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환경과학원, AI 유해성 자료 자동 구축 기술 국제 특허 출원

기후에너지환경부 소속 국립환경과학원은 화학물질 위해성 평가에 쓰이는 유해성(독성) 자료를 AI가 자동으로 수집·추출해 데이터베이스로 구축하는 기술을 개발하고 7일 국제 특허를 출원한다고 밝혔다. 해당 기술은 'AI 기반 유해성 자료의 전 자동 수집, 추출, 합성 및 데이터베이스화 방법 및 시스템'으로 국내 특허(등록 제10-2999771호)는 완료된 상태다. 위해성 평가 첫 단계인 유해성확인 과정을 국내외 보고서 조사·수집, 자료 자동 추출, 데이터베이스 구축의 세 단계로 자동화했고, 평가자가 추출 자료를 원문과 즉시 대조할 수 있다. 시범 모델 ATOM(AI-based Toxicological evidence Miner)을 개발해 유럽연합 위해성 평가보고서 등에 적용 중이며, 2030년까지 전 과정을 단계적으로 자동화해 물질당 평가 소요 시간을 기존 대비 70% 이상 단축하는 것을 목표로 한다. 김수진 환경건강연구부장은 현재 연간 약 15종인 평가 물질 수를 3배 이상 확대할 수 있을 것이라고 밝혔으며, 네덜란드·독일·대만·미국·싱가포르·영국·일본·캐나다·프랑스·호주 등 10개국 정부와 유엔, OECD, EU 등과 협력할 예정이다.

10월 7일

국립환경과학원, AI 화학물질 유해성자료 자동수집 기술 국제특허 출원

기후에너지환경부 소속 국립환경과학원은 화학물질 위해성 평가에 쓰이는 유해성(독성) 자료를 AI가 자동으로 수집·추출해 데이터베이스로 구축하는 기술을 개발하고 국제특허를 출원한다고 10월 7일 밝혔다. 이번 기술은 위해성 평가의 첫 단계인 '유해성확인' 과정을 국내외 보고서 조사·수집, 유해성 자료 자동 추출, 데이터베이스 구축의 세 단계로 자동화했으며, 평가자가 AI 추출 자료를 원문과 즉시 대조할 수 있다. 과학원은 시범 모델 'ATOM(AI-based Toxicological evidence Miner)'을 개발해 EU 위해성 평가보고서 등 주요 자료원에서 유해성 정보를 수집·추출하는 데 활용 중이다. 2030년까지 노출 평가, 위해도 결정, 보고서 작성까지 평가 전 과정을 단계적으로 자동화해 물질 1종당 평가 소요시간을 기존보다 70% 이상 단축하는 것이 목표다. 김수진 환경건강연구부장은 현재 연간 약 15종 수준인 평가 물질을 3배 이상 확대할 수 있을 것으로 기대한다고 말했다.

10월 7일