💌 오미크론 특화 백신 '국내 개발 난항' (1월 27일)

2022. 1. 27.

2022년 1월 27일

어쩌다 보니 집에 들여놓은 주요 가전 제품이 특정 한 브랜드만 두드러지지는 않으세요? '가전 라이벌' 삼성전자와 LG전자가 기존 고객이 타사 제품을 구입하지 않도록 유도하는 '록인 효과'를 노린 전략으로 서비스 경쟁을 펼칩니다. 모바일 연동으로 제품 간 연결성을 강화하고, 구형 가전 제품의 소프트웨어 업그레이드를 통해서 마치 새 제품을 쓰는 듯한 서비스도 제공합니다.

라~떼는 말이야 이런 광고가 유행했죠. "이번 설 명절에는 부모님 댁에 000 사드려야겠어요."

1월 27일 모닝테크 시작합니다.

편집자주 / ityoon@chosunbiz.com

오늘의 키·워·드

오미크론 특화 백신 임상 시작했지만…국내 '대조백신' 없어 개발 끙끙

화이자와 바이오엔테크 등 글로벌 제약사들이 코로나19 오미크론 변이 특화 백신에 대한 인체 임상시험을 본격화한 가운데 국산 백신 개발은 좀처럼 속도를 내지 못하는 분위기입니다. SK바이오사이언스가 국내 제약바이오 기업 중 유일하게 상용화를 목전에 두고 있지만, 나머지 기업들은 임상시험 대상자 모집과 대조백신 확보에 어려움을 겪고 있다고 합니다. 국내 코로나19 예방접종이 본격화돼 백신을 접종하지 않은 위약대조군을 모집하기 어려운데다, 위약대조군 모집없이 임상3상이 가능하게 허용한 대조백신의 경우는 개발 중인 대부분 백신이 바이러스벡터 방식인데, 얀센과 아스트라제네카 백신이 국내 유통이 중단돼 수급에 난항을 겪기 때문입니다.

챙겨볼 이·야·기

패션·명품 브랜드 관심 NFT로 모인다

글로벌 투자은행 모건스탠리에 따르면 명품 NFT 시장 규모가 2030년까지 560억 달러(66조8000억원)에 이를 것으로 전망했습니다. 루이비통과 구찌, 영국 버버리가 NFT를 발행했죠. 가상공간에서 디지털 의류나 잡화를 판매하는 흐름도 나타나는데요. 미국 패션 브랜드 랄프로렌이 지난 12월 로블록스에 낸 가상 체험 매장에서는 디지털 의류가 단 몇 주 만에 10만개 이상 판매되기도 했습니다. 스포츠 브랜드에서는 나이키가 NFT 사업에 가장 적극적입니다. 아디다스는 지난달 NFT 프로젝트 '지루한 원숭이들의 오트 클럽'과 협업해 NFT를 발행했는데요. 원숭이 캐릭터 작품에 아디다스 트레이닝 복을 입혀 NFT 3만개를 발행했습니다. 단숨에 2300만달러, 우리 돈으로 약 274억원의 매출을 올렸습니다.

이러쿵 저·러·쿵

대선 앞두고 기초 R&D 평가 엇갈리는 과학계

기초과학 연구개발 진흥에 투입되는 예산이 가파르게 늘고 있지만, 현장에서는 체감이 잘 되지 않고 여전히 기초과학의 본질과는 다르게 트렌디한 연구를 지향하는 경우가 많다는 지적입니다. 기초과학 연구 개발 관련 예산이 과거 대비 2배쯤 늘었는데 현장에서 이를 체감하지 못하는 것은 앞뒤가 맞지 않다는 것입니다.

이제품 나·왔·다

[2022 기대주] 차세대 고성능 노트북의 기준, 인텔 12세대 H시리즈 프로세서

인텔이 2022년 새해와 함께 막을 올린 CES 2022에서 노트북용 12세대 프로세서의 첫 라인업인 12세대 H시리즈 프로세서를 공개했습니다. 데스크톱에서 검증받은 기술과 성능을 바탕으로, 게이밍 및 전문가용 고성능 노트북 시장에서도 12세대의 돌풍을 이어간다는 방침입니다. ‘2022 기대주’로 12세대 코어 H시리즈 프로세서를 선택한 이유는 이번 신학기를 시작으로, 올 한해 노트북 시장을 이끌 중요한 제품이기 때문입니다. 설 연휴가 끝난 2월 이후부터 글로벌 PC 제조사들이 다양한 제품을 앞다투어 선보일 예정입니다.

이시각 이·벤·트

[알립니다] '대한민국 인공지능 전망 2022' 웨비나 2월 10일 개최

"인공지능이라는 말 자체는 굉장히 매력적이며 우리의 상상력을 자극합니다. 그래서인지 우리가 인공지능을 떠올릴 때면 영화의 상상력이 만들어낸 장면이 상당히 많이 차지합니다."

엑셀을 다양하게 다루듯 인공지능도 얼마든지 쉽게 업무에 적용할 수 있지만 인공지능이 만든 거품은 환상을 만들어냅니다. 더욱이 코로나19 팬데믹과 맞물려 인공지능은 더욱더 빠르게 세상을 변화시키고 있습니다. 그렇기에 사람들은 인공지능을 너무 어려워하는지도 모르겠습니다. 거품과 환상을 걷어내고 현재 구현 가능한 인공지능에 집중해 그것을 어떻게 활용할 지에 대해 함께 고민하는 자리가 마련됩니다.

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