인공지능·슈퍼컴퓨팅으로 정확도 높여
예측 정확도를 높이는 빅데이터, 인공지능, 컴퓨팅 파워 기술에 대한 관심이 증대되고 있다.
LG경제연구원은 최근 발표한 ‘예측기술, 활용 범위 넓어지고 중요성 커지고 있다’ 보고서를 통해 재난, 범죄, 질병, 사회 인프라 등의 부문에서 위험요소를 조기에 발견, 인명과 재산상의 막대한 손실을 예방할 수 있는 ‘예측기술’에 대해 소개했다.
예측기술은 특히 파급력이 큰 공공 분야에서의 활용이 두드러진다.
특히, 자연재해의 경우, 조기에 피해 발생 가능성이 높은 곳을 선별해 관리하는 것이 중요해지고 있는데 엘리뇨, 라니냐 등은 특정 국가의 홍수, 가뭄으로 연결되지만 때로는 글로벌 식량 공급 기지에 영향을 미침으로써 심각한 경제 문제를 야기시킬 수 있다.
이에 자연재해의 조짐을 보다 정확하게 예측하기 위해서 정교한 분석엔진을 도입하는 동시에 보다 많은 정보를 얻기 위한 수단으로 관측소를 늘리거나 다양한 센서를 도입하는 방법이 고려되고 있다.
범죄 및 테러를 예측하는 방안도 주목 받고 있는데, 최근에는 사건이 벌어진 시간과 장소를 파악해서 후속 범죄가 일어날 수 있는 가능성이 높은 곳이나, 사건이 발생할 수 있는 갖가지 변수를 고려해서 테러가 발생할 개연성이 높은 지역을 선별해 제시하는 수준으로 발전하고 있다.
전염병을 예측하는 방안도 주목 받고 있다.
새로운 전염병의 발생 가능성뿐만 아니라 전염병의 이동경로가 될 수 있는 동물, 철새, 모기 등을 모니터링함으로써 전염병 확산 경로를 예측하는 방안이 검토되고 있다.
더 나아가 전염병을 옮기는 세균이나 동물의 서식지를 미리 파악해, 전염병의 발생 가능성을 예측하는 방안도 부상할 전망이다.
이들 예측기술의 발전은 △빅데이터 △인공지능 △컴퓨팅 파워 기술에 기인한다는 설명이다.
빅데이터는 모든 사물이 네트워크로 묶이는 사물인터넷(IoT) 시대가 열리면서 RFID, 센서, 카메라 등을 통해 자연 환경, 사회 인프라, 사람의 행동까지 수많은 데이터가 빠르고 쉽게 수집되는 사회에서 구축된다.
사물 데이터뿐 아니라 사람들의 관계 데이터라 할 수 있는 SNS도 공공 예측에 활용될 수 있는데, SNS를 분석해 기업 마케팅에 활용하거나 맞춤형 서비스를 제공하는 등 축적된 사람들의 관계 데이터를 통해 사람들의 생각과 미래 행동을 예측할 수 있다.
인공지능은 기계가 주어진 데이터를 분석해 스스로 새로운 규칙이나 지식을 추출하는 기계학습(Machine learning)을 들 수 있다.
사람이 일일이 가르칠 필요없이 시스템 스스로 성장하고 발전할 수 있기 때문에, 예측에 있어서도 기존 축적된 예측 결과를 통해 분석 모델을 시스템이 스스로 정교하게 다듬을 수 있다.
사람의 음성이나, 문자, 얼굴 등 기존에 축적된 다양한 데이터를 바탕으로 판단하는 패턴인식도 예측기술에 활용될 수 있다.
최근의 패턴인식은 사람의 감정, 온라인 행동 패턴, 멀티미디어 파일 등을 분석할 수 있을 정도로 빠르게 발전하고 있다는 설명이다. 일례로, MIT 미디어랩에서는 얼굴 표정을 분석해 사람의 기분을 알아맞히는 프로그램을 개발하고 있다.
컴퓨팅 파워 기술도 공공부문의 예측 정확도를 높여줄 수 있는데, 2012년 최고의 슈퍼컴퓨터로 뽑힌 미국 오크리지 국립연구소의 타이탄은 1초에 1경7590번 연산이 가능하다.
슈퍼컴퓨터뿐 아니라 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하는 방법도 예측에 활용된다.
그리드 컴퓨팅(Grid computing)은 서로 다른 기종의 컴퓨터들을 네트워크로 묶어 가상의 대용량 고성능 컴퓨터를 구성함으로써 슈퍼컴퓨터와 같은 대용량 처리를 가능케 한다.
장기적으로는 슈퍼컴퓨터보다 수천 배 빠른 양자컴퓨터가 등장해 비약적인 연산 능력의 향상도 기대된다.
