2025 반도체 지정학 II - III

 

 

→ 인간 유전체(Genome)에는 약 20,000~21,000개의 단백질을 암호화하는 유전자(coding genes)가 존재

→ 그러나 유전자 하나에서 여러 종류의 단백질이 만들어질 수 있음

→ 이를 ʻ대체 스플라이싱(alternative splicing)’ , ʻ포스트번역(post-translational modification) 수정’이 함
→ 실제로 존재하는 단백질 수는 20만 개 ~ 100만 개 이상으로 추정됨
→ 2024년까지 과학적으로 실험적 검증된 단백질은 약 2만 개 수준

→ 새로운 단백질을 발견하면 기존에 치료 불가능하던 질병에 대한 표적이 생김 
→ 예로, HER2 단백질 발견 → 유방암 특이 약물 허셉틴(Herceptin) 개발 성공

→ 특정 단백질이 질병 상태에서만 과도하게 생성되거나 감소함이를 바이오마커로 활용해 혈액검사 등으로 조기 진단 가능

→ 예로, PSA 단백질 수치 → 전립선암 진단
→ 예로, 트로포닌 → 심근경색 진단
→ 인간의 감정, 기억, 면역, 성장, 노화 모두 단백질과 관련

→ 단백질 기능을 알면 생명체의 작동 원리를 분자 수준에서 이해 가능
→ 예로, 유전적 돌연변이 → 잘못된 단백질 생성 → 질병 발생
→ 단백질 구조와 기능을 보면, 어떤 돌연변이가 어떤 질병을 유발하는지 추적 가능
→ 예로, p53 단백질 이상 → 다양한 암의 발생과 연관
→ 예로, CFTR 단백질 이상 → 낭포성 섬유증 원인

 

 

구분	수치  (대략)	출처
UniProt (Swiss-Prot) 검증된 인간 단백질 수	약 20,500개	UniProt 데이터베이스
The Human Protein Atlas (단백질 발현 지도)	17,000개 이상	실험적 검증 기준
ProteomeXchange (MS 기반 확인)	~25만개 이상 스펙트럼	질량분석 기반 탐지 결과 포함

 

 

 

AlphaFold (DeepMind) 와 같은 최신 A.I. 모델은 Fold.it 사용자보다 훨씬 정확하고 빠르게 단백질 구조를 예측한다

 

 

 

Fold.it 퍼즐

 

 

이미 A.I.가 더 잘 접는데, 사람이 하는 게 무슨 의미가 있냐?

 

→ 사람의 창의적인 전략이 때로는 A.I.가 놓치는 구조를 찾는다

→ 또한 연구자들은 그 전략을 분석해 A.I. 알고리즘을 향상시키는 데 활용할 수 있다 

→ 하지만 새롭거나, 복잡하거나, 비정형적인 단백질 구조는 A.I.가 쉽게 예측 못할 수 있다 

→ 또한 Fold.it은 단순히 접힌 구조를 예측하는 게 아니라, 새로운 단백질을 설계하는 기능을 가지고 있다 

 

 

 

국가	대학/기관	슈퍼컴퓨터 이름	GPU 사양 및 수량	주요 용도	논문 수 (추정)
🇺🇸 미국	UC 버클리	펄머터 (Perlmutter)	NVIDIA A100 6,144개	AI, 천체물리학, 유전체학 연구	약 10,000건 이상 (연간 다수)
🇺🇸 미국	텍사스 A&M 대학교	DGX SuperPOD	NVIDIA DGX H200 시스템 (수백~수천 개 수준)	머신러닝, AI 응용, 과학 시뮬레이션	약 1,000~3,000건 (연간)
🇬🇧 영국	캠브리지 대학교	CSD3	Dell EMC PowerEdge 기반 (GPU 개수 미공개)	에너지 효율성 높은 AI 연구	약 4,000~6,000건 (연간)
🇬🇧 영국	옥스퍼드 대학교	에메랄드 (Emerald)	NVIDIA GPU (수십~수백 개 추정)	생명과학, 유전체학, 분자 시뮬레이션	약 3,000~5,000건 (연간)
🇨🇳 중국	화중 과기대	DepGraph	NVIDIA Tesla V100 다수 (수백 개 이상)	대규모 그래프 처리 및 AI 연구	약 5,000~8,000건 (연간)
🇸🇪 스웨덴	린셰핑 대학교	BerzeLiUs	NVIDIA A100 기반 (수백 개 수준)	국가 AI 이니셔티브 지원	약 1,000~2,000건 (연간)
🇨🇭 스위스	ETH 취리히	Euler 클러스터	NVIDIA A100, RTX 3090 등 다양 (수백 개 수준)	과학 및 공학 연구 전반	약 7,000~9,000건 (연간)
🇨🇦 캐나다	토론토 대학교	Niagara	NVIDIA V100 기반 (수백 개 수준)	AI 및 과학 계산 연구	약 4,000~6,000건 (연간)
🇰🇷 한국	서울대학교	(이름 없음)	NVIDIA H100 일부 (10~50개 추정)	AI대학원 연구실 공유 및 외부 대여 사용	약 1,000~1,500건 (연간)
🇰🇷 한국	KAIST	(이름 없음)	GPU 8장 이상 (8~20개 추정, 일부 게임용 GPU 포함)	반도체 및 AI 관련 연구	약 800~1,200건 (연간)
🇰🇷 한국	GIST/UNIST	(이름 없음)	일부 고성능 GPU 보유 (10~30개 추정)	AI대학원 연구, 외부 자원 활용 필요	약 500~1,000건 (연간)

 

 

→ 위키피디아는 A.I.가 대규모로 지식을 습득하는 대표적인 공개 데이터셋
→ 위키피디아가 사라지면 A.I. 학습용 데이터가 줄어들어, 특히 일반 상식이나 다양한 주제에 대한 이해도 부족
→ 일반인이 사용하는 ChatGPT와 연구기관에서 사용하는 A.I.가 다른 이유는 주로 데이터베이스의 범위, 제어 권한, 목적, 성능 요구 수준
→ 도메인 특화 데이터셋 사용 → 의료 A.I. → 환자 기록, X-ray 이미지
→ 도메인 특화 데이터셋 사용 → 과학 A.I. → 논문, 실험 데이터, 시뮬레이션 결과 
→ 특화 목적의 맞춤형 모델은 연구 주제에 따라 모델 구조 자체를 설계하거나 수정 가능
→ Fine-tuning / Reinforcement 가능 → 특정 질병 진단 정확도를 높이기 위한 추가 학습

  

 

 

목적과 책임 수준 차이 ChatGPT vs. 연구기관 A.I.

 

질문 예시	ChatGPT (일반 사용자)	연구기관 A.I.
“단백질 구조 예측”	AlphaFold 언급하며 개념 설명	실제 단백질 서열로 3D 구조 예측 수행
“기후 변화 영향”	기사 기반 요약 제공	지역 기후 모델링 시뮬레이션 수행
“논문 작성 도움”	초안 작성, 문장 다듬기	실제 실험 결과 해석, 논문 구조 제안

 

 

 

산업혁명 시대별 정리표

 

구분	시기	주요 동력	핵심 기술/변화	사회적 변화
제1차 산업혁명	18세기 후반 (~19세기 초)	증기기관	기계식 방직기, 증기기관차, 공장제 생산	농업사회 → 공업사회 도시화 시작
제2차 산업혁명	19세기 후반 (~20세기 초)	전기, 석유, 내연기관	조립 라인, 대량생산, 전기모터, 전화, 철도 확장	대량 소비사회 형성 노동자의 조직화(노조 등)
제3차 산업혁명 (정보화 혁명)	20세기 중후반 (1970년대~)	전자, 컴퓨터, 인터넷	반도체, 컴퓨터, IT 기술, 자동화, 통신	디지털 사회 도래 서비스업 비중 증가
제4차 산업혁명	21세기 초반 (~현재)	AI, 데이터, IoT, 로봇, 양자 기술	인공지능, 자율주행, 빅데이터, 클라우드, 생명공학, 블록체인	인간-기계의 경계 약화 지식 노동의 자동화 초연결 사회 형성

 

 

 

산업혁명 시대별 요약

 

요소	1차 산업혁명	2차 산업혁명	3차 산업혁명	4차 산업혁명
생산방식	수공업 → 기계화	기계화 → 자동화	자동화 → 정보화	정보화 → 지능화
동력	증기	전기	전자/IT	AI/데이터
노동	농민 → 노동자	노동자 중심	사무직 증가	인간 vs. AI
변화속도	느림	점진적	빠름	폭발적

 

 

 

A.I.가 조선업(Shipbuilding)에 활용되는 예

→ 삼성중공업은 A.I. 기반의 설계 자동화 시스템을 도입해 기존 설계 시간을 최대 30% 단축함
→ 현대중공업은 A.I.가 로봇에 실시간 명령을 주고, 용접·절단 로봇을 자동 제어하는 시스템을 개발 중
→ A.I.가 현미경 영상 또는 드론 촬영 영상으로 선체 표면의 결함을 자동 식별하여 검사 인력을 보완
→ 대우조선해양은 A.I. 기반 운항 시뮬레이터를 개발해 선주에게 최적 운항 경로를 제공
→ Rolls-Royce Marine은 A.I.로 선박 엔진의 이상 징후를 사전에 감지해 정박 손실을 최소화함

 

→ 조선업은 단순히 선박을 만드는 산업을 넘어서, 국가 안보와 직결되는 전략 산업
→ 조선업은 해군력의 근간

→ 조선업은 전시(戰時) 및 비상시 국가 동원력 확보

→ 조선업은 해상 물류 보장

→ 조선업은 기술 자립과 해외 의존 방지

→ 조선업은 해양 주권 수호, 동맹 및 국제 전략적 협력
→ 조선업은 국방력 유지, 해양 주권 수호, 전시 대비, 전략 자산 확보, 동맹 협력에 핵심적인 역할을 하므로, 국가 안보의 중요한 축

 

 

 

 

 

참고 및 인용: ChatGPT