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문상현금화 전남 광양 폐자재 창고 불, 하루 넘게 지속···알루미늄 연소로 진화 난항

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작성자 행복이이
댓글 0건 조회 109회 작성일 25-09-17 21:26

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문상현금화 전남 광양의 한 폐자재 물류창고에서 화재가 발생해 하루 넘게 진화작업이 이어지고 있다.
14일 전남소방 등에 따르면 지난 13일 오전 8시38분쯤 광양시 도이동 한 폐자재 물류창고에서 화재가 발생했다. 소방당국은 같은 날 오후 1시27분 대응 1단계를 발령하고 현재까지 불길을 잡고 있다.
창고에는 알루미늄 폐기물 약 4000여개가 쌓여 있었으며 이 가운데 1000여개가 연소했다. 알루미늄은 산화성이 높아 진화에 어려움을 겪고 있는 것으로 전해졌다.
현재까지 인명피해는 확인되지 않고 있다. 대량의 연기가 발생하면서 인근 도로는 차량 우회가 권고되고 있다.
소방당국은 “불길을 잡는 대로 화재 원인과 경위를 조사할 계획이라고 밝혔다.
정부가 공개한 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI 기본법)의 하위법령을 두고 AI 산업 진흥에만 초점을 맞춰 규제를 지나치게 풀었다는 지적이 나오고 있다. 인간의 기본권에 중대한 영향을 미치는 ‘고영향 AI’의 범주를 지나치게 좁게 규정한 데다 ‘과태료 부과’ 장기 유예까지 예고해 “처벌 없는 법이 될 수 있다”는 우려까지 제기된다.
과학기술정보통신부는 내년 1월 시행되는 AI 기본법의 시행령과 고시 2종, 가이드라인 5종을 17일 기자간담회를 통해 공개했다. 관련 하위법령 초안이 모두 공개된 것은 지난해 12월 AI 기본법이 국회를 통과한 지 약 9개월 만이다.
그간 업계에선 ‘고영향 AI’의 규정이 초미의 관심사였다. 사업자에게 안전성·신뢰성 확보 책무가 부여되고 최대 3000만원의 과태료 부과 조항도 있기 때문이다. AI 기본법은 ‘고영향 AI’를 에너지, 먹는 물, 보건의료 등 10개 영역에서 활용되는 AI 가운데 인간의 기본권에 “중대한 영향”을 미치거나 위험 초래우려가 있는 경우 등으로 규정했다. 그러면서 “그밖”의 영역은 시행령으로 정하도록 했다. ‘중대한 영향’ 표현이 모호하고 법에서 정한 영역이 제한적이라 하위법령이 추가 범주와 세부 기준을 제시할 것으로 여겨져왔다.
뚜껑을 열어보니, 시행령·가이드라인은 고영향 AI 범주를 최소한으로 규정했다. 시행령에선 고영향 AI 범주가 추가·보완되지 않았고 가이드라인은 법에 이미 나열된 영역의 구체적 적용 사례를 제시한 정도였다. 이를테면 운전자의 개입 없이 AI 스스로 판단해 도로를 주행하는 레벨4 이상 자율주행시스템은 고영향 AI에 해당한다.
한국보다 앞서 AI 법을 제정한 유럽연합(EU)은 관련 규제가 촘촘하다. 예를 들어 개인 또는 집단의 행동이나 성향을 점수화해 차별에 활용(소셜 스코어링)하는 AI는 아예 ‘수용 불가’로 규정해 금지한다. 얼굴 표정, 음성, 생체 신호 등을 통해 인간 감정 상태를 판별하는 AI는 ‘고위험 AI’로 분류한다. 금지되는 것은 아니지만 위험관리시스템과 인간 감독 체계 구축, 기본권 영향 평가, 이용자 안내 등 다양한 의무가 부과된다. 한국의 AI 기본법과 시행령으로는 EU에서 금지하거나 강력 제재하는 AI를 규제하기 힘들 가능성이 있다.
오병일 진보네트워크센터 대표는 “제품 안전, 사법, 선거에 영향을 주거나 인간의 취약점을 이용하는 AI에 대해선 EU처럼 금지까진 못하더라도 고영향 AI로 규정해 최소한의 규제를 해야 하는데 하위법령에 그런 노력이 보이지 않는다”고 지적했다.
정부가 AI 기본법의 ‘과태료 부과’ 유예를 거듭 예고하고 있는 것도 비판 대상이다. AI 기본법에 따르면 고영향 AI 사업자는 위험관리 방안·이용자보호 방안 수립 및 사람 관리·감독, 관련 문서의 작성과 보관 등의 의무를 진다. 이를 어길 경우 사실조사를 거쳐 시정명령을 받을 수 있고 명령을 이행하지 않으면 최대 3000만원의 과태료를 받게 된다.
이날 간담회에서 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 유예기간 설정에 무게를 두면서 그 기간에 대해선 “기업, 시민사회와 논의해 설정해 나갈 것”이라고 설명했다. 앞서 지난 12일 배경훈 과기정통부 장관도 “최소 1년 이상”의 유예기간을 언급한 바 있다. 이에 대해 오 대표는 “법에 따라 책무를 이행하지 않아도 가만히 두겠다는 것으로, 처벌규정 없는 법이 될 우려가 있다”고 말했다.
정부는 이날 “진흥에 중점을 둔 최소한의 규제” 기조를 강조했다. “글로벌 3강 목표로 하는 AI 분야에서 진흥이 우선”이라는 것이다.
정부가 ‘느슨한 규제’를 천명한 만큼 업계에선 긍정적인 반응이 나왔다. 국내 AI 스타트업 관계자는 “투명성(AI 표시) 의무와 관련한 일부 면제조항과 과태료 계도기간 설정 등이 긍정적”이라고 평가했다. 또 다른 AI 스타트업 관계자 역시 “규제와 관련한 불확실성이 걷혔다는 점에서 바람직하다”며 “AI 산업이 초기 단계에 있는 만큼 시행 과정도 매끄럽기를 기대한다”고 말했다.
반면 고위험 AI 안전장치를 강력하게 요구해온 시민단체 등의 반발이 이어질 가능성이 있다. 이재흥 시민기술네트워크 상임이사는 “국가인공지능전략위원회에 산업계뿐 아니라 시민사회 인사들도 다수 참여하게 된 만큼 우려 사항에 대해 숙의가 이뤄질 것으로 본다”고 말했다.
오가노이드(Organoid)는 ‘장기(organ)’와 ‘유사(oid)’를 합친 말이다. 우리 몸의 실제 장기와 비슷한 3차원 구조물을 의미한다. 오가노이드는 시험관에서 배양해 만든다.
오가노이드라는 개념은 20세기 초, 쥐의 배아 세포를 분리하고 재조합해 장기 일부를 형성하는 실험에서 시작됐다. 하지만 오가노이드가 본격적으로 주목받기 시작한 것은 줄기세포 연구가 활성화된 2000년대 초로, 이때 성체 줄기세포와 배아 줄기세포를 이용해 장기의 기본적인 조직을 만들려는 시도가 진행됐다.
하지만 이 시점까지도 복잡한 장기 구조를 재현하기는 어려웠다. 상황이 달라진 것은 2008년이다. 한스 클레버스 네덜란드 위트레흐트대 교수팀이 성체줄기세포로 실제 장기와 유사한 3차원 구조물인 ‘장 오가노이드’를 만드는 데 성공했다.
성체 줄기세포가 특정 성장인자와 함께 배양될 때 스스로 증식하고 분화해 실제 장기의 형태를 갖출 수 있음이 증명된 것이다. 이 발견으로 오가노이드 연구는 폭발적으로 도약했다.
성체 줄기세포 외에 역분화 줄기세포(iPSC)와 배아줄기세포(ESC)가 오가노이드에 도입되면서 연구 범위는 크게 확장됐다. 오스트리아 분자생명공학연구소의 매들린 랭커스터 박사팀은 2013년 인간의 역분화 줄기세포로 ‘대뇌 오가노이드’를 만들어냈고, 이는 뇌 질환 연구에 새로운 길을 열었다. 이 시기에는 뇌, 신장, 간, 폐 등 다양한 장기 오가노이드가 성공적으로 만들어졌다.
초기 오가노이드는 실제 장기보다 기능이 단순했지만, 기술이 발전하면서 혈관이나 신경 조직을 포함하는 복합 오가노이드를 만들려는 시도가 활발해졌다. 오가노이드를 여러 개 연결하는 ‘오르간 온 어 칩(organ-on-a-chip)’ 기술도 개발돼 신약 개발, 질병 모델링, 맞춤형 치료 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 세르지우 파스카 미국 스탠퍼드대 연구팀은 오가노이드를 여러 개 합친 ‘어셈블로이드’를 활용해 뇌와 유사한 신경망을 구현했다.
최근 미국은 ‘FDA 현대화법 2.0’(FDA Modernization Act 2.0)을 통해 신약 승인 과정에서 동물실험 의무를 폐지했다. 그리고 오가노이드, 오르간 온 어 칩, 인공지능(AI) 기반 독성 예측 모델 등 동물 대체 시험법 시행을 공식적으로 발표했다.
이런 조치는 동물복지 수준뿐만 아니라 신약 개발의 효율성 및 정확도를 높이기 위한 것이다. 한국 식품의약품안전처도 FDA 정책 변화에 발맞춰 동물실험을 줄이기 위한 제도를 추진하고 있다. 이런 움직임은 실험용 쥐 같은 경우 임상에서 효능의 불일치가 나타나며, 시간과 비용 측면에서 효율성이 떨어지기 때문으로 판단된다.
특히 환자 유래 오가노이드를 이용하면 특정 질병이나 개인에게 맞는 약물 효능을 미리 시험할 수 있어 맞춤 의학의 중요한 도구로 쓸 수 있다. 미래 오가노이드 연구 범위는 광범위하다. 장기 이식, 노화 연구, 더 나아가 오가노이드 간 상호작용을 탐구하는 ‘멀티-오르간-시스템(multi-organ-systems)’ 연구가 진행되고 있다.
오가노이드가 고도화하면 동물모델의 한계점으로 설명이 힘들었던 한의학적 치료의 과학적 근거를 확립하거나 다양한 질환 치료를 위한 새로운 패러다임을 만들 수 있을 것으로 기대된다.

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