한의원에서 치료를 받다 보면 유독 한의사들이 친절하게 느껴질 때가 있다. 아픈 증상뿐 아니라 머리부터 발끝까지 몸 전체를 세심하게 살피며 심리적인 상태까지 이해하려 하기 때문이다. 한의사들이 이처럼 아픈 증상과 상관없어 보이는 부분까지 파악하는 이유는 한의학의 진단 방식이 지닌 특징에서 찾을 수 있다. 서양의학적 진단 방식은 환자의 증상과 더불어 각종 검사를 통해 가능성이 적은 질환을 배제하면서 최종적인 진단을 내린다. 반면 한의학에서는 다양한 방법을 통해 전신의 증상과 징후를 수집하고, 이러한 정보들과 문제가 되는 환자의 증상 사이의 연계성을 찾아 패턴을 만들어 진단을 내린다. 패턴 인식 중에서도 가장 넓은 범위가 바로 체질이다. 그런 과정을 통해 형성된 환자와의 정서적 친밀감과 신뢰감으로 인해 더 인간적인 의사라고 느껴졌을 수 있다. 이러한 차이로 두 의학은 다른 장단점을 가진다. 예를 들어 보자. 서양의학적 진단 방식을 통해 질환이 명확히 분류된다면 그에 따른 치료제를 통해 확실한 효과를 볼 수가 있지만, 해부학적 병소의 분류가 불명확하거나 기능성 질환인 경우 상대적으로 진단과 치료가 어려울 수 있다. 반면 한의학적 진단 방식은 환자의 증상을 패턴화해 치료 방법을 모색하기 때문에 환자가 증상이 있다면 어떤 질환에 대해서도 치료를 시도할 수 있고 기능적인 상태에 대한 접근이 용이하다. 과거 한의학에선 영상 분석 기기나 혈액 검사 등을 사용할 수 없었기 때문에 주로 증상을 물어보고 안색을 살피며 맥을 잡는 등의 인체의 감각기관을 이용했기에 정보수집에 의사의 주관이 들어가거나 편차가 컸다. 패턴을 결정하는 객관적인 기준이 부족하고 최종 판단을 의사가 내리다 보니 자의적일 가능성이 있어 같은 환자라도 의사마다 조금씩 다른 진단이 내려지는 경우도 있었다. 최근 전통적인 서양의학적 진단 방식이 빅데이터 처리와 인공지능 기술에 힘입어 조금씩 바뀌고 있다. 미래 의학의 선두주자인 스크립스 중개과학연구소 에릭 토폴 박사는 미래의학은 ‘요람에서 무덤까지’ 유전체 정보부터 사회 행동력의 모든 데이터를 이용해 개인을 심층적으로 정의하는 ‘딥피노타이핑’을 활용해야 한다고 주창했다. 또한 딥러닝을 통해 정보들을 패턴으로 인식하고 진단을 내리는 것뿐 아니라 건강 관리까지 광범위하게 사용돼야 한다고 했다. 큰 틀에서 보면 과학기술의 발달을 통해 전통 한의학과 유사한 방법으로 현대의학이 변모하고 있는 것이다. 물론 이러한 흐름을 단순히 ‘미래의학의 모습이 한의학이다’라고 해석하기보다는 다양한 기술로 환자의 정보를 수치화하며, 오믹스 등의 정보와 결합해 빅데이터 통계 처리 기법으로 패턴화한다면 한의학의 진단 방식이 객관화될 수 있을 것이며, 미래의학에도 실질적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

여성 연예인의 가짜 포르노 동영상을 만들어 인터넷에 공개한 ‘딥페이크’(Deepfake) 범죄가 일본에서 처음 적발된 가운데 딥페이크 기술이 날이갈 수록 정교해지고 있다. 최근에는 딥페이크 탐지 기술도 함께 발전하고 있다. 2일 교도통신에 따르면 도쿄도 경찰본부인 경시청은 여성 연예인 딥페이크를 제작·공개한 혐의로 구마모토현 거주 대학생인 하야시다 다쿠미(21)와 효고현에 사는 시스템 엔지니어 오쓰키 다카노부(47)를 명예훼손 및 저작권법 위반 혐의로 체포했다. 두 사람은 AI를 활용해 포르노 비디오에 등장하는 여배우 이미지에 피해자가 된 여성 연예인을 교묘하게 합성하는 방법으로 딥페이크를 제작해 인터넷에 공개한 혐의를 받고 있다. 교도통신은 이런 유형의 딥페이크 사건이 일본에서 적발된 것은 처음이라고 밝혔다. 딥페이크는 ‘딥러닝’과 ‘가짜’(fake)라는 의미를 담은 신조어다. AI의 고급이미지 생성 기술을 사용해 합성 방식으로 만드는 진짜 같은 가짜 동영상을 뜻한다. AI가 합성하려고 하는 사람의 표정과 습관, 음성을 학습해 영상을 합성한다.네덜란드 사이버 보안기업 ‘딥 트레이스’가 발표한 보고서에 따르면 지난해 이 회사가 확인한 딥페이크만 1만 4678건으로, 전년 대비 84% 증가했다. 이 중 96%가 유명 할리우드 여배우 등 유명인이었다. 우리나라에서도 텔레그램을 통해 모인 이들이 성착취 동영상을 제작하고 유포했던 ‘n번방’ 사건에서 일부 피의자들이 딥페이크 기술을 악용하기도 했다. 이들은 피해 여성의 사진을 음란물에 합성해 유포하는 범죄를 저질렀다. 하지만 딥페이크 기술 발전만큼 딥페이크를 탐지하는 기술도 발전하고 있다. 지난달 1일 마이크로소프트는 동영상에 딥페이크 기술을 적용했는지 여부를 감별하는 ‘비디오 어센터케이터’를 선보였다. 이외에도 구글, 페이스북 또한 딥페이크 탐지 기술을 개발하고 있다. 윤수경 기자 yoon@seoul.co.kr

한화생명은 자체 개발한 보험금 인공지능(AI) 자동심사 시스템으로 특허청에서 2건의 기술특허를 획득했다고 21일 밝혔다. 이번에 특허를 받은 시스템은 ‘실손보험금 자동지급심사 시스템 및 그 방법’, ‘새플리 값을 이용한 실손보험금 자동지급심사 시스템 및 그 방법’이다. 한화생명은 알파고의 핵심 딥러닝 기법이자 인간의 시신경 구조를 모방해 만든 알고리즘인 ‘CNN 신경망 알고리즘’을 이번 시스템 개발에 활용했다. 2017~2019년 3년 동안 보험금 청구 데이터 1100만여건을 3만 5000번의 학습 과정을 통해 분석하는 방식이다. 지난해 12월부터 실손보험, 정액보험에 대해 보험금 AI 자동심사 시스템을 활용하고 있는 한화생명은 현재 25%인 자동심사율을 최대 50%까지 끌어올릴 방침이다. 홍인기 기자 ikik@seoul.co.kr

중국의 동영상 공유 소셜미디어 ‘틱톡’의 핵심 알고리즘이 인수 협상의 새로운 난제로 부상했다. 알고리즘은 그동안 인수에 포함되는 것으로 간주됐으나, 중국 정부가 인공지능(AI) 기술의 수출을 제한하겠다고 밝히면서 틱톡의 핵심 알고리즘 포함 여부가 협상의 중심에 섰다고 월스트리트저널(WSJ)이 1일(현지시간) 보도했다. 틱톡 알고리즘에는 ‘딥 러닝’ 기술이 탑재된 것으로 알려졌다. 매각 및 인수 당사자들은 중국 정부가 지난달 28일 발표한 새 지침에 틱톡의 알고리즘이 중국 정부의 승인이 필요한지에 관해 논의했다고 WSJ가 이 문제에 정통한 소식통을 인용해 보도했다. 이런 복잡성으로 인해 인수 협상이 조만간 완료될 가능성이 줄어들었다. 틱톡의 모회사 바이트댄스는 ‘중국 정부의 지침에 따르겠다’고 밝혔고, 새로운 지침에 알고리즘이 적용되면 매각을 어떻게 진행할지에 대해 정부 당국으로부터 명확히 답을 듣기 위해 애쓰고 있다. 인수자 입장에서는 알고리즘이 없는 틱톡 인수는 ‘빛 좋은 개살구’가 될 수 있다. 인수자들은 사용자를 앱에 끌어모으는 알고리즘이 틱톡 가치의 가장 큰 부분을 차지한다고 본다. 일각에서는 인수 기업이 틱톡의 가입자만 사들이고, 앱을 위한 새로운 알고리즘을 개발할 수 있다는 관측도 내놨다. 바이트댄스는 틱톡의 미국 부문에 대해 300억 달러(35조 6000억원)를 요구하지만, 협상에 따라 가격은 유동적이 될 전망이다. 문제는 미중 간 첨예한 무역 갈등 와중에 고위급들이 어떻게 협상할 지에 달려있다고 WSJ은 전했다. 현재 틱톡 인수에는 마이크로소프트(MS)와 월마트가 컨소시엄을 형성해 한 팀을 이루고 있다. 오라클은 바이트댄스 투자자인 세쿼이아 캐피탈과 제너럴 애틀랜틱, 코아튜 매니니먼트와 파트너를 형성하고 있다.앞서 도널드 트럼프 미 행정부는 틱톡이 이달 중순까지 매각되지 않으면 미국 시장에서 완전히 배제하겠다고 밝혔다. 트럼프 행정부는 틱톡 배제 이유로 검열과 데이터 보안 우려를 들었다. 샌프란시스코에서 활동하는 스타트업 투자자인 유진 웨이는 틱톡의 성공 비결에 대해 “(모기업) 바이트댄스의 AI 기술의 결과”라고 말했다. 그는 바이트댄스가 딥러닝으로 알려진 프로세스를 틱톡에 이용함으로써 고도의 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있다고 설명한다. 플랫폼은 가입자가 보는 새로운 동영상에 대해 어떻게 반응하는지 측정해 알고리즘에 그 데이터를 보내면, 이를 바탕으로 알고리즘은 각각의 가입자에게 강력한 맞춤형 동영상을 전달하는 원리다. 웨이는 “당신이 틱톡을 쳐다보면, 틱톡도 당신을 살펴본다”며 “단순히 10대를 위한 앱이라고 생각하는 것은 (틱톡의) 파괴적인 잠재력을 놓치는 것”이라고 지적했다. 한편 중국 정부는 “트럼프 행정부의 매각 강요는 정부의 힘을 이용해 중국 기술을 탈취하는 것”이라고 비난했다. 중국 정부는 지난달 28일 콘텐츠 추천 기술을 수출제한 품목 리스트에 올렸다. 이기철 선임기자 chuli@seoul.co.kr

2016년 미국 대통령 선거에서 대부분 언론과 전문가들은 힐러리 클린턴의 당선을 예측했다. 많은 이들의 예상을 뒤엎고 도널드 트럼프 현 미국 대통령이 당선됐다. 정확한 예측도 있었는데, 바로 인공지능(AI)이었다. 그즈음 인공지능은 발전을 거듭해 스스로 학습하는 기술을 갖추게 됐다. 알려준 것만 아는 게 아니라 스스로 다른 것들도 익혔다. 이른바 ‘딥러닝’이다. 사람의 뇌가 생각하고 배우는 과정을 모방한 기술이었다. 인공지능 알파고가 이세돌 9단에게 이기는 데도 딥러닝이 있었다. 딥러닝 기술을 장착한 인공지능에 ‘빅데이터’는 활짝 날게 하는 바람이 됐다. 빅데이터는 말 그대로 아주 거대한 양의 데이터다. 사전적 의미로는 기존 데이터베이스로는 수집하거나 저장, 분석 등을 하기가 어려울 만큼 방대한 양의 데이터를 가리킨다. 여기에는 문서나 이메일은 물론 음성, 영상, 이미지, 각종 소셜미디어의 게시물과 댓글까지 포함된다. 구글의 인공지능은 구글과 각종 소셜미디어 등에서 오가는 빅데이터를 이용해 선거 결과를 예측한 것이다. 번역 엔진도 빅데이터를 이용한다. 인공지능에 원문과 번역문을 학습시켜 언어 사이의 번역 규칙들을 파악하게 한다. 이때 질 좋은 언어 데이터가 많아야 정확도가 높아지는 건 당연하다. 뿐만 아니라 챗봇이나 인공지능 비서 등의 효율도 높아지려면 언어 데이터가 많아야 한다. ‘언어 빅데이터’가 있어야 하는 것이다. 언어 빅데이터는 달리 말하면 ‘말뭉치’라고 한다. 우리나라는 1998년부터 10년간 ‘21세기 세종계획’이란 이름으로 말뭉치 구축 사업을 벌였다. 이 기간에 약 2억 어절의 말뭉치를 구축했다. 이 당시에는 세계에서 가장 앞서는 성과였다. 하지만 아쉽게도 이후 10년간 이 사업은 중단됐다. 그사이 미국은 2000억 어절 이상, 중국은 300억 어절, 일본은 150억 어절 정도의 말뭉치를 구축했다. 2018년부터 다시 우리도 5년간 155억 어절을 목표로 말뭉치를 구축하고 있다. 이 결과의 일부가 지난주 공개됐다. 국립국어원이 ‘모두의 말뭉치’(https://corpus.korean.go.kr)에 공개한 자료에는 13종 18억 어절이 들어 있다. 최근 10년간의 신문 기사, 서적 2만 188종이 담겼다. 여기에 음성 대화, 메신저 대화, 방송 자료까지 들어 있다. 컴퓨터의 한국어 이해에 쓰이는 형태와 구문, 의미 등 언어 단위별로 분석한 자료도 1100만 어절이다. 저작권 문제가 모두 해결된 것이어서 누구나 파일을 내려받아 이용할 수 있다. 지속적인 뒷받침과 관리가 필요하다. 어문부 전문기자 wlee@seoul.co.kr

국내 연구진이 자폐스펙트럼장애의 여부와 정도를 인공지능 기술을 이용해 파악할 수 있는 기술을 개발해 주목받고 있다. 카이스트 바이오뇌공학과 이상완 교수와 연세세브란스병원 소아정신과 천근아 교수 공동연구팀은 뇌영상 빅데이터와 인공지능(AI)의 심층학습(딥러닝) 기술로 자폐증상과 예후를 예측할 수 있게 됐다고 28일 밝혔다. 이번 연구결과는 전기전자공학자협회(IEEE)에서 발행하는 국제학술지 ‘IEEE 엑세스’에 실렸다. 자폐스펙트럼장애(ASD)는 흔히 ‘자폐증’으로 알려진 뇌발달 장애이다. 타인과 의사소통이 어렵고 주변에 관심 갖는 것이 제한적이며 반복적 행동을 하는 것이 특징으로 알려져 있다. 미국질병통제예방센터(CDC)에 따르면 ASD는 54명당 1명 꼴로 나타나고 있으며 국내에서도 2% 정도의 유병률을 나타내고 있다. 보통 ASD는 아동행동 관찰과 상담과 정신질환 진단분류메뉴얼인 DSM-5에 근거하고 있지만 사람마다 개인차가 심해 자폐에 대한 정확한 진단이 쉽지 않고 예후를 예측하기도 어렵다.연구팀은 세브란스병원에서 관리하고 있는 3~11세 ASD 환자 84명의 자기공명영상(MRI) 빅데이터와 국제컨소시엄으로 구축된 약 1000건의 자폐환자 MRI빅데이터를 활용해 MRI 영상으로 자폐 진단과 예후를 예측할 수 있는 AI 모델을 만들었다. 이후 공간변경네트워크(STN)와 3D 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용한 모델을 만들어 AI를 학습시켰다. AI로 분석 결과 뇌의 기저핵을 포함한 피질하 구조가 자폐 심각도와 관련이 있음을 확인하고 이를 바탕으로 ASD 환자들의 진단과 예후를 예측해 맞춤형 진료가 가능해지게 됐다.천근아 세브란스병원 교수는 “ASD 진단을 할 때 의사들이 뇌영상 자료는 많이 활용하지 않는 경향이 있지만 이번 연구는 자폐의 증상과 심각도를 뇌 영상에서 쉽게 찾을 수 있음을 보여주고 있다”라고 말했다. 이상완 카이스트 교수는 “이번 연구는 진료 현장에서 자폐를 진단하고 연구하는데 인공지능이 도움을 줄 수 있음을 보여주고 있으며 다른 질병들도 AI로 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있게 될 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

일반 대중에게 지포스라는 게임용 그래픽 카드로 가장 잘 알려진 엔비디아는 사실 오래 전부터 게임 이외의 영역으로 외도를 해왔습니다. 이미 20년 전에 초기 지포스 GPU를 이용한 전문가용 그래픽 카드인 쿼드로를 내놨고 GPU를 고성능 연산용으로 사용하는 테슬라를 출시해 슈퍼컴퓨터 영역까지 진출했습니다. 그러나 더 중대한 변화는 GPU가 인공지능 연산용으로 사용되면서 발생했습니다. 엔비디아 GPU가 딥러닝 등 인공지능 연산에 핵심 기기로 사용되면서 수요가 폭발한 것입니다. 최근 발표된 엔비디아의 2분기 실적(FY2021 Q2, 엔비디아의 회계연도는 실제 달력과 11개월 차이로 2020년 5-7월 사이 실적)에서는 회사 설립 후 최초로 게이밍 부분 매출이 데이터 센터 부분에 1위 자리를 내줬습니다. 지포스 GPU를 판매하는 게이밍 부분 매출도 전년 동기 대비 26% 증가한 16억5400만 달러를 기록했지만, 데이터 센터 부분 매출은 무려 167% 증가한 17억5200만 달러를 기록해 전체 매출 38억6600만 달러에서 45.3%를 차지했습니다. 사실 데이터 센터 매출의 폭증은 지난 4월에 인수한 네트워크 전문 기업인 멜라녹스(Mellanox Technologies) 덕분이기도 합니다. 데이터 센터 매출의 30%, 전체 매출의 14%는 멜라녹스 기여분입니다. 하지만 매출이 50%가 아니라 167% 증가한 것은 그만큼 데이터 센터에서 엔비디아 GPU 수요가 크게 늘었기 때문입니다. 예를 들어 최근 마이크로소프트는 애저 클라우드 서비스에 엔비디아의 최신 AI 가속 GPU인 암페어 A100(사진)을 도입했습니다. 애저 사용자는 별도의 서버와 GPU 없이 ND A100 v4 VM 가상 머신 시리즈를 통해 수백 개의 가상 머신과 수천 개의 엔비디아 GPU를 이용해 인공지능 관련 업무와 연구를 진행할 수 있습니다. 구글 클라우드는 애저보다 더 빨리 A100 GPU를 채택한 A2 VM을 선보였고 아마존의 AWS 역시 조만간 A100을 이용한 서비스를 공개할 예정입니다. 엔비디아 GPU를 이용한 인공지능 클라우드 서비스가 경쟁적으로 보급되고 있는 셈입니다. 엔비디아의 데이터 센터 부분 매출이 폭발적으로 증가한 것 역시 당연한 결과입니다. 이렇게 엔비디아 GPU가 인공지능 서비스에서 핵심적인 장치가 되면서 엔비디아의 주가는 과열이 우려될 정도로 급등하고 있습니다. 심지어 시가 총액이 반도체 업계 1위인 인텔을 넘어선 것은 물론 최근에는 삼성전자까지 넘어섰습니다. 매출과 영업이익 모두 인텔이나 삼성전자보다 한참 아래라는 점을 생각하면 과도한 부분이 있지만, 그만큼 회사의 성장성에 대한 시장의 기대가 큰 것입니다. 인공지능 관련 수요가 앞으로 계속 늘어날 수밖에 없다는 점을 생각하면 성장성에 대한 기대가 큰 것도 당연합니다. 그런데 급등한 주가와 데이터센터 중심으로의 환골탈태보다 최근 더 화제가 된 소식은 ARM 인수를 염두에 두고 있다는 것입니다. ARM은 매출이나 영업이익은 크지 않지만, 이 회사에서 라이선스를 준 회사가 워낙 많고 스마트폰부터 서버까지 쓰이는 분야가 워낙 많아 그 파급효과가 적지 않습니다. 엔비디아가 탐내는 것은 작고 에너지 효율적인 ARM의 프로세서 설계 기술로 ARM의 라이선스를 받아 자체 프로세서를 제조하는 수준에서 벗어나 아예 칩 설계 자체를 함께 할 의도로 풀이됩니다. 만약 성사된다면 엔비디아의 데이터 센터 집중 전략에 더 가속도가 붙을 것으로 예상됩니다. 다만 이미 멜라녹스 인수를 위해 70억 달러의 거금을 지출한 엔비디아가 이보다 훨씬 비싼 ARM을 인수 자금을 마련할 수 있을지 의문이라는 의견도 존재합니다. 소프트뱅크는 2016년 ARM을 320억 달러에 인수했는데, 이보다 훨씬 높은 가격에 다시 팔 예정이기 때문입니다. 인수 합병을 위해서는 양사의 합의뿐 아니라 일본 및 영국 정부의 승인을 얻어야 한다는 점 역시 변수입니다. 하지만 ARM 인수와 상관없이 엔비디아는 데이터 센터와 AI로 방향성을 잡은 상태이고 설령 인수에 실패해도 이 분야에서 기술적 우위를 당분간 유지할 것으로 예상됩니다. 최대 변수는 자체 GPU를 개발하는 인텔과 오랜 경쟁자인 AMD의 도전인데, 엔비디아가 게임용 GPU는 물론 인공지능 GPU 분야에서 상당히 독보적인 경쟁력을 지니고 있어 당장에는 큰 위협이 되기 어렵다는 의견이 지배적입니다. 여러 가지 변수가 있지만, 엔비디아의 질주는 당분간 계속될 것으로 보입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

지난 주말부터 국내 코로나19 확진자 숫자가 급증해 ‘2차 대유행’이 우려되고 있는 상황이다. 외국에서도 코로나19 감염자는 줄어들고 있지 않고 있어 해외 유입 확진자도 적지 않을 것으로 보인다. 실제로 지난 18일 기준으로 해외 유입 감염자 숫자는 국내 전체 확진자의 16.9%에 이른다. 국내 연구진이 인공지능(AI)과 빅데이터를 바탕으로 해외 유입 확진자 수를 예측해 대응할 수 있는 기술을 개발해 주목받고 있다. 카이스트 산업및시스템공학과 이재길 교수팀은 세계 각국 확진자 수와 사망자 수, 나라별 코로나19 관련 키워드 검색빈도, 한국으로 들어오는 일일 항공편수, 한국 로밍 고객 입국자 수 등 빅데이터에 AI 기술을 적용해 향후 2주간 해외 유입 확진자 수를 예측하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 이번에 개발한 기술은 오는 23~27일 열리는 정보학 분야 국제학술대회 ‘ACC KDD 2020’의 ‘코로나19 대응 AI 기술’ 세션이 열리는 24일 발표될 예정이다. 연구팀은 각국의 코로나19 위험도와 기밀 정보인 실시간 한국 입국자 수를 파악하기 어려워 코로나19 관련 키워드 검색 빈도와 국내 도착 항공편수, 로밍 고객 입국자 수처럼 공개된 빅데이터들만으로 AI 모델을 구축했다. 또 연구팀은 해외 유입 확진자 수 예측에 국가 간 지리적 연관성도 중요하게 작용한다는 점을 고려해 국가·대륙으로 구성되는 지리적 계층구조라는 개념을 도입해 AI 모델을 설계했다. ‘하이코비드넷’(Hi-COVIDNet)이라고 이름 붙여진 이 인공지능은 기존에 개발된 기계학습(머신러닝)이나 심층학습(딥러닝) 기반 모델과 비교했을 때 예측력이 35% 정도 더 높은 것으로 확인됐다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

지난 주말부터 국내 코로나19 확진자 숫자가 급증해 ‘2차 대유행’이 우려되고 있는 상황이다. 외국에서도 코로나19 감염자는 줄어들고 있지 않고 있어 국내로 들어오는 해외유입 확진자도 적지 않을 것으로 보인다. 실제로 18일 기준으로 해외유입 감염자 숫자는 국내 전체 확진자의 16.9%를 차지하고 있다. 국내 연구진이 인공지능(AI)과 빅데이터를 바탕으로 해외유입 확진자 수를 예측해 대응할 수 있는 기술을 개발해 주목받고 있다. 카이스트 산업및시스템공학과 이재길 교수팀은 세계 각국 확진자 수와 사망자 수, 나라별 코로나19 관련 키워드 검색빈도, 한국으로 들어오는 일일 항공편수, 한국으로 로밍고객 입국자수 등 빅데이터에 AI 기술을 적용해 향후 2주간 해외유입 확진자 수를 예측하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 이번에 개발한 기술은 오는 23~27일 열리는 정보학 분야 국제학술대회 ‘ACC KDD 2020’의 ‘코로나19 대응 AI 기술’ 세션이 열리는 24일 발표될 예정이다. 연구팀은 각국의 코로나19 위험도와 기밀 정보인 실시간 한국 입국자 수를 파악하기 어려워 코로나19 관련 키워드 검색 빈도와 국내 도착 항공편수, 로밍고객 입국자 수처럼 공개된 빅데이터들을 기반으로 AI 모델을 구축했다. 또 연구팀은 해외유입 확진자 수 예측에 국가간 지리적 연관성도 중요하게 작용한다는 점을 고려해 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조라는 개념을 도입해 AI 모델을 설계했다. ‘하이-코비드넷’(Hi-COVIDNet)이라고 이름붙여진 이 인공지능은 기존 시계열 데이터기반 예측 기계학습이나 심층학습(딥러닝) 기반 모델과 비교했을 때도 예측력이 35% 정도 더 높다는 것이 확인됐다.이재길 교수는 “현재 코로나19 국내 유입차단을 위해 인천국제공항과 공항, 항만 등에서 검역소를 운영하고 있는데 효과적 운용을 위해서는 해외유입 확진자 숫자를 높은 정확도로 예측하는 것이 중요하다”라며 “이번 기술을 활용하면 검역관, 진단키트 등 검역자원을 적절히 배치하고 입국자 자가격리시설을 적절히 확보하기 위한 근거와 입국검역 강화, 특별입국절차 제정의 근거로도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

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