이커머스기업 쿠팡이 자체 기술력으로 쿠팡 이커머스 서비스 전체를 클라우드로 옮겨 IT산업계에 화제가 되고 있다. 마이크로 서비스가 700개에 이르고, 서비스의 회원수가 2500만 명이 넘는 대규모 서비스를 100% 클라우드로 옮긴 것은 세계적으로도 드문 사례로 국내에서는 이번이 처음이다. 쿠팡은 클라우드 이전 작업을 단 3개월 만에 마무리했다. 사전 준비 기간을 합쳐도 약 1년 정도가 걸렸을 뿐이다. 빠른 이전에는 쿠팡이 대규모 서비스를 관리하기 위해 도입한 마이크로 서비스 아키텍처²가 큰 역할을 했다. 2015년 초 마이크로 서비스 아키텍처를 완성하면서 3년 이상 쌓아온 운영 노하우는 24시간 365일 서비스를 지속하면서도 서비스 중단이나 장애 없는 빠른 이전을 할 수 있었던 배경이 됐다. 쿠팡이 마이크로 서비스 아키텍처를 도입한 것은 비즈니스 변화에 민첩하게 대응하기 위한 장기적 관점의 투자에 따른 것이었다. 이후 시스템 전체를 바꾸지 않고도 점진적 배포³가 가능해졌고 클라우드 전환도 쉽게 이뤄졌다. 필요한 경우 언제든 시스템 규모를 쉽고 빠르게 키울 수 있는 것은 물론 최근 쿠팡은 하루 약 100회의 배포를 실행하고 있다. 매일 고객 경험을 개선하고 물류 혁신을 이루기 위한 100여 가지의 다양한 업데이트와 신기능 도입이 이뤄진다는 뜻이다. 쿠팡은 클라우드 이전 작업을 위해 쿠팡 고유의 클라우드 기술을 개발하고 발전시켰다. 예를 들어 개발자들이 일일이 수동으로 시스템을 클라우드로 옮기는 대신 자동화하는 솔루션을 개발해 반복 작업을 최소화한 결과 사람이 개입할 때 발생 가능한 오류를 줄이면서도 속도는 크게 높일 수 있었다. 또 쿠팡의 개발자들을 대상으로 한 클라우드 엔지니어링 교육프로그램 또한 진행하고 있다. 쿠팡에서는 다양한 경험과 실력을 지닌 국내외 개발자들이 서울과 실리콘밸리, 시애틀, 상하이, 베이징 등의 오피스에서 함께 근무한다. 한국과 미국, 중국 등에서 대규모 인터넷 서비스를 설계하고 운영한 경험이 있는 개발자들이 서로 시너지를 발휘해 이전 작업을 성공적으로 이뤄낼 수 있었다. 윤주선 쿠팡 플랫폼 시스템 Senior Director는 "쿠팡은 2015년 마이크로 서비스 아키텍처 완성 이후 분산 플랫폼의 기술 혁신을 거듭한 결과 서비스 중단 없는 클라우드 이전 작업을 빠르게 완료할 수 있었다"며 "쿠팡은 클라우드 기반의 확장성과 실시간 데이터 처리 플랫폼을 기반으로 앞으로 머신러닝 및 AI를 더 고도화해 기술혁신을 지속하고 고객경험을 더 빠르게 개선해 큰 감동을 제공할 것"이라고 말했다. 나우뉴스부 nownews@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

4차 산업혁명이 과학기술, 교육, 금융, 유통, 국방 등 거의 모든 영역에서 일어나고 있다. 인터넷, 모바일, 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 같은 디지털 기술이 기존 가치 창출 방식이나 거래 형태를 바꾸며 혁신을 일으키고 있다. 도시 혹은 지방정부는 4차 산업혁명을 어떻게 받아들여야 할까? 도시문제 심화는 전 지구적인 현상이다. 유엔 자료에 따르면 1900년대 초 세계 인구의 10% 정도가 도시에 살았지만 그 비율이 2015년에는 50%를 넘었고 2050년에는 66%로 늘어날 전망이다. 도시에서 교통정체, 공해, 거주 비용 상승 등은 일상이 된 지 오래다. 유엔은 도시가 겪고 있는 문제가 인류의 지속가능을 위협하는 수준이라고 보고 있다. 도시문제 해결에 디지털 기술이 역할을 하기 시작했다. 사람을 도시의 사물, 공간과 연결하고 방대한 데이터 축적을 돕고 있다. 물리적인 공간이었던 도시가 거대 정보플랫폼이 되고, 확대된 연결과 데이터 덕택에 도시는 더욱 똑똑해지고 있다. 미국 로스앤젤레스 경찰청은 ‘프레드폴’이라는 빅데이터와 인공지능 시스템을 이용해 범죄 발생을 예측하고 사전에 조치한다. 네덜란드 로테르담에서는 수상 드론으로 쓰레기를 치우고 머신러닝으로 효율적인 쓰레기 수거 경로를 탐색한다. 서울시도 의미 있는 시도들을 하고 있다. 북촌 사물인터넷 사업은 북촌 주민과 민간 기업이 참여해 사물인터넷 서비스를 기획하고 만드는 프로젝트로, 1차 검증을 마치고 다른 지역으로 확대될 예정이다. 올빼미 버스는 대중교통 데이터 500만건, KT 유동인구 데이터 30억건 등 서울시민이 축적한 빅데이터를 분석해 탄생했다. 지난 4월 개포디지털혁신파크에 ‘서울 도시데이터사이언스 연구소’를 개소, 교통?환경?도시개발 등 3대 분야 도시문제 해결을 위한 빅데이터 기반 연구를 하고 있다. 최근 이슈가 되고 있는 미세먼지 문제에 대해서도 빅데이터 기반의 공기오염물질 스마트모니터링 시스템과 드론 기반의 실시간 측정기술 등을 개발했다. 도시의 4차산업혁명 전략은 연결 확대와 데이터 축적을 통해 똑똑해지는 도시, ‘스마트시티’를 만드는 데 역점을 둬야 한다. 스마트시티의 핵심은 사람 중심의 기술 구현이다. 기술이 대단할 필요는 없다. 사소하더라도 우리 문제를 해결할 수 있으면 된다. 도시의 주인도 시민이고 문제해결 주체도 시민이다. 전문가, 행정가, 기업만이 도시를 설계하고 운영하던 시대는 지났다. 더이상 연구실에서 만든 상품을 도시 현장에 적용하던 시대도 아니다. 우리가 살고 있는 현장이 시도하고 고쳐나가는 실험실이 돼야 한다.

글로벌 스마트폰 업체들의 하반기 프리미엄폰 출시가 임박한 가운데 삼성전자 ‘빅스비’, 구글 ‘어시스턴트’, 애플 ‘시리’ 등 ‘인공지능(AI) 비서’들이 벌이는 ‘손바닥 전쟁’이 뜨겁다. ‘에코’(아마존), ‘구글 홈’ 등 스피커 형태로 만들어진 AI 비서들이 거실 점령에 나섰고, ‘미니 버전’ AI 스피커는 침실 공략이 한창이다. 카메라나 디스플레이를 장착한 모델도 등장했다.AI 비서는 주식, 날씨 등 간단한 질문에 답을 하거나 알맞은 패션·음악·요리 등을 권하고, 온라인 쇼핑몰을 연결하며, 가전기기를 원격으로 작동하고, 습도나 온도 등 주택 환경을 제어하는 핵심제어장치 역할을 할 수 있다. 4차 산업혁명 시대에 글로벌 경쟁이 더욱 치열해지는 이유다. 스마트폰 AI 비서의 경우, 삼성전자의 ‘빅스비’가 오는 23일 공개될 하반기 전략 스마트폰 ‘갤럭시노트8’에서 어떤 진화를 보여주느냐가 관심사다. 지난 5월 한국어 버전으로 처음 선보인 빅스비는 7월부터 영어 버전 서비스도 시작했다. 우선은 날씨, 계산기, 카메라 등 스마트폰 앱을 음성으로 구동하는 인터페이스 역할에 집중하고 있다. 카메라로 특정 제품을 인지하면 즉시 온라인 구매가 가능하고, 번역도 된다. 또 사용자의 언어 습관을 학습해 명령을 점점 더 잘 수행하도록 스스로 진화한다. 일명 ‘딥 러닝’ 기술이다.올 상반기 LG전자의 전략 상품 ‘G6’에 영어 버전으로 탑재돼 국내에 첫선을 보였던 어시스턴트는 오는 31일 출시될 ‘V30’에서는 한국어 버전을 지원할 것으로 보인다. 구글은 오는 10월 어시스턴트를 넣은 자체 제작 프리미엄 스마트폰 ‘픽셀2’를 내놓는다. 세계 1위의 검색 엔진과 음성 인식 기술, 풍부한 앱 등과 연동이 가능한 게 강점이다.오는 9월 이후 출시될 애플 ‘아이폰8’에도 대폭 업그레이드된 시리가 들어갈 예정이다. AI 음성비서의 원조격으로, 사용자들의 높은 신뢰도를 갖고 있다. 다만, 어시스턴트를 아이폰에서도 쓸 수 있게 되면서 차별화가 필요해졌다. 애플은 최근 신규 운영체제인 ‘iOS11’을 내놓아 시리의 성능을 한층 더 향상시켰다. 독자적인 AI 전용 칩인 ‘애플 뉴럴 엔진’도 개발하고 있다. 강화된 시리는 사용자의 행동패턴 및 관심사를 더욱 정확하게 포착하고 언어 인식 및 번역 능력이 강화될 것으로 보인다.AI 스피커의 거실 전쟁에서 주도권을 쥔 강자는 2014년 11월에 출시된 아마존 에코다. 아마존의 AI 음성인식 솔루션 ‘알렉사’를 탑재했다. 지난해까지 820만대 이상이 팔린 것으로 추정된다. 지난 4월 출시된 ‘에코룩’은 AI 스피커에 카메라를 장착해 사용자를 360도로 3차원(3D) 스캔하고, 머신 러닝 및 스타일리스트의 의견을 종합해 패션을 평가하거나 새로운 스타일을 추천해 준다. 구글은 대항마로 AI 스피커 ‘구글 홈’을 내놓았고, 애플은 지난 6월 세계개발자회의(WWDC)에서 시리를 넣은 ‘홈팟’을 선보였다. 오는 12월 출시될 것으로 예상된다.이 제품들이 10만원을 훌쩍 넘는 데 반해 샤오미가 지난달 중국 시장에 내놓은 ‘미(Mi) AI 스피커’는 4만 9800원이다. 삼성전자가 80억 달러(약 9조 1000억원)를 들여 인수한 하만의 자회사 하만카돈은 마이크로소프트(MS)의 AI 인공지능 솔루션 ‘코타나’를 탑재한 AI 스피커 ‘인보크’를 곧 출시한다. 페이스북도 내년에 AI 스피커를 출시할 계획인데, 음성 인식보다 13~15인치 터치 스크린을 이용해 ‘디스플레이 조작’ 기능에 집중할 것으로 알려졌다. 국내 제품으로는 ‘누구’(SK텔레콤), ‘기가 지니’(KT) 등이 있고 네이버도 자체 개발한 AI 음성인식 솔루션 ‘클로바’를 탑재한 AI 스피커 ‘웨이브’를 곧 출시한다. 공식 출시는 아니지만 11일 네이버 뮤직의 ‘무제한 듣기 1년 이용권’을 구매할 경우 선착순으로 웨이브를 선물하는 이벤트를 열면서 제품을 공개한다. LG유플러스도 올해 내에 AI 스피커를 출시할 계획이다. 침실 공략을 주요 목적으로 하는 미니 제품은 상대적으로 가격이 싸다는 게 장점이다. 아마존은 지난해 3월 에코 축소판인 ‘에코 닷’을 출시했고, 국내에서는 SK텔레콤이 지난 8일 ‘누구 미니’를 내놓은 가운데 곧 ‘카카오 미니’도 출시된다. 업계 관계자는 “AI 비서가 스스로 생각하며 환경을 제어하는 중앙제어장치 역할을 할 것으로 예상되면서 주머니 속과 집안 공간 곳곳을 선점하려는 경쟁은 더욱 치열해질 것”이라며 “국내 업체들은 한국어 지원 및 국내에 특화된 빅데이터를 장점으로 글로벌 업체들의 진출에 대비하는 상황”이라고 말했다. 이경주 기자 kdlrudwn@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

“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

KB금융그룹(대표 윤종규)이 미래 금융 산업의 급속한 변화에 대응하기 위해 ‘C.O.D.E 2017’을 전략과제로 선정했다. ‘C.O.D.E 2017’은 ▲Customer with KB(고객에게 최고의 가치 제공) ▲One-Firm KB(차별적 시너지 창출) ▲Digital KB(디지털 혁신으로 미래금융 선도) ▲Evolution&Dynamic KB(역동적 Biz Platform 구현) 등을 뜻한다. KB는 이를 바탕으로 ‘창구업무 디지털화’, ‘모바일 생활금융 서비스’ ‘디지털 전략팀 신설’ 등을 추진 중이다. 특히 ‘A.C.E 디지털 기술’의 도입이 주목받고 있다. ‘A.C.E’란 ‘AI(인공지능)‘ ‘클라우드(Cloud)’ ’디지털 생태계(Ecosystem)‘ 등 미래 산업의 필수적 기술을 기반으로 하는 것이다.KB는 그동안 인터넷전문은행 등 차별화된 플랫폼을 구축해왔다. 지난해 6월에는 고객의 일정관리 등의 서비스를 제공하는 ‘리브(Liiv)’ 앱을 출시해 호평을 받았다. 또한 LG유플러스와의 제휴를 통해 ‘그룹 통합 포인트’를 현금처럼 사용할 수 있는 ‘리브 메이트(Liiv Mate)’를 선보이기도 했다. 이외에도 현지 특성에 최적화된 글로벌 디지털 뱅크 ‘리브 KB 캄보디아(Liiv KB Cambodia)’, 금융권 최초 IoT(사물인터넷) 기반 디지털 저금통 ‘리브통(Liiv Tong)’을 개발하면서 디지털 혁신을 선도하는 금융기업으로 자리매김하였다. KB는 디지털 인력양성을 위한 산학협력 구축에도 아낌없는 지원을 하고 있다. 현재 ‘KB디지털 ACE 아카데미’ 설립과 더불어 전 계열사 직원을 대상으로 ‘머신러닝’ ‘딥 러닝’ 등 AI기술 역량강화를 위한 ‘AI Intensive Course’ 연수도 실시할 예정이다. 또한 ‘KB APP Challenge’ 활동을 통해 직원들이 직접 앱을 개발하는 등 다양한 프로그램을 진행 중이다. 지난 6월에는 KAIST와 ‘KB-KAIST 금융AI연구센터’ 개소식을 가졌다. 이를 통해 AI기반 디지털 혁신기술 연구개발을 수행하고 있다. KB는 국내 업계 최초로 2015년부터 핀테크 스타트 업 지원을 위한 One-Stop채널로서 ‘KB핀테크HUB센터’를 운영해왔다. 이를 통해 핀테크 스타트업들이 KB계열사를 여기저기 방문해야하는 불편을 해소하였다. 올해 1월 ‘KB Innovation HUB’로 확대해 AI, 블록체인, 오픈 API 등 기술 융·복합의 금융 비즈니스 모델을 도출해나가고 있다. KB는 핀테크 투자활성화를 위한 ‘KB오아시스멘토단’ 운영, 외부 핀테크 전문기관과의 협약은 물론 핀테크 스타트업 교류의 장 ‘KB Starters Day’등 미래 디지털 기술의 발전을 위한 특별한 행사도 지속적으로 개최하면서 4차 산업혁명 시대 글로벌 금융시장을 주도하고 있다. 노정민 인턴기자

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

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

　SK는 ‘딥체인지’를 통해 4차 산업혁명 시대를 개척하고 있다. 지난해 딥체인지를 선언한 SK는 4차 산업을 위한 대규모 투자와 융합형 비즈니스 모델 개발로 근본적인 체질 개선에 나서고 있다. SK C&C는 인공지능∙클라우드 기반의 산업별 디지털 혁신에 앞장서고 있다. SK C&C는 지난 4월 건양대병원과 ‘왓슨 포 온콜로지’ 진료를 시작했다. 담당 의사가 암 환자의 정보와 의료기록, 검사기록 등의 항목을 입력하면 인공지능(AI)이 학습된 데이터를 바탕으로 최적의 치료법을 찾아내 제시하는 ‘조력자’ 역할을 하게 된다.　IBM의 AI 시스템인 왓슨을 기반으로 만들어진 ‘에이브릴’은 한국어 학습이 완료 단계다. 에이브릴은 의료, 엔터테인먼트, 학습, 금융 등 다양한 협업을 진행 중이다. 지난 5월부터는 항생제 오·남용을 막기 위한 ‘에이브릴 항생제 어드바이저 공동 개발’을 고려대와 추진 중이다. 에이브릴은 감염볌과 항생제 관련 국내외 논문, 가이드라인, 약품 정보, 보험 정보 등 방대한 의료 문헌과 고려대 의료원의 치료 노하우를 학습해 증상별 최적의 항생제를 추천하게 된다. 　AIA생명과는 ‘AIA 바이탈리티’를 활용한 개인 맞춤형 디지털 통합 건강관리 플랫폼 공동 개발을 진행 중이다. 개인의 신체 특성과 생활 습관, 생활 환경을 고려한 맞춤형 건강관리 서비스를 제공한다는 방침이다. 이외에도 금융 콜센터에 적용 가능한 AI 상담원 개발도 추진 중이다. 　SK이노베이션도 ICT 기술을 융합한 ‘스마트 플랜트’를 통해 4차 산업혁명으로 진화하고 있다. SK이노베이션은 울산콤플렉스(CLX)에 AI를 활용한 머신러닝, 빅데이터 분석, 사물인터넷(IoT) 등 최첨단 정보통신기술을 접목한 ‘스마트 플랜트’를 구축 중이다. SK이노베이션은 빅데이터에 기반한 최적운영 방식을 선도적으로 도입해 비용 절감과 함께 최적의 의사결정에 활용하고 있다. 　SK는 4차 산업 생태계 확산에도 적극적이다. SK텔레콤은 ‘IoT 오픈하우스’ 운영을 통해 개발자 및 스타트업에 IoT 교육 및 서비스 기획, 하드웨어 개발, 네트워크 연동 테스트 등 제품 개발부터 서비스 상용화까지 토털 지원 서비스를 제공하고 있다. 　국내에 크게 부족한 AI 인재 양성을 위해 SK텔레콤은 서울대와 AI 커리큘럼을 개설하고 산학 공동연구, 장학생 선발에 나섰다. 국내에서 기업과 대학이 AI 실습 커리큘럼을 개발한 것은 이번이 최초이며 산학협력을 통해 AI 전공자들의 실무 역량이 크게 향상될 것으로 기대된다. 　최태원 SK 회장은 지난 6월 확대경영회의에서 “서로 다른 비즈니스 모델과 기술들이 융합되는 4차 산업혁명 시대에서는 우리가 미처 생각하지 못했던 자신이 큰 가치를 가진 경우가 많다”며 생각의 전환을 당부했다. 주요 관계사들도 4차 산업혁명을 맞아 성장기반을 확보하기 위한 혁신을 지속하고 있다. 김예슬 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

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.

출근길 음원 애플리케이션에서 내 취향에 딱 맞는 음악들이 흘러나온다. 이전에 선택했던 곡의 장르와 분위기, 가수를 분석해 앱이 선곡해 준 음악이다.스마트폰 포털 앱을 열자 회사 업무와 관련된 추천 뉴스가 뜬다. 요즘 관심도가 상승한 배우가 전날 출국했다는 시진 기사도 함께 보인다. 퇴근 때 웹서핑을 하다 보니, 점심에 사 볼까 마음이 동해 검색했던 상품에 대한 광고가 보여 클릭한다. 기업들이 특정 개인에게 맞춤화된 정보와 서비스를 제공하는 ‘빅데이터 기반 큐레이션(Curation)’ 기술을 잇달아 상용화시킨 요즘 흔하게 겪는 일상이다. ●검색·방문기록 분석해 ‘타깃 소비자’에 광고 큐레이션에 처음 주목한 쪽은 광고업계였다. 웹, 스마트폰 등 디지털 기반 광고 시장에선 개인별 검색 패턴을 통해 관심과 취향을 파악해 맞춤형 광고를 제공하는 일이 기술적으로 가능해졌기 때문이다. 불특정 다수인 대중에게 한 방향으로 정보를 전달하는 매스미디어 시절엔 과자나 장난감 회사가 뉴스채널 광고를 기피하고, 유아 프로그램 시간대를 집중 공략하는 식의 초보적 형태의 큐레이션이 고작이었다. 예컨대 디지털마케팅 기업인 메조미디어는 최근 국내 최초 독립형 데이터 관리 플랫폼인 ‘데이터 맥스’를 출시하며 애드테크(광고+기술) 사업의 본격 확대를 선언했다. 애드테크란 광고에 빅데이터, 머닝러신 등 정보통신기술(ICT)을 결합해 ‘타깃 소비자’에게 최적화된 광고를 집행하게 하는 방식이다. 메조미디어는 자체 기술로 만든 데이터 맥스로 사용자 웹사이트 방문기록(쿠키), 검색기록 등을 분석해 맞춤형 광고를 노출시키고 있다. 김민아 메조미디어 데이터 마케팅 국장은 “정보 홍수 속 얼마나 개인에게 의미 있는 정보를 제공할 수 있는지 여부가 디지털 정보 유통 시대에 주요 경쟁력이 될 것”이라면서 “빅데이터, 인공지능(AI), 딥러닝 등 기술이 발달할수록 큐레이션의 정확성이 높아지고 시장도 확대될 것”이라고 내다봤다. ●사용자 ‘사진첩’ 분석 SNS에 관심 상품 노출 소셜네트워크서비스(SNS) 업계 역시 큐레이션을 성공의 열쇠로 보는 분위기다. SNS에 체류시간을 늘리는 방법이면서, 광고를 통한 수익모델 개발로 이어질 여지가 크기 때문이다. 이미지 공유 SNS인 핀터레스트는 지난달 이미지 인식 기술을 활용한 타깃 광고를 도입하겠다고 밝혔다. 사용자가 관심을 많이 두는 특정 이미지를 모아 두면, 그것과 유사한 상품이 광고로 노출될 수 있다.●포털 뉴스섹션 첫 화면 ‘개인 관심사별’ 구성 모바일 큐레이션 기술이 보편화되면서 웹에서도 개인 맞춤형 정보에 대한 수요가 늘고 있다. 카카오는 2015년 다음 모바일 서비스에서 선보인 ‘루빅스’를 지난 4월부터 웹 포털인 다음 PC서비스의 첫 화면 뉴스섹션에 적용하고 있다. 루빅스는 사용자의 콘텐츠 이용 패턴을 기계학습해 개인별 관심사에 맞는 콘텐츠를 자동으로 추천하는 시스템이다. 이용자의 성별, 연령, 평소 즐겨 보는 뉴스 유형 등에 따라 뉴스 콘텐츠가 사람마다 다르게 표시된다. 네이버도 모바일 뉴스에 AI 큐레이션 시스템인 ‘AiRS’(에어스)를 인기리에 서비스 중이다. 기사뿐 아니라 연재와 칼럼 영역에도 이 시스템을 적용했다. 네이버 관계자는 “연재 및 칼럼 뉴스는 개인의 관심사, 선호도에 따른 주제나 관점, 필진 등이 명확해 일반 기사에 비해 큐레이션 서비스에 보다 적합하다”고 설명했다. 카카오와 네이버 모두 5·9 조기대선을 앞둔 올봄 뉴스 큐레이션 서비스를 강화했다. 선거나 스포츠 이벤트처럼 개인별 취향이 극명하게 드러나는 상황일수록 큐레이션 알고리즘을 개발하기 유리한 상황이 되기 때문이다.●멜론 10년 빅데이터로 상황·감성별 음악 추천 개인 취향이 쉽게 드러나는 음악업계에서도 큐레이션 활용이 활발하다. 멜론의 맞춤형 음악 추천 서비스인 ‘포유’(For U)는 멜론이 10여년 동안 축적한 빅데이터와 고객 이용행태 분석 노하우를 바탕으로 사용자 음악 취향을 진단한다. 지니뮤직은 최근 빅데이터 기반 음악추천 엔진에 음성명령 기능을 더한 ‘지니보이스’를 선보였다. “트와이스 노래 틀어 줘”라거나 “90년대 음악 추천해 줘”와 같은 음성명령을 듣고 관련 음악을 재생시킬 뿐 아니라 사용자의 상황과 감성을 고려한 음악을 추천하는 AI DJ 역할도 수행한다. 홍희경 기자 saloo@seoul.co.kr

인터넷 전문은행의 출현으로 상대적으로 금리 경쟁력을 잃은 저축은행들이 새 수익원 찾기에 나섰다. 그동안 예대마진(예금과 대출의 금리 차로 얻는 수익)에 기반해 지역 중심의 영업을 하던 저축은행은 환전 업무를 도입하고 핀테크를 활용한 상품을 개발하는 등 다양한 시도를 하고 있다. 25일 금융권에 따르면 웰컴저축은행은 다음달 중순 본격적으로 환전 업무를 개시한다. 저축은행으로는 처음이다. 저축은행도 환전이나 해외송금 업무를 할 수는 있지만 외환 인력을 확보해 전산을 구축하는 데 어려움이 있어 그동안 나서는 곳이 없었다. 지난달 말부터 본점을 중심으로 확대한 달러 환전 업무 등을 차츰 확대할 계획이다. 다만 시중은행들이 이미 모바일 플랫폼을 통해 수수료율을 낮추는 등 환전 서비스를 강화하고 있어 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있을지는 미지수다. 핀테크를 활용한 상품 개발에도 속도를 내고 있다. SBI저축은행과 OK저축은행은 빅데이터와 머신 러닝기법을 활용해 신용평가모형을 개발하고 중금리 상품을 내놓겠다는 계획이다. 신용 상태는 양호하지만 정작 신용등급은 낮은 고객군을 찾아 금리를 우대해 주겠다는 전략이다. OK저축은행은 채팅봇을 투입해 콜센터 상담 효율을 높인다는 계획이다. JT친애저축은행은 최근 대출전용 모바일 애플리케이션 ‘원더풀론’에 ‘자동송금 서비스’를 도입해 특허를 받기도 했다. 점포 방문 없이 자동으로 대출 가능 금액을 확인하고 곧바로 대출을 받을 수 있다. 웰컴저축은행 역시 온라인 자영업자를 대상으로 10분 만에 3000만원까지 빌려주는 ‘쇼핑몰 판매자론’을 내놓았다. 매출 실적과 정산 예정금액을 온라인에서 자동으로 확인할 수 있는 기술을 적용해 급전이 필요한 쇼핑몰 사업자들이 어려움 없이 자금을 조달할 수 있도록 했다. 기존의 강점을 지닌 자영업자나 중소기업 금융에도 더욱 힘을 주고 있다. OK저축은행은 지점마다 경차와 오토바이를 배치해 고객이 있는 곳으로 직원들이 방문해 대출상담을 해 주는 등 관계형 금융도 지속해 나가겠다는 방침이다. 하지만 전망이 밝지만은 않다. 한 저축은행 관계자는 “핀테크 조직을 확대하는 등 저축은행마다 각개전투를 하고 있지만 은행들은 은행대로 경쟁이 심화되고 있고 최근엔 법정 최고금리(현행 27.9%) 인하 움직임마저 나오면서 저축은행들이 설 곳이 줄어든 게 사실”이라고 말했다. 신융아 기자 yashin@seoul.co.kr

# 2013년 2월 미국 위스콘신주에서 총격사건에 사용된 차를 운전한 혐의로 1심에서 징역 6년을 선고받은 에릭 루미스(34)의 항소 이유서는 특별했다. 루미스의 변호인은 “검사가 미국 스타트업 회사인 노스포인트가 만든 인공지능(AI) 기기 컴퍼스를 활용했다”고 지적했다. 컴퍼스는 “루미스의 폭력 위험과 재범 가능성이 높다”고 평가했고 검사는 이를 인용해 중형을 구형한 것이었다. 루미스 측은 “인간이 아닌 AI 기기의 알고리즘을 이용한 판결은 부당하다”고 주장했다. 그러나 위스콘신주 대법원은 AI 알고리즘 자료를 근거로 한 선고는 타당하다고 판결했다. 대법원은 “컴퍼스의 보고서는 가치 있는 정보를 제공했다”고 판시했다. 이 판결은 법률 영역에서 AI를 인정한 첫 사례라는 평가를 받고 있다.스스로 학습하는 딥러닝 기술을 장착한 AI가 전 세계 바둑계 고수들을 연이어 꺾으면서 발전을 거듭하는 동안 AI는 일상생활에도 파고들었다. 전 세계적으로 개발 열풍이 불고 있는 자율주행 차량이나 인공지능 투자컨설팅 및 자산관리 등이 대표적이다. 국내 포털 등도 AI를 폭넓게 활용하고 있다. 구글 어시스턴트 등 AI 비서 서비스도 등장했다. 법률서비스 시장도 예외는 아니다. 해외에서는 이미 AI를 이용한 다양한 서비스들이 나와 있다. 미국 법률 자문회사 로스 인텔리전스는 IBM사의 AI ‘왓슨’에 법률과 판례를 정리하는 변호사 보조 역할을 맡기고 있다. 최근에는 판결예측 알고리즘도 개발됐다. 피고인의 재범 가능성을 예측하는 AI 컴퍼스처럼 소송 당사자뿐 아니라 변호사나 검찰, 판사도 수학과 통계학을 이용한 컴퓨터 프로그램을 널리 활용하고 있다.●인공지능은 법조인과 같은 사고를 할 수 있을까 AI의 가장 큰 장점은 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있는 딥러닝 기술을 갖추고 있다는 점이다. 그렇다면 향후에는 AI가 법조인들을 돕는 수준에서 더 나아가 법조인을 아예 대체할 수 있을까. 런던대와 셰필드대, 펜실베이니아대 공동 연구팀이 지난해 개발한 유럽인권재판소의 과거 판결 사례들을 학습한 컴퓨터 프로그램은 그 단초를 엿볼 수 있는 사례다. 런던대 등 연구진의 AI는 유럽 인권협약 3조 ‘고문의 금지’, 6조 ‘공정한 재판을 받을 권리’, 8조 ‘사생활 및 가족생활 존중에 대한 권리’ 등에 관한 584개의 판결 사례를 학습했다. 특히 인권 침해 때 자주 나오는 특정 문장이나 사실, 정황 등을 학습해 실제 판결 5개 중 4개에서 같은 판결을 내렸다. 이런 덕분에 이 프로그램에는 ‘AI 판사’라는 별명이 붙었다. 연구를 주도한 니콜라오스 알레트라스 런던대 교수는 “AI가 복잡한 재판의 판결 패턴을 빨리 파악하는 데 도움이 될 것”이라고 기대했다. 이 프로그램이 법적인 가치 평가가 필요한 사건을 다뤄 실제 판례를 대략 79%의 확률로 예측했다는 점도 높은 평가를 받는다. 계인국 사법정책연구원 박사는 “이 실험은 단순 법률 적용의 문제를 넘어서는 ‘법적 가치평가’가 개입돼야 하는 사건들에 대해 AI가 법관과 80% 정도 부합하는 결정을 내렸다는 뜻”이라면서 “인공지능의 딥러닝 기술이 더 발전한다면 실제 판결과 AI의 예측 사이의 격차가 줄어들 가능성이 크다”고 내다봤다. ●“법조인의 핵심적 사고까지는 불가능할 것” 반면 아무리 기술이 발전해도 AI가 법조인의 역할을 대체할 수 없다는 전망도 만만찮다. 주어진 상황에서 법률적 쟁점을 떠올리거나 가치 판단을 하는 일은 AI가 모방하기 어렵다는 뜻이다. 지난 1일 대전지방법원에서 열린 ‘인공지능과 법’ 학술대회에서 고상영 대전지법 판사가 발표한 ‘인공지능의 법률 분야에서의 응용사례’ 발표문에 따르면 법률가들은 한 사람의 행동이 법률을 위반했는지를 판단하기까지 ▲쟁점이 될 만한 법 조항을 찾고 ▲비슷한 판례들을 찾아 분석한 뒤 ▲주어진 사례가 기존 판례에 부합하는지 등을 판단하는 과정을 거친다. 예를 들어 한 피고인이 피해자와 말다툼을 하다가 흥분해 칼로 피해자를 찔러 부상을 입힌 사건에서 법률가는 형법의 특수상해죄와 살인미수죄를 곧장 떠올린다. 이후 관련 판례들을 검색해 피해자가 살인의 고의가 있었는지를 판단하는 식이다. 바둑기보를 딥러닝 기법으로 학습한 AI 알파고는 인간의 뇌를 모방한 알고리즘과 방대한 데이터를 활용해 최적의 수를 찾아낸다. 하지만 특정 행위가 어떤 범죄에 해당하는지를 ‘판단’하는 건 다른 문제다. 범죄를 저지르는 주체와 환경 등은 무한대에 가까운 데다 전례와 딱 맞아떨어지는 사례는 존재하지 않고, 여기에는 가치판단이 개입될 수밖에 없기 때문이다. 고 판사는 “쟁점이 주어진 상태에서 판례를 찾는 것은 AI 기술이 더 발전한다면 가능하다”면서도 “판사로서도 핵심쟁점을 찾는 게 쉽지 않은데 이것을 AI가 할 수 있으려면 시간이 상당히 걸릴 것으로 본다”고 전망했다. 특히 그는 “문제가 된 사례가 기존 사건들의 집합에 포함되는지 여부를 판단하는 것은 인간 고유의 통찰력이 필요한 지적 작업으로, 인공지능이 발전해도 컴퓨터가 하기는 어려울 것”이라고 예상했다. 실제 AI를 이용한 해외의 법률 서비스도 기존 판례를 검색하고 판결 방향을 예측하는 서비스가 다수를 이루고 있다. 임영익 인텔리콘 메타연구소 변호사는 “‘인공지능이 인간 판사를 대체할 수 있는가’에 대해 대부분의 미래학자와 AI 전문가들은 부정적으로 여긴다”면서 “먼 미래에는 복잡한 인간의 의사결정을 대신할 놀라운 알고리즘이 등장할 수 있겠지만 현재까지는 낮은 수준의 판단 기술만 가능하다”고 말했다. ●시민들은 AI 판사를 신뢰할까 향후 기술의 발전으로 AI 판사가 등장한다면 사람들은 이를 받아들일 수 있을까. 이에 대한 법조계 의견은 부정적이다. 사회적 합의의 산물인 법적 판단을 기계에 맡기기는 어렵다는 취지다. 고 판사는 “만일 컴퓨터가 법률적인 판단을 할 수 있다고 해도 사람들이 기계에게 내가 죄가 있는지 없는지 등의 판단을 맡길지 의문”이라며 “일정한 가치 판단이 개입될 수밖에 없는 작업을 법적·윤리적 책임을 지지 않는 컴퓨터가 맡는 것은 적절하지 않다”고 말했다. 대법원 사법정보화전략위원회 위원장을 맡고 있는 강민구 법원도서관장은 “사법 불신이 큰 당사자는 ?사람보다 AI 체계를 신뢰할 수 있겠지만 대다수 당사자는 그래도 인간 법관이나 인간 배심원을 더 선호하지 않겠나”라며 “일정 시기 이후에는 인간과 AI ?중 당사자가 희망하는 대로 선택하는 것은 가능하다”고 예상했다. 인공지능의 발전에 대응해 법조계가 좀더 ‘인간화’돼야 한다는 의견도 있다. 백강진 캄보디아 특별재판소 재판관은 지난해 심포지엄에서 “4차 산업혁명에서 살아남는 길은 사람만이 할 수 있는 걸 더 잘하는 것인 만큼 법률가는 창조성과 감성을 더 키워야 한다”며 “한국 법률가들이 그동안 창조적이고 인간적인 문서를 작성했나 자문할 필요가 있다”고 말했다. ●생활법률서비스· 전자 소송 시스템 사업 추진 우리 법조계에서도 AI 기술 활용이 시도되고 있다. 법무부는 지난달 1일 국내 첫 대화형 생활법률지식서비스인 ‘버비’를 내놨다. 주택·상가 임대차, 임금, 해고 등 3개 분야에 대해 이용자가 질문을 하면 실시간으로 답변을 해 주는 AI 법률서비스다. 대법원도 2021년 시행을 목표로 ‘빅데이터 기반의 지능형 차세대 전자소송 시스템 구축 사업’을 추진하고 있다. AI 소송 도우미와 대화형 안내 서비스 등도 개발할 계획이다. 인텔리콘 메타연구소가 개발한 AI 변호사 시스템 ‘아이리스’는 지난 13일 영국 런던에서 열린 세계 인공지능 법률 경진대회에서 지난해에 이어 1위를 차지했다. 전문가들은 법조인들의 판단을 도와주는 도우미 개념으로 AI 연구가 진행될 수 있다고 예상한다. 손해배상금 자동 판정기나 형량 판정기, 형사사건 판결 확률 판단기, 판결문 자동 작성기 등이 그 예다. 임 변호사는 “이러한 서비스들이 실용화된다면 AI는 판사의 업무를 줄여 주고 정교한 판결에 도움을 줄 것”이라면서 “법률 AI는 산업적으로 가치 있을 뿐 아니라 기술과 법률 자체의 지식이 동시에 필요한 융합 분야인 만큼 이를 이해하고 연구할 수 있는 토양과 시스템이 마련되는 게 중요하다”고 덧붙였다. 서유미 기자 seoym@seoul.co.kr

로봇 스캐너 등 활용 ‘머신러닝’ 5세기부터 쌓인 문헌 자동인식 당시 모습 생생한 영상 구현 사랑의 블랙홀, 어바웃 타임, 미드나잇 인 파리, 시간을 달리는 소녀, 인터스텔라, 그리고 백 투더 퓨처…. 지금 나열한 영화들의 공통점은 바로 ‘시간여행’을 주제로 했다는 것이다. 영화에선 과거나 미래로 이동하기 위해 장롱 속에 들어가거나 택시를 탄다. 그저 자고 일어났더니 전날 아침으로 되돌아가 있는 상상력을 발휘하고, 때론 웜홀이나 우주끈, 중력시간지연 같은 과학적 방법을 통한 가능성을 논의하기도 한다. 그렇지만 아직까지는 과학적, 기술적 한계 때문에 시간을 넘나드는 것은 불가능하다. 그런데 최근 스위스 로잔연방공과대(EPFL) 디지털인문학 연구실과 이탈리아 카포스카리 베네치아대 공동연구팀이 인공지능(AI)의 머신러닝 기술을 활용해 중세 베네치아로 돌아가는 실험에 성공했다고 세계적 과학저널 ‘네이처’가 최신호에 밝혔다. 실제로 사람이 시간을 거슬러 올라가는 것은 아니지만 당시 모습을 실감나게 한눈에 볼 수 있는 영상으로 만들어 낸 것이다. 연구팀이 베네치아를 연구 대상으로 삼은 것은 중세부터 근대까지 1000년 가까이 유럽 무역의 중심지로 활약하며 많은 문헌이 잘 보관돼 있기 때문이다. 실제로 5세기 말부터 형성되기 시작한 베네치아는 10세기부터 지중해 무역 중심지가 되면서 방대한 행정기록물과 금융거래 문서 등이 쌓이기 시작했다. 19세기 말에는 국가기록물 보관소가 설치되면서 이탈리아 각지의 행정문서, 의료기록, 공증인 기록, 지도, 건축계획, 특허 등록부, 상업 및 금융거래 기록이 모였다. ‘베네치아 타임머신’이라고 이름 붙인 이 프로젝트는 가장 먼저 베네치아 국가기록물 보관소에 있는 지도, 논문, 원고, 낱장 악보, 계약서 등 수백만건의 문헌 전부를 스캔하는 데서 시작됐다. 이를 위해 연구팀은 책장을 넘기기 위한 로봇팔과 2m 크기의 회전 스캐너를 만들어 시간당 수천에서 수만개의 고해상도 디지털 이미지로 저장해 EPFL 컴퓨터 서버에 전송, 저장했다. 또 책에 물리적 손상이 갈 수 있을 정도로 오래된 책들은 의료에서 활용되는 컴퓨터 단층촬영(CT) 기술을 활용해 한 권을 통째로 스캔했다. CT가 몸을 가로로 잘라 낸 횡단면을 보여 주듯이 다양한 각도에서 촬영된 고서적 CT 영상도 페이지별 이미지를 제공한다. 이렇게 얻은 문서의 해상도는 아직 낮은 편이지만 추가 연구를 통해 영상 화질을 높이는 문제만 해결하면 기존 방식보다 훨씬 빠르고 선명하게 문서를 읽어 낼 수 있다. 연구팀은 스캔한 문서들을 디지털로 검색 가능한 텍스트로 전환시켰다. 인쇄술이 발달하기 전에 손으로 쓴 문서들을 디지털 텍스트로 전환시키기 위해 AI의 기계학습 방법을 적용했다. 손으로 작성된 글자들의 형태는 물론 문장 속 단어 위치와 빈도 등을 기억하도록 한 뒤 변형 가능한 모양이나 형태를 스스로 학습해 자동 인식하도록 한 것이다. 연구팀은 이런 분석을 통해 베네치아의 대표적 건축물인 리알토 다리의 건설 과정을 다큐멘터리를 보듯이 상세한 영상으로 만들었다. 또 베네치아 타임머신으로 시대별 네트워크의 중심에 있었던 사람과 그와 연결된 이들이 누구인지를 사회적 연결망으로 구성하는 데 성공했다. 페이스북을 보듯이 당시 개개인 삶의 세부적인 사항까지도 파악할 수 있다. 카플란 EPFL 교수는 “사람이 일일이 문헌을 찾아 분석하는 데는 한계가 있어 그동안 과거를 연구할 때 전체를 보는 대신 사회사, 의학사, 경제사 등 특정 부분만 봐 왔다”며 “로봇기술과 AI, CT 같은 첨단 과학기술이 종합적 역사연구에 발판이 될 것”이라고 말했다. 연구팀은 여기저기 흩어져 있는 과거의 문헌을 한곳으로 전부 모을 수 있다면 구글이나 페이스북 같은 과거 소셜네트워크서비스(SNS), 무역 네트워크, 지식 발전 과정 등을 상세히 파악할 수 있을 것으로 보고 있다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

생소하지만 요즘 정보기술(IT) 분야 키워드로 ‘예비정비’를 들 수 있다. 통상 정비란 제품 구매에 따른 무상유지보수와 그 이후의 유상유지보수로 나뉜다. 모두 문제가 발생한 다음에 취해지는 조치로 일정한 수리 기간 동안 어쩔 수 없이 사용이 불가능하다. 예를 들어 사용하고 있는 노트북이나 가전제품 등의 기기가 어떠한 이유로 일주일 이내에 고장 날 확률이 85%라고 미리 이야기해 줄 수 있다면 갑작스러운 장애를 사전에 대비할 수 있는 시간적인 여유가 있다. 노트북에서는 소중한 데이터를 백업받을 수 있고 냉장고에서는 상할 식품을 최소화할 수 있게 된다. 극단적으로 예방정비는 사건을 되돌릴 수 없는 경우에서 잘 취해진다. 항공 분야이다. 비행기는 이륙 전 최고의 사전정비를 받는다. 모든 비행기의 부품은 유통기간과 유사한 예상수명이란 게 있어서 지금 문제가 생기지 않았더라도 예상수명을 다한 부품은 정비 매뉴얼에 따라 무조건 교체하게 된다. 비행기 사고는 작은 것이라도 생명과 직결된 것이라 사후 유지보수란 의미가 약해지게 마련이다. 가로등은 항공기에 비해 중요해 보이지 않는 느낌이다. 전구가 망가져서야 가로등을 교체한다. 그러나 어두워졌기 때문에 사고가 난다면 가로등 전구의 가격과는 비교할 수 없는 대형 사고가 터질 수 있다. 장애가 일어나기 전에 미리 조치한다면 만만찮은 비용을 들여야 한다고 생각하기 쉽다. 그러나 전체적인 결과에 따른 비용을 비교해 보아야 한다. 예방정비 차원에서는 문제가 예측되는 필요한 부분을 교체하지만, 사고 발생 뒤엔 전부를 교체해야 하거나 이로 인한 사고로 이어진다면 감수해야 할 비용은 천문학적으로 올라갈 것이다. 병원에서 받는 정기검진과 비교하면 답은 명확해진다. 정기검진으로 암을 찾았다면 복권에 당첨됐다는 이야기를 듣는다. 대개 초기이므로 완치확률이 높다. 그러나 아파서 병원에 갔는데 암이라는 판정이 나온다면 3기 이상일 가능성이 높으며 생존 가능성도 상대적으로 낮을 수밖에 없다. 우리나라가 당면한 예방정비 과제 중 시급한 게 조류인플루엔자(AI)다. 자연적으로 날아다니는 철새를 막을 수 없다면 AI가 유행하는 시기 이전에 사전 조치를 취해야 한다. 감염된 양계장을 찾아내 집단 처분하는 방식은 AI의 뒤를 따라가는 방식이다. 길목에 먼저 가서 과거와 다른 대비를 한다면 얼마 가지 않아 적절한 예방정비 전략을 수립할 수 있을 것으로 생각한다. 예비정비를 하는 게 쉽진 않다. 모든 부품 및 서비스에 유통기한, 수명과 같은 데이터를 갖춰야 한다. 이러한 일엔 정부의 표준화 지침이 필요하다. 그리고 어떠한 현상의 발생 때 어느 정도의 수준으로 조치를 해야 하는지 매뉴얼을 만들어야 한다. 여기엔 데이터 과학자들의 지식이 필요하다. 알파고에 이용됐던 최신 빅데이터 분석 기법인 딥러닝과 같은 알고리즘이 사용될 수도 있기 때문이다. 자동차의 경우 기계장치에서 전자장치로 분류가 바뀌고 있다. 따라서 장애의 현상과 장애의 원인이 지금까지 쌓은 지식으로는 판별이 어려워지고 있다. 이런 경우에도 장애를 사전에 인지하려는 새로운 방식의 노력이 진행 중이며 빅데이터 분석을 이용한 기법들이 심도 있게 사용되고 있다. 자동차의 알림 서비스 중 충격감지를 사후에 알리는 게 있는데 존재의 이유를 잘 알 수 없다. 차라리 ‘50m 전방에 충격 예상’이라는 식으로 알려서 운전자가 속도를 조절하도록 하고, 차량은 자동적으로 충격을 흡수하는 모드로 변화한다면 바람직하겠다. 줄곧 사후약방문의 틀에 갇혀 살았으니 예비정비는 피부에 와닿지 않는다. 시간이 좀 걸리더라도 사전에 가능한 모든 것을 점검하는 게 결국 돈도, 시간도 아끼는 길이다. 삼성의 휴대전화 사고는 사후약방문도 통하지 않는 국가적 재난이었다. 예비정비에 들이는 힘은 아무리 많아도 지나치지 않다. 유럽 선진국들이 한국에 와서 예비정비 전략과 비전을 배우는 날이 빨리 오길 바란다. 일자리 창출은 이러한 분야에서 일어날 때 국가적 시너지를 발휘한다.