부산시교육청이 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합·분석하는 학습체제를 일컫는 ‘딥러닝 스쿨’을 전국 최초로 학교현장에 구축키로 하고 전문가들이 참여하는 워크숍을 갖는다. 부산시교육청은 29일 오후 4시부터 3시간 동안 동명대학교에서 딥러닝 스쿨 관련 부산교육청과 동명대학 관계자, 전문가 등 50명이 참가한 가운데 ‘딥러닝 스쿨’워크숍을 진행한다. 이 워크숍은 인공지능 기반의 ‘딥러닝 스쿨’을 전국 최초로 학교 현장에 도입하기 위해 여러 전문가들을 초청해 강연을 듣고 정보를 공유하기 위해 마련됐다. ‘딥러닝’은 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 분석해 학습하는 기술을 뜻한다. ‘딥러닝 스쿨’은 ‘딥러닝’을 이용한 학습체제를 말한다. 인텔 이주석 전무가 ‘인공지능 기반의 미래교육을 위한 생태계 구축’ 특강을 한다. 이어 사상고 박민지 교사, 경성전자공업고 이분여 교사가 ‘데이터를 활용한 수업’을 주제로 발표하고 광남초 오동주 교사 ‘챗봇을활용한 액션러닝’ 사례를 발표한다. 또 동명대 옥수열, 이석환 교수가 딥러닝 기반 시뮬레이션’을 선보이고 연혜민 교수가 ‘유아교육에서의 로봇 활용교육’, 옥지원 교수가 ‘간호교육에서의 VR 활용교육’ 사례를 발표한다. 부산김정한 기자 jhkim@seoul.co.kr

딥러닝 조향제어장치 등 소형·경량화 연내 5G 탑재 커넥티드카 기술 개발SK텔레콤과 연세대 연구팀이 자율주행 기술을 적용한 경차 임시운행 허가를 취득했다. 차량 공유 서비스에 적합한 경차가 국내 도로를 자율주행하게 되는 것은 처음이다. SK텔레콤은 연세대 글로벌융합공학부 김시호 교수 연구팀과 함께 기아차 ‘레이’의 자율주행 임시운행 허가를 취득했다고 4일 밝혔다. SK텔레콤과 연세대는 경차 자율주행 허가에 이어 차량공유 서비스와 자율주행 기술을 접목한 연구를 추진한다. 집이나 사무실로 차를 부르는 차량호출 기술, 자율주차 기술 고도화, 자율주행 배송 기술 등이 이번 연구의 내용이다. 경차는 차 안 공간이 좁아 자율주행 장비를 싣는 데 어려움이 있다. 그래서 그동안 국내 자율주행차 시험운행은 중·대형차 중심으로 이뤄져 왔다는 게 SK텔레콤 측 설명이다. SK텔레콤과 연구팀은 자율주행차용 고성능 컴퓨팅 플랫폼과 내장형 차량 센서, 딥러닝 조향 제어 장치 등을 경차에 탑재할 수 있도록 소형화·경량화했다. 연내 5G 통신 모듈도 탑재해 5G 차량사물통신(V2X), 커넥티드카 기술을 고도화할 계획이다. 특히 이번에 시범운행하는 자율주행 경차는 영상 정보를 이해하고 차량을 운행한다. 기존 자율주행차가 인공지능 카메라를 통해 얻은 정보를 기하학적으로 분석해 도로의 꺾인 정도, 장애물 등을 계산한 뒤 사전에 사람이 입력한 값에 따라 차를 조종하는데, 이 차는 운전자가 눈으로 보고 도로 상황에 대응하는 것과 비슷한 방식이다. 이를 위해 미국 엔비디아의 자율주행 컴퓨팅 플랫폼 ‘드라이브 PX2’에 SK텔레콤과 연구팀이 자체 개발한 딥러닝 조향 제어 장치를 접목했다. SK텔레콤은 “주행 데이터를 스스로 학습해 조향장치 제어 능력을 고도화하기 때문에 데이터가 쌓일수록 운전 능력이 진화한다”고 설명했다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

음성·홍채와 같은 ‘바이오정보’를 보호하기 위한 정부 가이드라인이 오히려 인공지능(AI) 산업 발전의 걸림돌이 되고 있다는 지적이 나오고 있다. 업계는 꼭 필요한 규제 이외에 다 허용하는 네거티브 규제가 필요하다고 주장하는 반면 정부는 개인정보 보호가 우선이라는 입장이다.●방통위 “원본 정보 보관 땐 동의 얻어야” 2일 방송통신위원회와 자유한국당 박성중 의원에 따르면 AI 사업자는 이용자의 음성·홍채 등 원본 정보에서 특징 정보를 추출한 뒤 원본 정보를 즉시 파기해야 한다. AI 스피커 음성인식 과정에서 이용자가 “오늘 날씨 알려줘”라고 말했다면, 사용자는 특정 정보를 생성·저장한 뒤 원본 정보를 지워야 하는 것이다. 원본 정보를 파기하지 않고 따로 보관하려면 이용자로부터 별도 동의를 받아야 한다. 업계에서는 이러한 내용의 방통위 가이드라인이 과도한 규제라는 입장이다. 원본 정보 파기 규제로 최신 AI 기술 적용이 제한돼 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없다는 주장이다. 한 업계 관계자는 “원본 정보를 파기하면 딥러닝 등 새로운 기술에 활용하지 못해 AI 산업 고도화에 제약이 생긴다”며 “원본 정보 보관에 동의한 이용자에게만 혜택이 가는 서비스를 만들면 반쪽짜리에 불과하다”고 지적했다. ●업계 “AI 산업 발전 막는 과도한 규제” 특히 국내 기업은 구글 등 글로벌 기업에 비해 상대적으로 정부 가이드라인을 준수해야 한다는 압박이 크다. 가이드라인은 법적 구속력은 없지만 대부분의 국내 기업이 이를 따르고 있다. 박 의원은 “구글은 AI가 수집한 이용자의 음성을 들어 볼 수 있는 기회까지 제공하는 등 가이드라인에 명시된 원본 정보 파기 원칙을 지키지 않고 있다”며 “국내 기업도 원본 정보를 자율적으로 활용하도록 제도를 개선해야 한다”고 강조했다. 앞으로 말하는 사람을 구분하는 화자 인식 AI 기능이 활성화되면서 규제를 둘러싼 논란이 지속될 것으로 보인다. 또 다른 업계 관계자는 “정부 눈치를 보지 않는 글로벌 기업과 비교했을 때 국내 기업은 열위에 처할 수밖에 없다”고 호소했다. 이에 방통위 관계자는 “가이드라인은 AI 산업을 성장시키면서 동시에 개인정보를 보호할 수 있는 방향으로 설계됐다”며 “국내 기업과 해외 기업 간 차별은 전혀 없다”고 설명했다. 또 “불편을 감수하더라도 원본 정보 삭제를 원하는 이용자의 의사도 존중해야 한다”고 덧붙였다. 장진복 기자 viviana49@seoul.co.kr 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

국내외 배우 2500여명의 영화·드라마 키스 등 50가지 상황 음성 검색 실행 개인 취향 맞게 추천하는 기능도 선봬영화 ‘라라랜드’ 화면 오른쪽 위엔 현재 장면에 나오고 있는 배우들의 이름과 사진이 실시간으로 뜬다. 에마 스톤의 사진을 클릭하면 배우 프로필과 영화에서 에마 스톤이 등장하는 장면이 따로 소개된다. 왼쪽 위 검색 창에 배우, 장면 등을 선택해 검색할 수 있다. 예를 들어 ‘에마 스톤’과 ‘댄스신’을 선택하면 영화에서 이 배우가 춤추는 장면만 골라 볼 수 있다. SK텔레콤은 27일 서울 을지로 삼화빌딩에서 드라마나 영화 속 장면을 검색하는 등의 ‘인공지능(AI) 미디어 추천 기술’을 시연했다. 이날 시연한 기술은 올해 안으로 IPTV 서비스인 ‘Btv’와 모바일 동영상 서비스(OTT) ‘옥수수’에 적용된다. 화면 속 인물이나 상황을 분석해 배우 이름과 ‘댄스신’, ‘키스신’ 등의 키워드로 검색할 수 있는 ‘영상 분석 기반 장면 검색 기술’은 AI 딥러닝 기술을 바탕으로 만들어졌다. 현재 2500명 이상의 국내외 배우들과 키스·결혼식·댄스·식사·번지점프 등 50여 가지 상황, 계절과 특수 장소, 배경음악 등을 인식할 수 있다. 이를 위해 SK텔레콤은 영상 콘텐츠 수천 편, 이미지 수백만 장을 AI에 학습시켰다. 이 기술이 Btv에 적용되면 앞으로 AI 스피커에 음성 명령으로도 장면을 찾을 수 있게 될 것으로 보인다. 가령 ‘라라랜드’를 보다가 “아리아, 주인공 키스신 찾아줘”라고 말하면 영화에서 에마 스톤과 라이언 고슬링이 키스하는 장면을 전부 찾아 제공하는 것이다. 이에 대해 SK텔레콤 관계자는 “기술 개발은 끝났고 아직 상용화되진 않았다”면서 “단계적으로 가능해질 것”이라고 설명했다. 이와 함께 개인 시청 이력에 기반해 시청자 취향에 맞는 영화나 드라마를 추천하는 ‘콘텐츠 개인화 추천 기술’도 이날 소개됐다. 예능 프로그램을 좋아하는 시청자가 특정 예능 프로그램을 시청했다면 비슷한 취향의 시청자들이 본 다른 예능 프로그램이 함께 홈 화면에 뜨는 방식이다. SK브로드밴드는 이달 14일 일부 옥수수 이용자를 대상으로 이 기술을 적용했고, 향후 대상을 전체 이용자로 확대할 계획이다. 이종민 미디어기술원장은 “기술 개발과 서비스 상용화를 같이 하는 사례는 드물다”며 “탁월한 기술을 바탕으로 글로벌에서도 경쟁력을 확보할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

그래픽 처리 장치 전문 업체인 엔비디아가 새로운 RTX 2000 시리즈 제품군을 본격적으로 출시했습니다. 오랜 세월 사용한 GTX라는 명칭을 버리고 RTX라는 새로운 브랜드로 등장한 RTX 2080 Ti, RTX 2080, RTX 2070은 높은 가격으로 인해 다소 논란도 있지만, 엔비디아는 ‘그래픽을 다시 발명했다(Graphic reinvented)’고 언급하면서 대단한 자신감을 보여주고 있습니다. 사실 RTX 시리즈에서 처음 도입한 튜링(Turing) 아키텍처는 엔비디아에도 상당한 도전입니다. 튜링은 그래픽에서는 물론 인공지능에서도 2위가 따라오기 힘든 엔비디아식 초격차 전략을 위한 포석이지만 여러 가지 검증되지 않은 새로운 시도가 담겨있기 때문입니다. 엔비디아가 튜링에서 도입한 가장 중요한 두 가지 핵심 무기는 바로 레이 트레이싱(Ray Tracing)을 위한 RT 코어와 딥러닝을 위한 텐서 코어(Tensor Core)라고 할 수 있습니다. 가짜를 더 진짜처럼 3D 그래픽 카드는 2차원 평면인 모니터에 가상의 3차원 물체를 보여주는 장치입니다. 초창기 3D 그래픽 게임은 지금 기준으로 보면 어설프게 색칠한 상자들이 움직이는 정도에 불과했습니다. 하지만 지난 수십 년간 더 현실적인 가짜를 구현하기 위한 노력 덕분에 게임에 등장하는 사람과 물건들은 점점 실제와 비슷해졌습니다. 엔지니어들은 끊임없이 더 많은 폴리곤과 텍스처를 처리할 수 있는 그래픽 프로세서를 개발했고 이제는 제법 사실적인 사물을 모니터를 통해 보여줄 수 있게 됐습니다. 그러나 이런 꾸준한 노력에도 불구하고 우리의 뇌는 게임 속 3D 그래픽이 실제와 다르다는 사실을 인지합니다. 여러 가지 이유가 있지만, 가장 중요한 건 빛의 효과가 실제와 다르기 때문입니다. 햇빛 같은 광원이 다시 물체에 반사되어 나오는 빛의 미묘한 광원효과는 워낙 복잡해서 슈퍼컴퓨터의 힘으로도 실시간으로 계산해 표현하기 어렵습니다. 물론 그래도 엔지니어들은 가능한 방법을 개발했습니다. 가장 대표적인 방법이 바로 레이 트레이싱(Ray tracing) 기법입니다. 레이 트레이싱은 광원과 빛의 반사를 실제와 가깝게 표현하는 기술로 이미 영화나 동영상 제작에서 널리 쓰이고 있지만, 이를 계산하기 위해서는 많은 시간이 필요해 게임에 적용하기에는 무리가 있었습니다. 영화에서는 몇 시간 렌더링한 결과를 1분 동안 보여줘도 문제없지만, 게임에서는 실시간으로 처리해야 하기 때문입니다. 이 문제의 해결책은 레이 트레이싱을 고속으로 처리할 별도의 연산 장치를 개발하는 것입니다. 엔비디아가 튜링에 탑재한 RT 코어가 그것으로 과거 소프트웨어적으로 레이 트레이싱을 처리할 때와는 비교할 수 없을 만큼 빠른 속도로 레이 트레이싱 연산이 가능해졌습니다. 엔비디아는 스타워즈 기술 데모를 시연하면서 과거 4개의 GPU로 처리하던 레이 트레이싱을 튜링 GPU 한 개로 더 빨리 처리할 수 있다는 점을 보여줬습니다. 물론 그래도 우리의 눈을 완전히 속일 수는 없지만, 더 진짜 같은 가짜를 구현할 수 있게 된 것입니다. 두 마리 토끼를 노리는 텐서 코어 튜링에서 다른 큰 변화는 인공지능 연산 장치인 텐서 코어가 같이 포함되었다는 사실입니다. 텐서 코어의 연산 능력은 114TFLOPS (16FP)로 현존하는 가장 강력한 인공지능 프로세서 가운데 하나입니다. 최근 GPU는 인공지능 분야에 쓰임새가 점점 늘어나고 있기 때문에 이런 변화는 자연스럽지만, 새로 추가된 텐서 코어가 본래 목적인 게임에는 무용지물이라는 게 문제입니다. 엔비디아는 텐서 코어에 새로운 일감을 줬는데, 바로 이미지 품질을 향상시키는 것입니다. 딥러닝 기법으로 저해상도 사진이나 영상으로 바꾸는 연구가 진행 중인데, 튜링은 아예 실시간으로 3D 그래픽 영상 품질을 높입니다. 게임 속 3D 그래픽은 흔히 계단 현상이라고 부르는 앨리어싱(Aliasing)을 제거하지 않으면 모서리 부분이 매우 지저분하거나 거칠게 보입니다. 이를 제거하기 위해 여러 기술이 개발되었는데, 대표적인 방법이 TAA(Temporal Anti-Aliasing)입니다. 어떤 방법이든지, 기존의 그래픽 연산 유닛을 사용하기 때문에 안티 앨리어싱을 많이 할수록 성능이 낮아졌습니다. 하지만 딥러닝을 위한 텐서 코어를 갖춘 튜링에겐 다른 방법이 있습니다. 딥 러닝 슈퍼 샘플링(Deep Learning Super-Sampling·DLSS)은 그래픽 연산이 아닌 인공지능을 이용해 이미지 품질을 높이기 때문에 3D 연산 능력에 영향을 미치지 않습니다. 결과적으로 텐서 코어를 이용해서 3D 처리 능력을 높인 것과 같은 결과를 얻게 됩니다. 물론 딥러닝 기법으로 이미지 해상도를 높일 경우 기존의 방식과 결과물이 다소 달라 이질적으로 보일 수도 있으나 딥러닝 기반이기 때문에 앞으로 알고리즘을 개선하고 학습을 많이 하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 그래픽과 인공지능 왕좌 노리는 엔비디아 하지만 신기술에도 대가는 따르게 마련입니다. 이미 그래픽 연산과 병렬 연산을 위해 수천 개의 CUDA 코어를 집어넣은 상태에서 다시 텐서 코어와 RT 코어를 추가하면서 튜링 GPU는 엄청나게 커졌습니다. RTX 2080 Ti는 754㎟ 다이 (die) 면적에 186억 개의 트랜지스터를 집적했으며 RTX 2080/2070 역시 538㎟ 면적에 136억 개의 트랜지스터를 집적해 전 세대 대비 크기가 대폭 증가했습니다. 그러나 게임에서의 성능 향상 폭은 30-40% 수준으로 트랜지스터 증가에 미치지 못하는 수준입니다. 물론 새로운 유닛을 대거 집어넣었기 때문이죠. 이미 업계 1위인 엔비디아가 이런 대가를 치르면서까지 신기술을 집어넣은 이유는 분명합니다. 경쟁자들이 따라오지 못할 정도로 앞서가려는 것이죠. 레이 트레이싱 기술을 지원하는 게이밍 GPU는 현재 엔비디아만 출시했고 앞으로 당분간 엔비디아 이외의 회사는 없을 것입니다. 텐서 코어를 지닌 GPU 역시 마찬가지입니다. 물론 엔비디아의 전략이 통하려면 게임 제작사들의 협조가 필수적입니다. 제작사들이 적극적으로 레이 트레이싱과 DLSS를 적용해야 빛을 볼 수 있는 것입니다. 이미 여러 게임에서 지원을 공언했지만, 얼마나 보편적으로 이용하게 될지는 아직 미지수입니다. 만약 최신 게임에서 널리 사용하는 기술이 된다면 엔비디아의 입지는 한층 더 강화되고 차세대 그래픽과 인공지능에서 선두를 유지할 수 있을 것입니다. 과연 그렇게 될지는 두고 봐야 알겠지만, 현재의 성공에 만족하지 않고 새로운 시도를 하는 IT 기업의 모습은 매우 긍정적으로 보입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

스마트시티·스토어·감시 등 6개 주제 에스원 플랫폼에 협력사 기술 접목 1.5m 거리 홍채 인식 ‘아이패스’ 눈길주말 수만 명이 몰려든 놀이공원에서 아이가 없어졌다. 신고를 받은 직원들이 사방으로 흩어져 공원 곳곳을 찾아다닌다. 이들이 착용한 웨어러블 카메라가 전후좌우를 찍은 영상들을 동시에 관제센터로 보낸다. 관제센터의 다중얼굴인식 프로그램은 아이 부모에게서 받은 사진을 바탕으로 영상 속 사람들 얼굴을 실시간으로 비교해 아이를 찾아낸다. 에스원의 지능형 지능형 영상감시 시스템(SVMS)과 삼성전자 사내 창업 지원프로그램인 ‘씨랩’ 출신 스타트업 ‘링크플로우’의 360도 웨어러블 카메라가 결합해 상용화되면 이처럼 다중이용시설에서 잃어버린 아이를 보다 빠르고 효과적으로 찾을 수 있게 된다. 미아 찾기 외에도 지명수배자 등 ‘블랙리스트’ 인물 검색에도 이 솔루션이 사용될 수 있다는 게 관계자 설명이다. 에스원은 18일 서울 중구 호암아트홀에서 ‘에스원 솔루션페어 2018’을 열었다. 올해 6회째를 맞은 행사로 이날부터 3일간 진행된다. 이번 행사에선 스마트시티, 스마트스토어, 스마트감시, 스마트워크플레이스, 스마트팩토리, 스마트빌딩 등 6가지 주제로, 에스원의 핵심 플랫폼에 협력사 기술을 접목한 40개 솔루션이 전시됐다. 스마트스토어 섹션은 바코드 대신 겉모양을 인식해 제품 여러개를 한번에 계산하는 셀프 계산대가 주목받았다. 계산대 위에 상품을 늘어놓기만 하면 인공지능(AI) 딥러닝 기술이 적용된 카메라가 자동으로 제품 종류와 개수를 인식해 계산한다. 스마트스토어 관계자가 스피커 가까이에서 마이크를 대고 설명을 하다 “삐이” 하는 하울링이 일어났다. 그러자 이를 비명소리로 인식한 시스템이 실제 관제센터에 이상상황 감지 경보를 보냈는지, 천장에 있던 모니터에서 “에스원 관제센터입니다. 이상상황이 감지됐는데 어떤 일입니까?”라는 목소리가 나왔다. 스마트스토어는 무인 운영 중에도 매장 내 주취자가 오래 머물거나 난동을 부리는 경우, 비명소리가 들리는 경우 등을 시스템이 자동으로 인식해 관제센터에 경보를 보내게 돼 있다. 이날 전시장을 찾은 육현표 사장은 “현재 무인점포는 어떻게 계산할 것이냐에 초점에 두고 개발 중이지만, 에스원은 재고 관리와 점포 내 사고 대응 등 보안 전문가 입장에서 해당 솔루션을 제공할 수 있기 때문에 다른 기업과 차별화될 수 있다”고 말했다. 이 밖에도 스마트워크플레이스 섹션에선 기기에 가까이 눈을 댈 필요 없이 카메라가 1.5m 거리에서 자동으로 눈 위치를 찾아 홍채를 인식하는 ‘아이패스’(I-PASS)가 눈길을 끌었다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

인공지능(AI) 기반 교육프로그램 ‘스텔라’는 딥러닝, 머신러닝 등 기술을 이용, 학생 각자가 약점을 집중 학습할 수 있도록 돕는다. 학생 개개인의 문제풀이 결과를 분석한 뒤 틀리기 쉬운 문제만 집중 제공해 잘 못하는 분야만 집중해서 공부할 수 있도록 했다. 이처럼 교육과 정보통신기술(ICT)이 결합한 산업인 ‘에듀테크’ 시장이 점점 커지고 있다. 미국에서 가장 먼저 성장하기 시작했지만 중국 등 교육열이 높은 아시아와 유럽에서도 성장하고 있다.16일 미국 갤럽국제조사기구(GIA)가 2016년 발표한 자료에 따르면 2011년 796억 달러 규모였던 에듀테크 시장은 2022년엔 2415억 달러로 성장할 전망이다. 연평균 성장률이 12.4%에 달할 것으로 예측되는 산업이다. 에듀테크는 세계적으로 ‘교실의 변화와 교육 기회의 평등’을 실현하는 방향으로 가고 있다. 뉴욕주가 교육 혁신을 위해 에듀테크 기업과 함께 추진한 ‘아이존’(iZone) 프로젝트, 학년제를 없앤 철저한 학습자 중심 ‘칸랩스쿨’, 네덜란드의 개인 맞춤형 학교인 ‘스티브잡스스쿨’, 캠퍼스 없이 100% 온라인으로 강의하는 미국 미네르바대학, 애리조나 주립대의 온라인 공개수업(MOOC) 등이 모두 에듀테크 기술로 운영되고 있다. 지난해 7월에는 중국 국무원이 ‘차세대 인공지능 발전계획’을 발표했는데, 2030년까지 10조 위안(약 1630조원) 규모로 확대하겠다는 관련 산업 분야에 신규 교육 시스템과 스마트 교육 관련 제품 개발이 포함된다. 하지만 국내에서는 다소 생소한 분야다. 국내 시장이 형성된 것은 2010년으로 2016년 초까지 에듀테크 스타트업 업계에 투자된 금액은 900억원 수준에 불과했다. 하지만 최근 들어 기존 교육 기업들이 AI, 빅데이터, 혼합현실, 사물인터넷(IoT) 등의 기술을 이용한 교육틀을 마련하고 있으며, 관련 스타트업들의 투자 유치도 늘어나는 추세다. ‘공단기’로 유명한 에스티유니타스는 올 초 스텔라를 출시했다. MOOC의 한 단계 진화된 형태로 온라인 그룹과외를 구현한 화상수업 플레이어도 선보였다. 웅진씽크빅도 미국 실리콘밸리 스타트업인 ‘키드앱티브’와 업무협약을 체결하고, 빅데이터와 AI를 활용해 학습자의 학습 행동패턴을 분석해 주는 ‘북클럽 AI 학습코칭’을 개발했다. 대교는 최근 글로벌 인공지능 수학교육 플랫폼 회사 ‘노리’를 인수했다. 천재교육의 계열사 해법에듀도 에듀테크 기업 클래스큐브와 함께 AI 기반 수학 문제은행 솔루션 브랜드 ‘닥터매쓰’를 조만간 선보일 예정이다. 업계 관계자는 “에듀테크 산업에 힘입어 국내 전체 이러닝 시장은 앞으로 10조원 규모로 성장할 것”이라고 말했다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

인공지능(AI) 분야의 세계적 석학들을 초청해 최신 연구 동향을 공유하고 혁신 방향을 모색하는 ‘삼성 AI포럼 2018’이 12일 열렸다.삼성전자에 따르면 행사는 이날부터 이틀간 진행되며 첫날은 삼성전자 종합기술원 주관으로 서초 사옥에서, 둘째 날은 삼성리서치 주관으로 서울 우면동 삼성전자 R&D센터에서 각각 열린다. 1500여명의 AI 분야 전문가와 교수, 학생들이 참석하는 이번 포럼에서는 전문가 주제 발표와 함께 대학생들이 자신의 연구 성과를 발표하고 전문가들로부터 조언을 듣는 기회도 마련됐다. 삼성전자 디바이스솔루션(DS) 사업부문 대표이사 겸 종합기술원장인 김기남 사장은 첫날 행사 개회사에서 “AI 기술 혁신을 위한 노력이 인류 문제를 해결하고 세상을 이롭게 하기를 기대한다”고 말했다. 첫 강연자로 나선 얀 르쿤 미국 뉴욕대 교수는 ‘자기 지도 학습’을 주제로 인간과 같은 수준의 AI를 개발하기 위해서는 복잡한 실제 세계에 대한 모델링이 필요하다고 강조했다. 르쿤 교수와 함께 ‘딥러닝’ 분야의 세계적 권위자로 꼽히는 요수아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수, 조엘 피노 캐나다 맥길대 교수, 에런 쿠르빌 몬트리올대 교수, 양은호 한국과학기술원(KAIST) 교수 등도 강연했다. 포럼 둘째 날은 언어·추론과 시각·로보틱스·온디바이스 등 2개 주제로 나눠 진행된다. 배리 스미스 아일랜드 더블린대 교수, 이아니스 드미리스 영국 임페리얼 칼리지 런던 교수, 위구연 미국 하버드대 교수 등이 발표한다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

유럽 최대 가전전시회 ‘獨 IFA 2018’알렉스가 퇴근 후 집에 돌아오자 에어컨이 실내 온도를 22도로 설정해 스스로 작동하기 시작했다. TV도 자동으로 켜져 알렉스가 늘 보는 축구 채널을 보여 준다. 아내 로라가 돌아올 시간이란 걸 깨달은 알렉스가 축구에서 눈을 떼지 않은 채 거실에서 삼성 인공지능(AI) 비서 ‘빅스비’를 불러 오븐을 예열시키고 세탁기를 작동시켰다. TV 화면 아랫부분에 집안 기기의 작동 상황이 자막으로 나타났다. 잠시 뒤 로라가 집에 들어섰다. 누가 ‘집안의 권력자’인지 아는 AI는 알렉스에게 맞춰져 있던 모든 집안 설정을 로라에게 맞게 바꾼다. 에어컨은 24도로 설정되고, TV는 드라마 채널을 보여 준다.지난달 31일(현지시간)부터 독일 베를린에서 열린 유럽 최대 가전전시회 ‘IFA 2018’의 주인공은 AI다. 보다 정확히 말하자면 사물인터넷(IoT)이다. 모든 가전제품이 AI 플랫폼에 연결돼 사용자의 생활습관과 사용하는 방식을 학습한다. 집이 말을 알아듣는 정도를 넘어 딥러닝을 통해 굳이 말하지 않아도 알아서 움직이는 수준에 이르렀다. 조성진 LG전자 부회장은 “AI 제품들은 퇴근시간에 맞춰 저녁식사를 준비하고, 필요한 제품을 미리 주문해 퇴근길에 찾아올 수 있도록 차량에 메시지를 보낼 것”이라면서 “엣지 컴퓨팅과 빅데이터의 결합, 5G를 통한 연결성 향상 등을 통해 이렇게 AI는 우리의 모든 생활공간과 시간을 하나로 통합시킬 것”이라고 강조했다. 이번 전시의 핵심이 IoT라는 것은 가장 발전된 AI 기술을 자랑하는 기업 구글과 아마존 부스에서 분명히 드러났다. 구글은 전시 공간의 대부분을 IoT 플랫폼인 ‘안드로이드싱스’에 할당했다. ‘구글’ 대신 안드로이드싱스가 전시공간 간판에 올랐다. AI 비서인 ‘구글어시스턴트’는 부스 내 작은 공간에서 직원 한 명이 담당하고 있었다. 아마존 부스도 IoT 플랫폼 ‘아마존대시’가 AI 비서 알렉사와 반반씩 차지하고 있었다. 지난 1일 부스에서 만난 담당자는 “아마존대시는 모든 가전제품에 적용될 것”이라면서 “한 예로 전동칫솔에 적용된 아마존대시는 사용자의 칫솔질 방식을 학습해 부족한 부위와 적당한 시간을 알려 준다”고 설명했다. 중국 가전업체 미디어는 상단 카메라로 사용자가 운동을 하는지, 잠을 자는지 등을 파악해 적절한 냉방 모드로 전환하는 에어컨을 소개했다. 전시장에서 본 대부분의 주요 가전기업은 IoT로 연결된 스마트홈을 구현한 전시 공간을 마련해 놨다. IFA 주최측 역시 스마트홈 주제관을 따로 마련해 IoT와 관련된 기기와 플랫폼을 개발하는 스타트업 등이 전시를 할 수 있도록 했다.사용자를 학습하는 AI 제품 중 가장 인기를 끌고 있는 건 반려동물(강아지) 로봇인 소니의 ‘아이보’였다. 아이보는 머리와 턱 밑, 등에 있는 센서로 사람의 손길을 감지해 반응하고, 액정표시장치 눈과 꼬리, 입과 혀, 22개 관절로 감정을 표현한다. 소니 관계자는 “아이보는 진짜 강아지처럼 자신을 가장 아끼고 예뻐하는 주인에게 더 친밀하게 다가가며 가족 구성원의 서열을 정하기도 한다”고 말했다. 삼성전자와 LG전자가 각각 8K(7680×4320) 해상도 프리미엄 TV를 내놓은 가운데 TCL, 하이얼, 샤프 등도 8K TV를 전시했다. 중화권 업체인 하이얼과 TCL이 나란히 75인치 LCD TV 제품을 전면에 내세웠고, 2016년 대만 훙하이정밀공업(폭스콘)에 인수된 샤프도 8K 시제품을 전시했다. 지난해 하이센스에 인수된 도시바도 8K 전시 대열에 합류했다. 소니는 영상제작자의 의도 그대로를 재현하겠다는 뜻에서 4K 해상도 TV 4종을 전시했다. 제품엔 화면 뒤에 스피커를 적용, 영상에서 소리가 나오는 듯한 효과를 내는 ‘TV센터모드’ 기술이 적용됐다. 발쿠치네 등 본고장 프리미엄 가구업체와 손잡고 유럽 빌트인 가전시장에 진출하는 LG전자는 전시장 야외에 건물을 짓고 ‘시그니처 키친스위트’만을 소개하는 공간을 마련했다. 사용자가 노크를 하면 조명을 켜서 내부를 보여 주며, 컴프레서의 진동을 최소화해 최적의 와인 상태를 유지해 주는 셀러가 인상적이었다. 베를린 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

　알렉스가 집에 돌아오자 에어컨이 실내 온도를 22도로 설정해 작동하기 시작했다. TV도 자동으로 켜져 알렉스가 늘 보는 축구 채널을 보여준다. 집에 오자마자 축구경기에 빠져 있던 알렉스는 곧 아내 로라가 돌아올 시간이란 걸 깨달았다. 축구에서 눈을 떼지 않은 채 거실에서 삼성 인공지능(AI) 비서 ‘빅스비’를 불러 오븐을 예열시키고 세탁기를 작동시켰다. TV화면 아랫부분에 집안 기기의 작동 상황이 자막으로 나타났다. 잠시 뒤 로라가 집에 들어섰다. 누가 집안의 권력자인지 아는 AI는 알렉스에게 맞춰져 있던 모든 집안 설정을 로라에게 맞게 바꾼다. 에어컨은 24도로 설정되고, TV는 드라마 채널을 보여준다. 　지난달 31일(현지시간)부터 독일 베를린에서 열린 유럽 최대 가전 전시회 ‘IFA 2018’의 주인공은 AI이지만 보다 정확히 말하자면 사물인터넷(IoT)이다. 모든 가전제품이 AI 플랫폼에 연결돼, 사용자의 생활 습관과 사용하는 방식을 학습한다. 집이 말을 알아듣는 정도를 넘어서, 딥러닝을 통해 굳이 말하지 않아도 알아서 움직이는 수준에 이르렀다. 31일 이번 IFA 개막 기조연설을 한 조성진 LG전자 부회장은 “엣지 컴퓨팅(Edge Computing)과 빅데이터의 결합, 5G를 통한 연결성 향상 등을 통해 AI는 우리의 모든 생활공간과 시간을 하나로 통합시킬 것”이라면서 “인공지능 제품들은 퇴근시간에 맞춰 저녁식사를 준비하고, 필요한 제품을 미리 주문해 퇴근길에 찾아올 수 있도록 차량에 메시지를 보낼 것”이라고 말했다.　이번 전시의 핵심이 IoT라는 것은, 가장 발전된 AI 기술을 자랑하는 기업 구글과 아마존 부스에서 분명히 드러났다. 구글은 전시공간의 대부분을 IoT 플랫폼인 ‘안드로이드씽스(Things)’에 할당했다. ‘구글’ 대신 안드로이드씽스가 전시공간 간판에 올랐다. AI 비서인 ‘구글어시스턴트’는 부스 내에 작은 공간에서 직원 한명이 담당하고 있었다. 　아마존 부스도 IoT 플랫폼 ‘아마존대시’가 AI 비서 알렉사와 반반씩 차지하고 있었다. 지난 1일 부스에서 만난 담당자는 “아마존대시는 모든 가전제품에 적용될 것”이라면서 “한 예로 전동칫솔에 적용된 아마존대시는 사용자의 칫솔질 방식을 학습해, 부족한 부위와 적당한 시간을 알려준다”고 설명했다. 중국 가전업체 미디어는 상단 카메라로 사용자가 운동을 하는지, 잠을 자는지 등을 파악해 적절한 냉방모드로 전환하는 에어컨을 소개했다. 　전시장에서 본 대부분의 주요 가전기업은 IoT로 연결된 스마트홈을 구현한 전시공간을 마련해 놨다. IFA 주최측 역시 스마트홈 주제관을 따로 마련해, IoT와 관련된 기기와 플랫폼을 개발하는 스타트업 등이 전시를 할 수 있도록 했다.　사용자를 학습하는 AI 제품 중 가장 인기를 끌고 있는 건 소니의 ‘아이보’였다. 소니의 AI 기술이 오로지 인간과 교감하기 위해 적용된 반려동물(강아지) 로봇이다. 머리와 턱 밑, 등에 있는 센서로 사람의 손길을 감지해 반응하고, 액정표시장치 눈과 꼬리, 입과 혀, 22개 관절로 감정을 표현한다. 소니 관계자는 “아이보는 진짜 강아지처럼 자신을 가장 아끼고 예뻐하는 주인에게 더 친밀하게 다가가며, 가족 구성원의 서열을 정하기도 한다”고 말했다. 엔터테인먼트 외에 어떤 기능도 하지 않는 아이보는, 사용자 커뮤니티를 통해 다른 기기의 장점까지 학습할 수 있다. 　삼성전자와 LG전자가 각각 8K(7680×4320) 해상도 프리미엄 TV를 내놓은 가운데, TCL, 하이얼, 샤프 등도 8K TV를 전시했다. 중화권 업체인 하이얼과 TCL이 나란히 75인치 LCD TV 제품을 전면에 내세웠고 2016년 대만 홍하이정밀공업(폭스콘)에 인수된 샤프도 8K 시제품을 전시했다. 지난해 하이센스에 인수된 도시바도 8K 전시 대열에 합류했다. 소니는 영상제작자의 의도 그대로를 재현하겠다는 의도로 4K 해상도 TV 4종을 전시했다. 제품엔 화면 뒤에 스피커를 적용, 영상에서 소리가 나오는 듯한 효과를 내는 ‘TV센터모드’ 기술이 적용됐다.　발쿠치네 등 본고장 프리미엄 가구업체와 손잡고 유럽 빌트인 가전시장에 진출하는 LG전자는 전시장 야외에 건물을 짓고 ‘시그니처 키친스위트’만을 소개하는 공간을 마련했다. 사용자가 노크를 하면 조명을 켜서 내부를 보여주며, 콤프레서의 진동을 최소화해 최적의 와인 상태를 유지해 주는 셀러가 인상적이었다. 　베를린 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

올여름만큼이나 무더웠던 2016년 여름이 막 끝난 시점인 9월 12일 오후 8시 32분 경북 경주시 남남서쪽 8㎞에서 규모 5.8의 지진이 발생했다. 1978년 기상청이 계기지진 관측을 시작한 이래 가장 큰 규모이자 남북한 지역을 통틀어 역대 가장 강력한 지진으로 기록됐다. 1년 뒤인 지난해 11월 15일 오후 2시 29분에는 인근 포항 지역에서 규모 5.4의 지진이 발생했다. 경주 지진에 이어 역대 두 번째로 강력한 규모였다. 집단에 새겨진 공포의 기억은 쉽게 사라지지 않는다. 2년 연속 가을철에 큰 규모의 지진이 발생하면서 국민들은 한반도가 더이상 지진의 안전지대가 아니라는 인식을 갖게 됐다. 끝없이 계속될 것만 같은 폭염의 기세가 누그러지고 가을이 가까워오면서 ‘올해도 큰 지진이 나는 것 아닌가’, ‘이번에는 어느 지역에서 지진이 발생할까’라는 불안감과 함께 일기예보처럼 지진도 사전에 예측할 수 있는 기술은 없을까 하는 궁금증도 커지고 있다. 결론부터 말하자면 현대 과학기술로도 지진을 사전에 예측하는 것은 어려운 일이다. 전 세계 모든 지역에 지진계를 빼곡하게 설치하지 않는 이상 지진을 정확하게 예측하는 것은 쉽지 않다. 또 지진계가 촘촘히 설치돼 있다고 하더라도 지진계에서 지진파를 감지하는 순간 이미 지진은 시작된 것이기 때문에 예측이라고 할 수 없을 것이다. 홍태경 연세대 지구시스템과학과 교수는 “지진은 지구의 역사가 시작되면서부터 쌓여 있던 응력과 지각판이 상호작용하면서 나타나는 현상”이라며 “지진을 예측하기 위해서는 수천, 수만년 동안 쌓인 지구 내부 응력 변화를 파악하고 있어야 하는데 현재는 불과 200~300년 동안의 데이터밖에 갖고 있지 않다”며 지진 예측의 어려움을 설명했다. 그래도 과학자들은 지진 예측을 위해 다양한 방법을 시도하고 있다. 알파고를 개발한 구글 인공지능팀이 참여한 미국 산·학 공동연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 지진 발생 위치를 파악할 수 있다는 연구 결과를 내놔 학계의 비상한 관심을 끌고 있다. 미국 하버드대 지구·행성과학과, 코네티컷대 물리학과와 통합지구과학센터, 구글 공동연구팀은 AI의 딥러닝 기술로 대규모 지진이 발생한 뒤 나타나는 여진의 위치를 정확하게 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 이번 연구 결과는 세계적인 과학저널 ‘네이처’ 30일자에 실렸다. 연구팀은 13만 1000개의 본진과 여진 기록을 인공신경망에 입력해 지진에 대해 학습하도록 했다. 그다음 3만개의 새로운 본진 데이터를 입력한 뒤 여진 발생 위치를 예측하도록 했다. 그 결과 지진학자들이 여진의 위치를 예측하는 데 활용하는 ‘쿨롱장 응력변화 기법’보다 더 정확하게 위치를 예측했다고 연구진은 주장했다. 쿨롱장 응력변화 기법은 본진이 발생한 다음 단층 형태에 따라 응력이 어떤 방향에 추가되는지를 계산하고 응력이 지진을 유발할 수 있을 정도인지 분석해 여진 위험지역을 파악하는 방법이다. 그런데 AI는 본진이 발생한 지역의 단층 형태를 비롯한 구체적인 단층 정보를 주지 않은 채 과거 발생한 대형 지진의 규모, 발생 시간과 위치, 여진 관련 정보 등 비교적 단순 데이터만으로 지진에 대해 학습하고도 여진이 발생할 수 있는 위치를 예측해 낸 것이다. 피비 로빈슨 드브리스 하버드대 박사는 “이번 기술은 대형 지진이 발생한 다음 뒤따르는 여진 발생 가능 지역을 놀라운 정확도로 예측함으로써 지진학 분야에서도 AI의 활용 가능성을 보여 줬다”며 “지진 발생 메커니즘에 대한 물리학적 이해도 역시 한층 높여 줄 것”이라고 말했다. 전문가들은 이번 연구가 지진의 예측 가능성을 보여 준 것은 의미가 크지만 여전히 부족한 점과 보완해야 할 부분이 많다는 평가를 내리고 있다. 홍태경 교수는 “여진 예측에 AI가 활용될 수 있다는 가능성을 보여 준 것은 좋은 시도이지만 여진이 발생할 수 있는 위치를 지나치게 넓게 잡은 경향이 있다”며 “발생 가능 위치를 넓게 잡을수록 해당 지역 내에서 여진이 발생할 수 있는 가능성은 당연히 높아질 수밖에 없다”고 지적했다. 홍 교수는 “다음 여진이 발생할 수 있는 위치만 예측할 수 있다는 것이지 언제, 어떤 규모인지는 AI도 여전히 예측하지 못하고 있다”며 “지진 예측의 어려움을 보여 준 또 하나의 연구”라고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr 2011년 2월 22일 뉴질랜드 크라이스트처치에서 규모 6.3의 지진으로 6층 빌딩이 무너진 모습(오른쪽 사진). 많은 학자들은 이 지진이 2010년 9월 4일 발생한 규모 7.1의 뉴질랜드 캔터베리 지진의 여진이라고 본다. 　네이처 제공

구글·하버드대학 등 美 산·학 연구팀 “여진 위치 예측 성공… 정확도 98%” 시간·규모 몰라… ‘지진 분석’까진 먼 길올여름만큼이나 무더웠던 2016년 여름이 막 끝난 시점인 9월 12일 오후 8시 32분 경북 경주시 남남서쪽 8㎞에서 규모 5.8의 지진이 발생했다. 1978년 기상청이 계기지진 관측을 시작한 이래 가장 큰 규모이자 남북한 지역을 통틀어 역대 가장 강력한 지진으로 기록됐다. 1년 뒤인 지난해 11월 15일 오후 2시 29분에는 인근 포항 지역에서 규모 5.4의 지진이 발생했다. 경주 지진에 이어 역대 두 번째로 강력한 규모였다. 집단에 새겨진 공포의 기억은 쉽게 사라지지 않는다. 2년 연속 가을철에 큰 규모의 지진이 발생하면서 국민들은 한반도가 더이상 지진의 안전지대가 아니라는 인식을 갖게 됐다. 끝없이 계속될 것만 같은 폭염의 기세가 누그러지고 가을이 가까워오면서 ‘올해도 큰 지진이 나는 것 아닌가’, ‘이번에는 어느 지역에서 지진이 발생할까’라는 불안감과 함께 일기예보처럼 지진도 사전에 예측할 수 있는 기술은 없을까 하는 궁금증도 커지고 있다. 결론부터 말하자면 현대 과학기술로도 지진을 사전에 예측하는 것은 어려운 일이다. 전 세계 모든 지역에 지진계를 빼곡하게 설치하지 않는 이상 지진을 정확하게 예측하는 것은 쉽지 않다. 또 지진계가 촘촘히 설치돼 있다고 하더라도 지진계에서 지진파를 감지하는 순간 이미 지진은 시작된 것이기 때문에 예측이라고 할 수 없을 것이다.홍태경 연세대 지구시스템과학과 교수는 “지진은 지구의 역사가 시작되면서부터 쌓여 있던 응력과 지각판이 상호작용하면서 나타나는 현상”이라며 “지진을 예측하기 위해서는 수천, 수만년 동안 쌓인 지구 내부 응력 변화를 파악하고 있어야 하는데 현재는 불과 200~300년 동안의 데이터밖에 갖고 있지 않다”며 지진 예측의 어려움을 설명했다. 그래도 과학자들은 지진 예측을 위해 다양한 방법을 시도하고 있다. 알파고를 개발한 구글 인공지능팀이 참여한 미국 산·학 공동연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 지진 발생 위치를 파악할 수 있다는 연구 결과를 내놔 학계의 비상한 관심을 끌고 있다. 미국 하버드대 지구·행성과학과, 코네티컷대 물리학과와 통합지구과학센터, 구글 공동연구팀은 AI의 딥러닝 기술로 대규모 지진이 발생한 뒤 나타나는 여진의 위치를 정확하게 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 이번 연구 결과는 세계적인 과학저널 ‘네이처’ 30일자에 실렸다. 연구팀은 13만 1000개의 본진과 여진 기록을 인공신경망에 입력해 지진에 대해 학습하도록 했다. 그다음 3만개의 새로운 본진 데이터를 입력한 뒤 여진 발생 위치를 예측하도록 했다. 그 결과 지진학자들이 여진의 위치를 예측하는 데 활용하는 ‘쿨롱장 응력변화 기법’보다 더 정확하게 위치를 예측했다고 연구진은 주장했다. 쿨롱장 응력변화 기법은 본진이 발생한 다음 단층 형태에 따라 응력이 어떤 방향에 추가되는지를 계산하고 응력이 지진을 유발할 수 있을 정도인지 분석해 여진 위험지역을 파악하는 방법이다. 그런데 AI는 본진이 발생한 지역의 단층 형태를 비롯한 구체적인 단층 정보를 주지 않은 채 과거 발생한 대형 지진의 규모, 발생 시간과 위치, 여진 관련 정보 등 비교적 단순 데이터만으로 지진에 대해 학습하고도 여진이 발생할 수 있는 위치를 예측해 낸 것이다. 피비 로빈슨 드브리스 하버드대 박사는 “이번 기술은 대형 지진이 발생한 다음 뒤따르는 여진 발생 가능 지역을 놀라운 정확도로 예측함으로써 지진학 분야에서도 AI의 활용 가능성을 보여 줬다”며 “지진 발생 메커니즘에 대한 물리학적 이해도 역시 한층 높여 줄 것”이라고 말했다. 전문가들은 이번 연구가 지진의 예측 가능성을 보여 준 것은 의미가 크지만 여전히 부족한 점과 보완해야 할 부분이 많다는 평가를 내리고 있다. 홍태경 교수는 “여진 예측에 AI가 활용될 수 있다는 가능성을 보여 준 것은 좋은 시도이지만 여진이 발생할 수 있는 위치를 지나치게 넓게 잡은 경향이 있다”며 “발생 가능 위치를 넓게 잡을수록 해당 지역 내에서 여진이 발생할 수 있는 가능성은 당연히 높아질 수밖에 없다”고 지적했다. 홍 교수는 “다음 여진이 발생할 수 있는 위치만 예측할 수 있다는 것이지 언제, 어떤 규모인지는 AI도 여전히 예측하지 못하고 있다”며 “지진 예측의 어려움을 보여 준 또 하나의 연구”라고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

올여름만큼이나 무더웠던 2016년 여름이 막 끝난 시점인 9월 12일 오후 8시 32분 경북 경주시 남남서쪽 8㎞에서 규모 5.8의 지진이 발생했다. 1978년 기상청이 계기지진 관측을 시작한 이래 가장 큰 규모이자 남북한 지역을 통틀어 역대 가장 강력한 지진으로 기록됐다. 1년 뒤인 지난해 11월 15일 오후 2시 29분에는 인근 포항 지역에서 규모 5.4의 지진이 발생했다. 경주 지진에 이어 역대 두 번째로 강력한 규모였다. 집단에 새겨진 공포의 기억은 쉽게 사라지지 않는다. 2년 연속 가을철에 큰 규모의 지진이 발생하면서 국민들은 한반도가 더이상 지진의 안전지대가 아니라는 인식을 갖게 됐다. 끝없이 계속될 것만 같은 폭염의 기세가 누그러지고 가을이 가까워오면서 ‘올해도 큰 지진이 나는 것 아닌가’, ‘이번에는 어느 지역에서 지진이 발생할까’라는 불안감과 함께 일기예보처럼 지진도 사전에 예측할 수 있는 기술은 없을까 하는 궁금증도 커지고 있다. 결론부터 말하자면 현대 과학기술로도 지진을 사전에 예측하는 것은 어려운 일이다. 전 세계 모든 지역에 지진계를 빼곡하게 설치하지 않는 이상 지진을 정확하게 예측하는 것은 쉽지 않다. 또 지진계가 촘촘히 설치돼 있다고 하더라도 지진계에서 지진파를 감지하는 순간 이미 지진은 시작된 것이기 때문에 예측이라고 할 수 없을 것이다. 홍태경 연세대 지구시스템과학과 교수는 “지진은 지구의 역사가 시작되면서부터 쌓여 있던 응력과 지각판이 상호작용하면서 나타나는 현상”이라며 “지진을 예측하기 위해서는 수천, 수만년 동안 쌓인 지구 내부 응력 변화를 파악하고 있어야 하는데 현재는 불과 200~300년 동안의 데이터밖에 갖고 있지 않다”며 지진 예측의 어려움을 설명했다. 그래도 과학자들은 지진 예측을 위해 다양한 방법을 시도하고 있다. 알파고를 개발한 구글 인공지능팀이 참여한 미국 산·학 공동연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 지진 발생 위치를 파악할 수 있다는 연구 결과를 내놔 학계의 비상한 관심을 끌고 있다. 미국 하버드대 지구·행성과학과, 코네티컷대 물리학과와 통합지구과학센터, 구글 공동연구팀은 AI의 딥러닝 기술로 대규모 지진이 발생한 뒤 나타나는 여진의 위치를 정확하게 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 이번 연구 결과는 세계적인 과학저널 ‘네이처’ 30일자에 실렸다. 연구팀은 13만 1000개의 본진과 여진 기록을 인공신경망에 입력해 지진에 대해 학습하도록 했다. 그다음 3만개의 새로운 본진 데이터를 입력한 뒤 여진 발생 위치를 예측하도록 했다. 그 결과 지진학자들이 여진의 위치를 예측하는 데 활용하는 ‘쿨롱장 응력변화 기법’보다 더 정확하게 위치를 예측했다고 연구진은 주장했다. 쿨롱장 응력변화 기법은 본진이 발생한 다음 단층 형태에 따라 응력이 어떤 방향에 추가되는지를 계산하고 응력이 지진을 유발할 수 있을 정도인지 분석해 여진 위험지역을 파악하는 방법이다. 그런데 AI는 본진이 발생한 지역의 단층 형태를 비롯한 구체적인 단층 정보를 주지 않은 채 과거 발생한 대형 지진의 규모, 발생 시간과 위치, 여진 관련 정보 등 비교적 단순 데이터만으로 지진에 대해 학습하고도 여진이 발생할 수 있는 위치를 예측해 낸 것이다. 피비 로빈슨 드브리스 하버드대 박사는 “이번 기술은 대형 지진이 발생한 다음 뒤따르는 여진 발생 가능 지역을 놀라운 정확도로 예측함으로써 지진학 분야에서도 AI의 활용 가능성을 보여 줬다”며 “지진 발생 메커니즘에 대한 물리학적 이해도 역시 한층 높여 줄 것”이라고 말했다. 전문가들은 이번 연구가 지진의 예측 가능성을 보여 준 것은 의미가 크지만 여전히 부족한 점과 보완해야 할 부분이 많다는 평가를 내리고 있다. 홍태경 교수는 “여진 예측에 AI가 활용될 수 있다는 가능성을 보여 준 것은 좋은 시도이지만 여진이 발생할 수 있는 위치를 지나치게 넓게 잡은 경향이 있다”며 “발생 가능 위치를 넓게 잡을수록 해당 지역 내에서 여진이 발생할 수 있는 가능성은 당연히 높아질 수밖에 없다”고 지적했다. 홍 교수는 “다음 여진이 발생할 수 있는 위치만 예측할 수 있다는 것이지 언제, 어떤 규모인지는 AI도 여전히 예측하지 못하고 있다”며 “지진 예측의 어려움을 보여 준 또 하나의 연구”라고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr 2011년 2월 22일 뉴질랜드 크라이스트처치에서 규모 6.3의 지진으로 6층 빌딩이 무너진 모습(오른쪽 사진). 많은 학자들은 이 지진이 2010년 9월 4일 발생한 규모 7.1의 뉴질랜드 캔터베리 지진의 여진이라고 본다. 　네이처 제공

　올여름만큼이나 무더웠던 2016년 여름이 막 끝난 시점인 9월 12일 오후 8시 32분 경북 경주시 남남서쪽 8㎞에서 규모 5.8의 지진이 발생했다. 1978년 기상청이 계기지진 관측을 시작한 이래 가장 큰 규모이자 남북한 지역을 통틀어 역대 가장 강력한 지진으로 기록됐다. 1년 뒤인 지난해 11월 15일 오후 2시 29분에는 인근 포항 지역에서 규모 5.4의 지진이 발생했다. 경주 지진에 이어 역대 두 번째로 강력한 규모였다.　집단에 새겨진 공포의 기억은 쉽게 사라지지 않는다. 2년 연속 가을철에 큰 규모의 지진이 발생하면서 국민들은 한반도가 더이상 지진의 안전지대가 아니라는 인식을 갖게 됐다. 끝없이 계속될 것만 같은 폭염의 기세가 누그러지고 가을이 가까워오면서 ‘올해도 큰 지진이 나는 것 아닌가’, ‘이번에는 어느 지역에서 지진이 발생할까’라는 불안감과 함께 일기예보처럼 지진도 사전에 예측할 수 있는 기술은 없을까 하는 궁금증도 커지고 있다. 　결론부터 말하자면 현대 과학기술로도 지진을 사전에 예측하는 것은 어려운 일이다. 전 세계 모든 지역에 지진계를 빼곡하게 설치하지 않는 이상 지진을 정확하게 예측하는 것은 쉽지 않다. 또 지진계가 촘촘히 설치돼 있다고 하더라도 지진계에서 지진파를 감지하는 순간 이미 지진은 시작된 것이기 때문에 예측이라고 할 수 없을 것이다. 　홍태경 연세대 지구시스템과학과 교수는 “지진은 지구의 역사가 시작되면서부터 쌓여 있던 응력과 지각판이 상호작용하면서 나타나는 현상”이라며 “지진을 예측하기 위해서는 수천, 수만년 동안 쌓인 지구 내부 응력 변화를 파악하고 있어야 하는데 현재는 불과 200~300년 동안의 데이터밖에 갖고 있지 않다”며 지진 예측의 어려움을 설명했다. 　그래도 과학자들은 지진 예측을 위해 다양한 방법을 시도하고 있다. 알파고를 개발한 구글 인공지능팀이 참여한 미국 산·학 공동연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 지진 발생 위치를 파악할 수 있다는 연구 결과를 내놔 학계의 비상한 관심을 끌고 있다.　미국 하버드대 지구·행성과학과, 코네티컷대 물리학과와 통합지구과학센터, 구글 공동연구팀은 AI의 딥러닝 기술로 대규모 지진이 발생한 뒤 나타나는 여진의 위치를 정확하게 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 이번 연구 결과는 세계적인 과학저널 ‘네이처’ 30일자에 실렸다. 　연구팀은 13만 1000개의 본진과 여진 기록을 인공신경망에 입력해 지진에 대해 학습하도록 했다. 그다음 3만개의 새로운 본진 데이터를 입력한 뒤 여진 발생 위치를 예측하도록 했다. 그 결과 지진학자들이 여진의 위치를 예측하는 데 활용하는 ‘쿨롱장 응력변화 기법’보다 더 정확하게 위치를 예측했다고 연구진은 주장했다.　쿨롱장 응력변화 기법은 본진이 발생한 다음 단층 형태에 따라 응력이 어떤 방향에 추가되는지를 계산하고 응력이 지진을 유발할 수 있을 정도인지 분석해 여진 위험지역을 파악하는 방법이다. 그런데 AI는 본진이 발생한 지역의 단층 형태를 비롯한 구체적인 단층 정보를 주지 않은 채 과거 발생한 대형 지진의 규모, 발생 시간과 위치, 여진 관련 정보 등 비교적 단순 데이터만으로 지진에 대해 학습하고도 여진이 발생할 수 있는 위치를 예측해 낸 것이다. 　피비 로빈슨 드브리스 하버드대 박사는 “이번 기술은 대형 지진이 발생한 다음 뒤따르는 여진 발생 가능 지역을 놀라운 정확도로 예측함으로써 지진학 분야에서도 AI의 활용 가능성을 보여 줬다”며 “지진 발생 메커니즘에 대한 물리학적 이해도 역시 한층 높여 줄 것”이라고 말했다. 　전문가들은 이번 연구가 지진의 예측 가능성을 보여 준 것은 의미가 크지만 여전히 부족한 점과 보완해야 할 부분이 많다는 평가를 내리고 있다. 홍태경 교수는 “여진 예측에 AI가 활용될 수 있다는 가능성을 보여 준 것은 좋은 시도이지만 여진이 발생할 수 있는 위치를 지나치게 넓게 잡은 경향이 있다”며 “발생 가능 위치를 넓게 잡을수록 해당 지역 내에서 여진이 발생할 수 있는 가능성은 당연히 높아질 수밖에 없다”고 지적했다. 홍 교수는 “다음 여진이 발생할 수 있는 위치만 예측할 수 있다는 것이지 언제, 어떤 규모인지는 AI도 여전히 예측하지 못하고 있다”며 “지진 예측의 어려움을 보여 준 또 하나의 연구”라고 설명했다. 　유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

딥러닝 분야 AI 원천기술 확보 총력 삼성 등 주요 ICT 기업 AI 연구 활발 국내 정보통신기술(ICT) 기업들이 인공지능(AI) 연구 거점과 인력 확보를 위해 바쁘게 움직이고 있는 가운데 LG전자가 캐나다 토론토에 AI 전담 연구소를 열었다. LG전자는 다음달부터 연구소를 본격 운영, 토론토대와 공동으로 다양한 산학 과제를 수행한다고 1일 밝혔다. 토론토 AI연구소는 LG전자가 해외엔 처음 개소한 AI 전담 연구소로, 딥러닝 분야 연구로 AI 원천기술 확보에 주력하며 현지 스타트업과 협력할 계획이다. LG전자는 지난해 6월 최고기술책임자(CTO) 산하 소프트웨어센터에 AI연구소를 신설하고 음성인식, 영상인식, 생체인식 등의 인식기술과 딥러닝 알고리즘 등 제품·서비스 개발을 위한 필수 기술을 연구하고 있다. 해외 AI 전담 연구소를 토론토에 설립한 것은 캐나다가 대학을 중심으로 가장 연구가 활발하고 구글·엔비디아 등 다양한 글로벌 기업들이 연구를 진행하는 곳이기 때문이다. 특히 토론토대엔 이 분야 최고 석학인 제프리 힌턴 교수가 재직 중이다. 삼성전자 역시 해외 네 곳의 AI 연구소 중 하나를 토론토에 뒀다. LG전자와 삼성전자 이외에도 국내 주요 ICT 기업들은 대부분 AI 전담 연구 거점을 국내외에 두고 있다. SK텔레콤은 서울 본사에 ‘AI리서치센터’를 두고 산하에 ‘테크 프로토타이핑 그룹’, ‘데이터 머신 인텔리전스 그룹’ ‘T브레인’ 등 3개 조직을 꾸렸다. KT는 서울 우면동 융합기술원 서비스 연구소 산하에 ‘AI 테크센터’를 지난 1월 설치했으며, LG유플러스도 최고경영자(CEO) 직속 AI사업부를 운영하고 있다. 네이버는 지난 6월 프랑스 그루노블에 있는 ‘제록스리서치센터 유럽’을 인수, ‘네이버랩스 유럽’으로 이름을 바꿔 연구를 진행하고 있다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

‘필요는 발명의 어머니’. 기술의 발전에 있어서 이 경구는 언제나 유효하다. 한 사회가 우선적으로 필요로 하는 분야에 사람과 기술이 집중되고, 거기에 맞춰 자본도 이동하기 마련이다. 인공지능(AI), 자율주행 등으로 대표되는 ‘4차 산업혁명’ 분야라고 해서 별반 다를 게 없다. 일본의 가장 시급한 과제는 인구 감소와 노령화, 그에 따른 사회의 축소다. 일할 사람이 부족한 노동현장, 보건의료에 대한 높은 사회적 요구 등 일본이 처한 현실에 산업혁신의 당위적 필요성이 집중된다. 그런 점에서 획기적인 의료영상 분석 기술을 개발한 벤처기업과 차세대형 무인 서비스 도입에 시동을 건 유통업체의 사례에는 일본 사회의 요구가 반영돼 있다.“질병 치료의 출발점은 빠르고 정확한 진단입니다. 이를 위해서는 컴퓨터 단층촬영(CT)이나 자기공명 영상촬영(MRI) 등의 판독·분석이 중요한데, 현재 일본의 의료현장은 이에 잘 대응하지 못하고 있습니다. 의료진이 부족한 상태에서 영상 자료들은 홍수처럼 쏟아져 나오니 감당하기가 어렵게 된 것이지요. 인공지능(AI)을 영상진단에 도입해 정확도와 효율성을 높이는 것은 그래서 필요합니다.” 지난 3일 도쿄 분쿄구의 도쿄대 혼고캠퍼스 창업플라자. 현재 일본에서 가장 주목받는 기업 중 하나인 엘픽셀(LPixel)은 이 건물 6~7층에 자리하고 있다. 창업한 지 4년밖에 안 된 이 회사는 도쿄대, 교토대, 국립암센터, 지케이의대 등 유수 의료기관은 물론이고 히타치, 캐논, 후지필름 등 대기업과도 손을 잡으며 공동연구를 진행하고 있다. 창업자 시마하라 유키(30) 대표의 얼굴에는 자신감이 넘쳤다. 그는 도쿄대 연구실 동료 2명과 함께 26세 때인 2014년 3월 이 회사를 차렸다. 엘픽셀은 뇌동맥류를 전 세계 최상위 수준의 정확도로 찾아내는 MRI 영상 분석기술을 선보여 정보기술 및 의료계에 돌풍을 일으켰다. 단 몇 초 동안의 MRI 판독만으로 뇌동맥류 가능성이 높은 부분을 콕 집어내 컴퓨터 화면에 빨간 표시로 나타낸다. 판단의 근거는 국립암연구센터 등 의료기관과의 협력을 통해 수집한 빅데이터다. 엘픽셀의 기술이 주목을 받는 것은 정확도뿐 아니라 인력난이 심각한 일본 의료계에서 상당한 규모의 의사를 새로 고용한 것과 같은 효과를 낼 수 있기 때문이다. 일본에서는 연간 약 1만 2000명이 뇌동맥류 파열에 따른 출혈로 사망하고 있다. 뇌혈관 직경이 5~7㎜인 단계부터 본격적인 뇌동맥류 치료가 필요하지만, 한정된 인력이 하나하나 영상을 판독하다 보니 시간이 오래 걸려 효율성이 크게 떨어지는 상황이다. 뇌동맥류 판독에 적용되는 것은 ‘딥러닝’이라는 AI 기술. 딥러닝은 사람의 신경회로를 모델로 한 것으로, 무수한 데이터를 분석·정렬해 정교한 결과를 도출해 낸다. 2016년 이세돌 9단에게 승리했던 바둑 AI ‘알파고’도 딥러닝을 바탕으로 개발된 것이었다. 엘픽셀은 지난해 11월 AI를 활용한 새로운 의료 영상진단 지원기술 ‘EIRL’을 발표하고, 올 연말까지 상용화를 목표로 연구를 진행 중이다. EIRL을 활용하면 뇌 MRI나 흉부 X선, 유선 MRI, 대장 내시경 등 의료영상 분석에서 정확도와 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 시마하라 대표는 “EIRL이 본격적으로 현장에 도입되면 만성적인 인력난을 겪고 있는 진단의학 부문에 커다란 전기가 마련될 것”이라고 했다. 엘픽셀이 뇌혈관 등 분석에서 강점을 갖고 있는 것은 일본의 특수성에서 힘입은 바도 크다. 일본은 전 세계에서 뇌 MRI와 뇌 CT의 1인당 촬영 빈도가 가장 높은 나라다. 그만큼 빅데이터로 확보할 수 있는 임상 사례가 많아 기술 개발에서 유리한 위치에 있다. 엘픽셀은 세계 내시경 시장의 70%를 점유하는 올림푸스와의 협업을 통해 전자현미경 관련 기술에서도 강점을 보이고 있다. 시마하라 대표는 “잎, 줄기 등 식물 영상을 분석해 생육상태를 확인하고 병충해를 조기 진단하는 등 농업·농학 분야에도 우리 기술을 응용할 수 있다”며 “3년 내 의료용 영상해석 기술 분야에서 세계 10위권에 진입한 뒤 이를 통해 축적된 데이터를 바탕으로 인공장기 등 바이오 엔지니어링 분야로 영역을 확장할 계획”이라고 말했다. 도쿄 김태균 특파원 windsea@seoul.co.kr

넥슨은 지난해 4월 데이터 분석과 인공지능(AI) 분야에 대한 연구개발을 위해 ‘인텔리전스랩스’(전 분석본부)를 설립했다. 게임에 적용된 부가기능들을 고도화하고, 머신러닝, 딥러닝 기술을 활용한 시스템을 개발·적용함으로써 게임 이용자들이 더욱 재미있게 게임을 즐길 수 있도록 환경을 조성하는 것을 목표로 하고 있다. 넥슨이 최근 출시한 개척형 오픈월드 다중접속역할수행게임(MMORPG) ‘야생의 땅: 듀랑고’도 절차적 콘텐츠생성기법(AI머신러닝)이 도입됐다. 게임 속 맵(Map)의 경우 시스템 알고리즘이 스스로 이용자 접속 수치에 따라 방대한 대륙을 생성해 나가고, 지형과 기후에 따라 서식생물과 생태계를 알맞게 출현하게끔 하는 진보된 기술이다. 인텔리전스랩스를 총괄하는 강대현 부사장은 “머신러닝, 딥러닝으로 대두되는 AI 기술들은 빅데이터를 유실 없이 축적하고, 지속 관리했는지 여부에서 퀄리티 향방이 좌우된다”면서 “넥슨은 초기 빅데이터 분석 및 인프라 조직을 구축해 업무를 지속했고, 빅데이터, UX분석, 데이터활용개발을 필두로 하는 분석본부를 먼저 설립했다”고 말했다. 이어 “인텔리전스랩스의 비전과 방향은 현재 ICT분야에서 널리 사용되는 AI솔루션 중 효과적인 부분을 게임과 게임서비스에 알맞게 개발하고 적용하는 것”이라고 덧붙였다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

롯데백화점은 인공지능(AI) 서비스를 통해 모바일 앱 쇼핑 시장 강화에 나섰다. 롯데백화점은 지난해 12월 실제 오프라인 매장 직원처럼 고객의 의도를 알아내 응대를 할 수 있는 AI 채팅봇 ‘로사’(LO.S.A)를 선보였다. 롯데백화점에 따르면 기존의 유통업계에서 선보였던 채팅봇들이 고객의 과거 구매 내역 및 검색한 상품을 최신순으로 나열해 상품 추천을 한 것과 달리 로사는 AI의 딥러닝 추천 엔진을 사용해 고객의 특징을 분석하고 머신러닝 시스템을 통해 고객과 직접 대화를 나누면서 자체적으로 데이터를 축적 및 분석하는 기술이다. 이에 따라 고객 개인별 맞춤형 조언이 가능하다는 특징이 있다. 이 밖에도 전국의 롯데백화점 56개 점포의 영업시간, 휴무일, 브랜드 정보, 식당가 안내 등의 정보를 제공하며 인사, 날씨 등 일상적인 대화도 가능하다. 당초 로사는 패션 상품군에 대해서만 응대가 가능했지만 최근 리빙·식품 상품군으로까지 기능을 확대했다. 패션과 달리 상품의 종류도 다양하며 의류처럼 색상 및 스타일로만 분류되는 것이 아니라 면적, 무게 등 다양한 카테고리가 필요하다는 점에서 더욱 알고리즘이 정교해졌다는 설명이다. 이번 서비스 확대는 한국IBM과의 협업 없이 롯데백화점 AI팀 직원들과 시스템 운영 조직이 자체적으로 진행했다. 롯데백화점 측은 “향후 로사를 활용해 롯데그룹의 각 계열사에 후속 채팅봇으로 개발될 예정”이라면서 “단순한 쇼핑 채팅봇이 아니라 다양한 분야의 오프라인 매장에서도 활용할 수 있는 24시간 채팅봇으로 확대해 나갈 방침”이라고 말했다. 김희리 기자 hitit@seoul.co.kr

포스코는 정보기술(IT)과 융·복합 기술을 기반으로 하는 스마트 시대의 도래에 적극 대처하기 위해 세계 최초로 인공지능 제철소를 구축하고 4차 산업혁명을 견인할 인재 육성에 박차를 가하고 있다. ‘스마트 포스코’로의 체제 전환을 추진하는 포스코의 스마트팩토리는 지난 50년간 축적된 현장 경험과 노하우에 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능(AI) 기술을 접목해 최적의 생산현장을 구현함으로써 최고 품질의 제품을 가장 경제적으로 생산 공급하기 위한 것이다. 이를 통해 무장애 조업체계를 실현하고, 품질 결함 요인을 사전에 파악해 불량을 최소화하는 한편 에너지 낭비를 줄이고 작업장의 위험요소를 실시간으로 파악해 안전한 생산환경을 구현하고 있다. 2016년 이세돌 9단과 알파고의 바둑 시합 이후 딥러닝을 활용해 포항제철소의 2고로 스마트화부터 본격 추진했다. 그동안 수동제어하던 것을 딥러닝, 인공지능 구현을 통해서 용광로의 노황을 자동제어하는 것이다. 올해 2월에는 포스코와 GE가 양사의 대표적인 스마트팩토리 플랫폼을 접목해 제철설비에 최적화된 하이브리드형 스마트팩토리 플랫폼을 공동개발하고 사업화를 적극 추진키로 했다. 향후 포스코는 포스코건설, 포스코에너지, 포스코ICT 등 그룹의 주력 계열사를 모두 참여시켜 스마트팩토리, 스마트 빌딩 앤드 시티, 스마트에너지 등 그룹 차원의 전체 사업 영역에 플랫폼을 구축하고 스마트솔루션 사업을 적극 발굴해 나아감으로써 궁극적으로 ‘스마트 인더스트리’를 위한 그룹 전체의 비즈니스 구조를 재편해 나갈 계획이다. 백민경 기자 white@seoul.co.kr

매년 6월과 11월이 되면 전 세계 슈퍼컴퓨터 성능 순위를 1위부터 500위까지 측정하는 ‘톱500’ 리스트가 공개된다. 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터에 대한 경쟁은, 비유하자면 포뮬러1(F1) 경주의 연비 경쟁과도 유사하다. 슈퍼컴퓨터는 컴퓨터의 본질적인 속성인 계산 기능을 극대화한 장치다. 우리가 사용하는 PC가 일반 자동차와 같다면 F1 경주용 자동차는 달리기 성능에 집중한 슈퍼컴퓨터와 같기 때문이다.슈퍼컴퓨터는 과학적 난제를 풀기 위해 활용된다. 전 지구의 기후 예측, 각종 재난, 재해 예측, 단백질 접합 모델 등 인류가 직면하고 있는 다양한 과학적 문제들이 바로 그것이다. 더 빠른 슈퍼컴퓨터 개발과 도입은 이런 난제를 해결해 과학기술력의 선도적인 입지를 다진다는 점에서 가장 큰 의미를 갖는다. 이 때문에 정상을 차지하기 위한 경쟁은 치열하다. 과거 슈퍼컴퓨터 선진국은 단연코 미국이었다. 그에 이어 전통적 기초과학 강국인 유럽과 지진, 화산 등 자연재해를 예측하기 위한 일본이 슈퍼컴퓨터에 대한 투자를 아끼지 않았다. 그러나 2012년부터 6년 동안은 중국이 정상을 차지했다. 이는 막대한 자금력과 풍부한 인력, 끊임없는 투자의 결과물이다. 특히 2016년에는 자체 기술만으로 슈퍼컴퓨터 정상에 등극하는 기염을 토했다. 절치부심한 미국은 올해 6월 오크리지 국립 연구소가 공개한 슈퍼컴퓨터 ‘서밋’으로 톱500에서 정상을 재탈환했다. 이론적 성능은 200페타플롭스로 초당 20경 번 연산을 처리할 수 있다. 일반적인 사무용 PC의 이론적 성능을 5테라플롭스로 가정하면 ‘서밋’은 PC 4만 대에 해당하는 성능이다. ‘서밋’은 현대 슈퍼컴퓨터의 경향을 단적으로 보여준다. 그간 슈퍼컴퓨터는 물리적 현상을 모사한 미분방정식의 해법을 수치적으로 도출하는 데 집중했다. 그러나 최근 딥러닝(심층학습)의 부상으로 인공지능(AI) 영역에서도 슈퍼컴퓨터급의 계산 장치의 수요가 늘어나고 있다. ‘서밋’은 전통적인 과학계산과 더불어 심층학습까지 수행할 수 있는 GPU(그래픽처리장치) 기반의 시스템을 도입해 슈퍼컴퓨터의 AI 시대를 본격적으로 알렸다. 한국도 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 운영하는 국가슈퍼컴퓨터 5호기 ‘누리온’이 이번 톱500에서 11위에 올랐다. 차세대 슈퍼컴퓨터의 지속적인 도입은 분명 한국 과학기술에 긍정적인 영향을 미치겠지만 이제는 우리 기술로 만든 슈퍼컴퓨터도 필요하다. 과거 중국과 최근 유럽을 보면 슈퍼컴퓨터의 엔진인 연산처리장치의 자체 개발을 추진하고 있다. 과학기술의 근본적인 발전을 위해 슈퍼컴퓨터 분야의 과감한 투자를 망설이지 말아야 한다.