중외 제약

디지털 전환(Digital Transformation, DX)에 이어 이제는 AI 전환(AX)의 시대다. 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷 등 다양한 디지털 신기술을 활용해 업무 프로세스의 전폭적인 개선을 이끈 DX가 몰고 온 혁신의 바람이 아직 가시지 않은 가운데, 미래 산업계의 지도를 바꿔버릴 AI 기술을 선점하기 위한 기업들의 물밑 경쟁이 뜨겁다. 업의 본질인 R&D를 시작으로 다양한 분야에 AI 기술을 접목 중인 JW의 행보를 살펴본다.

| 디지털, AI, ESG … 피할 수 없는 2024년 ‘3대 전환’ 트렌드 |

지난 2016년, 아날로그 방식으로 진행하던 많은 업무 프로세스들을 디지털 기술을 이용해 개선하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하기 위한 ‘디지털 전환’이 글로벌 화두로 자리 잡았다. 빅데이터와 함께 디지털 전환의 주요 부분으로서 기대를 모았던 AI 기술은 하루가 영향력을 키워가며 디지털 전환의 큰 흐름을 뛰어넘어 새로운 태풍의 눈이 됐다. AI 전환은 업무 효율화로 인한 생산성 향상은 물론, 고객 만족도 향상과 새로운 시장 개척 등을 통해 기업의 경쟁력을 강화하는데도 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.

지난 몇 년간 이미 트렌드로 자리 잡은 ESG 전환 또한 AI 기술의 급격한 발달과 함께 가속화될 것으로 전망된다. 디지털, AI, ESG 전환이 각자 따로 이뤄지는 게 아니라 서로 밀접하게 연관돼 시너지 효과를 낼 수 있다는 것이 중론이다. 디지털 전환을 통해 AI 기술을 전 방위적으로 활용하기 위한 AI 전환의 기반을 마련할 수 있고, 이 AI 전환을 통해 ESG 전환의 발판을 마련할 수 있다는 전문가들의 목소리가 커지는 배경이다.

국내의 한 완성차 기업은 도로를 달리는 전기차가 수집한 정보를 기반으로 물리적 사물을 가상의 디지털 세계에 구현해, 운전자의 습관과 주행 환경 등 정보를 분석해 배터리 수명 예측의 정확도를 높이는 기술을 선보인 바 있다. 디지털과 AI, ESG가 융합 반응한 대표적인 사례다.

| AI 기반 스마트랩 구축 … 연구 효율과 신뢰도 두 마리 토끼 잡는 JW |

이 세상에 존재하지 않던 혁신신약들은 모두 후보물질에서 시작됐다. 길고 긴 신약 개발 과정의 씨앗이 바로 ‘신약후보물질’인 것이다. 신약 연구는 타깃 질환과 표적 단백질을 설정하고 여러 물질 중 신약후보물질이 될 만한 화합물(분자구조)을 발굴하는 과정에서 시작한다. 이후 합성연구 단계에서 신약 화합물을 실제 원료의약품으로 구현한 뒤 제제연구를 통해 정제나 주사제 등의 제형을 결정하는데, 현재 국내 제약사의 신약개발 AI 접목 사례는 신약연구에 집중돼있다.

JW중외제약 역시 ‘세상에 없던’ 혁신신약의 개발을 위해 자체 기술을 바탕으로 R&D 플랫폼을 구축하고, AI 기술을 보유한 유망 바이오텍과의 오픈 이노베이션을 통해 새로운 시대를 준비하고 있다. 단순히 유망 바이오텍의 지분을 사들이거나 기술을 이전받는 방식이 아닌, 혁신 R&D 플랫폼 기술을 결합해 시너지를 내는 차별화 전략에 집중하는 것이다.

지난 2021년 11월과 2022년 3월 신테카바이오, 온코크로스와 각각 협업을 통해 약물 3D 시뮬레이션 기술을 통해 혁신신약 개발 방향을 기획하고, 신약후보물질을 발굴하는 과정에서 최적의 적응증을 탐색, 임상 성공 확률을 높여 개발 기간을 단축시킬 수 있는 환경을 구축하고 있다.

지난해 초에는 독일 머크 라이프사이언스와 업무협약을 체결하며, 혁신신약 개발 외에도 AI를 활용한 원료의약품 연구개발에 돌입하기도 했다. 머크는 신약개발 초기 단계에서 화학물질 합성방법을 빠르고 정확하게 분석·제시하는 유기역합성(Retrosynthesis) 소프트웨어 ‘신시아(SYNTHIA™)’를 보유한 글로벌 기업으로, 국내 제약사 중 머크의 신시아를 적용한 곳은 JW중외제약이 처음이다.

JW중외제약은 머크와의 협약을 계기로 AI 뿐만 아니라 자동화 원료합성 로봇도 도입하는 스마트랩 환경을 구축한다는 방침이다. JW중외제약은 신시아가 제시한 합성 조건을 바탕으로 24시간 원료를 합성하는 로봇도 구축한다. 그동안 실제 합성작업은 대부분 연구원에 의존했으나 로봇이 이를 대체하는 무인 랩 환경이 가능해지는 것이다. 이를 통해 가능성~최적화 연구 기간이 획기적으로 단축될 것으로 기대하고 있다. 또한 로봇이 단순·반복적인 합성작업을 진행하는 동안 연구원은 합성 전략 수립 등 보다 고차원적이고 효율적인 연구에 집중할 수 있다. 평균적으로 1년 반 가량이 소요되는 가능성 연구 과정을 50% 수준으로 대폭 줄이는 것이 목표다.

| 실무자와 함께 고민하는 AI … 업무 효율과 성취도 높여 |

연구개발 분야 외에도 업무 현장에서 AI 기술을 만나는 것은 어렵지 않다. 신뢰도 이슈에서 비교적 자유로운 크리에이티브 영역에서 특히 그 활용도가 높다.

JW그룹의 대표 자회사인 JW중외제약의 공식 홈페이지인 동시에 그룹의 다양한 소식을 전달하는 미디어 역할을 수행하고 있는 ‘JW 미디어 채널’에 게재되는 대부분의 콘텐츠들의 제작 과정에 AI가 관여하고 있다.

텍스트와 이미지로 구성된 칼럼이나 영상 콘텐츠 기획 시 영감 도출과 방향성 수립은 물론, 텔링 방식, 예시 문구, 대표이미지 등 오롯이 담당자가 고민해야 했던 요소들을 대화형 AI 프로그램들이 함께 도와주고 있다. 이로 인해 콘텐츠 제작 효율이 높아져 질적 향상으로 이어지고 있다는 전언이다.

한편 이의 일환으로 JW그룹은 지난해 사내 소식을 전하는 영상 콘텐츠의 진행에 AI 아나운서를 활용해 눈길을 끈 바 있다. 올해 초에는 이미지를 생성하는 AI 프로그램을 활용해 새해 Opening 행사 영상을 제작, 임직원들에게 새해 인사를 전하기도 했다. 이러한 생성형 AI 프로그램을 통해 영상 제작 시, 내용 수정과 편집이 간편하고 상황에 따라 다양한 버전으로 멀티유즈가 가능해 콘텐츠 제작의 유연성을 높일 수 있다.

이미지 등 시각자료를 만드는 데도 AI 프로그램이 적극 활용되고 있다. 디자인 전문가가 편집 프로그램을 통해 공수를 들여 작업해야 하는 이미지 생성이나 합성, 편집 작업 등을 AI 프로그램이 대신해주는 것이다. 단순한 이미지 작업에서는 충분히 활용도가 높다는 현장의 평가다.

지난해 말 공개된 JW그룹의 모바일 연하장이 AI를 활용한 결과물의 대표적 사례다. 기존 JW과천사옥의 이미지를 바탕으로 배경과 눈이 내리는 효과를 구현, 별도의 전문 인력 투입 없이 하나의 완성작을 만들어냈다.

올해 JW그룹은 분야를 막론하고 AI 플랫폼을 적극 수용해 일하는 방식을 근본적으로 변화시킨다는 구체적인 목표를 수립했다. 생명을 살리는 좋은 약을 만들기 위해 업의 본질을 지켜온 JW가 새로운 패러다임의 시작과 함께 어떤 행보를 보일지 기대해 본다.