원회의 AI 기업 특화 상담창구는 올해 2월부터 8월까지 96건을 지원했다.계승균 민간위원장은 AI가 보편적인 창작 도구가 된 상황에서도 지식재산 제도의 중심에는 사람의 창의성이 있어야 한다는 취지를 밝혔다. 정부는 안내서를 통해 정당한 AI 활용 창작을 보호하고, 실질적인 기여 없이 이뤄지는 무분별한 출원을 걸러내는 기준을 구체화할 방침이다.

[데일리환경=이정윤 기자] 컴투스의 글로벌 대표 모바일 e스포츠 대회 ‘서머너즈 워 월드 아레나 챔피언십 2026(이하 SWC2026)’ 아메리카 컵에서 캐나다 토론토 출신의 신예 강자 ‘SAPPYYY’가 예상을 뒤엎고 왕좌에 올랐다. 캐나다에서 처음으로 열린 이번 SWC 본선 대회는 11일(한국 시각) 토론토 메트로폴리탄대학교 크리살리스 홀에서 성황리에 개최됐다. 미주 지역 예선을 뚫고 올라온 정예 8인이 5전 3선승제 토너먼트를 통해 단 3장뿐인 ‘월드 파이널’ 진출권을 두고 치열한 격돌을 벌였다.이날의 주인공은 단연 개최지 토론토 출신의 SAPPYYY였다. 사전 승부 예측 3위로 출발한 그는 8강 첫 경기부터 2023년·2024년 2년 연속 미주 챔피언이자 우승 후보 1위였던 ‘TRUEWHALE’을 3대 0으로 완파하는 파란을 일으켰다. 기세를 탄 SAPPYYY는 4강에서 ‘ZEDORUS’마저 3대 0 셧아웃으로 제압한 뒤, 결승에서 ‘ZEZAS’와 풀세트 접전 끝에 3대 2 승리를 거두며 감격의 우승 트로피를 들어 올렸다. 홈 팬들의 열광적인 응원 속에 탄생한 드라마틱한 우승이었다.준우승을 차지한 ZEZAS와 3·4위전에서 ZEDORUS를 꺾은 ‘MONAGUA’ 역시 SAPPYYY와 함께 미주 대표로 선발돼 서울행 티켓을 거머쥐었다. 상위 4인에게는 총상금 2만 달러(약 2,680만 원)와 메달이 차등 수여됐다.게임업계에서는 이번 대회를 두고 모바일 e스포츠로서 ‘서머너즈 워’의 장기 흥행 경쟁력이 다시 한번 확인됐다는 평가를 내놓고 있다. 한 게임업계 관계자는 “10년 차를 맞이한 대회임에도 기존 강호들의 독주를 깨는 신예들의 반란이 이어지며 보는 재미가 극대화되고 있다”며 “홈팬들의 폭발적인 반응과 예측 불가능한 경기 구도는 서머너즈 워가 여전히 글로벌 시장에서 강력한 생명력을 유지하고 있음을 보여주는 방증”이라고 분석했다.한편, 아메리카 컵 종료로 올해 월드 파이널 진출자 12인 중 9명이 확정됐다. 마지막 3장의 티켓은 오는 17일 태국 방콕에서 열리는 ‘아시아퍼시픽 컵’에서 결정된다. 각 지역을 대표하는 최강자들은 오는 11월 14일 서울 KBS 아레나에서 열리는 월드 파이널에서 10번째 세계 챔피언 자리를 두고 결전을 펼칠 예정이다.

[데일리환경=정이든 기자] 태양계 외곽의 차가운 혜성에는 뜨거운 곳에서만 만들어지는 광물이 들어 있다. 얼음과 먼지로 이뤄진 혜성에 고온의 흔적이 남아 있는 이유는 무엇일까. 국내 연구진이 이끈 국제공동연구가 어린 별 주변에서 그 답을 찾을 단서를 포착했다.과학기술정보통신부는 원시별의 급격한 밝기 변화 과정에서 행성 재료가 생성되는 모습을 관측하고, 이 물질이 바깥쪽으로 이동할 수 있는 경로를 제시한 이정은 서울대학교 물리천문학부 교수를 ‘대한민국 과학기술인상’ 10월 수상자로 선정했다고 지난 7일 밝혔다. 연구 성과는 올해 1월 국제학술지 ‘네이처’에 게재됐으며, 미국 항공우주국(NASA)도 공식 자료를 통해 소개했다. 연구의 중심에는 뱀자리 성운에 있는 원시별 ‘EC 53’이 있다. 지구에서 약 1300광년 떨어진 이 천체는 가스와 먼지를 끌어당기며 성장하는 어린 별이다. 주변에는 훗날 행성과 혜성의 재료가 될 물질이 원반 형태로 자리하고 있다.EC 53은 약 18개월마다 주변 물질을 빠르게 흡수하면서 밝아지는 특징을 보인다. 약 100일 동안 이어지는 이 시기는 별 주변의 물질이 어떻게 달라지는지 비교할 수 있는 관측 기회다. 연구팀은 제임스웹 우주망원경의 중적외선 관측 장비인 MIRI를 이용해 평온한 시기와 밝아진 시기의 신호를 분석했다.이번 연구에서 주목한 물질은 ‘결정질 규산염’이다. 규산염은 지구의 암석을 이루는 주요 성분으로, 이 가운데 원자들이 규칙적으로 배열된 결정질 규산염은 높은 온도에서 형성된다. 그런데 태양계의 차가운 외곽을 도는 혜성에서도 이 물질이 발견돼, 생성 장소와 이동 경로가 천문학의 오랜 질문으로 남아 있었다. 연구팀은 EC 53이 밝아진 시기에만 나타나는 결정질 규산염의 방출 신호를 확인했다. 포스터라이트와 엔스타타이트라는 광물의 특징적인 신호였다. 이는 원시별이 물질을 빠르게 흡수하는 동안 원반 안쪽이 뜨거워지고, 그 열로 먼지 속 규산염이 결정화되는 과정이 진행된다는 관측 증거다.빛을 파장별로 나누는 분광 관측은 멀리 있는 천체의 성분을 읽는 방법이다. 물질마다 빛을 흡수하거나 내보내는 파장이 달라, 연구진은 이 차이를 통해 두꺼운 먼지에 가려진 별 주변에서 어떤 광물이 만들어지는지 알아낼 수 있었다.연구팀은 새로 만들어진 광물을 바깥으로 옮길 수 있는 흐름도 확인했다. 원시별 주변에는 빠르고 좁게 뻗는 제트와 이를 감싸는 상대적으로 느린 분자 유출류가 겹쳐 있었다. 이러한 구조는 원반 안쪽에서 형성된 작은 입자가 위로 떠올라 외곽으로 이동할 수 있는 경로를 제공한다.이번 관측이 결정질 입자의 외곽 도착까지 직접 확인한 것은 아니다. 다만 고온에서 광물이 만들어지는 현장과 이를 운반할 수 있는 유출 구조를 함께 포착하면서, 뜨거운 내부 원반과 차가운 혜성 형성 영역을 연결하는 설명에 힘을 실었다.이 성과는 국내 연구진이 연구를 기획하고 국제 협력을 주도했다는 점에서도 의미가 있다. 제임스웹 우주망원경과 ALMA 전파망원경 자료를 결합한 연구는 어린 별의 성장 과정과 행성 재료의 변화를 함께 살폈다. 과기정통부는 초기 태양계와 행성 형성을 이해하는 데 중요한 단서를 제공한 성과라고 평가했다.어린 별 주변의 먼지는 오랜 시간 충돌하고 뭉치면서 더 큰 입자와 암석으로 자란다. 그 일부는 행성을 이루고, 일부는 혜성에 남아 행성계가 만들어지던 시절의 흔적을 간직한다. EC 53에서 포착한 광물의 생성과 유출은 태양과 지구가 형성되던 초기 환경을 이해하는 실마리다. 별이 자라는 순간에 행성의 재료도 함께 만들어지고 움직이고 있었다.

[데일리환경=정이든 기자] 같은 종류의 원자로 만든 물질도 원자층을 쌓는 순서를 조금씩 바꾸면 전기와 열에 반응하는 성질이 달라진다는 설계 원리가 규명됐다. 과학기술정보통신부는 포항공과대학교 이대수 교수 연구팀의 성과가 국제학술지 ‘사이언스’에 실렸다고 10월 2일 밝혔다. 연구팀이 주목한 것은 원자층 ‘그라데이션’이다. 그라데이션이 색이 서서히 변하는 모습을 뜻하듯, 물질 안의 원자 배열과 조성을 한 층씩 점진적으로 바꾸는 방식이다. 전체 재료에 들어간 원자의 종류가 같아도 어느 위치에 어떤 순서로 놓였는지에 따라 내부 전기장이 달라진다. 원자 수준의 비대칭은 전기분극을 만든다. 전기분극은 물질 안의 양전하와 음전하 중심이 조금 어긋난 상태로, 외부 전압과 온도 변화에 반응한다. 연구진은 층별 배열을 정교하게 설계해 기존 재료가 가진 한계를 넘어서는 반응을 관찰했다. 이 원리는 차세대 전자소자와 반도체 절연막, 열을 감지하는 센서 개발에 활용될 가능성이 있다. 작은 전압 변화나 온도 차이를 민감하게 읽는 재료가 만들어지면 저전력 소자와 정밀 센서의 설계 선택지가 넓어진다. 다만 원천원리의 발견이 곧바로 상용제품 출시를 뜻하지는 않는다. 실제 반도체 공정에 적용하려면 넓은 면적에 같은 구조를 반복해서 만들고 장기간 안정성을 확인해야 한다. 원자층 두께의 오차와 불순물, 기판과의 접촉이 성능에 영향을 줄 수 있다. 제조비용과 기존 공정 장비의 호환성도 후속 연구 대상이다.재료과학은 새로운 원소를 찾는 일만이 아니다. 익숙한 원자를 어떤 순서와 간격으로 놓을지 바꾸는 것만으로도 없던 성질을 끌어낼 수 있다. 이번 연구는 물질의 성능을 화학조성뿐 아니라 공간의 배열로 설계하는 길을 한층 구체화했다.연구진은 실험에서 원자층의 배열과 물성 변화를 측정하고 이론계산으로 작동원리를 설명했다. 논문에 보고된 조건은 정밀한 박막 제작환경을 전제로 하므로 일반 소재에 곧바로 적용되는 법칙으로 확대해서는 안 된다. 후속 연구에서는 다른 원소 조합에서도 같은 설계가 작동하는지, 반복 구동과 고온에서 특성이 유지되는지가 중요하다. 그래도 ‘무엇으로 만들었나’와 함께 ‘어떻게 배열했나’를 재료 설계의 핵심 변수로 세운 성과다. 원자층 구조를 확인하려면 전자현미경과 분광분석처럼 원자 규모를 읽는 장비가 필요하다. 연구팀은 계산과 실험이 같은 경향을 보이는지 비교해 배열과 물성 사이의 관계를 제시했다. 이런 기초연구는 당장의 제품 사양보다 재료설계의 규칙을 제공한다. 여러 연구자가 다른 장비와 조건에서 결과를 재현하면 새로운 센서와 절연막 후보를 고르는 기반이 더 단단해진다.

[데일리환경=정이든 기자] 과학기술정보통신부가 인공지능 교육을 전교생과 산업현장으로 넓힐 대학·대학원 사업을 시작했다. 인공지능을 컴퓨터공학 전공자만 배우는 과목에서 모든 전공의 문제해결 도구로 넓히는 대학사업이 시작됐다. 과학기술정보통신부는 9월 29일 AI중심대학 18곳과 AX대학원 15곳의 출범을 알렸다. 여기서 AX는 인공지능 전환을 뜻하며, 산업과 공공 분야의 실제 업무를 AI로 바꾸는 전문인력을 기르는 데 초점을 둔다.AI중심대학은 기초 코딩과 데이터 이해, 생성형 AI 활용을 전교생 교육과정에 넣고 전공별 심화과목을 만든다. 예를 들어 간호학에서는 의료자료의 특성과 판단 보조를, 기계공학에서는 센서 데이터와 예지정비를, 인문학에서는 언어모델의 결과를 비판적으로 읽는 법을 배울 수 있다.AX대학원은 기업과 기관이 가진 현장문제를 연구·교육과 연결한다. 이미 공개된 모델을 단순히 사용하는 데서 멈추지 않고 데이터 수집과 정제, 모델 평가, 실제 서비스 운영까지 경험하도록 설계된다. 재직자가 참여할 수 있는 과정과 산학 공동프로젝트도 대학별로 운영된다.시민들이 체감할 변화는 대학의 AI 수업 수보다 교육 내용에서 나타난다. 생성형 AI가 그럴듯한 오답을 만들 수 있다는 점, 개인정보와 저작권을 지키는 방법, 결과를 사람이 다시 판단해야 하는 상황을 함께 가르쳐야 한다. 도구 사용능력과 책임 있는 활용은 분리하기 어렵다.18개 대학과 15개 대학원이 모두 같은 교육과정을 운영하는 것은 아니다. 학교가 가진 학문 분야와 지역산업에 따라 의료·제조·콘텐츠·공공서비스 등 특화영역이 달라진다. 학생은 지원 전에 교과목과 산학프로젝트, 실습용 컴퓨팅 자원, 졸업요건을 학교별 모집요강에서 확인할 필요가 있다.정부 지원은 교수진과 교육과정, 실습환경을 마련하는 데 쓰인다. 기업이 제공한 데이터를 교육에 활용할 때에는 영업비밀과 개인정보를 보호하면서 학습 가능한 형태로 바꾸는 절차가 필요하다. 성능이 높은 모델만큼 문제를 정확히 정의하고 데이터를 읽는 사람이 중요하다.이번 출범은 대학의 이름에 AI를 더하는 행사가 아니라 교육의 경계를 다시 긋는 시도다. 앞으로 캠퍼스에서 인공지능은 하나의 전공이면서 여러 전공을 잇는 공통언어가 된다. 첫 입학생과 재학생이 만드는 프로젝트가 지역의 병원, 공장, 문화공간에서 실제 쓰임을 찾게 된다.교육의 성과는 취업자 수만으로 설명하기 어렵다. 비전공 학생이 자신의 분야에서 AI의 가능성과 오류를 구분하고, 현장 종사자가 반복업무를 개선하는 능력을 얻는지도 중요하다. 대학은 교육자료와 프로젝트 결과를 지역사회와 나눌 수 있고, 학생은 공개된 포트폴리오를 통해 배운 내용을 보여줄 수 있다. 새 사업의 첫해에는 대학별 교과 개편과 참여 학생 수가 순차적으로 공개된다.