맨위로가기

폴드잇

"오늘의AI위키"는 AI 기술로 일관성 있고 체계적인 최신 지식을 제공하는 혁신 플랫폼입니다.
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.
목차

1. 개요

폴드잇(Foldit)은 단백질 구조 예측을 위해 개발된 온라인 비디오 게임이다. 워싱턴 대학교의 데이비드 베이커 교수가 설립한 로제타(Rosetta) 프로젝트를 기반으로 하며, 분산 컴퓨팅 방식의 Rosetta@home 사용자들이 겪는 어려움을 해결하기 위해 개발되었다. 폴드잇은 인간의 직관적인 패턴 매칭 능력과 공간 추론 능력을 활용하여 단백질 구조 예측 문제를 해결하고자 하며, 게임화 방식을 통해 일반 대중의 참여를 유도한다. 폴드잇은 네이처(Nature)를 포함한 여러 과학 저널에 성과가 게재되었으며, M-PMV 단백질 구조 해독, 효소 재설계 등 과학적 난제를 해결하는 데 기여했다. 또한, 소분자 설계를 위한 도구 개발 등 지속적인 발전을 모색하고 있다.

더 읽어볼만한 페이지

  • 구조생물정보학 소프트웨어 - TANPAKU
    TANPAKU는 분산 컴퓨팅 기술을 활용해 저예산으로 고성능 계산 능력을 확보하는 생화학 프로젝트로, 일본인 참여자가 많은 일본 유일의 국내 프로젝트이다.
  • 계산생물학 - Folding@home
    Folding@home은 단백질 폴딩 연구를 위해 전 세계 컴퓨터 자원을 활용하여 알츠하이머병, 헌팅턴병 등 질병 연구에 기여하는 분산 컴퓨팅 프로젝트이다.
  • 계산생물학 - 국제전산생물학회
    국제전산생물학회(ISCB)는 전산생물학 및 생물정보학 분야의 국제 학술 단체로, 학술지 발간, 학술대회 개최, 펠로우 제도 운영 등을 통해 이 분야의 발전을 도모한다.
  • 단백질 접힘 - 알파폴드
    알파폴드는 딥마인드에서 개발한 단백질 구조 예측 인공지능 시스템으로, 아미노산 서열로부터 3차원 구조를 예측하며 높은 정확도로 신약 개발과 질병 연구에 기여할 가능성이 있지만, 단백질 복합체 및 무질서 단백질 영역 예측에는 한계가 있다.
  • 단백질 접힘 - 글로빈
    글로빈은 글로빈 슈퍼패밀리에 속하는 단백질로, 8개의 α 나선으로 구성된 '글로빈 폴드'라는 3차원 구조를 가지며, 헤모글로빈, 미오글로빈 등 다양한 종류가 존재하고 산소 운반, 저장, 센서 기능 등을 수행하며, 공통 조상으로부터 진화하여 M/F, S, T 세 가지 주요 계열로 나뉜다.
폴드잇 - [IT 관련 정보]에 관한 문서
기본 정보
폴드잇 아이콘
폴드잇 아이콘
개발자워싱턴 대학교, 게임과학 센터, 바이오케미스트리부
출시일2008년 5월 8일
최신 버전Perpetual beta (개념적 베타)
프로그래밍 언어(제공된 정보 없음)
운영 체제크로스 플랫폼: Windows, macOS, Linux
크기≈434 MB
사용 언어체코어, 네덜란드어, 영어, 프랑스어, 독일어, 히브리어, 인도네시아어, 이탈리아어, 폴란드어, 루마니아어, 러시아어, 스페인어, 과학자
언어 수13
장르퍼즐 비디오 게임, 단백질 접힘
라이선스사유 프리웨어 (학술 및 비영리용) http://depts.washington.edu/uwc4c/express-licenses/assets/foldit/
웹사이트https://fold.it
게임 정보
내용단백질 폴딩

2. 역사

2. 1. Rosetta



폴드잇의 기반은 로제타(Rosetta)라는 단백질 구조 예측 알고리즘 연구 프로젝트이다.[5] 데이비드 베이커 워싱턴 대학교 단백질 연구 과학 교수가 이 프로젝트를 설립했다.[5] 베이커 교수와 그의 연구실은 로제타를 통해 다양한 단백질의 고유 구조를 예측하고자 했다.

로제타는 분산 컴퓨팅 방식을 활용하여, 일반 대중이 다운로드할 수 있는 Rosetta@home 프로그램을 제공했다.[6] 이 프로그램은 스크린세이버 형태로 단백질 폴딩 진행 상황을 보여주며, 그 결과는 중앙 서버로 전송되어 검증을 받았다.[6]

일부 Rosetta@home 사용자들은 단백질 구조를 해결할 방법을 발견했지만, 프로그램과 직접 상호 작용할 수 없어 어려움을 겪었다.[7] 베이커 교수는 인간이 컴퓨터의 단백질 구조 해결 능력을 향상시킬 수 있다고 보고, 같은 대학교의 컴퓨터 과학 교수인 데이비드 세일린과 조란 포포비치에게 대중에게 어필하고 고유 단백질 구조를 찾는 데 도움이 될 만한 대화형 프로그램, 즉 비디오 게임 개발을 요청했다.[7][8][9]

2. 2. Foldit 개발

Foldit은 Rosetta@home 사용자들의 좌절감에서 비롯되어 개발되었다.[10] 데이비드 베이커 교수, 데이비드 세일린, 조란 포포비치 등 여러 개발자들이 Foldit 개발에 참여했다. 공개 베타 버전은 2008년 5월에 출시되었으며[10], 24만 명의 등록된 플레이어를 보유하고 있다.[11]

Foldit은 2008년부터 단백질 구조 예측 기술의 중요 평가 (CASP) 실험에 참여하여, 미지의 단백질 구조를 기반으로 한 목표에 대한 최상의 해결책을 제출했다. CASP는 단백질 구조 예측 방법을 평가하고 가장 생산적인 방법을 식별하기 위한 국제적인 프로그램이다.

2. 3. CASP 참여

3. 목표

단백질 구조 예측은 생물정보학, 분자 생물학, 의학 등 여러 과학 분야에서 중요하다.[12][13] 자연 단백질의 구조적 구성을 파악하면 과학자들이 단백질을 더 잘 이해할 수 있기 때문이다. 이는 새로운 맞춤형 단백질 설계를 가능하게 하고, 질병 치료의 발전을 가져오며, 침입종, 폐기물, 오염과 같은 현실 문제에 대한 해결책을 제시할 수 있다.

생물이 단백질의 1차 구조를 만드는 과정인 단백질 생합성과 단백질이 DNA로 어떻게 암호화되는지는 잘 알려져 있다. 그러나 주어진 단백질의 1차 구조가 어떻게 기능하는 3차원 구조가 되고, 분자가 어떻게 ''접히는가''를 결정하는 것은 더 어려운 문제이다. 일반적인 과정은 이해되었지만, 단백질의 최종적이고 기능적인 구조를 예측하는 것은 계산적으로 매우 어렵다.[12][13]

3. 1. 단백질 구조 예측의 중요성

단백질 구조 예측은 생물정보학, 분자 생물학, 의학 등 여러 과학 분야에서 중요하다.[12][13] 자연 단백질의 구조적 구성을 파악하면 과학자들이 단백질을 더 잘 이해할 수 있기 때문이다. 이는 새로운 맞춤형 단백질 설계를 가능하게 하고, 질병 치료의 발전을 가져오며, 침입종, 폐기물, 오염과 같은 현실 문제에 대한 해결책을 제시할 수 있다.

생물이 단백질의 1차 구조를 만드는 과정인 단백질 생합성과 단백질이 DNA로 어떻게 암호화되는지는 잘 알려져 있다. 그러나 주어진 단백질의 1차 구조가 어떻게 기능하는 3차원 구조가 되고, 분자가 어떻게 ''접히는가''를 결정하는 것은 더 어려운 문제이다. 일반적인 과정은 이해되었지만, 단백질의 최종적이고 기능적인 구조를 예측하는 것은 계산적으로 매우 어렵다.[12][13]

3. 2. Foldit의 목표

4. 방법

로제타@홈과 마찬가지로 폴드잇은 분산 컴퓨팅을 통해 단백질의 네이티브 구조를 더 빠르게 발견하는 수단이다.[3] 그러나 폴드잇은 사용자들이 특정 접힘에 대해 협력할 수 있는 포럼을 통해 커뮤니티 협업을 더 강조한다.[3] 또한, 폴드잇의 크라우드소싱 방식은 사용자를 더욱 강조한다.[6] 폴드잇의 가상 상호 작용과 게임화는 단백질 접힘 연구를 크게 발전시킬 수 있는 독특하고 혁신적인 환경을 조성한다.

4. 1. 분산 컴퓨팅

폴드잇은 로제타@홈과 같이 분산 컴퓨팅을 활용하여 단백질의 네이티브 구조를 더 빠르게 찾는 수단이다.[3] 사용자들이 특정 접힘에 대해 협력할 수 있는 포럼을 통해 커뮤니티 협업을 강조한다.[3] 폴드잇의 크라우드소싱 방식은 사용자를 더욱 강조하며,[6] 가상 상호 작용과 게임화는 단백질 접힘 연구를 크게 발전시킬 수 있는 독특하고 혁신적인 환경을 조성한다.

4. 2. 커뮤니티 협업

폴드잇은 분산 컴퓨팅을 통해 단백질의 네이티브 구조를 더 빠르게 발견하는 수단이다.[3] 사용자들이 특정 접힘에 대해 협력할 수 있는 포럼을 통해 커뮤니티 협업을 강조하며,[3] 크라우드소싱 방식을 통해 사용자를 더욱 강조한다.[6] 폴드잇의 가상 상호 작용과 게임화는 단백질 접힘 연구를 크게 발전시킬 수 있는 독특하고 혁신적인 환경을 조성한다.

4. 3. 가상 상호작용

폴드잇은 인간의 뇌가 가진 3차원적인 패턴 매칭 및 공간 추론 능력을 단백질 구조 예측 문제 해결에 적용하려 시도한다.[14] 2016년의 퍼즐들은 잘 알려진 단백질을 기반으로 하며, 연구자들은 인간이 이러한 퍼즐에 직관적으로 접근하는 방식을 분석하여 단백질 접힘 소프트웨어에 사용되는 알고리즘을 개선하고자 한다.[14]

폴드잇은 사용자가 단백질 유사 구조를 조작하는 튜토리얼과 실제 단백질 기반으로 주기적으로 업데이트되는 퍼즐을 포함한다. 사용자는 단백질의 그래픽 표현을 보고, 도구를 사용하여 조작할 수 있다.

4. 4. 게이미피케이션

폴드잇 개발자들은 단백질 접기 문제에 가능한 많은 사람들을 참여시키고자 게이미피케이션을 활용하여 폴드잇을 일반 대중에게 매력적이고 흥미롭게 만들었다.[15]

단백질 구조가 수정되면 단백질이 얼마나 잘 접혔는지에 따라 ''점수''가 계산되며, 각 퍼즐에 대한 최고 점수 목록이 유지된다. 폴드잇 사용자는 그룹을 만들고 가입할 수 있으며, 그룹 구성원은 퍼즐 솔루션을 공유할 수 있다. 그룹은 새로운 플레이어를 훈련하는 데 유용한 것으로 밝혀졌다. 그룹 및 개인을 위한 두 개의 리더보드와 별도로 그룹 최고 점수 목록이 유지된다.[15]

5. 성과

폴드잇의 결과는 여러 과학 출판물에 포함되었다.

폴드잇 플레이어들은 어떤 경우에 "폴드잇 플레이어들" 또는 "플레이어, F."로 공동 인용되었다. 개별 플레이어들은 적어도 한 편의 논문과 4건의 관련 단백질 데이터 뱅크 예치물에 저자로 등재되었다.

2010년 8월, 저명한 과학 학술지 ''네이처''에 폴드잇 관련 논문이 게재되었다.[4][3] 이 논문은 57,000명에 달하는 폴드잇 플레이어들이 제공한 결과가 알고리즘으로 계산된 해결책과 일치하거나 이를 능가하는 유용한 결과를 제공했음을 밝혔다. 특히 플레이어들은 협력을 통해 풍부하고 새로운 전략과 알고리즘을 개발했으며, 이는 계산적 접근 방식과는 달리 컨포메이션 공간뿐만 아니라 가능한 검색 전략의 공간까지 탐구한다는 점에서 주목할 만하다.[4][3]

2011년 11월 ''PNAS''에 실린 기사는 폴드잇 플레이어들이 개발한 "레시피"와 워싱턴 대학교 베이커 연구실의 연구원들이 개발한 로제타 스크립트를 비교했다.[16] 플레이어가 개발한 "블루 퓨즈" 레시피는 과학자들의 "패스트 릴랙스" 알고리즘과 비교하여 좋은 결과를 보였다.[16]

2011년, 폴드잇 플레이어들은 15년 동안 과학계에서 풀지 못했던 원숭이 레트로바이러스인 M-PMV(Mason-Pfizer monkey virus)의 단백질 분해 효소의 결정 구조를 해독하는데 기여했다.[17][18][19] 이 문제는 3주 동안 폴드잇에 퍼즐로 제공되었는데, 플레이어들은 단 10일 만에 분자 치환에 충분할 정도로 정확한 3D 컴퓨터 그래픽스 모델을 만들어냈다.[17][18][19]

2012년 1월, ''사이언티픽 아메리칸''은 폴드잇 게이머들이 단백질의 첫 번째 크라우드소싱 재설계를 달성했다고 보도했다.[11] 디엘스-알더 반응을 촉매하는 효소는 합성 화학에 널리 사용된다. 시애틀 워싱턴 대학교 게임 과학 센터의 데이비드 베이커를 포함한 팀은 처음부터 효소를 계산적으로 설계했지만 그 효능을 개선해야 했다. 폴드잇 플레이어들은 13개의 아미노산을 추가하여 효소를 재설계하여 활성을 18배 이상 증가시켰다.[11][20]

2016년 9월 네이처 커뮤니케이션즈에 실린 기사는 "훈련된 결정학자, 학부생, 폴드잇 플레이어 및 자동 모델 구축 알고리즘 간의 결정학적 모델 구축 경쟁"을 상세히 설명했다.[21] 이 경쟁에서 폴드잇 플레이어 팀은 X선 결정학 실험 결과를 단백질에 맞춰 가장 정확한 구조를 달성했다.[21]

2018년 7월 ''네이처 커뮤니케이션즈''에 폴드잇 플레이어와 2년마다 열리는 CASP 대회인 CASP11 및 CASP12의 WeFold 컨소시엄 팀 간의 협력을 검토한 기사가 실렸다.[22] WeFold 컨소시엄은 폴드잇 개발진과 로제타@홈의 과학자들이 단백질 구조 예측 능력을 향상시키기 위해 협력한 결과이다.

2019년 6월 네이처에 실린 서신에서는 폴드잇 플레이어들이 설계한 단백질에 대한 분석 결과가 설명되었다.[23] 플레이어들이 디자인한 4개의 단백질은 대장균에서 성공적으로 성장했으며, X선 결정학을 통해 구조가 확인되었다.[23] 이 단백질들은 단백질 데이터 뱅크에 https://www.rcsb.org/structure/6MRR 6MRR, https://www.rcsb.org/structure/6MRS 6MRS, https://www.rcsb.org/structure/6MSP 6MSP, https://www.rcsb.org/structure/6NUK 6NUK로 추가되었다.[23]

2019년 11월, ''PLOS Biology''에 실린 기사는 폴드잇 플레이어들이 극저온 EM 실험 데이터를 사용하여 "전문 결정학자나 자동 모델 구축 알고리즘보다 더 정확하게 결정학적, 고해상도 맵에 단백질 구조를 구축"할 수 있었는지 보고했다.[24]

5. 1. 네이처 논문 게재 (2010)

2010년 8월, 저명한 과학 학술지 ''네이처''에 폴드잇 관련 논문이 게재되었다.[4][3] 이 논문은 57,000명에 달하는 폴드잇 플레이어들이 제공한 결과가 알고리즘으로 계산된 해결책과 일치하거나 이를 능가하는 유용한 결과를 제공했음을 밝혔다. 특히 플레이어들은 협력을 통해 풍부하고 새로운 전략과 알고리즘을 개발했으며, 이는 계산적 접근 방식과는 달리 컨포메이션 공간뿐만 아니라 가능한 검색 전략의 공간까지 탐구한다는 점에서 주목할 만하다.[4][3]

5. 2. PNAS 논문 게재 (2011)

2011년 11월 ''PNAS''에 실린 기사는 폴드잇 플레이어들이 개발한 "레시피"와 워싱턴 대학교 베이커 연구실의 연구원들이 개발한 로제타 스크립트를 비교했다.[16] 플레이어가 개발한 "블루 퓨즈" 레시피는 과학자들의 "패스트 릴랙스" 알고리즘과 비교하여 좋은 결과를 보였다.[16]

5. 3. M-PMV 단백질 구조 해독 (2011)

2011년, 폴드잇 플레이어들은 15년 동안 과학계에서 풀지 못했던 원숭이 레트로바이러스인 M-PMV(Mason-Pfizer monkey virus)의 단백질 분해 효소의 결정 구조를 해독하는데 기여했다.[17][18][19] 이 문제는 3주 동안 폴드잇에 퍼즐로 제공되었는데, 플레이어들은 단 10일 만에 분자 치환에 충분할 정도로 정확한 3D 컴퓨터 그래픽스 모델을 만들어냈다.[17][18][19]

5. 4. 최초의 크라우드소싱 단백질 재설계 (2012)

2012년 1월, ''사이언티픽 아메리칸''은 폴드잇 게이머들이 단백질의 첫 번째 크라우드소싱 재설계를 달성했다고 보도했다.[11] 디엘스-알더 반응을 촉매하는 효소는 합성 화학에 널리 사용된다. 시애틀 워싱턴 대학교 게임 과학 센터의 데이비드 베이커를 포함한 팀은 처음부터 효소를 계산적으로 설계했지만 그 효능을 개선해야 했다. 폴드잇 플레이어들은 13개의 아미노산을 추가하여 효소를 재설계하여 활성을 18배 이상 증가시켰다.[11][20]

5. 5. 네이처 커뮤니케이션즈 논문 게재 (2016)

2016년 9월 네이처 커뮤니케이션즈에 실린 기사는 "훈련된 결정학자, 학부생, 폴드잇 플레이어 및 자동 모델 구축 알고리즘 간의 결정학적 모델 구축 경쟁"을 상세히 설명했다.[21] 이 경쟁에서 폴드잇 플레이어 팀은 X선 결정학 실험 결과를 단백질에 맞춰 가장 정확한 구조를 달성했다.[21]

5. 6. CASP11 및 CASP12 협력 (2018)

2018년 7월 ''네이처 커뮤니케이션즈''에 폴드잇 플레이어와 2년마다 열리는 CASP 대회인 CASP11 및 CASP12의 WeFold 컨소시엄 팀 간의 협력을 검토한 기사가 실렸다.[22] WeFold 컨소시엄은 폴드잇 개발진과 로제타@홈의 과학자들이 단백질 구조 예측 능력을 향상시키기 위해 협력한 결과이다.

5. 7. 네이처 논문 게재 (2019)

2019년 6월 네이처에 실린 서신에서는 폴드잇 플레이어들이 설계한 단백질에 대한 분석 결과가 설명되었다.[23] 플레이어들이 디자인한 4개의 단백질은 대장균에서 성공적으로 성장했으며, X선 결정학을 통해 구조가 확인되었다.[23] 이 단백질들은 단백질 데이터 뱅크에 6MRR, 6MRS, 6MSP, 6NUK로 추가되었다.[23]

5. 8. PLOS Biology 논문 게재 (2019)

2019년 11월, ''PLOS Biology''에 실린 기사는 폴드잇 플레이어들이 극저온 EM 실험 데이터를 사용하여 "전문 결정학자나 자동 모델 구축 알고리즘보다 더 정확하게 결정학적, 고해상도 맵에 단백질 구조를 구축"할 수 있었는지 보고했다.[24]

6. 향후 개발

폴드잇의 도구는 주로 단백질 분자 설계를 위해 사용된다. 게임 제작자는 2013년까지 플레이어가 작은 분자를 설계할 수 있도록 유기 하위 구성 요소의 화학적 구성 요소를 추가할 계획이라고 발표했다.[25] ''Drugit''이라고 불리는 작은 분자 설계 시스템은 폰 히펠-린다우 종양 억제 유전자(VHL)에 대해 테스트되었다. VHL 실험 결과는 2023년 3월 프리프린트 논문[26]과 2023년 8월 미국 화학회 컨퍼런스 세션에서 발표되었다.[27]

6. 1. 소분자 설계

폴드잇의 도구는 주로 단백질 분자 설계를 위해 사용된다. 게임 제작자는 2013년까지 플레이어가 작은 분자를 설계할 수 있도록 유기 하위 구성 요소의 화학적 구성 요소를 추가할 계획이라고 발표했다.[25] ''Drugit''이라고 불리는 작은 분자 설계 시스템은 폰 히펠-린다우 종양 억제 유전자 (VHL)에 대해 테스트되었다. VHL 실험 결과는 2023년 3월 프리프린트 논문[26]과 2023년 8월 미국 화학회 컨퍼런스 세션에서 발표되었다.[27]

7. 한국 Foldit 커뮤니티

7. 1. 한국인 Foldit 사용자

7. 2. 시민 과학 프로젝트로서의 Foldit

7. 3. 과학 교육 및 대중화

참조

[1] 웹사이트 University of Washington, Center for Game Science http://centerforgame[...]
[2] 웹사이트 University of Washington, Department of Biochemistry http://depts.washing[...]
[3] 뉴스 In a Video Game, Tackling the Complexities of Protein Folding https://www.nytimes.[...] 2010-08-10
[4] 간행물 Predicting protein structures with a multiplayer online game 2010-08
[5] 웹사이트 Rosetta Commons: The hub for Rosetta modeling software https://www.rosettac[...] null
[6] 뉴스 Protein-folding game taps power of worldwide audience to solve difficult puzzles http://www.eurekaler[...] Howard Hughes Medical Institute 2010-08-04
[7] 뉴스 Biologists Enlist Online Gamers https://www.technolo[...] 2008-05-08
[8] 뉴스 Gamers Unravel the Secret Life of Protein https://www.wired.co[...] 2009-04-20
[9] 웹사이트 Zoran Popović http://homes.cs.wash[...]
[10] 뉴스 Computer game's high score could earn the Nobel Prize in medicine http://www.washingto[...] University of Washington 2008-05-08
[11] 웹사이트 Online Gamers Achieve First Crowd-Sourced Redesign of Protein http://www.scientifi[...] Scientific American 2012-01-22
[12] 간행물 Reducing the computational complexity of protein folding via fragment folding and assembly 2003-06
[13] 간행물 Global analysis of protein folding using massively parallel design, synthesis, and testing 2017-07
[14] 간행물 Determining crystal structures through crowdsourcing and coursework 2016-09
[15] 웹사이트 Foldit https://fold.it/lead[...] 2024-08-23
[16] 간행물 Algorithm discovery by protein folding game players 2011-11
[17] 간행물 Crystal structure of a monomeric retroviral protease solved by protein folding game players 2011-09
[18] 간행물 High-resolution structure of a retroviral protease folded as a monomer 2011-11
[19] 뉴스 Gamers Decode AIDS Protein That Stumped Researchers For 15 Years In Just 3 Weeks http://www.huffingto[...] 2011-09-19
[20] 간행물 Increased Diels-Alderase activity through backbone remodeling guided by Foldit players 2012-01
[21] 간행물 Determining crystal structures through crowdsourcing and coursework 2016-09
[22] 간행물 An analysis and evaluation of the WeFold collaborative for protein structure prediction and its pipelines in CASP11 and CASP12 2018-07
[23] 간행물 De novo protein design by citizen scientists 2019-06
[24] 간행물 Building de novo cryo-electron microscopy structures collaboratively with citizen scientists 2019-11
[25] 웹사이트 FoldIt game's next play: crowdsourcing better drug design http://blogs.nature.[...] nature.com 2012-04-13
[26] 웹사이트 VHL puzzle series paper preprint released! https://fold.it/foru[...] 2023-03-15
[27] 웹사이트 Drugit: Crowd-sourcing molecular design of non-peptidic VHL binders https://acs.digitell[...]
[28] 뉴스 Public Solves Protein Structure http://the-scientist[...] The Scientist 2011-09-18
[29] 간행물 Crystal structure of a monomeric retroviral protease solved by protein folding game players
[30] 뉴스 People power - Networks of human minds are taking citizen science to a new level. 2010
[31] 웹사이트 University of Washington, Center for Game Science http://centerforgame[...]
[32] 웹사이트 University of Washington, Department of Biochemistry http://depts.washing[...]


본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.

문의하기 : help@durumis.com