<승 진>
◇ 본 부 장(연수본부)
▲연수부장 연 제 은
<전 보>
◇ 경영본부장
▲연수본부장 배 병 한
【 청년일보=김두환 기자 】
【 청년일보 】 엔저 현상이 이어지는 가운데 일본 여행 수요가 꾸준히 늘고 있다. 농협은행이 카드 이용 데이터 1천870만 건을 분석한 결과, 최근 3년간 한국인이 가장 많이 방문한 해외 여행지는 일본으로 나타났다. 엔화 약세로 일본 여행의 체감 비용이 적어지면서 일본이 대표적인 단거리 해외 여행지로 자리 잡았다고 분석했다. 해외여행 증가 흐름은 공식 통계에서도 확인된다. 국가지표체계에 따르면 우리나라 해외여행 출국자 수는 코로나19 이후 빠른 회복세를 보이며 증가 추세를 이어가고 있다. 해외 이동 제한이 해제된 이후 여행 수요가 단기간에 코로나19 이전수준에 근접했다는 해석이 나온다. 일본 여행 수요 증가는 여행 방식의 변화와도 맞물려 있다. 비행시간이 짧고 항공편 선택지가 다양한 일본은 장기 휴가가 아닌 주말이나 짧은 일정으로 다녀올 수 있는 여행지로 인식되고 있다. 관광지 위주의 일정 대신 쇼핑이나 식도락 등 소비 중심의 여행이 늘어나는 점도 특징이다. 엔저 현상은 이러한 여행 패턴을 가속화하는 요인으로 작용하고 있다. 다만 해외여행 수요 확대를 바라보는 시선이 긍정적인 것만은 아니다. 일본 여행의 가격 경쟁력이 높아지면서, 국내에서 이루어질 수 있었던
【 청년일보 】 로봇이 의사를 대신하여 환자를 수술하고 인공지능이 환자의 엑스레이를 판독하는 것은 더 이상 미래의 이야기가 아니다. 국내 빅5 병원을 중심으로 의료 현장의 디지털 전환은 이미 가속화되고 있다. 여러 영역에서 OpenAI가 보편화 된 만큼, 인공지능이 의료의 영역에 들어오는 것은 피할 수가 없다. 이에 몇몇 의료종사자는 인공지능이 의료진의 영역을 대체하여 인간이 설 자리가 없어질 것을 걱정한다. 미래 의료 AI vs 의료진의 피할 수 없는 대결과 그 이면의 공존을 살펴보려 한다. ◆ '0.1초의 승부' 정확도와 속도는 AI의 압승 진단과 기록의 영역은 이미 AI가 인간의 한계를 넘어섰다. 실제 국내 대형병원들은 AI를 이용하여 효율적인 업무 처리에 활용 중이다. 서울대학교 병원은 영상 판독을 보조하는 AI 시스템인 루닛 인사이트(Lunit insight)를 초기에 도입해 이용해왔다. 그 당시 보도자료에 따르면, 루닛 인사이트를 이용한 폐암 결절 판독 시 그 정확도를 19%까지 높였고 인간이 놓치기 쉬운 미세한 병변까지 잡아내었다. 또한, 폐암 재발을 예측하는 삼성서울병원의 RADAR CARE, 의료진의 상담 음성을 자동으로 전산에 입력하는 서울
【 청년일보 】 병원에서 환자가 가장 먼저 듣는 말은 대개 "검사부터 해봅시다"이다. 혈액검사, 소변검사, 조직검사, PCR 검사 등 각종 검사는 진단과 치료의 출발점이 된다. 그러나 이러한 검사들이 누구에 의해 어떤 전문성을 바탕으로 수행되는지에 대해서는 충분히 알려져 있지 않다. 많은 환자들은 검사 결과가 기계에서 자동으로 산출된다고 생각하거나 검사 전 과정을 단순 보조 업무로 오해하기도 한다. 하지만 검사실에는 임상병리사라는 전문 의료인이 존재한다. 미국 메이요클리닉(Mayo Clinic)은 전체 의료 의사결정의 약 60~70%가 검사 결과를 기반으로 이루어진다고 밝힌 바 있다. 이는 검사 결과가 진료의 보조 수단이 아니라 의료 판단의 핵심 근거임을 의미한다. 다시 말해 검사의 정확성과 신뢰도는 곧 환자의 안전과 직결되며 이를 책임지는 임상병리사의 역할 역시 중요하다. 임상병리사는 혈액, 체액, 조직 등 다양한 검체를 다루며 검사 전·중·후 전 과정을 관리한다. 채혈 이후 검체가 분석되기까지의 조건을 점검하고 장비 상태와 검사 정확도를 지속적으로 관리하며 결과 값이 임상적으로 타당한지 검증하는 역할을 수행한다. 단순히 수치를 출력하는 것이 아니라 검사
【 청년일보 】 인공지능(AI) 기술은 방대한 데이터를 다루는 임상병리 검사 영역에 가장 깊숙이 침투하며 '대체'가 아닌 '협업'의 새로운 경계를 만들고 있습니다. 다만, AI가 현미경을 바라보는 임상병리사의 눈을 완전히 대신할 수 있을지는 현장에서 핵심 화두로 떠오르고 있습니다. 우리의 일터, 진단 검사실은 이제 딥러닝 알고리즘의 최전선입니다. AI는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 검사 영역에서 진단의 속도와 정확성을 극대화하고 있습니다. AI는 피로 없이 일관된 정확도를 유지하며 진단 과정의 객관성을 확보해줍니다. 먼저, 조직 병리 분석에서 AI는 수십만 장의 슬라이드를 학습하여, 인간의 눈으로는 놓치기 쉬운 미세한 암세포나 병변을 수 초 내에 정확하게 식별하고 정량화합니다. 혈액학 및 스크리닝에서도 혈구 모양 분석이나 비정상 세포 탐지 등의 1차 스크리닝을 AI가 담당하며, 임상병리사의 업무 부담을 줄이고 오류율을 최소화합니다. 이외 유전체 데이터 해석에서는 차세대 염기서열 분석(NGS)으로 쏟아지는 방대한 유전체 데이터를 AI가 분석하여, 개인 맞춤형 치료에 필요한 핵심 유전자 변이를 신속하게 찾아냅니다. AI 도입은 임상병리사의 역할을 근본적으로
【 청년일보 】 제조업의 꽃이라 불리는 생산관리를 정의한다면, 기업의 자원을 가장 가치 있는 결과물로 치환하는 것이라고 할 수 있다. 원재료가 공장에 들어오는 순간부터 완제품이 출하되기까지, 보이지 않는 곳에서 흐름을 조율하고 가치를 창출하는 생산관리는 기업 경쟁력의 핵심 보루다. 과거의 생산관리가 정해진 매뉴얼에 따른 통제와 관리에 집중했다면, 오늘날은 데이터와 AI가 실시간으로 의사결정을 지원하는 지능형 최적화의 단계로 진입하고 있다. 불확실성이 상수가 된 시대, 생산관리의 진화는 곧 기업의 생존 전략과 직결된다. ◆ 경험에서 데이터로, 생산 현장의 대전환 과거 생산관리는 숙련된 관리자의 경험과 감에 의존하는 경향이 컸다. 엑셀 기반의 정적인 생산 계획과 사후 대응 위주의 품질 관리는 급변하는 시장 수요에 대응하기에 한계가 있었다. 하지만 DX의 파고는 생산 현장을 완전히 바꿔놓았다. 삼성전자와 SK하이닉스로 대표되는 반도체 산업은 이미 스마트 팩토리를 넘어 자율 제조를 향해 나아가고 있다. 수만 개의 공정에서 발생하는 빅데이터를 실시간으로 분석하여 설비의 고장을 미리 예측하고, 나노 단위의 공정 오차를 잡아내는 생산관리 시스템은 이제 선택이 아닌 필수다
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