레이저 발사로 北 미사일 무력화…30분마다 北 살피는 위성 “레이저 요격 시험 사격을 시작하겠습니다. 셋, 둘, 하나, 사격 개시!” 지난 2일 충남 태안 국방과학연구소(ADD) 안흥시험장에서 창설 50주년을 맞아 첨단무기 합동시연회가 개최됐다. 무인기와 로켓 등을 레이저빔으로 무력화 시키는 ‘레이저 요격장치’가 사격통제관으로부터 발사 명령이 내려지자 북한 노동미사일 모형에 일직선으로 발사됐다. 열영상카메라로 볼 수 있는 20kw의 레이저 빔은 발사가 시작된지 약 5초가 지나자 미사일 모형의 한 가운데를 정확히 관통했다. 미사일 모형은 연기를 내뿜고 철이 녹아내리며 무력화됐다. 사격이 완료된 뒤 확인한 미사일에는 작은 크기의 구멍이 나 있었다. 한국의 레이저 무기화 기술은 이미 상당 수준에 이르렀다는 평가다. 아직 레이저 무기를 전력화한 나라는 없다는 점에서 한국도 개발에 속도를 내고 있다. 현재 레이저 발생기술은 미국과 약 5년의 격차가 나며, 나머지 기술은 1~2년 수준으로 보고 있다. 레이저 요격무기는 조만간 군에 배치돼 드론이나 미사일 등을 방어할 계획이다. 5일 창설 50주년을 맞은 ADD는 1970년 8월 6일 대통령령 제5267호, 법률제225호에 따라 특별법에 의한 특수법인으로 출범했다. 1974년 2월 충남 대전에 항공사업본부가 신설되고, 1976년 경남 진해에 해상·수중사업본부가 만들어졌다. 1983년 1월 연구소 본부가 지금의 위치인 대전으로 이전해 오늘날 모습을 갖췄다. 현재 탄도미사일과 위성 등 각종 첨단무기를 개발하며 세계 9위의 국방과학기술력을 만들었다. 최근 세계 군사 능력의 트랜드는 ‘무인 기술’이 핵심이다. ADD도 무인수송차량과 무인수상정 등 사람이 직접 탑승하지 않아도 되는 무기들을 개발하고 있다. 앞으로 기갑 및 기계화부대에 배치되는 무인수색차량은 자율주행기능이 탑재돼 위험 지역에서 임무수행이 가능하다. 목표 지점을 입력하면 장애물 등을 회피하면서 기동한다. 6륜 독립구동으로 제자리 선회가 가능해 기동성이 확보되며, 험지에서도 기동할 수 있다.‘자율터널탐사 로봇’도 병력 투입이 제한되는 갱도나 지하시설, 오염지역에서 활약하게 된다. 최대속도 약 10㎞로 지하로 들어가 탑재된 레이더와 영상 카메라 등으로 2D·3D 지도를 작성한다. 휴대전화에 어플리케이션을 설치해 조종이 가능하며, 진입 중 자동으로 중계기를 떨어뜨려 통신 기능을 유지한다. 특히 전 세계가 ‘우주 전쟁’ 양상에 돌입한 만큼 ADD도 위성 체계 개발에 한창이다. ADD는 경제성과 기동성이 우수하고 소형화·경량화 된 ‘초소형 SAR 위성군 체계’를 개발하고 있다. 소형화된 위성군 체계로 빠른 재방문주기를 갖게 돼 정찰 능력을 확보할 수 있다는 평가다. 32개 군집위성을 통해 30분 단위의 재방문주기로 북한을 들여다 볼 수 있게 된다. ‘인공지능’(AI) 기반의 무기들도 앞으로 전력화 계획을 가지고 있다. AI가 바다 속 소음을 탐지해 물체를 식별하는 ‘음탐식별 기술’과 드론 및 기동장비에 설치된 센서를 이용해 부분 가림 표적을 AI에 의해 자동으로 식별하는 ‘자동인식 기술’도 전력화를 앞두고 있다. 또 물체를 직접 보지 않고도 컴퓨터 그래픽으로 구현한 가상데이터를 통해 표적을 탐지할 수 있는 ‘딥러닝 물체탐지 기술’도 확보했다.코로나19 치료제 개발 한창…동물 실험 효과 입증 첨단 무기뿐만이 아니라 코로나19 치료제 개발에도 한창이다. ADD는 그동안 북한에서 내려온 ‘한탄 바이러스’로 전방 지역 장병들의 감염 사례가 자주 발생하면서 치료제를 개발해 왔다. 지난 2월부터 코로나19가 한국에도 심각하게 확산하자 코로나19 방향으로 연구를 시작했다. ADD는 최근 코로나19 유전체 정보를 이용한 합성생물학 기술로 억제 유전자 치료제(siRNA)를 설계하고 동물에서 효능을 입증했다. 기존 민간 업체에서 개발 중인 치료제와 다른 점은 유전체 정보를 기반으로 바이러스가 자기복제를 하는 과정에서 취약점을 찾아 복제하지 못하도록 공격하는 것이다. ADD는 유전자 정보를 바탕으로 확보한 1000개의 후보 물질 가운데 최종 1개를 영장류와 햄스터를 대상으로 실험한 결과 발열 완화와 바이러스 감소 등 긍정적인 결과를 얻었다. 현재 논문 제출까지 완료됐으며 비임상 실험과 임상 실험을 준비하고 있다. 임상 실험에 돌입하기까지는 약 1년이 소요될 것으로 바라보고 있다. ADD 관계자는 “항체 개발은 비용과 개발이 비싸다는 단점이 있다”며 “합성생물학 기술은 유전체 분석을 통해 표적을 빨리 찾아 공격할 수 있을 것으로 본다”고 말했다. 이날 내부 행사로 진행된 5주년 기념식은 정경두 국방부 장관과 왕정홍 방사청장 및 역대 소장과 전·현직 연구원들이 참석한 가운데 개최된다. 남세규 ADD 소장은 “미래 50년은 비닉무기 개발에 집중하고, AI, 양자레이더, 합성생물학 및 우주분야와 같은 첨단과학에 과감히 도전할 것”이라고 말했다. 태안 이주원 기자 starjuwon@seoul.co.kr

한국과학기술원(KAIST)이 박용화 교수 연구팀이 에스엠인스트루먼트와 공동으로 실시간 기침 소리를 인식해 기침하는 사람을 이미지로 표시해 주는 ‘기침 인식 카메라’를 개발했다고 3일 밝혔다. KAIST ‘기침 인식 카메라’ 개발...기침 소리·위치 시각화 최근 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태로 비접촉 방식으로 전염병을 감지하는 기술에 대한 수요가 늘고 있다. 열화상 카메라를 이용한 발열 감지 기술이 대표적인데, 코로나19의 다른 증상인 기침은 탐지하기 어렵다. 이에 연구팀은 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용, 기침 소리와 기침하는 사람의 위치를 시각화할 수 있는 카메라를 개발했다. 기침 인식 모델에는 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 인공신경망의 한 종류인 ‘합성곱 신경망’(Convolutional Neural Network, CNN) 기술이 적용됐다.1초 길이 음향신호의 특징을 입력 신호로 해 기침은 1, 그 외는 0으로 하는 2진 신호를 출력하도록 학습시켰다. 공개 음성데이터 세트인 ‘오디오 세트’를 사용해 기침 인식 모델의 훈련하고, 다른 데이터 세트를 데이터 증강을 위한 배경 소음으로 사용했다. 배경 소음을 15∼75%의 비율로 오디오 세트에 섞은 뒤 다양한 거리에 적응할 수 있도록 음량을 0.25∼1.0배로 조정해 데이터 세트의 성능을 측정한 결과 87.4%의 정확도를 보였다. “잡음 심한 환경에서도 기침 소리 구분 가능” 이렇게 학습한 기침 인식 모델을 소리를 수집하는 마이크로폰 어레이와 카메라 모듈로 구성된 음향 카메라에 적용하면 기침 소리가 나는 위치에서 등고선과 라벨이 표시된다. 잡음이 심한 환경에서도 기침 소리를 구분해낼 수 있으며, 기침하는 사람의 위치뿐만 아니라 기침 횟수도 파악할 수 있다. 박용화 교수는 “사람이 밀집한 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하는데 활용할 수 있다”며 “병원에 적용해 환자의 상태를 모니터링하는 연구를 추진 중”이라고 말했다. 임효진 기자 3a5a7a6a@seoul.co.kr

불과 5년, 10년 전만 해도 인공지능(AI)은 먼 미래의 일이거나 기초과학의 한 분야처럼 생각됐습니다. 하지만 구글을 비롯한 거대 IT기업들이 앞다퉈 이를 서비스에 도입하거나 데이터 분석에 사용하면서 어느덧 시대의 대세가 됐습니다. 우리가 매일 쓰는 음성 비서나 검색엔진, 영상, 또는 상품 추천 알고리즘에 대부분 인공지능 알고리즘이 적용됩니다. AI 기술 적용은 IT 서비스는 물론 제조업이나 과학기술 연구 분야까지 널리 퍼지고 있습니다. 최근 포르투갈, 독일, 프랑스, 남아프리카공화국 등 여러 나라의 다국적 조류학자들은 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술을 야생 조류 연구에 적용할 수 있는지 테스트했습니다. 이제까지 새를 연구하는 과학자들은 새의 다리에 인식표를 달아 야생 조류의 이동이나 생태를 연구해왔습니다. 하지만 이 방법은 새나 과학자 모두에게 적지 않은 스트레스였습니다. 야생 조류를 잡는 일이 쉽지 않은 데다, 새를 포획해서 인식표를 다는 과정에서 새가 다치거나 큰 스트레스를 받을 수도 있습니다. 인식표 때문에 새의 행동 방식이 달라지면 연구 결과를 왜곡할 위험성도 존재합니다.연구팀은 새에 직접 붙이는 인식표 대신 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술로 각 개체를 판독하는 대안을 테스트했습니다. 카메라에 찍힌 깃털 패턴과 기타 신체 특징을 조합해 딥러닝 알고리즘이 개별 ID를 부여하고 자동으로 분류하는 것입니다. 테스트 대상으로 삼은 새는 반려동물로도 인기 있는 금화조(zebra finch)로 우선 새장에서 키운 후 먹이와 물을 주는 장소를 개방해 주변 환경을 자유롭게 왕래하도록 했습니다. 먹이와 물을 주는 장소에는 여러 개의 카메라가 설치되어 있어 다양한 각도에서 사진을 찍을 수 있습니다. 연구 결과 AI는 금화조 개체를 87%의 정확도로 분류했습니다. 금화조가 아닌 새와의 분류 정확도는 90% 이상이었습니다. 인식표를 완전히 대체할 수 있는 수준은 아니지만, 새를 잡을 필요가 없고 단지 사진만 찍으면 되는 편리함을 생각할 때 앞으로 가능성을 보여준 수치라고 할 수 있습니다. 연구팀은 깃털 갈이나 계절적 변화, 성장에 따른 변화 등 다양한 변수를 고려한 후속 연구를 준비 중입니다. 아직 초기 연구 단계지만, 이번 연구는 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술이 앞으로 야생 동물 연구에 어떻게 응용될 수 있는지를 보여줍니다. 과학자들이 야생 동물의 삶을 방해하는 방식이 아니라 자연 그대로의 상태에서 연구할 수 있다면 과학자에게도 좋고 야생동물에도 좋은 일입니다. 과학기술의 발전이 인공지능 기술의 발전을 가져온 것처럼 앞으로 AI 기술의 발전이 다양한 분야의 과학기술을 발전시킬 것으로 기대합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

도시공유플랫폼(대표 박진석)은 23일 상명대와 인공지능(AI) 딥러닝연구소 개설을 위한 업무협약식을 가졌다. 양측은 대학 내에 AI를 적용한 무인매장을 설치, 학생들이 시스템을 실시간 체험하면서 연구하도록 해 무인 커머스 시스템 기술을 향상시켜 나갈 예정이다. 상명대는 LINC+(사회맞춤형 산학협력) 선도대학으로 선정돼 관련 분야를 집중 연구하고 있다. 도시공유플랫폼은 유휴공간을 활용해 AI 무인판매기 ‘AISS Go’를 공유형과 매장형으로 나눠 운영 중이다. 최근 중소벤처기업부 초기창업 패키지 기업 및 대한상의와 산업부가 첫 주관한 규제 샌드박스 심사에서 AI주류판매기 특례기업에 잇따라 선정됐다. 서울시 지정 공유경제기업이기도 하다. 딥러닝은 AI 관련 스타트업과 중소기업의 주요 사업 기반이다. 이번 협약으로 향상된 딥러닝 시스템을 관련 기업에 제공할 수 있게 됐다. 도시공유플랫폼은 향후 정부와 지자체, 기업, 연구소 등과 업무협약을 확대할 계획이다. 백웅기 상명대 총장은 “교내에 설치할 무인매장에 지역 소상공인과 중소기업 상품을 진열해 판로 개척에 도움도 주겠다”면서 “소상공인과 스타트업, 중소기업에도 개선된 딥러닝 시스템을 하루빨리 공급할 수 있도록 연구 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 박진석 도시공유플랫폼 대표는 “AI 무인 커머스 시스템을 운영하면서 딥러닝 속도 개선을 고민하던 중 상명대 산학협력단과 연구를 시작하게 됐다”면서 “공신력 있는 대학과 협업으로 새로운 AI 무인 커머스 시장을 만들어가겠다”고 말했다. 정현용 기자 junghy77@seoul.co.kr

세계 최고 수준으로 꼽히는 캐나다 인공지능(AI) 기술이 경남 창원지역 기계산업을 혁신해 스마트 산단으로 바꾸는데 적극 활용된다. 창원시와 한국전기연구원(KERI)은 15일 창원시 성산구 불모산동 KERI 창원본원에서 ‘KERI-워털루대 창원인공지능연구센터’ 개소식을 했다.이날 문을 연 창원AI연구센터는 창원시와 KERI가 지난해 11월 캐나다 워털루대학을 방문해 ‘인공지능 과학기술 협력사업 업무협약’을 한데 따른 것이다. 캐나다는 2016년 이세돌 9단과 세기의 바둑 대국을 한 인공지능 ‘알파고’를 탄생시킨 ‘딥러닝’(심층학습) 발상지다. 워털루대학은 캐나다 이공분야 최고 대학으로 특히 제조업 응용 AI분야 세계 최고 수준의 연구기관으로 평가받는 ‘워털루 AI연구소’(Waterloo AI Institute)가 있다. 창원시와 KERI는 설립된 창원AI연구센터를 통해 앞선 AI기술을 창원지역 오래된 기계산업을 첨단 지능형 산업단지로 바꾸는데 접목하고 적극 활용할 계획이라고 밝혔다.첨단 AI기술이 접목된 지능형 공장은 제품생산과정에 첨단 기술을 적용해 수요와 공급을 효율적으로 조절하고 불량률을 낮추는 등 최적의 생산·업무 공정을 를 보장한다. KERI와 워털루대 연구팀은 지난해 말부터 공동으로 창원 기업체 현장 조사를 하고 1차로 카스윈, 태림산업, 신승정밀 등 3개사를 선정해 제조업 현장에 AI기술을 접목하는 작업을 하고 있다. 허성무 창원시장은 “올해 ‘제조 AI-Changwon 비전 선포식’을 하고 전국 최초로 ‘인공지능 조례’를 제정하는 등 인공지능 혁신 기반을 마련하는데 노력하고 있다”고 말했다. 최규하 KERI 원장은 “창원 기계산업에 새로운 두뇌가 될 AI 기술이 스마트 제조 혁신을 이루고 4차 산업혁명의 높은 파고를 넘을 수 있도록 AI 연구센터를 적극 지원하겠다”고 밝혔다. KERI는 과학기술정보통신부 국가과학기술연구회 산하 정부출연연구기관이다. 1976년 국가공인시험기관으로서 출발한 전기전문연구기관으로 창원에 본원을 두고 안산, 의왕 등 두 곳에 분원이 있다. 전체 직원수는 640여명에 이른다. 창원 강원식 기자 kws@seoul.co.kr/

‘AI 기반 다차원 의료정보서비스’, ‘실시간 교통정보 이용한 트레일러 운행’, ‘역·터미널·공항·휴게소 정보 제공’…. 울산시는 15일 시청 중회의실에서 ‘2020년 공공데이터 활용 창업경진대회 수상작 시상식’을 개최했다. 앞서 울산시와 울산정보산업진흥원은 지난 4월 13일부터 6월 19일까지 2개 부문에서 총 18점(아이디어 기획 12점, 제품·서비스 개발 6점)을 접수해 서류와 발표 심사를 거쳐 수상작 6점을 선정했다. 아이디어 기획 부문 대상은 문상준씨의 ‘인공지능(AI) 기반 다차원 의료정보 서비스’가, 우수상은 울산과학기술원팀의 ‘두:브’가, 장려상은 이지안씨의 ‘오늘의 터미널’이 각각 선정됐다. 대상작인 ‘AI 기반 다차원 의료정보 서비스’는 의료영상 판독이나 진료 정보와 같은 공공의료 빅데이터를 다차원 영상 기술과 병행 분석해 개인 맞춤형 진단 정보를 제공하는 플랫폼이다. ‘두:브’는 실시간 교통정보를 이용해 시간대별로 적절한 수의 트레일러를 운행하는 방법으로 컨테이너 물류 효율을 높이는 서비스이다. ‘오늘의 터미널’은 전국 기차역·공항·터미널·휴게소 정보를 제공하고, 이용자는 주문과 별점·후기 등을 남기는 통합 플랫폼이다. 제품·서비스 개발 부문 대상은 이태영씨의 ‘화학제품 검색·거래 중개서비스(켐녹)’가, 우수상은 리얼미트쓰리디팀의 ‘AI 기술을 활용한 스펙트로미터 기반의 식품유해성분 분석 플랫폼’이, 장려상은 로드인터내셔널팀 ‘오염물 맵핑시스템 및 수질예측 AI’가 각각 받았다. ‘화학제품 검색·거래 중개서비스’는 실시간으로 국내 화학산업 공급 업체와 수요 업체를 연결하는 거래 중개 플랫폼이다. ‘AI 기술을 활용한 스펙트로미터 기반의 식품 유해성분 분석 플랫폼’은 분광기 하드웨어와 공공 데이터베이스 딥러닝 분석 소프트웨어를 접목해 식품 성분 분석과 위험요인 식별 기술을 개발하는 플랫폼이다. ‘오염물 맵핑시스템 및 수질예측 AI’는 설치가 쉬운 측정망과 수질 빅데이터를 활용한 통합 환경 모니터링 시스템이다. 수상작에는 상장과 총상금 1150만원을 나눠 지급한다. 부문별 대상작은 오는 9월 열리는 ‘제8회 범정부 공공데이터 활용 창업경진대회’ 본선에 참가할 수 있다. 본선에서 수상하면 스타트업 기업으로 육성되도록 홍보, 데이터 활용 교육, 맞춤형 컨설팅, 해외 진출 등 지원을 받는다. 울산 박정훈 기자 jhp@seoul.co.kr

서울 서대문구는 과거의 국가 주도형 발전과는 달리 지역 주도의 상향식 뉴딜모델을 구축하는 게 필요하다고 판단, 평생학습관·융복합인재교육센터를 미래의 전진기지로 삼고 있다. 서대문구는 이에 발맞춰 지난달 26일 연희동에 평생학습관·융복합인재교육센터를 개소했다. 이 센터는 지역 초·중·고교생, 지역 주민 대상 4차 산업 전문교육기관이다. 2개 층 585㎡ 면적에 스마트스페이스, 빅데이터실, 3D메이킹실, 디지털드로잉실, 코딩카페, 딥러닝실, 인공지능(AI)실, 드론 및 자율주행실, 미디어제작실 등을 갖췄다. 교육 콘텐츠는 가상현실, 인공지능, 자율주행, 빅데이터, 드론, 사물인터넷, 로봇, 3D 제작, 디지털 경험, 4차 산업혁명 시대의 시민성 함양 등을 망라한다. 또한 4차 산업혁명과 관련한 청소년 및 성인 학습동아리 활동을 지원하고 자원봉사활동 연계, 온라인 교육 콘텐츠 제작 지원, 교사연수 등의 사업도 진행할 예정이다. ‘학교연계 과정’은 초등학교 4학년부터 중학생, ‘일반 과정’은 성인 구민과 지역 직장인, 교사, 강사 등을 대상으로 운영된다. 코로나19로 인해 수강 정원을 50%로 축소해 이달부터 본격 운영에 돌입했다. 학생의 경우 연말까지 8개 초등학교와 10개 중학교에서 3800여명이 참여할 예정이다. 서대문구는 평생학습 분야에서 최근 10년간 다양한 평생학습 사업을 발굴해 운영하면서 눈에 띄게 성장했다. 그 결과 지난해 전 세계 52개국 224개 학습도시 가운데 괄목할 만한 성과를 보인 도시에 수여되는 유네스코 학습도시상을 받기도 했다. 윤수경 기자 yoon@seoul.co.kr

국내 의과학자들이 유전자가위의 안전성을 높일 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발했다. 연세대 의대 약리학교실, BK21연세의과학사업단, 의생명과학부, 연세세브란스아동병원 소아과, 기초과학연구원(IBS) 나노의학연구단, 서울대 전기정보공학부, 연세세브란스아동병원 소아과 공동연구팀은 유전질환의 절반 이상을 차지하는 점돌연변이 교정을 위한 염기교정 유전자가위의 교정효율과 결과를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 생명공학 분야 국제학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지’ 7일자에 실렸다. DNA의 가닥을 바꾸는 것이 아니라 특정 염기만 바꿀 수 있는 염기교정 유전자가위는 3세대 유전자가위 기술인 크리스퍼 유전자가위에서 파생된 새로운 형태의 기술이다. 염기교정 유전자 가위는 아데닌(A)을 구아닌(G)으로 바꿀 수 있는 ‘아데닌 염기교정 유전자가위’와 시토신(C)을 티민(T)으로 바꿀 수 있는 ‘시토신 염기교정 유전자가위’가 있다. 최근 개발된 염기교정 유전자가위 기술은 정밀하고 효율이 높지만 교정해야 할 염기가 비슷한 위치에 여러 개 있을 경우 교정 후 단백질 아미노산이 일부 바뀌어 변이가 일어날 수가 있다. 연구팀은 다양한 형태의 염기교정 유전자가위를 만들고 각각의 효율과 정확성에 대한 빅데이터를 확보해 인공지능 딥러닝으로 분석해 ‘염기교정 결과예측 프로그램’을 개발했다. 연구팀은 이 프로그램을 이용해 2만 3479개의 점돌연변이 유전질환 중에 표적염기가 1개이고 교정 효율이 높을 것으로 예상돼 유전자편집을 시도해볼 만한 질환을 분석한 결과 1차적으로 낭포성 섬유증을 포함해 3058개 점돌연변이 유전질환을 선별해냈다. 김형범 연세대 의대 교수(약리학교실)는 “이번 기술을 활용하면 다양한 염기교정 결과물의 빈도를 예측함으로써 안전한 교정이 가능한 유전자가위를 선택할 수 있게 된다”라며 “연구자들에게 1차적으로 선별된 유전자가위와 질환정보를 사전에 제공해 연구방향과 전략을 세우는데도 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

SK하이닉스가 현존하는 최고 속도의 D램인 ‘HBM2E’를 본격적으로 양산한다고 2일 밝혔다. 지난해 8월 개발한 이후 10개월 만에 거둔 성과다. HBM2E는 1초에 풀HD급 영화(편당 3.7GB) 124편을 전달할 수 있는 업계에서 가장 빠른 D램 솔루션이다. HBM2E는 정보 출입구 1개당 초당 3.6기가비트(Gbps)의 데이터를 처리할 수 있다. 정보 출입구 전체가 1024개이므로 1초에 460기가바이트(GB)의 데이터를 처리할 수 있는 성능을 지녔다. 용량은 8개의 16Gb D램 칩을 TSV라는 기술로 수직 연결해 이전 세대보다 2배 이상 늘어난 16GB를 구현했다. TSV 기술은 D램 칩에 미세한 구멍 수천 개를 뚫어 상층과 하층 칩의 구멍을 수직으로 관통하는 전극으로 연결하는 기술로 전력 소모를 50% 이상 줄인다. SK하이닉스는 “초고속·고용량·저전력 특성을 지닌 HBM2E는 고도의 연산력을 필요로 하는 딥러닝 가속기 등 차세대 인공지능(AI) 시스템에 최적화한 메모리 솔루션”이라며 “기상 변화, 우주 탐사 등 차세대 기초·응용과학 연구를 주도할 슈퍼컴퓨터에도 활용할 수 있을 것으로 전망한다”고 밝혔다. 정서린 기자 rin@seoul.co.kr

SK하이닉스가 현존하는 최고 속도의 D램인 ‘HBM2E’을 본격적으로 양산한다고 2일 밝혔다. 지난해 8월 개발한 이후 10개월 만에 거둔 성과다.　HBM2E은 1초에 풀HD급 영화(편당 3.7GB) 124편을 전달할 수 있는 업계에서 가장 빠른 D램 솔루션이다. HBM2E는 정보 출입구 1개당 초당 3.6기가비트(Gbps)의 데이터 처리를 할 수 있다. 정보 출입구 전체가 1024개이므로 1초에 460기가바이트(GB)의 데이터를 처리할 수 있는 성능을 지녔다. 　용량은 8개의 16Gb D램 칩을 TSV라는 기술로 수직 연결해 이전 세대보다 2배 이상 늘어난 16GB를 구현했다. TSV 기술은 D램 칩에 미세한 구멍 수천 개를 뚫어 상층과 하층 칩의 구멍을 수직으로 관통하는 전극으로 연결하는 기술로 전력 소모를 50% 이상 줄인다. 　SK하이닉스는 “초고속·고용량·저전력 특성을 지닌 HBM2E는 고도의 연산력을 필요로 하는 딥러닝 가속기 등 차세대 인공지능(AI) 시스템에 최적화한 메모리 솔루션”이라며 “기상 변화, 우주 탐사 등 차세대 기초·응용과학 연구를 주도할 슈퍼컴퓨터에도 활용할 수 있을 것으로 전망한다”고 밝혔다. 　정서린 기자 rin@seoul.co.kr

삼성 ‘QLED 8K’는 테두리가 거의 없는 ‘인피니티 스크린’으로 몰입감을 높여준다. 베젤과 블랙 매트릭스를 더한 두께가 2.3㎜에 불과해 TV 전면 면적의 99%를 스크린으로 활용할 수 있다. QLED 8K는 ‘딥러닝 기술’을 접목한 ‘AI 퀀텀 프로세서 8K’를 갖췄다. 저해상도 영상을 8K급 화질로 변환해주는 ‘AI 8K 업스케일링’ 기능은 픽셀 단위로 화면을 분석해 더욱 정밀하게 고화질을 구현해준다. 또한 인공지능으로 최적의 밝기·사운드를 구현하는 ‘AI 컨트롤’로 주변 조도와 공간 구조에 맞춰준다. QLED 8K는 ‘AI 퀀텀 사운드’ 기술도 탑재했다. 화면 속 물체의 움직임에 따라 사운드가 이동하는 ‘무빙 사운드+(Object Tracking Sound+)’ 기능으로 서라운드 음향 효과를 구현했다. 주변 소음을 감지해 영상 속 화자의 목소리를 더 크고 또렷하게 들려주는 ‘액티브 보이스(Active Voice Amplifier)’ 기능도 갖췄다. 김태곤 객원기자 kim@seoul.co.kr

디지털 펫케어 IoT 디바이스 ‘펫펄스(Petpuls)’가 미국 인디고고 펀딩에 론칭하며 미국 시장으로의 진출을 본격화한다. 반려견의 감정을 인식하고 신체 활동량을 분석해주는 스마트한 웨어러블 디바이스인 ‘펫펄스’는 오는 29일 미국 인디고고 펀딩 론칭을 앞두고 있다. 펫펄스를 연구 개발하여 출시한 ㈜너울정보(대표 김정엽)는 지난해 국내 와디즈 크라우드 펀딩을 통해 선보인 시제품으로 성공을 거두며 시장 가능성을 확인했다. 또한 세계 반려견 시장 규모 1위이자 우리나라 시장의 100배 규모에 달하는 미국에서 지속적인 러브콜이 이어졌다. 이에 미국 마케팅 회사의 러브콜에 응답한 ㈜너울정보는 양산 제품을 업그레이드 개발해 인디고고 펀딩에 론칭하고 이를 미국 시장 진출의 발판으로 삼을 청사진을 그리고 있다. 펫펄스는 ‘반려견의 감정을 제대로 이해해야 잘 키울 수 있다’는 원칙을 두고 개발된 제품으로, 반려견의 음성을 분석해 ▲안정 ▲행복 ▲불안 ▲분노 ▲슬픔의 다섯 가지 감정 상태를 보여준다. 또한 반려인들이 앱을 통해 반려견의 상태와 신체 활동을 한눈에 파악할 수 있도록 했다. 이를 위해 개발 과정에서 반려견의 음성을 크기별, 종류별로 구분해 3년에 걸쳐 1만여 음성을 수집했다. 수집된 음성을 전문 수의사와 반려동물 전문가의 자문을 얻어 음성 빅데이터화 했으며, 축적된 음성 빅데이터로 서울대학교 연구소와의 AI 딥러닝을 통해 음성인식 알고리즘 개발에 성공했다. 현재 80%의 정확도를 보이고 있으며, 데이터의 축적에 따라 향후 정확도가 더욱 향상될 것으로 전망된다. 디자인과 기능면에서 특허 등록된 제품으로, 기분에 따라 쉽게 바꿔 착용할 수 있는 다양한 색상의 스트랩으로 반려견 목걸이로도 손색이 없다. 반려견이 착용하기 좋은 25g(본체 기준)의 가벼운 무게와 본체와 스트랩 모두 인체에 무해한 ROHS와 MSDS 인증 실리콘 재질이 적용됐다. 사이즈는 중소형견과 중대형 견종 2가지로 출시됐다. IOS와 안드로이드 버전의 펫펄스 앱을 다운로드하여 사용할 수 있으며, 펫펄스 앱은 ▲펫 즐겨찾기 ▲활동량에 따른 소모열량 제공 ▲움직임 및 소리 감지 알림 ▲시간별/일별/월별 활동량 그래프 보기 ▲일별/주별/월별 감정 그래프 보기 ▲나의 펫 등록 및 정보 열람 ▲무선 인터넷 기능 등을 지원해 더욱 효율적인 펫케어를 돕는다. 한편 청년이 일하기 좋은 강소기업이자 서울시와 SBA(서울산업진흥원)가 지원하는 서울시 우수기업 ‘하이서울기업’으로 선정된 ㈜너울정보는 2008년 5월 창립 이후 기술로 가치를 창조한다는 이념을 두고 연구개발에 힘쓰고 있다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

GS는 포스트 코로나 대비 차원에서 기존 사업의 경쟁력 강화와 함께 미래 먹거리 발굴에 주력하고 있다. 그중 GS리테일의 차별화된 경영 전략이 눈에 띈다. GS리테일은 미래형 편의점 구축을 위해 노력하고 있다. 지난해 안면 인식 결제 편의점을 선보인 데 이어 올해는 계산대 없는 미래형 편의점 GS25를 BC카드 본사 20층에 문 열었다. 미래형 GS25에서는 ▲QR코드를 통한 개인식별 ▲고객 행동 딥러닝 스마트 카메라 ▲재고 파악을 위한 무게 감지 센서 ▲영상 인식 스피커를 통한 고객 인사 ▲인공지능(AI)이 활용된 결제 등 미래형 디지털 유통 기술이 도입됐다. 비대면(언택트) 소비시장에 맞춰 배달서비스도 업그레이드 중이다. 배달 전문업체 요기요와 손잡고 전국 2000여 GS25에서 배달 서비스를 제공하고 있다. 유통 업계 최초로 ‘카카오 주문하기 서비스’를 시작하며 배달 플랫폼으로도 성장하고 있다. 베트남 시장에 GS25, 인도네시아에 GS더프레시 등 해외 시장 진출에도 적극 나설 방침이다. 백민경 기자 white@seoul.co.kr

그동안 소리를 듣지 못하는 청각장애인은 TV 방송 내용을 이해하기 어려워 아쉬움이 많았다. 최근 코로나19와 관련해 많은 방역 관련 정보가 발표되고 있지만, 장애인들에게는 정보의 전달이 충분히 이뤄지지 못해 적절히 대응하기 어렵다는 지적이 있었다. 청각장애인들에게 정보를 전달하기 위해서는 수어 통역이 필요한데 국내 연구진이 각종 방송 콘텐츠를 수어로 알기 쉽게 표현해 주는 아바타 기술을 개발하고 있다. 아바타 수어 기술은 한국어 원고를 ‘딥러닝’ 번역 엔진을 통해 수어 원고로 변환한 뒤 아바타 애니메이션의 수어 동작으로 구현하는 기술이다. 이는 스마트폰에서 사용되는 자동 통번역 앱의 원리와 비슷하다. 기계 학습 기술을 탑재해 1500여개 단어를 수어로 자동 번역하고, 각 단어를 연결해 문장으로 만들어 수어로 영상화했다. 문자를 수어로 번역해 영상으로 표현하는 수어 아바타 기술에는 수어의 중요 요소 중 하나인 얼굴의 표정 변화나 입 모양 등 감정을 표현하는 손 이외의 신호 등을 추가로 연구해 반영하고 10만개 규모의 문장 데이터를 추가적으로 구축할 계획이다. 연구진은 한국수어방송, 상황해설방송, 감정표현 자막방송 등 장애인방송의 품질 제고를 위한 기술을 연구 중이며 향후 방송뿐 아니라 미디어 콘텐츠 전반을 대상으로 장애인들의 접근권을 확대하기 위한 기술개발을 목표로 하고 있다. 장애인을 위한 따뜻한 과학기술이 날개를 달고 훨훨 비상하길 기대한다. 안충현 한국전자통신연구원 책임연구원

의료 ICT 전문 기업 비플러스랩은 ‘포스트 코로나’ 시대를 맞아 딥러닝 기반의 안면인식, AI진단 서비스 등 ‘언택트(Untact 비대면) 서비스’를 강화하고 있다. 비플러스랩(공동대표 정훈재, 허기준) 은 서울과 부산 해운대 부민병원에 딥러닝 기반의 병원 특화 안면인식 솔루션인 비페이스(BeFace) 서비스를 제공했다. 특히 두병원의 병실·수술실·ICU와 같이 보안이 중요한 곳에 적용돼 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 감염예방의 중요성이 커지고 있는 가운데 안면인식을 통해 신체접촉 없이 병동출입이 가능해졌다. ‘비페이스’는 딥러닝 기반의 안면인식 시스템으로 2년간 축적된 70만건의 안면 데이터를 실시간으로 학습하면서 딥러닝 기반 서비스의 차별성을 키워왔다. 이를 통해, 일정거리 내에서 안면을0.9초만에 인식해 스크린도어을 개방할 수 있을 정도로 처리속도가 빠르며 동시에 최대 60명까지 인식이 가능하다. 지문인식과는 달리, 신체 접촉이 없어 코로나19와 같은 바이러스 전파 위험이 적은 언택트한 AI 솔루션이다. ㈜비플러스랩 정훈재 대표는 “최근 코로나19로 인해 병원 내 감염위험이 늘어나고, 이로 인해 언택트 의료 서비스의 필요성이 더욱 대두됐다”며 “전염성 질병 발생시 시민들이 가장 많이 찾아야하는 병원이 감염의 위험지가 되는 것을 예방하고자 과거부터 언택트 서비스 개발을 시작했다”라고 말했다. ‘비페이스’는 손발이 불편하고, 급박한 응급상황이 빈번히 발생하는 상급병원에서 특히 각광받고 있다. 이를 통해 의료진·환자·병문안 방문객 등 병원을 방문하는 모든 사람이 접촉을 통한 원내 감염 확산에 대해 안전하게 보호받을 수 있게 된다. 더불어 보안이 중요한 수술실 및 보안구역 출입, ICU, 응급센터, 환자의 개인 정보보호 기록 열람에도 안면인식 솔루션을 적용하는 등 서비스가 확대될 전망이다. ‘비페이스’는 비대면 서비스로서 감염관리 우수성을 인정받아 부산지역 거점의료기관인 부산부민병원에도 곧 적용될 예정이다. 비플러스랩은 이번 코로나19로 인해 병원 내 언택트 서비스의 중요성이 부각된 만큼 전국 병원을 대상으로 서비스를 확대할 계획이다. 이밖에도 비플러스랩은 4차 산업혁명시대에 맞춰 의료 영역에 AI 기술을 윤리적이고 효율적인 활용을 돕는 AI 벤처 스타트업이다. AI를 활용한 질병 진단 시스템, 의료 빅데이터 분석 등 다양한 의료산업 분야에서 활용할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공하며 차세대 헬스케어 벤처 기업으로 떠오르고 있다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

4차 산업 혁명에 필요한 핵심인재양성을 위한 ‘2020년 혁신성장 청년인재 집중양성사업’ 빅데이터 분야 훈련생을 모집한다. 앞서 2019년에 한국경제신문은 빅데이터 분야 주관사로 선정돼 한경닷컴, 한남대학교와 함께 서울과 대전에서 ‘실무 프로젝트 기반 빅데이터 전략 마에스트로’ 과정을 개설했다. 올해 역시 한국경제신문은 주관사로 재선정돼 과학기술정보통신부, 정보통신기획평가원과 해당 과정을 운영할 방침이다. 주요교육내용은 ▲데이터 구조 이해 ▲R ▲파이썬 ▲머신러닝 ▲딥러닝기반AI 등이다. 기술 전문 강의와 함께 교육 기간 동안 골든플래닛, 비투엔, 와이즈넛, 코난테크놀러지 등의 빅데이터 전문기업과 연계한 실무멘토링을 받을 수 있으며 농협양곡, Ktmhows, 한국경제신문 등의 국내기업 빅데이터 분석 프로젝트를 수행하며 실무 역량을 갖출 수 있도록 진행된다. 교육과정의 전액 무료 과정으로 진행된다. 교육비는 정부가 전액 지원하며 교육생 취업 연계를 위해 108개의 빅데이터 관련 기업들과 협약을 맺어 훈련생의 취업을 지원한다. 교육신청은 서울과 대전 중 서류 접수시 원하는 지역을 선택하여 교육을 받을 수 있다. 1차 서류 전형, 2차 면접을 거쳐 선발한다. 교육 기간은 5월 11일부터 10월 30일까지며, 월~금 오전 9시부터 오후 6시까지 매일 8시간씩 총 960시간의 교육이 진행된다. 한국경제신문 관계자는 “이번 교육 과정을 통해 빅데이터 수집, 분석, 인사이트 도출 학습을 받아 이공계 및 인문·사회 전공 등 비전공자도 빅데이터 산업 맞춤형 인재로 거듭날 수 있을 것”이라고 전했다. 한편 서울지역은 지난 10일 1차 모집 기간 중 높은 경쟁률로 마감됐다. 오는 24일까지 2차 모집선발이 진행될 예정이며, 대전지역도 현재 접수 진행 중이다. 신청 방법 및 교육에 자세한 사항 및 교육혜택은 한경닷컴 홈페이지나 ‘빅데이터 마에스트로’검색을 통해 자세한 내용을 확인할 수 있다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

망막안저 사진을 이용해 환자의 성별과 나이를 추정하는 기술을 국내 연구팀이 개발했다. 박상준 분당서울대학교병원 안과 교수팀(김용대 임상강사, 노경진 연구원)이 망막안저사진을 보고 나이와 성별을 정확히 예측하는 딥러닝 알고리즘을 개발했다고 14일 밝혔다. 망막안저사진은 동공을 통해 안구 내의 구조물을 촬영한 사진으로, 안과 전문의가 육안으로 관찰하고 질환을 파악하는 목적으로 흔히 사용된다. 그러나 기존 활용 방식은 의사의 눈에 의존하는 만큼 병변의 유무, 크기 및 위치에 대한 정보를 얻는 것 외엔 용도가 제한적이라는 한계가 있다. 박 교수팀은 딥러닝 알고리즘으로 망막안저사진에 담긴 정보를 분석해 대표적 신체정보인 나이, 성별을 예측함으로써 새로운 활용 가능성을 제시했다. 연구팀은 분당서울대병원 건강검진센터에 축적된 41만2026장의 망막안저사진을 이용해 알고리즘이 사진만 보고도 연령과 성별을 분석할 수 있도록 학습시켰다. 표본에는 일반인뿐만 아니라 안구의 병증을 유발하는 대표인자인 당뇨 및 고혈압이 있는 환자, 흡연자도 포함해 기저질환에 상관없이 정확하게 예측할 수 있도록 설계했다. 그 결과 개발된 딥러닝 알고리즘은 정상인을 대상으로 성별에 상관없이 평균 3.1세의 오차로 실제 연령을 파악했을 뿐만 아니라, 당뇨나 고혈압이 있는 경우에도 평균오차가 3.6세를 넘지 않는 높은 예측성능을 보였다. 또한, 알고리즘은 연령증가에 따른 안구의 변화가 두드러지는 60세 이전에서 더욱 높은 정확도를 보여 모든 집단에서 평균오차가 2.9세를 넘지 않았으며, 성별은 기저질환에 상관없이 96% 이상의 확률로 정확히 구분했다. 연구결과에서 특히 주목할 만한 점은 기저질환이 있는 경우에도 나이 예측의 오차가 크게 증가하지 않았다는 사실이다. 박 교수는 “망막안저검사는 빠르고 비용이 저렴한데다 방사선 노출이 없는 간단한 검사”라며, “이번 연구에서 개발한 알고리즘을 더욱 발전시켜 망막안저사진을 통해 전신의 건강상태까지 진단할 수 있다면 환자들의 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구결과는 세계적인 종합 학술지이자 ‘Nature’의 자매지인 ‘Scientific Reports’ 온라인 판에 3월 12일 게재됐다. 신동원 기자 asadal@seoul.co.kr

현대모비스가 인도 중부의 텔랑가나주 하이데라바드연구소 인근 신규 정보기술(IT)단지에 미래차 소프트웨어(SW) 개발을 위한 연구 거점을 증설한다고 13일 밝혔다. 직원 700여명이 자동차 소프트웨어를 연구하는 인도연구소는 차량 인포테인먼트 애플리케이션, 섀시 제어장치, 에어백 제어장치, 전자식 제동장치 등의 품목을 개발하고 검증한다. 새로 지어지는 제2거점은 자율주행과 주차를 위한 제어 로직, 자율주행용 센서(카메라·레이더·라이다)의 인식 알고리즘 등 미래차 기술 개발에 집중할 예정이다. 딥러닝 기반의 영상 인식 알고리즘과 신호처리 알고리즘을 개발해 자율주행 센서 데이터의 정확도를 향상시킬 계획도 갖고 있다. 현대모비스는 현재 미국·독일·중국·인도에 연구개발 협업 체계를 갖추고 있다. 연구 인력 규모는 총 5000여명이다. 북미 연구소는 자동 차선변경 기술을, 유럽 연구소는 카메라 센서를 활용한 자율주행 알고리즘을, 중국 연구소는 안면 인증 활용 스마트키 기술 등을 개발했다. 이영준 기자 the@seoul.co.kr

원본에 가공 이미지 씌우는 ‘딥페이크’ 억양·발성 패턴까지 비슷하게 흉내 내 성착취물·금품 사기사건 등 악용 가능 英 CEO, 실제로 속아 3억원 날리기도 “딥페이크 탐지기술 등 로드맵 갖춰야”영국의 한 에너지 기업 사장은 지난해 3월 독일에 있는 본사 사장으로부터 전화 한 통을 받았다. 22만 유로(약 2억 9000만원)를 본사로 송금해 달라는 긴급 요청이었다. 그는 본사 사장의 명령에 따라 한 치의 의심 없이 22만 유로를 송금했다. 억양과 발성 패턴이 실제 본사 사장과 매우 닮아 그가 아닐 거라고는 상상조차 하지 못했다. 그러나 사기임을 알았을 땐 이미 늦은 상태였다. 송금한 돈은 이미 헝가리와 멕시코 등 여러 국가를 거쳐 세탁된 상태라 추적이 불가능했다. 인공지능(AI)을 이용해 사진이나 동영상, 음성을 조작하는 딥페이크 기술이 논란의 중심에 섰다. 텔레그램 ‘n번방’ 등에서의 성착취물 제작부터 일반적인 사기 사건에까지 해당 기술이 이용되고 있기 때문이다.딥페이크를 활용하면 죽은 위인의 인터뷰 등 생생한 역사 교육도 가능해 교육·복지·문화 등 여러 측면에서 긍정적이지만 악용될 소지가 매우 큰 게 문제다. ‘보이스피싱’을 넘어 조금 먼 미래엔 얼굴을 조작해 돈을 빼내는 ‘페이스피싱’이 기승을 부릴지 모른다는 우려도 나온다. 12일 한국언론진흥재단의 ‘딥페이크와 사실의 위기: 어떻게 대응할 것인가’ 보고서에 따르면 딥페이크란 AI 기법의 하나인 딥러닝(기계학습 기법)을 적용해 원본 이미지나 동영상에 다른 이미지를 중첩·결합함으로써 가공의 이미지물을 만들어 내는 기술을 말한다. 딥페이크라는 말 자체에 이미 ‘딥러닝’과 ‘가짜’(fake)라는 의미가 담겨 있다. 미국에선 2017년 말 대형 온라인 커뮤니티인 ‘레딧’에 딥페이크를 활용한 유명 여성 배우의 포르노 영상이 올라와 논란이 되기도 했다. 실제로 딥페이크는 여러 국가에서 다양한 문제를 낳고 있다. 사기 사건을 넘어 정치에 활용될 경우 파장은 더 커질 수 있다. 2018년 멕시코 대선 기간에는 딥페이크를 이용한 정치 공작이 시도되기도 했다. 현 대통령인 안드레스 마누엘 로페스 오브라도르가 “캠프 사람들이 선불카드를 뇌물로 받았다”고 말하는 4분짜리 딥페이크 음성이 유포돼 당시 멕시코 사회에 큰 파장이 일었다. 물론 지금 기술 수준에서 아무나 정교한 딥페이크 영상을 만들 수는 없다. 정교한 딥페이크 가공물들은 포토샵 같은 후처리가 많이 된 것들이다. 전문가들은 100개 가운데 90개는 조악한 수준이라고 평가한다. 지금이야 딥페이크를 탐지하는 기술이 크게 중요하지 않은 수준이지만 수년 후에는 이 탐지기술이 요구될 가능성이 크다. 그러나 지금 국내에 이렇다 할 전문가가 적은 건 사실이다. 영상 보안 전문가인 이흥규 카이스트 전산학부 교수는 “10년 전부터 딥페이크 탐지기술을 연구했지만 연구를 의뢰받은 적은 딱 한 번밖에 없다”며 “다른 대학 교수들의 상황은 더 안 좋을 것”이라고 말했다. 이소은 고려대 정보문화연구소 연구교수는 “딥페이크를 기술적으로 잡아낼 수 있는 탐지기술을 눈여겨볼 필요가 있다”며 “정부는 딥페이크로 인한 허위 정보에 어떻게 대처할 것인지, 사회적 신뢰를 어떻게 높일 것인지에 대한 중장기 과제를 포함한 로드맵을 구축할 필요가 있다”고 밝혔다. 이성원 기자 lsw1469@seoul.co.kr

흉부 X선 영상에서 병변 변화 검출하는 딥러닝 기법이 분당서울대병원 영상의학과 교수들에 의해 개발 되었다. 이경준·김지항 분당서울대병원 영상의학과 교수팀은 과거와 현재의 흉부 X선 영상을 비교해 병변 변화를 검출하는 딥러닝 기법을 개발하는데 성공했다고 14일 밝혔다. 흉부 X선 촬영은 검사 시간이 짧고 비용이 비교적 저렴해 폐렴, 폐암 등 폐질환을 진단하는데 널리 이용되고 있으며, 최근에는 의료진을 보조해 엑스선 검사 결과를 판독하는 인공지능 진단 시스템 관련 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 기존 흉부 X선 영상 관련 연구 사례를 보면 진단 알고리즘을 만들 때 단일 시점의 영상만을 독립적으로 분석했다는 점에서 공통적인 한계가 있었는데, 실제 임상에서 검사결과를 판독할 때는 과거와 현재의 영상을 비교해 병변이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화했는지 감지하고, 이를 진단에 반영하는 것이 매우 중요하다. 이번 연구 결과는 의료영상 기술 관련 세계 최고 수준의 학회인 MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, 의료영상기술학회)에서 발표됐다. 이경준 교수팀은 기존 알고리즘이 지닌 한계를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 새로운 기술적 접근법을 제시했다. 이를 위해 연구팀은 분당서울대병원에서 확보한 흉부 X선 영상 총 5,472쌍을 학습용, 검증용, 테스트용 데이터셋으로 각각 나눴다. 먼저 학습용 데이터 4370쌍으로부터 병변 변화의 기준을 확립하기 위해 X선 촬영 기록이 최소 2회 이상인 환자의 영상과, 이에 대해 의사들이 작성한 판독문을 추출하고, 자연어 처리 알고리즘을 사용해 병변의 변화 패턴에 따라 변화 있음, 변화 없음 등으로 판독문을 다시 소분류하는 방식을 택했다. 이후 주어진 전후 영상에서 변화를 감지하는 알고리즘은 수집된 데이터를 이용해 기계학습 기반으로 구현했다. 구체적으로는 딥러닝 모델을 사용해 병변 변화의 특징점을 추출한 후 주어진 두 영상 내 특징점들의 상관관계 맵을 생성해 분석하고, 계산된 매칭 상관관계 맵의 분포를 분석해 변화 여부를 결정하는 방식이었다. 그후 횡단면적 분석을 시행한 기존 연구 및 관련된 사전 연구와의 성능을 비교해 변화 검출 성능을 검증하고, 변화 패턴별 검출 성능을 곡선하면적를 산출해 통계적으로 정확도를 분석한 결과, 연구팀이 사용한 상관관계 맵 방식의 알고리즘은 정확도가 0.89로 나타나, 기존 알고리즘의 정확도인 0.77~0.82에 비해 가장 우수한 것으로 밝혀졌다. 이번 연구는 의료영상에 딥러닝을 접목시킨 사례 중에서도 주어진 두 개의 연속된 영상에서 특정 병변의 시간에 따른 변화를 중점적으로 분석했다는 점에서 의미가 깊다. 앞으로 임상 진단에 있어 우선순위를 분류하기 위한 객관적 자료로 활용할 수 있을 전망이다. 이 교수는 “새롭게 개발한 딥러닝 기법은 급성변화 검출을 포함한 응급상황을 선별하는데 적용하거나, 1차적 진단 도구로 활용될 수 있으며 향후 흉부 방사선 자동판독기술의 고도화 연구로 연결될 수 있다”며 “의료 분야에서 최신 IT기술을 성공적으로 접목한 사례로 향후 융합 연구 활성화에 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다 이 교수는 “이번 연구를 발전시켜 향후에는 실제 임상의가 판독하는 과정을 시뮬레이션하여 기존에 개발된 진단 기술의 고도화를 유도하고, 변화를 설명하는 자동 판독소견 생성 기법에 활용할 수도 있을 것”이라고 덧붙였다. 신동원 기자 asadal@seoul.co.kr