‘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

해킹이나 악성코드 등으로 인해 개인 정보보안에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 대한 대비책으로 사람의 지문과 같은 생체를 이용한 개인 인증 방식이 최근 인기다. 하지만 지문이나 홍채 등은 2차원 이미지로 인증하기 때문에 쉽게 복제가 된다는 문제점이 있다. 최근 한국전자통신연구원(ETRI)을 중심으로 한 국내 연구진이 손가락의 뼈와 근육, 지방, 혈관, 혈액 등을 종합해 인증하는 기술 개발에 성공했다. 기존 지문이나 홍채가 외형의 이미지에 치중했다면 이번 기술은 사람 신체의 구조적 특성에 집중했다는 차이가 있다. 건강검진 때 체지방을 측정하는 방식과 유사하다. 손가락에 미세한 전기적 신호 또는 진동과 같은 외부의 기계적 특정 신호가 입력되면 뼈, 근육, 혈관 등 인체 내부를 거쳐 신호가 바뀌게 된다. 여기에 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 적용함으로써 사람을 구별해 인증할 수 있게 됐다. 실제로 연구팀은 임상시험심사위원회(IRB)의 승인을 얻어 54명을 대상으로 임상시험을 진행해 7000건 이상의 임상 데이터를 확보했다. 임상 데이터를 바탕으로 검증한 결과 생체인식 99% 이상의 정확도를 달성했다. 이 기술이 스마트폰의 손잡이 부분에 장착되면 스마트폰을 잡기만 해도 인증이 되고 마우스, 키보드, 자동차 손잡이 등 손으로 쥐는 형태에도 응용할 수 있게 된다. 또 다양한 금융거래나 출입 시 인증은 물론 손목시계 등에도 활용될 것으로 기대하고 있다.

현대 농업은 화학과 기계 공학의 도움 없이는 유지할 수 없습니다. 인류는 화학 비료, 농약, 제초제의 도움으로 농업 생산량을 비약적으로 끌어올렸으며 농업용 트랙터와 항공기를 이용해 넓은 면적을 적은 인력으로 재배할 수 있게 됐습니다. 그런데 전자의 경우 여러 가지 환경 문제를 일으키고 있습니다. 농약과 제초제, 화학 비료 모두 주변 환경으로 들어가 생태계를 교란하고 종종 심각한 환경 문제를 일으킵니다. 하지만 그렇다고 이런 화학 물질 없이 모든 농작물을 재배한다면 심각한 비용 상승과 식량 부족 문제를 일으킬 것입니다. 미국 샌프란시스코의 스타트업인 팜와이즈(FarmWise)는 딥러닝 기술을 적용한 로봇이 적어도 잡초 문제는 제초제 없이 해결할 수 있다고 주장하고 있습니다. 팜와이즈는 2016년 MIT, 스탠퍼드 대학, 콜롬비아 대학의 연구팀이 설립한 스타트업으로 인공지능 및 농업 전문가들로 구성되어 있습니다. 이들이 개발한 주황색 로봇은 대형 SUV 크기로 농작물을 해치지 않고 도랑 사이를 이동할 수 있는 정교한 자율 주행 시스템과 위치를 파악할 수 있는 GPS 시스템을 지녀 스스로 알아서 움직일 수 있습니다. 로봇 동체 아래에는 농작물의 상태를 확인할 수 있는 카메라 및 센서가 장착되어 있습니다. 팜와이즈가 개발한 인공지능은 사진으로 찍은 식물과 잡초를 인식하고 구분합니다. 그리고 잡초를 제거하는 일은 화학 물질이 아니라 호미처럼 생긴 도구를 이용해 물리적으로 진행됩니다. 따라서 제초제 내성을 지닌 잡초나 환경에 유해한 제초제 유출은 걱정할 필요가 없습니다.팜와이즈는 작년에 1450만 달러의 자금을 지원받았으며 이를 토대로 미국의 대표적인 야채 재배 지역인 캘리포니아 살리나스 밸리(Salinas Valley)의 농장에서 10대 이상의 로봇이 투입해 상추, 양배추, 브로콜리 같은 작물을 재배하고 있습니다. 제조사에 의하면 지금까지 물리적으로 제거한 잡초만 1000만 개에 이른다고 합니다. 사실 기계가 사진만 보고 잡초인지 작물인지 구분한다는 것은 현재 같은 딥러닝 기술이 나오기 전까지는 불가능한 일이었습니다. 인간은 잡초와 상추를 아주 쉽게 구분할 수 있지만, 로봇은 그렇지 않았습니다. 이미지를 빠르고 효과적으로 인식하고 분류하는 딥러닝 기술은 사람 대신 로봇이 작업할 수 있는 일의 범위를 훨씬 늘릴 것으로 예상됩니다. 농업의 기계화, 자동화는 현대 농업의 꾸준한 추세이긴 하지만, 최근에는 자율주행차, 드론, 머신러닝 기술로 인해 농업의 완전 자동화 가능성이 커지고 있습니다. 팜와이즈가 개발한 잡초 제거 로봇 이외에도 기존의 농업용 트랙터를 자율주행차로 개발해 작물 수확을 자동화하거나 작물을 스스로 인식하고 수확하는 로봇 등 다양한 시도가 이어지고 있습니다. 이에 따라 농업용 로봇의 수요가 10년 내로 100배 증가해 2030년에는 10만 대에 이를 것이라는 예측이 나오고 있습니다. 이런 장밋빛 예측이 실현될지는 미지수지만, 딥러닝 기술의 발전 덕에 로봇의 쓰임새가 점점 더 넓어지는 점은 분명합니다. 드론, 자율주행차, 로봇, 인공지능 같은 새로운 신기술이 적용되는 건 농업 분야라고 해서 예외가 아닐 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com　

인터넷 뱅킹을 넘어 모바일 뱅킹이 일상화되는 등 일상 생활 모든 부분이 온라인과 연결되면서 인터넷 없이는 살 수 없는 세상이 되가고 있다. 문제는 편리함이 늘어나는 대신 개인정보 노출위험도 함께 증가한다는 점이다. 이 때문에 얼굴형태, 홍체, 지문 등 다양한 생체기관을 보안기술에 적용하려는 시도가 많아지고 있지만 복제 가능성을 완전히 배제할 수 없다. 이 같은 상황에서 국내 연구진이 몸 속 지방이나 체액, 근육, 뼈 등의 개인별 특성을 활용해 생체인식 인증수단으로 활용할 수 있는 방법을 개발해 주목받고 있다. 이 기술을 활용하면 골칫거리 뱃살이 누구도 깰 수 없는 생체암호로도 사용될 수 있다는 말이다. 한국전자통신연구원(ETRI) 의료정보연구실, 인천대 기계공학과 공동연구팀은 뼈, 근육, 지방, 혈관, 혈액, 체액 등 신체 모든 구성요소가 개인마다 다르고 복잡하다는 점에 착안해 이를 신호체계로 바꾸고 인공지능 딥러닝 기술을 적용해 개개인을 인식해 인증할 수 있는 기술을 개발했다고 30일 밝혔다. 이번 연구결과는 기초과학 및 공학분야 국제학술지 ‘사이언티픽 리포츠’와 로봇, 보안분야 국제학술지 ‘IEEE 트랜젝션 온 사이버네틱스’에 실렸다.현재 상용화돼 쓰이고 있는 지문, 홍체, 얼굴 인식 인증기술은 이미지를 확인하고 처리하기 때문에 복제가 가능하다. 연구팀은 생체 조직모델링 기술, 딥러닝 생체신호 분석기술, 진동 및 전극소자 기술을 활용해 새로운 형태의 생체인증 기술을 개발했다. 지문인식의 경우 기존에는 지문형태 같은 이미지 중심이었지만 연구팀이 이번에 개발한 기술은 손가락 내 뼈나 혈관, 혈액 같은 해부학적 조직 특성을 파악해 개인을 인식하기 대문에 복제가 불가능하다. 체지방 측정이나 초음파 촬영을 할 때처럼 손가락에 진동같은 기계적 신호나 미세전류 같은 전기적 신호를 흘려 손가락의 구조적 특성을 파악하는 식이다. 연구팀에 따르면 손가락 이외에 신체 부위 어디든 미리 등록을 해놓으면 해부학적 특성을 바탕으로 개인 식별이 가능해진다. 연구팀은 임상시험심사위원회(IRB) 승인을 받아 성인남녀 54명을 대상으로 이번 기술을 활용한 임상시험을 진행해 7000개 이상의 임상 데이터를 확보했다. 이 임상데이터를 인공지능 기계학습, 심층학습 모델로 검증한 결과 이번에 개발된 생체인식 기술의 정확도는 99% 이상인 것으로 나타났다고 연구팀은 밝혔다.안창근 ETRI 박사는 “이번 기술을 스마트폰이나 웨어러블 기기에 적용할 경우 스마트폰을 잡는 것만으로도 인증이 돼 복잡한 과정 없이 사이버 결재가 가능해지고 보안이 필요한 컴퓨터를 사용할 때는 키보드나 마우스를 잡거나 컴퓨터 앞 의자에 앉는 것만으로도 인증이 될 수 있게 해준다”고 설명했다. 안 박사는 “이 밖에도 출입 통제, 자동차 문손잡이, 가정용 맞춤형 사물인터넷 서비스는 물론 병원에서 환자정보 관리를 위한 스마트 시스템도 가능하게 해줄 것”이라고 덧붙였다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

바야흐로 인공지능(AI) 전성시대다. 문재인 대통령은 지난해 12월 17일 ‘AI 국가전략’을 발표했다. ‘정보기술(IT) 강국을 넘어 AI 강국으로’란 비전으로 2030년까지 디지털 경쟁력 세계 3위 국가를 목표로 내세웠다. 독일은 2025년까지 30억 유로를 투자하는 것을 내용으로 하는 AI 전략을 2018년 말 발표했다. 첨단 기술에는 으레 ‘AI’가 접목되는 게 시대적 대세가 됐다. 일부 AI기술은 일상생활에 도입됐다. 경북 구미시 옥계초교 어린이보호구역에는 지난해 말부터 보행자가 접근하면 횡단보도에 자동으로 불이 켜지는 ‘지능형 횡단보도용 교통안전 시스템’이 도입돼 시범운용되고 있다. ‘딥러닝 기반 보행자 속성 식별 기술’을 기반으로 하는 첨단기술이다. 횡단보도에 접근하는 보행자와 차는 물론 교통신호 변화를 실시간 인식해 횡단보도 표지판과 바닥조명을 자동 점멸·점등하면서 경고하는 서비스를 제공하고 있다. AI 활용이 급증하면서 아날로그 시대에 구축된 행정도 변화된 환경에 발맞추는 중대한 기로에 서 있다. 행정정책 결정의 타당성을 제고하기 위해 조사수단으로 AI를 활용하기도 하고, 행정관청과 국민 간 의사소통을 증대하기 위한 수단으로 AI 기반의 챗봇(문자나 음성으로 대화하는 기능의 컴퓨터 프로그램)을 운용하기도 하지만 일반 국민에게 직접적인 법효과가 발생하지는 않기 때문에 아직 심각한 법적 문제를 발생시키지는 않는다. 하지만 ‘지능형 횡단보도용 교통안전 시스템’의 경우 보행자와 운전자에게 공권력 행사를 통해 직접적으로 법적 의무를 발생시켜 전혀 다른 상황이 전개된다. 민주주의 원리에 따라 국가권력을 행사하는 국가기관에는 민주적 정당성이 요구된다. 민주적 정당성은 국가권력 주체인 국민과 국가권력을 행사하는 국가기관을 연결하는 고리다. 민주적 정당성 차원에서 국민과 국가 임무를 맡은 기관·담당자 사이의 정당성 사슬이 단절돼서는 안 된다. 민주주의 원리와 법치국가 원리는 민주적 정당성을 가지고 있는 자연인에 의한 지배를 바탕으로 하고 있다. 법 집행 시 AI 도입은 사람에 의한 인식 과정을 AI에 의한 인식 과정으로 대체한다는 점에서 민주적 정당성 차원에서 문제가 될 수 있다. 실정법적 근거가 없는데도 국민에 대해 직접적인 법효과를 낳는 법집행에 사람의 인식 과정을 대체하는 AI를 도입하는 것은 민주주의 원리와 법치국가 원리에 반할 수 있다. 독일의 경우 1976년 행정절차법을 제정해 컴퓨터에 의한 행정행위를 명문화했다. 2017년 발효된 행정절차법 제35조 a규정을 통해서는 행정행위의 완전 자동화를 명문화하고 AI 기반 행정행위를 법적으로 용인했다. 구미에서 시행 중인 ‘지능형 횡단보도용 교통안전 시스템’에 원인불명의 장애로 인해 사고가 발생할 경우 국가배상책임법을 적용할 수 있을까. 현 국가배상책임의 과실책임주의는 인간의 행위 방식에 바탕을 두고 있는데, 사람의 인식 과정을 AI가 대체하는 경우 종래의 이해 및 접근 자체가 통하지 않는다. 설치와 관리에서 공무원에게 책임을 지울 수 없는 경우 심각한 권리보호상 공백이 빚어진다. 비록 입법권한 결여로 무효로 판시됐지만 독일은 1981년 국가책임법으로 컴퓨터 고장과 관련해 위험책임 법리를 만들어 별개의 책임요건을 규정했다. 근본적으로 현재 국가배상책임이 공무원의 고의나 과실이 존재해야 비로소 성립하는 것 자체가 문제로 제기된다. 공공서비스 제공에 AI를 사용할 준비가 됐는지에 대한 평가지표인 ‘정부 AI 준비지수’를 보면 우리나라는 2019년 현재 26위에 머물고 있다. 전자정부 국가순위와 극명하게 대비된다. 그동안 추구한 규제개혁은 입법적 개혁이 병행되지 않아 공허한 정치적 수사로 전락했다. 아날로그 시대에 구축된 법제도에 상상하지 못한 엄청난 환경변화가 일어나고 있다. 현행 법제도 대부분은 4차 산업혁명의 시대에 어울리지 않고 심지어 치명적 장애로 작용하는 것이다. ‘AI 국가전략’이 단순한 정책백서로 끝나지 않으려면 법제도 전반을 디지털적 관점에서 새로 구축해야 한다. 새 술을 헌 부대에 넣으면 그 술은 썩는다. 구소련 고르바초프 서기장의 “인생은 너무 늦게 오는 자를 벌한다”는 말은 기술 변화의 속도를 따라가지 못하는 지금도 유효하다. 하루가 다르게 일상생활에 영향력을 확대하는 AI 관련 법제도를 새로 만들고 개혁하는 작업을 더이상 미뤄서는 안 된다.

“요가 강사·은행 창구 직원 등 수행 가능” 쉬운 질문만 답해… 아직 고도화는 안 돼“저는 피자를 좋아합니다.” 사람이 말한 것이 아니다. 삼성전자의 미국 연구개발(R&D) 조직인 삼성리서치아메리카(SRA) 산하 ‘스타랩’이 7일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개막한 ‘국제전자제품박람회(CES) 2020’ 도중 공개한 ‘인공인간’의 대답이다. 스타랩이 처음으로 내놓은 인공인간 ‘네온’은 현재 20여개의 캐릭터가 존재한다. 각자 요가 강사, 학생, 보안관과 같은 직업이 있고, 모니카나 마야 같은 이름도 붙었다. 디스플레이 화면 속에 갇혀 있지만 각자 다른 인격을 지닌 그야말로 ‘인공인간’이었다. 이날 시연에서 네온은 ‘웃어 달라’는 요구에 자연스런 미소를 지었고, 같이 사진을 찍자고 하면 금세 매력적인 자세를 취했다. ‘외국어를 할 줄 아냐’고 물으면 한국어로 “안녕하세요”라고 답했다. 스스로 학습하는 ‘딥러닝’을 통해 향후 더 자연스런 대답과 표정이 나올 수 있다고 회사는 설명했다. 이 같은 ‘인공인간’이 궁금했던 관람객들이 줄을 이어 네온 전시부스는 하루종일 북새통을 이뤘다. 직원이 50여명밖에 안 되는 작은 회사가 세상을 놀래킨 것이다. 삼성전자에서 2014년 당시 33세로 상무에 승진하기도 했던 프라나브 미스트리 스타랩 최고경영자(CEO)는 “네온은 앞으로 요가 강사나 은행 창구 직원 등의 역할을 수행할 수 있다”고 말했다. 인간의 직업을 네온이 일부 대체할 수 있다는 것이다. 만약 네온이 더욱 고도화된다면 2013년에 개봉한 영화 ‘그녀’(her)에서 AI와 사랑에 빠졌던 주인공처럼 네온과 인간이 연애를 하는 일도 발생할 수 있다. 다만 이날 시연에서 네온은 대부분 미리 준비된 쉬운 질문만 답해 아직 성능이 고도화되지 않은 모습을 보였다. 그나마도 대답이 즉각적이지 않을 때가 많고 목소리나 답변 내용이 부자연스러운 것이 눈에 띄여 앞으로 개선이 필요할 듯하다. 라스베이거스 한재희 기자 jh@seoul.co.kr