이번 글 요점
- 2026년 5월 기준, 글로벌 제약사의 75%가 생성형AI를 전면에 내세우며 신약 개발에 박차를 가하고 있으며, 현재 173개의 AI의약품이 임상 단계에 진입했습...
- 독자가 궁금해할 질문 3가지
- 1. 왜 지금 제약사들이 생성형AI에 주목하는가? AI가 신약 개발의 어떤 문제를 해결해 줄 수 있나? 2. 실제로 AI로 개발된 약이 임상 단계에 얼마나 진입했...
2026년 5월 기준, 글로벌 제약사의 75%가 생성형AI를 전면에 내세우며 신약 개발에 박차를 가하고 있으며, 현재 173개의 AI의약품이 임상 단계에 진입했습니다. 이는 신약 개발 과정의 효율성을 극대화하고 혁신적인 치료제를 더 빠르게 환자들에게 제공할 수 있는 가능성을 시사합니다. 이 글은 AI 기술 도입을 통해 신약 개발의 새로운 지평을 열고 있는 글로벌 제약 업계의 현황을 파악하고, 앞으로 AI의약품 개발이 가져올 변화를 이해하고자 하는 분들에게 필요한 정보를 제공합니다. 특히, AI 기술이 제약 산업에 미치는 영향과 AI의약품 임상 현황을 구체적인 수치를 통해 살펴봄으로써, 이 분야에 대한 깊이 있는 이해를 돕고자 합니다.
독자가 궁금해할 질문 3가지
1. 왜 지금 제약사들이 생성형AI에 주목하는가? AI가 신약 개발의 어떤 문제를 해결해 줄 수 있나?
2. 실제로 AI로 개발된 약이 임상 단계에 얼마나 진입했으며, 성공 가능성은 어느 정도인가?
3. AI 의약품 시대, 제약사들은 어떤 전략으로 접근하고 있으며, 일반 소비자는 어떤 점을 알아야 하는가?
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1. 신약 개발의 난제, 생성형AI로 돌파구를 찾다
전 세계 제약사의 75%가 생성형AI를 핵심 동력으로 삼는 이유는 명확합니다. 바로 오랜 시간과 막대한 비용, 그리고 낮은 성공률이라는 신약 개발의 고질적인 문제점을 해결할 잠재력 때문입니다. 전통적인 신약 개발 과정은 하나의 신약 후보물질을 발굴하는 데 평균 10~15년의 시간과 2조 원 이상의 비용이 소요되며, 그 성공률은 10% 미만에 불과합니다. 이러한 비효율성은 혁신적인 치료제가 필요한 환자들에게 신약이 도달하는 시간을 지연시키고, 결국 의약품 가격 상승으로 이어지는 악순환을 만들어왔습니다.
생성형AI는 이러한 난제에 대한 강력한 해결책을 제시합니다. 방대한 양의 생물학적, 화학적 데이터를 학습한 AI는 인간 연구자가 인지하지 못하는 복잡한 패턴을 발견하고, 특정 질병 표적에 최적화된 새로운 분자 구조를 설계하는 능력이 뛰어납니다. 과거 수십만, 수백만 개의 화합물을 일일이 합성하고 실험해야 했던 과정을 AI는 단 몇 시간, 혹은 며칠 만에 수십억 개의 가상 화합물을 탐색하고 최적의 후보 물질을 제안할 수 있습니다.
실행 가능한 예시: 예를 들어, 특정 암세포 표면에만 결합하여 정상 세포에는 영향을 미치지 않는 새로운 항암제 후보 물질을 찾는다고 가정해 봅시다. 전통적인 방식으로는 수백만 개의 화합물 라이브러리를 스크리닝하고, 구조-활성 관계를 분석하는 데 수년이 걸립니다. 하지만 생성형AI는 질병 표적 단백질의 3차원 구조와 생화학적 특성을 학습한 후, 해당 표적에 가장 잘 결합하면서도 안전성을 확보할 수 있는 수백만 개의 새로운 분자 구조를 실시간으로 디자인하고 평가할 수 있습니다. 이를 통해 신약 후보물질 발굴 기간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.
판단 기준: 제약사의 AI 도입 전략을 평가할 때, 단순히 AI 솔루션을 도입했다는 사실뿐만 아니라, AI가 실제 신약 개발 파이프라인의 어느 단계에 적용되어 구체적인 성과를 창출하고 있는가를 살펴봐야 합니다. 예를 들어, AI를 통해 발굴된 후보물질이 기존 방식 대비 몇 배의 속도로 전임상 단계에 진입했는지, 혹은 AI가 임상시험 설계에서 예측한 환자군에서 유의미하게 높은 치료 효과를 보였는지 등이 중요한 판단 기준이 될 수 있습니다.
2. AI의약품 173개, 임상이라는 현실로
생성형AI의 잠재력은 이제 이론적인 가능성을 넘어 실제 임상 단계에서 구체적인 성과로 나타나고 있습니다. 2026년 5월 현재, 총 173개의 AI의약품이 임상시험 단계에 진입했다는 사실은 AI가 단순한 연구 보조 도구를 넘어, 실제 환자들에게 적용될 치료제를 개발하는 데 핵심적인 역할을 하고 있음을 명확히 보여줍니다. 이 173개는 초기 단계의 임상 1상부터 환자들에게 처방될 가능성이 높은 임상 3상까지 다양한 단계에 걸쳐 있으며, 이는 AI 기반 신약 개발의 가능성과 현실성을 동시에 증명합니다.
AI의약품의 임상 현황은 특정 질병군에 국한되지 않습니다. 현재 임상 단계에 있는 173개의 AI의약품 중에는 항암제, 희귀 질환 치료제, 신경퇴행성 질환 치료제, 감염병 치료제 등 다양한 분야의 후보물질이 포함되어 있습니다. 이는 AI 기술이 다양한 질병의 복잡한 메커니즘을 이해하고, 이에 맞는 맞춤형 치료제를 설계하는 데 효과적임을 시사합니다.
실행 가능한 예시: 항암제 분야: 특정 유전자 변이를 가진 암세포에만 작용하는 표적 항암제 후보 물질을 AI가 설계하여 임상 2상 단계에 진입했습니다. 기존 항암제 대비 부작용은 줄이고 치료 효과는 높일 것으로 기대됩니다.
* 희귀 질환 분야: 발병 기전이 복잡하여 치료제 개발이 어려웠던 특정 유전 질환에 대해, AI가 기존에 알려지지 않은 단백질 상호작용을 분석하여 새로운 치료 타겟을 발굴하고, 이에 맞는 저분자 화합물 후보를 도출하여 임상 1상 시험을 진행 중입니다.
* 신경퇴행성 질환 분야: 알츠하이머병 환자의 뇌 영상 데이터와 유전체 정보를 AI가 분석하여, 질병 진행을 억제할 수 있는 새로운 기전을 가진 약물 후보를 발굴하고, 현재 전임상 독성 시험을 완료했습니다.
판단 기준: AI의약품의 성공 가능성을 판단할 때, 단순히 임상 단계에 진입했다는 사실 외에도 어떤 질병을 대상으로 하는지, 어떤 작용 기전을 가지는지, 그리고 기존 치료법 대비 어떤 차별점을 가지는지를 구체적으로 파악해야 합니다. 또한, 임상 시험 결과 발표 시 통계적으로 유의미한 효능 및 안전성 데이터가 제시되는지 여부도 중요한 판단 기준이 됩니다. 173개라는 숫자는 분명 고무적이지만, 각 개별 임상 시험의 진행 상황과 결과에 대한 면밀한 분석이 필요합니다.
3. 제약사별 AI 기술 도입 전략: 자체 개발 vs. 파트너십
글로벌 제약사들은 생성형AI 기술을 도입하는 데 있어 각기 다른 전략적 접근 방식을 취하고 있습니다. 이는 각 기업의 규모, 기존 연구개발 역량, 기술적 전문성, 그리고 시장 상황에 따라 최적의 AI 활용 방안을 모색하고 있음을 보여줍니다. 크게 두 가지 전략으로 나누어 볼 수 있습니다.
1. 자체 AI 연구개발 역량 강화:
일부 대형 제약사들은 장기적인 관점에서 AI 기술을 내재화하기 위해 자체적인 AI 연구개발 센터를 설립하고 전문 인력을 확보하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 기업들은 AI 플랫폼 구축부터 신약 후보물질 발굴, 임상시험 설계 및 분석에 이르기까지 전 과정을 AI 기반으로 통합하려는 목표를 가지고 있습니다.
* 실행 가능한 예시: Pfizer (화이자)는 자체 AI 연구팀을 운영하며 신약 개발 파이프라인 전반에 AI 기술을 적용하고 있습니다. 특히, 질병 관련 단백질 구조 예측 및 신약 후보물질 설계에 AI를 적극 활용하며, 이를 통해 연구 개발 속도를 높이고 있습니다. Novartis (노바티스) 역시 AI 기반 신약 개발 플랫폼을 구축하고, 방대한 임상 데이터를 분석하여 환자 맞춤형 치료 전략을 개발하는 데 AI를 활용하고 있습니다.
2. AI 전문 스타트업과의 파트너십 및 인수합병:
또 다른 제약사들은 특정 AI 기술 분야에 강점을 가진 AI 전문 스타트업과의 전략적 파트너십을 체결하거나, 유망 스타트업을 인수하는 방식으로 빠르게 기술력을 확보하는 전략을 취하고 있습니다. 이는 자체 개발에 드는 시간과 비용을 절감하고, 검증된 기술을 즉시 활용하여 신약 개발 파이프라인을 강화하는 데 효과적입니다.
* 실행 가능한 예시: Sanofi (사노피)는 AI 기반 신약 개발 기업인 Exscientia와 파트너십을 맺고, 특정 질병 치료제 개발에 AI를 활용하고 있습니다. Gilead Sciences (길리어드 사이언스) 역시 AI 스타트업과의 협력을 통해 신약 후보물질 발굴 및 개발 효율성을 높이고 있습니다. AstraZeneca (아스트라제네카)는 AI 기반 신약 개발 스타트업인 BenevolentAI와 협력하여 희귀 질환 및 신경계 질환 치료제 개발에 집중하고 있습니다.
판단 기준: 제약사의 AI 기술 도입 전략을 평가할 때, 단순히 파트너십 체결이나 인수합병 소식보다는, 이러한 협력이 실제 신약 개발 파이프라인의 진전에 어떤 구체적인 기여를 하고 있는지를 파악하는 것이 중요합니다. 예를 들어, AI 파트너십을 통해 발굴된 후보물질이 성공적으로 임상 단계에 진입했는지, 혹은 AI 솔루션 도입 후 연구 개발 효율성이 얼마나 향상되었는지 등이 주요 평가 지표가 될 수 있습니다.
4. 생성형AI, 신약 개발의 각 단계를 어떻게 혁신하는가?
생성형AI는 신약 개발의 전 과정에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 단순히 특정 단계에 국한되는 것이 아니라, 후보물질 발굴부터 임상시험, 그리고 신약 승인 이후의 관리까지 전반적인 효율성을 극대화합니다.
1. 신약 후보물질 발굴 및 설계:
앞서 언급했듯이, 생성형AI는 방대한 화학 및 생물학 데이터를 학습하여 새로운 분자 구조를 디자인하고, 특정 질병 표적에 대한 결합력과 약효를 예측합니다. 이는 기존 방식으로는 상상하기 어려웠던 속도로 수십억 개의 가상 화합물을 탐색하고 최적의 후보 물질을 도출하는 것을 가능하게 합니다.
* 실행 가능한 예시: 특정 단백질 구조를 기반으로, AI가 기존에 존재하지 않는 새로운 항생제 후보 물질을 설계하여 기존 항생제에 내성을 가진 슈퍼박테리아에 효과적인 결과를 보였습니다.
* 판단 기준: AI가 설계한 후보물질의 실험실 검증 결과, 예측 정확도, 그리고 실제 임상 시험에서의 효능을 비교하는 것이 중요합니다.
2. 전임상 및 임상시험 설계 최적화:
AI는 과거의 방대한 임상시험 데이터를 분석하여 성공 가능성이 높은 시험 설계를 제안하고, 최적의 환자군을 예측하여 임상시험의 효율성을 높입니다. 또한, 약물의 독성 및 부작용 예측에도 AI를 활용하여 안전성을 강화합니다.
* 실행 가능한 예시: 특정 약물의 임상시험에서 효과를 볼 가능성이 높은 환자군을 AI가 예측하고, 해당 환자군에 집중하여 임상시험을 진행함으로써 임상 성공률을 높이고 시험 기간을 단축했습니다.
* 판단 기준: AI 기반 임상시험 설계가 실제 임상 결과에 미치는 영향, 즉 성공률 향상 및 기간 단축 효과를 객관적인 데이터로 확인해야 합니다.
3. 데이터 분석 및 해석 가속화:
신약 개발 과정에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 AI는 빠르게 분석하고, 숨겨진 패턴이나 유의미한 결과를 도출하는 데 기여합니다. 이는 신약 승인 과정에 필요한 자료를 신속하게 준비하고, 규제 기관과의 소통을 원활하게 하는 데 도움을 줍니다.
* 실행 가능한 예시: 수십만 명의 환자 데이터를 AI가 분석하여, 특정 약물의 예상치 못한 장기적인 효과나 부작용을 조기에 발견하고 이를 바탕으로 추가 연구를 진행했습니다.
* 판단 기준: AI가 분석한 데이터에서 새로운 인사이트를 발견했는지, 혹은 기존 분석 방식 대비 얼마나 빠른 시간 안에 유의미한 결과를 도출했는지를 평가해야 합니다.
5. AI의약품 임상 현황: 성공 가능성과 넘어야 할 과제
현재 임상 단계에 있는 173개의 AI의약품은 AI 기반 신약 개발의 밝은 미래를 보여주지만, 동시에 넘어야 할 과제들도 명확히 존재합니다.
성공 가능성: 맞춤형 치료제 개발 가속화: AI는 환자의 유전체 정보, 생활 습관, 질병 특성 등을 종합적으로 분석하여 개인에게 최적화된 치료제를 개발하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이는 기존의 일률적인 치료법으로는 효과를 보기 어려웠던 환자들에게 새로운 희망을 제공합니다.
* 난치병 치료 가능성 증대: 복잡한 질병 메커니즘을 AI가 이해하고 새로운 치료 타겟을 발굴함으로써, 기존에는 치료가 불가능하다고 여겨졌던 난치병에 대한 돌파구를 마련할 수 있습니다.
* 신약 개발 비용 및 시간 절감: AI를 통한 효율적인 후보물질 발굴 및 임상시험 설계는 전체 신약 개발 기간과 비용을 획기적으로 줄여, 더 많은 환자들이 더 저렴한 가격으로 혁신적인 신약을 이용할 수 있도록 기여할 수 있습니다.
넘어야 할 과제: AI 예측의 검증: AI가 예측한 후보물질의 실제 효능 및 안전성을 실험실 및 임상 시험을 통해 검증하는 과정은 여전히 많은 시간과 비용을 요구합니다. AI의 예측은 강력한 출발점이 될 수 있지만, 최종적인 검증은 전통적인 과학적 방법론을 통해 이루어져야 합니다.
* AI 모델의 투명성과 설명 가능성 (Explainable AI, XAI): AI가 특정 결정을 내린 이유를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 것은 규제 기관의 승인을 얻기 위해 필수적입니다. AI의 '블랙박스' 문제를 해결하고, 그 결정 과정을 투명하게 공개하는 기술 개발이 중요합니다.
* 데이터 품질 및 편향성 문제: AI는 학습하는 데이터의 품질과 편향성에 큰 영향을 받습니다. 부정확하거나 편향된 데이터로 학습된 AI는 잘못된 결과를 도출할 수 있으며, 이는 신약 개발의 오류로 이어질 수 있습니다. 따라서 고품질의 다양한 데이터를 확보하고, 데이터 편향성을 최소화하는 노력이 필요합니다.
* 규제 및 윤리적 문제: AI의약품의 개발 및 승인 과정에 대한 명확한 규제 프레임워크가 아직 확립되지 않은 경우가 많습니다. 또한, AI를 활용한 신약 개발 과정에서 발생할 수 있는 윤리적인 문제들에 대한 사회적 합의와 논의가 필요합니다.
판단 기준: AI의약품의 미래를 낙관하되, 과제 해결을 위한 구체적인 기술 개발 노력, 규제 당국의 움직임, 그리고 윤리적 논의의 진전 등을 지속적으로 주시해야 합니다.
6. 글로벌 제약사들의 AI 기술 도입 전략 비교 (구체적 사례 포함)
글로벌 제약사들은 생성형AI 기술 도입에 있어 각기 다른 전략을 구사하고 있으며, 이는 기업의 규모, 기존 연구개발 역량, 기술적 전문성, 그리고 시장 상황에 따라 최적의 AI 활용 방안을 모색하고 있음을 보여줍니다.
1. 자체 AI 연구개발 역량 강화 및 플랫폼 구축:
* Pfizer (화이자): 화이자는 2023년, "Pfizer AI"라는 이름으로 자체 AI 연구개발 조직을 강화하고, 신약 개발 파이프라인 전반에 AI 기술을 통합하는 데 집중하고 있습니다. 특히, 질병 관련 단백질 구조 예측, 신약 후보물질 설계, 그리고 임상시험 데이터 분석에 AI를 적극 활용하고 있습니다. 목표는 신약 개발 속도를 2배로 높이고, 성공률을 2배로 향상시키는 것입니다.
* Novartis (노바티스): 노바티스는 AI 기반 신약 개발 플랫폼인 "Discoverant"를 구축하고, 방대한 임상 데이터를 분석하여 환자 맞춤형 치료 전략을 개발하는 데 AI를 활용하고 있습니다. 또한, 2022년에는 AI 신약 개발 스타트업인 "Helsinn AI"를 인수하여 관련 기술력을 강화했습니다.
* Roche (로슈): 로슈는 "Roche Pharma Research & Early Development (pRED)" 내에 AI 전담 팀을 운영하며, 신약 후보물질 발굴부터 임상시험 설계까지 AI를 활용하고 있습니다. 특히, 희귀 질환 및 신경퇴행성 질환 분야에서 AI 기반 신약 개발에 적극적입니다.
2. AI 전문 스타트업과의 파트너십 및 인수합병: Sanofi (사노피): 사노피는 2021년, AI 신약 개발 기업인 Exscientia와 50억 달러 규모의 파트너십을 체결했습니다. 이를 통해 사노피는 Exscientia의 AI 플랫폼을 활용하여 면역학 및 종양학 분야에서 신약 후보물질을 발굴하고 개발합니다. 현재 이 파트너십을 통해 여러 후보물질이 임상 단계로 진입했습니다.
* Gilead Sciences (길리어드 사이언스): 길리어드는 2023년, AI 기반 신약 개발 기업인 "Insitro"와 20억 달러 규모의 전략적 파트너십을 맺었습니다. Insitro의 AI 및 머신러닝 기술을 활용하여 간 질환 및 신경 질환 분야에서 신약 후보물질을 발굴하고 개발합니다.
* AstraZeneca (아스트라제네카): 아스트라제네카는 2022년, AI 기반 신약 개발 기업인 BenevolentAI를 7억 2,500만 달러에 인수했습니다. 이를 통해 알츠하이머, 파킨슨병 등 신경계 질환 및 희귀 질환 치료제 개발 역량을 강화했습니다.
판단 기준: 제약사의 AI 도입 전략을 평가할 때, 단순히 파트너십 체결이나 인수합병 소식보다는, 이러한 협력이 실제 신약 개발 파이프라인의 진전에 어떤 구체적인 기여를 하고 있는지를 파악하는 것이 중요합니다. 예를 들어, AI 파트너십을 통해 발굴된 후보물질이 성공적으로 임상 단계에 진입했는지, 혹은 AI 솔루션 도입 후 연구 개발 효율성이 얼마나 향상되었는지 등이 주요 평가 지표가 될 수 있습니다.
7. AI의약품 시대, 우리가 준비해야 할 것들
AI의약품 시대의 도래는 단순히 제약 산업의 변화를 넘어, 우리 사회 전반에 걸쳐 준비와 적응을 요구합니다.
1. 제약 산업 종사자를 위한 준비: AI 기술 이해 및 활용 능력 함양: 제약 연구원, 개발자, 임상 전문가 등은 AI 기술에 대한 기본적인 이해를 높이고, AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있는 역량을 키워야 합니다. 관련 교육 프로그램 참여, 온라인 강의 수강 등을 통해 지속적인 학습이 필요합니다.
* 데이터 과학 및 분석 능력 강화: AI는 데이터를 기반으로 작동합니다. 따라서 데이터 과학, 머신러닝, 통계 분석 등 데이터 관련 전문 지식을 갖춘 인력의 중요성이 더욱 커질 것입니다.
* 새로운 직무 역할에 대한 적응: AI의 도입으로 인해 기존의 직무 역할이 변화하거나 새로운 직무가 생겨날 수 있습니다. 예를 들어, AI 모델 검증 전문가, AI 윤리 담당자 등 새로운 역할에 대한 이해와 준비가 필요합니다.
2. 규제 및 윤리적 체계의 발전: AI의약품 승인 기준 명확화: 규제 기관은 AI의약품의 안전성과 효능을 평가하기 위한 명확하고 표준화된 승인 기준을 마련해야 합니다. 이는 AI 모델의 투명성, 데이터 검증 절차, 그리고 윤리적 고려사항 등을 포함해야 합니다.
* AI 관련 윤리 가이드라인 수립: AI를 활용한 신약 개발 과정에서 발생할 수 있는 개인 정보 보호, 데이터 편향성, 책임 소재 등 윤리적인 문제에 대한 사회적 합의와 가이드라인 수립이 시급합니다.
* AI 기술 발전에 따른 지속적인 규제 업데이트: AI 기술은 빠르게 발전하므로, 규제 또한 이에 발맞춰 지속적으로 업데이트되고 유연하게 적용될 수 있어야 합니다.
3. 일반 대중의 인식 제고 및 합리적 판단 능력 함양:
* AI의약품에 대한 과학적 정보 습득: AI가 개발한 의약품에 대한 막연한 불안감이나 과도한 기대보다는, 과학적 근거에 기반한 정보를 바탕으로 합리적인 판단을 내릴 수 있는 능력이 중요합니다. 신뢰할 수 있는 출처의 정보를 찾아보고, 전문가의 의견을 경청하는 자세가 필요합니다.
* 개인 맞춤형 의료에 대한 이해: AI의약품은 개인 맞춤형 의료 시대를 앞당길 것입니다. 자신의 건강 정보가 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 맞춤형 치료가 자신에게 어떤 의미를 가지는지에 대한 이해를 높이는 것이 중요합니다.
* AI 기술의 긍정적 측면 인식: AI의약품은 난치병으로 고통받는 환자들에게 새로운 희망을 제공하고, 인류 건강 증진에 크게 기여할 잠재력을 가지고 있습니다. AI 기술의 긍정적인 측면을 인식하고, 미래 의료 발전에 대한 기대감을 갖는 것이 중요합니다.
AI의약품은 더 나은 미래 의료를 위한 중요한 열쇠가 될 것입니다. 이러한 변화에 대한 준비는 지금부터 시작되어야 하며, 우리 모두의 적극적인 참여와 노력이 필요합니다.
결론적으로, 2026년 5월 기준, 글로벌 제약사의 75%가 생성형AI를 전면에 내세우고 173개의 AI의약품이 임상 단계에 진입했다는 사실은 AI가 신약 개발의 미래를 이끌 핵심 동력임을 명확히 보여줍니다. 앞으로 AI의약품은 난치병 치료와 개인 맞춤형 의료 실현에 크게 기여할 것으로 기대되며, 이에 대한 철저한 준비와 이해가 필요합니다.
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