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"사과 대신 시작한 복숭아마저"…기후변화에 애타는 농민들

"최근 3년 사이에 냉해와 병충해 피해가 특히 극심해졌습니다." 경북 경산에서 20년 넘게 천도복숭아를 키우고 있는 농부 최춘근(61)씨는 기후 변화에 따른 예측불가 날씨에 넌더리부터 냈다. "가격도 문제다. 과거에 값이 좋을 때는 5kg에 7만원 안팎이었으나 작년에는 2만원 수준으로 폭락했다" 겉면에 털이 없고 매끈한 모양새. 일반 복숭아보다 과육이 단단하며 새콤달콤한 맛이 일품인 천도계 복숭아는 경산이 국내 주산지다. 천도계는 꾸준한 연구 등으로 십여가지에 달하는 품종이 개발됐지만, 기후변화로 재배환경은 갈수록 녹록지 않다. ◇ "사과 대신 재배 시작한 천도복숭아마저"…농민들 기후변화에 '답답' 최씨는 "천도복숭아 농사를 5천~6천평 짓다가 지금은 2천평만 한다. 이마저도 줄여야 할 판"이라며 굳은 표정으로 말을 이었다. 그러면서 "겨울이 따뜻해지다 보니 복숭아꽃이 예년보다 빨리 피고 이 탓에 봄눈이나 서리 등 냉해 피해가 더 늘었다. 또 가을까지 폭염과 폭우가 잦다 보니 병충해는 물론 낙과와 당도 저하, 착색 불량 등 피해도 심각하다"고 설명했다. 천도(天桃)는 '하늘의 복숭아'라는 뜻. 중국 고전에서는 불로장생을 위한 과일이자 신선의 과일로 묘사된다.

'좋은 계란' 기준은…난각번호 따라 품질 다르다?

최근 한 연예인이 출시한 계란이 가격 논란에 휩싸이면서 계란 품질 기준과 사육환경에 대한 관심이 쏠리고 있다. 이 계란은 껍데기에 적힌 난각 번호 끝자리가 '4'로 표시됐지만 방사 사육을 의미하는 '1'이 매겨진 계란과 비슷한 수준의 가격으로 판매되면서 논란이 빚어졌다. 농촌진흥청에 따르면 2022년 기준 우리나라 국민 한 사람이 한 해 동안 소비하는 달걀은 평균 278개로, 달걀 품질과 가격 문제는 소비자 입장에서 민감할 수밖에 없다. 그렇다면 '좋은 계란'은 어떻게 판단할 수 있을까. 계란의 품질을 결정하는 여러 요소를 살펴봤다. ◇ 사육환경. 닭 스트레스 지표에 영향…계란 영양성분은 차이 없어 결론부터 이야기하자면 어떤 요소를 기준으로 삼느냐에 따라 '좋은 계란'의 정의는 달라진다. 구체적으로는 기준으로 삼는 요소에 따라 10자리의 난각번호 중 눈여겨봐야 하는 부분이 다르다. 국내에서 유통되는 계란 껍데기에는 산란일자 4자리, 농장고유번호 5자리, 사육환경 1자리를 표기한 총 10자리 난각번호가 새겨진다. 만약 계란의 생산과정이나 동물복지를 중요시한다면 난각번호 끝자리 중 숫자가 낮은 계란을 골라야 한다. 끝자리에 새겨진 사육환경 번호는 숫자가 높을수록




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서울성모병원 등 15개 병원, 암 병리 AI데이터 16만건 구축
가톨릭대학교 서울성모병원은 정찬권 병리과 교수를 중심으로 한 다기관 디지털 병리 인공지능(AI) 의료기술 연구사업단이 대규모 암 병리 데이터를 구축했다고 1일 밝혔다. 이번 사업에는 서울성모병원을 비롯한 15개 대학병원과 어반데이터랩 등 9개 기업이 참여했다. 정부 연구비 지원을 바탕으로 2021년 작업을 시작한 사업단은 16만장 이상의 암 병리 전체 슬라이드 영상과 병리 단위의 정밀 어노테이션 데이터(병리 영상에서 암 조직과 정상 조직 등을 구분해 AI가 학습할 수 있도록 한 데이터)를 구축했다. 디지털 병리는 전통적인 유리 슬라이드 대신 고해상도 디지털 영상으로 조직을 분석하는 기술로 최근 AI와 결합하면서 진단 정확도를 높이는 데 기여할 것으로 기대되고 있다. 서울성모병원은 사업단이 이러한 클라우드 기반 플랫폼을 구축해 연구 단계에 머물던 기술을 실제 산업 현장으로 연결하는 성과를 이뤘다고 강조했다. 정찬권 교수는 "이번 사업은 단순한 데이터 구축을 넘어 연구자와 기업이 실제 활용할 수 있는 데이터 인프라를 마련했다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 디지털 병리 데이터의 품질과 활용도를 높여 연구와 산업을 연결하는 개방형 플랫폼으로의 역할을 이어가겠다

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KAIST, '뇌를 닮은 AI' 개발…예측이 틀려도 한번 더 생각
한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 인간 뇌의 학습 원리를 딥러닝에 적용해 인공지능(AI) 모델도 안정적으로 학습시키는 새로운 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 우리 뇌는 현재 벌어지는 일을 단순히 인식하는 데 그치지 않고 '다음에 무슨 일이 일어날까'를 먼저 예측하고, 실제 결과가 다르면 그 차이를 줄이는 방향으로 스스로 수정한다. 바둑에서 상대의 다음 수를 예상했다가 빗나가면 전략을 바꾸는 것과 비슷하다. 이 같은 정보처리 방식을 '예측 부호화'라고 한다. 과학자들은 이 원리를 AI에 적용하려 했지만 신경망이 깊어질수록 오차가 특정 부위에 몰리거나 아예 사라져 성능이 떨어지는 문제가 반복되면서 어려움을 겪었다. 연구팀은 AI가 결과만 예측하는 것이 아니라 '예측 오차가 앞으로 어떻게 변할지'까지 다시 예측하도록 만들었다. 연구팀은 이를 '메타 예측'이라 설명하는데 '틀림을 한 번 더 생각하는 AI'를 말한다. 이 방식을 적용하면서 깊은 신경망에서도 학습이 멈추지 않고 안정적으로 진행됐다. 총 30가지 실험 중 29개에서 현재 AI의 표준 학습법인 '역전파'보다 높은 정확도를 기록했다고 연구팀은 설명했다. 역전파는 AI가 '틀린 만