‘내 몸이 곧 비밀번호’인 시대가 본격화하고 있다. 생체인식 기술과 서비스가 “신기하다”는 수준의 초기 단계를 넘어 일상의 한 부분으로 빠르게 변화하고 있다.지문에 이어 홍채, 음성, 정맥 그리고 얼굴까지 다양한 생체인증 방식이 등장하고 있는 가운데 기술의 수준도 갈수록 업그레이드되고 있다. 생체인증은 카메라, 터치패드 같은 장치를 통해 인간의 생체 정보를 추출해 개인을 식별하는 기술이다. 사람마다 각기 다른 고유한 정보를 이용하기 때문에 비밀번호, 서명, 개인식별번호(PIN)보다 안전하고 확실하다는 점에서 차세대 보안 기술로 각광받고 있다. 특히 인공지능(AI)을 이용한 딥러닝으로 인증 정확도를 높이는 동시에 두 가지 이상 기술을 쓰는 복합인증 기술이 더욱 발달할 것으로 전망된다. 미국 시장조사업체 AMI에 따르면 세계 생체인증 시장 규모는 2015년 26억 달러에서 2020년 346억 달러로 급증할 것으로 예상된다.지문은 사용의 편리성에 힘입어 가장 대중적인 생체인식 기술로 자리잡았다. 2013년 9월 애플이 ‘아이폰5S’에 처음 채택하면서 단숨에 모바일 생체인증의 대표 주자로 부상했다. 이제는 웬만한 저가형 휴대전화에도 적용되는 단계에 이르렀다. 시장조사업체 스트래티지 애널리틱스(SA)는 2013년 3%에 불과했던 스마트폰 지문인식 기능의 적용 비율이 2022년에는 90%에 이를 것으로 전망했다. 지문이 같은 사람은 없다는 점, 손에 들고 사용하는 휴대전화에 쉽게 적용할 수 있다는 점 등에서 다른 기술보다 비교우위에 있다. 우리나라에선 이런 편리성에 기반해 무인 자동화기기를 통한 주민등록등·초본 발급, 공항 출입국 무인 자동화시스템에도 적용됐다. 최근엔 모바일 간편 결제 서비스 등 전자상거래 시장으로 영역이 넓어졌다. 금융권의 지문인증 기반 폰뱅킹, 결제 서비스도 빠르게 확산되고 있다. 다른 생체인식 대비 상대적으로 쉬운 위·변조율은 문제로 꼽힌다. 사람의 홍채가 같을 확률은 10억분의1이다. 홍채에는 266개의 고유 패턴이 있어 약 40개의 특징으로 식별하는 지문보다 훨씬 정교하다. 이런 이유로 홍채인식은 현재까지 가장 정확한 생체인증 기술로 평가된다. 시장조사업체 마켓스앤드마켓스는 홍채인식 기술이 2020년까지 20% 이상 성장해 생체인증 분야 중 성장세가 가장 가파를 것으로 내다봤다. 삼성전자가 지난해 ‘갤럭시노트7’에 처음 선보인 홍채인식은 스마트폰 전면의 별도 적외선 카메라로 안구를 촬영해 주변이 어두워도 사용이 가능하다. 올해 ‘갤럭시S8’, ‘갤럭시노트8’에도 적용됐다. 독일 해커 단체가 레이저 프린터 등을 사용해 갤럭시S8 홍채인식 해킹에 성공한 동영상을 공개해 논란이 되기도 했지만, 삼성전자 자체 실험에서는 불가능한 것으로 나타났다. 삼성전자 관계자는 “미 연방수사국(FBI)의 지문인식은 10개 손가락에서 130개의 특징을 잡아내지만, 갤럭시S8의 홍채인식 카메라는 한 번에 200개의 특징을 잡아낸다”고 설명했다. 아직까지 상대적으로 고가인 개발 비용이 걸림돌이다. 얼굴인식은 원래 홍채인식보다 앞서 나온 기술이었지만 보안, 기술력 등 문제로 한동안 뒤처져 있다가 최근 재부상했다. 올해 아이폰 탄생 10주년을 맞아 애플이 내놓은 ‘아이폰X’에는 지문인식이 빠지고 얼굴인식 기능 ‘페이스 ID’가 들어갔다. ‘페이스 ID’는 3차원 인식이 가능하다. 사용자가 아이폰X에 얼굴을 비추면 3만개의 점이 투사돼 입체적으로 사용자를 파악한다. 애플은 내년에 나올 ‘아이패드 프로’에도 이를 적용할 것으로 예상된다. 삼성전자는 갤럭시S8부터 얼굴·홍채·지문인식 기능을 동시에 실었지만, 얼굴인식 기능은 2차원이다. 삼성전자 관계자는 “아직까지는 홍채인식보다 부정확하고 보안성이 떨어지는 것으로 판단하고 있다”고 전했다. LG전자의 신제품 ‘V30’도 같은 기능을 채택했다. 얼굴인식은 카메라를 바라보기만 하면 되기 때문에 다른 인증보다 거부감이 적다. 하지만 야간, 운전 중 등 특정 상황에선 편리성이 떨어진다. 얼굴인식의 상용화 분야에서는 중국이 앞서 나가고 있다. 올해부터 대도시 주요 역에 안면인식 검표 시스템이 도입됐고, 베이징·상하이 주요 은행에는 안면인식 기능이 장착돼 은행카드·신분증 없이 얼굴 스캔만으로 현금 인출이 가능하다. 홍콩 국제공항에서도 지난 10일부터 얼굴인식 기능을 갖춘 ‘스마트 출입국’ 통로가 운영되고 있다. ‘무오류’의 고지로 여겨지는 생체인증 기술도 해킹의 위협에서 완전히 자유로울 수는 없다. 사생활 보호의 문제도 있다. 문송천 카이스트 경영대학원 교수는 “생체인식 정보는 21세기의 디지털 주민번호나 마찬가지”라며 “일상생활에서 생체정보가 필수인 시대가 불가피하게 도래한 만큼 개인 식별 방법을 안전하고 다양하게 하는 것이 큰 과제가 됐다”고 말했다. 정연모 경희대 전자·전파공학과 교수는 “난도가 가장 높다는 홍채인식의 보안성도 언젠가는 뚫리는 날이 올 수 있다”며 “결국 생체인식과 해킹은 창과 방패와 같아서 양쪽이 끊임없이 진화를 거듭할 것”이라고 밝혔다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

ETRI-엔씨소프트-세종대 공동 게이머 행동예측 평가체계 개발게이머 집단 행동 분석으로 범죄 예방, 군중심리 예측 가능 온라인 게임을 하는 게이머들의 행동을 미리 예측할 수 있다면 어떻게 될까.롤플레잉게임(RPG)을 하다보면 상위 레벨로 올라가는 것이 쉽지 않아 중간에 포기하거나 흥미를 잃는 경우가 많다. 그런데 게이머들의 행동양식을 미리 파악할 수 있다면 게이머들이 지루해하거나 싫증내는 시점에 게임에서 이탈하는 것을 막을 수 있게 되는 것이다. 국내 연구진이 인공지능(AI)이 온라인 게임을 하는 게이머들의 행동반응을 사전에 예측하는 일종의 ‘마이너리티 리포트’ 기술을 개발했다.　 한국전자통신연구원(ETRI)은 엔씨소프트, 세종대와 함께 인공지능 기술을 이용해 온라인 게임을 하는 게이머들의 행동을 예측하고 대응할 수 있는 ‘미래 행동예측 평가셋’을 개발했다고 11일 밝혔다. 이번 기술은 게임을 중단하는 등 미래 행동결과를 확률적으로 계산해 서비스 업체가 신속하게 대응할 수 있도록 하기 위해 만들어진 것이다. 이 기술을 활용하면 게이머들의 게임방식을 보고 게임 모방 범죄를 사전에 예방하거나 게이머들의 군중심리를 예측하는데 쓰는 등 다양한 산업적 활용이 가능할 것으로 예상되고 있다. 게이머들의 서비스 이탈을 막는 것은 게임 업계에서 중요한 정보이지만 정확한 정보를 얻기 어려웠다. 이번 기술을 개발하기 위해 엔씨소프트는 대규모 다중접속 온라인 게임 ‘블레이드 앤 소울’의 로그 데이터(접속, 게임 내 행동기록)를 공개했고 세종대와 ETRI 연구팀은 평가 데이터 활용방법을 개발하고 성능평가를 할 수 있는 테스트 서버를 구축했다. 이번 평가셋은 인공지능이 게임 유저의 행동패턴을 분석해 게임의 흥미를 떨어뜨리는 요소를 찾아내 적절한 시점에 아이템을 획득할 수 있는 힌트를 제공하는 등의 방법으로 게임 이탈을 막을 수 있다.　 지난 8월 말 국제전기전자기술자협회(IEEE) 주관으로 미국 뉴욕에서 열린 ‘CIG 2017’ 학술대회에서 연구팀은 게임 인공지능 국제기술경연대회(GDMC)를 개최하기도 했다. GDMC는 올해 처음 열린 대회로 가상 공간 속에서 벌어지는 수 백만명의 게이머들의 행동 데이터를 딥러닝을 이용해 학습하고 이를 통해 분석한 행동패턴을 기반으로 게임 서비스 운영 성패를 예측하는 성능을 경쟁한다.　 이번 기술은 게임 같은 가상세계 뿐만 아니라 현실 속의 범죄 행동이나 군중심리를 분석하는데도 활용될 수 있을 것으로 기대되고 있다. 양성일 ETRI 지식이러닝연구그룹 프로젝트 매니저는 “온라인 게임은 인간의 본성이 그대로 나타나는 장으로 인공지능 기술을 적용하기 최적의 공간”이라며 “실생활에 적용한다면 CCTV나 휴대전화 위치정보 분석 등을 통해 인간의 행동에 관한 더 많은 정보를 얻게 돼 범죄예방 뿐만 아니라 기업들의 새로운 비즈니스를 개발하는데 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

서울대 유승주·전병곤 교수, 페이스북 리서치 선정 서울대 공대는 유승주, 전병곤 컴퓨터공학부 교수팀이 지난 9월 ‘페이스북 카페2 리서치 어워드’ 프로그램 대상자로 선정됐다고 11일 밝혔다.페이스북에서 개발 중인 카페2는 수 많은 GPU(그래픽 처리장치)를 활용해 클러스터 환경에서 모바일까지 다양한 플랫폼을 지원하고 있는 오픈소스 딥러닝 프로젝트다. 페이스북은 카페2를 활용해 딥러닝 분야 우수 연구를 수행하는 연구기관을 선별해 지원하는 동시에 페이스북과 긴밀히 협업할 수 있는 기회를 제공한다. 유승주 교수팀은 모바일 기기상 신경네트워크 에너지 및 성능 최적화 연구, 4비트급 데이터 양자화 연구를 진행하고 있다. 스마트폰 같은 모바일 디바이스에서는 낮은 전력을 사용하는 딥러닝 기술 구현이 필수적이기 때문에 데이터 크기를 줄이는 양자화는 단위 동작당 에너지 효율과 단위 면적당 계산능력을 모두 개선할 수 있는 중요한 기술이다. 현재 구현된 최고 수준의 양자화는 대규모 신경망 네트워크에서 8비트 데이터 사용이 가능한데 유 교수팀은 이를 4비트 수준까지 최적화하는 기술 개발을 목표로 하고 있다. 전 교수팀은 대규모 딥러닝 학습과 초고속 딥러닝 추론 연구를 수행 중에 있다. 카페2와 같은 딥러닝 모델은 일반적으로 단일 서버와 단일 GPU에서 처리한다. 연구팀은 카페2를 클러스터 환경과 데이터, 모델의 복잡도 등을 고려해 자동으로 분산처리 하는 기술을 개발하기 위해 연구를 진행 중이다. 유승주, 전병곤 교수는 “페이스북 카페2 리서치 어워드에 선정돼 매우 기쁘다”며 “혁신적 연구성과로 기대에 부응할 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

프랑스 파리 국립기술공예박물관에 가보면 1897년 만들어진 ‘아비용3’이란 비행기가 복원돼 천장에 달려 있다. 날개 폭 16m, 무게 400㎏의 박쥐를 닮은 이 비행기는 증기 엔진을 장착하고 있다. 아비용3의 발명가 클레망 아델은 비행에도 성공했다고 주장했으나 그의 말을 믿는 사람은 거의 없었다. 그러나 그의 시도는 라이트 형제의 최초 비행보다 16년이나 앞선 것으로 프랑스 사람들은 이를 매우 자랑스러워한다.라이트 형제가 1903년 만든 동력 비행기 플라이어는 날개 길이가 12m에 무게가 174㎏이다. 성공 비결은 비행기를 띄우는 힘인 양력에 대한 방정식에 들어가는 여러 계수에 대해 많은 고민과 풍동 실험을 통한 비행기 설계 덕분이다. 단순히 자연을 흉내 낸 아델과 달리 철저한 실험과 이론적 고찰을 통한 물리법칙의 이해가 바로 라이트 형제의 성공 비결이라는 말이다.오랜 진화의 과정에서 비행에 최적화된 새들과 달리 왜 인간이 만든 비행기는 깃털로 덮여 있는 날개를 퍼덕이며 하늘을 날지 않는 것일까. 사실 새들은 자신의 몸무게와 물어 나르는 먹잇감 정도만 감당할 비행만 하면 된다. 자신보다 무거운 물체를 들고 비행하는 것에 대해서 자연의 진화 과정은 고려할 필요가 없었던 것이다. 이처럼 겉으로 보이는 자연의 모습만으로는 모든 것을 이해할 수 없다. 많은 이들이 인공지능(AI)에 관심을 갖고 있다. 인공지능은 지난 60년간 발전해 왔다. 인간의 뇌를 흉내 낸 ‘신경망 학습법’을 적용한 ‘퍼셉트론’이란 컴퓨터에 대한 1958년 7월 8일자 뉴욕타임스 기사를 보면 점점 똑똑해지는 기계의 탄생을 반기고 있음을 알 수 있다. 1980년대는 전문가 시스템이란 기술이 개발됐지만 생각같이 수월하지 않았다. 인간의 상식을 적용하는 데 실패했고, 사람이 사용하는 언어의 모호성을 전문가 시스템은 따라가지 못했던 것이다. 단순히 인간이 하는 학습 방법을 흉내 내 보다 많은 규칙을 훈련시키면 똑똑한 인공지능이 나올 수 있다는 원래의 꿈은 무참히 깨진 것이다. 전문가 시스템 방식을 활용하고 있는 IBM의 왓슨이 마치 암 진단에서 의사를 뛰어넘은 것처럼 알려지고 있다. 그렇지만 실상은 그 시스템 뒤에서 수많은 의학 정보를 제공하는 의사들이 있다는 사실은 알려지지 않고 있다. 그런데 최근 인공지능은 몇 가지 문제에서 기대 이상의 결과를 낳고 있다. 인간의 학습 방법과 논리를 따르지 않고 빅데이터를 활용한 확률적 적용이란 방식을 쓰기 때문이다. 알파고의 경우도 단순히 바둑 규칙에 따라 모든 가능한 수를 예측하는 방식이 아닌 수많은 바둑 기보라는 빅데이터를 활용해 확률적으로 어디에 놓는 것이 유리한가를 오랫동안 학습한 것이다. 이런 새로운 성과는 이제는 인간의 고유 영역인 예술 창작 활동, 나아가 과학에서의 새로운 발견에도 적용될 수 있을 것이라는 전망까지 나오고 있다. 과학의 일부 분야에서는 실험 데이터의 양이 너무 방대해서 기존 방식으로는 처리하기 어려워지고 있다. 물리 법칙이 정립되지 않은 미지의 영역에서 새로운 발견을 하려고 할 때는 더욱 그렇다. 대표적인 것이 암흑 물질 발견이다. 아직까지 암흑 물질에 대한 이론이 정립되지 않아 수많은 물리 데이터 중에서 필요한 데이터를 추려내는 데 인공지능의 도움을 받을 수 있을 것이라고 보고 있다. 이 때문에 앞으로 과학자를 위한 교육에서는 기존 방식과는 완전히 다른 형태로 생각하고 연구하는 훈련을 시켜야 할지도 모른다. 그러나 현재 빅데이터와 고성능 컴퓨터를 통한 인공지능이 적용될 수 있는 분야는 빠르게 한계에 부딪힐 수도 있다. 0과 1로 되어 있는 2진법 논리 회로에 기반을 둔 현재의 딥러닝 방식은 미지의 세계에 있는 불확정성 원리에 적용을 받는 양자 논리를 다루지 않고 있기 때문이다. 인공지능이 어떻게 발전할지 예견하기 어렵지만 이 우주 내에서 작동할 컴퓨터라면 물리 법칙의 지배를 받을 것이라는 점은 확실하다.

LG전자가 인공지능(AI) 가전, 사물인터넷(IoT), 로봇 등 ‘스마트홈’ 사업을 강화하기 위해 2020년까지 연간 투자규모를 지금의 2배로 확대한다. 연구개발(R&D) 인력도 지금의 1.5배로 늘린다. 이를 바탕으로 AI 가전 라인업을 확충하는 한편 ‘딥러닝’, ‘음성인식’ 등 스마트홈 기술 역량에서 업계 최고의 자리에 오른다는 목표다.LG전자에서 생활가전 부문을 총괄하고 있는 송대현 H&A사업본부장(사장)은 2일(현지시간) 국제가전박람회 ‘IFA 2017’이 열리고 있는 독일 베를린에서 기자간담회를 갖고 4차 산업혁명 시대의 생활가전 사업 전략을 밝혔다. 송 사장은 우선 “(다른 IFA 2017 참가기업들의 부스를 둘러본 결과) 올해는 AI 음성인식 기반의 스마트홈을 완성하는 방향으로 (산업 트렌드가)가고 있다고 느꼈다”고 평가했다. 그는 “로봇은 AI와 결합할 부분이 많아 시간이 지날수록 활용 범위와 역할이 늘어날 것”이라며 “그저 보여주기식보다는 우리 삶에 실제로 도움이 되는 생활 로봇을 만들겠다”고 강조했다. LG전자는 그동안 IoT와 로봇을 활용해 스마트홈의 영역을 집 밖으로 확장하기 위해 노력해 왔다. 지난 7월 말 인천공항에 도입한 안내로봇과 청소로봇이 대표적인 사례다. LG전자는 스마트홈 확대를 위해 올해부터 출시하는 전 제품에 와이파이와 스마트 진단 기능을 탑재하고 있다. 빅데이터를 활용해 제품에 이상이 발생할 가능성을 예측하는 서비스도 선보일 예정이다. 생활가전과 연동되는 음성인식 허브 기기의 범위도 넓히고 있다. 올 4월 음성인식 AI 스피커 ‘스마트씽큐 허브’를 출시한 데 이어, 5월 AI 스피커 ‘구글 홈’ 등을 탑재한 허브 기기를 선보였고 이달에는 아마존의 AI 스피커 ‘에코’ 등 ‘알렉사’를 탑재한 기기로 서비스 범위를 넓힌다. 송 사장은 기업 인수합병(M&A)과 관련해 “우리와 시너지 효과가 나는 부분이 있다면 한다는 것이 기본 방침”이라며 “분야는 제한돼 있지 않고, 기업 간 거래(B2B) 분야를 많이 보고 있다. 우리가 없는 유통이나 독특한 기술을 가진 기업들을 열심히 보고 있다”고 말했다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

거창해 보이는 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 인터넷 포털에서 정보를 검색하듯 쉽게 업무에 구현하고 활용할 수 있는 솔루션 서비스가 나왔다. 고가의 하드웨어·소프트웨어나 전문가 없이도 AI와 빅데이터를 대중적으로 이용할 수 있는 길이 열린 셈이다. LG CNS는 클라우드 컴퓨팅 기반의 AI 빅데이터 플랫폼 ‘LG CNS DAP’을 출시했다고 29일 밝혔다. LG CNS DAP은 한마디로 복잡한 과정 없이 마우스 클릭 몇 번만으로 원하는 빅데이터 분석 환경 1시간 내 구축할 수 있는 서비스다. LG CNS는 “서비스 화면에 로그인한 뒤 클라우드에 데이터를 올리면 곧바로 분석이 가능하다”며 “빅데이터 분석 환경 구축에 걸리는 시간을 기존 몇 개월에서 1시간 이내로 줄이고, 데이터 분석에 걸리던 시간도 3∼4개월에서 1∼2주까지 단축할 수 있다”고 밝혔다. 산업별·제품별로 다양한 분석 유형을 제공하기 때문에 사용자의 선택폭이 넓다. 다양한 유형 중에서 원하는 것을 선택해 매출 실적이나 주문 정보 같은 데이터를 입력하면 자동으로 분석을 해 준다. LG CNS 관계자는 “200여명의 전문 인력을 활용해 제조 혁신, 디지털 마케팅, 상담 챗봇 서비스 등의 영역에서 30개의 지능화된 서비스를 제공한다”고 말했다. 특히 이미지 인식을 활용한 딥러닝 비전 검사를 통해 제조업의 불량 판정 정확도를 99.98%까지 끌어올릴 수 있다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

LG전자가 인공지능, 로봇, 자동차부품 등 미래 성장사업 개발에 박차를 가하고 있다.인공지능 부문에서 LG전자는 올 1월 가전제품이 고객 생활패턴 및 주변 환경을 학습해 스스로 작동하는 딥러닝 기술 ‘딥싱큐’를 선보였다. 이를 탑재한 ‘디오스’ 냉장고는 사용자의 이용 패턴을 읽어 문을 열지 않는 시간에는 절전 운행하는 기능이 추가됐다. 로봇청소기 ‘로보킹 터보플러스’는 6~7세 어린이의 지능을 갖춘 것으로 평가됐다. 지난달부터는 인천국제공항에서 상업용 로봇 시범 서비스를 시작했다. 청소로봇과 안내로봇 각각 5대가 공항 곳곳을 돌아다니며 안내 서비스를 제공하고 실내 공간을 청소하고 있다. 안내로봇은 LG전자가 독자 개발한 음성인식 플랫폼으로 한국어, 영어, 중국어, 일본어 등 4개 국어를 인식하고 답변한다. 또 자동차 부품 사업을 키우기 위해 2013년 7월 VC사업본부를 신설했다. 차량용 텔레매틱스, 오디오·비디오 내비게이션(AVN) 등 인포테인먼트 제품을 중심으로 전장 부품, 전기자동차용 부품 등 사업을 병행하고 있다. 친환경 전기차 분야에서는 지난해부터 GM ‘쉐보레 볼트 EV’ 부품을 안정적으로 공급하고 있다. 이경주 기자 kdlrudwn@seoul.co.kr

단지 “더워”라고 얘기해도 작동하는 에어컨, 고장 나면 스스로 원격진단을 의뢰하는 세탁기, 부족한 식재료를 주문할 수 있는 냉장고 등 인공지능(AI)을 장착한 똑똑한 가전제품 전쟁이 한창이다. 삼성전자와 LG전자 등 한국산(産)이 세계 시장을 주도하는 가운데, 일본 및 중국 업체가 추격하고 있다.LG전자는 올해부터 모든 가전제품에 자체 개발한 AI 딥러닝 기술 ‘딥씽큐’를 장착하고 있다. 올해 초 가전업계 최초로 선보인 인공지능 ‘휘센 듀얼 에어컨’(왼쪽)이 시작이었는데, 지난 9일 AI 기능을 대폭 강화한 새 제품을 내놓았다. 에어컨 설정 온도가 25도인 상황에서 사용자가 “LG 휘센, 이제 추워”라고 말하면 “희망 온도를 높일까요”라고 묻는다. 이어 사용자가 “1도 높여줘”라고 하면 “26도로 높였습니다”고 응답하고 작동한다. 스스로 진화하기 때문에 대화를 많이 할수록 사용자의 사투리, 말버릇 등을 더 정확히 알아듣는다. LG전자 관계자는 “기존에는 자연어를 이해하는 정도였는데 음성 데이터가 수년간 축적되면서 대화의 맥락을 파악하는 수준으로 발전했다”고 말했다. 지난 4월 내놓은 AI 스피커 ‘스마트씽큐 허브 2.0’는 가전제품의 중앙제어장치 격이다. 사용자가 “세탁 시작해”라고 명령하면 세탁기를 바로 작동시키고 “세탁 언제 끝나”라고 물으면 “20분 남았습니다”는 식으로 답한다.삼성전자 역시 각종 전자제품에 자체 개발한 음성 인식 AI 솔루션인 ‘빅스비’를 탑재하고 있다. ‘셰프컬렉션 패밀리허브 냉장고’(오른쪽)가 대표적인데 날씨나 일정을 물어보면 답을 하고 , 음성으로 인터넷을 검색할 수 있다. 냉장고 문에 있는 대형 디스플레이를 이용해 요리법을 찾거나 부족한 식재료를 주문할 수 있다. 최근 삼성페이로 구매하고 결제하는 기능도 추가했다. 삼성전자 관계자는 “가장 자주 이용하는 가전제품인 냉장고가 각종 집안일을 제어하는 역할까지 하도록 발전시킬 것”이라며 “예를 들어 요리를 하다 주방이 더러워지면 음성으로 청소로봇을 작동시킬 수 있다”고 전했다. ‘플렉스워시 세탁기’는 아예 세탁기 스스로 원격 진단을 의뢰하고 수리 조치를 받는 기능을 넣었다. 계절이나 사용환경 정보를 분석해 최적의 세탁 코스도 스스로 설정한다. 외출 중이라면 세탁기가 어떤 세탁 코스를 선택했고, 빨래 종료까지 남은 시간은 얼마인지 스마트폰을 통해 실시간으로 볼 수 있다. 삼성전자는 2020년까지 전 가전제품에 빅스비를 장착할 계획이다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

언제 어디서 찍어도 ‘인생샷’을 남길 수 있는 인공지능(AI)이 개발됐다. 기즈모도 등 해외 매체의 2일자 보도에 따르면 최근 구글과 매사추세츠공과대학(MIT) 연구진이 개발한 이 인공지능 알고리즘은 사진을 촬영할 때마다 실시간으로 보정해 고퀄리티의 사진을 남길 수 있다. 지금까지는 대다수의 스마트폰 이용자들은 사진을 찍고 난 뒤 사진 보정 애플리케이션을 이용해 원본사진을 불러들이고, 이를 마치 전문가가 찍은 것처럼 직접 보정해왔다. 하지만 이 같은 방식은 비전문가에게는 다소 어렵거나 결과물이 만족스럽지 못할 수 있다는 단점이 있었다. 구글과 MIT은 딥러닝 기술을 이용해 해당 알고리즘이 5000장의 이미지를 인식하게 했다. 각각의 이미지는 해당 알고리즘을 통해 각기 다른 5가지 방식으로 보정됐고, 여기서 가장 최상의 결과를 데이터화 했다. 예컨대 사용자가 사진을 찍으면 AI 알고리즘에 의해 자동으로 사진이 인식되고, 사용자가 특별한 효과를 주지 않아도 밝기와 선명도가 가장 적절하게 보정된 사진이 스마트폰에 저장되는 방식이다. 과거에도 이와 유사한 프로그램이 존재하긴 했으나, 저장용량이 지나치게 커서 구동속도가 느려지는 등의 문제가 있었다. 하지만 이번에 개발된 AI 알고리즘은 로딩 속도가 빠르고 용량도 크지 않다고 구글은 설명했다. 한편 업계에서는 구글이 MIT와 손잡고 개발한 이번 AI 알고리즘이 스마트폰 하드웨어 시장의 격한 경쟁 속에서 소프트웨어를 통해 차별화하려는 전략 중 하나라는 평가가 나왔다. 송혜민 기자 huimin0217@seoul.co.kr

안내·주문 등 소통 능력 평가 ‘소셜 홈로봇’ 과제 최우수 통과 서울대 컴퓨터공학부 장병탁 교수 연구팀이 지난달 27일부터 30일까지 일본 나고야 국제전시장에서 열린 ‘2017 국제 로보컵 대회’에서 우승을 차지했다. 1997년 로봇 축구 대회로 시작한 로보컵 대회는 매년 전 세계를 순회하면서 로봇의 소통 능력을 평가하는 방향으로 진화하고 있다.장 교수팀이 개발한 인공지능 로봇인 ‘오페어’(AUPAIR)는 ‘소셜 홈로봇’ 부문에서 8개 시나리오 과제를 모두 최고 점수로 통과했다. 소셜 홈로봇 부문은 인공지능 로봇이 가정 등 일상 환경에서 사람과 사물, 환경을 인식하고 사람의 언어를 인식해 서비스 임무를 수행하는 능력을 겨룬다. 로봇은 사람 찾기, 칵테일 파티, 고난도 심부름, 레스토랑 주문, 투어 가이드 등의 시나리오 과제를 수행했다. 이 가운데 칵테일 파티 서비스 시나리오에서는 로봇이 파티장에서 테이블에 앉은 손님에게 다가가 주문을 받아 카운터에 전달하고 원하는 것을 제공하면서 손님을 대접하는 임무를 수행한다. 오페어는 손님이 주문한 음료가 없는 돌발 상황에서 다른 음료를 제안해 높은 점수를 받았다. 또 투어 가이드 과제를 수행하며 박람회장의 환경에서 일반 청중을 상대로 대화를 나누고 흥미로운 설명으로 길을 안내해 박수 갈채를 받기도 했다. 결승 과제는 ‘장기자랑’이었다. 오페어는 딥러닝 기반 시각대화 능력을 과시하며 호주 시드니공대를 큰 점수 차로 누르고 우승했다. 장 교수는 “최근 유행하는 인공지능 로봇 중 챗봇은 텍스트 기반, 아마존에서 개발한 에코는 음성 기반으로 사람과 대화하지만 오페어는 한 단계 더 나아가 시각(카메라)으로 들어온 정보를 학습해 이를 기반으로 사람과 대화할 수 있다”고 설명했다. “예를 들면 오페어는 아이와 함께 만화영화인 ‘뽀로로’를 보고 이 아이와 뽀로로의 내용에 대해 이야기를 주고받을 수 있다”고 덧붙였다. 이 대회에 참가한 국제 심판관은 “로봇이 과연 이번 대회에 최초로 도입된 여러 고난도 과제를 수행할 수 있을지 의심스러웠는데 서울대 팀이 성공적으로 해내 인공지능 홈로봇 로보컵 대회의 새로운 국제 표준을 설정했다”고 평가했다. 박기석 기자 kisukpark@seoul.co.kr

●미래에셋자산운용 ‘미래에셋AI스마트베타펀드’미래에셋자산운용의 ‘미래에셋AI스마트베타펀드’가 최근 우수한 성과를 보이고 있다. 이 펀드에 활용되는 인공지능은 신경망을 통해 경제지표, 종목정보 등 투자시장에 영향을 줄 것으로 판단되는 다양한 정보를 학습해 사전적으로 포트폴리오를 구성한다. 그리고 이를 사후적인 결과값인 최적 포트폴리오와 비교해 오차를 최소화하는 ‘딥러닝’ 기술을 활용한다. 이를 통해 인공지능은 경기, 시장국면, 밸류에이션, 수급 등의 변화를 고려해 자산별 투자비중을 시장 상황에 맞춰 지속적으로 조절한다. 주요 투자대상인 스마트베타 ETF는 중장기적으로 시장을 이길 수 있다는 액티브 전략의 장점과 저비용·투명성이라는 패시브 전략의 장점을 합친 상품이다. 스마트베타는 전통적인 시가총액 방식의 인덱스와 달리 글로벌시장에서 검증된 전략을 통해 초과수익을 추구한다. 김태곤 객원기자 kim@seoul.co.kr

“이 슈퍼 컴퓨터 안에선 72만개에 이르는 GPU(그래픽처리장치) 코어가 쉼 없이 돌아갑니다. 덕분에 통상 일주일 정도 걸리던 음성 데이터 학습도 하루 만에 끝낼 수 있습니다.”서울에 폭염주의보가 내린 25일 서초구 우면동 KT융합기술원 2층에 위치한 AI(인공지능) 테크센터. 섭씨 18도인 테크 존 실내는 동굴처럼 서늘했다. 캐비닛 크기의 슈퍼 컴퓨터가 과열되지 않도록 하기 위해서다. 지난 6일 문을 연 AI 테크센터의 슈퍼 컴퓨터는 국내 최고 수준 연산 능력으로 딥러닝과 AI 연구를 하고 있다. KT 측은 “인공지능이나 딥러닝 연구를 위해서는 막대한 양의 데이터를 빠르게 처리하는 연산 능력이 필요한데 이곳 컴퓨터는 연산 시간을 비약적으로 단축했다”고 설명했다. 에너지 효율을 고려한 전 세계 슈퍼 컴퓨터 순위(Green Top 500)로는 10위권, 연산량 기준 세계 400위권 수준이다. 집 거실처럼 꾸며 놓은 음성 성능 평가실에서는 음성인식 기반 AI 서비스인 ‘기가지니’를 하루 수천건씩 테스트한다. KT는 지난달 기가지니의 개발도구(SDK)를 공개한 데 이어 오는 9월엔 ‘음성 오픈 플랫폼’을 연다. 40여개 제휴사가 신규 어휘를 기가지니 음성엔진에 등록하고 공유할 수 있게 되면 더 빠르고 똑똑한 기가지니가 세상에 나오게 된다. KT 관계자는 “개방형 AI 생태계를 만들어야 글로벌 지능형 플랫폼 회사로 거듭날 수 있다”고 덧붙였다. 현재 인터넷전문은행 케이뱅크, 미래에셋대우를 비롯해 호텔·아파트 건설업체까지 다양한 제휴업체들이 온라인 뱅킹, 주가 조회, 114 서비스, 홈 비서 등 서비스를 개발 중이다. 케이뱅크는 하반기에 기가지니로 간편 송금을 할 수 있는 ‘카우치 뱅킹’, 통장 조회 서비스를 선보일 예정이다. 김진한 KT 융합기술원 AI 테크센터장은 “AI 시장은 특정사업자 혼자 이끌어 나갈 수 있는 게 아닌 만큼 관련 업계가 더 협력해야 한다”면서 “기술을 외부에도 공개해 한국형 AI 생태계를 함께 만들어 갈 방침”이라고 말했다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

카카오는 올 초 인공지능(AI) 전문 자회사 카카오브레인(대표 김범수)을 설립하고 AI 연구개발&사업 전담 조직인 AI 부문을 신설했다. 카카오는 올 3분기 중 AI 플랫폼과 전용 디바이스(스피커)를 선보인다. 음성인식, 음성합성, 대화처리 등 대화형 인터페이스 기술과 이미지 내 객체 인식 등 자체 보유한 딥러닝 응용기술을 기반으로 카카오톡과 음악서비스 멜론, 포털 다음 등 카카오의 풍부한 콘텐츠와 카카오내비·택시·맵, 주문하기 등 생활 밀착형 서비스들을 연결해 강력한 AI 플랫폼을 만들 계획이다.이러한 AI 기반 기술들은 다음뉴스·검색, 카카오맵, 카카오내비·택시, 카카오페이지, 카카오버스, 카카오TV 등 수많은 서비스에 적용되어 진화하고 있다. 대표적으로 카카오톡, 멜론 등 카카오의 서비스와 만나 ’생활의 혁신’을 주도하고 있는 셈이다. 카카오톡은 앱 하나로 원하는 것을 뭐든 다 할 수 있는 만능 플랫폼으로 진화해 나간다. 현재 ‘주문하기‘, ‘장보기’가 카카오톡에 적용되었고, 카카오톡, 카카오페이지, 카카오드라이버, 카카오택시, 선물하기, 다음웹툰, 이모티콘 스토어, 카카오메이커스 등 여러 서비스와 플랫폼을 통해 AI 기술은 카카오톡의 진화에 핵심 역할을 담당하고 있다. 카카오는 초기 단계인 AI 기술 개발 및 상용화를 위한 산학 협력과 우수 인재 영입에도 적극 나서고 있다. 카카오는 지난 4월 7일 서울대, 카이스트, 아산병원 등 학계 전문가들로 구성된 50여명 규모의 딥러닝 연구 그룹인 ‘초지능 연구센터’와 산학협력 협약을 체결했다. 카카오와 초지능 연구센터는 문자, 음성, 이미지, 영상 데이터 전반을 망라하는 딥러닝 공동 연구를 비롯해 강화 학습, 비지도 학습, 신경망 학습 최적화 등에 관한 AI 원천기술 개발을 위한 협력에 나선다. 카카오의 투자 자회사 케이큐브벤처스(공동대표 유승운·신민균)는 AI 기술력을 가진 스타트업에도 공격적으로 투자를 진행하고 있다. 케이큐브벤처스는 AI 기반의 의료영상 진단 서비스를 제공하는 루닛과 AI 기반 시스템 생물학 기술을 활용해 신약을 개발하고 있는 바이오 기업 스탠다임에 초기 투자를 진행했다. AI 기반의 컴퓨터 비전 기술을 활용한 드론 기업 유비파이에도 투자했다. 6월에는 스톤브릿지벤처캐피탈과 빅데이터 및 머신러닝분산처리솔루션 기업 ‘래블업’에 20억원을 공동 투자했다. 케이큐브벤처스는 앞으로도 국내외를 가리지 않고 성장 가능성이 있는 AI 창업팀과 창업자를 찾아 지속적으로 투자 규모를 확대할 계획이다. 김예슬 인턴기자

KT가 지난 1월 말 출시한 인공지능(AI) TV ‘기가지니’가 출시 5개월 만에 가입자 10만명을 넘어섰다.기가지니는 KT가 오랜 시간 축적한 AI 노하우와 차별화된 네트워크 기술을 접목시킨 AI TV로 원거리 음성인식 기술과 함께 최고 수준의 한국어 음성인식 기술을 바탕으로 하고 있다. 그동안 국내외에서 출시된 AI 스피커를 TV와 연동한 ‘시청각’ 기반의 서비스로 호평받고 있다. 기가지니의 장점은 TV 연동뿐 아니라 다양한 기능을 갖췄다. TV, 음악 등 미디어 서비스와 함께 홈 비서 기능과 홈 사물인터넷(IoT) 제어, 영상·음성 통화 등을 제공하고 있다. KT는 지난 4월 미래에셋대우와 업무협약을 체결하고 오는 30일부터 음성인식을 이용한 AI 금융서비스를 기가지니를 통해 제공한다. 국내 1호 인터넷 전문은행 ‘케이뱅크’와도 서비스 연동을 추진 중이다. 9월 중으로 퀵송금, 계좌조회 등을 음성으로 처리할 수 있는 ‘카우치 뱅킹’ 서비스를 준비하고 있다. KT는 기가지니를 바탕으로 한 AI 생태계 조성을 본격화한다. 개발자 포털과 함께 기가지니 서비스 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 공개한다. KT의 축적된 음성인식 기술과 함께 음성·영상통화 기능을 사용할 수 있는 앱 프로그래밍 환경(API)을 포함했다. 지난 6일에는 AI 테크센터를 개소했다. AI 테크센터는 슈퍼컴퓨터 등 국내 산업계 최고 수준의 인공지능 개발인프라를 기반으로 구축한 개방형 인공지능 개발 플랫폼으로, KT와 제휴사들의 미디어, 네트워크 및 플랫폼의 지능화를 주도할 KT 인공지능 허브 역할을 수행한다. AI 테크센터의 연구공간은 ▲KT의 AI 인프라를 사용한 인공지능 기술 연구와 협력을 위한 AI 크래프트숍 ▲국내외 단말과 서비스를 벤치마킹할 수 있는 체험 스페이스 ▲AI 교육을 위한 아카데미 라운지 ▲음성 녹음 및 테스트를 할 수 있는 음성 성능평가실로 구성됐다. 또한 최고 수준의 딥러닝 인프라를 갖추기 위해 ‘GPU Computing Cluster 1’도 구축했다. KT 이필재 기가지니사업단장은 “기가지니 관련 기술과 연구 공간의 공유를 통해 국내 AI 생태계가 보다 활성화되는 계기가 되기를 바란다”고 말했다. 김태곤 객원기자

LG전자는 올해 초 국내 가전업계에서는 처음으로 인공지능(AI) 에어컨을 출시한 데 이어, 올 상반기에 냉장고, 로봇청소기, 드럼세탁기 등 주요 가전에도 AI를 탑재한 신제품을 선보였다. 이들 제품에는 독자 개발한 ‘딥러닝’ 기술인 ‘딥씽큐’를 탑재했다.인공지능 디오스 냉장고(모델명: F878SB35S)는 각종 센서를 통해 고객이 제품을 사용하는 패턴, 제품이 설치된 장소의 온도와 습도 등을 파악한다. 도어가 열리는 횟수와 시간을 분석해 사용자가 도어를 거의 열지 않는 시간대에는 자동으로 절전 운전을 한다. 온도와 습도가 높은 한여름에는 음식물이 쉽게 상하지 않도록 제균 기능을 최고 단계인 ‘파워 모드’로 설정한다. LG전자 관계자는 “사물인터넷(loT) 플랫폼 차별화, 기기 간 연결성 강화, loT 생태계 확장 등 확장성 전략을 전개해 스마트홈 시장을 이끌어 갈 것”이라고 밝혔다. LG전자는 향후 스마트홈과 연계해 빠르게 성장할 것으로 예상되는 로봇 사업에 본격적으로 뛰어든다. 로봇청소기, 홈 IoT 등을 통해 축적해 온 인공지능 및 자율주행 기술을 활용해 가정용 및 상업용 로봇 개발에 적극 나선다. LG전자는 홈 IoT 기기를 지속적으로 선보이며 원통형 스피커 모양의 ‘스마트씽큐 허브 2.0’(모델명: AIHC71G)은 사용자와 대화할 수 있는 인공지능을 선보였다. ‘스마트씽큐 허브 2.0’은 음성만으로 손쉽게 집 안의 가전제품을 작동시키고 상태를 보여 준다. 예를 들어 사용자가 “세탁 시작해”라고 말하면 세탁기를 바로 작동시키고, “세탁 언제 끝나?”라고 말하면 “20분 남았습니다”라고 알려준다. LG전자는 상업용 로봇 시장에도 진출해 로봇제품의 포트폴리오를 다양화하고 있다. 실제로 현재 인천국제공항에서 ▲공항 방문객에게 항공기 탑승 시간, 체크인 장소 등 각종 정보를 화면 및 음성으로 안내하는 ‘공항 안내 로봇’ ▲스스로 청소가 필요한 곳을 찾아가 청소해 주는 ‘공항 청소 로봇’ 의 현장 테스트를 진행 중이다. 김예슬 인턴기자

롯데그룹(회장 신동빈)이 인공지능(AI), 가상현실(VR) 등 미래 핵심기술을 바탕으로 4차 산업혁명 시대에 대비하고 있다. 작년 12월에는 한국 IBM과 업무협약을 맺고 인공지능 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨’을 전격 도입하였으며 이를 활용한 수준 높은 고객별 맞춤서비스 제공이 가능해질 전망이다. 롯데와 한국 IBM이 왓슨을 통해 구현할 주요 서비스 기술은 ‘지능형 쇼핑 어드바이저’와 ‘지능형 의사결정 지원 플랫폼’ 두 가지다. 먼저 ‘지능형 쇼핑 어드바이저’는 챗봇(사람과 자동으로 대화를 나누는 인공지능)을 기반으로 한 앱을 백화점을 비롯한 유통 관련 계열사에 순차적으로 적용할 예정이다. 챗봇이 최신 트렌드 분석을 통해 고객 맞춤형 상품 추천, 매장 설명 및 안내, 온라인 픽업 서비스 등을 해 주는 방식이다. 또 ‘지능형 의사결정 지원 플랫폼’은 제과 및 푸드 계열사의 신제품 연구개발 및 전략 수립에 활용된다. 이를 위해 왓슨이 분석한 외부시장 및 내부시스템의 매출, 제품 정보 등의 데이터를 토대로 신사업 개발 및 출시에 활용할 계획이다. 한편 AI 기반 플랫폼 운영을 위한 시스템 구축은 롯데정보통신이, 데이터 분석은 롯데멤버스가 전담한다.롯데백화점(대표 강희태)은 최첨단 IT를 접목한 ‘고객 체험형’ 매장도 선보이고 있다. 우선 지난해 10월부터 분당점 식품매장에 백화점업계 최초로 ‘스마트 쇼퍼’ 서비스를 도입했다. ‘스마트 쇼퍼’는 고객이 식품매장에서 카트나 바구니 없이 단말기를 사용해 쇼핑할 수 있도록 하는 혁신적 기술이다. 롯데멤버스 회원이면 누구나 이용 가능하며 구매하려는 상품의 바코드를 바코드 스캐너가 포함된 단말기 ‘쇼퍼’로 찍으면 된다. 또한 작년 9월부터 본점 지하 1층에서 ‘3D 가상 피팅 서비스’를 실시하고 있다. 이로써 고객들은 옷을 입어 보지 않아도 증강현실(AR) 기능을 활용한 디지털 디스플레이 거울과 스마트폰을 통해 피팅 결과를 미리 확인할 수 있다. 이 서비스는 도입 이후 월평균 1500여명이 이용하고 있을 만큼 인기가 높다. 뿐만 아니라 올해 2월에는 ‘아동용 3D 가상 피팅 서비스’도 운영하고 있고 자체 온라인 몰 ‘엘롯데’에서 가상 피팅 서비스를 구현하고 있는 것과 동시에 지난해 7월에는 국내 최초로 ‘3D 발사이즈 측정기’를 본점에 도입했다. 롯데닷컴(대표 김형준)은 작년 1월 고객이 원하는 의류상품을 분석해 찾아 주는 검색서비스 ‘스타일추천’을 처음 선보인 적이 있다. 지난 2월 이 서비스에 ‘머신러닝’과 ‘딥러닝’ 기술을 접목해 검색 결과의 정확도를 높임으로써 한층 더 발전된 방식으로 특정 이미지의 객체를 추정하고 분류할 수 있게 되었다. 예를 들어 고객이 특정 옷을 선택한 뒤 이 검색서비스를 통해 비슷한 색상이나 스타일을 가진 다른 카테고리 상품을 찾아 추천해 주는 것이다. 노정민 인턴기자

“인공지능 시대에는 수많은 일자리가 ‘블루칼라’나 ‘화이트칼라’가 아닌, ‘뉴 칼라’에서 생겨날 것입니다.” 지난 1월, 다보스포럼(세계경제포럼)에서 IBM 최고경영자 버지니아 로메티가 한 말이다. ‘뉴 칼라’는 ‘창의성과 연구개발 능력을 갖춘 4차 산업혁명 인재’를 뜻한다. 기존 블루칼라(작업현장 노동자)와 화이트칼라(전문 사무직)의 경계가 점차 사라지면서, 다가오는 변화에 발 빠르게 대응할 수 있는 ‘뉴 칼라’ 계급이 절실히 요구되고 있다.지난 4일 SK텔레콤(대표 박정호)과 서울대학교(총장 성낙인)가 국내 최초로 산학협력 인공지능(AI) 교과과정 개설을 위한 협약을 맺었다. 이로써 서울대 전기정보공학부 대학원 2학기 커리큘럼에 SKT와 SK C&C의 AI서비스 ‘누구’(NUGU), ‘에이브릴 위드 왓슨’(Aibril with Watson)이 활용될 예정이다. 또한, SKT는 AI 전문인력 양성을 위해 석·박사급 장학생도 선발해 다양한 실무 경험의 기회를 제공하는 등 아낌없는 지원을 할 것이라고 밝혔다. 한편 KT(대표 황창규)는 올해 상반기 연구개발(R&D) 석·박사 채용에서 AI분야를 신설해 모집했다. KT가 과거에 빅 데이터, 사물인터넷(IoT) 등 유사한 직무를 선발한 적은 있지만, 공개채용에 AI분야를 특정해 둔 것은 이번이 처음이다. 또 KT는 조직개편을 통해 각 부서에 산재해 있던 AI기술을 ‘AI테크센터’로 집중시키는가 하면, 인터넷TV(IPTV) 셋톱박스가 탑재된 음성인식 AI스피커 ‘기가지니’(GiGa Genie)를 출시하는 등 AI사업에 박차를 가하고 있다. 카카오(대표 임지훈)도 AI 인재영입에 나섰다. 채용을 통해서 AI 관련 분야를 전공한 개발자를 모집하고 있다. 또한 인공지능 기술개발을 전담할 자회사 ‘카카오브레인’을 설립한데 이어, 카이스트(KAIST), 서울대학교, 서울아산병원과 함께 학계 전문가 50여명으로 구성된 ‘초 지능 연구센터’ 설립을 위한 산학협력을 맺었다. 뿐만 아니라, 카카오브레인은 한국기원과 AI 바둑프로그램 개발 및 추진을 위해 ‘딥러닝 오픈리서치’에 관한 MOU를 체결하였다. 포스코 인재창조원(대표 황은연)은 포스텍 정보통신연구소(소장 서영주)와 AI 전문가를 육성한다. 정보통신연구소(PIRL)는 ‘AI아카데미’를 개설해 인재창조원에서 선발된 인원을 대상으로 사내 AI전문가 양성을 목표로 맞춤형 교육을 진행 중이다. 정보통신연구소는 올해 3월부터 약 2달간 ‘포스코그룹 인공지능(AI) 전문가양성 기본과정’을 운영하기도 했다. 이와 더불어, 같은 해 ‘삼성전자 DS(Device Solutions)부문 머신러닝 전문가양성 과정’을 통해 약 5일간 인공지능에 대한 강의를 했다. 한편, 정보통신연구소 내에 AIBD(Artificail Intelligence & Big Data)를 설치하고, 인텔과의 ‘AI Solution’ 워크숍 개최, 취업준비생 대상 AI 무료교육을 진행하는 등 AI연구에 주력하고 있다. 특히, KAIST(총장 신성철)는 한국을 대표하는 과학기술 연구중심 대학답게 AI 인재 양성에 총력을 기울이고 있다. 2000년대 이전부터 AI 교과목을 전 학과에 정규 편성 및 운영할 만큼 AI 분야에서 전통 있는 교육기관이다. KAIST는 기존 AI수업을 강화하고, 관련 과목을 학부 전 학년으로 확대할 방침인데, 이에 따라 내년부터 신입생들은 ‘인공지능 개론과 설계 응용’을 기본 교양과목으로 들을 수 있다. 이를 토대로 AI 기초구조와 작동원리, AI툴박스 활용법에 관해 배우며, AI 활용연구실 현장실습, 산업체 견학과 관련제품 체험 기회도 가진다. 노정민 인턴기자

최근 미국 국방부 방위고등연구계획국(DARPA)은 자신의 판단을 설명할 수 있는 인공지능을 만드는 연구를 시작했다. 여기에는 인공지능 분야에서 가장 뛰어난 능력을 보여주는 딥러닝 기술이 가진 문제인 ‘왜 그런 결과가 나왔는지를 누구도 알 수 없다’는 배경이 있다. 병원이나 법원에서 인공지능이 한 사람의 병명을 진단하거나 가석방 여부를 결정하게 되었을 때 인공지능이 그 이유를 제시할 수 있어야 사람들이 이를 더 잘 받아들이게 될 것이라는 뜻이다.우선 떠오르는 생각은, 그렇다면 인간은 설명을 잘하는가이다. 이 질문에 대한 답은 간단하다. 설명을 잘하는 사람이 있고, 그렇지 않은 사람이 있다. 어떤 문제에 대해서는 설명을 잘하는 이가 있고, 여러 가지 일에 대해 모두 설명을 잘하는 이도 있을 것이다. 적어도 좋은 설명과 나쁜 설명이 있으며 인간이 이를 판단할 수 있다는 것은 분명하다. 따라서 인간에게 설명을 평가하게 한다면 인공지능이 설명을 잘하게 만드는 것도 가능하리라 생각된다.그러나 이런 배경과는 별개로 보다 근본적인 질문을 생각해 보자. 바로 ‘설명이란 무엇인가’라는 것이다. 이는 설명이 너무나 일반적인 개념이라는 점에서 추상적인 질문일 수밖에 없다. 일상에서 설명은 어디에나 존재한다. 글과 대화의 상당 부분이 설명이며 어쩌면 모든 의사소통은 설명의 성격을 어느 정도는 가진다. 설명의 특징을 파악하기 위해 조금 범위를 좁혀 생각해 보면 설명과 이해 사이의 깊은 연관관계가 발견된다. 설명과 이해는 마치 동전의 앞뒷면과 같다. 이해가 있어야 설명이 가능하며 이해한 만큼만 설명할 수 있다. 그 설명을 통해 다른 사람은 다시 이해에 이른다. 인류의 지식이 축적된 과정을 이런 식으로 표현할 수도 있을 것이다. 흥미로운 사실은 설명을 하는 사람 역시 자신이 설명을 만들어내는 과정에서 더 깊은 이해에 이르기도 한다는 것이다. 가르치는 일을 업으로 삼은 이들이 점점 더 그 문제에 깊은 이해를 가지게 되는 이유일 것이다. 설명에 관해 떠오르는 이야기 중 가장 대표적인 것은 아인슈타인의 “할머니에게 설명할 수 없다면 너는 제대로 이해한 것이 아니다”라는 말이다. 앞서 이야기한 것처럼 이해한 만큼 설명할 수 있다는 점에서 어느 정도 일리 있는 말이라 할 수 있다. 그러나 할머니에게 하는 설명은 할머니가 가지고 있는 지식의 양에 따라 달라져야 한다는 점에서, 그리고 두 지식의 거리가 극단적으로 먼 경우 이 일이 극히 어려운 일이 될 수밖에 없다는 점에서 문제가 있다. 이를 잘 드러낸 이야기가 아인슈타인만큼 유명하지는 않지만 20세기 후반 가장 뛰어난 물리학자 중 한 명으로 꼽히는 파인만의 말이다. 그는 “내가 그 내용을 아무에게나 이해시킬 수 있다면, 어떻게 그걸로 노벨상을 받았겠는가”라고 했다 한다. 아인슈타인의 말만큼 고개를 끄덕거리게 되는 말이다. 단지 아인슈타인은 할머니에게 설명을 요구했을 뿐 이해시키기를 요구하지는 않았다는 점에서 빠져나갈 구멍은 있다. 그리고 한 가지 더. 아인슈타인의 말은 오늘날 나왔다면 다른 측면에서 문제의 소지가 있다. 여기서 할머니가 쓰인 맥락 때문이다. 10여년 전 한 첨단기술을 다루는 잡지에서 아두이노라는 초소형 컴퓨터를 홍보하며 뉴스레터의 제목으로 “심지어 당신의 엄마도 프로그래밍을 할 수 있습니다”라는 말을 쓴 적이 있다. 정확히 4시간 뒤 편집장의 사과문이 메일함에 도착했다. 그 사과문에는 다음과 같은 말이 쓰여 있었다. “나 역시 한 가정의 어머니로서, 이런 변명의 여지가 없는, 무책임하고 성차별적인 제목은 다시는 쓰여서는 안 된다고 생각합니다. 앞으로 저런 무의미하고 공격적인 제목이 다시는 여러분의 이메일함에 보이지 않도록 오늘부터 우리는 제목을 검수하는 추가적인 단계를 만들 것입니다.” 적어도 그 잡지는 자신들의 입장과 지향하는 바를 잘 설명하는 데 성공했다.

딥러닝 기반 ‘스코픽’ 기술 적용…텍스트 대신 사진으로 검색 가능 단어, 문장과 같은 글자(텍스트)가 아니라 그림 이미지를 통해 정보를 찾는 ‘이미지 검색’ 시장이 뜨겁게 달아오르고 있다. 구글과 카카오가 먼저 진출한 시장에 국내 최대 포털인 네이버가 서비스를 개시하며 도전장을 냈다.네이버는 11일 자체 개발한 ‘스마트 렌즈’ 이미지 검색을 시범 서비스한다고 밝혔다. 모바일 검색창 탭에서 스마트 렌즈 아이콘을 누르고, 카메라로 촬영하거나 저장된 이미지를 불러와 이미지를 검색하면 관련 정보가 뜬다. 이미지의 특정 부분만 영역을 정해 그 부분에 대해서만 검색을 할 수 있다. 스마트 렌즈에는 네이버가 자체 개발한 ‘스코픽’ 기술이 적용됐다. 네이버 관계자는 “스코픽은 네이버가 국내 최대 규모 검색 사업자로서 축적한 사용자 콘텐츠(UGC)를 최대한 활용, 이미지에 대한 상세한 키워드와 다양한 유사 이미지를 제공한다”고 설명했다. 인공지능(AI)의 ‘딥러닝’ 기반 이미지 분석 기술이다. 예컨대 수없이 저장되어 있는 인터넷 사용자들의 고양이 사진들을 보고서 고양이를 학습해 비슷하게 생긴 이미지를 찾아주는 것이다. 네이버 측은 “‘컵’, ‘가구’보다 ‘브라운 컵’, ‘식탁 의자’처럼 상세 키워드를 보여주는 수준”이라고 덧붙였다. 이미지 검색 분야는 2009년 ‘고글’ 앱 서비스를 시작한 구글이 선두주자다. 지난 5월 열린 구글 연례 개발자 콘퍼런스에서는 ‘구글 렌즈’를 선보였는데, 카메라 영상을 이해하고 정보를 줘서 사용자가 따라갈 수 있을 정도로까지 발전해 있다. 음식점 간판을 카메라로 비추면 이용자들이 매긴 메뉴 별점을 보여주고, 극장을 비추면 현재 상영 정보가 나오는 식이다. 구글은 연내에 상용 서비스를 시작할 계획이다. 카카오의 ‘라이브픽’은 대중문화 맞춤형이다. 모바일 메신저 ‘카카오톡’과 ‘다음 앱’에서 탤런트 ‘송중기’를 검색하면 현재 활동 모습을 비롯해 팬 사인회, 시상식, 공항 사진을 한눈에 볼 수 있다. 이미지 검색은 6조 1000억여원 규모(통계청·올해 4월 기준)의 온라인 쇼핑 환경을 빠르게 바꿀 것이라는 점에서 더 각광받고 있다. 구글은 비슷한 이미지를 찾아주는 검색 기능을 이미 제공 중이고, 네이버도 쇼핑창에서 ‘비슷한 스타일 상품 찾기’가 가능하다. 네이버는 카메라로 찍은 사진으로 비슷한 상품을 찾아주는 ‘쇼핑 카메라’ 기능을 연내 도입할 예정이다. 상품 이미지, 텍스트 정보에서 사이즈, 색상, 무늬를 추출해 사이즈 검색 등을 할 수 있게 된다. 김용진 서강대 경영학과 교수는 “AI에 기반한 검색 영역이 텍스트, 음성, 이미지로 다양화하고, 쇼핑·여행 등 일상 영역으로 확대되면서 사용자 환경이 한층 유연하게 변화할 것”이라고 말했다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

KT, 인공지능 테크센터 개소 KT는 인공지능(AI) 연구를 위한 ‘AI 테크센터’를 서울 서초구 KT 융합기술원에 열었다고 6일 밝혔다. 개방형 개발 플랫폼으로 운영되는 AI 테크센터에는 제휴사와 인공지능 기술 협력을 위한 ‘AI 크래프트숍’, 국내외 단말기·서비스를 벤치마킹할 체험공간, AI 교육을 위한 ‘아카데미 라운지’ 등이 마련됐다. 제휴사들은 KT 인공지능 TV인 ‘기가지니’의 개발 도구를 활용해 딥러닝 알고리즘을 연구할 수 있다. LG 프리미엄 이어폰 ‘쿼드비트4’ LG전자는 프리미엄 이어폰 ‘쿼드비트4’를 출시하고 오는 16일까지 G마켓에서 사전 예약판매를 한다. 이어폰 내부에 일반 비닐 소재가 아닌 메탈 진동판(MLM)을 탑재해 깊고 풍부한 저음과 명료한 음질을 구현했다. 데이터 전달 과정에서 발생하는 노이즈를 최소화할 수 있도록 ‘패브릭 케이블’이 적용됐다. 귓바퀴 형태에 맞는 유선형 디자인으로 착용감을 높였다. 음량 조절과 음악 재생, 통화를 간편히 할 수 있도록 3버튼 컨트롤러를 채택했다.