아직 미미한 규모이지만

현재 세계에서 가장 큰 DAC 시설인 클라임웍스의 아이슬란드 소재 올카(Orca) 플랜트는 연간 약 4000톤의 이산화탄소를 공기 중에서 잡아내고 있어요. 블룸버그에 의하면 이는 유럽 거주자를 기준으로 약 600명이 발생시키는 이산화탄소량인데요. 이번 투자금으로는 향후 3년 안에 현재 플랜트의 10배 규모에 해당하는 연간 4만 톤의 이산화탄소를 빨아들일 수 있는 플랜트를 짓겠다는 계획이에요. 2030년까지는 연간 100만 톤 규모로 확장하겠다는 목표를 세웠고요.

이들의 기술은 특수 제작한 팬(fan)을 이용해 공기를 빨아들이고, 이 공기가 이산화탄소를 분리해내는 특수 화학 물질을 거친 후 다시 한번 높은 온도에서 가열해 순수히 이산화탄소를 뽑아내는데요. 이렇게 뽑아낸 이산화탄소는 현무암으로 이루어진 지하에 주입되어 화학 반응을 일으키며 서서히 광물화하는 과정을 거쳐요. 

에너지 사용이 크기에 자체 발전 시설을 포함한 큰 규모 시설을 건설해야 하는 만큼 초기 투자 비용이 높은 사업이지만, 2050년까지 전 세계 탄소중립 목표를 달성하는데 쓰여야 할 핵심 기술로 인식이 되고 있어요. 향후 기후위기 대응을 위한 지속가능성 영역에 투자해야 하는 기업들에게도 필수적인 수단이 될 것으로 기대를 받고 있기에 클라임웍스가 큰 투자를 유치한 것이기도 하죠.

이제 탄소중립 달성의 핵심?

최근 국제에너지기구(International Energy Agency, 이하 IEA)도 공기 직접 포집 기술이 탄소중립을 이루는데 핵심 기술이며 민간 투자와 관련 기술의 확대를 위한 정책적인 뒷받침이 증가해야 한다는 내용 등을 담은 리포트를 발표했어요. 이 리포트 역시 이산화탄소를 직접 제거하는 DAC 기술이 앞으로 의미있는 역할을 해야 한다는 점을 강조하고 있어요. 

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현대인의 정신 건강 현주소는?

미국에서는 성인 인구의 1/5이 정신질환을 경험했고, 그 수는 점점 늘고 있다고 해요. 또 우울증을 앓는 사람의 2/3가 미처 진단을 받지 못하고 있고요. 한국 역시 성인 인구의 약 27.8%가 일생의 한 번은 정신질환을 경험하는데, 정신 건강 서비스 이용률은 4.5%에 불과해요. 

여기서 세 가지 주요 문제점을 파악해 볼 수 있어요. 

• 첫째 정신 건강에 이상이 있다는 진단을 전문가로부터 적기에 받기가 어려워요. 보통 문제가 터지고 나서 전문가를 찾아가요. 
• 둘째 진단을 받더라도 지속적으로 정신 건강 상태를 확인하기가 어려워요. 신체 건강의 경우 정기 검진을 받으려고 노력하거나 평소 피트니스 트래킹 앱을 활용해서 신경 쓰는 사람이 흔한데, 정신 건강 상태는 그렇게 지속적으로 확인하지는 않는 것 같아요. 
• 셋째 정신 건강을 판단하는 객관적인 기준이 아직 개발되지 않았어요. 신체 건강은 혈액 검출, 혈압 검사 등의 객관적인 결과로 가늠하기 쉽지만 정신 건강은 주관적인 판단에 따라 전문가 방문 여부를 결정하는 경우가 많아요. 

일부 의학계, 의료 업계, 심리학계, AI 연구 학계에서는 이러한 기존의 문제점들을, AI를 이용해 완화할 수 있다고 주장해요. 특히 개인의 목소리를 분석해서, 우울증, 불안 장애, 조현병, 외상 후 스트레스 장애와 같은 특정 정신장애를 진단할 수 있는 기술이 활발하게 개발되고 있어요.
 

AI가 문제를 어떻게 푼다는 걸까

학계에서는 객관적인 지표를 찾는 움직임이 활발해요. 하버드대 메디컬 스쿨 조교수이자 매사추세츠 종합병원 임상심리사인 케이트 벤틀리(Kate Bentley) 박사는 뉴욕타임스를 통해 "알고리듬은 불과 수 초의 목소리 녹음본을 아주 미세한 수준까지 분석할 수 있다. 이는 고도로 숙련된 전문가도 하기 어려운 일"이라며 "인터뷰 결과를 임상 평가하거나 환자가 자가보고하는 기존 방식은 너무 주관적이다. 더 나은 진단을 위해, 목소리 분석을 포함해 여러 기술을 활용해서 정신장애 진단 지표를 찾고 있다”라고 했어요. 

업계에서도 목소리 분석으로 정신장애를 진단하는 서비스들이 속속 등장하고 있어요. 손드 헬스(Sonde Health), 킨츠기(Kintsugi), 스트레스웨이브테스트(StressWavesTest) 등이 그 사례인데요. 이들은 ‘사람의 건강 상태가 변하면, 목소리의 다양한 요소가 수 초 사이에도 조금씩 변한다’는 전제를 기반으로, 우울증, 불안 장애, 조현병, 외상 후 스트레스 장애와 같은 특정 정신장애를 앓고 있는 사람들의 목소리 데이터를 수집해요. 그리고 추후 목소리에서 정신장애 징후의 유무 여부를 발견할 수 있도록 이 데이터들로 알고리듬을 훈련시켜요. 

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