AI 전문기업 ㈜유클리드소프트가 2024년 ‘초거대AI 확산 생태계 조성 사업’에서 ‘화학물질 위험성 예측 데이터’를 성공적으로 구축하며, 국제 규제 대응과 국내 기업의 글로벌 진출 지원에 기여했다고 밝혔다.
초거대AI 확산 생태계 조성 사업은 초거대AI데이터 구축 및 개방을 통해 AI 생태계 조성 및 AI 일상화를 실현할 수 있도록 지원하는 것을 목적으로 한다.
과학기술정보통신부가 주관하고, 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 전담해 추진한다.
주관기관인 유클리드소프트를 중심으로 △한국마이크로의료로봇연구원 △한국인공지능융합산업협회 △삼육대학교 산학협력단이 컨소시엄을 구성했다.
수요기관으로 화학물질안전원이 참여했다.
유클리드소프트 컨소시엄은‘증기압 데이터 5000건’, ‘연소열 데이터 5000건’, ‘인화점 데이터 1만건’ 총 2만 건의 데이터를 구축했다.
각 화학물질 데이터의 물리화학적 특성 데이터를 포괄적으로 수집해 정리 및 표준화한 뒤 이를 기반으로 한 위험성 예측 모델을 개발했다.
유클리드소프트는 이를 토대로 멀티모달 AI 예측 모델을 개발했다.
해당 모델은 메시지 패싱뉴럴네트워크(Message Passing Neural Network, MPNN)와 ChemBERTa를 결합해 화학 구조와 텍스트 데이터를 동시에 처리한다.
특히 데이터 품질 검증과 위험성 예측에서 높은 성과를 보였다.
강영묵 한국화학연구원 박사는 이번 프로젝트에서 공공연 파견지원 프로그램을 통해 유클리드소프트에 합류, 과제 수주 및 수행 전반에 중요한 역할을 했다.
강 박사는 삼육대 류한철 교수 연구실과 협력, 멀티모달 모델을 설계하고 데이터 검증 과정을 이끌었다.
멀티모달 모델은 화학 구조를 그래프로 표현해 원자와 결합 간 상호작용을 학습하는 MPNN과 화학 구조 텍스트를 자연어처럼 처리하는 ChemBERTa의 강점을 통합했다.
이를 통해 더욱 신뢰도 높은 위험성 예측 결과를 도출할 수 있었다는 게 회사 측 설명이다.
이 모델은 충분히 유효한 독립 테스트 세트를 통해 검증되었으며, 높은 예측 정확도를 기록해 데이터의 품질과 활용 가능성을 입증했다.
유클리드소프트는 이번에 개발한 화학물질 위험성 예측 모델을 웹 기반 서비스로 제공할 계획이다.
사용자는 화학물질 예측 서비스 플랫폼인 'Chem.EUSO'에 접속하여 화학물질의 물리화학적 특성과 위험성을 예측할 수 있다.
회사 관계자는 “이번 서비스는 화학사고 예방과 안전 대응 능력 향상을 위한 중요한 도구가 될 것”이라며 “글로벌 사용자들이 쉽고 편리하게 이용할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
‘화학물질 위험성 예측 데이터’는 △화학사고의 예방 및 안전사고 대응능력 강화 △화학물질 위험성 정보의 체계적 관리 및 활용성 증대 △국제적 화학물질 관리 규제 대응 등에 활용할 수 있다.
이 데이터는 2025년 AI Hub를 통해 공개될 예정이며, 이를 활용하여 화학사고 발생률을 감소시키고, 사고 발생 시 효과적인 대응을 가능하게 하여, 공공의 안전과 건강을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
또한, 국제 화학물질 관리 규제에 대응하는 데이터를 제공하여 국내 기업들이 국제 시장에 진출하고 글로벌 경쟁력을 강화하는 데에 기여할 것으로 전망된다.
박주한 유클리드소프트 박주한 대표는 “’화학물질 위험성 예측 데이터’는 화학 사고에 대한 신속한 정보 제공을 통하여 사고 처리 비용 및 시간 등의 경제적 손실을 최소화하는 데에 활용할 수 있다”며 “표준화된 양질의 화학물질 위험성 예측 데이터를 제공하여 국내 기업들이 국제 화학물질 관리 규제에 효과적으로 대응할 수 있는 지원 시스템을 구축하는 데에 이바지할 것”이라고 전했다.
정희원 기자 happy1@sportsworldi.com
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