[KT 에이블스쿨 - IT 트랜드] 6주차 | 데이터 플랫폼, 6G, 뷰티테크, (토론) 의료데이터 개방문제

    
        



 

에이블스쿨 스터디로 조원들과 IT 트랜드 발표 및 토론한 내용을 정리하고 있습니다 



6주차 (4월 22일 ~ 26일)


데이터 플랫폼과 융합형 DB


  • 데이터 플랫폼 트렌드
    • 1. 온프레미스
      • 데이터가 적재되고 가공된 후에 사용자가 분석을 할 수 있기 때문에 실시간 데이터 처리에는 어려움이 있음

    • 2. 데이터 레이크
      • 장점 : 비정형 데이터나 대량의 데이터를 실시간으로 분석하는 것이 가능
        • (기존의 DW는 정형화된 데이터를 처리하는 데 주로 사용되었음)
      • 단점 : 원천 데이터를 그대로 보관함
        대용량 데이터 분석이 필요한 경우, 구조화된 데이터로 변환하여 분석하는 과정이 추가로 필요

    • 3. Gen DW
      • 유전체 데이터를 저장, 관리, 분석하기 위한 데이터 웨어하우스
      • 기존의 데이터 웨어하우스에서는 한정된 데이터만을 처리할 수 있었지만, Gen DW는 다양한 형태의 데이터(구조화되지 않은 Raw 데이터)를 다루며, 실시간 처리와 분석을 지원
      • 단점 : 유전체 데이터는 매우 대용량
        대규모 데이터를 처리하고 유지하는 데 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 비용이 높음

    • 4. 모던 데이터 스택
      • 데이터 웨어하우스 및 데이터 처리 방식에서 벗어나,
        클라우드 네이티브, 오픈 소스, 자동화, 실시간 처리 등의 기술을 통합하여
        데이터 파이프라인을 구축하고 데이터를 효율적으로 관리하는 환경을 제공

  • 생성형 AI와 융합형 DB
    • AI 벡터 검색
    • LLM을 활용해 시멘틱(Semantic) 검색 기능


                                       


6G 기술


1) 주파수

현재 5G용 주파수 대역은 3.5GHz

6G는 100GHz ~ 1THz 사용 목표


2) 위성통신

300~1500㎞에 부유하는 저궤도 인공위성 활용.

기지국 증설 문제 해결과 지리적 장애를 극복

인공위성을 하나 띄우면, 우리나라 근처의 다른 나라까지 공용으로 사용 가능 


3) 앞으로의 변화

항공, 수송에서도 이용이 가능해짐 > UAM (도심항공교통) 상용화

3D 홀로그램을 현실화

실시간 원격 로봇 수술 가능 



Q) 5G가 자리를 잡지않았는데 벌써 6세대를 준비하는 이유는 ? 

A) 국가는 최신 기술을 개발하는 것이 중요함 


Q) 신기술을 계속 연구하는 것은 좋게 보고 있지만, 현재 5G에도 문제가 많이 있는걸로 알고있음

실제로 5G관련해 이동 3사가 속도를 거짓으로 광고해 과징금을 받기도하고, 짧은 전파거리때문에 상용화가 어려운데, 6G를 상용화하는게 맞을까 ? 

A) 국가들이 6G를 개발하고 있기에, 우리도 개발해야하고, 5G를 개선할 수 있을것으로 보여짐 




                                       


뷰티테크


로레알

1. 손과 팔이 불편한 사람들도 화장을 할수있도록 만든 휴대용 로봇

- AI 시스템이 사용자의 움직임을 학습해 편리한 움직임을 제공

2. 사용자에게 맞는 눈썹문신을 추천해주고 쉽게 눈썹타투를 그려줌 

3. 모바일 앱 기기와 연동해 최적의 색을 증강현실로 추천해주는 립 컬러 메이커



초개인화

생성형 AI와 뷰티산업이 결합한 뷰티테크


Q) 기계가 비싼데 비즈니스 관점에서 수익이 될까 

A) 초반에 기술의 가격이 비싼건 사실, 앞으로 시장이 커지면 가격이 내려가고, 개인의 구매가 늘어날 것 


Q) 이런 뷰티테크 기술을 통해서 로레알의 수익이 늘었는가 ? 

A) R&D로 보았을때 투자대비 수익을 얻지는 못했지만, 장기적인 관점에서 노하우를 쌓는걸 목적으로 한걸로 보임 


 

Q) 일란성 쌍둥이 같은 경우에는 같은 디자인, 색을 추천할까 ? 

A) 피부유형이나 외모가 비슷하기에 비슷한 추천이 진행될듯하나, 고객의 취향선택에 따라 달라질수 있다고 생각함 


Q) 국내 화장품 기업도 뷰티테크를 사용한 사례가 있는지 ? 

A) 더 찾아보고 말씀드리겠다 


Q) 화장이 자신만의 아이덴티티를 표현하는건데, AI가 추천해주면 획일화된 화장법을 해주는거 아닌가 ? 

A) 셀카를 분석해 다양한 요소를 통해 문제를 해결해줌. 

기본적인 화장을 추천해주는거니까 괜찮다고 생각함 




[토론] 의료데이터 개방문제 

의료데이터를 개방할 경우 민감데이터가 많이 포함되어있어서 문제가 발생할 수도 있어서 

시민단체에서 반대를 많이하고 있는 상황이다. 

이런 토론주제에 난 개방 찬성으로 의견을 냈다. 


  1. 의료 기술의 혁신

    과거 진료 기록, CT, MRI를 수집해 AI 알고리즘을 통해 예측을 도울 수가 있음

    정밀 진단과 의료 서비스 혁신이 가능하고 의료시장이 커지면서 서비스의 질은 높아지고, 가격은 낮아질 것

    의료와 생활 습관 데이터를 결합해 고도화한 개인 맞춤형 건강관리 서비스

    돌봄 서비스 개발도 이뤄질 것으로 전망


  2. 통합 의료시스템  

    병원별 산발적으로 나뉘어져있는 데이터가 통합되서,

    다른병원에서 진료를 받았더라도 새로운 곳에서 진료기록이 연동되는 것

    ⇒ 건강관리가 쉬워짐


  3. 외국에 비해 뒤쳐지는 국내의 디지털 의료 갭을 극복

    미국에선 2017년 처음으로 디지털 치료제가 미국 식품의약청(FDA)의 허가를 받았는데

    국내 기업들은 여기에 비교하면 최소 6년 정도 느린 셈이다.

    미국에서는 수면증, 당뇨병과 같은 만성질환 관리, 물리치료, 마약 중독 치료를 위한 디지털 치료제까지 허가함


  • 반대측 의견 - 반박 준비
    • 반대) 재식별 가능성이 있어 국민의 민감정보를 보호해야한다
      • 가명정보는 추가 정보를 만나면 재식별이 가능해지는 정보로, 
        특히 의료·건강 정보는 다른 정보와 결합할 경우 누구인지 찾아내기 쉬워 민감정보로 분류

    • 반박 준비) 
      • 1. 실제 공공데이터 포털을 확인해보면 개인식별이 어려움

      • 2. 정형데이터, 비정형데이터에 대한 개인정보처리 가이드라인 제시 및 개정
      • 3. 개인식별 위험이 있는 소프트웨어 반입을 제한
      • 4. 의료데이터의 민감정보를 보호하는 알고리즘이 생겨나고 있음

        • 4-1. 합성데이터 : 딥페이크에 사용되는 GAN 기술 + 실제 의료데이터 ⇒ 민감정보 보호

        • 4-2. CDM : CDM(Common Data Model) 데이터베이스는 각 협력기관이 고유의 방화벽 내에서 자료를 관리할 수 있는 분산형 자료망 형태

          환자정보를 철저히 보안한 상태에서 보관·취급하도록 설계되어 있습니다.

          병원자료(전자의무기록, Electronic Health Record)를 CDM으로 변환할 시에 모든 개인정보는 비식별화됨

          따라서 환자의 개인 신상정보나 의료기록 등이 외부로 누출될 유출될 위험이 없음


  • 토론 정리
    • 반대측 의견
      • 국민이 불가피하게 건강보험에 가입되어있고, 중앙집중적으로 관리되고 있는데, 더 신중한 접근이 필요하다고 생각함
      • 재산규모, - 개인정보가 유출될시에 사생활 침해가 발생
      • 보험은 찬성하고, 시민단체는 반대 주체가 반대하는데 어떻게 해결할지가 의문임
      • 데이터 오용

    • 찬성측 의견 
      • 엄격한 가이드라인 통제권 안에서 안전한 의료데이터 공개가 가능할것
        • 개인만이 가지고 있는 데이터라고 정의할 수 없음
          의료전문가가 자신의 지식으로 내린 기록이 포함됨 소유권이 아닌, 강한 통제권 아래에서 공유되어야한다고 생각함
      • 개인 헬스케어가 나아질것
      • 통합데이터 시스템 공개


    • 질문 & 반박
      • 찬성-> 반대) 개인정보보호 기술이 있다면 찬성할것인지 ?
      • 찬성 -> 반대) 대만의 경우 이익을 고객에게 다시 반환하는 경우가 있음.
        반대의 반박) 보험사 자사의 이익을 우선시하기에 문제
      • 반대 -> 찬성) 핀란드에서는 어떻게 의료데이터를 축적했는지, 국민의 동의를 얻었는지
        찬성의 반박) 시스템자체를 제약사 등 사기업에 공유 사기업에서 활용할때는 정보주체자의 동의를 얻음
      • 반대 -> 찬성) 정보주체가 반대하는데 이를 어떻게할것인가
        찬성의 반박) 공익목적이라면 공유해도 좋다라고 73%가 답함
        반대의 재반박) 공익목적인지 아닌지를 어떻게 판단할것인가. 표면적인 목적과 실제의 목적은 다를수있음
      • 반대 -> 찬성) 가이드라인이 있는지
        찬성) 민감정보를 익명화, 삭제처리 등 다양한 형태로 민감정보를 보호










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