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[기획] 진격의 인공지능, 완성도 높이려면
[기획] 진격의 인공지능, 완성도 높이려면
  • 이민규 기자
  • 승인 2020.02.13 15:34
  • 댓글 0
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가전·의료 등 전방위 확산…체계적 데이터 관리가 관건

자율주행 시장 성장과 연계
중기 기술개발 활성화 기대

AI 알고리즘으로 표적 식별
AI 정밀의료 서비스 본격화

인력채용 면접에도 AI 활용
데이터 3법 국회 통과 주목

지금부터 100여 년 전, 미국의 발명가 윌리스 캐리어(Willis Carrier)는 새로운 형태의 ‘공기처리 장치(Apparatus for Treating Air)’를 발명하고 특허를 취득했다. 오늘날 가정과 사무실의 필수가전으로 자리 잡은 에어컨의 시초다.

그 후 에어컨은 성능과 용도 면에서 진화를 거듭했다. 요즘 에어컨은 여름철 냉방기는 물론이요 미세먼지를 막는 공기청정기나 겨울철 난방기로도 쓰이고 있다.

나아가 에어컨은 가장 적은 에너지로 쾌적한 실내환경을 만들 수 있는 스마트기기로 발전하고 있다.

AI 영상인식, 자율주행 필수요소로

에어컨 진화의 힘은 인공지능(AI)에서 나온다.

주요 가전업체에서는 AI 기술과 인체감지 기술을 접목, 에어컨 사용자의 상태와 생활패턴 등을 체계적으로 파악함으로써 기기의 성능을 극대화하고 있다.

특히 2010년대에 들어서는 카메라 등을 활용해 실내의 인원수와 위치, 체온, 활동량까지 폭넓게 체크할 수 있는 수준으로 기술이 발전했다.

이를 토대로 최근에는 냉방병 예방을 위한 미풍에서부터 매우 낮은 온도의 강풍까지 바람의 세기를 자유롭게 조절할 수 있는 사용자 맞춤형 제어기술이 등장했다.

4년 전 ‘알파고’의 충격을 신호탄으로 일상 속으로 들어온 AI는 에어컨과 같은 가전분야에 국한되지 않는다. 최근 AI 기술은 여러 산업영역에서 빠른 속도로 확산되고 있다.

머지않아 현실로 다가올 자율주행차 시대에도 ‘딥러닝(Deep Learning)’에 바탕을 둔 AI 기술이 핵심요소로 떠오르고 있다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 수많은 정보를 분류하고 학습하는 기술을 말한다.

최근 자율주행분야에서 주목을 받고 있는 것은 AI기반 영상인식 기술이다.

이 기술은 카메라로 다양한 차량정보를 수집하는 것에서 출발한다. 이와 연계해 AI는 차량주변의 물체를 감지하고 차량과 표지판 또는 보행자를 인지함으로써 다양한 자율주행기능을 구현하게 된다.

관련업계에 따르면 최근 3~4년 동안 미국 실리콘밸리를 중심으로 AI 영상인식기술을 활용해 자율주행시스템을 구현하는 기업이 늘고 있다.

이처럼 AI기반 영상인식기술에 대한 장벽이 허물어지면서 관련기술을 개발하고 활용하려는 국내 기업도 증가하고 있다.

AI 영상인식기술은 자율주행 시장의 지속적인 성장과 맞물려 있다. 특히 소규모 인력과 적은 비용으로도 기술개발이 가능해 대기업에 비해 연구개발 역량이 취약한 중소기업도 비교적 손쉽게 시장에 진입할 수 있을 것으로 기대된다.

드론 탐지·병원 진료에도 AI 활용

AI 기술은 국방분야의 드론 탐지에도 활용되고 있다.

대구경북과학기술원(DGIST) 협동로봇융합연구센터 연구팀은 지난해 7월 미국 캘리포니아주립대 연구팀과 함께 ‘드론 탐지 레이더시스템’을 개발했다. 이 시스템을 활용하면 3㎞ 이상 떨어진 초소형 드론도 식별할 수 있다.

연구팀은 차세대 딥러닝 AI 알고리즘으로 주목받는 ‘생성적 적대 신경망(GANs)’ 기반 레이더 인지 기술을 개발에 역량을 모으고 있다.

GANs(Generative Adversarial Networks)은 데이터양이 적더라도 스스로 학습해 유사 데이터를 창출해낼 수 있는 차세대 딥러닝 AI 알고리즘을 의미한다.

AI는 학습 데이터가 많을수록 인식률이 높아지는데, 이 알고리즘을 활용하면 적은 양의 데이터만으로도 이동하는 표적을 쉽게 식별할 수 있다. 연구팀은 이 기술을 적용해 드론 식별률을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

의료분야에 적용되는 AI 기술도 빼놓을 수 없다.

과학기술정보통신부는 지난해 7월 분당 서울대학교병원 헬스케어혁신파크에서 ‘AI기반 정밀의료 솔루션’의 임상 적용을 본격 개시했다. 국민이 체감할 수 있는 AI 정밀의료 서비스의 막이 오른 셈이다.

‘닥터 앤서(Dr. Answer)’로 명명된 AI 정밀의료 솔루션은 의료관련 빅데이터를 활용해 의사의 진단과 치료를 폭넓게 지원하는 기능을 한다.

과기정통부는 ‘닥터 앤서’와 더불어 ‘정밀의료 병원정보시스템(P-HIS)’ 개발에도 역량을 모으고 있다. 더불어 지난해 4월 응급환자의 빠른 응급진단‧처치를 지원하는 ‘5G기반 AI응급의료시스템’ 개발에 착수, 내년 중 본격 실증에 나설 예정이다.

신규인력 채용을 위한 면접에도 AI 기술이 활용된다. AI가 입사지원자의 표정을 분석하고 개인적인 성향과 특성 등을 분석해 직무에 적합한지를 가리는 방식이다.

지난해 LG전자와 넥센타이어 등에서 AI 면접을 도입했다.

AI로 웹하드 불법 촬영물 삭제

성범죄 예방에 적용되는 AI 기술도 눈길을 끈다.

과기정통부는 웹하드 사이트를 통한 디지털 성범죄 피해영상물의 유포를 효율적으로 방지하기 위해 여성가족부의 ‘디지털 성범죄 피해자 지원센터’ 업무에 AI 기술을 시험 적용하고 있다.

그동안 디지털 성범죄 피해자가 신고한 불법촬영물이 웹하드 사이트에 게시돼 있는지 확인하는 데 많은 어려움이 뒤따랐다.

더욱이 지원센터 삭제지원 인력이 수작업으로 피해촬영물에서 검색용 이미지를 추출하고 각 사이트를 검색해야 하는 등 피해자를 신속하게 지원하는 데 한계가 있었다.

이를 개선하기 위해 과기정통부와 여성가족부, 디지털 성범죄 피해자 지원센터, 한국전자통신연구원(ETRI)은 협의체를 구성하고 AI 기술을 활용한 웹하드 사이트 ‘불법촬영물 삭제지원 시스템’ 개발을 추진해왔다.

ETRI가 설계·개발한 ‘불법촬영물 삭제지원 시스템’은 AI 기술을 활용해 피해자가 신고한 불법촬영물에서 이미지를 추출하는 기능을 한다. 이를 통해 웹하드 사이트에서 피해촬영물과 유사한 영상물을 자동으로 선별·수집할 수 있다.

디지털 성범죄 피해자 지원센터의 삭제지원 인력은 이 시스템을 활용해 피해촬영물과 유사한 영상물의 이미지와 유사도, 제목, 주소(URL) 등을 수집한다.

이 정보를 토대로 영상물을 확인하고, 피해촬영물 유포사례가 있을 경우 해당 웹하드 사이트에 삭제 요청을 하게 된다.

이처럼 AI 기술이 전방위로 확산되고 있지만 완성도를 높이고 현장 적용범위를 더욱 넗히기 위해 해야 할 일이 많다.

무엇보다, 정보통신산업은 물론 제조와 의료·건설·교통·에너지 등 주요 산업영역에서 방대한 데이터를 체계적으로 수집·관리하는 게 중요하다. 양질의 데이터가 많을수록 더 똑똑하고 유용한 AI를 만들 수 있기 때문이다.

특히 다양한 데이터를 한 곳에 모아 공유함으로써 AI의 학습능력을 높일 수 있도록 기업·기관 간 협업 시스템을 갖춰야 한다는 게 다수 전문가의 중론이다.

AI 기술 개발 및 빅데이터 산업 육성을 위한 제도적 뒷받침도 필수요소다.

최근 국회를 통과한 ‘데이터 3법(개인정보보호법·정보통신망법·신용정보법)’ 개정안은 빅데이터 산업 발전에 활력을 불어 넣고 AI 기술의 비약적 발전에 훌륭한 원동력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.  



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