이스트스프링자산운용이 김대식 카이스트 교수와 손잡고 딥러닝을 활용한 인공지능(AI) 펀드 개발에 나섰다. 국내 자산운용사들이 딥러닝을 활용한 ‘투자 알파고’ 개발에 박차를 가하지만, 아직 성과가 뚜렷하지 않다는 진단이다.그동안 딥러닝 기반의 미래에셋자산운용의 ‘AI스마트베타펀드’나 KB자산운용의 로보어드바이저 ‘콰라’ 등이 출시됐으나, 대부분 자산운용사들의 인공지능은 기존 수학적 모델(퀀트)을 자동화한 수준에 그쳤다. 이스트스프링자산운용은 28일 서울 여의도 콘래드호텔에서 김대식 카이스트 전기 및 전자공학부 교수와 AI 딥러닝 알고리즘을 활용한 투자를 공동연구하기로 산학협력을 맺었다. 이스트스프링자산운용은 이번 연구로 기존 빅데이터 AI펀드를 딥러닝 방식으로 전환해 완성도를 높인다는 계획이다. 인간과 기계의 협력도 목표로 삼았다. 김 교수는 이날 “AI의 판단을 경험이 풍부한 전문 운용업자가 충분히 이해하고 설명할 수 있는 투자 시스템을 구상하고 있다”고 말했다. 패턴 분석은 AI가 능숙하더라도 밸류 판단은 인간이 우위라는 뜻이다. 박천웅 이스트스프링자산운용 사장은 “이번 협약은 전통적인 운용업자와 인공지능학자 간 만남에 의미가 있다”고 강조했다. 양측은 지난 15일부터 공동연구를 시작했다. 김 교수 연구실은 빅데이터를 처리하고 딥러닝 알고리즘을 개발하고, 이스트스프링은 금융자문과 상품 개발·운용을 담당한다. 이스트스프링자산운용은 내년 2분기 말쯤 국내 주식과 상장된 상장지수펀드(ETF)를 투자 대상으로 하는 AI 헤지펀드를 출시하겠다고 밝혔다. 김성훈 이스트스프링자산운용 대체투자팀장은 “3~5년 후에는 업계에서 딥러닝 투자가 일반화될 것”이라며 “기술이 안정화되면 상품 전반에 딥러닝을 적용하겠다”고 말했다. 이효섭 자본시장연구원 연구위원은 “아직 딥러닝을 활용한 펀드들은 실시간으로 학습하지 못하는 초기 단계”라면서 “‘AI’라는 용어가 성과를 보장한다고 받아들여지는 것을 경계해야 한다”고 말했다. 장기적으로 운영 전략이 좋아지면 운용 보수는 낮아진다는 전망이다. 김주연 기자 justina@seoul.co.kr

●딥러닝 컴퓨터가 방대한 데이터를 이용해 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 만든 기계 학습 기술. 바둑 인공지능 ‘알파고’로 널리 알려졌다. 음성과 이미지 인식 등에도 활용된다.

지난해 3월 알파고와 이세돌 9단의 대결 이후 많은 사람들이 인공지능(AI)과 그 발전 속도에 놀라고 있다. 이 같은 상황에서 국내 연구진이 인공지능을 활용해 가상의 비행체가 스스로 움직이는 방법을 학습할 수 있는 기술을 개발해 주목받고 있다.서울대 공대 컴퓨터공학부 이제희 교수팀이 인공지능(AI)을 이용한 가상비행생명체 자동제어기술을 개발하고 컴퓨터 그래픽 분야 국제학술지 ‘ACS 트랜젝션스 온 그래픽스’ 최신호에 게재했다고 27일 밝혔다. 익룡이나 신화 속에 나오는 용처럼 현재 존재하지 않는 가상의 비행생명체가 어떤 식으로 날았는지에 대해 동물학자와 고생물학자는 물론 애니메이션 아티스트들도 오랫 동안 관심을 갖고 있었다. 그러나 비행생명체들은 복잡한 생물학적 신체 구조를 갖고 있어 자연스럽게 움직이는 동작을 예측하고 재현하는 것은 쉬운 일이 아니었다. 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 물리 시뮬레이션과 딥러닝 기반의 강화학습하는 인공지능 기술을 이용해 가상의 비행생명체가 스스로 움직이는 방법을 재현할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 개발했다. 연구팀은 가상의 비행생명체를 부력과 저항력이 단순화시켜 공기역학 시뮬레이션으로 만들었다. 그 다음 딥러닝 기반 강화학습 방법을 이용해 비행생명체가 동작을 스스로 배우는 방법을 찾아냈다.비행생명체가 장애물에 부딪치지 않고 목표지점에 도달하면 보상을 받을 수 있도록 시스템을 설계하고 끊임없이 스스로 새로운 방식을 찾아낼 수 있도록 하는 탐색방법을 적용했다. 연구팀은 알고리즘을 확인하기 위해 다양한 비행생명체를 이용해 실험했다. 또 만들어진 움직임에 특수 그래픽 효과를 넣어 영화나 게임의 콘텐츠 생성에도 도움을 줄 수 있다는 것을 검증했다. 이 기술을 활용하면 실제 존재하지 않거나 멸종한 생명체의 움직임을 재현하거나 예측해 볼 수 있을 뿐만 아니라 애니메이션이나 영화에 등장하는 가상캐릭터의 사실적 움직임을 만들 수 있다. 또 드론이나 비행로봇에도 적용이 가능할 것으로 보인다. 이제희 교수는 “알파고가 바둑의 수를 대입해 보면서 어떤 수가 좋은 것인지 스스로 학습했던 것처럼 가상 비행생명체가 주어진 환경에서 에너지를 적게 소모하면서 안정적으로 원하는 방향으로 스스로 움직일 수 있는 방법을 만들어 낸다는 것을 확인했다”며 “이를 통해 멸종된 비행생명체들의 사실적인 움직임도 재현할 수 있을 것으로 보여 고생물학 연구에도 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

마카오와 맞닿아 있는 중국 광둥(廣東)성 주하이(珠海)시 궁베이(拱北) 세관은 하루 평균 40만명의 마카오 관광객들이 드나드는 매우 혼잡한 곳이다. 하지만 12명도 안 되는 세관 직원들이 이처럼 엄청나게 몰려드는 관광객들 사이에서도 밀수꾼이나 탈세범 등 범죄자들을 쉬이 색출해낸다. 상하이 이투테크놀러지(依圖科技)이 개발한 얼굴인식 인공지능(AI) 기술의 덕을 톡톡히 보고 있는 것이다. 궁베이 세관에 설치된 감시 카메라는 관광객들의 얼굴을 인식해 신원을 알려주는가 하면, 하루에 몇 번씩 마카오를 출입하는 등 밀수 가능성이 높은 관광객들을 파악해 심층 관찰 대상이라는 사실을 알려준다. 이 감시 카메라는 모든 관광객들의 얼굴을 찍어 불과 3초 안에 중국 당국이 관리하는 14억명의 데이터베이스(DB)와 일일이 대조해 신분을 조회한다고 이투테크놀로지가 설명했다.중국의 얼굴인식 AI 기술 수준이 약진하고 있다. 중국 정부의 전폭적인 지원에다 중국 기업들의 적극적인 연구·개발(R&D)과 과감한 투자 덕분이다. 국내 공공안전 보안용으로 개발한 중국의 얼굴인식 AI 기술이 테러 위험에 노출된 유럽과 아프리카로 수출되는 등 중국을 AI 선진국 반열에 올려 놓았다고 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등이 지난 23일 보도했다. 얼굴인식 AI 기술은 눈과 광대뼈 사이의 거리처럼 얼굴 주요 특징들을 측정한 뒤 AI 기술을 통해 개별 신원을 정확하게 판별해낸다. 출입이 엄격하게 통제되는 정부 청사나 대학교, 병원 등 공공 건물에서 출입 때 카메라를 보고 한번 싱긋 웃어주거나 눈을 깜빡해 주면 금세 신원 확인이 끝난다는 얘기다. 2012년 설립된 5년차 스타트업(신생기업)인 상하이 이투테크놀러지는 남아프리카공화국 등 아프리카 지역과 테러공격이 많은 영국·프랑스 등 유럽 지역 곳곳에 지사를 설립하고 현지 정부들과 안면인식 AI기술 수출 방안을 논의하고 있는 것으로 알려졌다. SCMP는 이미 관공서를 중심으로 이투테크놀러지의 얼굴 인식 AI 기술 도입을 위한 막바지 협상이 진행되고 있다고 전했다. 중국의 얼굴인식 AI 기술이 유럽과 아프리카에서 크게 주목받는 것은 이 지역에서 테러 공포가 커지며 공항과 대형쇼핑몰 등 공공 장소에서 테러에 대비한 보안 시스템 수요가 폭발적으로 늘어나고 있기 때문이다. 린천시(林晨曦) 이투테크놀러지 공동 창업자 겸 R&D 책임자는 “언젠가는 AI 기술이 인터넷과 마찬가지로 일상생활 곳곳에 광범위하게 확산돼 사용될 것”이라고 내다봤다. 중국의 얼굴인식 AI 기술은 당초 공안 부문의 치안·감시를 위해 개발된 만큼 목적이 다소 불온하다. AI 기술을 국가안보와 사회질서 유지에 적극적으로 활용하겠다는 게 중국 정부의 복안인 탓이다. 단기적으로는 범죄 예방과 테러 방지, 중·장기적으로는 군 장비 개발과 운용 실무 분야에까지 AI 기술을 접목하겠다는 구상이다. 하지만 정부 청사와 학교, 병원 등 주요 시설 보안을 위한 공안기관들의 설치 요청이 빗발치고 금융 등 경제 분야에서도 활용도가 높은 까닭에 얼굴인식 AI 기술이 빠른 속도로 성장하고 있다. 중국 자오상(招商)은행은 지난해 하반기부터 중국 전역 1500개 지점에서 은행카드 없이 현금인출기(ATM)에 설치된 카메라를 통한 얼굴인식만으로 현금을 인출하는 서비스를 실시하고 있다. 이투테크놀러지는 “지난해 말 도입한 이래 단 한건의 잘못된 인출 사고도 없었다”고 강조했다. 중국 농업은행도 베이징과 상하이 등지의 20개 지점의 508대 ATM에 대해 얼굴인식 인출 서비스를 시작했다. 농업은행은 ATM에 얼굴인식만으로 하루 최대 3000 위안(약 50만원)을 인출할 수 있도록 했다. 농업은행은 조만간 전국적으로 2만 4000개 지점의 10만개 ATM에 얼굴인식 AI 서비스를 적용할 방침이다. 중국 기차역에서도 얼굴인식 AI 기술을 접목한 검표시스템이 확대·시행되고 있다. 올해 초 신장(新疆)위구르자치구 우루무치역에서 얼굴인식 검표 시스템이 선보인데 이어 지난 10월 국경절 연휴를 맞아 산둥(山東)성 지난(濟南), 후난(湖南)성 창사(長沙) 등 지방 대도시에서도 이 시스템을 통한 관광객 검표가 이뤄졌다. 이와함께 산둥성과 장쑤(江蘇)성, 광둥성 등지의 대도시 교차로에는 얼굴인식 AI 기술이 내장된 장치를 설치해 보행신호 위반자의 신원을 곧바로 확인하는 시스템을 갖췄다. 광둥성 광저우(廣州)의 한 패스트푸드점에서는 이 시스템을 통해 음식 값을 지불하고 베이징 톈탄(天壇)공원 내 공공화장실에는 휴지를 훔쳐가는 사람들을 단속하기 위해 이 시스템을 설치했다. 이 덕분에 센스타임(Sensetime·商湯科技), 메그비(Megvi·曠視科技) 등 다른 얼굴인식 AI 기술 업체들의 제품들도 중국의 금융기관과 공항 등에서 널리 활용되며 관심을 끌고 있다. 중국 첸잔((前瞻)산업연구원에 따르면 중국 얼굴인식 시장 규모는 지난해 10억 위안(약 1646억원)에 불과했으나 오는 2021년 61억 위안(약 1조원)으로 폭발적으로 성장할 전망이다. 이런 분위기에 편승해 중국 정부는 얼굴인식 AI 기술을 차세대 성장동력으로 정하고 전폭적인 지원에 나섰다. 시진핑(習近平) 국가주석은 제19차 공산당 전국대표대회 연설을 통해 “2030년까지 중국을 AI 분야에서 세계의 중심으로 만들겠다”고 천명했다. 이어 중국 과학기술부는 지난 20일 홈페이지를 통해 정부기술(IT) 분야 핵심 부처와 공공기관 15곳으로 구성된 ‘차세대 AI 발전계획 추진 위원회’를 설립했다고 공지했다. 추진위원회에는 과기부와 국가발전개혁위원회, 공업정보화부, 중국과학원, 중국과학기술협회 등이 참여했다. 위원회는 중국 최대 전자상거래업체인 알리바바(阿里巴巴)와 최대 소셜네트워크서비스(SNS) 및 게임 기업인 텅쉰(騰訊·Tencent), 최대 검색엔진 바이두(百度), 음성인식기술 전문업체 아이플라이테크(iFlyTek·科大訊飛)를 AI 분야 선도기업으로 지정했다. SCMP는 “중국 정부가 AI 굴기를 위해 ‘국가대표 드림팀’을 꾸렸다”고 평가했다. 알리바바는 도시 생활을 개선하는 솔루션인 ‘시티 브레인’, 텅쉰은 컴퓨터를 이용한 의료 진단, 바이두는 자율주행차, 아이플라이테크는 음성인식 AI 기술 개발에 집중할 계획이다. 위카이(餘凱) 전 바이두 딥러닝(Deep learning)연구소장은 “4대 기업들이 개발한 AI를 모두 공개해 중국의 모든 기업들이 이를 가져다 쓸 수 있도록 하겠다”고 밝혔다. 이에 힘입어 투자 자금도 몰리고 있다. 센스타임은 지난 7월 4억 1000만 달러(약 4500억원) 투자 유치에 성공했고, 메그비는 이번 달에만 4억 6000만 달러 규모의 자금을 펀딩했다. 알리바바는 이투테크놀로지, 아이폰 조립업체인 대만 폭스콘은 메그비의 지분을 각각 가진 것으로 알려졌다. 알리바바는 향후 3년 동안 AI 관련 기술 개발에 150억 달러를 쏟아붓는 ‘통큰’ 투자를 결정했다. 그러나 국제사회는 전국에 2000만대 이상의 폐쇄회로(CC)TV를 설치해 세계 최고 수준의 감시 카메라망을 구축하고 있는 중국에서 얼굴인식 AI 기술이 급속히 발전하고 있는 데 대해 개인정보 유출 및 사생활 침해를 심각하게 우려하고 있다. 특히 14억 인구를 잠재적 범죄 대상자로 취급해 실시간 감시한다는 점에서 논란의 여지가 크다. 국제 인권감시 단체인 휴먼라이츠워치(HRW)는 지난 19일 성명에서 중국 공안이 각종 감시 카메라로 수집한 ‘빅데이터’를 일반인들에 대한 감시 수단으로 삼는다며 이를 즉각 중단하라고 촉구했다. 김규환 선임기자 khkim@seoul.co.kr

“사물인터넷(IoT), 원격모니터링, 인공지능(AI), 딥러닝, 빅데이터, 유전학에 주목하라.”정부를 비롯한 민간에서도 4차 산업혁명에 대한 대비를 해야한다는 목소리가 높아지고 있다. 그러나 대기업들과 달리 자금과 기술력이 상대적으로 부족한 국내 중소중견기업들도 4차 산업혁명에 대한 대비책을 제대로 못 세우고 있는 것이 사실이다. 이런 상황에서 국내 중소, 중견기업들이 주목하고 뛰어들 수 있는 유망 기술 분야를 선정해 알려주는 세미나가 열린다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 23일 서울 삼성동 코엑스에서 ‘4차 산업혁명과 미래유망기술’을 주제로 ‘2017 미래유망기술세미나’를 개최한다고 22일 밝혔다. 12년째 열리고 있는 이 세미나는 특히 올해는 4차 산업혁명에 대응하기 위한 중소중견기업의 전략과 유망 사업 아이템을 11개 분야 50건을 선정해 발표한다. 연구원에 따르면 중소, 중견기업들이 주목해야 할 10대 미래유망기술은 웹기반 빅데이터 수집․분석 패키지 스마트 의류(Smart Clothing) 자율주행 자동차 부품 3D 수리모델링 소프트웨어 바이오잉크 바이오프린팅으로 제작된 인공장기 및 조직 착용형 보조로봇(외골격로봇) 고령자 돌보미 로봇 휴먼 마이크로바이옴 분석 개인 유전자 분석 서비스다.특히 주목하고 사업 아이템이 풍부한 분야는 사물인터넷 및 원격모니터링으로 나타났다. 그다음으로 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 분야가 꼽혔고, 의외로 휴먼마이크로바이옴 분석과 같은 유전학 분야도 중소기업의 사업아이템으로 적합하다는 결과가 나왔다. 유재영 KISTI 중소기업혁신본부장은 “이번 아이템 선정은 데이터 전문가와 4차산업혁명 전문가들이 핵심 키워드 네트워크 분석을 하고 벤처캐피털 투자데이터, 시장데이터, 기술트랜드를 분석한 뒤 50건을 선정해 심층 분석하는 방식으로 이뤄졌다”며 “특히 중소기업 적합성, 국내외 시장규모와 성장률, 기술접근성, 4차 산업혁명 대응 중요도를 주요 지표로 활용하여 중소기업이 접근하기에 적합한 중소기업 맞춤형 아이템들만 선정했다”고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

“가짜뉴스는 마약상들처럼 점조직으로 움직이는 경향이 있다. 인공지능(AI)으로 가짜뉴스를 막을 수 있습니다.”“포털에서 클릭을 많이 한 기사가 좋은 콘텐츠라고 인식하는 온라인 뉴스 플랫폼 알고리즘이 가짜뉴스를 확대한다.” 지난 9일 저녁 대전 카이스트에서는 공무원과 연구원, 학생들을 대상으로 한 4차 산업혁명을 위한 정책토론회 ‘디너 4.0’ 행사가 열렸다. 이날 행사는 차미영 카이스트 전산학부 교수가 ‘인공지능을 기반으로 한 가짜뉴스 탐지기술’이라는 주제 발표를 했다. 차 교수는 “지난 미국 대선 기간 동안 나온 정치 기사에서 페이스북 ‘좋아요’를 누른 상위 20개 중 절반이 가짜뉴스였는데 사진, 제목, 기사 앞부분만으로 기사를 추측할 뿐 실제 클릭해서 본문을 읽는 사람이 많지 않다는 것을 이용했던 것”이라고 말했다. 차 교수는 “진짜 뉴스는 처음에만 사람의 관심을 얻지만 가짜뉴스는 시간이 지나도 계속 반응을 끌어내는 경향이 있다”며 “가짜뉴스의 경우 서로 연결되지 않은 사람이 점조직처럼 산발적으로 전파한다”고 설명헀다. 그는 “무더운 여름철 선풍기를 틀고 자면 죽는다는 한 때 우리나라에서는 상식같이 퍼졌던 가짜뉴스가 번역돼 멕시코까지 수출됐다”며 예를 들었다. 그는 또 타인의 말의 신뢰도를 평가할 때 ‘내가 어디서 들었는데’ ‘확실하진 않지만’ ‘누가 그러는데’ 같은 책임회피 어구로 시작한다면 가짜뉴스와 비슷하다고 보면 된다고 지적했다. 차 교수는 딥러닝으로 학습한 인공지능으로 가짜 뉴스를 80% 이상 정확도로 탐지가 가능하다며 최근 연구결과를 전했다. 사람이 가짜뉴스를 판별하는 것은 66%에 불과했다. 그는 “가짜뉴스 식별을 위해서는 깨끗한 정보를 모아 분류하는 것이 필수적”이라며 “사람들이 재미를 위해 수준 낮은 뉴스를 찾을 때도 있을 것 같다”고 말하기도 했다. 차 교수는 “로봇 저널리즘처럼 의사결정이 자동화되는 미디어 시대일수록 빅데이터 연구를 통한 가짜뉴스의 빠른 탐지와 확산방지 노력이 필요하다”고 강조했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

AI 기술로 사용자 행동 패턴 분석 취향·감상 이력 토대로 자동 추천 성향 따라 개인별 다른 뉴스 화면 보기 싫은 VOD도 알아서 걸러줘 “아침 출근길에 듣기 좋은 노래 한 곡 추천해 줄래?” 서울 노원구에 사는 직장인 김공학씨는 요새 온라인 큐레이션 서비스에 푹 빠져 있다. 출퇴근길마다 음악 스트리밍 애플리케이션 ‘멜론’에서 음성명령으로 음악을 추천받고, 인터넷포털 ‘네이버’나 ‘다음’ 홈페이지에서 맞춤형으로 제공되는 뉴스를 검색한다.뉴스나 음악, 동영상, 웹툰까지 콘텐츠를 사용자에 맞게 추천해 주는 ‘큐레이션’ 서비스가 갈수록 확산되고 있다. 인공지능(AI) 기술로 사용자 이용행태를 분석해 취향에 맞는 콘텐츠를 선별해주는 ‘나보다 나를 더 잘 아는’ 서비스다. 포털업체들은 물론 분야별 콘텐츠 업체들도 발 빠르게 큐레이션 기능을 도입하고 업그레이드하고 있다. 인터넷 포털과 음악, 책, 영화 앱은 물론이고 온라인 쇼핑몰까지 범위가 넓어지고 있다.큐레이션의 사전적 의미는 ‘보살피다’는 뜻이다. 그림을 설명하고 골라주는 역할을 하는 미술관의 큐레이터를 떠올리면 된다. 디지털 시대 이용자들로서는 콘텐츠를 자신이 직접 검색할 수고를 AI 기술이 덜어줄 수 있다.온라인 뉴스 추천 서비스는 네이버와 다음이 각축전을 벌이고 있다. 카카오는 2015년 6월 포털 다음의 첫 화면에 AI 추천 시스템 ‘루빅스’를 적용했다. 사람이 기사를 선정해 일률적으로 배치하던 관행을 처음으로 깨고, 독자 성향에 따라 각자 다른 뉴스 화면을 접할 수 있도록 만든 것이다. 다음을 운영하는 카카오의 윤승재 매니저는 “만인이 기호가 다 다른데 천편일률적인 뉴스를 제공받는 방식은 아날로그적”이라고 도입 배경을 설명했다.현재 카카오톡의 콘텐츠 서비스인 카카오톡 채널, 카카오TV, 카카오페이지(웹소설·만화 서비스) 등에는 ‘토로스’(TOROS) 알고리즘으로 큐레이션이 제공된다. 토로스는 협력필터(CF), 콘텐츠 기반 필터링(CB) 기술을 활용해 이용자 행동 패턴을 분석한다. 즉, 콘텐츠 사용 패턴이 비슷한 사람들이 서로 유사한 선호도를 갖고 있다고 가정하고 추천하는 방식이다.이에 맞서 네이버는 지난 9월부터 모바일 뉴스판에 딥러닝 기반 인공신경망(RNN) 기술을 시범 적용했다. 앞서 올 2월 뉴스 자동추천 시스템 ‘에어스’(AiRS)를 시범적으로 시작한 뒤 한발 더 나아갔다. 인공신경망 기술은 사용자 개인의 뉴스 소비패턴을 학습하고 예측해 ‘맥락에 따른 뉴스’를 추천해 주는 것이 특징이다. 예컨대 A씨가 B지역 연쇄 살인사건 관련 뉴스를 계속 검색해 왔다면, 미래의 용의자 재판 및 판결 뉴스까지 추천해 주는 식이다. 이용자는 자신이 읽었던 뉴스와 관련이 있으면서 한 단계 더 깊이 있는 뉴스를 접할 수 있다. 네이버는 앞서 지난 5월 개인 관심사에 맞는 블로그·카페 글과 기사를 수집해 보여주는 앱 ‘디스코’를 선보였다. 디스코는 네이버의 AI 플랫폼인 ‘클로바’ 엔진을 탑재했다. 음원 서비스에서도 자동 추천은 필수가 되어 가고 있다. 업계 ‘빅3’인 ‘멜론’, ‘지니뮤직’, ‘벅스’ 모두 사용자 취향, 감상 이력을 토대로 들을 만한 곡을 알아서 골라 준다. 지니뮤직은 지난해 8월 자동 추천 서비스 ‘지니 4.0 감성 큐레이션’을 선보였다. 멜론과 벅스는 이보다 앞서 2014년 하반기부터 개인형 맞춤 추천 서비스를 시작했다. 유료 웹툰 플랫폼인 ‘레진코믹스’는 기존엔 같은 작품을 본 독자들이 많이 보는 작품을 추천하는 정도였지만, 이제는 더 나아가 사용자 선호 장르를 분석해 이에 걸맞은 히트작을 알려준다. 애플리케이션들도 ‘시요일’(시), ‘쇼닥’(쇼핑), ‘캐시슬라이드’(종합 콘텐츠) 등 분야가 다양해지는 추세다. 큐레이션을 한발 앞서 시작한 글로벌 업체들의 서비스도 눈여겨볼 게 많다. 미국의 드라마, 영화 서비스업체 ‘넷플릭스’는 영화 장르를 지역, 장르, 배경, 제작자, 내용 등 무려 8만여개로 세분화했다. 이용자의 70% 이상이 추천된 작품을 본다고 한다. 보기 싫은 영상을 걸러주는 서비스도 있다. 사용자가 직접 하는 검색과 AI가 찾아주는 검색 중 과연 어느 쪽이 더 뛰어날까. 네이버 정지훈 매니저는 “내 관심 분야에 국한한다면 AI 추천의 정확도가 더 높을 것”이라고 말했다. 그는 “ 뉴스의 경우 내가 속해 있는 사용자 그룹이 평균적으로 선호하는 분야까지 확장해 추천하기 때문에 당초에 관심을 두지 않았을 법한 콘텐츠가 뜰 수도 있다”며 “이렇게 AI 큐레이션은 사용자의 관심을 따라가기도 하지만, 반대로 콘텐츠의 폭을 넓혀 사용자의 관심의 지평을 더 확장해줄 수도 있다”고 설명했다. 카카오 윤 매니저는 “플랫폼 회사 입장에서 큐레이션 서비스는 사용자들이 더 많은 콘텐츠를 소비하고 더 오래 머물 수 있도록 함으로써 매출을 높여주는 고리가 된다”고 설명했다. 정보의 홍수 시대가 닥칠수록 사용자가 원하는 정보를 한층 더 정확하고 적절하게 제공하는 기술이 앞으로 업체들의 경쟁력을 나눌 것으로 전망되는 이유다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

AI의 영화 영상 설명 능력 평가 대회 김건희 서울대 컴퓨터공학부 교수 연구팀이 지난 23일 이탈리아 베니스에서 열린 ‘영화 질의응답 인공지능 챌린지’(The Large Scale Movie Description Challenge, LSMDC)에서 우승했다고 31일 밝혔다. LSMDC는 2017 국제컴퓨터비전학회가 주최한 워크샵으로 인공지능이 10초 내외의 영화 영상을 보고 자연어로 영상 내용을 설명하거나, 자연어로 질문이 주어졌을 때 스스로 적절한 응답을 생성하는 능력을 평가하는 대회다. 김 교수 연구팀은 4종목에 모두 참가하여 3종목(주석달기와 검색하기, 객관식 문제 풀기, 빈 칸 채우기)에서 우승했으며, 나머지 1종목(묘사하기)에서 4위를 차지했다. 김 교수 연구팀은 지난해에도 이 대회에 참가해 올해와 동일한 3종목에서 우승했으며, 영화 질의 응답 기계학습 알고리즘에서 세계적인 기술력을 유지하고 있다는 평가를 받는다. 김 교수 연구팀은 LSMDC 뿐만 아니라 영화 줄거리 이해에 대한 질의 응답 대회인 ‘MovieQA’에도 참가해 2위를 기록했다. 이 대회는 처음 보는 영화 영상에 대한 자연어 질문이 주어지면, 인공지능이 스스로 영상과 질문을 이해해 답을 구하는 능력을 평가한다. 김 교수 연구팀은 우승팀인 중국의 텐진대와 1% 미만의 근소한 차이를 기록하며 2위를 차지했다. 김 교수는 “두 대회는 시각 인식이나 자연어 처리에 대한 매우 높은 수준의 인공지능 기술을 요구한다”며 “이 기술은 시각장애인에게 영화를 자동으로 설명해 주는 서비스나 영상에 대한 자연어 검색, 영화에 대한 인공 지능과의 토론 등에 활용될 수 있다”고 설명했다. 이번 대회에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 2017 국제컴퓨터비전학회에서 논문으로 발표됐다. 박기석 기자 kisukpark@seoul.co.kr

프로세서 업계 1위로 군림해온 인텔의 입지는 지난 몇 년간 크게 변했습니다. 여전히 프로세서 업계 1위긴 하지만, 시장이 모바일 중심으로 바뀌고 고성능 ARM 기반 프로세서의 비중이 커지면서 위상이 예전 같지 않은 것입니다. 올해 3분기 인텔의 매출은 161억 달러로 5년 전인 2012년 3분기 135억 달러보다 성장은 했지만, 물가 상승률 등을 감안하면 큰 성장세라고 하긴 어려운 수준입니다. 매출에서 가장 큰 부분을 차지하는 클라이언트 컴퓨팅 부분(PC용 CPU 및 연관 제품) 매출이 88억 6000만 달러로 정체된 것이 가장 큰 이유입니다. 그나마 서버 부분을 포함한 데이터 센터 부분의 성장률은 꾸준해서 매출과 순이익은 점점 증가하는 추세긴 하지만 그 성장 속도는 완만합니다. 그래서 인텔은 인공지능과 사물인터넷에서 새로운 가능성을 탐색하고 있습니다. 솔직히 말하면 인공지능 분야에서 아직 인텔의 입지는 그렇게 크지 않습니다. 최근 인공지능 하드웨어 부분에서 최근 단연 두각을 나타내는 기업은 엔비디아로 이 회사의 그래픽 연산 유닛 혹은 GPU는 딥러닝 연구에서 매우 널리 활용되고 있습니다. 구글 역시 인공지능 관련 소프트웨어는 물론 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit·TPU) 같은 하드웨어를 공개하면서 앞선 기술력을 자랑하고 있습니다. 이에 질세라 최근 인텔은 매우 과감한 기술 개발과 인수 합병을 통해 새로운 제품군을 공개하고 있습니다. 그것도 하나가 아니라 비슷한 시기에 3개를 동시에 발표했습니다. 첫 번째 타자는 USB 메모리나처럼 생긴 모비디우스(Movidius) 뉴럴 컴퓨트 스틱(Neural Compute Stick)입니다. (사진) 모비디우스는 작년에 인텔에 인수된 신생 기업으로 절전형 인공지능 프로세서에 특화된 기술을 지니고 있습니다. 우리가 사용하는 USB 메모리보다 약간 큰 이 장치를 이용하면 1w의 전력으로 100GFLOPS의 인공지능 관련 연산이 가능합니다. 가격은 79달러. 성능을 생각하면 저렴한 편입니다. 일반 PC의 USB에 끼워서 사용할 수 있는 것은 물론 앞으로 소형 저전력 장치에 강력한 인공지능을 부여할 수 있습니다. 두 번째 타자는 엔비디아의 고성능 GPU와 경쟁할 제품으로 너바나(Nervana)라는 명칭을 가지고 있습니다. 아직 실물이 공개된 것은 아니지만, 공개된 내용을 종합하면 강력한 성능을 지닌 고성능 인공지능 전용 프로세서라고 할 수 있습니다. 너바나의 구체적인 성능에 대해서는 아직 공개되지 않았지만, 12개의 내부 프로세서와 4개의 고속 메모리인 HBM2를 사용한다는 점은 알려졌습니다. 더 흥미로운 사실은 이 제품의 개발에 페이스북이 참여했다는 것입니다. 당연히 구매 가능성 역시 높을 것으로 추정됩니다. 참고로 너바나 역시 사실 작년에 인텔에 인수된 기업입니다. 새로운 프로세서에 대한 투자를 하는 것은 물론 과거와 달리 인공 지능 관련 스타트업을 과감히 인수해서 자신의 제품군에 투입한다는 점은 과거 ‘공룡’으로 불리던 인텔의 행보가 덩치에 비해 매우 빨라졌다는 것을 보여줍니다. 과연 너바나가 엔비디아의 고성능 GPU와 견줄 성능을 지녔는지 결과가 주목됩니다. 세 번째 제품은 아직 그 성능을 짐작하기 어려운 로이히(Loihi) 입니다. 앞서 두 제품을 포함해 현재 인공지능 연구에 널리 사용되는 GPU는 모두 소프트웨어적인 방법으로 뉴런(신경세포)을 구성하는 반면 로이히는 하드웨어적인 뉴런을 가지고 있습니다. 실제 뇌의 작동 방식을 모방한 프로세서이기 때문에 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic computing)이라고 불립니다. 로이히는 13만 개의 뉴런과 1억 3000만 개의 시냅스를 가지고 있습니다. 기존의 인공지능과 작동방식이 달라 과거 인공지능이 취약한 부분에서 더 좋은 성능을 보일 것으로 기대하고 있습니다. 인텔의 공격적인 AI 행보가 얼마나 성공을 거둘지는 아직 예측하기 어렵습니다. 아무리 프로세서 업계 1위지만, 과거에도 스마트폰 시장에서 고배를 마신 경험이 있어 무조건 성공을 장담하기 어렵습니다. 그리고 이미 경쟁자인 엔비디아는 이 부분에서 많은 경험을 축적했습니다. 하지만 적극적인 연구 개발과 인수합병을 통해 무섭게 성장한 인텔의 인공지능 관련 부분 역시 무시하기 어려울 것입니다. 중생대 비조류 공룡(non-avian dinosaur)는 모두 멸종했지만, 새로 진화한 공룡의 후손은 지금도 크게 번성하고 있습니다. 급격히 변하는 IT 세상에서 살아남기 위해서는 공룡으로 비유되는 인텔 역시 변화에 맞는 진화가 필요합니다. 세상이 변하는데 나만 변하지 않는 것은 세상을 거부하는 것이기 때문입니다. 변해야 산다는 것은 단지 구호가 아니라 모든 기업이 직면한 현실입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

AI랩 ‘비브랩스’ 기술까지 통합 자연어 인식 능력-연결·개방성↑ IoT 플랫폼 ‘스마트싱스’ 일원화 내년 출시 스마트 TV에 탑재“하이 빅스비, 우리 딸의 요즘 사진 좀 찾아 줘.” ‘삼성 개발자 콘퍼런스 2017’이 개막한 18일(현지시간) 미국 샌프란시스코 모스콘컨벤션센터. 무대에 오른 이인종 삼성전자 무선사업부 최고기술책임자(CTO·부사장)가 스마트폰 ‘갤럭시노트8’에 말을 하자 삼성전자의 인공지능(AI) 비서 ‘빅스비’가 클라우드에 올라 있는 데이터를 검색해 이라크 파병 미군으로 근무 중인 이 부사장의 딸을 찾아냈다. “사진을 트위터에 올려 줘”라고 요청하자 그대로 실행했다. ‘연결된 사고’를 주제로 열린 이번 행사에서 삼성전자는 전작 ‘빅스비 1.0’에서 한 단계 진화한 ‘빅스비 2.0’을 발표했다. 지난해 삼성전자가 인수한 AI 개발업체 비브랩스의 기술까지 통합해 자연어 인식 능력을 높이고, 연결성·개방성을 확대한 게 최대 특징이다. 삼성전자는 내년에 출시되는 스마트 TV에 빅스비 2.0을 탑재할 계획이다. 빅스비의 영역을 가전 등 사물인터넷(IoT)으로까지 확장하겠다는 것이다. 빅스비 1.0이 스마트폰에서 사용자 환경, 맥락을 이해해 동작했다면 빅스비 2.0은 어느 제품에서나 사용할 수 있도록 설계됐다. 다그 키틀로스 비브랩스 창업자는 회의에서 “빅스비는 모든 기기에서 사용할 수 있다”며 “딥러닝을 통해 사용자를 학습하면서 더 개인화된 AI 비서 역할을 할 수 있을 것”이라고 내다봤다. 기조연설에 나선 고동진 무선사업부장(사장)도 “삼성전자는 모든 카테고리의 제품을 서로 연결, 소통하게 함으로써 소비자들이 더욱 혁신적이고 편리한 경험을 할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 이를 위해 삼성전자는 ‘스마트싱스’, ‘삼성 커넥트’, ‘아틱 클라우드’로 나뉘어 있던 IoT 서비스를 스마트싱스 하나로 통합하기로 했다. 또 빅스비 2.0 소프트웨어 개발 도구를 모든 개발자에게 공개하겠다고 밝혔다. 이를 통해 아마존의 ‘알렉사’, 구글의 ‘구글 어시스턴트’와 경쟁할 AI 비서 플랫폼을 키우겠다는 전략이다. AI 비서 분야의 후발 주자 삼성전자가 글로벌 업체를 따라잡으려면 오픈 플랫폼 전략으로 개발자 생태계를 키우는 게 급선무라고 판단한 것으로 풀이된다. 이날 삼성전자는 IoT와 AI가 접목되는 ‘프로젝트 앰비언스’도 시연했다. 스피커나 램프 전구에 연결하는 지름 5㎝ 크기 스마트 기기로, 연결된 가전제품을 AI 기기로 활용할 수 있다. 아직 콘셉트 단계이나 앞으로 칩셋, 동글 형태로 발전할 전망이다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

‘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