AI-World-Story

  연구진은 금속-탄소 결합을 찾는 AI 필터를 만들기 위해 분자 구조 표현 방식 자체를 다시 비교했다  유기금속 화학은 배터리, 신약, 플라스틱, 반도체, 촉매 산업까지 매우 넓게 사용된다. 하지만 실제 연구 현장에서는 새로운 촉매나 반응을 찾기 위해 수많은 실험을 반복해야 한다. 시간이 오래 걸리고 실패 비용도 크다. 최근에는 이런 문제를 해결하기 위해 인공지능과 머신러닝을 활용하는 연구가 빠르게 늘고 있다. 문제는 기존 AI 모델이 유기금속 반응을 잘 구별하지 못한다는 점이다. 일반 유기화학 데이터로 학습한 모델은 금속-탄소 결합의 특수성을 제대로 이해하지 못했다. 연구진은 바로 이 지점을 해결하려 했다. 핵심 목표는 “어떤 반응이 진짜 유기금속 반응인지 자동으로 걸러내는 AI 필터”를 만드는 것이었다.  이번 연구에서는 Random Forest, KNN, SVC, MLP 같은 여러 머신러닝 알고리즘을 비교했고, Morgan fingerprint와 MACCS keys라는 두 가지 분자 표현 방식도 함께 시험했다. 그 결과  MACCS keys 기반 MLP 모델 이 가장 안정적이고 정확한 성능을 보였다. F1 score와 Recall은 각각 0.85였고, AUC-ROC는 0.837에 도달했다.   유기금속 반응은 왜 일반 화학 AI로 잘 구분되지 않는 것인가 유기금속 화학의 핵심은 금속과 탄소가 직접 결합하는 구조다. 일반적인 배위화합물은 금속이 산소나 질소 같은 원자와 연결되지만, 유기금속 화합물은 금속-탄소 결합 자체가 존재한다. 연구진은 이 차이가 머신러닝 모델에서 매우 중요하다고 설명했다. 기존 화학 AI는 대부분 유기화학 데이터에 맞춰 설계됐다. 그러나 유기금속 화합물은 전자 구조와 결합 방식이 매우 다르다. 예를 들어 철, 니켈, 팔라듐 같은 전이금속은 전자의 이동 방식이 복잡하고 반응 메커니즘도 일반 유기반응과 다르다. 그래서 기존 모델이 새로운 유기금속 반응을 만나면 잘못 분류하는 경우가 많았다. 연구...

인공지능과 공존하는 고등교육을 위한 새로운 작문 평가 패러다임과 제도적 과제 인공지능 기술의 급격한 발전은 대학 교육, 그중에서도 학생들의 비판적 사고와 논리력을 평가하는 핵심 수단인 학술적 글쓰기 환경을 근본적으로 뒤흔들고 있다 .  대학 강의실에서 생성형 AI 프로그램의 사용이 일상화되면서 기존의 과제 제출형 평가는 심각한 타격을 받게 되었다 .  인공지능이 몇 초 만에 그럴듯한 에세이를 작성해내는 상황에서, 학생이 제출한 최종 결과물만 보고 그의 실제 작문 실력과 학업 성취도를 정밀하게 측정하는 것은 더 이상 불가능에 가깝다 .  이제 교육 현장은 단순히 인공지능 활용을 금지하거나 표절 검사 프로그램에 의존해 부정행위를 적발하는 수동적 방식에서 벗어나야 한다는 거센 요구에 직면해 있다 . 심리학 및 교육학 학술지 Frontiers in Psychology에 발표된 최신 메타분석 연구인 'AI 시대를 위한 글쓰기 평가의 재구상: AI 지원과 실제 기술 성장 간의 균형에 대한 체계적 문헌고찰'은 이러한 혼란을 해결할 실전적인 대안을 제시한다 .  모하메드 사이드 압델라티프(Mohamed Sayed Abdellatif) 교수 연구진은 2020년부터 2025년 사이에 발표된 19편의 엄격한 실증 연구 데이터를 정밀하게 종합하여 분석했다 .  이 논문은 전 세계 대학생들과 교수진이 실제로 인공지능을 어떻게 활용하고 있는지 구체적인 통계를 보여주는 동시에, 인공지능의 편리함에 가려진 인간 고유의 인지 능력 저하 메커니즘을 과학적으로 분석했다 .  나아가 인공지능을 학습의 방해꾼이 아닌 강력한 교육적 파트너로 바꾸기 위한 대학 평가 체제 개편 방안을 다각도로 다루고 있다 . 연구 결과에 따르면 대학생들은 이미 다양한 인공지능 도구를 작문의 각 단계마다 고도로 전략적인 방식으로 배치하여 사용하고 있다 .  특히 챗지피티(ChatGPT)의 학생 이용률은 무려 88.8%에 달해 생성형 인공지능 ...

  가상자산 시장이 급격히 성장하면서 블록체인 네트워크 위에서 작동하는 스마트 계약 기술은 금융 거래, 공급망 관리, 디지털 신원 확인 등 수많은 분야의 핵심 기반으로 자리 잡았다 .  세계에서 가장 활발하게 사용되는 블록체인 플랫폼 중 하나인 이더리움은 자체 생태계 안에서 가상자산을 쉽게 발행하고 관리할 수 있도록 ‘ERC-20’이라는 표준 인터페이스 규격을 제공한다 .  이 표준 덕분에 수많은 탈중앙화 애플리케이션인 디앱(dApp)과 가상자산 거래소, 사용자 지갑 서비스가 서로 매끄럽게 연동되어 동작할 수 있다 . 그러나 대중적으로 널리 쓰이는 ERC-20 표준에는 치명적인 설계 결함이 존재한다 .  사용자가 실수로 주소를 잘못 입력하거나 시스템 구조를 오해하여 특정 주소로 토큰을 전송했을 때, 전송된 디지털 자산이 영구히 잠겨버려 절대 되찾을 수 없는 *‘토큰 분실 문제(Lost Token Problem)’*가 바로 그것이다 .  학계와 블록체인 업계의 조사에 따르면 이 취약점으로 인해 발생한 누적 피해 금액만 이미 2700만 달러(한화 약 360억 원)를 넘어섰다 .  최근 발표된 블록체인 학술 연구에서는 기존에 제안된 보안 대책들의 한계를 수학적으로 검증하고, 이미 배포되어 사용 중인 기존 가상자산까지 안전하게 보호할 수 있는 혁신적인 *‘이중 레이어(Double-layer) 솔루션’*을 제시하여 주목받고 있다 . 가상자산이 스마트 계약 자체 주소나 빈 주소로 전송되면 왜 영원히 갇히게 될까 블록체인 사용자들이 가장 자주 겪는 자산 손실 사례 중 하나는 토큰을 발행한 스마트 계약 프로그램의 자체 주소로 토큰을 전송하는 경우이다 . 왜 이런 일이 발생할까.  원인은 ERC-20 표준 내부의  ‘transfer()’  함수 설계 방식에 있다 .  이 함수는 토큰을 받는 대상이 일반 사용자의 개인 지갑 주소인지, 아니면 특정 기능을 수행하는 스마트 계약 주소인지를 구별하...