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문화와 레저.신간

디지털 복원된 백범 김구 선생, 순국선열의 날 기념식에 추념문 낭독

17일 오전 서울 서대문독립공원 내 순국선열추념탑에서 개최된 ‘제84회 순국선열의날’ 기념식에서 인공지능(AI)으로 재현된 백범 김구선생이 순국선열추념문을 낭독하고 있다.

 “우리는 을사년 이후 순국하신 선열 여러분을 꿈에도 잊지 못하나이다.”

 17일 거행된 제84회 순국선열의 날 기념식에서, 디지털 휴먼으로 복원된 백범 김구 선생이 등장하여 추념문을 낭독하며 첫 선을 보였다. 

 국가보훈부는 일제강점기 국권 회복을 위해 희생·헌신한 순국선열의 독립·희생정신을 계승하기 위한 ‘제84회 순국선열의 날 기념식’을 17일 오전 11시 서울 서대문독립공원 내 순국선열추념탑에서 거행했다. ‘저버리지 못할 약속이여’라는 주제로 개최되는 이번 기념식은 독립유공자 유족, 정부 주요 인사, 미래세대 등 약 300명이 참석한 가운데, 여는 공연, 국민의례, 순국선열추념문 낭독, 독립유공자 포상, 기념사, 헌정 공연, 기념곡 제창 등의 순으로 약 45분간 진행되었다.

 이번 기념식에 등장한 디지털 백범 김구 선생은, 국가보훈부와 ㈜아크릴 컨소시엄 (아크릴, 비브스튜디오스, 레벨나인)이 공동으로 진행 중인 국책 사업 간 복원된 디지털 휴먼을 활용하였는데, 국가보훈분야에 디지털 휴먼이 공식적으로 활용된 첫 사례로 큰 의미가 있다. 특히 이날 선보인 디지털 백범 김구는 3D 모션 그래픽, 생성형 인공지능 등의 최신 기술을 종합적으로 적용하여, 디지털 휴먼 복원의 정밀함과 자연스러움을 한층 더 높여 눈길을 끌었다. 특히 백범 김구 선생의 목소리는 인공지능을 통해 실존 음성을 복원하였다. 

 국가보훈부와 ㈜아크릴 컨소시엄은 금번 행사를 시작으로 3.1절, 광복절 등 국가 행사에 복원된 디지털 휴먼을 적극 활용하며, 뿐만 아니라 오프라인 전시 및 교육 / 문화 콘텐츠 개발 또한 계획 중이라고 밝혔다.

 디지털 복원에 참여한 관계자는 “인공지능으로 복원한 백범 김구선생님이 현재의 우리들과 자연스러운 상호작용을 하는 것을 목표로 하고 있다. 완성이 된다면, 역사교육이나 다른 국가행사에서도 다방면으로 활용이 가능할 것으로 기대하고 있다.” 말했다. 

 한편, 국가보훈부는 2023년 3명의 독립운동가를 디지털 휴먼으로 복원하는 것을 시작으로 향후 더 많은 보훈인물로 확대해 나갈 예정이다.
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식약처, 디지털의료기기 관련 가이드라인 6종 제·개정 식품의약품안전처(처장 오유경) 소속 식품의약품안전평가원(원장 강석연)은 「디지털의료제품법」 하위규정 시행에 따라 디지털의료기기 관련 가이드라인 1종을 제정하고 5종을 5월 7일 개정했다고 밝혔다. 주요내용은 디지털의료기기소프트웨어 특성을 반영한 허가신청서, 첨부서류 등 작성 방법을 안내하고, 인공지능·가상융합기술 등이 적용된 디지털의료기기에 대해 ▲제품 분류 판단기준과 흐름도 정비 ▲기술별 제품 사례 안내 ▲허가 제출자료의 범위 정비 및 작성방법 예시 등이다. 붙임 가이드라인 제·개정 주요 내용 구분 제목 목적 주요사항 제정 디지털의료기기소프트웨어 허가 심사 가이드리인 독립형디지털의료기기소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 ① 독립형 디지털의료기기소프트웨어 관련 형태적·기능적 특성에 따른 안내 ② 독립형 소프트웨어 신청서 작성방법 및 예시, 성능평가 지표(AUC,민·특이도) 등 제시 ③ 「디지털의료제품 허가·인증·신고 심사 및 평가 등에 관한 규정」에 따른 첨부서류 안내 개정 의료기기 소프트웨어 허가 심사 가이드리인 내장형 소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 기존 내장형·독립형 소프트웨어 관련 포괄적 내용

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여럿이 자는 환경에서도, ‘내 숨소리’로 ..."수면 상태 분석한다" 분당서울대병원 정신건강의학과 윤인영 · 이비인후과 김정훈 교수 연구팀이 에이슬립 홍준기 CTO 연구팀과 공동으로 ‘여럿이 함께 수면하는 환경에서도 각 개인의 숨소리를 분리해 개인별 수면 단계를 정확히 구분’하는 인공지능(AI) 모델의 성능을 검증한 연구 결과를 발표했다. 수면다원검사는 수면의 질과 구조를 정밀하게 평가하는 표준검사다. 하지만 여러 센서를 부착해야하는 불편함, 높은 비용으로 인해 일상적으로 반복 측정하기에는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 웨어러블 기기와 수면 측정 애플리케이션이 주목 받고 있지만 그 정확도는 아직 수면다원검사의 수준에는 미치지 못하는 실정이었다. 또한, 기존의 수면 분석 기술들은 대부분 혼자 수면하는 환경을 기준으로 설계돼있어 실제처럼 두 명 이상 수면하는 경우에는 숨소리, 뒤척임, 코골이 등 타인의 소음으로 인해 개인별 수면 상태를 정확하게 분석하기는 어려웠다. 이에, 연구팀은 숨소리만으로 수면 단계(▲깨어있음 ▲렘(REM) 수면 ▲얕은 수면 ▲깊은 수면)를 예측하는 AI 모델을 개발, 공동 수면 상황에서도 개인마다의 수면 단계를 정확하게 분류할 수 있는지 알아보고자 연구를 진행했다. 연구팀은 성인 44쌍(총 88명)이