[김문년박사칼럼] 인공지능(AI)과 K-대마(Hemp)산업 활성화 전략

국민대학교 겸임교수 박사 김 문 년

4차산업 핵심기반 AI 딥러닝 기술로 대마 신약물질 발굴

  인공지능(人工知能, Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 논증능력, 자연언어의 이해능력 등을 인공적으로 구현한 컴퓨터 시스템이다.

미래 사회는 AI가 역사상 인류 최고의 혁명으로 대두될 전망이다.

 한 예로 코로나 19를 겪으면서 나타난 다양한 정보들을 인공지능이 짧은 시간 안에 빅데이터 하는 것만 봐도 알 수 있다. 전 세계의 주목을 받았던 알파고와 이세돌의 바둑대결, 사람과 대화하고 표정도 자유롭게 짓던 AI 로봇 휴머노이드 소피아, 블록을 직접 쌓은 것을 무너뜨리라는 말을 듣고 화내며 울던 나오미 등은 인공지능의 특별한 능력을 유감없이 보여주는 좋은 사례들이다.

 최근 AI를 활용하여 고인이 되신 분들의 목소리를 AI 기술로 되살려 우리에게 다시 들려주는가 하면, AI 로봇과 AI 음성 프로그램을 활용해 사람과 대결을 펼치게도 한다. 은행 업무, 교육, 식당 등 사람을 마주해야 하는 일들에도 AI가 적용되고 있다. 이처럼 인공지능은 다방면으로 아주 유용하게 사용되고 있음을 볼 수 있다. 나날이 발전하고 있는 현재의 기업들은 앞 다투어 AI 기술을 활용할 수 있는 인공지능 개발자 찾기에 혈안이 되어 있다.

 AI는 수학, 신경생리학, 물리학, 화학, 심리학과 같은 다양한 지식을 총체적으로 요구하는 고도의 융합기술이다. 인공지능 개발자가 되기 위해서는 먼저 컴퓨터공학이나 소프트웨어 등 IT와 관련된 학과를 이수한다. 기초적으로 프로그래밍 공부를 하는 것과 머신러닝(Machine Learning), 빅데이터(Big Data), 딥러닝(Deep Learning) 등의 지식을 갖춘다. 이러한 고도의 지식을 요구하는 인공지능 기술은 나날이 발전을 거듭하고 있다. 

 날이 갈수록 인공지능 기술은 과거와는 비교가 안 될 정도로 급성장하고 있는데, 이는 인공지능의 정확도를 높여 줄 데이터가 매우 풍부해졌다는 것을 말한다. 즉 학생이 책으로 공부를 하듯이 인공지능은 데이터를 가지고 학습(Learning)을 한다. 이것을 우리는 머신러닝이라고 한다. 방대한 데이터를 비슷한 것끼리 묶거나 서로 연관성 있는 것의 상하, 전후 구조를 바탕으로 새롭게 문제의 해답을 찾는 기술이다.

 예를 들면, 컴퓨터에 수많은 토끼를 보여주면서 ‘이것이 토끼다’라고 알려준다. 사진을 통해 토끼의 특징을 학습한 컴퓨터는 토끼를 인식하는 것과 함께 새롭게 올라온 토끼 사진도 판별하게 된다. 물론 토끼의 사진(데이터)이 많으면 많을수록 컴퓨터의 정확도는 더욱 높아지게 된다.

 머신러닝 방법 중의 하나가 딥러닝이다. 이는 인간 뇌의 뉴런과 유사한 인공신경망을 이용해 기계를 학습시키고, 학습할 데이터를 사람이 입력하지 않아도 기계가 스스로 학습하고 예측한다. 그 대표적인 것이 바로 알파고이다.

 최근 WHO(세계보건기구)가 대마에 함유된 CBD(Cannabidiol) 성분이 질병 치료에 효능이 있다는 것을 입증하면서 의료용으로 주목을 받게 되었다. 이는 앞으로의 대마 4차산업 기술혁명은 시간의 문제라는 것을 말해준다.

 AI는 대마 우량종자 개발, 대마 모종의 암수 구별, 품종 개량에 중요한 역할을 할 수 있다. 특히 신약개발 전체 과정 중 초기단계인 신약 후보 물질 발굴 단계에서도 인공지능의 활용성을 보여줄 것으로 본다. 보통 신약 후보 물질을 발굴하기 위해서는 수백억 개의 화합물을 조합해 특정 질환에 효과가 있을 것으로 추정되는 물질을 찾아낸다. 이 과정은 연구자의 노하우나 직관에 의존하기 때문에 무수한 시행착오를 겪는다.

 국내 최고의 AI 신약개발 전문기업인 ㈜파미노젠(대표이사 김영훈)은 “인공지능 딥러닝 플랫폼을 구축하여 200억 건의 화합물 데이터베이스(DB) 탐색과 질환 유전자 정보 등 18조 개의 생물학 정보를 보유하고 있으며, 데이터를 스스로 학습할 수 있는 알고리즘을 개발했다면서 차별화된 기술력으로 시행착오를 최소화할 수 있다.”고 말했다.

그는 “신약 후보 물질을 발굴하려면 신약개발을 위한 선도물질을 발굴하고 선도물질의 최적화 연구 완료 뒤 후보물질 발굴까지 완료하는데 보통 5년이란 시간이 소요된다고 했다. 하지만 인공지능과 빅데이터 기술을 접목한 약리 활성화와 독성 예측 기술을 활용할 경우는 6개월로 단축할 수 있다”고 말했다.

  또한 “국내 최초로 인공지능 딥러닝인 LuciNet(루시넷)을 개발하여 국내 최고 수준의 스마트팜 기술과 빅데이터 기반 AI 딥러닝 기술을 바탕으로 한 대마 바이오 신약 발굴 및 기능성 화장품, 건강기능식품, 동물용 의약품 개발 등도 가능하다.”며 대마산업의 블루오션을 예고했다.

 대마산업 활성화를 위해 국내에서는 최초로 2016년도에 한국의료대마운동본부(대표 강성석)가 발족 됐다. 지난해에는 한국대마산업협회(회장 노중균)가 농림축산식품부의 승인을 받아 안동에 창립되었다. 금년도에는 하버드대학교에서 경제학을 전공하고 17권의 책을 저술한 미국 국적의 켄트 김이 (사)세계대마산업협회 설립을 위해 과학기술정보통신부에 신청해 놓은 상태이다. 이로써 한국 대마산업도 빠르게 급성장할 것으로 보인다.

 지난해 7월 중소벤처기업부의 3차 규제자유특구 지정에서‘경북 산업용 헴프규제자유 특구’로 지정된 안동시(시장 권영세)가 대마의 CBD(칸나비디올)를 추출하여 원료 의약품으로 수출하게 되었다. 국민의 건강권 확보와 한국 헴프산업 활성화를 위하여 산업용 헴프 기준을 마련하고, 한국 헴프산업 국제 경쟁력을 갖추기 위해서는 AI 딥러닝 기술로 대마 신약물질 개발에 총력을 기울여야 할 것이다.

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