인공지능 활용 유해성자료 조사… 자동화로 평가기간 70% 이상 단축 목표

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▷2030년까지 위해성평가 전과정 자동화 체계 구축 추진

▷독성자료의 자동 탐색·구조화 기술을 국내 특허 등록 완료 후 국제 특허 추진

기후에너지환경부 소속 국립환경과학원(원장 김영우)은 화학물질 위해성 평가에 활용되는 유해성(독성) 자료를 인공지능(AI)이 자동으로 수집·추출하여 데이터베이스로 구축하는 기술*을 개발하고, 10월 7일 국제 특허를 출원한다고 밝혔다.

* 인공지능(AI) 기반 유해성자료의 전 자동 수집, 추출, 합성 및 데이터베이스화 방법 및 시스템(등록 제10-2999771호, 국내 특허 완료)

위해성평가는 화학물질이 얼마나 유해한지와 그 물질이 사람이나 환경에 얼마나 영향을 미치는지를 종합하여 위험한 정도를 판단하는 과정으로 유해성 확인, 용량-반응평가, 노출평가, 위해도 결정의 순서대로 이루어진다.

그동안 각 과정별로 전문가가 방대한 국내외 자료를 직접 찾아 검토하고 평가해야 하므로 한 해에 수행할 수 있는 물질의 수가 제한적이었다.

이번에 개발된 기술은 첫 단계인 '유해성확인' 과정을 인공지능을 활용해 △국내외 보고서 조사와 수집, △유해성 자료 자동 추출, △데이터베이스 구축의 세 단계로 자동화한 것이다. 특히 평가자가 인공지능이 추출한 자료를 즉시 원문과 대조할 수 있어 유해 화학물질 평가의 신뢰성과 타당성을 높인 것이 특징이다.

국립환경과학원은 이 기술을 적용한 시범 모델(ATOM)*을 개발해 유럽연합 위해성 평가보고서 등 주요 자료원으로부터 유해성 자료 수집·추출에 적용하고 있으며, 향후 2030년까지 유해성정보 수집부터 노출평가, 위해도 결정, 보고서 작성까지 전 과정을 단계적으로 자동화함으로써 물질당 평가 소요 시간을 기존 대비 70% 이상 단축하는 것을 목표로 하고 있다.

* ATOM(AI-based Toxicological evidence Miner): 유해성정보 자동 수집·추출 모델

아울러 인공지능을 활용한 위해성 평가 자동화 성과를 바탕으로 10개국* 정부, 유엔, 경제협력개발기구(OECD), 유럽연합 등과 협력하여 위해성 평가를 가속화할 예정이다.

* 네덜란드, 독일, 대만, 미국, 싱가포르, 영국, 일본, 캐나다, 프랑스, 호주

김수진 국립환경과학원 환경건강연구부장은 "이번 국제 특허 출원을 계기로 방대한 유해성 자료로부터 신속하고 일관된 정보를 자동으로 도출할 수 있는 기반을 마련하여 현재 연간 약 15종 정도의 평가 물질 수를 앞으로는 3배 이상 확대할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

붙임 1. 유해성 자료 자동 처리 절차.

2. 전문용어 설명. 끝.