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경주

주낙영 경주시장,“역대 가장 성공적인 APEC 정상회의로 보답하겠습니다”

올해는 APEC 정상회의 개최로 대한민국을 넘어 세계로 도약하는 계기 마련

 

데일리연합 (SNSJTV. 아이타임즈M) 장우혁 기자 | 주낙영 경주시장이 을사년 새해를 맞아 6일 시청 알천홀에서 신년 언론인 간담회를 통해 올해 시정운영 비전을 제시했다.

 

간담회는 APEC 정상회의 개요, 지난해 주요 성과, 올해 핵심비전, 질의응답 순으로 진행됐다.

 

먼저 APEC 정상회의 개요 및 지원 특별법 통과, 황금대교 개통, 탄소소재 부품 리사이클링센터 준공, 금리단길 인프라 개선 및 점포 리뉴얼, 대릉원 에코플레이 로드, 24시간 분만 시스템 구축 등을 지난해 핵심 성과로 꼽았다.

 

또 모아3지구 풍수해생활권 종합정비(423억), 뉴빌리지 조성사업(262억), 반다비 체육센터 건립(189억), 두류공업지역 완충저류시설(161억), 등 총 51건 공모 선정, 2130억 원의 사업비 확보로 역대 최대 규모 재정이라고 평가했다.

 

더불어 컨슈머인사이트 여름휴가 여행지 전국 만족도 1위, 유소년 스포츠 특구 전국 1위, 청렴도 3년 연속 상위등급, 매니페스토 4년 연속 최우수 등급 등 총 63건 수상으로 외부 평가에서도 탁월한 성과를 거둬 경주의 위상을 드높였다고 설명했다.

 

지난해 주요 성과에 이어 주낙영 시장은 새해 주요 시정 방향을 소개하며, 경주 발전을 위한 청사진을 제시했다.

 

올해 2025 APEC 정상회의를 완벽하게 준비해 역대 가정 성공적인 국제행사로 시민들에게 보답하며, Post-APEC 사업을 통해 그 성과가 이어지도록 노력하겠다고 포부를 밝혔다.

 

이어 경주의 새로운 비상을 위해 지난해 본예산 1조 9000억 원에서 1250억 증가한 2조 250억 원의 본예산을 올해 편성해 미래 준비에 과감히 투자하겠다고 말했다.

 

또 세계유산 탐방거점센터, 문무대왕 해양역사관, 라원, 예술 창작소, 대릉원 미디어아트 등 현대 트렌드에 맞는 새로운 관광자원을 발굴해 국내 관광 1번지 명성을 이어가겠다고 약속했다.

 

특히 중심상권 르네상스 추진과 중소기업‧소상공인을 위한 맞춤형 지원은 물론 e-모빌리티 연구단지 조성, 미래차 스마트 유틸리티 기반 구축 등으로 지역경제 활력과 미래 준비에 총력을 기울이겠다고 설명했다.

 

여기에 신농업혁신타운 조기 준공, 농촌중심지 활성화 사업, 해양레저관광 거점 조성, 감포항 100년 기념 사업 등을 차질 없이 추진해 농어촌이 풍요로운 부자 도시를 만들겠다고 말했다.

 

마지막으로 지난해 출범한 저출생 대책 시민운동본부를 중심으로 24시간 분만시스템 구축, 청년 임대주택 운영 및 취‧창업 지원, 70세 이상 어르신 시내버스 무료 이용 등으로 살기 좋은 복지 도시를 만드는 데 앞장서겠다고 강조했다.

 

주낙영 시장은 “APEC 정상회의가 경주 발전의 획기적 전기가 될 수 있도록 도시 인프라를 개선하고 Post-APEC 사업을 통해 그 성과가 이어지도록 하겠다”라며 “이를 위해 올 한해 공직자들과 함께 시민 모두의 삶이 나아지고, 더 크게 성장할 수 있도록 매 순간 최선을 다해 정진하겠다”고 말했다.


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글로벌 제약사, AI 신약 개발 플랫폼 '프로메테우스' 공개…임상 가속화 기대

데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 김민제 기자 | 글로벌 제약사 '메디팜'이 3일, 인공지능(AI) 기반의 신약 개발 플랫폼 '프로메테우스'를 전격 공개하며 제약 산업의 새로운 전환점을 예고했다. '프로메테우스'는 생성형 AI 기술을 활용해 신약 후보 물질 발굴부터 전임상 단계 예측까지 전 과정을 혁신적으로 단축하고 성공률을 높이는 것을 목표로 한다. 메디팜 관계자는 "수십 년이 걸리던 신약 개발 과정에서 AI가 인간의 한계를 뛰어넘는 통찰력을 제공할 것"이라며, "특히 초기 단계에서의 비효율성을 크게 줄여 개발 비용 절감과 함께 환자들에게 더 빨리 신약을 제공할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다. 이번 발표는 전 세계 제약 및 바이오 산업에 상당한 파급 효과를 미칠 것으로 분석된다. 프로메테우스 플랫폼의 핵심은 방대한 생체 데이터와 약물 상호작용 데이터를 학습한 AI 모델이다. 이 모델은 특정 질병에 대한 치료 효과가 예상되는 화합물 구조를 스스로 생성하고, 해당 물질의 독성 및 유효성을 가상으로 예측하여 최적의 후보 물질을 선별한다. 이는 기존의 수동적인 탐색 방식에 비해 월등히 빠르고 정확한 결과를 도출한다. 업계