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수원이혼전문변호사 국내 우주업계 “뉴스페이스 실현 앞당긴다”…향후 과제는?

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작성자 황준영 작성일25-11-30 11:50 조회1회 댓글0건

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수원이혼전문변호사 누리호 4차 발사 성공에는 민간기업의 참여가 두드러졌다. 한화에어로스페이스는 처음으로 발사체의 제작·조립 총괄을 맡았고, 300개가 넘는 기업이 참여했다. 민간기업이 우주 개발 산업을 주도하는 ‘뉴스페이스’에 대한 기대가 나오는 이유다. 다만, 국내는 아직 초기 단계인 만큼 안정적인 수요 창출을 통한 성능 개발·검증이 필요하다는 조언이 나온다.
4번째 누리호는 국내 우주 기업들의 기술이 집약돼 있다. 한화에어로스페이스는 2022년 ‘체계종합기업’으로 선정된 뒤 제작 총괄을 맡고, 누리호에 탑재된 엔진 6기의 총조립도 담당했다. 그간 정부 기관인 한국항공우주연구원이 제작을 주관했던 누리호 1~3차 발사 때와 달리 처음으로 민간이 발사체 제작을 주관하게 된 것이다.
HD현대중공업은 누리호를 쏘아 올린 제2발사대 기반시설(지하 3층·약 6000㎡) 공사를 완료하고 발사대 지상 기계 설비, 추진제 공급 설비, 발사 관제 설비 등 발사대 시스템 전 분야를 독자 기술로 설계·제작·설치했다. 한국항공우주산업(KAI)은 누리호에 실린 ‘차세대 중형위성 3호’ 개발을 주관했다.
국내 우주 기업들은 향후 국내 ‘우주산업 생태계’를 확장하고 ‘수출 시장’을 넓힌다는 포부다. 특히 KAI는 누리호 발사 성공에 대해 “국내 민간 주도 우주 산업화의 전환점이 될 것”이라고 평가하며 “첨단 위성과 재사용발사체 사업까지 서비스를 확대해 대한민국의 우주 경제 글로벌 강국 실현을 앞당기겠다”고 밝혔다.
전문가들은 민간 참여의 발사 성공을 긍정적으로 평가하면서도 “해외 우주 선진국에 비하면 아직은 걸음마 단계”라고 진단했다. 뉴스페이스 산업을 육성하려면 지속적인 지원이 필요하다는 지적이다.
특히 발사 기회를 만드는 것이 중요하다고 조언했다. 국내 우주 산업계가 핵심 부품 등 성능을 높이기 위해 개발을 이어가고, 세계 시장이 국산 부품의 성능을 신뢰하려면 실제 발사를 통해 검증을 받아야 한다는 것이다. 박효충 카이스트(KAIST) 항공우주공학과 교수는 “우주 위성 수요는 공공 측면이 많았고, 이는 해외도 마찬가지”라며 “공공에서 수요를 받쳐주면 민간에서도 발사체 사업을 유지할 수 있는 환경이 마련된다”고 말했다.
김영민 한국우주기술진흥협회 사무국장은 “상업성이 목표인 ‘뉴스페이스 시대’를 맞으려면 지속적인 발사로 국산 부품의 성능을 개량하고 원가를 절감해야 한다”면서 “동시에 우주 위성을 활용해 실생활에서 효용 가치를 만드는 사업 계획과 제품을 만들 필요도 있다”고 말했다. 위성 활용도가 높아지면 자연스레 발사체 수요도 늘어나고 이를 통해 가격 하락을 유도할 수 있다는 취지다.
소아·청소년기에 갑상선 호르몬이 과도하게 분비되는 갑상선 기능 항진증이 발병하면 건강과 성장, 학업에 큰 지장을 준다. 치료에는 약물의 용량을 세밀하게 조절하는 것이 특히 중요한데, 최적의 투약 용량을 예측하는 인공지능 모델 개발에 성공한 연구 결과가 발표됐다. 강남세브란스병원 소아청소년과 송경철·김준영 교수, 가톨릭대 의대 의료정보학교실 고태훈 교수 연구팀은 이 같은 내용의 연구를 국제학술지 ‘임상 내분비학·대사 저널’에 게재했다고 27일 밝혔다. 연구진은 갑상선 항진증을 앓는 소아·청소년 환자의 나이와 키, 몸무게 등 신체 계측정보와 갑상선 기능검사 결과 및 치료제 처방 용량 등 데이터 2209건을 다양한 기계학습 모델을 활용해 분석했다.
성장기에 갑상선 호르몬 분비가 비정상적으로 늘면 대사 속도도 급증해 다양한 문제를 일으킨다. 성장 장애와 학업 수행력 저하 등의 문제를 넘어 심각할 경우 갑상선 중독 발작과 같은 위협적인 합병증을 초래할 수 있다. 소아·청소년 갑상선 항진증의 1차 치료제로 쓰이는 메티마졸은 어릴 때부터 장기간 투여하게 되는 치료 특성 때문에 용량에 오차가 발생하면 갑상선 기능 저하증을 비롯, 간독성과 백혈구 저하증 등 심각한 부작용을 유발할 위험이 있다. 따라서 정밀한 투약 용량을 설정하는 것이 치료의 핵심이지만 현재까지는 객관적인 예측 수단이 부족해 의료진의 임상 경험에만 의존할 수밖에 없었다.
연구진은 이런 문제를 풀기 위해 다양한 인공지능 모델을 활용해 투약 용량 예측 효과를 비교 분석했다. 그 결과, ‘XG부스트 모델’이 내·외부 검증에서 모두 가장 뛰어난 성능을 보였다. 외부 데이터 검증에선 경험 많은 전문의가 처방한 용량과의 오차가 평균 1.08㎎에 불과한 것으로 나타났다. 이 수치는 최소 투약 단위인 메티마졸 한 알 용량 5㎎의 5분의 1 수준으로, 연구에 참여한 환자들의 평균 투약 용량이 8㎎임을 고려하면 매우 낮은 오차율이라고 연구진은 설명했다.
인공지능이 판단에 필요한 근거와 데이터를 적절히 활용했는지 검증해보니 실제 의료진이 진료에서 중요하게 생각하는 변수인 이전 처방 용량과 유리 T4 호르몬, 혈중 T3 호르몬 등의 순서로 의사결정을 내린 것으로 나타났다. 연구진은 성인과 달리 약물의 대사와 효과가 매우 가변적인 소아·청소년 갑상선 항진증에 대해 세계 최초로 개발한 인공지능 모델이 높은 정확도까지 보였다는 점에서 의의가 크다고 밝혔다.
송경철 교수는 “지금까지 적정 메티마졸 용량은 의사의 섬세한 경험과 판단에 의존해왔지만, 이번 연구를 통해 의료진의 결정을 정확하고 빠르게 돕는 인공지능 모델의 가능성을 엿볼 수 있었다”면서 “앞으로 모델을 고도화해 환자 개개인의 특성에 맞는 최적의 맞춤 치료 전략을 수립할 수 있도록 하겠다”고 말했다.

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