[데일리환경=정이든 기자] 프랑스 등 유럽에서 냉장·냉동설비의 제어시스템을 겨냥한 해킹 사고가 발생하자 정부가 국내 저온유통망 보안 점검에 나섰다. 과학기술정보통신부는 11월 11일 주요 콜드체인 기업의 정보보호최고책임자(CISO)들과 간담회를 열고, 설비 제조사와 사용 기업에 긴급 보안조치를 권고했다. 콜드체인은 식품이나 의약품을 보관하고 운송하는 동안 정해진 온도를 유지하는 유통 체계다. 창고의 온도 센서와 냉동기 제어장치가 연결돼 있어, 제어시스템을 침해당하면 보관 온도가 바뀌거나 물류 운영에 차질이 생길 수 있다. 프랑스에서는 냉장·냉동설비 온도가 원격으로 조작돼 식품 폐기 피해가 발생한 사례가 보고됐다. 과기정통부는 기업들이 어떤 설비를 쓰는지, 제조사의 보안공지와 사고 사례가 현장에 전달되는지, 확인된 취약점을 제때 수정하고 있는지 살폈다. 설비 제조사와 사용자에게 긴급 보안조치를 권고하고, 보안수칙을 배포하는 한편 한국인터넷진흥원(KISA)을 통한 상담·안내 창구도 운영한다고 설명했다. 최우혁 과기정통부 정보보호네트워크정책실장은 유럽 사고 사례에서 기본 보안수칙이 지켜지지 않은 점을 지적했다. 국내 기업에도 설비 관리체계를 점검하고, 제조사 보안공지를 확인해 취약점 패치를 제때 적용할 것을 당부했다.

[데일리환경=유승철 기자] 미국 국립보건원(NIH) 지원 연구진이 움직임과 습관, 행동 조절에 관여하는 뇌 깊은 곳의 ‘기저핵’을 세포 단위로 정리한 다종 뇌 지도를 공개했다.사람과 영장류의 뇌에서 분석한 2550만개 세포를 바탕으로 세포의 종류와 유전자 활동, 위치 정보를 한데 묶었다. 파킨슨병·헌팅턴병 등 뇌질환 연구에서 어떤 세포가 영향을 받는지 좁혀 볼 수 있는 공공 연구 기반을 마련했다는 의미다.NIH와 연구 참여기관 발표에 따르면 연구진은 사후 기증된 사람의 뇌 조직에서 단일 세포의 유전자 활동을 분석하고, 영상 기법으로 그 정보를 뇌의 3차원 좌표에 연결했다. 분석 대상은 사람 세포 약 2100만개, 마카크원숭이 약 300만개, 마모셋원숭이 약 150만개로 모두 약 2550만개다.연구 묶음에는 생쥐 모델을 활용한 별도 연구도 포함됐다. 이 지도는 성인 뇌뿐 아니라 발달 과정의 세포 자료와 여러 동물 종의 자료도 연결해 비교할 수 있도록 설계됐다. 지도는 세포를 단순히 세는 데 그치지 않는다. 연구진은 단일세포 유전자 발현 자료에 후성유전체와 공간 정보를 결합하고, 뇌 안에서 세포가 놓인 위치를 표준 해부학 좌표에 맞췄다. 유전자 발현은 세포가 어떤 유전자를 읽어 단백질을 만들고 있는지 보여주는 지표다. 후성유전체 분석은 DNA 염기서열 자체를 바꾸지 않으면서 유전자 작동을 조절하는 표지를 살핀다. 서로 다른 분석법에서 얻은 결과를 공통 분류 체계에 맞추면, 한 연구실의 실험에서만 보인 신호인지 여러 자료에서 반복되는 특징인지 비교하기 쉬워진다.또한 종별 자료를 함께 놓으면 사람에게서 직접 실험하기 어려운 세포·회로의 기능을 동물 연구와 비교할 수 있다. 다만 사람과 동물의 뇌 구조와 발달 시점이 완전히 같지는 않다. 동물에서 관찰한 효과가 사람에게 그대로 나타난다고 볼 수 없으며, 종을 넘나드는 공통점과 차이를 구분하는 과정 자체가 후속 연구 과제다. 공개 atlas는 연구자가 새 표본을 기존 세포 유형에 대조하고, 아직 분류되지 않은 세포 집단을 확인하는 기준 자료로 쓰일 수 있다.기저핵은 하나의 단일 기관이 아니라 선조체와 창백핵 등 여러 구조가 연결된 신경 회로다. 뇌의 다른 영역에서 들어오는 신호를 모아 움직임을 시작하거나 멈추고, 습관을 학습하며, 보상과 동기 같은 행동에도 관여한다. 이 회로의 기능 이상은 파킨슨병과 헌팅턴병, 뚜렛증후군, 정신질환 및 중독과 연관돼 연구돼 왔다. 세포의 종류와 위치를 세밀하게 구분하면 질병과 관련된 유전자 신호가 어느 세포 집단에서 나타나는지 살펴볼 단서를 얻을 수 있다.일부 연구는 이 지도가 이미 구체적인 가설을 만드는 데 쓰일 수 있음을 보여준다. NIH는 자폐 스펙트럼 장애가 있는 사람의 유전자 자료를 기준 지도에 대조한 연구에서 선조체의 특정 세포 집단에 잠재적 변화가 관찰됐다고 소개했다. 또 다른 연구는 생쥐 파킨슨병 모델에서 유전자 스위치를 이용해 선조체 세포에 도파민 전구물질을 전달하는 방법을 시험했고, 증상 완화와 부작용 감소 가능성을 보고했다. 이는 동물 모델 단계의 결과로, 사람에게 효과가 입증된 치료법이나 임상 적용을 뜻하지 않는다.Allen Institute 연구진은 조현병·양극성 장애 위험과 관련된 유전 신호가 특정 희귀 신경세포 유형과 연결될 가능성을 보고했다. 그동안 질환 유전자와 뇌 영역 사이의 연관성이 알려져도 실제로 어떤 세포가 취약한지 분명히 가리기 어려웠는데, 세포 유형을 더 정밀하게 나누면 후속 실험의 표적을 좁힐 수 있다는 설명이다. 이 역시 연관성을 바탕으로 한 연구 단서이지, 해당 세포가 질환을 직접 일으킨다는 증거나 진단 기준은 아니다.이번 성과는 단일 실험 하나가 모든 뇌세포를 빠짐없이 그려낸 완성 지도라기보다, 여러 연구팀의 자료를 공통 기준으로 정렬하고 재사용할 수 있게 만든 참조 체계에 가깝다. 연구기관들은 자료 묶음에 포함된 논문 수를 26편, 27편, 28편으로 각각 다르게 집계했다. 발표기관별로 묶음에 포함한 논문의 범위와 세는 방식이 달라 차이가 난다. 핵심은 논문 숫자 하나보다 여러 종과 분석법에서 얻은 데이터를 같은 해부학·세포 분류 기준으로 비교할 수 있게 했다는 점이다.기저핵 지도는 공개된 데이터와 온라인 탐색 도구를 통해 연구자들이 기존 자료를 대조하고 새 표본을 분류하는 데 활용될 수 있다. 장기적으로는 질환별로 취약한 세포 집단이나 유전자 조절 경로를 찾고, 치료 후보를 검토하는 데 도움을 줄 수 있다. 다만 뇌 조직의 기증자 구성, 표본의 질, 분석 방법에 따라 관찰 결과가 달라질 수 있고, 세포 지도가 곧 뇌 기능 전체를 설명하지는 않는다. 지도에서 발견한 차이를 실제 질환 기전과 치료 효과로 연결하려면 독립 표본과 실험, 임상 연구를 거쳐야 한다.다기관 자료를 한데 모으는 과정도 연구의 중요한 결과다. 조직을 처리하는 절차와 세포 이름, 표본에 붙이는 메타데이터가 제각각이면 같은 종류의 세포를 비교하기 어렵다. BICAN 연구진은 표본 처리와 해부학 기준, 자료 공유 형식을 조정해 분석 결과를 서로 대조할 수 있는 공통 틀을 만들었다고 밝혔다. 이 틀과 온라인 도구는 각 연구자가 데이터를 내려받아 재분석하거나 자신의 표본을 지도에 맞춰 살펴보도록 설계됐다. 공개 자료를 재사용할 때는 표본의 출처와 실험 조건을 함께 확인해야 한다. 데이터가 많다는 사실만으로 표본의 대표성이나 질환과의 인과관계가 자동으로 보장되지는 않는다.연구진은 기저핵을 시작으로 뇌 전체 세포 지도를 넓혀간다는 목표를 세웠다. 이번 자료의 가치는 치료 성과를 즉시 약속하는 데 있지 않다. 서로 다른 연구실이 수집한 세포 자료를 공통 언어로 비교할 토대를 만들고, 질환 연구가 뇌의 어느 세포와 회로를 더 들여다봐야 할지 질문을 구체화하는 데 있다.

[데일리환경=정이든 기자] 국내 양자컴퓨팅 연구진이 초전도 큐비트의 양자정보 유지 성능을 당초 목표의 두 배 수준으로 높였다. 과학기술정보통신부는 11월 10일 ‘양자과학기술 플래그십 프로젝트 연례회의’를 열고, 초전도 큐비트 결맞음 시간 100마이크로초 확보 등 컴퓨팅·통신·센싱 분야 26개 과제의 연구 성과를 공유했다. 100마이크로초는 1초의 1만분의 1이다. 일상에서는 순간에 불과하지만, 주변 환경의 영향을 받아 양자정보가 쉽게 흐트러지는 큐비트에는 중요한 시간이다. 연구진은 양자상태를 오래 유지하면서 정밀하게 제어하는 기술을 개발하고 있다. 한국표준과학연구원도 긴 결맞음 시간을 갖는 큐비트 제작과 양자상태 측정·제어를 주요 연구 분야로 제시하고 있다. 결맞음 시간은 양자컴퓨터를 평가하는 여러 지표 가운데 하나다. 실제 계산에서는 여러 큐비트를 연결해 연산할 때의 정확도와 측정 성능, 시스템의 안정성도 함께 확보해야 한다. 이번 성과는 초전도 양자컴퓨팅 시스템을 구성하는 소자의 성능을 높이는 진전으로 볼 수 있다. 연례회의에서는 광 기반 양자중계기 기술과 심장의 미세한 자기장을 측정하는 심자도 센서 개발 성과도 소개됐다. 과기정통부는 컴퓨팅·통신·센싱 연구를 통해 7대 시드(SEED) 양자기술 분야의 사업화 기반을 마련할 것으로 기대했다.

[데일리환경=정진욱 기자] 인공지능(AI)이 찾아낸 신약과 신소재 후보를 실제 성과로 연결하려면 실험과 검증에 걸리는 시간도 줄여야 한다는 제안이 나왔다. 과학기술정보통신부는 11월 10일 서울 용산구 피스앤파크 컨벤션에서 ‘K-문샷 정책 세미나’를 열고 과학AI를 활용한 국가 난제 해결 방안을 논의했다. 지난 5월 추진단이 출범한 K-문샷은 AI와 과학기술을 결합해 신약, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 태양전지, 핵융합 등 12대 국가 미션에 도전하는 프로젝트다. 정부는 2030년까지 과학기술 분야 연구생산성을 두 배로 높이고, 2035년까지 국가 미션 해결을 추진한다. 미션별 총괄관리자(PD)가 관련 연구를 이끌고 관계 부처와 연구기관이 지원하는 구조다. 이날 세미나에서는 AI의 예측과 실제 실험 사이에 놓인 병목이 주요 과제로 제시됐다. 권석준 성균관대 교수는 설계 이후 검증 속도를 높여야 한다며 가상환경에서 성능을 시험하는 기반의 필요성을 강조했다. 남진우 AI신약 미션 PD도 실제 실험이 필요한 바이오 연구의 특성을 설명하며 자율실험실의 필요성을 제안했다. 과학AI가 연구에 쓰이려면 학습데이터와 계산 자원, AI 모델을 함께 활용할 수 있어야 한다. 정부는 국가과학AI연구센터(NAIS)를 통해 흩어진 연구 자원을 연결하고, 연구자가 AI를 과학적 발견에 활용하도록 지원하는 체계를 추진하고 있다. 연구 현장에서는 데이터 활용과 시험·인증을 위한 제도 준비도 요구했다. 장기간 개발하는 기술일수록 연구가 끝난 뒤 허가 절차를 검토하기보다, 검증 기준과 필요한 기반시설을 개발 과정에서 함께 마련해야 한다는 취지다. 이번 세미나는 K-문샷의 연구 목표를 실제 실험과 실증으로 이어가기 위한 지원 과제를 점검하는 자리였다.

[데일리환경=유승철 기자] 베누 소행성에서 가져온 시료와 1969년 호주에 떨어진 머치슨 운석의 아미노산을 비교한 연구에서, 같은 종류의 분자 안에서도 탄소 동위원소가 놓인 위치에 따라 큰 차이가 확인됐다. 특히 베누 시료의 β-알라닌은 분자 안 탄소 동위원소 값의 차이가 526퍼밀(‰)에 달했다. 연구진은 이 차이가 태양계 초기 유기물이 만들어진 환경이 한곳으로 균일하지 않았음을 보여주는 지구화학적 단서가 될 수 있다고 밝혔다.미국 펜실베이니아주립대와 NASA 고다드우주비행센터 등이 참여한 연구는 9월 24일 학술지 ‘커뮤니케이션스 어스 앤드 인바이런먼트’에 공개됐다. 연구진은 NASA의 오시리스-렉스(OSIRIS-REx) 탐사선이 2023년 지구로 가져온 베누 시료와 머치슨 운석에서 β-알라닌을 분석했다. 머치슨 운석은 1969년 호주 빅토리아주에 낙하해 회수된 탄소질 운석이다. 대학이 11월 10일 공개한 연구 소개와 11일 Phys.org 후속 게재는 같은 연구를 다뤘으며, 논문 공개일과 보도자료 날짜는 서로 다르다. β-알라닌은 단백질을 구성하는 20종 아미노산에는 포함되지 않지만, 사람 몸에서도 만들어지고 우주 시료와 운석에서 발견되는 아미노산 유사 유기물이다. 아미노산은 생명체의 단백질을 이루는 재료이지만, 우주에서 발견됐다는 사실만으로 생명체가 존재했거나 생명 자체가 확인됐다고 볼 수는 없다. 이번 분석의 초점은 생명 흔적이 아니라, 생명 이전 화학에서 중요한 유기 분자가 어떤 조건과 경로로 형성됐는지 추적하는 데 있다.연구의 핵심은 분자 전체의 평균값만 재는 데서 나아가 β-알라닌 한 분자 안에서 탄소 동위원소가 어떤 위치에 분포하는지를 살핀 것이다. 동위원소는 원자번호는 같지만 중성자 수가 달라 질량이 다른 원자다. 화학 반응과 주변 환경은 동위원소의 비율에 흔적을 남길 수 있다. 연구진은 극소량 시료의 평균 동위원소를 측정하는 분석법과, 분자 내 위치별 탄소 값을 살피는 변형 질량분석법을 함께 사용했다. 분자 전체를 하나의 평균값으로만 비교하면 서로 다른 위치의 값이 상쇄돼 이런 차이가 가려질 수 있다. 이번 접근은 같은 분자라도 탄소가 어디에 놓였는지를 비교해 평균 분석에서 놓칠 수 있는 형성 정보를 보완한다.측정 결과 베누 β-알라닌의 카복실기 탄소(분자 끝의 탄소) δ¹³C 값은 363±29퍼밀, 나머지 두 탄소의 평균은 −163±13퍼밀이었다. 두 값의 차이는 526±32퍼밀이다. 머치슨 시료에서는 각각 111±22퍼밀과 −44±10퍼밀로, 차이는 155±24퍼밀이었다. 질소 동위원소 δ¹⁵N 값도 베누는 170±4퍼밀, 머치슨은 63±4퍼밀로 달랐다. 오차 범위를 포함해 비교해도 두 시료의 위치별 탄소·질소 조성은 뚜렷하게 달랐다.두 시료에서 분자 안 동위원소가 분포하는 큰 틀은 비슷해 관련된 합성 경로를 거쳤을 가능성이 제기됐다. 그러나 위치별 탄소와 질소 값은 달라, 그 화학이 서로 다른 출발 물질이나 환경에서 진행됐을 수 있다는 해석이 뒤따랐다. 연구진은 이를 원시 행성계 원반 안에서 유기물 합성이 공간적으로 달랐을 가능성을 보여주는 결과로 제시했다. 이는 특정 위치를 지도처럼 찾아냈다는 뜻이 아니다. 동위원소 자료는 가능한 반응과 물질 저장고를 좁히는 단서이며, 정확한 형성 경로를 하나로 확정하지는 못한다.이번 분석에서는 분자 안의 두 탄소 위치를 각각 독립적으로 분리해 측정하지 못했다. 연구진은 두 위치를 평균해 보고했고, 논문은 기존에 제안된 β-알라닌 형성 경로만으로 관측된 동위원소 차이를 설명하기 어렵다고 밝혔다. 따라서 결과는 오래된 우주 화학의 흔적을 읽는 방법을 넓히는 동시에, 현재의 화학 모형으로 설명되지 않는 부분도 드러낸다.후속 연구 과제는 물과의 접촉 같은 소행성 내부 변화가 분자 안 동위원소 배열을 얼마나 바꾸는지 확인하는 것이다. 베누와 운석 시료가 겪은 물의 작용을 함께 살피면, 태양계 초기의 합성 과정에서 남은 신호와 이후 모천체에서 바뀐 신호를 구별하는 데 도움이 될 수 있다. 연구팀은 이처럼 분자 내부의 위치별 동위원소 분석을 다른 우주 유기물에도 적용해, 우주에서 생명 이전 물질이 만들어진 환경의 다양성을 더 구체적으로 좁혀갈 계획이다.

[데일리환경=정이든 기자] 사용자가 챗봇에 질문을 입력하면 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)가 질문을 처리하고, 리벨리온의 국산 신경망처리장치(NPU)가 답변을 이어 쓴다. SK텔레콤과 엔비디아, 리벨리온은 이런 방식으로 작동하는 인공지능(AI) 시스템을 공동 개발하기로 했다. 과학기술정보통신부 협약 체결 지원 속에, 3사는 지난 9일 서울 코엑스에서 열린 ‘엔비디아 AI 데이 서울’에서 업무협약을 체결했다. 3사는 엔비디아의 반도체 연결 기술인 ‘NVLink Fusion’을 이용해 리벨리온이 개발 중인 NPU ‘Rebel R200’을 엔비디아 플랫폼에 연결한다. 여기에 엔비디아의 서버 랙 설계 규격인 ‘MGX’를 적용해 두 종류의 칩이 데이터를 주고받으며 작동하는 서버 시스템을 개발할 계획이다. 이번 협력의 핵심은 학습을 마친 AI 모델이 답을 내놓는 추론 과정을 둘로 나누는 데 있다. GPU는 사용자가 입력한 질문과 문맥을 처리하는 ‘프리필’을 맡는다. NPU는 그 결과를 받아 문장의 구성 단위인 토큰을 차례로 생성하는 ‘디코드’를 맡는다. 질문을 처음 처리할 때는 한꺼번에 수행할 계산이 많고, 답변을 이어 쓸 때는 메모리에서 필요한 데이터를 빠르게 불러오는 능력이 중요하다. 3사는 이 차이를 활용해 처리 속도와 전력 효율을 높이려 한다. SK텔레콤은 통합 시스템을 자사 AI 데이터센터에 도입해 성능과 안정성을 검증하고, 실제 서비스에 적용할 수 있는지 살필 예정이다. 검증의 관건은 칩 사이에서 데이터를 주고받는 시간까지 포함해 응답이 빨라지는지, 같은 양의 요청을 처리하는 데 전력이 얼마나 드는지다. 국산 NPU가 기존 엔비디아 기반 시설에서 안정적으로 작동한다면 데이터센터 운영사는 서비스에 필요한 일부 연산부터 국산 칩을 도입할 수 있다.