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삼성물산, AI 기반 시니어 주거관리 서비스 강화

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Thursday, May 28, 2026, 08:05:45

AI·IoT 기반 돌봄 연계
프리미엄 시니어 주거 확대

 

인더뉴스 제해영 기자ㅣ삼성물산 건설부문은 프리미엄 시니어 레지던스 ‘더시그넘하우스 강남’에 ‘AI 시니어 리빙 솔루션’을 적용한다고 28일 밝혔습니다.

 

삼성물산은 지난 27일 서울 강남구 자곡동 더시그넘하우스 강남에서 운영사 도타이와 ‘AI 시니어 리빙 솔루션 도입 및 사업협력 업무협약(MOU)’을 체결했습니다. 협약식에는 도타이 정길자 대표와 삼성물산 조혜정 부사장(DxP본부장) 등 양사 주요 경영진이 참석했습니다.

 

삼성물산의 AI 시니어 리빙 솔루션은 AI와 IoT, 데이터 기술을 결합해 시니어 입주민의 일상과 전문 돌봄 인력을 연결하는 디지털 호스피탈리티 솔루션입니다. 시니어 주거시장에서도 디지털 기반 맞춤형 돌봄 서비스 확대 흐름이 이어지고 있다는 평가가 나옵니다.

 

입주민은 세대 내 설치된 다수의 IoT 센서를 통해 수면과 활동, 심박 등 일상 데이터를 측정받게 됩니다. 이를 기반으로 운동과 식단 등 개인 맞춤형 웰니스 코칭 서비스를 전용 스마트폰 애플리케이션으로 제공받습니다.

 

또 시설 운영자에게는 입주민 건강 상태와 활동 유무, 이상 징후를 실시간으로 확인할 수 있는 대시보드와 24시간 안전 모니터링 기능이 제공됩니다. 삼성물산은 이를 통해 서비스 품질과 운영 효율을 동시에 높인다는 계획입니다.

 

양사는 오는 6월부터 더시그넘하우스 강남의 자립형 거주 세대와 돌봄형 너싱홈 베드에 해당 솔루션을 동시에 도입할 예정입니다. 자립형 세대에는 활동량과 생활 리듬을 기반으로 한 건강관리·예방 중심 기능이 적용됩니다. 돌봄형 너싱홈에는 돌봄 인력 개입이 필요한 시점을 알려주는 모니터링 중심 기능이 적용될 예정입니다.

 

삼성물산은 건강하게 활동하는 단계부터 돌봄이 필요한 이후 단계까지 시니어의 전 생애 주거 과정을 한 단지 안에서 지원하는 점이 이번 협력 특징이라고 설명했습니다. 업계에서는 초고령사회 진입에 따라 시니어 특화 주거 서비스 시장 경쟁도 확대될 것으로 보고 있습니다.

 

도타이 정길자 대표는 “프리미엄 시니어 주거의 본질은 품격 있는 주거 환경에서 어르신들의 건강과 안전, 일상의 편안함까지 제공하는 것”이라며 “삼성물산의 AI 시니어 리빙 솔루션과 함께 시니어 삶 전반을 더욱 세심하게 지원하게 될 것으로 기대한다”고 말했습니다.

 

삼성물산 조혜정 부사장(DxP본부장)은 “이번 협력을 단발성 공급이 아닌 장기적 파트너십으로 발전시켜 양사가 함께 시니어 주거 분야의 새로운 기준을 만들어가겠다”고 밝혔습니다.

 

양사는 이번 도입 이후 축적되는 운영 데이터를 기반으로 AI 솔루션을 고도화할 계획입니다. 더시그넘하우스 청라를 비롯해 도타이가 신축을 검토 중인 하남과 평택 시설 등으로 확대 적용하는 방안도 논의할 예정입니다.

 

한편 삼성물산은 지난 3월 경기 의왕 소재 메디컬 컴플렉스 신축 개발사와 AI 시니어 리빙 솔루션 적용 업무협약을 체결했습니다. 이를 통해 신축 개발 단지와 기존 운영 단지 양쪽에서 솔루션 적용 사례를 확보하게 됐습니다.

 

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제해영 기자 tony@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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