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[국감 2020] 김상희 부의장 “서울지하철 5G, 3호선·8호선 제일 안 터져”

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Monday, October 19, 2020, 13:10:34

5G 가용률 서울지하철 3호선 26.7%·8호선 26.9%로 평균 76%에 못 미쳐
김상희 부의장 “5G요금 가입 시 5G가용률 이용자에게 공지토록 해야”

 

김상희 부의장 “가용률 실태조사 정례화와 이용자 공지 통해 통신사 스스로 품질 높이도록 유도해야”

 

인더뉴스 권지영 기자ㅣ지난 한 해 동안 누적 이용자 수 27억명을 기록한 서울지하철 일부 호선의 5G 가용률이 현저하게 낮은 것으로 나타났습니다. 5G 이용자의 서비스 체감도 향상을 위해서 통신사의 품질 개선이 필요하다는 지적입니다.

 

19일 국회 김상희 부의장(과학기술정보방송통신위원회, 경기 부천병)이 과학기술정보통신부(이하 과기부)로부터 제출받은 자료에 따르면, 서울지하철 3호선과 8호선의 5G 가용률은 각각 26.74%와 26.96%로 전체 지하철 평균 가용률인 76.33%에 크게 못 미치는 것으로 확인됐습니다.

 

특히 서울지하철 3호선의 5G 가용률은 5G 커버리지 전체 점검 대상 호선 중 최하위를 기록했습니다.

 

또한 해당자료에 따르면, LGU+의 5G 가용률은 2호선 48.73%, 3호선 11.13%, 8호선 6.65%로 통신3사 중 가장 낮은 수치를 기록한 것으로 나타났습니다.

 

김상희 부의장은 “국민의 발로 불리는 서울지하철에서 5G 가용률 편차가 상당히 큰데, 이는 5G 품질이 일정 수준 이상에 도달하지 못했음을 여실히 보여주는 것”이라고 지적습니다.

 

이어 “통신3사는 5G 요금제 가입을 안내하면서 이용자 가입 지역과 관련 대중교통에 대한 5G 가용률 및 커버리지 등을 약관으로 고지하여 5G 이용자를 보호해야 한다”고 강조했습니다.

 

 

김상희 부의장은 전기통신사업법 제56조를 들며 “과기부 장관은 통신 품질을 개선하고 이용자 편익을 증진하기 위해 필요한 시책을 마련해야 할 법적 의무가 있다”고 말했습니다.

 

아울러 김상희 부의장은 “과기부가 지하철 전체 호선이 아닌 일부만을 대상으로 5G 커버리지를 조사한 것으로 알고 있다”며 “커버리지 점검 대상을 전체 호선으로 확대할 필요가 필요가 있다”고 지적했습니다.

 

이어 “5G 가용률 실태조사를 정례화해 변화추이를 면밀하게 살필 필요가 있다”며 “통신사 스스로가 5G 품질을 높일 수 있도록 유도해 궁극적으로는 5G 가입자의 서비스 만족도를 높여야 할 것”이라고 강조했습니다.

 

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권지영 기자 eileenkwon@inthenews.co.kr


SKT-SK바이오팜, AI로 난치성 암 치료제 개발 속도 60 높여

SKT-SK바이오팜, AI로 난치성 암 치료제 개발 속도 60% 높여

2026.07.15 11:04:50

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 SK바이오팜과의 공동 연구에 AI를 활용해 난치성 암 표적 치료제 개발에 활용할 수 있는 초기 유효물질을 발굴했다고 15일 밝혔습니다. 양사는 이번 연구를 통해 암세포 표면에 나타나는 단백질인 'ROR1'에 결합할 수 있는 바인더 후보를 대량으로 생성하고 선별했습니다. 이후 실제 실험실 검증을 통해 이 가운데 2종의 바인더가 초기 유효물질로서 가능성을 보인다는 점을 확인했습니다. 바인더는 암세포와 같은 특정 표적에 결합하도록 설계된 물질로 발굴을 위해서는 표적에 잘 결합하는지, 물질의 구조가 안정적인지 등 조건을 고려해야 합니다. 'ROR1'은 혈액암과 고형암(장기나 조직에 덩어리 형태로 생기는 암)에서 많이 만들어지는 종양 관련 세포 표면 단백질로 일부 암종에서 정상보다 많이 나타나 항암 표적 치료제 개발 분야에서 주목받고 있습니다. 이번 연구에서 SK바이오팜은 신약 개발 경험을 바탕으로 신규 바인더 발굴 전략을 수립했습니다. SKT는 AI 기술을 활용해 신규 바인더 후보를 다량 생성하고 'ROR1'과의 결합 가능성을 분석해 실험실 검증 대상을 선별했습니다. 새로운 물질 구조를 찾는 연구에서는 AI가 학습할 수 있는 데이터가 충분하지 않은 경우가 많아 기존 데이터에만 의존하는 AI 방식으로는 다양한 후보를 탐색하는 데 한계가 있습니다. 이에 SKT는 단백질 조각인 프래그먼트를 여러 방식으로 조합하고 표현하는 머신러닝을 연구에 적용했습니다. 또한, 강화학습을 활용, AI가 구조적 안정성이 높은 조합에 더 높은 보상을 부여해 최적의 신규 바인더 구조를 찾아가도록 했습니다. 선별 단계에서는 SKT의 GPU 자원을 활용해 다수의 신규 바인더 후보를 병렬로 처리했습니다. 이후 AI 모델을 통해 'ROR1'과 각 후보가 어떤 구조로 결합할 수 있는지, 실제 결합 가능성이 높은 지를 예측·분석해 실험실 검증 대상을 좁혔습니다. 이를 통해 SKT와 SK바이오팜은 이번 연구를 약 5개월 만에 완료했습니다. 이는 기존 SK 바이오팜의 방식으로 통상 1~2년이 걸리던 신약 개발 초기 연구 기간을 60% 이상 단축한 것입니다. 조동연 SK텔레콤 AI 컨버전스 담당은 "이번 성과를 바탕으로 독자 AI 파운데이션 모델을 활용한 바이오 특화 LLM(거대언어모델) 개발 등 바이오 AI 분야 전반으로 기술 협력 범위를 확대하는 방안도 검토 중"이라고 말했습니다.





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