미국이 다시 슈퍼컴퓨터 세계 1위의 자리를 되찾았습니다. 미국 에너지부 산하의 오크리지 국립 연구소(Oak Ridge National Laboratory·ORNL)에 설치되어 가동에 들어간 서밋(Summit)은 오랜 시간과 비용을 들여 만든 슈퍼컴퓨터로 미국의 대표적 IT 기업인 IBM과 엔비디아의 합작품입니다. 연산 속도는 200페타플롭스(PFLOPS)로 과거 1위인 중국의 선웨이 타이후라이트(Sunway TaihuLight)의 93페타플롭스의 2배에 달하며 2012년 도입했던 타이탄의 27페타플롭스와 비교해도 8배 가까이 빠릅니다. 이런 강력한 연산 능력을 위해서 서밋은 두 가지 프로세서를 사용합니다. CPU는 IBM의 최신 서버용 CPU인 Power9을 사용하는데, 22코어 버전으로 각 코어당 4-8개의 스레드를 지원해서 한 개의 CPU만으로도 여러 개의 CPU를 사용한 서버만큼 힘을 낼 수 있습니다. 서밋에 사용된 IBM AC922 서버에는 Power9 CPU 두 개가 들어갑니다. 하지만 이것만으로는 200페타플롭스의 성능을 내기 어렵기 때문에 엔비디아가 개발한 볼타 V100 기반의 테슬라 GPU 6개가 추가로 사용됩니다. 200억 개가 넘는 트랜지스터를 집적한 볼타 GPU는 병렬연산을 위한 5,376의 CUDA 코어와 인공지능 연산을 위한 672개의 텐서 코어를 지녀 범용 연산은 물론 머신러닝 관련 연산을 훨씬 빠르게 수행할 수 있습니다. 서밋은 이런 IBM AC922 서버 4,608개가 설치되어 200페타플롭스의 성능을 낼 수 있습니다. 서밋의 장점은 일반 연산 능력이 빠르다는 외에도 인공지능 연산에 매우 강하다는 점입니다. 머신러닝 연산에 특화된 V100 GPU를 2만 7000개 이상 사용하고 있어 현시점에서 지구에서 가장 강력한 인공지능 컴퓨터라고 할 수 있습니다. GPU 하나가 120TFLOPS의 텐서 플로 연산을 할 수 있어 수백 개 CPU가 하는 머신 러닝 연산을 한 번에 처리할 수 있습니다. 마치 영화 터미네이터에 나오는 스카이넷을 연상시키는 성능이지만, 영화처럼 인류를 적으로 규정하고 공격하는 일은 불가능합니다. 서밋은 가치 판단은 할 수 없는 데다 핵무기와 인공지능 무기를 통제하는 용도가 아니기 때문입니다. 서밋은 인류와 전쟁을 벌이는 대신 인간을 위해서 일할 것입니다. 물론 이런 슈퍼컴퓨터의 용도 가운데 하나는 핵폭발 시뮬레이션이지만, 오크리지 국립 연구소 측은 서밋이 암 발생을 예측하거나 지구 온난화의 추세를 예측하는 등 인류에게 도움이 되는 용도로 활용될 것이라고 설명했습니다. 한 가지 더 흥미로운 부분은 중국의 대응입니다. 선웨이 타이후라이트가 세계 1위 슈퍼컴퓨터로 등극한지도 2년이 지났기 때문에 일반적인 프로세서 개발 주기를 고려할 때 선웨이 타이후라이트에 사용된 SW26010의 후속 프로세서가 이미 개발이 끝나가는 중일 가능성이 큽니다. 따라서 서밋이 얼마나 왕좌를 지킬지 역시 관심사 가운데 하나입니다. 다만 서밋은 인공지능 연산에 특화되어 있어 한동안 이 부분에서는 가장 강력한 컴퓨터 자리를 지킬 것으로 보입니다. 물론 미국은 서밋에서 슈퍼컴퓨터 프로젝트를 마무리하려는 것이 아니라 더 강력한 슈퍼컴퓨터를 개발해 계속해서 이 분야에서 우위를 지키려 하고 있습니다. 미국 정부의 계획은 2021년까지 서밋보다 적어도 5배 빠른 엑사스케일 컴퓨터를 만든다는 것입니다. 이를 위해 관련 업체에 연구 자금을 지원하고 있으며 IBM과 엔비디아뿐 아니라 미국 내 주요 IT 기업들이 차세대 고성능 프로세서 개발을 위해 협력하고 있습니다. 결국 이런 추세가 이어지면 과거 이세돌 9단을 이긴 알파고의 인공지능 연산 능력을 수천 배 뛰어넘는 고성능 인공지능 컴퓨터의 등장은 시간 문제라고 할 수 있습니다. 과연 이것이 인류에게 축복이 될지는 우리가 이를 어떻게 활용하는지에 달려있을 것입니다. 강력한 슈퍼컴퓨터와 인공 지능 컴퓨터 개발 이상으로 우리에게 중요한 질문입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

삼성전자와 LG전자가 차세대 성장 동력인 인공지능(AI) 분야 인력 및 조직 투자에 발벗고 나섰다. 미래 먹거리로 꼽히는 이 분야의 주도권을 선점하기 위해 글로벌 핵심 인재 확보에 가속도를 내는 분위기다.삼성전자는 4일 “세계적인 AI 권위자인 미국 프린스턴대 세바스찬 승 교수와 펜실베이니아대 대니얼 리 교수를 영입했다”고 밝혔다. 지난 1일자로 영입된 두 사람은 모두 부사장급이다. 세트 부문 선행연구 조직인 삼성리서치(SR)에서 각각 AI 전략 수립과 선행 연구 자문, 차세대 기계학습 알고리즘·로보틱스 연구를 할 예정이다. 승 교수는 뇌 신경공학 기반 AI 분야 석학이다. 미국 하버드대 이론물리학 박사 학위 취득 후 매사추세츠공대(MIT) 물리학과 교수 등을 지냈다. AI 로보틱스 전문가인 리 교수는 MIT 물리학 박사 출신으로, 2001년부터 펜실베이니아대 전기공학과 교수로 강단에 섰다. 두 교수는 1999년 인간 뇌신경 작용에 따른 지적 활동을 본뜬 컴퓨터 프로그램을 세계 최초로 공동 개발했다. 연구 역량 강화를 위해 삼성전자는 지난해 삼성리서치를 신설한 데 이어 최근 우리나라와 미국, 영국, 캐나다, 러시아 5개국에 글로벌 AI 연구센터를 잇달아 설립했다. 올해 초에는 머신러닝 전문가 래리 헥 박사를 영입, 삼성리서치아메리카(SRA)의 AI 연구개발(R&D) 전무로 임명하기도 했다. 삼성 관계자는 “이재용 삼성전자 부회장의 ‘AI 퍼스트’ 전략이 본궤도에 오른 격”이라고 전했다.‘LG가(家) 4세’인 구광모 LG전자 상무가 이끌게 된 LG 그룹 역시 잰 발걸음에 나섰다. AI는 물론 로봇 분야까지 사업 영역을 확장하는 모양새다. 생활가전을 담당하는 LG전자 홈앤어플라이언스(H&A) 사업본부는 최근 자율주행 물류로봇, 로봇 하드웨어, 소프트웨어 분야 R&D 인력을 충원 중이다. 지난달 말 국내 산업로봇 제조 업체인 로보스타의 지분 20% 인수 등 대대적인 투자와 궤를 같이한다. LG는 앞서 지난달 미국 캘리포니아주 실리콘밸리에 벤처 투자 기업인 ‘LG 테크놀로지 벤처스’를 설립했다. 그룹 차원의 해외 벤처 투자사 설립은 처음이다. LG전자, LG화학, LG디스플레이, LG유플러스 등 4개 계열사는 총 4억 달러를 투자해 투자펀드를 조성한다고 지난 3월 공시했는데, 이 회사는 펀드 관리 업무를 맡게 된다. 지난달부터 현지에서 경력자 위주로 투자 전문가를 모집 중이다. 그룹 관계자는 “4차 산업혁명 흐름에 대응해 선제적으로 미래를 준비하기 위한 목적”이라고 전했다. 계열사 관계자는 “그룹을 승계하는 구 상무의 미래사업 발굴에 이 투자사가 중요 역할을 하게 될 것으로 본다”고 내다봤다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

중국은 정부는 물론 민간 기업까지 인공지능(AI)에 대한 공격적인 투자를 진행 중입니다. 이미 미국, 유럽 등 다른 AI 선진국과 비교해도 크게 뒤지지 않았다는 평가를 받고 있지만, 더욱 집중적인 투자를 통해 이 분야에서 가장 앞서 있는 미국 주요 IT 기업들을 위협할 기세입니다. 하지만 기본적으로 중국 AI 기업들이 사용하는 하드웨어는 인텔이나 엔비디아처럼 미국 회사의 것이고 사용하는 소프트웨어 도구 역시 마찬가지입니다. 그런데 중국의 작은 스타트업 기업이 이 판도를 바꾸겠다고 나섰습니다. 캄브리콘 테크노롤지(Cambricon Technologies·寒武纪科技, 이하 캄브리콘)는 이름만 들으면 어떤 일을 하는 회사인지 쉽게 감이 오지 않습니다. 이 단어는 현생 동물문의 대부분이 등장했던 시기인 고생대 캄브리아기에서 따온 것입니다. 아마도 폭발적인 진화가 이뤄진 지구 역사 시대의 시작을 빗댄 것으로 보입니다. 중국과학원 출신의 30대 연구원들이 2016년 설립해 이제 불과 2년 된 스타트업입니다. 캄브리콘은 사실 하루에도 몇 개씩 설립되는지 알 수 없는 평범한 스타트업 기업 가운데 하나일 뿐입니다. 하지만 2017년 화웨이의 기린 970 프로세서의 AI 관련 로직을 만드는데 협업했다고 알려지면서 세간의 눈길을 끌었습니다. 우리식으로 치면 삼성, LG 같은 대기업과 신생 중소기업이 협업한 셈이기 때문입니다. 그것도 요즘 가장 중요한 차세대 기술로 주목받고 있는 인공지능 반도체에서 그랬다는 점이 더 주목을 받은 이유일 것입니다. 1년이 지난 후 캄브리콘은 더 놀랄 만한 소식을 들고 왔습니다. 캄브리콘 MLU100 프로세서라는 고성능 머신러닝 전용 칩을 선보인 것입니다. 이 프로세서는 TSMC의 16FF 공정으로 제조되었으며 기본(base) 모델과 고성능(performance) 모델 2종이 존재합니다. 그래픽 카드와 유사한 형태의 PCIe 카드로 각각 80W와 110W의 TDP를 가지고 있습니다. 가장 인상적인 부분은 머신러닝 관련 연산 능력으로 기본/고성능 모델의 반정밀도(half precision) 연산 능력은 64/83.2TFLOPS이고 머신러닝 알고리즘에 많이 쓰이는 8bit 정수 연산 성능은 128/166.4TOPS입니다. 이는 현재 나와 있는 가장 강력한 GPU인 엔비디아의 볼타 GV100과 경쟁할 수 있는 성능입니다. 그 비결에 대해서는 자세한 설명이 없지만 단정밀도나 배정밀도 연산 성능에 대한 언급이 없는 것으로 볼 때 GPU처럼 그래픽이나 범용 병렬 연산은 불가능하고 머신러닝 관련 로직만 넣어서 성능을 높인 것으로 보입니다. 머신러닝 알고리즘에 필요한 부분만 넣었다는 점에서 구글이 개발한 전용 프로세서인 TPU(Tensor processing Unit)와 비슷한 구조로 보입니다. 하지만 엔비디아의 GPU나 구글의 TPU와는 달리 이 프로세서를 실제로 사용한 시스템은 아직 공개된 바가 없습니다. 실제 서비스에 사용된 적도 없어 주장만큼 성능이 뛰어난지 역시 검증이 필요한 부분입니다. 인공지능 자체가 급속도로 성장하고 관심이 뜨겁다 보니 자신이 가진 기술을 과대 포장하는 스타트업도 적지 않습니다. 다만 기린 970에 들어간 인공지능 기술을 개발했다는 점에서 완전히 허무맹랑한 이야기는 아닐 수도 있습니다. 아무튼 캄브리콘의 이야기는 중국에서 인공지능 개발 열기가 얼마나 뜨거운지 보여주는 사례임은 확실합니다. 인공지능은 아직 미국 IT 공룡들이 헤게모니를 쥐고 있지만, 상업화 초기 단계인 만큼 앞으로 결과가 어떻게 될지 장담하기 어렵습니다. 중국의 AI 굴기는 이제 시작이고 대기업은 물론 적지 않은 수의 스타트업이 여기에 뛰어들고 있습니다. 우리나라 역시 인공지능에 대해 관심이 많은데, 이를 육성하기 위해서는 혁신적인 스타트업 기업이 실패를 두려워하지 않고 도전할 수 있는 토양을 마련할 필요가 있습니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

최저 보수의 펀드인 ‘대신 로보어드바이저’는 판매·운용에 드는 비용을 대폭 낮춰 장기간 투자하는 개인 투자자들에게 맞춤형 상품을 공급한다. 투자 대상을 ‘머신러닝 기법’과 ‘블랙-리터만 모형’을 통해 찾으며 사람의 주관적인 판단이 아닌 100% 알고리즘을 기반으로 한다. 금융위원회와 코스콤이 주관한 테스트 베드를 최종 통과했고, 수익률 부분에서도 평균을 웃돌았다. 대신 로보어드바이저의 가장 차별화된 특징은 더욱 확정적인 미래 수익을 담보하는 것. 즉 판매와 운용에서 가장 낮은 비용을 받는다. 고객들의 비용을 수익으로 환원하기 때문에 보다 확정적인 미래 수익이라 볼 수 있다. 대신 로보어드바이저는 지난 9개월간 비교적 안정적으로 트랙레코드를 쌓고 있다. 설정일 이후 누적 수익률은 4.21%로, 최근 IR(Information Ratio) 지표는 0.88%다. 최소가입금액은 펀드형은 제한이 없으며, 일임형 랩은 300만원이다. 김태곤 객원기자 kim@seoul.co.kr

실시간으로 튜터와 학생을 연결시켜주는 홍콩의 교육기술 스타트업 ‘스냅애스크(Snapask)’가 1천500만 달러(한화 약 161억 원) 규모의 시리즈A 펀딩으로 추가 투자 유치에 성공했다. 이를 통해 스냅애스크의 총 누적 투자 유치금은 2300만 달러(한화 약 247억 원)에 달한다. 이번 투자를 주도한 태국 DP 그룹의 투자 자회사인 ‘트루 코퍼레이션(True Corporation)’의 ‘차차완 지아라와논(Chatchaval Jiaravanon)’ 대표는 “아시아 지역에서 특히 높은 경쟁력을 갖춘 세계적 수준의 에듀테크 기업”이라며 “앞으로 전 세계적인 교육 격차를 해소해나가는데 훌륭한 대안이 될 교육의 미래에 투자했다”고 밝혔다. 스냅애스크는 스마트폰을 활용하는 실시간 수학 풀이 앱이다. 학생이 교과서나 학습지를 풀다가 모르는 문제를 스마트폰으로 찍어 앱에 올리면, 검증된 튜터들이 해답과 문제 풀이 과정을 친절하게 알려준다. 또한 머신러닝에 기반한 빅데이터 분석을 통해 학생의 풀이과정과 오답 습관을 추적해 분석한 후, 맞춤형 피드백을 제공한다. 이외에도 공교육 영역에 있는 학교 교사들과의 협업 관계를 학생 교육에 관한 자세한 가이드라인을 제공한다는 방침이다. 스냅애스크는 2015년 서비스를 출시한 이래 현재까지 싱가포르와 대만, 태국, 한국 등 9개국에 진출, 40만 명 이상의 사용자를 확보하고 있다. 이번 투자를 발판 삼아 오는 2020년까지 호주, 뉴질랜드를 포함한 30개국으로 서비스를 확장시킬 계획이다. 스냅애스크는 지난해 말 한국에서도 서비스를 시작했다. 300명 이상의 명문대 출신 수학 튜터들이 24시간 평균 60초 이내에 학생들의 질문을 풀이해 주며 좋은 반응을 얻고 있다. 한국 서비스를 총괄하고 있는 구글과 디즈니 출신의 최명화 지사장은 “한국은 교육열이 매우 높고, 사용자들도 새로운 학습 방법을 적극적으로 수용하는 편”이라며 “하지만 아직 자기주도적인 학습이 부족해 이 부분에 사용자 경험을 집중하는 현지화 전략을 펼치고 있다”고 전했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

소프트웨어 분야 인력보강 절실 BMW·우버 출신 IT전문가 채용 이재용 ‘AI 퍼스트’ 전략 본궤도삼성전자가 인공지능(AI)센터 확장에 이어 글로벌 핵심 인재 확보에도 가속도를 내고 있다. 최근 유력 기업들의 정보기술(IT) 전문가들을 잇따라 영입하며 이재용 삼성전자 부회장의 ‘AI 퍼스트’ 전략 역시 본궤도에 오른 모양새다.24일 업계에 따르면 ‘삼성넥스트’는 최근 독일 완성차 업체 BMW에서 차량 내부 디자인을 담당했던 데인 하워드를 ‘디자인·제품경험 담당 글로벌 책임자’로 영입했다. 삼성넥스트는 미국 실리콘밸리를 거점으로 하는 삼성전자 내 혁신·벤처투자 조직이다. 하워드는 앞서 이베이와 마이크로소프트(MS), 미국의 보험 스타트업 ‘트로브’ 등을 거친 디자인·기획 전문가다.삼성넥스트는 앞서 지난해 12월 세계 최대 차량호출업체 우버 출신의 트래비스 보가드를 제품 담당 책임자로 영입한 바 있다. 우버의 글로벌 비즈니스 총괄 대표였던 그는 MS 자회사인 텔미, 웨어러블 기기 업체인 조본 등에 몸담았었다. 삼성의 인재 확보 범위는 AI, 파운드리(반도체 수탁생산)부터 마케팅, 제품개발, 디자인까지 전방위다. 특히 최근 미래 신성장 동력의 한 축이 될 AI 분야에 사활을 걸고 있다. 삼성 리서치연구소장직을 겸임하고 있는 김현석 소비자가전(CE) 부문장(사장)이 지난 22일 영국 케임브리지 AI센터 개소식에서 “1000명 이상의 AI 관련 엔지니어, 연구 인력을 2020년까지 늘리겠다”고 밝힌 것도 같은 맥락이다. 회사 관계자는 “이재용 삼성전자 부회장은 미래 먹거리의 중심이 될 AI야말로 사람이 경쟁력이라고 생각하는 것 같다”고 전했다. 업계 관계자는 “삼성이 반도체, 스마트폰 등 하드웨어 분야에선 글로벌 1위에 등극했지만 AI, 빅데이터 등 소프트웨어 분야에서는 구글, 아마존 등 유수 업체들에 비해 갈 길이 멀다”면서 “삼성전자가 매년 판매하는 전자·가전기기만도 수십억대인데, 여기에 자사 인공지능 비서 ‘빅스비’ 탑재 등 공격적 투자를 위해선 소프트웨어 인력 보강이 절실하다”고 전했다. 실제로 삼성의 연구 조직인 삼성리서치아메리카가 올해 초 머신러닝 전문가 래리 헥 박사를 AI 분야 연구개발(R&D) 담당 전무로 임명한 것도 이를 반증하다. 삼성 관계자는 “삼성이 AI 스타트업에 대한 대규모 투자, 인수합병(M&A)을 인력 확보와 병행하는 스텝이 될 것”이라고 덧붙였다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

정부가 인공지능(AI) 분야에 향후 5년간 2조 2000억원을 투자해 선진국 수준의 기술력을 확보, 국제 경쟁력을 갖추겠다고 밝혔다.대통령 직속 4차산업혁명위원회는 15일 서울 광화문 KT 회의실에서 제6차 회의를 열고 이 같은 내용이 포함된 ‘인공지능 연구개발(R&D) 전략’과 중요 국가 자원인 산림자원을 효율적으로 관리할 수 있는 ‘지능형 산림재해대응 전략’을 함께 심의·의결했다. 이번 전략에 따르면 정부는 우선 국방·의료·안전 등 공공 분야를 대상으로 대형 AI 프로젝트를 추진해 머신러닝, 시각지능, 언어지능 같은 범용기술 역량을 확보할 계획이다. 또 AI를 적용할 경우 동반 혁신이 가능한 신약, 미래소재 개발 분야를 대상으로는 대규모 융합혁신을 꾀할 것이라고 위원회는 전했다. 실제로 현재 신약 후보물질 탐색에는 5년 이상의 시간이 걸리지만 AI를 활용하면 1년으로 줄어들게 되고 전체 신약 개발 기간도 15년에서 절반 이하인 7년으로 줄게 될 것으로 기대하고 있다. 또 정부는 내년에 인공지능 대학원을 신설하고 기존 대학연구센터에 AI 연구 지원을 강화해 2022년까지 최고급 연구 인력 1400명을 양성할 계획이다. 또 AI를 활용해 신제품과 서비스를 만들어 낼 수 있는 데이터 활용 융복합 인재 3600명을 2022년까지 확보할 방침이다. 장병규 위원장은 “이번 전략은 인공지능 기술력 조기 확보를 위해 마련됐다”며 “현재 국내 기술력은 미국이나 중국보다 뒤떨어져 있지만 AI 기반이 되는 정보통신기술(ICT) 산업 기반이 탄탄한 만큼 글로벌 경쟁력 확보가 가능할 것”이라고 강조했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

서울시 중소기업 지원기관인 서울산업진흥원(이하 SBA)이 ‘2018 서울혁신챌린지’ 참가자 모집 소식을 밝혔다. 서울혁신챌린지는 2017년 처음 시작, 800명이 넘는 참가자가 모집되는 등 큰 호응을 얻었다. 300일의 기간 동안 ‘아이디어 및 팀빌딩-예선 평가-시제품 제작-결선 평가’의 과정을 거쳐 최종 16개 팀을 선발, 혁신적인 아이디어들을 다수 배출시켰다. 최종 선발된 16개 팀은 머신러닝과 블록체인 요소기술을 활용해 교통, 환경, 도시재생, 의료, 세무, 소외계층, 보안 등 다양한 도시문제에 대한 해결책과 지속성장 가능한 대안을 제시했으며, 4차 산업혁명을 선도해갈 혁신 아이디어와 핵심 기술을 다수 배출했다. 2017 서울혁신챌린지에서 SBA는 최우수상 2팀에게 지원금 각 2억 원을, 우수상 4팀에게 지원금 각 1.5억 원을, 장려상 10팀에게 각 1억 원을 연구 개발자금으로 지원했다. 또한 자금뿐만 아니라 인공지능 선도기업 개발 플랫폼 연계 및 기술지원, 마케팅, 투자 등을 지원하는 것은 물론 아이디어가 상용화 될 수 있도록 후속 지원에도 노력을 기울이고 있다. 2017 서울혁신챌린지에서는 ㈜드로미가 우수상을 수상했고, 디디에이치(주)가 장려상을 수상했다. ㈜드로미는 도시관리 및 시설물관리 핵심기술을 지속개발하고 있으며 현재는 상용화를 앞두고 있다. 디디에이치(주)는 서울혁신챌린지 선정 이후 SBA를 통하여 ‘2018 GTC 컨퍼런스’에 초청되는 기회를 얻기도 했으며, 해외시장을 개척해 나가며 주목받고 있다. 이번 2018 서울혁신챌린지는 아이디어·팀빌딩, 예선을 거쳐 선정된 총 32개의 과제에 대해 각 2천만 원 내외의 연구 개발(R&D) 비용을 지원할 방침이다. 이후 전문가 멘토링을 통한 프로토타입 제작을 수행하며, 내년(2019년) 4월 결선을 통해 총 16개 과제를 최종 선정, 최종 선정된 기업에게는 최대 2억 원의 연구 개발비를 지원할 예정이다. 참가 대상은 서울시민(외국인 포함), 기업, 대학, 중소기업이라면 누구나 가능하고, SBA 홈페이지 공지사항란을 통해 온라인 접수를 하면 된다. 다만 예선평가 이후 지원대상이 될 경우에는 서울소재 기업 단독 혹은 서울소재 기업을 주관 기관으로 하는 컨소시엄 형태를 갖춰야 한다. 시민이 참여하는 오픈이노베이션 축제로 진행될 ‘서울혁신챌린지’ 참가를 희망하는 외국인 포함 서울시민 및 민간개발자, 예비창업자, 대학, 중소기업은 5월 31일(목)까지 SBA 홈페이지 공지사항 및 서울산업진흥원 R&D지원센터 홈페이지 사업공고를 통해 온라인 접수하면 된다. 이와 관련한 자세한 내용은 서울혁신챌린지 공식 페이스북 그룹(서울혁신챌린지 검색)으로 문의하면 된다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

지난 8일 구글은 사람의 목소리로 미용실에 전화를 걸어 예약을 대신해 주는 ‘구글 어시스턴트’ 서비스를 선보였다. 복잡한 문장이 포함된 문맥의 흐름을 이해한 인공지능(AI)의 대화는 무서우리만큼 자연스러웠다. 세상이 빠르게 변화하고 있다. AI, 빅데이터, 사물인터넷, 머신러닝, 로봇, 가상현실과 증강현실 등 각 분야의 변화가 상승작용을 하며 상상조차 하지 못했던 일들이 현실로 다가왔다. 블록체인이라는 생소한 기술이 전 세계를 뒤흔들었던 것도 생생히 기억한다. 4차 산업혁명의 가장 핵심적인 영역 중 하나가 바로 핀테크 산업이다. 핀테크는 금융(Finance)과 기술(Technology)의 결합어로 기술의 발전을 활용해 금융 분야에서 혁신을 만들어내는 모든 영역을 지칭한다. 문재인 정부에서도 대통령 직속 ‘4차 산업혁명위원회’를 설치하고, 핀테크산업을 적극적으로 육성하겠다는 의지를 천명한 바 있다. 실제로 금융 분야에서도 우리가 피부로 느낄 수 있는 많은 혁신이 일어나고 있다. 카카오뱅크, 케이뱅크와 같은 인터넷 은행이 출범했고, 암호화폐로 수조원의 투자금이 몰렸다. 토스, 카카오페이와 같은 비금융권 간편송금 서비스는 월 송금액이 1조원을 넘어섰다. 온라인에서의 대출과 투자를 요체로 하는 P2P금융업도 본격적인 서비스 출시 2년여 만에 누적 취급액이 2조원을 넘겼다. 해외송금업, 로보어드바이저, 크라우드펀딩, 결제, 보안 및 인증 등 다양한 부문의 핀테크 업체들도 변화를 만들고 있다. 변화의 한켠에서 우수한 기술로 글로벌 시장을 노리던 수많은 핀테크 업체들이 규제라는 벽에 좌절하고 있다. 미국의 킥스타터나 인디고고, 영국의 크라우드큐브 등의 성공이 이미 시장의 수요를 증명한 지분형 크라우드펀딩의 경우 국내에서는 기업별로 7억원의 한도를 둔다. 투자한도는 수요자인 기업들이 크라우드펀딩을 이용할 유인을 크게 저하시켜 산업 성장을 가로막는다. P2P금융의 경우에도 일반 투자자에게 한 업체당 최대 2000만원(부동산 부문은 1000만원)의 투자한도를 적용한다. 이는 해외 사례나 국내 타 금융상품에서 유례를 찾아보기 힘들 만큼 강한 규제다. 한도 이상의 투자를 원하는 투자자들은 검증되지 않은 여러 업체로 분산돼 투자자가 되레 위험에 노출될 수 있다. 정부에서도 4차산업혁명위원회 등을 통해 국내 핀테크 산업 진흥을 위한 각고의 노력을 하고 있으며, 한국핀테크산업협회와도 다양한 방식으로 협의를 진행해 가고 있다. 하지만 세상이 변하는 속도에 맞춰 개별 규제를 변화시켜 나가기에는 혁신의 속도가 너무 빠르다. 하루, 한 달을 예측하기 어려운 4차 산업혁명 시대에 정부가 모든 변화에 대해 규제 방향성을 공부하고, 고민하고, 협의해서 시행하는 방식은 적합하지 않다. 혁신적 시도를 허용하되 안전망 구비에 집중하는 네거티브 규제로의 전환이 전면적으로 이뤄져야 한다. 또한 최근 정부와 핀테크 업체들이 일원화된 ‘핫라인’ 창구로 효과적으로 소통해야 한다. 최근 금융위원회 내에 지정된 CFO(Chief Fintech Officer)가 이런 역할을 수행해 줄 것을 기대한다. 2018년 대한민국 핀테크 산업은 성패를 결정짓는 기로에 서 있다. 미국, 유럽뿐 아니라 중국에서도 금융 분야의 혁신은 엄청난 속도로 진행되고 있다. 국내 핀테크 업체들은 국내에서 움트기 시작한 싹도 키워 보지 못할 판국이다. 그 피해는 고스란히 국내 소비자에게 돌아간다. 대한민국 금융, 선도할 것인가 도태될 것인가.

공연 포스터에 카메라 대면 해당 ‘뮤비’ 재생 텍스트 사진 찍은 뒤 문자메시지·PDF 전환여행 중인 외국의 한 도시에서 길을 잃은 당신, 안드로이드 스마트폰으로 구글 지도를 켠다. 눈앞의 너저분한 뒷골목을 비추니 거리 이름과 큰길로 나갈 수 있는 길 안내가 뜬다. 그런데 잠깐, 모퉁이만 돌면 3분 거리에 미처 몰랐던 맛집이 있다. 모르고 지나칠 뻔했는데 들러보기로 한다. 올여름 휴가철 즈음엔 이런 시나리오가 현실로 다가오게 됐다. 구글이 지난 8일(현지시간) 미국 샌프란시스코 마운틴뷰 본사에서 열린 ‘구글 개발자회의 2018’에서 한층 진화된 구글렌즈를 선보였기 때문이다.지난해 처음 공개된 카메라 기반의 인공지능(AI) 서비스인 구글렌즈는 1년 새 상당히 진화했다. AI가 일상 속 실시간 검색엔진으로 이미 깊숙이 파고들었을 뿐 아니라 증강현실(AR)까지 가능해졌다는 점을 실감하게 해 준다. 구글 지도의 카메라 기능은 건물명이 헷갈리거나, 비슷비슷한 길이 많은 복잡한 도심에서 특히 유용하게 사용될 전망이다. 머신러닝(기계학습) 발전으로 스마트 검색은 더 똑똑해졌다. 공연 포스터를 카메라로 비추면 해당 아티스트의 뮤직 비디오가 바로 재생되는 수준이다. ‘스타일 매치’ 기능은 쇼핑을 한층 즐겁게 해 준다. 렌즈로 비춘 아이템에 어울리는 다른 아이템까지 제안해 준다. ‘지능형 텍스트’는 카메라로 텍스트를 선택 추출해 문자메시지나 문서로 붙여넣을 수 있고 PDF 파일로 전환할 수도 있다. 일반 모니터에서 마우스로 텍스트를 자르는 것처럼 문자를 일일이 타이핑할 필요가 없다. 이 기능을 활용하면 구글 렌즈로 요리책에서 재료들을 캡처해 마트에서 장을 보고 있는 가족에게 문자로 전송할 수 있다. 혹은 외국어 요리책이나 메뉴에서 정확한 뜻, 재료에 대한 설명, 관련 사진을 바로 찾아볼 수도 있다. 단 복사한 글을 바로 문서로 만들 수는 없다. 구글렌즈 기능은 자사 픽셀폰 외에 LG전자 ‘G7’과 샤오미, 노키아, TCL, 아수스의 스마트폰에 적용된다. 이르면 이달 중 내장 카메라 애플리케이션(앱)으로 즐길 수 있다. 다만 자체 AI 카메라 기능이 있는 삼성과 화웨이에는 들어가지 않는다. 구글 지도 등 구글 내 주요 서비스에도 적용된다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

세계 최대 인터넷 기업 구글이 인공지능(AI) 기술을 적용한 새 모바일 뉴스 애플리케이션(앱)을 선보였다. 공교롭게도 네이버가 뉴스 편집 및 댓글 논란에서 벗어나고자 모바일 첫 화면에서 뉴스를 빼겠다고 발표한 시점이다. 구글은 8일(현지시간) 미국 캘리포니아주 마운틴뷰에서 열린 ‘2018 연례 개발자 콘퍼런스’에서 ‘구글플레이 뉴스스탠드’와 ‘모바일 뉴스 & 날씨 앱’을 통합한 새 뉴스 앱을 출시한다고 밝혔다. 새 뉴스 앱은 머신러닝(기계학습) 기반의 추천 시스템을 강점으로 내세우고 있다. AI가 파악한 사용자의 관심사·거주 지역·주요 헤드라인 등의 기준에 맞춰 ‘추천’(For You) 탭에서 뉴스 5개를 요약해 띄워 주는 방식이다. 가독성을 높이기 위해 이미지와 동영상을 뉴스에 결합한 ‘뉴스캐스트’ 포맷도 새롭게 적용했다. 새 뉴스 앱은 다음주 중 전 세계 127개국에 출시될 예정이다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

최근 ‘4차 산업혁명’이라는 신조어가 많은 사람들의 주목을 받고 있다. 세계경제포럼(다보스포럼)의 클라우스 슈바프 회장은 4차 산업혁명을 ‘디지털 혁명’으로 정의했다. 그는 1차 혁명은 기계화, 2차 혁명은 전력 사용, 3차 혁명은 정보기술과 자동화가 특징이라고 주장했다. 그리고 4차 산업혁명은 다양한 영역의 경계가 모호해지는 기술의 융합을 특징으로 한다고 설명했다. 그렇다면 ‘적정 기술’이란 무엇일까. 바로 자원의 낭비가 적고 손쉽게 구할 수 있는 재료를 통해 구현하는 경제성 높은 기술이다. 보통 저개발국, 개발도상국에서 적은 자원을 효과적으로 배분하는 수단에 적정 기술이라는 용어를 사용한다. 사실 4차 산업혁명과 적정 기술이라는 용어는 양립하기 어려운 개념이다. 왜냐하면 4차 산업혁명에서 다루는 기술은 대부분 높은 가치에도 불구하고 비용이 많이 들기 때문이다. 하지만 공공의 이익 측면에서 우리는 낮은 비용으로 높은 효율을 추구해야 할 필요가 있다. 필자는 높은 가치를 가진 첨단 기술이지만 상대적으로 낮은 가격으로 이용할 수 있는 기술을 4차 산업혁명 시대의 적정 기술이라고 생각한다. 4차 산업혁명 시대의 적정 의료는 무엇일까. 필자는 미래 의학의 핵심 키워드로 잘 알려진 ‘P4 메디슨’에 그 핵심이 내포돼 있다고 생각한다. 미래 의학을 ‘예측’(Predict), ‘예방’(Prevent), ‘개별화’(Personalize), ‘참여’(Participate)의 4가지로 설명할 수 있다는 의미의 용어다. 우리는 질병 발생 전 선제적 예측과 예방을 통해 불필요한 자원의 낭비를 줄일 수 있다. 또 개별화된 치료와 환자들의 능동적 참여를 통해 질병을 효과적으로 치료할 수 있다. 그렇다면 4차 산업혁명 시대 적정 의료에 구체적 사례가 있을까. 가장 먼저 ‘빅데이터’를 언급하고 싶다. 정보통신기술의 발전에 따라 사람이 만들어내는 정보의 양은 계속 증가하고 있다. 최근 의료 기록이 전산화되면서 의학 관련 정보의 양도 기하급수적으로 증가했다. 의료 빅데이터 연구는 바로 이런 정보를 분석해 새로운 지식을 얻고, 이를 질병의 이해와 환자 진료에 응용하는 분야다. 의학 연구에서 빅데이터는 질병의 역학적 특성을 규명하고 특정 질환의 위험 인자를 확인하는 데 활용한다. 아울러 고위험군의 질병 발생 위험을 예측하고 특정 치료의 임상적 효과를 입증하기 위해 사용한다. 최근에는 인공지능의 한 분야인 머신러닝(기계학습) 등 새로운 수단을 분석에 활용해 정확성이 대폭 향상됐다. 전통적 의학 연구의 관점에서 이렇게 얻는 정보는 ‘관찰 연구’의 범주에 포함된다. 관찰 연구는 ‘무작위 대조 연구’에 비해 근거 수준이 높지 않은 것으로 간주된다. 하지만 빅데이터 기반 연구는 무작위 대조 연구보다도 그 정보의 양과 다양성이 압도적이다. 많은 연구자들은 빅데이터가 실제 보건의료의 의사 결정 과정에 사용 가능한 데이터로 높은 가치가 있다고 주장한다. 최근 정보통신기술의 발전에 따라 빅데이터와 관련한 컴퓨팅 기술의 가격이 하락해 적정 기술로서 중요한 가치를 갖게 됐다. 국내 전문가들은 이런 의료 빅데이터를 이용해 다양한 성과를 만들어내고 있다. 많은 학회에서 발간하는 건강보험 빅데이터 기반 보고서는 이런 노력의 대표적 사례다. 최근 우리나라에서도 각 병원의 의무기록을 공통 구조로 데이터화하려는 노력이 진행되고 있다. 이런 노력이 현실화되면 여러 병원 환자들의 데이터를 더욱 손쉽게 모으고 빠르게 분석할 수 있게 될 것이다.

최근 학계의 가장 큰 이슈는 인공지능(AI)이다. 4차 산업이 강조되면서 기계학습, 심화학습, 신경망 구조 등에 다양한 방법론을 연구하고 있다. 컴퓨터 등 공학 분야만의 얘기가 아니다. 의학, 사회과학, 예술, 문화 등 모든 분야에서 가히 열풍이라 할 수 있다.# 연구 주체 학교→기업으로… 논문도 구글 최다 이런 추세에서 재미있는 점은 연구 주체가 학교에서 기업으로 일부 이동했다는 점이다. 과거에는 대다수 논문이 학교를 중심으로 저술됐다면 최근에는 기업이 중심이 되는 경우가 많다. 머신러닝 분야에서 가장 권위있는 학회인 신경정보처리시스템학회(NIPS)나 머신러닝국제학회(ICML) 등은 이미 글로벌 기업들의 경쟁의 장이 됐다. 지난해 두 학회에서 가장 많은 논문을 발표한 기관은 구글이었다. 전체 논문 중 구글, 마이크로소프트, 페이스북 등 기업이 차지하는 비중이 25%에 달한다. 이 외에 전통적으로 유명한 학회지에도 머신러닝과 딥러닝 관련 논문이 끊임없이 실리고 있다. 예를 들어 이세돌 프로와 바둑 대결로 유명한 ‘알파고’의 창시자이자, 구글 자회사 딥마인드 소속 데미스 허사비스도 가장 유명한 학술지 중 하나인 ‘네이처’에 관련 논문을 게재한 바 있다. 훌륭한 연구자를 영입한 글로벌 기업들이 우수한 연구 결과를 내는 것이 당연하다고 볼 수도 있다. 하지만 우수 인력을 확보한 배경에는 기업들이 다양한 연구를 시도할 수 있는 방대한 데이터를 축적했다는 점도 작용했을 것이다. 아마존, 구글, 애플 등은 클라우드 서비스 등 데이터 관리 및 관련 서비스에 온 힘을 기울이고 있다. 데이터는 전통적 생산요소인 노동이나 자본과 달리 쌓이면 쌓일수록 더 강력한 힘을 발휘한다. 네트워크 효과다. 시장을 선점하는 자가 시장을 독점할 가능성이 크다. 그래서 경쟁은 더욱 치열하다. # 판 커진 데이터 시장… 개인 권리·독점권 논의도 이런 배경을 현재 상황에 대입해 보면 왜 기업이 연구 분야에서 부각되고 있는지 짐작할 수 있다. 전통적으로 학계에서의 연구는 정부의 행정자료를 기반으로 하는 경우가 많았다. 정부보다 방대한 자료를 보유한 곳은 거의 없었다. 정부가 보유한 자료는 자료의 사적 이용 금지라는 조건하에 연구 목적으로만 학자에게 열람이 허용됐다. 정부는 국민 사생활 보호와 공공성 확대, 연구자는 우수한 연구 결과 생산 등 각자의 목적을 추구했다. 하지만 이제는 정부가 축적하는 자료 이상으로 기업이 축적하는 자료가 많아지고 있다. 그 자료는 기업 내부의 다양한 목적으로 활용될 수 있다. 자료 사용에 있어 정부보다 자유롭다고 할 수 있다. 그렇다면 과연 기업들이 축적한 정보가 한 기업의 수익 활동만을 위해서 활용되는 것이 타당한 것인지, 그 정보를 취득하고 사용함에 있어서 정보 제공자의 의도에 맞게 운영되고 있는지 등도 논의해 볼 필요가 있다. 구슬이 서말이라도 꿰어야 보배라는 말처럼 파편화된 개인의 정보를 모아서 활용하는 것은 기업의 능력이다. 하지만 그렇게 얻은 정보를 그 기업이 독점적으로 활용하는 것은 보다 철학적인 문제다. 과거 2~3차 산업 시대에는 회사 수익이 자본을 공급한 주주의 몫인지, 노동력 등을 제공하는 이해관계자의 몫인지가 논쟁거리였다면 4차 산업 시대에는 정보 제공자인 개인의 권리에 대해 진지하게 고민해 볼 필요가 있다. # 한국도 ‘공공 빅데이터 센터’로 효율성 키워야 ‘공공 빅데이터 센터’ 설립을 통한 데이터 규제 해소는 이번 정부의 공약 중 하나다. 또한 일부 언론에 따르면 문재인 대통령이 지난 2월 울산과학기술원(UNIST) 창업가 간담회에서 데이터 접근성을 확대해 공공성을 증진할 필요성을 언급했다고 한다. 이를 통해 4차 산업의 주요 자원인 정보를 효율적으로 활용하는 계기를 마련하고 우리 사회에 긍정적인 파급 효과가 있길 기대한다.

‘도배’ 차단 기능도 소용 없어 “추천 댓글 여론 왜곡 가능성 포털 정책 근본적 전환 필요” MSN에는 댓글창 아예 없어 드루킹 일당의 네이버 댓글 조작 사건 이후 포털 사이트의 댓글 및 뉴스 서비스 체계가 근본적으로 바뀌어야 한다는 요구가 높아지고 있다. 네이버 등 포털이 매크로(반복 명령 실행 프로그램)를 활용한 댓글 조작을 알고서도 방치했다는 책임론도 불거졌다. 이 기회에 국내 포털의 댓글 정책에 대한 재검토가 필요하다는 지적이다.네이버는 18일 “매크로 등 자동 댓글 작성 프로그램으로 도배하는 행위를 막기 위해 지난달 캡차(APCHA) 기능을 도입했다”고 설명했다. 캡차는 같은 아이디로 똑같은 댓글이 일정 수 이상 올라오면 해당 아이디 사용자에게 문자, 숫자를 조합한 이미지를 보여 주고, 이를 그대로 입력해야 다음 단계로 진행할 수 있는 창이다. 그러나 이런 장치 역시 ‘언 발에 오줌 누기’ 격이라는 게 업계 지적이다. 예컨대 10초가 지나야 댓글이 달릴 수 있게 포털이 조치해도 15초, 20초마다 댓글이 달리도록 설정을 바꾸면 그만이기 때문이다. 네이버 관계자는 “알고서도 댓글 조작을 방치한 게 아니다”라면서 “조작 의혹 댓글들을 자체적으로 파악해 처리할 것은 처리하나, 모두 다 찾아 대응하는 건 어렵다”고 반박했다. 그러면서 “드루킹처럼 매크로는 물론 한 사람이 여러 아이디로 접속하는 식의 수작업을 하면 사실상 막을 방법이 없다”고 시인했다. 네이버는 앞서 2006년 4월부터 댓글제한 정책을 펴고 있다. 아이디 하나당 하루 댓글 20개, 댓글에 대한 답글 40개로 제한을 둔다. 다음 역시 ‘하루 댓글 30개, 댓글 등록 후 15초 내에는 추가 등록 불가, 댓글 1건당 글자수 300자로 제한’ 등을 시행 중이다. 일각에선 포털 사이트 위주의 국내 뉴스 서비스와 댓글 정책이 바뀌어야 한다는 주장마저 나온다. 구글, 바이두 등 해외 주요 검색엔진들은 뉴스를 아웃링크(outlink) 방식으로 전한다. 뉴스 페이지에 기사 제목, 요약문만 뜨고 기사를 클릭하면 해당 언론사 페이지로 연결된다. 반면 국내 포털은 각각 자신들의 뉴스 화면에서 언론사 기사 전체를 보여 주는 인링크(inlink) 방식이다. MSN은 기사의 댓글 창을 아예 없애 조작의 여지를 원천 차단했다. 김승주 고려대 정보보호대학원 교수는 “인링크 방식은 포털들이 광고 수익으로 연결되는 페이지뷰, 이용자 체류 시간을 늘리기 위한 기법”이라고 지적했다. 최진봉 성공회대 신문방송학과 교수는 “추천 수로 댓글 순서를 재배치하는 것 역시 여론 왜곡 가능성이 있다”면서 “댓글 자체는 허용하되 특정 댓글을 맨 위로 올리기 위한 추천 기능을 없애야 한다”고 말했다. 포털의 자정 의지가 낙제점이라는 주장도 나왔다. 김인성 IT 칼럼니스트는 “한 사람이 여러 아이디를 만들 수 있거나, 한 IP로 여러 아이디 로그인을 해도 문제없는 포털 운영 방식도 문제”라고 비판했다. 포털 기업들은 현재 댓글 폐지에는 반대하고 있다. 네이버 관계자는 “인터넷은 전형적인 쌍방향성의 공간”이라면서 “댓글은 중요 서비스 중 하나로 오히려 표현의 자유를 보장하는 촉매제”라고 강조했다. 기업들은 인공지능(AI)을 활용해 댓글 조작을 차단하는 방안도 강구 중이다. 네이버는 이날 “머신러닝, 딥러닝 등 AI 기술을 도입해 댓글의 어뷰징(abusing·오용) 탐지기술을 확보할 것”이라고 밝혔다. 이어 “댓글을 최신순 혹은 인기순, 호감순 등 어떤 식으로 먼저 노출시킬지는 계속 논의 중”이라면서 “지난달 30일 출범한 댓글정책이용자패널에서 월 1회 간담회를 통해 사용자 의견을 수렴하겠다”고도 했다. 최근 네이버는 “다음달부터 매크로 모니터링을 강화하고 상반기 안에 뉴스 편집을 AI에 100% 맡기는 등 여론조작 가능성을 없애겠다”고 밝힌 바 있다. 다음도 “AI를 활용해 조작 댓글로 의심되면 블라인드 처리하는 방안을 고려 중”이라고 말했다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

‘3초 vs 3분 30초’ 인공지능(AI) 심사관과 사람 심사관이 입사지원서 1장을 심사하는 데 걸리는 시간입니다. 채용대행업체 스카우트는 고객사 채용 과정에 AI 프로그램 ‘에이브릴HR’을 도입한다고 16일 밝혔습니다. ‘에이브릴HR’은 SK㈜ C&C가 개발한 채용 도우미입니다. “가장 품이 많이 드는 자기소개서 채점시간을 기존 대비 70분의1로 줄였다”는 게 SK C&C 측의 설명입니다. 1만명의 서류를 전부 훑어보려면 인사 담당자 10명이 하루 8시간씩 1주일을 꼬박 들여다 봐야 하는데 AI는 8시간 19분이면 ‘가뿐히’ 해결한다는 것이지요. C&C는 올 1월 그룹 계열사인 SK하이닉스를 대상으로 시범 테스트를 마쳤습니다.●서류 1장 심사 시간 3초 vs 3분 30초 미국 IBM, 영국 유니레버, 일본 소프트뱅크 등 글로벌 기업은 이미 AI를 사원 채용에 적극 활용하는 단계입니다. 소프트뱅크는 머신러닝(기계학습)으로 기업이 원하는 인재상 정보를 축적한 AI가 지원서를 추려냅니다. IBM은 한발 더 나아가 1차 면접에까지 AI가 진출했습니다. 롯데, 한국방송통신전파진흥원 등 국내 기업도 최근 AI 서류 심사관을 도입했습니다. ●평가점수 오차범위 15% 이내 불과 AI와 사람 면접관의 ‘보는 눈’은 얼마나 차이 날까요. C&C 측은 “에이브릴과 인사 담당자의 평가점수 오차범위가 15% 이내”라고 밝혔습니다. 면접단이 지원자 1명에게 80점에서 95점까지 서류 점수를 줬다면, 에이브릴도 이 범위 안에서 점수를 매겼다는 것이지요. 다시말해 사람이 채점할 때나, AI가 채점할 때나 별반 차이가 없다는 얘기입니다. 김경환 SK C&C 디지털추진2본부장은 “그래도 인성, 잠재력을 더 잘 판단하는 것은 사람”이라면서 “AI는 좀 더 객관적이고 효율적으로 걸러낼 수 있도록 돕는 역할을 할 것”이라고 말합니다. 최근 취업 준비생들의 가슴을 멍들게 했던 채용비리 관행도 AI 심사관 앞에선 꼼짝 못할 날이 오지 않을까 한 자락 기대를 걸어 봅니다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

인공지능(AI) 연구 분야 중 하나로, 컴퓨터에서 인간의 학습능력과 같은 수준을 구현해 내는 기술. 컴퓨터가 단순히 주어진 정보를 처리하는 것을 넘어 경험적 데이터를 기반으로 학습 및 예측을 통해 스스로의 성능을 향상시키도록 하는 시스템을 말한다.

관세청 수입화물 검사 AI 활용 화성시 지능형 관제시스템 도입관세청은 올해 수입화물 검사대상 선별에 인공지능(AI)을 적용하는 사업을 추진한다. 기존에는 수입화물 중 테러물품, 마약, 밀수 등 우범화물을 검사하고자 2년 주기로 통계전문가가 분석해 제시한 모델을 활용했다. 앞으로는 관세청에 있는 수입통관자료를 AI 기계학습(머신러닝)에 적용해 우범화물의 수입경로를 실시간으로 찾아낼 수 있는 시스템을 구축한다. 이처럼 공공서비스에 최신 정보기술(IT)을 적용하고자 행정안전부는 첨단정보기술을 활용한 공공서비스 촉진사업 6가지를 정했다고 28일 밝혔다. AI, 블록체인 등 4차 산업혁명 시대에 화두가 되는 주요 기술들을 행정에 접목할 계획이다. 경기 화성시는 자체적으로 운영하는 폐쇄회로(CC)TV 통합관제센터에 ‘지능형 관제시스템’을 도입한다. 사람, 차량 등의 움직임이 있는 영상만 선별해 관제요원이 모니터링할 수 있도록 한 기술이다. 기존에는 관제요원 1명당 최대 48대의 CCTV를 모니터링할 수 있었지만, 이 기술이 적용되면 1명당 400대 이상의 CCTV를 볼 수 있게 된다. 서울 은평구는 사진 촬영만으로 대형폐기물을 처리할 수 있는 시스템을 구축하고 있다. 휴대전화로 폐기물 사진을 찍으면 배출 물건의 종류를 자동으로 인지한다. 대형폐기물을 처리하는 비용도 모바일에서 바로 결제할 수 있다. 또 사진이 촬영된 위치정보를 활용해 수거업체는 수거동선도 효율적으로 짤 수 있다. 최근 가상화폐가 이슈로 떠오르면서 함께 주목받는 기술인 블록체인을 공공서비스에 활용한 사업사례도 돋보인다. 관세청은 국가 간 원산지 증명서를 발급·교환하면서 위·변조할 수 없는 블록체인 기술을 적용할 계획이다. 오경진 기자 oh3@seoul.co.kr

콜봇은 실시간 음성 자동 상담 AI 상황 인지능력 업그레이드 하나ㆍ우리 이어 신한도 챗봇 출시 특정 단어 인지 자동 답변 제공 “조만간 해외여행을 갈 예정인데 체크카드를 계속 쓸 수 있나요?” “네, 고객님. 케이뱅크 체크카드는 해외 겸용이라 해외에서도 결제 가능합니다.” 앞으로는 이와 같은 대화가 은행의 ‘로봇 상담원’과도 가능할 전망이다. 지난해 금융사들이 경쟁적으로 내놓은 인공지능(AI) 기반 ‘챗봇’ 서비스에 이어 인터넷 전문은행이 ‘콜봇’ 개발에 나섰다. 아직 단순문답 수준에 그치고 있는 AI 상담이 한 단계 진화할 수 있을지 주목된다. 케이뱅크는 카이스트 지식공학·집단지성 연구소, 데일리 인텔리전스와 손잡고 AI 음성 상담 콜봇 개발에 나선다고 21일 밝혔다. 연구개발 협약을 통해 현재 서비스 중인 챗봇 기술을 강화하고 콜봇 등 고객 상담 자동화 기술을 확보한다는 계획이다. 챗봇은 문자를 입력하면 바로 자동화된 답변을 제공하는 AI 서비스다. 24시간 365일 고객 상담이 가능한 것이 장점이다. 4차 산업혁명 시대에 챗봇이 고객센터나 창구 직원을 일정 부분 대체할 것으로 예상돼 은행권이 기술 경쟁을 펼치고 있다. 지난해 KEB하나은행의 ‘핀고’, 우리은행의 ‘위비봇’ 등이 잇따라 출시돼 운영 중이다. 신한은행은 22일 선보이는 모바일 통합플랫폼 ‘신한 쏠’에 챗봇 ‘쏠메이트’를 탑재한다. 음성 인식이 가능한 자체 개발 AI 상담과 조회·이체 등 뱅킹 서비스를 제공할 예정이다. KB국민은행도 올 상반기 중 ‘리브똑똑’ 애플리케이션(앱)에 챗봇을 도입할 계획이다. 챗봇이 텍스트 기반 서비스라면 콜봇은 상담 과정을 음성으로 옮겨온 것이다. 케이뱅크는 AI의 상황 인지능력을 강화해 실시간 음성 상담이 가능한 콜봇을 도입할 예정이다. 콜봇이 개발되면 상담이 몰리는 시간대에 고객 대기시간도 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 케이뱅크는 “금융권 최초로 콜봇 도입에 성공하면 보다 실질적이고 명확한 AI 상담이 가능할 것”이라면서 “콜봇을 실시간 모니터링하면서 필요하면 직접 상담을 지원하는 방식으로 고객 응대를 대폭 늘릴 수 있다”고 밝혔다. 고객이 원하는 정보를 정확하게 제공할 수 있도록 ‘더 똑똑한’ AI로 만들어야 하는 점이 숙제다. 케이뱅크는 우선 챗봇 ‘톡상담’을 더욱 고도화해 상황 인지형으로 업그레이드한다. 현재 대부분의 챗봇은 ‘해외 결제’, ‘계좌 개설’ 등 특정 단어가 꼭 들어가야만 질문을 인식한다. 정해진 단어 없이도 고객의 의도와 상황을 인지할 수 있어야 매끄러운 콜봇 상담이 가능하다. 케이뱅크 관계자는 “자연어 처리와 분석, 머신러닝 등을 활용해 챗봇 엔진을 업그레이드하면 음성 기반의 콜봇 서비스 제공은 어렵지 않다”고 설명했다. 최선을 기자 csunell@seoul.co.kr

SK텔레콤이 신설 조직인 ‘인공지능(AI)리서치센터’ 수장으로 애플의 음성인식 비서 ‘시리’(Siri) 개발을 맡았던 김윤(47) 박사를 선임했다. 자사 AI 플랫폼 ‘누구’의 고도화를 위해 애플 출신을 영입하며 시장 장악에 고삐를 죈 모습이다.SK텔레콤은 13일 머신러닝 전문가인 김 박사가 전날 AI리서치센터장에 취임했다고 밝혔다. ?AI리서치센터는 AI 기반 기술을 연구하고 신규 사업의 기술 검토를 맡는다. 신임 김윤 센터장은 카이스트(KAIST)에서 전자공학 전공 후 2000년 미국 스탠퍼드대에서 박사학위를 받았다. ?2002년 스마트폰 및 PC용 TTS(Text-to-speech·문자를 음성으로 전환하는 서비스) 소프트웨어 개발사인 네오스피치를 창업하고, 최고기술책임자(CTO)를 맡았다. ?2004년엔 음성인식 스타트업 노바리스의 최고경영자로 자리를 옮겼다. 2013년 9월 애플이 노바리스를 인수한 후 최근까지 시리의 음성인식 AI를 업그레이드하는 데 주도적인 역할을 했다. 김 센터장은 “한국의 AI 인재 육성 및 핵심기술 역량 강화를 위해 전직(轉職)을 결정했다”고 밝혔다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

“학창 시절 취업과 자기 개발을 위해 어떻게 노력했는지 말하세요.”구직자는 자신이 얼마나 입사 준비를 열심히 해 왔는지 조근조근 답하고 있었다. 면접관이 아니라 스마트폰 화면에 대고. 일본 언론들이 전한 지난해 말 열린 ‘AI 면접 체험회’의 한 장면이다. 일본에서는 소프트뱅크와 NEC 등이 지난해부터 AI로 서류전형을 실시하고 있지만, 아직은 보조 수단에 그치고 있다. 미국에서는 구글이 2008년부터 개발한 AI 프로그램을 활용해 직원들을 뽑고 있고, 점점 더 많은 기업이 직원 채용에 AI를 활용하고 있다. 지난해 10월 대한무역투자진흥공사 미국 워싱턴무역관의 보고서에 따르면 ‘머신러닝’(빅데이터를 통해 스스로 학습하는 것) 기반 채용 프로그램은 이력서 분석은 기본이고, 전화 인터뷰와 화상 면접까지 맡아서 한다. AI는 전화 인터뷰에서 질문과 답의 상관성, 지원자가 사용한 어휘 등을 분석해 사고능력과 지원업무에 대한 이해도 등을 평가한다. AI와의 전화 면접을 통과하면 기업의 인사담당자와 직접 인터뷰를 하거나 AI와 화상면접을 한다. 이때 AI는 지원자의 표정까지 진단한다고 한다. AI 채용은 최소 3개월 걸리던 채용 기간을 한 달 이내로 단축했다. 소프트뱅크의 경우 이력서 심사 기간이 80%나 줄었다고 한다. 국내에도 AI 채용 바람이 불고 있다. 롯데그룹이 올 상반기 신입사원 공개 채용부터 서류전형에 AI 시스템을 도입한다고 12일 밝혔다. 우선 백화점과 마트 등에 시범 적용한 뒤 확대해 나갈 계획이라고 한다. 앞서 지난달 SK C&C가 왓슨 기반 AI ‘에이브릴’을 활용해 SK하이닉스를 대상으로 시험 실시를 마쳤다. 테스트 결과 AI가 자기소개서 하나를 평가하는 데 걸린 시간은 평균 3초. 1만명의 자기소개서를 평가할 경우 약 8시간이 걸린다. 같은 일을 인사담당자 10명이 하려면 하루 8시간씩 7일이 걸린다. AI 채용의 최대 장점은 공정성과 객관성이다. AI 면접관은 사람처럼 외모와 인상 등에 좌우되지 않고 객관적 데이터로만 평가하기 때문이다. 기업 입장에서는 효율성과 비용 절감도 빼놓을 수 없다. 취업포털 커리어의 최근 설문조사에서 인사담당자의 52%와 구직자의 57.8%가 각각 AI 채용에 긍정적이라고 답했다. 취업난 속 연일 터지는 채용비리로 현 시스템에 대한 불신이 반영돼 있다. 아직은 기계에 답하고 평가받는 것에 대한 거부감이 크지만 익숙해질 날도 머지않아 보인다. 하지만 인성과 잠재력을 가장 잘 판단할 수 있는 건 AI가 아니라 사람이다. 아니 그렇게 믿고 싶다. 김균미 수석논설위원 kmkim@seoul.co.kr