한국여자프로골프(KLPGA) 투어 4년차 장수연(22·롯데)이 데뷔 74개 대회 만에 마지막 홀 ‘칩 인 이글’ 한 방으로 4년 묵은 우승 갈증을 풀었다. 장수연은 10일 제주 서귀포의 롯데스카이힐 제주컨트리클럽(파72·6187야드)에서 끝난 KLPGA 투어 롯데마트 여자오픈 4라운드에서 이글 1개와 버디 7개를 쓸어 담고 보기는 1개로 막아 최종 합계 13언더파 275타로 우승했다. 2012년 시드 순위전에서 2위로 정규 투어에 발을 들인 2부(드림) 투어 출신이다. 우승 상금 1억 2000만원을 챙긴 장수연은 1억 8800여만원이 돼 부문 순위도 종전 7위에서 단숨에 1위로 끌어올렸다. 이듬해인 2013년 데뷔전으로 치러진 이 대회에서 2위의 성적을 거둬 기대를 잔뜩 받았지만 지난 3년 동안 최고 성적은 준우승 네 차례가 전부였다. 지난해에도 비씨카드·한경 레이디스 챔피언십 2위를 포함해 9차례나 2위 상금을 가져갔지만 정작 정상에는 오르지 못했다. 사실 장수연은 우승컵 상실에 대한 ‘트라우마’를 뼛속 깊이 품은 선수다. 고교생이었던 2010년 KLPGA 투어 현대건설·서울경제오픈에서 어이없는 벌타를 받아 눈앞의 우승을 놓친 적이 있다. 마지막 라운드 15번홀(파4) 그린 주변에서 어프로치샷을 할 때 무심코 캐디백을 그린 방향으로 뉘어 놓았는데, 이것이 샷의 방향 잡기에 도움이 됐다는 의심을 사 2벌타를 받았고 다 잡은 우승을 놓쳤다. 그날 이후 ‘대회 마지막 날 절대로 미역국을 먹지 않는다’는 절절한 징크스도 생겼다. 2개 대회 연속 우승을 노리며 공동 선두로 출발한 조정민(22·문영), 아마추어 초청 선수 최혜진(17·부산 학산여고)이 타수를 줄이지 못한 가운데 ‘잠룡’들의 우승 경쟁이 치열했던 4라운드. 양수진(25·파리게이츠)과 나란히 11언더파 공동 선두로 연장의 기운까지 감돌던 18번홀(파5) 장수연은 깃대에서 10m 떨어진 그린 언저리에서 58도 웨지로 시도한 세 번째 샷인 러닝 어프로치를 그대로 홀에 집어넣으며 단숨에 2타를 줄여 막판 대혼전을 평정했다. 서귀포 최병규 전문기자 cbk91065@seoul.co.kr

건강한 신체를 위해 바쁜 시간을 쪼개 찾아가는 피트니스센터가 도리어 건강을 망칠수도 있다는 조사결과가 나왔다. 운동기구 관련 정보를 제공하는 영국의 ‘핏레이티드’(Fitrated)가 영국의 피트니스센터의 운동기구에서 채취한 27개의 샘플을 분석한 결과, 러닝머신이라 부르는 트레드밀에서는 133만 3432CFU(균의 수를 나타내는 단위)가 검출됐다. 또한 실내 바이크에서도 트레드밀과 거의 비슷한 정도인 133만 3418CFU가 검출됐다. 이는 화장실 변기(3200CFU)에 비해 무려 417배에 이르는 수준이다. 이밖에 덤벨 등 프리웨이트 기구의 세균 검출량은 115만 8381CFU였다. 참고로 공공화장실 수도꼭지는 1만 8000CFU, 교내식당의 식판은 3만 3800CFU이다. 수치로 보면 트레드밀에서 가장 많은 유해 세균이 검출됐지만, 유해 수준은 거의 비슷하게 높은 것으로 나타났다. 트레드밀과 바이크, 프리웨이트 기구 등에서는 공통적으로 그람양성구균(Gram-positive cocci)이 검출됐다. 그람양성규균은 일반적으로 아토피의 핵심증상인 습진의 원인이 되는 균이며 폐렴을 유발하기도 한다. 특히 바이크와 프리웨이트 기구에서는 바실루스라고 부르는 막대모양의 세균도 추가로 발견됐는데, 이 세균은 소화기관에 심각한 질병을 유발하는 것으로 알려져 있다. 조사를 이끈 핏레이티드의 관계자 첼시 프리번은 영국 데일리메일과 한 인터뷰에서 “피트니스센터의 운동기구는 다양한 사람들이 사용하며, 사용 뒤 청소나 소독 작업이 없다면 이러한 유해 박테리아가 더 많이 번식할 수 있다”고 설명했다. 이어 “피트니스 센터에서 유해한 세균과의 접촉을 줄이기 위해서는 반드시 사용 전후 살균 과정이 필요하다”면서 “혹은 운동기구 사용 후 반드시 손을 씻고 항균성 비누 등을 사용하는 것이 좋다. 또 피트니스 센터에서 맨발로 운동을 하거나 운동중 얼굴을 만지는 일이 없어야 한다”고 덧붙였다. 　 송혜민 기자 huimin0217@seoul.co.kr

영원아웃도어(대표 성기학)의 글로벌 아웃도어 브랜드 노스페이스(www.thenorthfacekorea.co.kr)가 6월 11일과 12일 이틀 동안 강원 평창에서 개최하는 국제 트레일러닝 대회 ‘노스페이스 100 코리아’ 참가자를 오는 15일부터 30일까지 모집한다. 트레일러닝이란 등산로를 달리는 스포츠로 크리스토퍼 맥두걸이 쓴 책 ‘본 투 런’에 그 매력이 아름답게 소개돼 있다. 이 책은 올해 초 출판사 ‘여름언덕‘에서 번역본을 재출간해 화제를 모았다. ‘노스페이스100’은 이 브랜드가 중국, 일본, 홍콩, 태국, 싱가포르 등에서 개최하는 대회 가운데 가장 큰 규모가 큰 대회다. 강원도, 강릉시, 평창군, 강원도개발공사, 동부지방산림청 등이 후원하며 10㎞, 50㎞, 100㎞로 나누어 진행되며 50㎞와 100㎞ 완주자에게는 국제트레일러닝협회(ITRA)의 인증 포인트를 부여한다. 참가를 희망하는 이는 ‘노스페이스100 코리아’ 공식 홈페이지(www.tnf100korea.com)를 통해 신청하면 된다. 10㎞ 700명, 50㎞ 200명, 100㎞ 100명 등을 선착순으로 접수한다. 참가비는 각각 3만원과 10만원, 20만원이다. 또 노스페이스의 전국 매장에서 10만원 이상 트레일러닝 제품을 구매한 고객 300명에게 선착순으로 10㎞ 부문에 무료로 초청한다. 50㎞와 100㎞ 참가자는 경기 전날인 6월 10일에 대회 현장에서 진행되는 선수 등록, 루트를 포함한 경기 설명회 및 필수 장비 검사 등을 마쳐야 출전할 수 있다. 임병선 선임기자 bsnim@seoul.co.kr

건강한 신체를 위해 바쁜 시간을 쪼개 찾아가는 피트니스센터가 도리어 건강을 망칠수도 있다는 조사결과가 나왔다. 운동기구 관련 정보를 제공하는 영국의 ‘핏레이티드’(Fitrated)가 영국의 피트니스센터의 운동기구에서 채취한 27개의 샘플을 분석한 결과, 러닝머신이라 부르는 트레드밀에서는 133만 3432CFU(균의 수를 나타내는 단위)가 검출됐다. 또한 실내 바이크에서도 트레드밀과 거의 비슷한 정도인 133만 3418CFU가 검출됐다. 이는 화장실 변기(3200CFU)에 비해 무려 417배에 이르는 수준이다. 이밖에 덤벨 등 프리웨이트 기구의 세균 검출량은 115만 8381CFU였다. 참고로 공공화장실 수도꼭지는 1만 8000CFU, 교내식당의 식판은 3만 3800CFU이다. 수치로 보면 트레드밀에서 가장 많은 유해 세균이 검출됐지만, 유해 수준은 거의 비슷하게 높은 것으로 나타났다. 트레드밀과 바이크, 프리웨이트 기구 등에서는 공통적으로 그람양성구균(Gram-positive cocci)이 검출됐다. 그람양성규균은 일반적으로 아토피의 핵심증상인 습진의 원인이 되는 균이며 폐렴을 유발하기도 한다. 특히 바이크와 프리웨이트 기구에서는 바실루스라고 부르는 막대모양의 세균도 추가로 발견됐는데, 이 세균은 소화기관에 심각한 질병을 유발하는 것으로 알려져 있다. 조사를 이끈 핏레이티드의 관계자 첼시 프리번은 영국 데일리메일과 한 인터뷰에서 “피트니스센터의 운동기구는 다양한 사람들이 사용하며, 사용 뒤 청소나 소독 작업이 없다면 이러한 유해 박테리아가 더 많이 번식할 수 있다”고 설명했다. 이어 “피트니스 센터에서 유해한 세균과의 접촉을 줄이기 위해서는 반드시 사용 전후 살균 과정이 필요하다”면서 “혹은 운동기구 사용 후 반드시 손을 씻고 항균성 비누 등을 사용하는 것이 좋다. 또 피트니스 센터에서 맨발로 운동을 하거나 운동중 얼굴을 만지는 일이 없어야 한다”고 덧붙였다. 　 송혜민 기자 huimin0217@seoul.co.kr

한미약품의 대규모 기술 수출로 달라진 제약 바이오 산업에 대한 위상이 아시아 최대 규모의 헬스케어 전시회인 ‘바이오코리아 2016’까지 이어졌다. 전시가 열리고 있는 서울 강남 코엑스 C홀은 전시 이튿날인 31일에도 제약 업계 관계자, 해외 바이어, 취업준비생 등 7000여명이 몰려 북새통을 이뤘다. 11회째를 맞는 올해 전시는 삼성바이오로직스, 삼성바이오에피스, 유한양행 등 기존에 전시에 참여하지 않았던 상위 제약사들의 참여로 더욱 풍성해졌다. 주최 측인 한국보건산업진흥원 관계자는 “지난해보다 1000여명 많은 8000여명이 첫날 전시장을 찾았다”면서 “올해는 역대 최대인 45개국 2만 3000여명 국내외 바이오 분야 관계자가 전시를 참관할 것으로 예상된다”고 말했다. 올해 전시에서는 특히 정보통신기술과 바이오의 만남이 눈길을 끌었다. 삼성바이오로직스는 가상현실(VR) 기기를 통해 자사의 생산 시설을 소개했다. 안대 형태의 VR 기기를 얼굴에 쓰면 현재 가동 중인 1, 2공장을 비롯해 2018년 완공 예정인 제3공장 등 생산시설을 마치 현장에서 둘러보는 것처럼 볼 수 있다. 뷰노코리아는 ‘딥러닝’을 통해 인공지능을 갖춘 알파고처럼 환자의 폐질환 데이터를 학습한 인공지능(AI) 소프트웨어를 전시해 관람객들의 시선을 끌었다. 전시장 한켠에는 의약품을 수송하는 ‘드론’, 생분해성 의료 제재를 만드는 ‘3D 프린팅’도 등장했다. 업계 관계자들은 예년과 달리 중동, 중국 측 바이어들의 관심이 뜨겁다고 전했다. 실제 25개국 300여개 참가 기업들 간 사전 미팅 예약은 1000건을 초과하는 등 역대 최대에 달했다. 유한양행 관계자는 “경제 규제가 풀린 이란 등 중동 제약업체를 비롯해 중국, 동유럽에서 온 제약업계 관계자들과의 미팅이 3일 내내 잡혀 있다”고 말했다. 전시는 1일까지다. 명희진 기자 mhj46@seoul.co.kr

이미 ‘뛰어난’ 인공지능의 기능에 인간의 숨결을 불어 넣어주는 슈퍼컴퓨터 칩이 개발됐다. 　미국 IBM과 로렌스 리버모어 국립 연구소(Lawrence Livermore National Laboratory)가 손 잡고 만든 이 칩은 ‘IBM 트루노스’(IBM TrueNorth)로, 인간의 뇌와 매우 유사한 구조 및 훨씬 뛰어난 계산능력을 자랑한다는 것이 특징이다.　이를 개발한 과학자들의 설명에 따르면 IBM 트루노스 칩 16개를 조합해 만든 슈퍼컴퓨터는 1600만개의 뉴런과 40억 개의 시냅스가 처리하는 계산능력과 맞먹는 ‘실력’을 지녔으며, 복잡한 패턴을 인식하거나 주변의 정보를 통합하고 분석한 결과를 통해 추론하는 능력도 기존의 슈퍼컴퓨터에 비해 뛰어나다.　이번에 개발된 칩은 미국 내에서 핵탄두 개발을 책임지는 에너지부 산하 국가핵안전국(NNSA)의 정보처리 및 사이버안보를 지키는데 우선적으로 활용될 예정이다. 　특히 NNSA가 비축용 핵의 안전과 안정성을 보장하기 위해 사용되는 ASC(Advanced Simulation and Computing) 프로그램의 성능을 높이고, 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술인 ‘딥 러닝’ 알고리즘을 평가하는데에도 활용될 것으로 알려졌다.　로렌스 리버모어 국립연구소 소속 관계자인 짐 브레이즈는 “인간의 뇌를 닮은 컴퓨터 칩을 뜻하는 뉴로모픽 칩(neuromorphic chip)의 발전은 우리가 과학을 다루는 방법을 변화시킬 것”이라면서 “이러한 기술의 실현은 현존하는 가장 빠른 연산처리 시스템인 페타플롭스(petaFlops, 1초당 1000조번의 연산처리)보다 더욱 빠른 스피드를 자랑하는 컴퓨터의 등장을 가능케 할 것”이라고 기대했다. 이어 “IBM 트루노스는 뉴런과 시냅스의 움직임으로 이뤄진 사람의 뇌 시스템과 매우 유사하며, 기존의 슈퍼컴퓨터 칩보다 더 낮은 전력만을 필요로 한다는 장점이 있다”고 덧붙였다. IBM 측은 “IBM트루노스는 향후 5~7년 내 상업적 용도로 활용될 수 있을 만큼 보편화 될 것”이라고 전망했다. 　 송혜민 기자 huimin0217@seoul.co.kr

최근 이세돌 9단과 알파고의 대국이 큰 화제입니다. 사람들은 관심은 대국 자체에도 쏠려있지만, 더 나아가 인공지능의 발달이 가져올 미래에 대한 걱정 역시 적지 않습니다. 인공지능이 결국 사람을 대체하지 않을까 하는 걱정이죠. 특히 앞으로는 과거에는 인간의 고유 영역이라고 생각되었던 지식 노동 분야도 대체 되어 많은 사람이 직장을 잃게 되지 않을까 걱정하는 시각이 많습니다. 구글이 개발하는 인공지능의 적용 범위는 화이트칼라 직종에 국한되지는 않습니다. 그보다 먼저 자율 주행이나 복잡한 동작을 할 수 있는 로봇의 등장으로 인해 블루칼라에 해당하는 직종을 지금보다 더 고도로 자동화할 가능성이 큽니다. 최근 구글 리서치 블로그를 통해 공개된 새로운 로봇도 마찬가지입니다. 이 로봇은 아틀라스 같은 인간형 로봇이 아니라 우리에게 친숙한 산업용 로봇팔처럼 생겼습니다. 하지만 기존의 산업용 로봇과는 달리 정해진 작업만 반복하는 게 아니라 매우 다양한 사물을 인지하고 그에 맞는 동작을 할 수 있습니다. 더 놀라운 점은 그런 로봇 여러 대가 있는 것이 아니라 이들이 심층 회선 신경망 (Deep CNN. Convolutional neural network)로 연결된 하나의 기계라는 점입니다. 이것이 왜 놀라운지 설명하려면 기계와 인간의 차이를 설명해야 합니다. 인간의 경우 하나의 작업에 숙련되려면 스스로 연습하던 남에게 배우든 간에 자신이 노력해야 합니다. 하지만 서로 연결된 심층 회선 신경망은 (이는 딥 러닝의 기법 가운데 하나로 여러 단계에 걸쳐 특징을 추출해 학습하는 방식입니다) 로봇 A의 지식과 경험을 바로 로봇 B에게 적용할 수 있습니다. 쉽게 말해 다수의 학생이 같이 공부하면서 서로 지식을 공유해 더 빨리 배울 수가 있다는 이야기입니다. 물론 인간에서는 불가능한 일입니다. 이번 테스트에서 구글 연구소에 있는 14대의 로봇은 카메라로 인지한 다양한 사물을 집어 들어 옮기는 극히 단순한 과제를 수행했습니다. 단, 인간이 사전에 어떻게 해야 하는지를 알려준 것이 아니라 스스로 학습을 통해 학습해야 합니다. 그런데 여기에 사용되는 신경망은 서로 연결되어 계속해서 피드백을 줄 수 있습니다. 연구 결과 이렇게 서로 연결된 로봇들은 단독으로 학습하는 로봇보다 18~34% 정도 실패 확률이 감소하고 학습 시간이 빨라지는 것으로 나타났습니다. 앞으로 이런 집단 학습 능력은 다양한 분야에서 로봇이 빠르게 작업을 배울 수 있도록 활용될 것입니다. 그러면 지금처럼 단순한 작업뿐 아니라 훨씬 복잡하고 유연한 사고를 요구하는 숙련된 작업까지 로봇이 대체할 수 있을 것입니다. 물론 그렇다고 해서 인공지능의 능력에 대해 과도하게 걱정할 이유는 없습니다. 이번 연구에서는 80만 번의 시도를 통해 학습했음에도 불구하고 여전히 다양한 사물을 100% 완벽하게 잡지 못했습니다. 인간이라면 단번에 직관적으로 어떻게 물건을 잡아야 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 인공지능 기술은 계속 발전하고 있어 앞으로 다양한 분야에서 인간의 노동을 대체할 수 있을 것으로 생각됩니다. 앞으로 인공지능이 유토피아를 만드는지 아니면 디스토피아를 만드는지는 지금 우리가 어떻게 대비하느냐에 따라 달라질 것입니다. 인공지능에 대해서 과도한 우려를 할 필요는 없지만, 지금 교육 및 경제 부분에서 대비하지 못한다면 원치 않은 미래가 펼쳐질지 모르는 일입니다. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com

신모(35)씨는 올 1월 부산 해운대구로 이사 온 뒤 거의 신경쇠약에 걸릴 지경이 됐다. 아파트 위층에서 나는 소음과 진동 때문이었다. “밤 10시부터 1시간 동안 규칙적으로 ‘쿵’ 하는 소리가 났어요. 온 집안이 울릴 정도였죠.” 그는 2주쯤 참다가 위층 집 문을 두드렸다. 러닝셔츠 차림의 남자가 땀을 닦으며 문을 열었다. 거실에 놓인 역기와 아령이 보였다. 그러나 남자의 반응은 적반하장이었다. “먼저 살던 사람은 한 번도 항의한 적이 없는데 너무 예민하게 구는 것 아니냐고 외려 저한테 화를 내더라고요. 몇번을 찾아 올라간 후에야 밤 9시 이후에는 운동을 하지 않겠다는 약속을 받아 냈죠.” 집 안에 트레드밀(러닝머신), 골프연습기 등을 들여놓고 운동하는 사람이 늘어나는 가운데 이런 ‘홈지머’(Home Gymer)들에 의한 층간소음 분쟁이 급증하고 있다. 28일 한국환경공단 산하 ‘층간소음 이웃사이센터’에 따르면 홈지머가 소음의 원인이 된 층간소음 분쟁은 2012~2013년 35건에서 2014년 56건, 2015년 71건으로 늘었다. 센터 관계자는 “지난해 홈지머로 인한 층간소음 분쟁은 전체 분쟁 건수(4712건)의 1.5% 수준이지만 대부분 분쟁 원인이 복합적이라는 점을 감안하면 단일 원인으로는 두드러지게 늘고 있다”고 말했다. 그는 “홈지머 소음은 대부분 역기, 트레드밀, 골프 퍼팅연습기에서 비롯된다”며 “특히 퍼팅연습기는 골프공이 굴러가는 소리와 내부 모터의 진동이 고스란히 아래층에 전달되는데도 운동을 하는 사람이 이를 알지 못하는 경우가 많다”고 전했다. 홈지머들은 나름대로 조심하고 있다고 항변한다. 직장인 이모(33)씨는 “아래층에 소음 피해를 안 주기 위해 20만원을 주고 매트를 6장(가로세로 1m)이나 사서 러닝머신 밑에 깔았다”고 말했다. 다세대주택에서 웨이트트레이닝을 하는 최모(33)씨는 “바닥에 역기를 내려놓을 땐 최대한 살살 놓고 밤 10시 이후에는 운동을 안 한다”고 밝혔다. 하지만 한국소비자원이 2013년 16종의 매트를 실험한 결과 소음을 차단하는 효과는 평균 8%(아이가 뛰는 수준의 중량소음 기준)에 불과했다. 층과 층 사이의 철근콘크리트 구조물의 두께가 210㎜ 이상이 돼야 한다는 주택건설기준 등에 관한 규정도 2013년 3월에 신설됐다. 오래된 아파트의 경우 층간소음에 취약할 가능성이 높다. 센터 측은 홈지머 민원에 대해 ‘일정 시간 이후 운동 금지’ 등의 중재안을 제시해 해결한다. 소음과 진동을 흡수하는 6㎝ 두께의 매트를 무료로 제공하기도 한다. 그러나 환경분쟁조정위원회에 조정을 신청하거나 민사소송을 하는 경우도 종종 발생한다. 센터 관계자는 “무엇보다 이웃 간에 서로 이해하고, 자율적으로 운동 시간을 합의하는 게 가장 좋은 해법”이라고 말했다. 강신 기자 xin@seoul.co.kr

공동회장 업무, 국제 - 국내로 구분… 정관 개정안 논의 다음으로 연기 비리와 내홍으로 집행부가 와해된 대한수영연맹과 대한야구협회가 통합 대한체육회 관리단체로 지정됐다.<서울신문 3월 24일자 26면> 통합 대한체육회는 25일 서울 송파구 올림픽파크텔에서 김정행·강영중 공동회장을 비롯해 21명의 이사 중 17명이 참석한 가운데 첫 이사회를 열어 두 종목 단체가 정상적으로 운영되기 어렵다고 판단해 이 같은 결정을 내렸다. 이에 따라 해당 단체의 임원은 당연 해임되며 단체의 모든 권리와 권한이 정지된다. 체육회는 “두 단체가 자체적으로 정상 운영할 수 있다고 판단되면 이사회에 보고한 뒤 관리단체 지정을 해제할 계획”이라며 “다만 오는 8월 리우데자네이루올림픽 준비에 만전을 기하기 위해 대표팀 지원 업무는 계속된다”고 밝혔다. 수영연맹은 지난달 11일부터 문화체육관광부의 보조금 지원이 중단돼 사업을 제대로 수행할 수 없고, 야구협회는 지난달 25일부터 보조금 지급이 중단돼 주말리그 대회 운영 등이 안 되고 있다. 이사회는 또 리우올림픽 선수단장으로 정몽규(현대산업개발 회장) 대한축구협회장을 선임, 대회 개막 100일을 앞둔 다음달 27일 기자간담회를 주재하는 것으로 공식 일정을 시작하게 된다. 논란을 빚어 온 공동회장의 업무 영역을 명확히 구분하고 인사안도 확정했다. 김정행 회장은 국제체육과 대의원 총회 주재를, 강영중 회장은 국내체육과 이사회 주재를 하는 것으로 정리했다. 부회장에는 조양호 대한탁구협회 회장, 김재열 대한빙상경기연맹 회장, 박재갑 서울대 의대 명예교수, 신정희 대한하키협회 부회장이 선임됐다. 또 사무총장에 조영호 전 대한배구협회 부회장을, 선수촌장에 최종삼 전 동아시아유도연맹 회장을 임명하는 데 동의해 문체부 장관의 승인만 남았다. 이사회는 통합준비위원회가 다루던 업무를 회장에게 인수인계하는 안도 채택했다. 이에 따라 회장 선거 때 러닝메이트 제도를 도입하고 가맹단체 가입·탈퇴 규정과 수익금 배분 등 마케팅 규정을 보완·개선하는 일을 회장 주도로 풀게 된다. 한편 이날 이사회에서는 당초 다음달 5일 대의원총회에 상정할 정관 개정안을 논의할 예정이었으나 국제올림픽위원회(IOC)의 2차 의견서가 24일 밤 늦게 도착하는 바람에 이사회 안건으로 상정하지 못했다. 한 관계자는 “번역과 검토 작업을 마치려면 다음 주초는 돼야 할 것 같다. 마치는 대로 이사들에게 전달하고 서면결의한 뒤 대의원총회에 상정할 때까지 공개하지 않을 것”이라고 설명했다. 임병선 선임기자 bsnim@seoul.co.kr 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

‘제2 메르스 예방’ 질병 전파예측 기술도 빅데이터·사물인터넷 활용 분야 다수 세금포탈·금융사기 차단 분석기술 눈길 #. 영화 ‘아이언맨’에 나오는 인공지능 ‘자비스’는 주인공 토니 스타크의 저택을 관리하고 아이언맨 슈트 개발, 적과의 전투 등에도 도움을 주는 등 주인공에게는 없어서는 안 될 존재다. 10년 내에 자비스 같은 ‘딥러닝’ 기술을 바탕으로 한 ‘디지털 비서’가 등장해 다양한 분야에 활용될 것으로 보인다. #. 얼마 전 한국인 첫 지카바이러스 감염 사실이 밝혀져 방역당국을 긴장시켰다. 지난해에도 중동 지역 풍토병인 메르스(중동호흡기증후군)가 국내에 유입돼 빠른 속도로 확산돼 한동안 전 국민이 불안감에 휩싸였다. 감염병 확산을 막기 위해 가장 중요한 것은 지역 확산 가능성의 사전 예측이다. 앞으로는 질병의 전파 과정, 감염환자, 인구 데이터 등 다양한 빅데이터를 실시간으로 분석해 감염병의 지역별, 연령별 확산 가능성을 예측하고 미리 알려주는 기술이 등장할 전망이다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP)은 25일 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 ‘삶의 만족과 사회적 신뢰 향상을 위한 과학기술의 역할’을 주제로 한 ‘제8회 미래포럼’을 열고 이런 내용의 ‘10대 미래 유망기술’을 발표했다. KISTEP은 2013년부터 매년 기술적·경제적 파급 효과와 사회적 이슈를 분석해 10대 유망기술을 선정, 발표하고 있다. 이번에 선정된 미래유망기술에는 빅데이터와 인공지능, 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 것이 다수 포함됐다. 최근 전자금융거래가 활성화되면서 금융 사기, 조달 비리, 세금 포탈, 보조금 부정 수령 사례가 늘면서 빅데이터를 분석해 부정행위가 일어나는 패턴을 사전에 감지해 사기 행위를 막는 ‘빅데이터 기반 사기방지기술’도 가까운 시일 내에 등장할 것으로 예상된다. 실제로 스카이트리라는 미국 벤처기업은 금융 빅데이터에서 사기 행위를 탐지하고 막는 분석기술을 개발하기도 했다. 알츠하이머 치매나 자폐증 같은 정신질환은 물론 각종 스트레스로 인한 우울증, 보복·난폭운전 같은 분노조절 장애의 원인을 예측하는 생리신호 센서와 분석기술도 나올 것으로 보인다. 영화 ‘바이센테니얼 맨’에 나오는 로봇처럼 사람의 감성을 느끼고 반응하는 ‘소셜 로봇’ 기술도 미래 유망기술로 꼽혔다. 이 밖에 ▲온라인·모바일 금융거래 보안기술 ▲IoT 보안 ▲사물 정보기술 ▲여가용 가상현실 기술 ▲시스템 기반 미세먼지 대응 기술 등도 주목받을 것으로 예상된다. 이승룡 KISTEP 미래예측실장은 “이번에 선정된 미래기술은 삶의 만족도를 높이는 동시에 사회자본의 핵심 요소 중 하나인 사회적 신뢰를 높일 것으로 기대된다”고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

정부 주도로 ‘벤처기업 육성’이 강조되고 있지만 신선한 아이디어와 탁월한 기술력으로 무장한 벤처기업이라 하더라도 시장에 처음 진입할 때는 어려움을 겪기 마련이다. 객관적으로 기업의 가치나 가능성을 평가받을 기회도 없는 데다 자본금이나 네트워크 등의 인프라도 부족하기 때문이다. 이를 반영하둣 최근 10년간의 벤처 생존율이 10%를 넘지 못하고 있는 실정이다. 정부 차원에서 다양한 방법으로 벤처기업들을 지원하려 하고 있지만 그 체계를 정확히 이해하고 각 기업들에게 최적화된 지원을 받는 것도 쉽지 않은 일이다. 이같은 상황을 반영해 대전정보문화산업진흥원(원장 박찬종)이 운영하는 ‘대전스마트벤처창업학교’에서는 아이디어와 기술력, 시장 잠재력 등을 갖춘 팀을 선정하여 기업 활동을 위한 자본금 확보, 네트워크 형성 등을 지원하고 있다. 진흥원은 지난 2년간 55개 팀에 50억원을 지원해 총 56억 9300만원의 매출과 182명의 고용 창출이라는 성과를 거두었다. 특히 최근 글로벌 시장 진출을 목표로 본사를 실리콘밸리로 이전하는 방안을 추진하고 있는 ‘쿨리오’는 대전스마트벤처창업학교에 입교해 성공한 대표적인 기업으로 꼽힌다. 쿨리오는 페이스북, 트위터 등 소셜미디어의 단점을 극복할 수 있는 스프레드(Sprd) 개발로 주목 받고 있다. 쿨리오는 소셜테이스트 정보(Social Taste Information) 분석기술, 추천기술, 개인화 검색기술 등 머신러닝 기술기반의 서비스인 스프레드를 개발, 소셜미디어에 최적화된 서비스를 제공하고 있다. 트렌드 분석과 콘텐츠 분석을 통해 SNS, 블로그 등 여러 채널에서 가장 인기 있는 콘텐츠를 자동으로 추출해 다양한 콘텐츠를 한 곳에서 소비할 수 있게 해준다. 현재 스프레드에서 집중하고 있는 콘텐츠는 이미지, 비디오 위주의 스낵킹 콘텐츠다. 스프레드는 구글플레이에서 어플 다운이 가능하며, 올 상반기 내에 iOS 서비스가 실시 될 예정으로 올해 말까지 4개국 서비스도 출시될 예정이다. 허백윤 기자 baikyoon@seoul.co.kr

기업 30%… 외국인 25% 차지 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결로 관심이 높아진 인공지능(AI) 관련 국내 연구가 선진국에 비해 크게 미흡한 것으로 나타났다. 21일 특허청에 따르면 최근 10년간 인공지능·머신러닝·인공신경망·딥러닝 등 AI 관련 국내 특허출원은 모두 2638건으로 나타났다. 같은 기간 미국은 2만 4054건, 일본에서는 4208건이 출원됐다. 국내 출원은 2013년 371건으로 최대치를 기록한 뒤 2014년(367건)과 지난해(301건) 2년 연속 감소했다. 인공지능 기술은 모든 산업 분야에 활용 가능한 대표적인 융·복합 기술로 국내에서는 컴퓨터(64.1%), 통신(9.9%) 등 정보기술(IT) 분야에 연구·개발이 집중됐다. 디지털 컴퓨팅과 경영관리, 유무선 통신, 이미지 데이터 처리 등에서 활발하게 이용되고 있다. 출원 주체별로 보면 기업(30.9%), 대학(26.3%), 외국인(25.1%), 개인(8.9%), 연구소(8.8%) 순으로 외국인의 특허출원이 상대적으로 활발했다. 출원 건수는 삼성전자가 163건으로 가장 많았고 한국전자통신연구원(129건), 퀄컴(86건), 마이크로소프트(74건), 카이스트(58건) 등의 순이었다. 대전 박승기 기자 skpark@seoul.co.kr

깔끔한 디자인과 가격 대비 우수한 성능으로 ‘대륙의 실수’라 불리는 가전업체 샤오미(小米)를 창업한 레이쥔(雷軍) 회장이 중국의 정보기술(IT)에 대해 강한 자신감을 나타냈다. 21일 텅쉰(騰迅)망에 따르면 레이 회장은 베이징에서 열리고 있는 ‘중국 발전 고위급 포럼’에서 수많은 외국 기업들이 중국의 기술을 배우려 하고 있다며 이같이 주장했다. 그는 중국 인터넷산업이 몇년간 폭발적 성장을 한 것은 거대한 시장 때문만이 아니라 창업환경 개선, 후발주자로서 우세 등을 통한 중국 기업의 혁신 때문이기도 하다고 말했다. 레이 회장은 “미국 기업의 혁신은 주로 첨단기술에 의해 주도되는 반면 중국 인터넷 기업은 사용자 경험, 마케팅, 빠른 솔루션 등에 방점을 두고 있다”며 “이는 중국 인터넷기업을 독특한 경지에 올려놓았다”고 강조했다. 한때 아이폰의 ‘짝퉁’이라는 오명을 들었던 샤오미가 기술과 마케팅 영역에서 독자적인 혁신 문화를 만들어가고 있다는 자신감의 발로다. 올해 초 레이 회장은 미국의 과학기술지 와이어드(Wired) 영국판에 “이제 중국을 모방할 때”라는 제목과 함께 커버를 장식하기도 했다. 바둑애호가이자 프로그래머인 레이 회장은 최근에 서울에서 열린 이세돌 9단과 인공지능 알파고와의 바둑대결을 언급하면서 “알파고가 엄청난 충격을 안겨줬다”며 인공지능의 빠른 개발속도에 놀라움을 표했다. 레이 회장은 “컴퓨터가 인간을 이기는 것은 시간문제지만 앞으로 10∼20년이 지나야 이뤄질 것으로 생각했는데 뜻밖에 알파고가 초반 세판을 모두 이겼다”면서 “최근 2년 사이에 인공지능이 딥 러닝을 통해 기술적 돌파구를 마련한 것”이라고 말했다. 그는 이번 바둑대결로 앞으로 엄청난 자본과 인력이 인공지능 분야에 투입되면서 향후 5∼10년 안에 일반인들도 인공지능 시대를 맞이하게 될 것으로 전망했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

바둑기사 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 바둑 대결은 센세이션 그 자체였다. 수천년 동안 쌓아온 바둑의 깊이를 짧은 시간 안에 마스터해 버린 알파고의 위력은 대단했다. 바둑 고수들이 인정하는 정수로 바둑을 두어도, 이세돌 특유의 창의적인 수로 비틀어도, 알파고는 거의 흔들리지 않았다. 인간이 쌓아온 지식의 힘이 왜소하게 느껴졌고 머지않은 장래에 인간이 해온 일을 인공지능이 대체하게 될 것이라는 우려도 커졌다. 이런 가운데 우리나라도 인공지능의 발달에 빠르게 대응해야 한다는 목소리가 높아졌다. 이 바둑 대결이 모은 세계의 높은 관심을 감안할 때 예상했던 반응이다. 구글 하나가 인공지능에 투자하는 천문학적 금액에 비해 우리나라 전체가 인공지능에 투자하는 수준은 터무니없이 낮고 인재도 부족하다는 지적이 나올 때마다 무력감이 밀려온다. 모두의 관심이 고조되는 때일수록 더 차분히 상황을 분석해 볼 필요가 있다. 먼저 알파고의 정체를 살펴보자. 알파고는 구글의 투자만으로 만들어진 것이 아니다. 알파고의 아버지로 불리는 영국인 데미스 허사비스의 재능만으로 만들어진 것도 아니다. 정확하게는 이들이 각각 자신들의 비교 우위를 가진 힘을 합쳐서 절묘한 협업을 통해 만들어낸 산물이다. 그래서 미국 실리콘밸리의 것만도, 영국 천재의 것만도 아닌 것이다. 딥마인드사가 알파고를 바둑의 초고수로 만들어 바둑 세계를 지배하려는 것은 아닌 것 같다. 향후 사람들이 필요로 하는 일을 수행하는 인공지능을 개발하는 데 드는 자금과 인재를 모으기 위해 이 바둑 대결을 홍보 수단으로 활용했다는 느낌이 크다. 이런 분석 아래 인공지능과 관련해 우리나라가 산업과 기술 측면에서 준비할 일이 무엇인지 생각해 보자. 우선 기업 차원에서 세계시장을 무대로 활약하는 우리 기업들이 구글처럼 세계의 뛰어난 스타트업들과 손잡는 일에 적극 나설 수 있느냐의 문제다. 우리나라 기업 문화에서 지금까지 인공지능이 자리잡지 못한 점은 바로 ‘이질적인 파트너’들과 함께 일하는 협업 정신 부족에 있다. 이질적인 파트너는 다른 산업 분야에서 나타날 수도 있고, 자사와 상대가 안 될 정도로 작은 기업일 수도 있고, 전혀 다른 문화에서 생겨난 다른 나라 기업일 수도 있다. 구글과 같은 실리콘밸리의 기업들은 재능 있는 이질적인 파트너들을 맞아들이는 데 열심일 뿐 아니라 오히려 이러한 협업을 자신들 성장 전략의 핵심으로 삼고 있다. 그러나 우리나라 기업들은 함께 일할 파트너들을 가능한 한 자기 기업 안으로 들여온다. 능력 있는 외국 기업보다 말이 잘 통하는 우리나라 기업을 선호하는 경향을 보인다. 이런 닫힌 기업 문화를 유지하면서 실리콘밸리의 기업들과 미래의 새로운 분야에서 경쟁하기는 힘들 것이다. 우리 기업들도 글로벌 능력자들과 함께 일하려는 개방형 기업 문화를 만들어 가는 것이 급선무다. 우리나라가 가진 지금까지의 인공지능 지식 역량을 어느 분야에 집중 투자할 것이냐 하는 문제도 있다. IBM이 인간이 쌓아온 지식을 습득하는 일에, 애플이 스마트한 비서를 양성하는 일에, 페이스북이 도우미 로봇을 만드는 일에 역량을 모으고 있는 것은 잘 알려져 있다. 우리나라가 지금까지 축적한 작은 역량으로 이 모든 일에 투자하는 것은 비효율적인 일임이 자명하다. 앞으로 우리나라에서 수요가 가장 늘면서도 인력 공급은 부족해지는 분야를 찾아내 인공지능이라는 뛰어난 기술력으로 보완하는 역할을 어떻게 할 것인지 잘 살펴봐야 한다. 의료, 교육, 금융, 개인 서비스 분야에 그 해답이 있어 보인다. 마지막으로 이 바둑 대결을 계기로 언론에서 전문가들이 피력한 의견들을 살펴보면 결국 우리나라가 지금 풀어야 할 가장 큰 숙제는 인재의 부족이라는 데 결론이 모아진다. 특히 우리나라가 지금까지 양성해 온 정보기술(IT) 인력들이 주로 기술적 응용 분야 위주였기에 딥러닝을 설계하는 원천 기술 분야에서는 인재가 턱없이 부족하다는 지적은 매우 아프지만 정확하다. 시간은 더 걸리겠지만 결국은 근본으로 돌아가 알고리즘 교육의 저변을 확대해 나가는 일부터 하는 것이 인재 양성의 정도라고 판단된다. 그래도 우리에게 희망을 준 것은 가공할 만한 인공지능 알파고에 맞서 외롭지만 당당히 싸우며 인간의 존엄성을 지킨 이세돌의 도전정신과 뛰어난 창의력이다. 이런 도전정신과 창의력을 가진 인재들이 새롭게 태어날 산업들에서 마음껏 활약할 수 있는 환경을 만들어 주는 게 정부의 책임일 뿐 아니라 우리 모두의 책임일 것이다.

뇌신경 모사 ‘뉴로모픽칩’ 개발 GPU 열 발생 문제 등 해결해야 지난 일주일간 전 세계를 뜨겁게 달궜던 이세돌 9단과 구글의 인공지능 알파고의 바둑대결이 막을 내렸다. 표면적으로는 4대1이라는 성적으로 알파고가 우세했지만 4국이 끝난 뒤 데미스 하사비스 구글 딥마인드 대표가 “이 사범 덕분에 알파고의 약점을 파악하게 됐다”고 말한 것처럼 완벽해 보이는 인공지능도 한계를 갖고 있음을 알 수 있었다. 1202개의 중앙처리장치(CPU), 176개의 그래픽처리장치(GPU)로 구성된 알파고는 딥러닝 기술로 프로기사의 기보 16만개를 5주 만에 학습했다. 보통 사람이 1년에 1000개 정도의 기보를 공부한다고 한다. 따라사 알파고가 학습한 기보의 숫자는 평생 배워도 따라갈 수 없는 숫자다. 알파고는 스스로 대국해 훈련하는 강화학습 기능까지 갖추고 있다. 알파고는 몬테카를로 트리 탐색(MCTS) 기법에 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용해 다음 수를 찾고, 기보를 바탕으로 다음 착점 장소를 빠르게 찾는 정책 네트워크, 국지적 패턴인식을 통해 승률이 높은 수를 찾는 가치 네트워크를 다단계로 나눠 적용하는 딥러닝 기법으로 최적의 수를 찾는다. 오류처럼 보이는 수는 알파고가 충분히 학습하지 못한 부분에서 어떤 수가 가장 나을지에 대한 분석이 불완전하게 됐기 때문이라는 설명이다. 전문가들은 현재 인공지능 기술개발은 ▲빅데이터를 활용한 딥러닝 기술 ▲인간과 유사한 다양한 형태의 지능 구현 ▲컴퓨터 아키텍처 기술과 시스템 소프트웨어 기술 등 크게 세 방향으로 이뤄지고 있다고 설명한다. 한편 알파고에서 그래픽과 이미지를 처리하는 GPU의 역할이 매우 크다. 문제는 GPU의 연산처리 마이크로프로세서 코어의 수가 GPU 1개당 2000~3000개에 이르기 때문에 과도한 전력수요를 유발하고 이에 따른 엄청난 열이 발생한다는 점이다. 때문에 인공지능 기술은 알고리즘 개선뿐만 아니라 하드웨어적 문제를 해결하는 데도 집중될 것으로 보인다. 민옥기 한국전자통신연구원(ETRI) 휴먼컴퓨팅연구실 실장은 16일 “인공지능 기술을 개발하는 많은 글로벌 기업은 인간의 뇌신경을 모사한 차세대 반도체인 뉴로모픽칩이나 양자역학의 원리에 따라 작동하는 차세대 컴퓨팅기술인 양자컴퓨터 개발 등에 매달리고 있다”고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

최근 이세돌 9단과 알파고의 대국이 큰 화제입니다. 사람들은 관심은 대국 자체에도 쏠려있지만, 더 나아가 인공지능의 발달이 가져올 미래에 대한 걱정 역시 적지 않습니다. 인공지능이 결국 사람을 대체하지 않을까 하는 걱정이죠. 특히 앞으로는 과거에는 인간의 고유 영역이라고 생각되었던 지식 노동 분야도 대체 되어 많은 사람이 직장을 잃게 되지 않을까 걱정하는 시각이 많습니다. 구글이 개발하는 인공지능의 적용 범위는 화이트칼라 직종에 국한되지는 않습니다. 그보다 먼저 자율 주행이나 복잡한 동작을 할 수 있는 로봇의 등장으로 인해 블루칼라에 해당하는 직종을 지금보다 더 고도로 자동화할 가능성이 큽니다. 최근 구글 리서치 블로그를 통해 공개된 새로운 로봇도 마찬가지입니다. 이 로봇은 아틀라스 같은 인간형 로봇이 아니라 우리에게 친숙한 산업용 로봇팔처럼 생겼습니다. 하지만 기존의 산업용 로봇과는 달리 정해진 작업만 반복하는 게 아니라 매우 다양한 사물을 인지하고 그에 맞는 동작을 할 수 있습니다. 더 놀라운 점은 그런 로봇 여러 대가 있는 것이 아니라 이들이 심층 회선 신경망 (Deep CNN. Convolutional neural network)로 연결된 하나의 기계라는 점입니다. 이것이 왜 놀라운지 설명하려면 기계와 인간의 차이를 설명해야 합니다. 인간의 경우 하나의 작업에 숙련되려면 스스로 연습하던 남에게 배우든 간에 자신이 노력해야 합니다. 하지만 서로 연결된 심층 회선 신경망은 (이는 딥 러닝의 기법 가운데 하나로 여러 단계에 걸쳐 특징을 추출해 학습하는 방식입니다) 로봇 A의 지식과 경험을 바로 로봇 B에게 적용할 수 있습니다. 쉽게 말해 다수의 학생이 같이 공부하면서 서로 지식을 공유해 더 빨리 배울 수가 있다는 이야기입니다. 물론 인간에서는 불가능한 일입니다. 이번 테스트에서 구글 연구소에 있는 14대의 로봇은 카메라로 인지한 다양한 사물을 집어 들어 옮기는 극히 단순한 과제를 수행했습니다. 단, 인간이 사전에 어떻게 해야 하는지를 알려준 것이 아니라 스스로 학습을 통해 학습해야 합니다. 그런데 여기에 사용되는 신경망은 서로 연결되어 계속해서 피드백을 줄 수 있습니다. 연구 결과 이렇게 서로 연결된 로봇들은 단독으로 학습하는 로봇보다 18~34% 정도 실패 확률이 감소하고 학습 시간이 빨라지는 것으로 나타났습니다. 앞으로 이런 집단 학습 능력은 다양한 분야에서 로봇이 빠르게 작업을 배울 수 있도록 활용될 것입니다. 그러면 지금처럼 단순한 작업뿐 아니라 훨씬 복잡하고 유연한 사고를 요구하는 숙련된 작업까지 로봇이 대체할 수 있을 것입니다. 물론 그렇다고 해서 인공지능의 능력에 대해 과도하게 걱정할 이유는 없습니다. 이번 연구에서는 80만 번의 시도를 통해 학습했음에도 불구하고 여전히 다양한 사물을 100% 완벽하게 잡지 못했습니다. 인간이라면 단번에 직관적으로 어떻게 물건을 잡아야 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 인공지능 기술은 계속 발전하고 있어 앞으로 다양한 분야에서 인간의 노동을 대체할 수 있을 것으로 생각됩니다. 앞으로 인공지능이 유토피아를 만드는지 아니면 디스토피아를 만드는지는 지금 우리가 어떻게 대비하느냐에 따라 달라질 것입니다. 인공지능에 대해서 과도한 우려를 할 필요는 없지만, 지금 교육 및 경제 부분에서 대비하지 못한다면 원치 않은 미래가 펼쳐질지 모르는 일입니다. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com

‘제2의 딥마인드를 찾아라.’ 글로벌 정보기술(IT) 공룡들의 보물찾기가 한창이다. 인공지능(AI) 분야에서 잠재력이 큰 벤처기업을 먼저 차지하려는 보이지 않는 전쟁이다. 일찌감치 영국의 스타트업 딥마인드를 점찍어 알파고라는 AI 스타를 키운 구글이 일단 앞서가는 모양새다. ●英 딥러닝 연구층 두터워… 창업 유리 추격자가 된 실리콘밸리 기업들은 영국에 주목한다. 케임브리지, 옥스퍼드, 유니버시티칼리지런던 등 영국 대학은 AI의 핵심 기술인 딥러닝 연구의 강자다. 그만큼 인재층이 두텁다. 세계에서 제일 큰 전자상거래 기업 아마존은 영국 스타트업의 재능을 가장 먼저 눈여겨봤다. 아마존은 2012년 케임브리지에 뿌리를 둔 에비 테크놀로지를 2600만 달러에 인수했다. 사람이 하는 말을 정확히 이해하고 원하는 것을 찾아주는 스마트 검색엔진 특허를 가진 곳이다. 아마존이 이 기술을 인터넷 상거래에 적용해 쇼핑혁명을 일으키거나 애플의 시리처럼 개인비서 기능을 갖춘 모바일 기기를 선보일 것이라는 추측이 나온다. ●MS도 100개 언어 버전 ‘스위프트키’ 품어 마이크로소프트(MS)는 케임브리지대 졸업생 3명이 창업한 스위프트키를 지난달 2억 5000만원을 주고 품에 안았다. 스위프트키는 사용자가 스마트폰에 입력한 문장 패턴을 학습해 다음에 키보드로 칠 말을 예측해 보여주는 AI 기술을 지녔다. MS는 100가지 언어 버전을 갖춘 스위프트키를 윈도, MS오피스 등 전 제품에 적용할 것으로 예상된다. ●애플 ‘표정 포착’ 기술 인수… 아이폰 적용 애플은 조용하지만 가장 적극적으로 AI 스타트업을 모으고 있다. 지난해 컴퓨터에 사람의 말을 잘 알아듣는 법을 가르치는 소프트웨어 기업인 보컬 IQ를 사들였다. 음성인식 기반인 시리의 성능 향상을 위한 행보로 풀이된다. 올해 초에는 캘리포니아대학 샌디에이고 캠퍼스(UCSD)에서 출발한 이모션트를 인수했다. 사람의 표정을 분석하고 기쁨, 혐오, 놀람 등의 감정을 포착하는 기술을 가진 곳이다. 이 밖에 애플은 동작 캡처 기술을 보유한 페이스시프트, 딥러닝 이미지 인식 기술을 가진 퍼셉티오 등도 사들였다. ●우리 기업은 인수 ‘0’… 삼성만 투자 나서 국내 기업 가운데 글로벌 AI 스타트업을 인수한 곳은 아직 없다. 다만 삼성전자는 다목적 AI를 연구하는 미국의 비카리우스에 지난해 2000만 달러를 투자한 것으로 알려졌다. 비카리우스는 인간의 직관과 상상 능력을 모방한 AI를 2031년에 출시한다는 목표로 장기 프로젝트를 진행 중이다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

인간과 기계의 대결로 관심을 끈 이세돌 9단과 구글 인공지능 알파고의 바둑대결이 막을 내렸다. 많은 사람들은 이번 대결로 인공지능(AI) 연구의 실체를 확인하게 됐다. ‘인간의 두뇌를 컴퓨터로 똑같이 만들 수 있을까’라는 연구자들의 궁금증에서 시작된 인공지능의 역사는 영국 천재 수학자 앨런 튜링이 고안한 생각하는 기계 ‘튜링 머신’으로 거슬러 올라간다. 이후 1956년 미국 다트머스대학에서 열린 콘퍼런스에서 존 매카시가 최초로 ‘인공지능’이란 용어를 사용하며 인공지능에 대한 정의를 내렸다. 1970년대까지 연구자들은 검색을 통한 추론, 자연어 분석, 모델링을 통해 인공지능을 구현하려고 했으나 기술적 한계로 인공지능 침체기가 찾아왔다. 1980년대에 들어서면서 인간의 지식을 여러 가지 방법으로 저장하고 이를 바탕으로 하는 추론 기능을 추가하는 등 새로운 방식을 시도했지만 한계에 부딪혀 1990년대 초반까지 두 번째 인공지능 침체기가 닥쳤다. 1990년대 후반에는 연결계산이론, 대규모 데이터베이스 검색, 연산 기술 발전이 이뤄지고 IBM의 딥블루가 1997년 세계 체스챔피언 그랜드마스터 대회에서 인간을 이겨 인공지능이 다시 주목받기 시작하면서 지금에 이르고 있다. 특히 인공지능 기술의 핵심인 딥러닝 기술은 2006년을 기점으로 알고리즘이 획기적으로 진화했을 뿐만 아니라 그래픽처리장치(GPU), 메모리 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅 등 진화된 컴퓨터 성능의 도움을 입었다. 덕분에 인공지능의 배경지식이 될 수 있는 빅데이터를 빠른 시간에 군집화하거나 분류해 판단을 내릴 수 있게 된 것이다. 인공지능은 인간 고유의 사고, 학습, 자연어 처리, 지각능력 등 지식활동을 하는 컴퓨터 시스템이나 프로그램이다. 연구자마다 정의는 다르게 내리고 있지만 최근에는 크게 강한 인공지능, 약한 인공지능으로 구분하고 있다. 강한 인공지능은 1950년대 1세대 인공지능 연구자들이 꿈꿨던 것으로 사람과 대화를 할 때도 전혀 이상한 점을 느낄 수 없을 정도로 지성과 이성, 감성을 갖추고 고차원적 사고를 할 수 있는 것이다. SF소설이나 영화에서 나타나는 인공지능의 모습은 인간의 노동력뿐만 아니라 감정까지 공유하는 강한 인공지능들의 모습이다. 인간과 똑같이 생각하는 강한 인공지능과 달리 약한 인공지능은 지능의 범위를 좁혀서 특정한 분야에 한정해 특정 문제를 사람처럼 풀 수 있는 기술이다. 이세돌 9단과 대국을 펼친 알파고는 바둑이라는 분야에서 문제를 해결할 수 있도록 한 대표적인 약한 인공지능이다. 최준식 고려대 심리학과 교수는 15일 “알파고의 신경망 기술은 딥러닝을 발전시켜 온 인지심리학자와 컴퓨터 과학자의 노력이 누적된 것일 뿐 컴퓨터가 갑자기 지능을 획득한 것은 아니다”라고 말했다. 오상록 한국과학기술연구원(KIST) 책임연구원도 “강한 인공지능 기술도 등장하겠지만 사람들이 필요로 하는 것은 인간이 어려워하는 문제를 해결할 수 있는 약한 인공지능 기술로 앞으로 주로 활용될 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

“인류는 몇 광년 떨어진 은하계에서 일어나는 일도 알 수 있고, 원자보다 작은 입자에 대해서도 알고 있지만 우리 두 귀 사이에 존재하는 1.4㎏짜리 물체의 수수께끼는 풀지 못하고 있습니다.” 2013년 4월 미국 버락 오바마 대통령은 과학계의 미개척 분야인 ‘뇌’ 연구에 10년 동안 30억 달러를 투입하겠다는 ‘브레인 이니셔티브’를 발표하며 이렇게 말했다. 이세돌 9단과 구글 인공지능 ‘알파고’ 간 세기의 바둑 대결을 계기로 인공지능과 뇌과학에 대한 대중들의 관심이 한껏 고조되고 있다. 인공지능 같은 컴퓨터 시스템 기술은 인간 최고수를 이길 수준에 도달하는 등 눈부시게 발전하고 있지만, 정작 인공지능이 닮으려 하는 사람의 두뇌에 대한 연구는 아직 걸음마 단계에 있다. ●뇌는 우리 몸속의 ‘작은 우주’ 단단한 두개골 속에 자리잡은 말랑말랑한 순두부 같은 형태의 ‘뇌’는 평균 무게 1.4㎏으로, 몸무게의 2% 정도에 불과한 작은 인체 조직 중 하나다. 그러나 사람의 몸에 들어오는 산소의 15%와 포도당의 50%를 사용하면서 1000억개의 신경세포(뉴런)로 연결돼 1000조개에 이르는 시냅스를 구성하는 ‘작은 우주’다. 뇌 덕분에 사람은 아름다운 예술작품을 창조해 낼 수 있고, 가장 행복했던 순간이 언제인지 기억할 수 있고, 누구랑 친하게 지내야 하고, 어떤 상황을 피해야 하는지를 판단할 수 있다. 이처럼 복잡다단한 뇌를 이해하기 위한 연구는 의학, 약학, 심리학, 생물학, 전자공학, 기계공학, 재료공학, 통신공학, 로보틱스 등 다양한 분야의 학문들이 융·복합된 ‘종합과학’ 형태로 이뤄지고 있다. 단순히 어느 한 분야의 연구만으로는 1000조개에 이르는 조합의 극히 일부분밖에 이해할 수 없기 때문이다. 융·복합 학문인 뇌과학에서 현재 가장 관심이 집중되는 부분은 뇌지도 작성, 뇌·기계 인터페이스(BMI) 기술, 퇴행성 뇌질환 치료 방법 개발 등이다. 결국 인간이 인간다움을 갖고 생명을 영위하고 사망에 이를 수 있도록 건강한 뇌를 유지하도록 돕는 것이 뇌과학의 최종적인 목표인 셈이다. ●뇌 회로도로 건강한 뇌 유지 뇌지도는 1000억개에 이르는 뇌 신경세포가 이를 연결해 주는 수많은 가지들과 어떻게 연결돼 1000조개의 뇌신경계를 만들어 내는지를 한눈에 보여 주는 작업이다. 컴퓨터 서버에 오류가 발생하면 네트워크 지도를 보고 복구 계획을 세우고 전자제품이 고장 나면 회로도를 바탕으로 수리를 하는 것처럼 뇌과학자들은 알츠하이머 같은 퇴행성 뇌질환, 자폐증, 조현병, 우울증 같은 정신과적 질병을 치료하는 데 뇌지도가 긴요하게 쓰일 것으로 보고 있다. 더군다나 정밀한 뇌지도는 ‘딥러닝’ 같은 기계학습 알고리즘의 발전을 가져와 새로운 형태의 인공지능 개발에도 도움을 줄 것으로 기대된다. 2005년 뇌의 모든 구성 요소와 연결구조에 관한 데이터 세트를 의미하는 ‘커넥톰’이란 개념이 제시되면서 연구자들은 자기공명영상(MRI) 기법을 이용해 뇌의 주요 신경다발이 어떻게 연결돼 있는지 영상화하는 ‘휴먼 커넥톰’에 대해 관심을 집중하고 있다. 뇌지도 작성 연구가 활발한 가운데 가장 큰 관건은 지도의 해상도를 높이는 것과 뇌 이미지 데이터를 어떻게 처리하고 보관하고 분석할지에 대한 표준화된 소프트웨어를 개발하는 것이다. BMI 기술은 인간의 뇌를 기계와 연결해 뇌신경 신호를 실시간으로 해석해 활용하거나 외부 정보를 입력하고 변조시켜 인간 능력을 증진시키는 융합기술이다. 현재 BMI는 사고나 질병으로 몸을 움직일 수 없는 환자들을 치료하기 위한 수단으로 개발되고 있다. 생각만으로 휠체어나 인공기관, 마비된 팔과 다리를 대신할 로봇 팔다리를 조종할 수 있게 BMI 기술이 발전하기 위해서는 뇌파의 측정과 분석을 통해 건강한 뇌파를 유지할 수 있도록 조절하는 ‘뉴로 피드백’ 기술의 발전도 함께 가야 한다. ●이달 14~20일은 ‘세계 뇌 주간’ 뇌과학의 연구 성과에 가속도가 붙으면서 우리 ‘뇌’를 똑바로 알자는 연구자들의 움직임도 활발하다. 미국 뇌신경과학 분야 사립연구기관인 DANA재단은 1992년부터 매년 3월 셋째주를 ‘세계 뇌 주간’으로 정해 일반인들에게 뇌 연구의 중요성을 이해시키기 위한 다채로운 행사를 진행하고 있다. 현재 전 세계 60개국이 이 행사에 참여하고 있다. 우리나라도 2002년부터 뇌 주간 행사를 열고 있다. 올해도 한국뇌연구협회 등 6개 기관과 학회가 모여 ‘뇌연구 궁금해요’라는 주제로 이달 20일까지 다양한 공개강연 행사를 갖는다. 차두원 한국과학기술기획평가원(KISTEP) 박사는 “최근 선진국들의 연구 추세를 보면 뇌과학은 단순한 연구과제가 아니라 한 국가의 과학 역량이 총집결된 국가적 프로젝트가 되고 있기 때문에 대중들의 관심을 집중시키기 위한 노력이 병행되고 있다”고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

최근 이세돌 9단과 알파고의 대국이 큰 화제입니다. 사람들은 관심은 대국 자체에도 쏠려있지만, 더 나아가 인공지능의 발달이 가져올 미래에 대한 걱정 역시 적지 않습니다. 인공지능이 결국 사람을 대체하지 않을까 하는 걱정이죠. 특히 앞으로는 과거에는 인간의 고유 영역이라고 생각되었던 지식 노동 분야도 대체 되어 많은 사람이 직장을 잃게 되지 않을까 걱정하는 시각이 많습니다. 구글이 개발하는 인공지능의 적용 범위는 화이트칼라 직종에 국한되지는 않습니다. 그보다 먼저 자율 주행이나 복잡한 동작을 할 수 있는 로봇의 등장으로 인해 블루칼라에 해당하는 직종을 지금보다 더 고도로 자동화할 가능성이 큽니다. 최근 구글 리서치 블로그를 통해 공개된 새로운 로봇도 마찬가지입니다. 이 로봇은 아틀라스 같은 인간형 로봇이 아니라 우리에게 친숙한 산업용 로봇팔처럼 생겼습니다. 하지만 기존의 산업용 로봇과는 달리 정해진 작업만 반복하는 게 아니라 매우 다양한 사물을 인지하고 그에 맞는 동작을 할 수 있습니다. 더 놀라운 점은 그런 로봇 여러 대가 있는 것이 아니라 이들이 심층 회선 신경망 (Deep CNN. Convolutional neural network)로 연결된 하나의 기계라는 점입니다. 이것이 왜 놀라운지 설명하려면 기계와 인간의 차이를 설명해야 합니다. 인간의 경우 하나의 작업에 숙련되려면 스스로 연습하던 남에게 배우든 간에 자신이 노력해야 합니다. 하지만 서로 연결된 심층 회선 신경망은 (이는 딥 러닝의 기법 가운데 하나로 여러 단계에 걸쳐 특징을 추출해 학습하는 방식입니다) 로봇 A의 지식과 경험을 바로 로봇 B에게 적용할 수 있습니다. 쉽게 말해 다수의 학생이 같이 공부하면서 서로 지식을 공유해 더 빨리 배울 수가 있다는 이야기입니다. 물론 인간에서는 불가능한 일입니다. 이번 테스트에서 구글 연구소에 있는 14대의 로봇은 카메라로 인지한 다양한 사물을 집어 들어 옮기는 극히 단순한 과제를 수행했습니다. 단, 인간이 사전에 어떻게 해야 하는지를 알려준 것이 아니라 스스로 학습을 통해 학습해야 합니다. 그런데 여기에 사용되는 신경망은 서로 연결되어 계속해서 피드백을 줄 수 있습니다. 연구 결과 이렇게 서로 연결된 로봇들은 단독으로 학습하는 로봇보다 18~34% 정도 실패 확률이 감소하고 학습 시간이 빨라지는 것으로 나타났습니다. 앞으로 이런 집단 학습 능력은 다양한 분야에서 로봇이 빠르게 작업을 배울 수 있도록 활용될 것입니다. 그러면 지금처럼 단순한 작업뿐 아니라 훨씬 복잡하고 유연한 사고를 요구하는 숙련된 작업까지 로봇이 대체할 수 있을 것입니다. 물론 그렇다고 해서 인공지능의 능력에 대해 과도하게 걱정할 이유는 없습니다. 이번 연구에서는 80만 번의 시도를 통해 학습했음에도 불구하고 여전히 다양한 사물을 100% 완벽하게 잡지 못했습니다. 인간이라면 단번에 직관적으로 어떻게 물건을 잡아야 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 인공지능 기술은 계속 발전하고 있어 앞으로 다양한 분야에서 인간의 노동을 대체할 수 있을 것으로 생각됩니다. 앞으로 인공지능이 유토피아를 만드는지 아니면 디스토피아를 만드는지는 지금 우리가 어떻게 대비하느냐에 따라 달라질 것입니다. 인공지능에 대해서 과도한 우려를 할 필요는 없지만, 지금 교육 및 경제 부분에서 대비하지 못한다면 원치 않은 미래가 펼쳐질지 모르는 일입니다. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com