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Renesola Stock Price Today | NYSE SOL Live Ticker

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Date Published: 6/2/2022

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Date Published: 2/18/2021

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주제에 대한 기사 평가 sol 주가

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  • Date Published: 2022. 6. 17.
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NYSE SOL Live Ticker – Investing.com

ReneSola Ltd Company Profile

ReneSola Ltd is a solar project developer and operator. The Company focuses on solar power project development, construction management and project financing services. It develops and sells solar power projects and owns and operates solar power projects and sells the electricity generated by its operated solar power plants (IPP business). Its project development business is primarily focused in the United States, Hungary, Spain, France and in the United Kingdom. It is focused on small-scale distributed generation (DG) projects and community solar gardens. Its project development business is focused on small-scale DG projects, specifically commercial projects, small-scale utility projects and community solar gardens, in various countries including China, the United States, Canada, the United Kingdom and France. It conducts its IPP business and/or project development business in countries, such as United States, Canada, China, Hungary, Spain, France, United Kingdom and Romania.

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SOLS 주식 – Investing.com

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SOL 유럽탄소배출권선물S&P(H)(A400580)

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DB금융투자, DLB·ELB·ELS 등 3종 판매

/DB금융투자

DB금융투자는 오는 22일까지 기타파생결합사채(DLB)와 주가연계파생결합사채(ELB), 29일까지 주가연계증권(ELS) 등 3종의 상품을 판매한다고 19일 밝혔다.

22일까지 판매하는 3개월 만기 '마이 퍼스트 DB DLB 제153회'는 기초자산인 CD(91일물) 최종호가수익률의 만기평가가격이 10% 이상이면 세전 연 4.01%의 수익이 제공되며, 10% 미만인 경우에도 세전 연 4.00%가 지급된다.

코스피(KOSPI)200 지수를 기초자산으로 하는 ''DB 세이프 제734회 ELB''는 1년 만기 상품으로 평가기간 동안 기초자산인 KOSPI200 지수의 종가가 최초기준가격의 115% 초과하여 상승한 적이 없고, 기초자산의 만기평가가격이 최초기준가격의 100% 초과 115% 이하에 있는 경우 최대 5.55%의 수익이 가능하다. 또 최초기준가격의 115% 초과하여 상승한 적이 있거나 만기평가가격이 100% 이하인 경우에는 3.30%의 수익을 지급한다.

29일까지 판매하는 'DB happy+ ELS 제2238회'는 KOSPI200레버리지 지수를 기초자산으로 하는 3년 만기 상품으로 4개월 단위로 조기상환 기회와 최대 연 6.60%의 수익이 지급된다. 또 자동조기상환 되지 않고 만기상환이 도래한 경우, 만기평가일에 기초자산의 만기평가가격이 최초기준가격 대비 65%이상인 경우 원금과 19.80%(연 6.60%)의 수익률이 지급된다. 다만, 만기평가가격이 최초기준가격의 65%미만 시 기초자산의 하락률에 따라 원금 손실을 볼 수 있다.

사진 : pixabay

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[디지털비즈온 김맹근 기자] 코로나 위기에 대한 글로벌 차원의 대응을 전개하는 과정에서 양국은 리더십 경쟁을 벌였다. 이러한 미·중 갈등의 이면에서 미래 국력의 성패를 내건 안보와 경제 분야의 경쟁이 진행되었음은 물론이다. 특히 사이버 안보와 통상 관세 분야에서 드러난 미·중 갈등은 첨단기술 분야로 점차 확대되는 모습을 보였다. 코로나 위기로 19 (비대면, untact) 인해서 창출된 비대면 환경을 배경으로 하여 기존에 진행되어 온 미·중 기술패권 경쟁은 디지털 플랫폼 경쟁으로 진화하고 있다.

미국은 기초 연구, 안보 등 공공 영역이 차지하고 담당하고 있으나 민간 영역에서 막대한 투자를 하며 플랫폼 영역을 확대 중이다. 인공지능 분야만 한정하더라도 2019년 민간투자의 경우 미국 657억3,500만 달러(약 72조원), 중국 143억8,100만 달러(약 16조 원)로 미국이 압도적으로 크다.

중국은 세부 영역을 나누어 중점기업을 육성함과 동시에 해당 기업이 일종의 플랫폼 역할을 하면서 관련 생태계를 만들도록 지원한다. 바이두, 알리바바, 텐센트와 같은 거대한 규모의 인공지능 기업은 금융, 제조, 지능형 도시, 교육, 건강, 운송 및 농업과 같은 중요한 경제 및 사회 부문으로 인공지능 사용을 확대 중이다.

개방성과 거버넌스 관점에서 미국의 확장성이 크다

글로벌 플랫폼 시장에서 미국, 중국의 위상은 매우 공고하나 미국이 중국보다 개방성과 거버넌스 측면에서 확장성이 큰 상황이다. 글로벌 디지털 플랫폼 경제 자료를 보면, 인터넷 검색, 온라인소매, 클라우드, SNS 서비스, 모바일결제와 사용 기반의 측면에서 미국과 중국 모두 빠른 발전을 보인다.

다만, 디지털 사용자 시민의식, 양면 시장, 기술적 인프라와 디지털 기술의 기업가정신으로 구성된 디지털 플랫폼 경제 지표에서는 미국 1위(85), 중국 58위(28.1)로 측정되어 미·중 간 격차가 있음을 보인다.

미국은 데이터의 초국적 유통을 강조하면서도 독점에 대해서는 높은 수준의 규제를 준비하고 있다. 시장집중도 측면에서 보면, 구글의 미국 검색 시장 점유율은 82%, 페이스북의 미국 SNS 시장 점유율은 70%, 아마존의 미국 온라인소매시장 점유율은 75%, 애플의 미국 스마트폰 시장 점유율은 55%이며, 구글과 애플이 전 세계 앱 스토어 시장의 90% 이상을 점유하고 있는 상황이다. 바이든 행정부에서 플랫폼 규제는 그 수위를 점차 높여갈 것으로 예상되지만 그 내용은 소비자 후생을 보호하기 위한 시장 집중화 해소에 초점을 둘 것으로 보인다.

중국은 국가 간 플랫폼 협력을 미국은 민간에서의 협력 확대를 유도하고 있다. 중국은 더 큰 시장과 더 높은 연계성을 목적으로 적극적인 글로벌 연계 전략을 추구하며, 대표적으로 2017년부터 일대일로 국제협력 정상회의에서 플랫폼 협력과 인공지능 공동 기술개발이 논의되어 다양한 노력이 진행 중이다. 그러나 현재 스리랑카의 경우 국가 부도에 위기에 처한 국가들도 나타나고 있다.

기술적으로 미국이 전반적으로 앞서고 있으나 중국이 재빠르게 추격 중이다. 여러 연구에서 플랫폼의 핵심 기술인 인공지능 분야에서는 미국이 전체적으로 앞서고 있지만, 중국이 재빠르게 추격하고 있다고 밝히고 있다.

특히 논문출판과 인용 수, 컨퍼런스 출판 수 등 인공지능 기초과학 분야에서 중국이 미국을 추월 중이다. 최근 몇 년 중국은 총 저널 출판 수에서도 미국을 추월하였고 2020년 인용 수에서도 중국은 20.7%를 차지하며 미국(19.8%)을 추월 (HAI, 2020; Castro and McLaughlin, 2021; Stanford, 2021 , Zhang et al., 2021) 하고 있다. 인공지능 컨퍼런스 간행물에서 이용 비중의 경우, 미국이 2020년 40.1%로 20년간 1위를 기록하고 있으며, 중국이 11.8% EU가 10.9%를 차지하고 있다. 그러나 이러한 중국의 인공지능 기술 추격은 대부분 중국과학원 등 공공분야에 한정되고 있다.

미·중 모두 인공지능 스타트업이 시장에서 활발히 경쟁 중

인공지능 분야 유망 스타트업 100곳 중 65곳이 미국에 6곳이 중국에 본사를 두고 있어 미국이 스타트업 생태계 분야에서는 우위를 보인다. 전 세계 5,000개의 기업을 특허와 사업, 투자자, 잠재력, 참신성, 화제성 등의 항목을 기준으로 평가했으며, 공동 2위인 영국과 캐나다는 8곳, 중국은 6곳으로 미국과는 큰 격차를 보인다.

하지만 인공지능 유니콘의 기업가치 분야 순에서는 중국이 우세해 소수의 스타트업이 성장하고 있는 것으로 보인다. 기업가치 측면에선 중국은 5개 기업가치 합이 약 103조 원을 기록했지만, 미국은 약 30조 원으로 중국의 1/3 수준이다.

미국은 적극적인 산업발전 정책과 규제 완화 기조를 발판 삼아 인공지능 스타트업 출현과 인수합병이 활발히 이루어지고 있다. 인공지능 기술변화가 워낙 빨라서 자체적으로 자본투자를 통해 실시하는 R&D는 한계가 있으며 시장에서의 인수합병도 기술 습득의 방법으로 논의되고 있다.

스타트업 인수를 통해 방대한 데이터, 우수한 기술뿐만 아니라 핵심 인재 확보, 또한 상업화까지 걸리는 시간을 단축된다. 구글이 딥마인드를 인수한 데는 인공지능 기술적 분석의 기초 기술 확보와 함께 창업자인 데미스 하사비스(Demis Hassabis) 같은 최고 인재를 얻기 위한 목적이 존재한다.

자율주행기술 인재 확보를 위해 게리 마커스(Gary Marcus) 뉴욕대 교수가 설립한 ‘지오메트릭인텔리전스’스타트업을 인수한 우버, 페이스북의 SNS 업체 프렌드피드(Friendfeed) 인수 역시 공동창업자 브렛 테일러(Bret Tayor)를 영입하기 위한 대표적인 M&A 사례이다.

결론적으로 미·중 디지털 플랫폼 경쟁 사이에서 취할 한국의 디지털 플랫폼 전략은 무엇일까?. 미국의 트럼프 행정부에서도 한국을 포함한 핵심 동맹 우방국을 대상으로 “클린 네트워크”에의 참여를 촉구한 바 있다. 그 압력은 바이든 행정부에서도 이어가고 있는 상황이다.

중국도 ‘한국판 뉴딜’과 중국의 글로벌 데이터 안보 이니셔티브가 통하는 점이 많다며, 한국의 동참을 우회적으로 압박하고 있는 것으로 알려져 있다.

한국은 서방 진영의 제도와 규범 및 가치를 따르면서도 중국과는 주로 경제 분야에서 정책과 문화적 유사점이 많다. 마치 한국은 두 개의 플랫폼에 모두 발을 딛고 있는 모양새이다. 이러한 상황은 미·중 양국이 우호관계를 유지할 경우에는 기회이지만 지금처럼 갈등이 깊어가는 시절에는 딜레마가 된다.

따라서 기업들이 벌이는 디지털 플랫폼 경쟁의 양상이 좀 더 광범위하고 복잡하게 전개되고 있을 뿐만 아니라. 그 경쟁의 성격 자체가 지정학적 사안으로 발전하고 있기 때문이다. 외부적으로 선택의 압박이 가해져 오기 전에 시급하게 우리나라 위치에서 발휘해야 할 적극적인 역할에 대한 좀 더 구체적인 대안을 제시할 때 이다.

건설산업, 종이도면·인력 중심서 디지털·자동화로 전환

정부가 오는 2030년까지 건설산업을 기존의 종이도면·인력 중심에서 첨단 기술 중심으로 전환해 디지털화·자동화를 추진한다.

국토교통부는 20일 이 같은 내용을 담은 ‘스마트 건설 활성화 방안’을 발표했다.

이원재 기술적 분석의 기초 국토교통부 1차관은 이날 한국건설기술연구원에서 열린 ‘스마트건설 기업지원센터 2센터 개소식’에 참석해 “디지털화된 정보를 관리할 수 있는 BIM(건설정보모델링·3차원 설계)이 활성화되면 정보통신기술·로봇 등 첨단기술 활용도를 높여 건설 자동화의 기본 토대가 마련되며, 시설물 준공 이후에는 디지털 트윈 기반의 유지관리 체계도 구축이 가능하다”고 밝혔다.

이어 “생산시스템이 인력·현장에서 장비·공장 중심으로 전환되면 건설공사의 생산성과 품질을 높이는 동시에 건설안전도 강화될 것”이라고 덧붙였다.

20일 경기도 고양시 일산서구 한국건설기술연구원에서 열린 ‘스마트건설지원센터 제2센터 개소식’에서 이원재 국토교통부 1차관, 김병석 한국건설기술연구원장 등 관계자들이 기념 퍼포먼스를 하고 있다. (사진=저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지)

20일 경기도 고양시 일산서구 한국건설기술연구원에서 열린 ‘스마트건설지원센터 제2센터 개소식’에서 이원재 국토교통부 1차관, 김병석 기술적 분석의 기초 한국건설기술연구원장 등 관계자들이 기념 퍼포먼스를 하고 있다. (사진=저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지)

◆ BIM 도입으로 건설산업 디지털화

먼저 BIM이 현장에 효율적으로 적용될 수 있도록 데이터 작성기준 등 표준을 규정한 BIM 시행지침을 제정한다. 설계도서·시공상세도를 BIM으로 작업해 성과품으로 납품할 수 있도록 관련기준도 개정한다.

설계기준, 시공기준 등의 건설기준(1079개·현행 PDF 방식)도 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형식(온톨로지)으로 디지털화해 BIM 작업의 생산성을 높인다.

BIM 설계에 소요되는 대가기준은 사회간접자본(SOC) 분야별로 마련하고 적정대가가 지급될 기술적 분석의 기초 수 있도록 예산편성 지침에도 반영을 추진한다.

BIM 활성화에 따른 미래 모습.

또한 신규 공공사업을 대상으로 공사비 규모·분야별로 건설 전 과정에 걸쳐 BIM 도입을 순차적으로 의무화한다.

BIM 도입이 빠른 도로 분야부터 1000억 원 이상에 우선 도입하고 철도·건축, 하천·항만 등으로 순차 도입한다. 2026년 500억 원, 2028년 300억 원 이상으로 확대하고, BIM 조기 안착을 위해 사업 성과 등을 고려해 일정을 당겨 추진하는 방안도 검토한다.

고용보험기금으로 교육비 전액을 지원하는 국가전략 산업직종 훈련의 연간 수강인원도 2배 확대한다. 또 자체 교육을 실시하는 설계업체에도 교육비용을 지원해 설계 부문의 전문인력을 양성한다.

예비 기술인인 청년인력 양성을 위해서는 건설 분야의 특성화고·마이스터고 교육과정에 BIM을 기초과목으로 편성하도록 추진할 계획이다.

건설기계 자동화와 로봇 도입을 추진한다. 이를 위해 수요가 많은 건설기계 자동화 장비부터 품질·안전 등에 관한 시공기준을 제정하고 원격조종과 완전 자동화 등 무인운전에 대한 특례인정 근거도 마련한다.

기업들이 개발한 스마트 기술(장비)을 자유롭게 실·검증해 성능을 확인·보완할 수 있도록 SOC 성능시험장을 구축한다. 새로운 기술을 활용할 경우 설계 변경이 가능하도록 총 사업비 자율 조정 항목에 스마트 기술을 반영하는 방안도 추진한다.

건설기계 자동화와 로봇을 도입한 미래 모습.

건설기계 자동화와 로봇을 도입한 미래 모습.

또 SOC 주요 공공기관의 스마트 건설 추진 실적을 매년 발표하고 우수기관·직원에게 정부 표창을 수여하는 등의 혜택을 도입한다.

이와 함께 제조업 기반의 탈현장 건설(OSC)을 활성화한다. 시장 초기 활성화를 위해 내년 공공주택 발주물량을 1000호로 확대하고 시행 성과와 기술 발전 등을 고려해 점진적인 확대 방안을 마련한다.

지자체 인·허가 단계에서 용적률·건폐율·높이 제한을 완화할 수 있는 혜택을 제공하고, OSC 주택(공업화주택) 인정제도의 인정대상을 현행 주택에서 OSC 수요가 많은 기숙사, 오피스텔 등 준주택까지 확대한다.

주거 성능과 시공 기술 등 핵심기술을 고도화 하기 위해 현재 진행 중인 연구개발의 후속으로, 중고층(20층)·3Bay 이상 프로젝트를 실증사업으로 추진하는 연구개발을 실시한다.

스마트 안전장비 확산도 추진한다. 시공 부문은 사물인터넷·인공지능 등을 접목해 위험을 사전에 알리는 안전장비를 민간 50곳에 무상으로 대여하고, 안전에 취약한 현장 중심으로 지원대상을 확대해 나갈 계획이다.

유지관리 부문은 드론·로봇 등 첨단장비를 안전점검에 사용 시 기존 인력 중심의 방식을 기술적 분석의 기초 일부 대신할 수 있도록 관련기준을 정비한다. 실제 적용사례에 대한 분석 등을 거쳐 첨단장비 활용을 위한 대가기준 및 업체의 기술능력 평가기준도 마련한다.

스타트업의 창의적인 아이디어 구현을 위해 기술 개발 등을 지원하는 기반을 확대하고, 분야별 전문가도 상주 배치해 인큐베이팅 체계를 구축한다.

특히 우수한 기술을 보유해 성장잠재력이 큰 기업들을 대상으로 향후 5년 동안 ‘스마트건설 강소기업 100+’에 선정하고 보증수수료·대출이자 할인 및 투자·판로개척 등을 지원한다.

턴키 등 기술형 입찰을 심의할 경우에는 스마트 기술에 관한 최소배점을 도입(기술적 분석의 기초 7점)하고, 비턴키 사업에도 설계 단계부터 스마트 기술을 반영하도록 엔지니어링 종심제 평가항목에 ‘스마트 기술’을 신설한다.

산학연관이 모두 참여해 스마트 건설에 관한 정책 등을 논의할 수 있는 법적기구를 운영하고, 국토부에는 ‘스마트건설 규제혁신센터’를 설치해 기업의 애로사항에 대해 해결방안을 도출하는 원스톱 서비스를 지원할 방침이다.

한편 이번에 준공된 스마트건설 기업지원센터 2센터는 지난해 6월 착공했으며 인프라 확장을 통해 센터 내에는 최대 57개 기업(현재 36개 입주 중)이 입주할 수 있다.

기술적 지원 외에도 창업에 필요한 법률·경영 등 다양한 분야를 지원하게 될 기업지원센터는 향후 스마트 건설 부문의 혁신 기업이 성장할 수 있도록 든든한 버팀목 역할을 할 것으로 전망된다고 국토부는 설명했다.

스마트 건설 활성화 방안.

문의 : 국토교통부 건설정책국 기술정책과(044-201-4994)

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기사 이용 시에는 출처를 반드시 표기해야 하며, 위반 시

제37조(출처의 명시) ① 이 관에 따라 저작물을 이용하는 자는 그 출처를 명시하여야 한다. 다만, 제26조, 제29조부터 제32조까지,
제34조 및 제35조의2의 경우에는 그러하지 아니하다. ② 출처의 명시는 저작물의 이용 상황에 따라 합리적이라고 인정되는 방법으로 하여야 하며, 저작자의 실명
또는 이명이 표시된 저작물인 경우에는 그 실명 또는 이명을 명시하여야 한다. 닫기

제138조(벌칙) 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자는 500만원 이하의 벌금에 처한다. 1. 제35조제4항을 위반한 자 2. 제37조(제87조 및 제94조에 따라 준용되는 경우를 포함한다)를 위반하여 출처를 명시하지 아니한 자 3. 제58조제3항(제63조의2, 제88조 및 기술적 분석의 기초 제96조에 따라 준용되는 경우를 포함한다)을 위반하여 저작재산권자의 표지를 하지 아니한 자 4. 제58조의2제2항(제63조의2, 제88조 및 제96조에 따라 준용되는 경우를 포함한다)을 위반하여 저작자에게 알리지 아니한 자 5. 제105조제1항에 따른 신고를 하지 아니하고 저작권대리중개업을 하거나, 제109조제2항에 따른 영업의 폐쇄명령을 받고 계속 그 영업을 한 자 [제목개정 2011. 12. 2.] 닫기

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The Science Times

넷플릭스, 아마존, 페이스북 등이 사용하는 인공지능(AI) 기술로 암이나 알츠하이머병과 같은 신경퇴행성 질환의 생물학적 언어를 예측할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다.

영국 케임브리지대학 세인트존스칼리지의 연구진이 발표한 이 획기적인 연구 결과는 앞으로 병을 일으키는 세포 내부의 문법적 오류를 바로잡는데 사용될 수 있다는 점에서 주목을 끌고 있다.

넷플릭스나 페이스북은 강력한 머신러닝 알고리즘을 사용해 다음에 시청할 드라마를 추천하거나 누군가에게 친구가 될 것을 제안한다. 또한 아마존의 알렉사 같은 AI 기반 음성서비스는 개별적인 사람을 인식해 대화할 수 있다.

인공지능(AI) 기술로 암이나 알츠하이머병과 같은 신경퇴행성 질환의 생물학적 언어를 예측할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다. 사진은 살아있는 세포 안에서 단백질이 응축되는 모습이다. ©Weitz lab, Harvard University

세인트존스칼리지의 카디 리이스 사어(Kadi Liis Saar) 박사는 체내의 단백질에 이상이 생겨 질병이 발생할 때 어떤 일이 일어나는지 살펴보기 위해 알렉사 등과 비슷한 머신러닝 기술을 사용해 대규모 언어 모델을 훈련시켰다. 즉, 수십 년간 연구하면서 생산된 빅데이터를 컴퓨터 언어 모델에 주입한 것이다.

인체에는 정상적인 신진대사를 유지하기 위해 중요한 역할을 하는 수천 가지 종류의 단백질들이 있다. 하지만 그들의 활동도 때로는 끔찍한 잘못을 저지를 수 있다. 예를 들면 알츠하이머병의 경우 단백질이 항로를 이탈해 건강한 신경세포를 죽이기 시작하면서 응집체로 알려진 고체 덩어리로 뭉쳐져 뇌에 심각한 손상을 입힌다.

단백질이 응축물 형성하는 방법 학습해

최근에 기술적 분석의 기초 과학자들은 단백질이 응집체 외에도 응축물이라고 알려진 거의 액체 상태의 단백질 액적을 형성할 수 있다는 사실을 발견했다. 이 단백질 액적은 강한 막을 가지고 있지 않아 다른 웅축물들과 자유롭게 합쳐질 수 있다.

이에 따라 연구진은 세포에서 발견되는 이러한 형태의 변환 응축물에 대해 컴퓨터 프로그램이 배우도록 요청했다. 즉, 수많은 종류의 단백질에 대해 이용할 수 있는 모든 데이터를 알고리즘에 주입해 컴퓨터가 그것들이 어떻게 행동하는지를 배우고 예측할 수 있게 한 것이다.

그 결과 컴퓨터 알고리즘은 직접 설명을 듣지 않고도 세포 안에서 어떤 단백질이 응축물을 형성하는지 알아내는 방법을 배울 수 있었다. 이 연구 결과는 미국국립과학원회보(PNAS) 최신호에 게재됐다.

케임브리지대학 세인트존스칼리지의 투오마스 놀스(Tuomas Knowles) 교수. ©Nathan Pitt(University of Cambridge)

이번 연구를 주도한 세인트존스칼리지의 투오마스 놀스(Tuomas Knowles) 교수는 “암과 신경퇴행성 질환의 연구에 머신러닝 기술을 도입하면 게임 체인저가 될 수 있다”라며 “우리의 궁극적인 목표는 인공지능으로 표적형 약물을 개발해 증상을 획기적으로 완화시키거나 치매 발생을 완전히 예방하는 것이다”라고 말했다.

알츠하이머병은 전 세계 5,000만명의 사람들에게 영향을 미치는 대표적인 치매 질환이며, 파킨슨병이나 헌팅턴병과 같은 다른 신경퇴행성 질환도 수백만명에게 영향을 미친다. 그런데 세계보건기구(WHO)에 의하면 전 세계 치매 인구는 2013년 4,400만명에서 2030년에는 7,600만명, 2050년에는 1억3,500만명으로 증가할 것으로 보인다.

알츠하이머병만 해도 치료제가 없을뿐더러 여전히 불확실한 것이 많기 때문이다. 치매 원인이 무엇인지, 플라크와 같은 치매 병변이 생기는 이유는 무엇인지 등등 많은 것이 베일에 가려 있다.

인간의 한계 벗어난 새로운 치료법 기대

놀스 교수는 “단백질 응축물은 우리의 DNA가 단백질로 변환되는 유전자 발현이나 단백질 합성과 같은 세포의 주요 사건을 통제하기 때문에 최근 과학계에서 많은 관심을 받고 있다”라고 말했다.

단백질 액적과 연관된 어떠한 결함도 암과 같은 질병으로 이어질 수 있다. 질병을 일으키는 세포 내부의 문법적 오류를 바로잡을 수 있으려면 단백질 오작동의 분자 기원에 대한 연구에 자연어 처리 기술을 도입하는 것이 중요하다고 연구진은 주장했다.

실제로 연구진은 빅데이터를 학습한 머신러닝 알고리즘을 이용해 일부 단백질이 세포 내부에서 응축물을 형성하도록 유도하는 구체적인 문법에 대해 질문할 수 있었다. 그것을 풀 수 있으면 우리가 질병 언어의 규칙을 배우는 데 도움이 될 수 있기 때문이다.

현재 머신러닝 기술은 데이터 가용성의 증가, 컴퓨팅 성능 향상, 그리고 보다 강력한 알고리즘을 만드는 기술적 진보로 인해 빠른 속도로 발전하고 있다. 따라서 머신러닝 기술의 사용은 미래의 암과 신경퇴행성 질환 연구를 변화시킬 수 있다.

머신러닝 기술이 인간의 뇌가 이해할 수 있는 것보다 이 질병에 대해 훨씬 더 잘 이해할 수 있다는 사실이 전혀 이상하지 않은 셈이다.

이번 연구의 제1저자로 참여한 사어 박사는 “머신러닝은 과학자들이 탐구의 대상으로 생각하는 한계에서 벗어날 수 있으며, 이는 우리가 아직 생각조차 하지 못한 새로운 연결고리를 AI가 발견할 수 있음을 의미한다”고 말했다.


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