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

기후에너지환경부가 2026-10-07 공개한 자료를 바탕으로 인공지능 활용 유해성자료 조사… 자동화로 평가기간 70% 이상 단축 목표의 목적과 협력 내용을 정리했습니다. 신청형 지원 안내가 아닌 협약·행사 정보입니다.

인공지능 활용 유해성자료 조사… 자동화로 평가기간 70% 이상 단축 목표은 왜 추진됐나요?

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 활용 유해성자료 조사… 자동화로 평가기간 70% 이상 단축 목표에서 맡은 협력 역할은 무엇인가요?

• 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.

인공지능 활용 유해성자료 조사… 자동화로 평가기간 70% 이상 단축 목표의 세부 일정과 참여 기관은 어떻게 구성됐나요?

• 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

인공지능 활용 유해성자료 조사… 자동화로 평가기간 70% 이상 단축 목표 이후 이어질 계획은 무엇인가요?

국립환경과학원은 이 기술을 적용한 시범 모델(ATOM)*을 개발해 유럽연합 위해성 평가보고서 등 주요

후속 발표는 어디에서 확인하나요?

• 기후에너지환경부 보도자료