한국생산기술연구원은 근로자의 작업 영상을 분석해 근육 부하를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 3일 밝혔다. 산업 현장에서 반복적인 동작과 무거운 하중을 다루는 작업은 작업자의 근육 피로와 근골격계 질환 위험을 높인다. 근육 부하를 측정해 피로가 쌓이는 것을 막기 위한 기술이 요구되지만 기존 근전도 센서는 장시간 착용하기 불편하고 땀 배출 등 문제로 현장에서 활용하기 어려웠다. 생기원 태현철 수석연구원 연구팀은 작업 영상을 분석해 최대 근력 대비 현재 사용 비율을 계산할 수 있는 '영상 기반 근활성도 추정 시스템'을 개발했다. 우선 작업자의 주요 근육 부위에 근전도 센서를 부착한 뒤 집기·운반·들기 등 산업현장에서 빈번하게 수행되는 5가지 대표 동작을 반복 수행하는 실험을 진행했다. 이를 영상으로 촬영한 뒤 영상 속 인체 움직임을 3차원 뼈대 데이터로 변환, 영상 기반 근전도 추정을 위한 학습 데이터를 확보했다. 연구팀은 영상에서 추출한 시각 정보와 3차원 뼈대 움직임, 피험자의 신체 특성을 동시에 학습시켜 사람의 신체 특성과 작업 조건에 따른 근육 부하 차이까지 정밀하게 분석할 수 있는 AI 모델 을 개발했다. 작업 동작이 시간에 따라 변하
삼진제약은 글로벌 헬스케어 기업 '먼디파마(Mundipharma)'와 상처 케어 드레싱 브랜드 '메디폼®(Medifoam®)'·'베타폼®(BETAfoam®)' 공동판매 협력 체계를 구축했다고 3일 밝혔다. '메디폼®'은 폴리우레탄 폼 기반의 습윤 드레싱 제품이며, '베타폼®'은 '3% PVP-I(포비돈 요오드)'을 함유한 폼 드레싱 제품으로, 일반 폼 드레싱과 동일한 보험 수가가 적용된다. 앞으로 삼진제약은 준종합병원 채널을 타깃으로 하는 드레싱 시장에 빠르게 진입할 계획이다. 특히, 정형외과 네트워크를 활용한 시너지 창출을 위해 '타우로린(항진균제)'과 '시너젯(진통제)' 등 기존 항균·진통 포트폴리오에 '메디폼®'과 '베타폼®'을 연계, 감염·통증·상처 케어에 이르는 솔루션 영역을 전방위로 확장해 나갈 방침이다.
과학기술정보통신부는 인공지능(AI) 특화 파운데이션 모델 개발 팀으로 루닛 컨소시엄과 한국과학기술원(KAIST) 컨소시엄을 선정했다고 2일 밝혔다. 의료 AI 스타트업 루닛은 전주기 의과학 AI 파운데이션 모델, KAIST 컨소시엄은 바이오 AI 파운데이션 모델 개발에 엔비디아 첨단 그래픽처리장치(GPU) B200 256장을 내년 9월 초까지 각각 지원받게 된다. 루닛 컨소시엄에는 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 디써클, 리벨리온, 스탠다임, KAIST, 서울대, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원, 강동경희대학교병원 등이 참여했다. 이 컨소시엄은 안전성·임상 시험부터 임상 등 의과학 전주기를 아우르는 '증거 사슬' 기반의 의과학 특화 AI 파운데이션 모델과 멀티 에이전트 서비스를 구축한다. 글로벌 최고 수준 모델을 뛰어넘는 최대 32B급 의과학 AI 모델을 기초부터 개발하는 '프롬 스크래치' 방식으로 구축, 오픈소스로 공개한다. 카카오헬스케어 플랫폼을 통한 대국민 서비스에도 활용한다. AI 모델을 AI 에이전트로 확장하는 한편 자기자본 추가 투자 등을 통해 1조 개의 매개변수를 가진 초거대 모델로 확장한다는 계획이다. 리