화학물질 유해성평가 기간 단축, AI 자동화로 70% 줄인다

국립환경과학원은 화학물질의 독성 자료를 인공지능이 스스로 수집하고 분석하여 전체 평가 기간을 70% 이상 줄이는 기술을 개발했다고 발표했습니다. 지금까지는 전문가들이 방대한 국내외 문헌을 일일이 찾아 검토해야 했기 때문에 한 해에 다룰 수 있는 물질 수가 턱없이 부족했습니다. 하지만 이번에 개발된 혁신적인 기술을 통해 독성 자료의 탐색부터 데이터 구축까지 걸리는 시간이 대폭 단축될 전망입니다. 정부는 2030년까지 화학물질 위해성 평가의 모든 단계를 자동화하여 업무 효율을 극대화한다는 구체적인 청사진을 내놓았습니다. 이 글에서는 인공지능 기반 유해성 조사 기술의 구체적인 작동 방식과 앞으로 기대되는 변화를 상세히 짚어봅니다.

화학물질 유해성평가 기간 단축, AI 자동화로 70% 줄인다

1. 인공지능이 화학물질 독성 자료를 찾는 방법

국립환경과학원이 이번에 선보인 기술은 사람이 직접 하던 방대한 문헌 조사를 인공지능이 대신 수행하도록 설계되었습니다. 연구진은 인공지능 기반의 유해성 정보 자동 수집과 추출, 합성 및 데이터베이스화 관련 기술을 개발해 이미 국내 특허 등록을 마쳤습니다. 이 기술은 지난 10월 7일 국제 특허 출원까지 마치며 세계 무대에서 독창성과 기술력을 인정받는 계기가 되었습니다. 과거에는 독성학 전문가들이 수많은 보고서와 논문을 뒤져가며 유해성 정보를 찾아내느라 막대한 시간을 쏟아부어야 했습니다. 이제는 인공지능 모델이 방대한 데이터 속에서 필요한 독성 정보를 순식간에 찾아내어 체계적으로 분류해 줍니다. 평가자는 인공지능이 골라낸 데이터가 정확한지 원문과 곧바로 대조할 수 있어 검증 작업이 훨씬 수월해졌습니다. 자료의 신뢰성과 타당성을 동시에 챙기면서도 사람의 손길이 닿지 않아 생기는 누락이나 실수를 크게 줄였습니다.

2. 평가 기간 70% 단축이 가져올 실제 변화

정부가 세운 목표대로 평가 소요 시간이 기존 대비 70% 이상 줄어들면 화학물질 관리 속도가 엄청나게 빨라집니다. 예를 들어 과거에 1년을 온전히 투자해야 겨우 몇 종의 물질을 평가했다면, 이제는 훨씬 더 많은 수의 물질을 동시에 다룰 수 있게 됩니다. 현장 전문가들은 이 기술이 상용화되면 연간 처리할 수 있는 화학물질 종류가 이전보다 최소 3배 이상 늘어날 것으로 기대하고 있습니다. 산업계 입장에서도 새로운 화학물질이나 제품을 시장에 내놓기 위해 거쳐야 하는 검증 절차가 신속하게 진행되어 큰 도움이 됩니다. 안전성 검토가 지연되면서 발생하던 불필요한 사회적 비용과 행정적 지체 현상이 자연스럽게 해소될 수 있습니다. 국민의 안전을 지키는 환경 보건 정책의 대응 속도가 빨라지면서 유해 물질로부터 사회를 보호하는 방패가 더욱 튼튼해집니다.

3. 2030년까지 이어지는 전 과정 자동화 청사진

국립환경과학원은 유해성 확인 단계에 머무르지 않고 위해성 평가 전체 공정으로 자동화를 확대할 계획입니다. 현재는 초기 단계인 유해성 자료 수집과 추출을 주로 자동화했지만, 앞으로는 노출 평가와 위해도 결정까지 기술을 넓힙니다. 최종적으로는 2030년까지 보고서 작성에 이르는 전 과정을 단계별로 완전 자동화하는 체계를 굳히는 것이 목표입니다. 이러한 단계별 고도화 작업이 차질 없이 진행되면 화학물질 안전 관리의 패러다임 자체가 완전히 바뀌게 됩니다. 연구진은 이미 유럽연합 평가보고서 같은 신뢰도 높은 자료원을 바탕으로 시범 모델을 운용하며 완성도를 높여가고 있습니다. 실무를 담당하는 연구원들이 반복적인 단순 데이터 수집 업무에서 벗어나 고차원의 분석과 검증에 집중할 수 있는 환경이 만들어집니다.

4. 국제 사회와 손잡고 가속화하는 평가 협력

한국의 독자적인 인공지능 기반 환경 기술은 국내에만 머무르지 않고 글로벌 무대로 빠르게 뻗어 나가고 있습니다. 국립환경과학원은 이번 성장을 발판 삼아 세계 여러 나라와 국제기구의 협력 체계를 단단하게 다지기로 했습니다. 현재 네덜란드, 독일, 대만, 미국, 싱가포르, 영국, 일본, 캐나다, 프랑스, 호주 등 10개국 정부가 협력 대상에 포함되어 있습니다. 여기에 유엔과 경제협력개발기구 같은 국제 공조 체제까지 더해져 전 세계적인 유해성 평가 속도가 함께 빨라집니다. 각국이 보유한 방대한 환경 독성 데이터를 인공지능으로 공유하고 분석하면 국경을 넘는 화학물질 사고 대응도 쉬워집니다. 대한민국이 환경보건 분야의 인공지능 활용을 선도하는 모범 사례를 만들면서 국제 사회에서의 위상도 한층 높아질 것으로 보입니다.

5. 현장 전문가들이 주목하는 기술적 완성도

이번에 개발된 인공지능 모델의 가장 큰 강점은 단순히 글자를 읽어내는 것을 넘어 자료를 구조화한다는 데 있습니다. 기존의 단순 검색 도구들은 사람이 직접 키워드를 입력하고 일일이 적합성을 판정해야 하는 번거로움이 있었습니다. 반면 이 기술은 독성 자료를 자동으로 합성하고 데이터베이스 형태로 곧바로 변환하는 지능형 프로세스를 갖추고 있습니다. 연구진은 이 기술의 핵심 알고리즘에 대해 국내 특허 등록을 마친 데 이어 국제 특허까지 출원하며 기술 보호에 나섰습니다. 기술 유출을 막고 독보적인 원천 기술을 확보함으로써 향후 환경 분야 기술 수출의 교두보를 마련한 셈입니다. 철저한 원문 대조 기능을 탑재해 인공지능이 엉뚱한 정보를 만들어내는 오류를 원천적으로 차단한 점도 돋보이는 대목입니다.

6. 앞으로의 전망과 환경 안전의 미래

인공지능이 화학물질 독성 조사를 도맡는 시대가 열리면서 우리 사회의 화학 안전망은 한 차원 더 높은 수준으로 도약합니다. 신규 화학물질이 쏟아지는 현대 사회에서 속도와 정확성을 모두 잡은 이번 자동화 시스템은 필수적인 공공 인프라입니다. 정부와 연구기관은 앞으로도 현장의 목소리를 반영해 시범 모델의 성능을 지속해서 다듬어갈 예정입니다. 국민들은 보다 안심하고 일상생활을 누릴 수 있고, 기업들은 예측 가능한 행정 서비스를 통해 안정적인 경영을 이어갈 수 있습니다. 2030년 완성될 전 과정 자동화 체계가 대한민국을 넘어 전 세계 환경 보건의 표준이 되기를 기대해 봅니다. 환경 안전에 관심이 있는 국민이라면 앞으로 다가올 인공지능 기반 환경 정책의 변화를 눈여겨볼 필요가 있습니다.

자주 묻는 질문

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