‘미스 함무라비’ 류덕환과 이엘리야의 밀당 케미가 법원 로맨스의 한 축을 담당하며 시청자의 설렘을 자극한다. JTBC 월화드라마 ‘미스 함무라비’(연출 곽정환, 극본 문유석, 제작 스튜디오앤뉴) 측은 22일 심쿵 메이커로 등극한 류덕환과 이엘리야의 미공개 비하인드 컷을 공개해 설렘지수를 높이고 있다. ‘미스 함무라비’는 사람 냄새나는 재판과 함께 그동안 다루지 않았던 법원 안의 사람들도 생생하게 그리며 보다 다층적인 이야기를 만들어가고 있다. ‘걸어 다니는 안테나’ 정보왕(류덕환 분)과 알파고급 업무능력을 가진 미스터리 속기실무관 이도연(이엘리야 분)은 통통 튀는 개성과 매력으로 시청자를 사로잡았다. 더불어, 법원을 휘젓는 오지라퍼 정보왕과 베일에 싸인 철벽미녀 이도연은 달라도 너무 다르지만 서로에게 끌리는 과정을 유쾌하게 풀어내며 설렘을 증폭하고 있다. 그런 가운데 공개된 ‘정도커플’의 사진이 시선을 사로잡는다. 공개된 사진 속에는 묘한 밀당 로맨스로 재미를 더하고 있는 류덕환과 이엘리야의 꽃미소 만발한 촬영 비하인드 컷이 담겨있다. 카메라를 향해 손 하트를 날리는 해맑은 두 사람의 모습은 보는 이들의 광대 미소를 자아낸다. 극중 능청스러운 정보왕의 모습 대신 소년 같은 수줍은 미소로 청량 매력을 뽐내는 류덕환과 다정한 반달 눈웃음으로 상큼한 매력을 발산하는 이엘리야의 꽁냥케미가 달달함을 더한다. 특히, 방송에서 아직 나오지 않은 미공개 장면의 비하인드까지 함께 공개돼 앞으로 펼쳐질 로맨스의 향방에도 호기심을 자극하고 있다. 그동안 정보왕과 이도연은 썸 아닌 썸으로 시청자들의 연애 세포를 저격해왔다. 안테나를 아무리 세워도 알 수 없는 미스터리한 이도연에게 멈출 수 없는 끌림을 느끼는 정보왕과 무심한 듯 시크하게 의미심장한 관심을 내뱉는 이도연의 텐션은 박차오름(고아라 분), 임바른(김명수 분)의 풋풋 로맨스와는 또 다른 색으로 호기심을 자극해왔다. 지난 9회 방송에서 이도연에게 데이트를 신청하는 정보왕의 모습이 그려지며 직진 로맨스의 시작을 알렸다. 정보왕의 고백 후 ‘정도커플’의 로맨스가 어떻게 전개될지 귀추가 주목됐다. ‘미스 함무라비’ 제작진 역시 “미스터리한 이도연을 향한 정보왕의 꾸밈없는 직진로맨스에 많은 기대 부탁드린다”고 전해 기대감을 높였다. 사진을 접한 시청자들은 “두 사람의 밀당 로맨스 깨알 재미 인정”,“이제 밀당은 끝, 로맨스 시작인가요”,“현실케미도 잘 어울리는 듯”,“이엘리야 진짜 걸크러쉬 볼 때마다 심쿵”,“정보왕 직진 고백 넘나 설렜음”,“법원 휘젓는 류덕환 너무 귀여워”,“이 커플 전 찬성입니다”라며 두 사람의 케미에 뜨거운 반응을 보였다. 한편 내부 고발자 부당 해고 무효 확인 소송이 펼쳐질 ‘미스 함무라비’ 10회는 25일 월요일 밤 11시 JTBC에서 방송된다. 이보희 기자 boh2@seoul.co.kr

2016년 3월 이세돌 9단과 바둑 대국에서 압승을 거둬 전 세계를 놀라게 한 알파고를 개발한 구글 딥마인드가 이번에는 스스로 학습해 공간을 인식할 수 있는 시각 인공지능을 개발했다. 알파고의 아버지 데미스 허사비스를 포함한 구글 딥마인드 연구진이 2차원 사진으로 기계학습을 거친 뒤 물체가 다른 각도에서는 어떻게 보이는지를 예측하고 판단할 수 있는 공간인식 인공지능(AI)을 개발하고 세계적인 과학저널 ‘사이언스’ 15일자에 발표했다. 구글 딥마인드는 이세돌 9단과 격돌한 ‘알파고 리’ 이후 ‘알파고 마스터’를 거쳐 지난해 10월 바둑 AI 최종 진화형인 ‘알파고 제로’를 공개했다. 또 지난달 초에는 인간 뇌에서 공간을 인식하는 격자세포를 흉내 낸 ‘내비게이션 AI’를 개발해 세계적인 과학저널 ‘네이처’에 공개한 바 있다. 연구팀은 알파고나 내비게이션 AI처럼 기계학습을 통해 공간인식 시각 인공지능을 만들었다. 연구팀은 ‘GQN’이라는 이름이 붙은 인공지능에 2차원 평면으로 찍힌 도형 사진을 여러 장 보여 주면서 AI 스스로 학습하도록 했다. GQN은 카메라나 외부 기기를 통해 입력된 장면들을 합성해 새로운 각도의 영상을 만들어 내는 것이 아니라 기계학습으로 스스로 다른 각도의 영상을 예측하는 것이다. 알리 에슬라미 딥마인드 연구원은 “이번에 개발한 시각 AI는 물리적으로 구현해 낼 수 없는 부분에 대한 영상처리가 가능하기 때문에 가상·증강현실(AR·VR) 기술을 더 현실적으로 구현하는 데 활용될 수 있다”며 “또 인간형 로봇의 눈, 스스로 위험과 상황을 판단하는 산업용 로봇팔에도 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

2016년 3월 이세돌 9단과 바둑 대국에서 압승을 거둬 전 세계를 놀라게 한 알파고를 개발한 구글 딥마인드가 이번에는 스스로 학습해 공간을 인식할 수 있는 시각 인공지능을 개발했다. 알파고의 아버지 데미스 허사비스를 포함한 구글 딥마인드 연구진이 2차원 사진으로 기계학습을 거친 뒤 물체가 다른 각도에서는 어떻게 보이는지를 예측하고 판단할 수 있는 공간인식 인공지능(AI)을 개발하고 세계적인 과학저널 ‘사이언스’ 15일자에 발표했다. 구글 딥마인드는 이세돌 9단과 격돌한 ‘알파고 리’ 이후 ‘알파고 마스터’를 거쳐 지난해 10월 바둑 AI 최종 진화형인 ‘알파고 제로’를 공개했다. 또 지난달 초에는 인간 뇌에서 공간을 인식하는 격자세포를 흉내 낸 ‘내비게이션 AI’를 개발해 세계적인 과학저널 ‘네이처’에 공개한 바 있다. 연구팀은 알파고나 내비게이션 AI처럼 기계학습을 통해 공간인식 시각 인공지능을 만들었다. 연구팀은 ‘GQN’이라는 이름이 붙은 인공지능에 2차원 평면으로 찍힌 도형 사진을 여러 장 보여 주면서 AI 스스로 학습하도록 했다. GQN은 카메라나 외부 기기를 통해 입력된 장면들을 합성해 새로운 각도의 영상을 만들어 내는 것이 아니라 기계학습으로 스스로 다른 각도의 영상을 예측하는 것이다. 알리 에슬라미 딥마인드 연구원은 “이번에 개발한 시각 AI는 물리적으로 구현해 낼 수 없는 부분에 대한 영상처리가 가능하기 때문에 가상·증강현실(AR·VR) 기술을 더 현실적으로 구현하는 데 활용될 수 있다”며 “또 인간형 로봇의 눈, 스스로 위험과 상황을 판단하는 산업용 로봇팔에도 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

현대 인공지능의 핵심은 ‘심층학습’(딥러닝)이다. 심층학습은 알파고, 자율주행자동차, 기계번역 등 현재 등장한 많은 혁신 기술들에 녹아 있다. 그 핵심은 복잡하고 방대한 데이터를 인간의 신경망 구조를 흉내낸 인공 신경망으로 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있다는 점에 있다. 그러나 심층학습에도 분명한 한계가 존재한다. 바로 학습 방법에 대한 기준이 모호하다는 점이다. 보다 정확하게 표현하자면 심층학습의 대상이 되는 인공 신경망 구조에 정해진 해답이 없다는 것이다. 바둑 인공지능 알파고의 인공 신경망은 13층으로 구성돼 있다. 사진에서 사물을 인식하는 인공 신경망은 152층에 달한다. 일반적으로 인공 신경망의 층이 깊어질수록 예측의 정확도가 상승할 것이라고 기대할 수 있으나 반드시 그렇지만도 않다.인공 신경망의 깊이, 한 층의 노드(신경통로) 개수, 학습률, 활성함수, 학습 알고리즘 등 연구자가 정해야 할 요소들이 매우 방대하다. 이처럼 방대한 모수들을 변경해 가면서 최적의 인공 신경망 구조를 찾는 것이 심층학습의 과정이다. 이러한 이유 때문에 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 가능한 한 많은 경우의 수를 시험하는 것이 일반적 접근이다. 하지만 심층학습은 이러한 복잡도를 무색하게 할 만큼 예측 성능이 좋기 때문에 현대 인공지능 기술의 정점에 서 있는 것이다. 경험적 결과에 의존하는 심층학습의 돌파구는 무엇일까. 최근 구글의 구글 브레인 팀은 ‘신경망 구조 탐색’이라는 주제의 논문을 발표했다. 주어진 데이터에 최적화된 인공 신경망 구조를 탐색하는 것이 핵심이다. 재미있는 것은 신경망 구조 탐색 기법 역시 심층학습을 활용했다는 점이다. 심층학습의 인공 신경망 구조를 찾기 위한 심층학습 방법이라고 할 수 있겠다. 그 결과 역시 상당히 흥미롭다. 신경망 구조 탐색으로 얻어진 인공 신경망 구조는 사진에서 물체를 인식하기 위한 데이터인 ‘CIFAR10’에서 2.65%의 오차율을 보였다. 이 수치는 기존의 경험적인 방법에서 기록한 가장 낮은 오차율인 4%보다 훨씬 우수하다는 점에서 큰 의미가 있다. 하지만 신경망 구조 탐색은 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 위에서 언급한 2.65%의 오차율은 450개의 GPU(정보처리 속도가 빠르고 심층학습의 핵심인 영상정보 처리 장치)를 활용해 3~4주 동안 계산한 결과다. 장비 값만 환산해도 수십억원에 달한다. 신경망 구조 탐색은 학습하는 방법을 학습하는 인공지능으로 출발했으나 이 역시 경험적 결과를 바탕으로 하고 있다. 현재 신경망 구조 탐색은 계산 비용을 줄이는 방향으로 연구가 진행되고 있기 때문에 미래는 밝다. 이런 혁신적인 연구들이 결국은 인공지능의 신비를 풀 수 있는 열쇠가 되지 않을까 기대해 본다.

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

가톨릭대 인천성모병원은 뇌질환을 전문으로 진료하는 ‘뇌병원’을 국내 최초로 개원했다고 31일 밝혔다. 뇌병원은 지상 6층, 지하 3층, 연면적 1만 8500㎡에 204병상 규모다. 뇌졸중을 비롯한 뇌혈관 질환, 뇌종양, 뇌기능장애 등의 뇌 관련 질환을 주로 다룬다. 초대 병원장과 부원장에는 각각 정성우 신경과 교수, 장경술 신경외과 교수가 각각 임명됐다. 병원은 다음달 11일부터 본격적인 진료에 들어간다. 뇌병원은 뇌질환 진료에 필요한 신경외과, 신경과, 재활의학과, 정신건강의학과, 영상의학과, 뇌기능치료센터, 수면센터, 신경계기능검사실 등을 갖췄다. 자기공명영상촬영(MRI) 장치와 방사선치료(LINAC) 시스템을 결합한 차세대 방사선 암 치료기인 ‘메르디안 라이낙’이 국내 처음으로 도입될 예정이다. 이 장비는 ‘알파고’처럼 학습능력이 있어 정확하고 세밀한 방사선 치료계획을 세울 수 있다고 병원측은 설명했다. 홍승모 병원장은 “뇌질환으로 고통받는 모든 사람에게 치유와 희망의 빛줄기가 되길 바란다”고 말했다. 정현용 기자 junghy77@seoul.co.kr

‘골목식당’ 백종원이 원테이블 식당에 혹평을 했다.25일 방송되는 ‘백종원의 골목식당’ 신흥시장 편에서는 각 가게들의 메뉴 점검 및 백종원의 솔루션 현장 모습이 공개된다. 최근 진행된 녹화에서 백종원은 신흥시장의 ‘터줏대감’ 횟집을 방문했다. 앞선 방송에서 백종원에게 요리 솜씨 하나로 호평 받았지만, 이 자리에서 횟집 사장님은 갑자기 30년 동안 해왔던 회 뜨기를 접겠다고 선언했다. 이에 백종원과 사장님은 진지한 토론을 이어나갔는데, 자세한 내용은 방송을 통해 확인할 수 있다. 이밖에 백종원은 횟집 사장님에게 가게 리모델링을 제안했다. 30년 동안 신흥시장을 지키며 낡아버린 횟집에 반드시 필요한 솔루션이라 생각했던 것이다. 하지만 사장님은 “일을 벌이고 싶지 않다”며 부정적인 반응을 보였는데, 횟집이 리모델링 제안을 받아들이며 변화를 겪을지 귀추가 주목된다. 한편, 중식당을 다시 찾은 백종원은 실수 만발인 ‘고장 난 알파고’ 홀직원의 교육을 위해 함께 장사하기에 나섰다. 역시나 홀직원은 하나부터 열까지 실수를 반복하며 백종원의 지적을 받기 바빴지만, 백종원은 그런 홀 직원을 위해 어디서도 받지 못하는 ‘1대1 밀착강의’를 시도했다. 홀직원은 과연 ‘서빙 알파고’로 인정받을 수 있을지 궁금증이 모아진다. ‘화제의 원테이블’ 식당은 백종원에게 선보일 두 번째 숙제인 ‘핫도그’를 준비했다. 기본도 안 된 채 비주얼만 따진 핫도그를 맛본 백종원은 “맛이 없다. 구제불능”이라며 “‘백종원의 골목식당’은 정말 노력하는 사람을 위한 방송”이라는 말과 함께 혹평을 이어갔다. 결국 원테이블 사장님들은 눈물을 보이며 “처음으로 돌아가서...”라며 스스로 변화를 예고했다. 한편, SBS ‘백종원의 골목식당’은 25일 밤 11시 20분에 방송된다. 사진=SBS ‘백종원의 골목식당’ 연예팀 seoulen@seoul.co.kr

두 달 전 상가에서 만난 한 전직 고위공직자가 “앞으로 우리 자식 세대들은 중국인들 발마사지나 하면서 살지도 모르겠다”고 말했다. 중국이 막강한 자본과 풍부한 인재풀을 기반으로 우리의 첨단기술을 맹추격하면서 핵심 산업에서 양국 격차가 점점 좁혀지고 있지만 우리의 미래는 불투명해 보인다는 얘기다. 경제 전문가가 아닌데도 그런 걱정을 할 정도로 이제 중국의 위협은 현실로 다가온다. 지난달 마윈 알리바바그룹 회장이 반도체 제조업에 뛰어든다고 선언한 것도 그런 사례 중 하나다. 중국 정부가 2014년 1차 반도체 투자 펀드(약 24조원)를 조성한 데 이어 최근 약 51조원 규모의 펀드를 추가 조성하기로 한 것도 중국의 반도체 굴기의 강력한 의지 표명이다. 4차 산업혁명의 요체인 인공지능(AI) 분야에서도 중국에 밀릴 것이라는 얘기도 들린다. 선제투자를 많이 한 데다 최근 10년 AI 논문 수만 봐도 중국이 선두를 달린다. 앞으로 3년간 10만명의 AI 인재 육성책까지 나왔다. 5년 뒤 최강 미국을 따라잡겠다는 계획을 착착 진행 중이다. 어디 그뿐인가. 정치·경제·군사 등 모든 분야에서 중국의 입지가 탄탄하다. 향후 수십년 동안 벌어질지도 모를 에너지 전쟁에서 이기기 위해 천연자원 확보에도 사활을 걸 만큼 미래 지향적 행보를 하고 있다. 그러니 1972년 닉슨·마오쩌둥 회담 이후 중국이 개방 경제의 길을 가도록 경제·군사적 지원 등을 아끼지 않았던 미국마저도 이제는 중국을 견제하기에 이르렀다. 지난달 미국이 중국의 통신 제조업체 ZTE에 대해 앞으로 7년간 미국 기업과의 거래 금지령을 내린 것도 이란·북한에 대한 수출 금지령을 위반했다는 게 표면적 이유이나 실상은 중국의 5세대 통신(5G) 경쟁력을 의식한 미국의 견제구다. 아예 중국이 더이상 치고 오지 못하도록 싹을 자르겠다는 심사다. 1975년 1인당 평균 소득이 세계에서 가장 낮은 나라에 속했던 중국이 어떻게 미국과 맞짱을 뜰 정도로 급부상했을까. 마이클 필스버리는 저서 ‘백년의 마라톤’에서 “중국의 경제 기적은 마오쩌둥과 덩샤오핑, 시진핑 등 그의 후계자들이 아편전쟁에서 패했던 치욕을 잊지 않고 서구 열강을 꺾어 다시 세계를 지배하겠다는 ‘백년 마라톤 대장정’에 기인한다”고 했다. 필스버리는 닉슨부터 오바마 대통령까지 역대 미국 대통령의 대중국 외교 전략을 자문했던 중국 전문가다. 그는 중국은 중화인민공화국을 설립한 1949년부터 100년이 되는 2049년까지 미국을 무너뜨려 세계 패권을 거머쥐겠다는 원대한 계획 아래 치밀한 행보를 해 왔다고 했다. 우리나라도 경제 기적을 이루긴 했어도 선진국에 진입하지 못한 채 이제 중국에 쫓기는 신세가 됐다. 수출 효자인 반도체도 수입국인 중국이 자국산 반도체 양산 체제에 들어가면 당장 우리 반도체 산업은 물론 경제 전반에 타격을 줄 것이다. 반도체 이후 미래의 먹거리가 보이지 않는다는 경고음이 울린 지 오래지만 아직도 ‘포스트 반도체’가 안 보인다. 중국처럼 원대한 꿈과 비전을 갖고 멀리 내다보는 정책을 펴야 하는데 정권이 바뀔 때마다 근시안적 땜질식 처방만 난무한다. AI 기술의 선점을 위해 미국·중국 등이 한창 열을 올릴 때 뒷짐 지고 있다가 2016년 이세돌과 알파고의 바둑대전을 보고서야 뒤늦게 AI 대책들을 쏟아내는 식이다. 최근 정부가 AI 연구개발(R&D)에 5년간 2조여원을 투입한다고 밝혔지만 지난 정부가 내놓은 재탕을 넘어서지 못한다. 선도자의 자세는 보이지 않고 빠른 추격자의 모습만 있다. 정권과 관계없이 긴 호흡으로 국가 발전을 위한 정교한 로드맵을 만들어 흔들리지 않고 매진해도 경쟁국을 따라잡기 어려운 상황이다. 그러나 정권 5년마다 제각각 새 역점 사업들을 내놓으면 관료들은 새 사업에 앞장서고, 정부 출연연구기관 역시 일사불란하게 발맞춘다. 다른 나라보다 한 박자 늦은 정책들이 나올 수밖에 없다. 심지어 엄청난 예산을 쏟아붓는 국가 연구개발도 정권 따라 춤을 춘다. 이제 우리도 중국처럼 100년은 아니더라도 적어도 10, 20년 앞이라도 내다보고 국가를 운영해야 한다. bori@seoul.co.kr

하연수가 세상에서 제일 사랑스러운 커리어우먼으로 변신한다.오늘(10일) 밤 11시 드라맥스, MBN에서 동시 방송되는 ‘리치맨’(연출 민두식/극본 황조윤·박정예/제작 iHQ) 2회에서 평범한 취준생이었던 하연수(김보라 역)의 180도 달라진 모습이 공개될 예정이다. 지난(9일) 방송에서는 취준생의 현실적인 모습을 그려내며 그 속에서도 긍정적인 마인드를 잃지 않으려 고군분투하는 보라(하연수 분)가 많은 시청자들에게 공감과 함께 희망을 전하며 안방극장을 훈훈하게 물들였다. 그러나 공개된 사진 속 보라는 사뭇 달라진 모습으로 반전 매력을 발산하고 있다. 이제 막 취업 시장에 뛰어든 사회초년생인 그녀에게서 볼 수 없던 고급스러운 트위드 투피스나 포멀한 코트 스타일링이 색다른 매력을 발산하고 있다. 새로운 패션과 함께 다채로운 표정의 보라에게서는 어딘가 모르게 당당함이 묻어나고 있어 보는 이들의 시선을 집중시키고 있는 상황. 첫 방송에서 이유찬(김준면 분) 대표에게 자신의 능력과 꿈을 무시당하며 짠내를 제대로 폭발시켰던 보라의 대변신에 시청자들의 궁금증이 증폭되고 있다. 한편, ‘리치맨’은 안면인식장애라는 치명적 단점을 지녔지만 누구에게도 거침없는 ‘안하무인 천재 사업가’ 유찬과 알파고 기억력 하나로 고군분투하는 ‘무한긍정 취준생’ 보라가 부딪히면서 펼치는 힐링 로맨스를 그리며 지난 2012년 후지TV에서 방영된 일본의 인기드라마 ‘리치맨 푸어우먼’을 리메이크해 더욱 뜨거운 관심을 모으고 있다. 사랑스러운 하연수의 반전 매력은 오늘(10일) 밤 11시 드라맥스와 MBN에서 방송, 카카오TV 동시 라이브로도 만나볼 수 있는 ‘리치맨’ 2회에서 밝혀진다. 이보희 기자 boh2@seoul.co.kr

저명한 미래학자 레이 커즈와일은 2005년 발간한 저서 ‘특이점이 온다’에서 특이점을 기계가 인간을 능가하는 지능을 갖는 시점으로 정의했다. 커즈와일은 특이점 이후의 인공지능(AI)은 인간의 수준을 빠르게 능가할 것으로 예측하며 흔히 SF 영화나 소설에서처럼 기계가 인간을 지배할 수도 있다는 의견을 제시했다.현대 인공지능의 성능은 커즈와일의 언어로 표현하자면 ‘좁은 인공지능’에 머물러 있다. 좁은 인공지능은 제한된 영역의 특수한 문제를 해결할 수 있는 인공지능으로 2016년 이세돌 9단과의 대국으로 유명해진 바둑 인공지능 ‘알파고’가 대표적인 사례다. 그렇다면 특이점에 도달할 수 있는 기술은 무엇일까. 이 질문에 대답하는 것이 바로 60여년을 이어 온 인공지능 기술의 여정이었고 앞으로 나갈 길일 것이다. 인공지능의 궁극적인 목표는 인간 수준 또는 인간 수준을 뛰어넘는 지능적 기계장치를 만드는 것이다. 여기서 ‘인간 수준’이라는 기준은 인간의 지능적 행동이 ‘범용 지능’이라는 해석으로부터 기인한다. 범용 지능은 일반적으로 감각적인 정보를 취합해 문제를 인식하거나 발견하고, 나아가 해결책을 다양하게 모색하는 과정을 의미한다. 바로 ‘범용 인공지능’(AGI)은 이러한 인간의 범용 지능을 구현하기 위한 연구 분야다. 그렇지만 범용 인공지능에 대한 구체적인 정의는 아직도 논의가 진행 중이다. 가장 큰 이유는 지능적 행동을 정확하게 정의할 수 없기 때문이다. 그동안 뇌과학 분야에서 지능적 행동에 대해 많은 연구 성과가 있었지만, 아직까지 사람의 지능은 실험적으로나 이론적으로 명확하게 규명되지 않았다. 또 어떤 시스템이 범용 지능을 구현했다고 주장하려면 그것이 얼마나 범용 지능에 가까운지 측정할 수 있는 객관적인 지표가 필요하다. 그렇지만 지능적 행동에 대한 명확한 정의가 없기 때문에 특정 범용 인공지능 시스템의 성능을 정확하게 정량적으로 측정하기는 쉬운 일이 아니다. 이런 관점에서 범용 인공지능의 정의나 측정 기준은 실질적으로 연구개발(R&D)을 진행해 나가면서 정립될 것이라고 판단된다. 범용 인공지능의 정의조차 모호한 상황이지만 연구자들은 범용 인공지능을 개발하기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 인공지능의 전통적인 방법론인 규칙 기반의 기호 인공지능과 동물의 뇌 신경망을 리버스 엔지니어링이라고 부르는 역(逆)공학 방법으로 해석해 지능을 구현하는 연구가 활발하게 진행 중이다. 특히 상당수의 범용 인공지능 R&D가 연구 결과를 공개함으로써 집단지성을 활용한 연구개발 방식으로 추진되고 있다. 앞으로의 범용 인공지능이 기대되는 대목이다.

불과 몇 년 전만 해도 일반 대중에게 생소하던 개념인 머신 러닝이나 딥러닝 같은 용어가 이제는 일상적인 단어가 되었습니다. 국내에서는 알파고 이후 인지도가 급격히 높아졌지만, 알파고가 아니라도 이미 구글을 비롯한 주요 IT 기업들이 이를 적극적으로 도입하고 있어 결국 시대의 화두가 되는 것은 시간문제였다고 할 수 있을 것입니다. 그 적용 범위도 단순히 검색이나 안면 인식을 넘어 이제 의료 데이터 분석이나 자산 관리 등 과거 컴퓨터가 할 수 없던 분야까지 확산되고 있습니다. 일부에서는 이로 인해 일자리가 줄어들지 않을까 하는 걱정도 있지만, 다른 한편으로는 사람을 위해 일하는 똑똑한 비서가 생기는 장점도 있습니다. 특히 과학이나 의료 부분 전문가를 도와줄 인공 지능에 대해 기대가 큽니다. 그 대표적인 분야 중 하나가 천문학입니다. 다른 과학 분야와 마찬가지로 천문학 역시 관측기기의 발전으로 인해 갈수록 과학 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 우리 은하에만 수천억 개의 별이 있고 우주에는 이보다 더 많은 은하가 있다는 점을 생각하면 천문 관측 데이터의 폭발적인 증가는 필연적입니다. 하지만 수백만 장에 달하는 관측 이미지를 사람이 수작업으로 분류하고 분석해서 과학적으로 의미 있는 결론을 도출해내는 일은 이제 점점 한계에 도달하고 있습니다. 이런 빅데이터 분석에는 인공 지능의 도움이 필요합니다. 미국 캘리포니아 대학 산타크루즈 입자 물리학 연구소(SCIPP)의 조엘 프리맥 교수가 이끄는 연구팀은 딥러닝 기법으로 멀리 떨어진 젊은 은하들을 분류하는 연구를 진행했습니다. 딥러닝은 이미지 인식에서 특히 탁월한 효과를 입증했기 때문에 이런 목적으로 가장 제격입니다. 연구팀은 허블우주망원경으로 찍은 흐릿한 은하 이미지를 인식하고 분류하는 작업을 학습시켰습니다. 확실한 학습 효과를 검증하기 위해 연구팀은 VELA 시뮬레이션을 이용해서 여러 단계에 있는 은하의 모습을 재구성하고 이를 'Cosmic Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy Survey'(CANDELS) 프로젝트에서 얻은 허블망원경 이미지와 비슷하게 열화시킨 후 학습시켰습니다. 그 결과 연구팀이 만든 딥러닝 알고리즘은 시뮬레이션 된 은하 이미지와 실제 은하 이미지 모두 정확하게 인식하고 분류하는 것으로 나타났습니다. '블루 너깃'(blue nugget)이라는 단계와 그 이전 및 이후 상태의 은하를 인식하고 분류하는 작업을 자동화할 수 있게 된 것입니다. 이를 통해 사람의 힘으로 분류하기 어려운 수많은 은하 이미지를 연구 목적에 맞게 분류하고 체계적으로 분석할 수 있을 것으로 기대됩니다. 연구팀은 지금보다 사실 미래에 더 큰 기대를 걸고 있습니다. 앞으로 발사 예정인 제임스 웹 우주 망원경을 비롯해 차세대 우주 관측 장비들은 기존의 관측 장비와 비교해서 엄청난 양의 데이터를 생성할 것입니다. 수십억 개의 은하나 별을 사람이 눈으로 보고 분류하고 분석하는 일은 사실상 불가능하지만, 컴퓨터라면 가능할 것입니다. 최근 급속히 발전한 딥러닝 기술의 힘으로 과학자들은 우주를 더 잘 이해할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 물론 이는 천문학만의 이야기가 아닙니다. 현재 엄청난 양의 빅데이터를 생산하고 있는 여러 과학의 분야에서 인공 지능의 역할이 점점 커질 것으로 예상합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

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.

러시아혁명, 명예혁명, 미국독립혁명, 프랑스혁명, 4·19 혁명 등 역사에는 무수한 혁명이 있다. 이러한 혁명은 민심을 배반한 지도자를 몰아내거나 지배자와 피지배자의 위치가 완전히 뒤바뀌어 세상이 요동칠 때를 일컫는다. 그런데 과학사에서는 혁명이라는 용어를 이상할 정도로 아낀다. 16세기 천동설에서 지동설로 바뀌는 엄청난 인식론의 전환에서마저도, 전기가 상용화돼 현대 문명의 혁신이 일어났을 때마저도 혁명이라는 말은 사용되지 않았다. 비행기나 TV, 컴퓨터가 발명돼 인간생활에 엄청난 편익을 제공하고 대전환이 일어났을 때도 혁신이라고 부를 뿐 혁명이라고는 하지 않았다. 그러면 과학기술에서는 무엇을 혁명이라 부르는가. 과학기술에서 혁명이란 특정한 변화가 인간 개개인의 삶을 바꿀 뿐 아니라 집단의 변화로 나아가는 현상, 그리하여 기존의 삶과는 다른 새로운 삶의 방식이 등장했을 때를 혁명이라고 한다. 지금까지는 농업혁명과 산업혁명에 국한해 혁명이라는 지위를 부여했다. 그러한 맥락에서 앨빈 토플러는 산업혁명을 제1차, 2차 등으로 세분화하지는 않았지만 혁명이라고 보았다. 그는 ‘혁명’ 대신 ‘물결’(Wave)이라는 말을 사용했다. 기존의 낡은 것은 싹 쓸고 전혀 새로운 성질의 것이 그 빈자리를 채운다는 점에서 혁명에 버금가는 용어로 파도를 떠올린 듯하다. ‘제2의 물결’로 바꿔 부르긴 했지만 적어도 산업혁명을 부정하지는 않았다. 그러나 유발 하라리는 산업혁명이라는 말을 사용하지 않고 과학혁명이라는 용어를 쓰며 그 시기도 18세기에서 16세기로 200여년을 당겼다. 그는 이 시기를 기점으로 죽음은 무엇인가, 우주는 어떻게 형성됐는가와 같은 인간과 우주의 본질에 대한 중요한 질문 앞에서 답을 할 수 없음을 깨달았고, 이에 대한 답을 추구하게 됐다고 했다. 무지에 대한 깨달음은 이를 극복하려는 노력을 낳았고, 자연현상의 탐구와 연구를 통해 얻은 지식을 생산활동에 적용해 의학, 군사, 경제, 과학기술 등에서 기존의 인류가 지니지 못한 새롭고 거대한 힘을 얻을 수 있게 됐다고 했다. 앨빈 토플러나 유발 하라리가 새롭게 붙인 용어는 참신하지만 그 내용이 새로운 것은 아니다. 새롭게 등장한 과학기술이 인간 개개인의 삶의 방식에 영향을 미치고, 집단적으로 구축한 제도와 체제가 인간생활을 어떻게 변화시켰는가를 중심으로 자신들의 용어를 설명하고 있다. 한편 아널드 토인비가 처음으로 사용한 산업혁명이란 용어는 18세기 중엽부터 영국에서 시작된 증기기관의 혁신으로 인해 일어난 사회, 경제 등의 큰 변혁을 일컫는다. 일각에서는 현재의 과학기술에 의한 변화를 혁명이라고 하기에는 턱없이 부족해 혁신의 연장이라고 하는 이들도 있다. 그러나 지금의 과학기술이 가져오는 사회 전반의 파급력을 살펴볼 때 인간의 생산력 증대를 가능하게 하는 새로운 형태의 생산수단이 출현하고 있고, 이를 중심으로 한 사회관계가 새롭게 형성돼 가고 있음을 살펴볼 때 4차 산업혁명은 현재 진행형임이 분명하다. 21세기에 접어들어 컴퓨팅 파워의 기하급수적 상승은 빅데이터 처리능력을 갖게 돼 컴퓨터가 진정한 의미의 인공지능 능력을 과시하게 됐으며, 사물인터넷, 크라우드, 모바일 기술의 진보 등으로 지난 20여년간 생산성이 비교할 수 없을 정도로 증가하고 있다. 4차 산업혁명의 완성을 가정할 때 아직 해야 할 일은 많다. 4차 산업혁명이 무르익었다는 것은 바둑의 최고수를 이긴 알파고와 같은 단순 지적능력의 출현이 아니라 컴퓨터의 연산능력이 인간의 종합적인 사고력이나 판단력을 능가하는 특이점(singularity)에 도달했음을 의미한다. 레이 커즈와일은 2045년이면 그때가 올 것이라고 했다. 기계가 사람이 하기 싫은 일, 실수할 수 있는 일을 능란하게 잘할 수 있을 것이므로 인간이 기계를 부릴 수 있을 때 인간 능력은 무한대로 확장될 수 있을 것이다. 그날이 오면 인간이 그토록 그리던 신의 경지에 도달할 수 있을까.

4차 산업혁명은 인공지능 등을 기반으로 삶에서 이루어지는 급격한 변화를 일컫는다. 이 혁명의 핵심에 ‘판단력’이 있다. 일상에서 사람들은 흔히 ‘결정’ 장애를 호소한다. 판단을 내리는 일만큼 어렵고 중요한 것이 없음을 알려 준다. 판단력은 흥미로운 탐구 대상이다. 구구단이나 역사적 사실이나 영문법은 가르치지만 판단력은 가르칠 수 없다. 자수성가한 재벌 1세보다 2세는 경영학의 원리를 많이 학습하지만 회사를 말아먹는 경우가 있다. 원리를 학습하는 것이 아니라, 원리를 사례에 적용하는 판단력이 관건이고, 원리는 학습할 수 있으나 판단력은 학습되지 않는 까닭이다. 인간은 다른 인간의 판단력을 훔치지 못한다. 그래서 ‘판단력 비판’의 저자 칸트는 판단력을 ‘천부의 자질’이라 했다.판단력은 그것을 지도하는 상위의 교본이 없는 근본 지위에 있는 것이다. 가령 의학상의 규칙, 치료 요법 전체를 잘 공부한 의사를 생각해 보자. 그 의학 지식과는 별도로 환자에게 어떤 의학 지식, 어떤 치료 규칙을 적용해야 하는지는 전적으로 그의 능력에 달렸다. 그 능력을 판단력이라 부른다. 개별적으로 주어진 사례에 어떤 보편적 규칙을 적용하는 것이 합당한지 결정하는 능력 말이다. 명의와 의료 사고를 내는 의사가 갈리는 지점은 바로 저런 판단력의 유무다. 판단력의 문제는 더 심각하다. 히틀러의 법학자인 칼 슈미트가 몰두했던 것 역시 내가 보기엔 ‘판단력의 문제’다. ‘정치신학’에서 ‘독재’를 옹호한 이 법학자는 규칙은 완벽히 합리적으로 구성되지 못한다고 생각했다. 가령 국가에 예산법이 없는데, 예산을 집행해야 한다면 어쩔 것인가? 이런 예외 상태에 대해 법은 답하지 못한다. 국법은 거기서 끝난다. 그러면 법적 절차가 진행되지 못할 때 누가 법 대신 결정하는가? 바로 법 위에 있는 통치자가 결정한다. 인류는 오래도록 법이 예외 상태와 맞닥뜨려 무용지물이 되지 않도록, 완벽히 합리적이도록 법을 다듬어 나갔다. 슈미트의 주장은 그래 봤자 법은 예외 상태와 마주쳐 어쩔 줄 모르며, 법이 무용지물이 된 이 예외 상태는 법 위에 있는 통치자의 결정, 재량, 바로 독창적인 판단력에 따라 타개해 나갈 수 있다는 것이다. 그러므로 보편적이고 합리적인 법 위에 한 인격의 천부의 재능인 판단력, 결정하는 능력이 놓인다. 이렇게 규칙 위에 통치자의 판단력을 위치 짓는 이 사상은 히틀러 같은 독재자를 위한 법철학이다. 규칙이 아무리 합리적으로 마련되더라도 규칙은 그 자체로는 영위될 수 없고 결국 인격이 지닌 천부의 재능인 판단력에 의존할 수밖에 없다는 생각은 인간이 걸어온 합리주의에 대한 의심이다. 인류는 한 인격(또는 공모적인 몇몇 인격)의 판단력이 인간 사회를 좌지우지할 수 없도록 인격에 의존하지 않는, 누구에게나 언제나 예외 없이 작동하는 익명의 규칙을 만들려고 노력했다. 민주주의 자체가 이 예외 없는 익명적 규칙을 존중하며, 여기에 예외를 두고 끼어드는 한 인격의 판단력(독재자가 행사하는 유신이나 긴급권)을 못 참는다. 4차 산업혁명의 의의는 바로 인공지능이 인간 고유 능력인 판단력의 자리를 넘본다는 데 있다. 예외가 생겨 무너지는 합리적인 규칙을 완벽하게 만들고, 완벽하게 개개 경우에 적용하는 혁명으로서 의의 말이다. 가령 알파고는 돌이 놓일 가장 좋은 자리를 판단한다. 그 판단이 실수를 저질렀을 때 사람들은 신기해하고 즐거워하지만, 인공지능은 곧 그 예외를 합리성으로 만회한다. ‘딥러닝.’ 바로 기계학습을 하는 까닭이다. 점점 더 예외 상태(적용돼야 할 규칙이 무용하게 되는 상태)가 발생하는 치욕은 사라지고, 합리성의 자리를 한 인격의 판단력(총기를 잃었을 때는 변덕, 객기, 우유부단)에게 내주는 일은 없어진다. 사람들은 인공지능이 잘못 판단하는 사태(인간에 대한 공격)를 우려한다. 그것은 사실 인간의 재앙이 아니라, 인공지능이 겪는 재앙이다. 인공지능 스스로 예외 상태를 허용해 다시 한 인간의 판단력에, 존 오코너 같은 원시적 영웅의 결단에 자기 자리를 양보하게 되는 까닭이다. 그렇다고 인간은 다시 인간으로 돌아가진 않는다. 인공지능을 다독이며 다시 합리성을 향한 길로 나가 차세대 판단력 혁명을 준비할 것이다.

SK하이닉스는 지난해 매출 30조원, 영업이익 13조 7000억원을 기록했다. SK가 2012년 하이닉스를 인수하기 이전, 이후를 통틀어 최대 실적이다. 반도체 제조사가 영업이익률을 46%나 기록하며 거대 인터넷 기업들을 추월한 건 이례적이다. 눈부신 실적은 글로벌 메모리 반도체의 ‘슈퍼사이클’(초호황 추세) 덕이다. 주력인 D램은 데이터를 저장하는 메모리 반도체다. D램 매출 비중은 스마트폰이 PC를 앞선 지 오래됐고, 현재 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 4차산업 분야에서 폭발적 수요를 보인다. 정신이 번쩍 드는 건 D램을 싹쓸이하는 국가가 한국이 아닌 미국과 중국이라는 현실이다. SK그룹 인사의 얘기다. 지난 1월 말 문화체육관광부가 문재인 대통령에게 제출한 50여쪽의 업무보고에는 딱 한 문장으로 기술된 연구개발 계획이 포함됐다. ‘국어거대자료(말뭉치) 구축 사업’, 이 한 줄짜리 보고가 일으킨 파급력은 적지 않다. 국립국어원은 ‘잃어버린 10년’을 반추했고, 한국어 처리 기술 기반의 국내 인공지능 스타트업들은 큰 기대를 품고 있다. 국어거대자료로 불리는 ‘말뭉치’(Corpus)는 컴퓨터가 우리 언어를 이해할 수 있게 전산화한 말과 글의 집합체다. 신문·잡지 기사, 소설부터 SNS에 쓴 글 같은 웹 말뭉치까지 전부 활용 가능한 언어 자원이다. 아마존이 글로벌 AI 스피커 시장점유율 1위가 된 건 ‘알렉사’라는 뛰어난 자연어(영어) 처리 기술과 미국 ‘ANC’가 1990년부터 구축해 온 2000억 단어 이상의 방대한 ‘영어 말뭉치’의 존재 때문이다. 인공지능은 학습된 말뭉치 양이 많을수록 똑똑해진다. 말뭉치가 ‘인공지능 진화의 씨앗’으로 불리는 이유다. 우리도 일찌감치 국가 말뭉치 구축 프로젝트에 나섰다. 1998년부터 150억원을 투입해 국립국어원이 진행했던 ‘21세기 세종계획’이 그것이다. 예산 지원이 중단된 2007년까지 2억 어절을 구축했다. 당시 일본 정부가 우리 연구자들을 초청해 말뭉치 구축 방안을 청취할 정도로 한국은 아시아에서 선두 주자였다. 세종계획 중단 후 한국어 말뭉치 규모는 정체됐지만 중국, 일본은 지속적인 투자로 각각 100억 단어가 넘는 대규모 언어 자원을 확보했다(김한샘 연세대 언어정보연구원 교수의 ‘말뭉치 구축의 세계 동향과 한국어 말뭉치’). 그 ‘잃어버린 10년’이 AI 대전환기를 맞는 현재 한국어 인공지능의 ‘치명적 공백기’로 평가된다. 국립국어원이 10년 만에 말뭉치 구축 사업을 되살려 냈지만 확정된 예산은 올해 11억원에 불과하다. 대통령에게 보고한 구축 목표는 5년간 현대어 154억 7000만 어절이다. 말뭉치 구축이 재가동된 건 고무적이지만 올해 예산으로 구축 가능한 분량은 3100만 어절이다. 이 예산과 속도로 앞질러 간 국가들을 따라잡긴 벅차다. 말뭉치 구축은 기초 연구다. 그 자체로는 상업적 가치가 크지 않고, 초기 구축 비용이 커 대학과 민간 기업에 의존하기엔 한계가 있다. 국가 말뭉치 구축을 지속적으로 확대 발전시켜야 할 이유다. 정부가 지난해부터 ‘한국형 알파고’ 개발을 부르짖으며 5년간 1조원 예산 투입을 운운하지만 말뭉치 데이터가 빈약하면 한국어 인공지능은 그리 똑똑하지 않을 게다. 우리 집도 AI 스피커를 쓴 지 1년이 흘렀다. 출시 초기보다 기능이 추가되고 업그레이드됐다. 하지만 명령을 엉뚱하게 알아듣거나 씹는 등 ‘말귀’는 어둡다. “레베카 ‘상어가족’ 틀어줘”라고 외치는 7살 딸은 종종 으름장을 놓는다. “너 말 안 들으면 갖다 버릴 거야!” ipsofacto@seoul.co.kr

1990~2000년대 초반 한국 바둑의 기세는 대단했다. ‘세계 최강’ 일본 바둑은 두 수 아래로 여기던 한국 바둑에 연거푸 깨진 뒤 지금도 충격에서 헤어나지 못하고 변방에 머물렀다. ‘4인방’ 조훈현·서봉수·유창혁·이창호 9단이 4년에 한 번씩 열려 ‘바둑 올림픽’으로 불리는 잉창치배(우승 상금 40만 달러) 대회를 차례로 우승한 것은 화룡점정이었다. 달도 차면 기운다던가. 10여년 전부터 ‘타도 한국’을 기치로 기사 육성에 나선 중국의 ‘인해전술’에 밀려 한국 바둑의 위상은 시나브로 쪼그라들었다. 지난해엔 세계 대회 무관이라는 수모까지 당했다. 그러나 올해 들어 세계 바둑 지형에 변화의 조짐이 보이고 있다. 크고 작은 9개의 세계 대회에서 한국이 7회나 우승했다. ‘신(新) 4인방’ 박정환(25)·김지석(29)·이세돌(35) 9단, 신진서(18) 8단의 활약이 컸다. 한국 바둑에 ‘제2의 전성기’가 도래한 것 아니냐는 목소리에 힘이 실린다.●5년 만에 되찾은 국가대항전 ‘농심신라면배’ 한국 바둑의 힘을 상징적으로 보여 준 게 ‘반상의 국가 대항전’ 농심 신라면배 우승이다. 2013년 우승 이후 중국에 내리 4연패를 내준 뒤 5년 만에 어렵게 되찾았다. 농심신라면배는 한·중·일 각각 5명의 기사들이 출전해 지면 탈락하는 ‘연승전’ 방식이다.한국 첫 번째 주자로 나선 신민준(19) 7단이 ‘대형 사고’를 쳤다. 신 7단은 중국 판팅위(22) 9단을 시작으로 일본 위정치(23) 7단, 백령배 우승자 저우루이양(27·중국) 9단, 일본 신인왕 출신의 쉬자위안(21) 7단, 백령배 챔피언 천야오예(29·중국) 9단, 일본 기성전에서 5차례 우승을 차지한 야마시타 게이고(40) 9단 등 중·일 최정상급 기사 6명을 연파했다. 농심신라면배에서 이창호(43)·강동윤(29) 9단이 보유한 한국 선수 연승(5연승) 기록을 갈아치우며 농심신라면배 우승에 한 발짝 더 다가섰다.그러나 중국도 만만찮았다. 당이페이(24) 9단 역시 한·일 초일류기사 5명을 집으로 돌려보냈다. 결국 한국(김지석·박정환)과 중국(당이페이·커제)이 각각 2명씩 남은 가운데 진검승부를 펼쳤다.한국에서는 ‘특급 소방수’ 김지석 9단이 네 번째 주자로 등판했다. 신진서 8단의 패배에 이어 그마저 진다면 분위기가 중국에 완전히 넘어갈 수 있는 상황이었다. 그는 패색이 짙었던 형국에서 ‘팻감 묘수’를 짜내 극적으로 당이페이 9단에게 반집 역전승을 거뒀다. 중국 측 검토실에서는 대국 중반까지 당이페이 9단의 6연승을 낙관하고 있었다. 그러나 종반에 접어들면서 반집 싸움으로 격차가 크게 좁혀지자 떠들썩했던 검토실이 뒤죽은 듯 조용했고, 김 9단이 좌하변에서 팻감을 늘리는 묘수를 선보이자 탄식이 터져 나왔다. 김 9단은 기세를 몰아 ‘중국 최강’ 커제(21) 9단과의 대결에서도 끈기와 투혼을 발휘했다. 초·중반 형세는 비세였다. 커제 9단이 흑 대마를 잡고 ‘언제 돌을 던질래’라고 시위할 정도였다. 인터넷 실시간 스코어에선 15%대85%로 커제의 승리를 당연시했다. 그러나 김 9단은 포기하지 않고 커제 9단의 강수를 물고 늘어져 기어이 흑으로 불계승을 일궈 냈다. 백을 잡고 연승가도를 달렸던 커제 9단에게는 충격적인 패배였다. 김 9단은 “약속대로 농심신라면배에서 (제가) 우승을 결정지어 매우 기쁘다”며 웃었다. 또 한번 중국의 충격적인 패배는 지난 1월 진리배 한·중 바둑리그 우승팀 대항전이었다. 한국 바둑리그 우승팀 ‘정관장 황진단’은 전력상 열세라는 예상을 깨고 중국 갑조리그 1위 ‘중신 베이징’과의 대결에서 승리했다. 특히 베테랑 이창호 9단이 옛 기량을 뽐내며 2승을 거두자 중국 관계자들은 입을 다물지 못했다. ●쑥쑥 크는 박정환… 뚝뚝 떨어지는 커제 골프, 테니스와 달리 바둑에서는 공식적으로 세계 랭킹을 매기지 않는다. 다들 자국 리그에서만 순위를 부여하고 있다. 하지만 눈에 보이지 않는 룰은 있다. 전성기 때의 이창호 9단에게는 한국 1위이자 세계 1위로 인정했다. 지난해는 중국 1위 커제 9단이 ‘세계 최고수’로 인정받는 분위기였다. 그러나 최근엔 달라졌다. 박정환 9단의 상승세가 가파른 반면 커제 9단의 승률은 뚝뚝 떨어지면서 이젠 엇갈린 의견이 나오고 있다. 특히 세계 대회에서 커제 9단의 활약이 미미했다. 지난 1월 ‘해비치 이세돌 VS 커제 바둑대국’에서 이세돌 9단은 ‘천적’ 커제 9단을 오랜만에 이겼다. 형식은 초청 대국이었지만 인공지능(AI) ‘알파고’와 맞섰던 두 기사여서 자존심 싸움이 열기를 뿜었다. 박정환 9단도 올해 커제 9단과의 두 차례 맞대결에서 모두 승리했다. 지난 2월엔 ‘2018 CCTV 하세배 한·중·일 바둑쟁탈전’ 결승에서 백으로 불계승을 거뒀고, 지난달 월드바둑챔피언십 준결승에서도 130수 만에 백 불계승을 일궜다. 박 9단은 “커제 9단이 치명적인 실수를 했다”고 말했지만 커제 9단을 연파한 것은 적지 않은 의미를 담고 있다. 박 9단은 커제 9단과의 상대 전적에서도 8승 6패로 앞서고 있다. 김지석 9단도 농심신라면배에서 커제 9단에 승리한 뒤 “1인자이며 훌륭한 기사이지만 특별하다고 생각하지 않는다”고 말해 자신감을 내보였다. 상대 전적은 4승2패로 김 9단이 좋다. 커제 9단과 달리 ‘한국 1위’ 박 9단은 연일 승승장구하고 있다. 지난 1월 몽백합배 세계바둑오픈전에서 박영훈(33) 9단을 꺾고 우승해 세계 기전 무관에서 탈출했다. 이어 월드바둑챔피언십과 CCTV 하세배 한·중·일 바둑쟁탈전에서도 우승 트로피를 수확했다. ●한국, 세계 기전 강세 이어가 최근 진행되는 세계 기전에서도 한국의 강세가 이어지고 있다. 제12회 춘란배 세계바둑선수권에서도 한국은 박정환·김지석·박영훈 9단이 8강에 진출했다. 김 9단은 LG배 기왕전 챔피언 중국의 셰얼하오 9단을 만나 또 한번의 묘수를 찾아내 백 불계승을 거뒀다. 김 9단은 이번 대회까지 4년 연속 8강에 진출해 올해는 일을 내겠다고 벼르고 있다. 박정환 9단도 중국의 펑리야오(26) 6단을 손쉽게 물리치고 3년 연속 8강에 올랐다. 박영훈 9단은 중국 롄사오(24) 9단을 상대로 극적인 반집승을 거뒀다. 앞서 16강에 진출한 한국 기사 4명 중 강동윤 9단만이 커제 9단에게 패해 8강에 오르지 못했다. 일본 기사들의 전원 탈락으로 8강 대결도 한·중 기사로 압축됐다. 특히 김 9단과 커제 9단의 ‘빅매치’가 예정돼 또 한번 세계 바둑팬들을 벌써부터 흥분케 하고 있다. 김경두 기자 golders@seoul.co.kr

수천 년 된 바둑은 361개 위치에 돌을 놓는 비교적 단순한 게임임에도 불구하고 경우의 수가 너무나 커서 단 한 번도 똑같이 놓인 바둑 경기가 없었다고 한다. 경우의 수를 나타내는 171자리의 숫자가 정확히 계산된 것도 2016년의 일이다. 우주에 있는 원자의 숫자가 대략 80자리 수라고 한다.그런데 2016년 초 인공지능(AI) ‘알파고’가 이세돌 9단에게 이기는 장면을 보고 사람들이 충격을 받았다. 알파고는 그 이전까지 기보들을 학습해 확률적으로 어떤 수가 유리할 것인가를 계산할 수 있어 이런 성과를 얻었던 것이다. 2017년에는 간단한 규칙만 알고 혼자 바둑을 연습한 알파고 제로가 이제는 어느 누구도 당할 수 없는 실력을 갖추게 되었다.AI가 가지고 올 미래의 그림에는 인간을 넘어선 AI의 도움을 받아 놀랍게 발전할 사회와 인간통제를 벗어나 버린 AI에 의한 디스토피아가 마구 혼재되어 있다. 실제로 많은 직업군이 재편되는 과정에서 크게 도움을 받을 사회도 있을 것이나, 완전히 낙오되는 곳도 나올 것이 분명하다. 이런 변화는 과거 여러 차례의 산업혁명에 비해서 훨씬 더 빠르고 광범위하게 나타날 것이 분명하다. 사실 물리학에서는 AI의 도움을 받아 연구를 한 지가 꽤 됐다. 입자물리학에서는 양성자끼리 충돌하는 ‘미니 빅뱅’ 결과로 만들어지는 수많은 입자들을 추적해야 하는데, 연간 30페타바이트(PB)라는 엄청난 데이터 속에 들어 있는 새로운 현상의 발견은 쉽지 않다. 조만간 업그레이드될 거대 강입자 충돌장치(LHC)는 현재보다 수십 배 많은 데이터 처리를 요구하고 있다. 1년 정도 걸리던 데이터 분석이 수십 년 걸릴 수 있다는 이야기다. 이렇게 되면 새로운 실험을 할 수 없게 된다. 그래서 몇 년 전부터 물리학자와 데이터과학자들은 이런 문제의 해결을 함께 고민하기 시작했다. 필자는 물리학 연구의 중요한 도구로 자리잡은 딥러닝 기초를 물리학과 학생들에게 강의하고 있다. 90년 전 확립된 양자역학이나 100년 전 완성된 상대성이론을 강의하는 것과는 달리 나 스스로도 매일 공부하며 강의준비를 하고 있다. 앞으로 완전히 바뀐 세상에서 살아야 할 학생들에게 AI는 컴퓨터가 대중화되기 시작한 30년 전 전산물리학이란 과목이 새로 만들어져 물리학의 중요 도구로 쓰인 것과 같아질 것이다. 100년 전 만들어진 물리학의 포근함에 안주하지 않는 것이 현대 물리학의 당면 과제다. 열기관에 의한 1차 산업혁명, 전자기학에 의한 2차 산업혁명, 컴퓨터와 인터넷에 의한 3차 산업혁명에 이어 4차 산업혁명에서도 물리학이 어떻게 주도적인 역할을 할 것인가를 고민해야 한다. 어쩌면 가장 정확한 빅데이터를 생산하는 물리학 실험실과 AI의 작동원리를 이해할 수 있는 이론물리학에 혁신적 발전이 도래할 수도 있을 것이다. 물리학을 교육하고 연구하는 방식이 AI 발전에 따라 크게 달라질 것이다. 변화의 조짐은 우리나라를 제외한 다른 나라들에서는 눈에 띄게 보인다. 중국에서는 지난해부터 ‘AI 굴기’를 선언하고 2030년까지 세계 최강 AI 기술보유 국가가 되겠다고 선언했다. 가장 많은 데이터를 생산해 내는 중국으로서는 이런 도전이 빈말이 아닐 수 있다. 연간 6조원씩 투자를 하겠다고도 밝히고 있다. 2017년에는 2016년에 비해 10배 많은 투자를 했다. 그리고 기초과학에서도 세계 최고를 지향하고 있다. 지난 20년간 전자·통신산업에서 가장 놀라운 성장을 했던 한국에선 세계의 이런 변화와 비교해 이상하리만큼 비전 제시가 없다. 교육부에서 시대 흐름에 맞게 투자하는 흔적을 발견할 수 없고, 구태의연한 대학입시제도 변화에만 온 에너지를 쏟아붓고 있다. 정부에 산적한 숙제들이 많기는 하지만 미래에 대한 비전과 적절한 투자도 반드시 필요하다. 꼭 재원이 필요한 것만이 아닐 것이다. 비전 제시가 더 중요하다.

직원 대신 AI가 불길온도 체크 ‘파이넥스 공법’ 등 혁신 이끌어 ‘스마트X’ 프로젝트도 이목집중지난달 31일 오전 포스코 경북 포항제철소 제2고로. 아직 쌀쌀한 날씨였지만 고로(高爐) 쪽으로 다가가니 더운 김이 확 뿜어져 나왔다. 철광석 등을 녹여 쇳물로 만드는 용광로는 높이가 100m나 돼 고로라고 불린다. 쇳물이 나오는 출선구를 들여다보니 1500도가 넘는, 불 같기도 하고 물 같기도 한 쇳물이 밝은 빛을 띠고 흐르고 있었다. 1년 반 전까지만 해도 두 시간에 한 번씩 직원이 펄펄 끓는 열기에 온도계를 넣고 온도를 쟀다. 품질 관리를 위해 불길 온도를 맞춰야 해서다. 하지만 지금은 내부 센서와 인공지능(AI)이 그 일을 대신한다. 이런 스마트 공정 덕분에 지난해 제2고로 철 생산량은 전년보다 4~5% 개선됐다. 다른 스마트 공정까지 합치면 연료비도 600억원 줄었다. 손기완 제선부 팀장은 “2년 전 이세돌 9단이 바둑 AI인 알파고에 패했을 때 이대로 머물러 있어선 안 되겠다는 생각에 도입했다”고 말했다. 1973년 고로에서 첫 쇳물을 뽑아낼 때만 해도 상상조차 못했던 ‘풍경’이다. 그사이 포스코의 철강 생산량은 44만 9000t에서 지난해 3720만t으로 약 80배 늘었다. 이 가운데 900여만t은 고부가가치 상품인 자동차용 강판이다. 세계 자동차 10대 중 1대는 포스코 강판을 쓴다. 근대식 용광로를 대체한 ‘파이넥스 공법’(포스코가 자체 개발한 쇳물 추출 공정)으로 일대 변화를 가져왔듯이 포스코는 또 하나의 획기적인 실험을 하고 있다. 모든 사업 분야에 AI와 빅데이터를 접목해 생산성을 높이는 이른바 ‘스마트X’ 프로젝트다. 자동차 강판 생산의 핵심 기술인 용융아연도금(CGL)을 AI로 정밀하게 제어해 편차를 대폭 줄이는 기술도 적용 중이다. 최근에는 포스프레임이라는 스마트팩토리 고유 플랫폼을 구축해 세계 철강산업의 스마트화를 이끌고 있다. 애플, 페이스북의 사옥을 시공해 주목받은 미국 DPR건설과 손잡고 가상공간에서 설계와 공사 관리를 지원하는 스마트 컨스트럭션 솔루션도 국내 건설시장에 공급할 계획이다. 포항 백민경 기자 white@seoul.co.kr

2016년 3월 인공지능(AI) ‘알파고’가 이세돌 9단과의 바둑 대국에서 승리하면서 4차 산업혁명이 이슈로 떠올랐다. 그러나 우리 생활과 맞닿아 있지 않아서일까. 4차 산업혁명에 관한 우리 시선은 몇 년 동안 별반 바뀌지 않은 듯하다. 대다수는 몇 가지 혁신적인 기술을 떠올리는 정도이고, 심지어 호기롭게 “4차 산업혁명은 실체가 없다”고 주장하는 이들도 있다. 이런 가운데 출판계에서는 오히려 관련 서적 발행이 늘어나는 추세다. 특히 최근엔 4차 산업혁명의 주요 개념을 곱씹어 보거나, 다양한 시각에서 분석하려는 노력이 엿보이는 책들이 출간됐다.AI가 인간을 초월하면 어떻게 될까?/사이토 가즈노리 지음/이정환 옮김/마일스톤/200쪽/1만 3000원 AI가 인간을 초월하면 어떻게 될까’는 레이 커즈와일의 2007년 저서 ‘특이점이 온다’, 살림 이스마일의 2016년 저서 ‘기하급수 시대가 온다’가 제시한 ‘특이점’과 ‘기하급수적 진보’ 2가지 키워드를 통해 미래 예측의 중요성을 강조한다. 특이점은 인간의 능력이 근본적으로 바뀌는 수준의 일들이 벌어지는 시점을 뜻한다. 레이 커즈와일은 2045년쯤 이 특이점이 도래하리라 예측했다. 살림 이스마일은 특이점 이후 기술의 진화 속도가 기하급수적으로 빨라질 것이라 내다봤다.저자는 두 가지 키워드를 분석하고 좀더 치밀한 미래 예측에 주의를 기울여야 한다고 강조한다. 예컨대 일본의 한 지방 버스회사는 ‘운전기사가 부족하니 신규 졸업자를 채용해 3년 동안 육성하겠다’는 계획을 세웠다. 저자는 “자율운전 택시를 보급하기 위해 환경을 정비하는 현실을 생각해 보면 옳은 결정은 아니다”라고 지적한다. “미국은 IBM, 마이크로소프트웨어, 구글, 페이스북, 아마존 5개 업체가 협력해 인공지능을 연구하는데, 일본은 그런 움직임이 없다”고도 덧붙인다. 미래 예측에 둔감한 우리도 새겨들을 만한 충고다. 4차 산업혁명과 인간/김성동 지음/연암서가/338쪽/1만 7000원 ‘4차 산업혁명과 인간’은 앞선 1~3차 산업혁명을 둘러보고, 앞으로 다가올 4차 산업혁명에서 노동의 의미에 관해 주목한 책이다. 1995년 워싱턴 경제동향연구재단 설립자 제러미 리프킨은 “2050년쯤 전통적인 산업 부문 관리에 전체 성인인구의 5%밖에 필요하지 않을 것”이라며 ‘노동의 종말’을 선언했다.저자는 재교육과 재취업 등 기존 산업사회의 낡은 정책으로는 일자리 정책에서 별다른 효용을 거두지 못할 것이라 지적한다. 그리고 ‘기본소득’과 노동에 관한 발상의 전환을 조합해 해법을 찾는다. 4차 산업혁명에서 기계적인 일이 아니라 결국 인간이 아니면 할 수 없는 창조적인 일만 남는데, 일을 즐기고 재미와 보람을 느끼는 사람만 이를 누릴 수 있다. 그러려면 매달 일정 금액을 국가에서 일괄적으로 각 국민에게 균등하게 지급하는 기본 소득으로 보완해야 한다고 저자는 주장한다. 기본소득이 있다면 서둘러 직업을 선택할 필요가 없으며, 또 적합한 노동의 기회를 기다리면서 일과 생활, 노동과 여가가 합쳐지게 될 것이라는 것이다. 미술을 알아야 산다/정장진 지음/미메시스/432쪽/2만 2000원 미술 해설서 대부분이 미술을 역사적, 미학적 의미에서 다루는 것과 달리 ‘미술을 알아야 산다’는 산업혁명의 접점을 집요하게 탐구한다. 예컨대 몬드리안의 1943년 작 ‘브로드웨이 부기우기’는 지금의 QR 코드와 거의 흡사한데, 몬드리안이 이 그림을 통해 디지털에서 쓰이는 언어인 ‘0’과 ‘1’을 표현했다고 저자는 설명한다.저자는 또 경기 평택의 삼성 반도체 공장에 그려진 몬드리안의 그림에 주목하고 “공장 벽에 그려진 몬드리안 그림에서 반도체를 볼 수 있고, 여러 건물로 이뤄진 단지 내 건물 배치 전체가 반도체라는 것도 읽어 낼 수 있어야 스티브 잡스 같은 스마트 기기를 만들어낼 수 있다”고 주장한다. 4차 산업혁명은 디지털 논리와 미술의 접점을 얼마나 이해하고 이를 어떻게 활용해 나가느냐가 중요하다는 뜻이다. “4차 산업혁명은 디지털 논리가 미술을 만나 인간과 세계에 관한 새로운 관념들을 만들어 낼 것이기에 혁명적”이라고 한 저자의 설명은 이런 점에서 깊이 생각해 볼 문제다. 김기중 기자 gjkim@seoul.co.kr

1968년 스탠리 큐브릭 감독이 아서 C 클라크의 원작을 바탕으로 만든 영화 ‘2001 스페이스 오디세이’에는 목성 유인탐사선과 이 탐사선의 주 컴퓨터인 인공지능 ‘HAL9000’이 등장해 전 세계적인 반향을 불러일으켰다. 그로부터 50년이 지난 지금 바야흐로 우리 일상에까지 도래한 4차 산업혁명의 물결 속에서 인류는 화성 유인탐사를 추진하고, 알파고 같은 인공지능(AI)시스템을 개발하는 등 상상을 현실로 만들어 가고 있다. 2016년 1월 세계경제포럼에서는 ‘4차 산업혁명의 이해’를 주요 의제로 다뤄 전 세계가 4차 산업혁명에 주목하게 만들었다. 또 같은 해 3월 이세돌 9단과 알파고가 벌인 바둑 대국으로 4차 산업혁명은 순식간에 우리 앞으로 다가왔다. 4차 산업혁명이란 컴퓨터, 인터넷 등으로 촉발된 ‘정보화’와는 구별되는 것으로 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능 등의 디지털 기술을 바탕으로 한 산업 생태계의 변혁을 의미한다. 자동화, 데이터 교류 및 제조 기술을 포괄하는 것으로 IoT를 통해 방대한 빅데이터가 생성되고 AI가 빅데이터를 해석해 적절한 판단과 자율제어를 스스로 수행함으로써 초지능적인 제품 생산 및 서비스 제공을 가능하게 한다. 이렇게 새로운 산업혁명이 발발하는 것이다. 항공우주 분야에도 4차 산업혁명의 바람이 거세다. 대표적인 사례가 바로 드론이다. 자율비행과 커넥티드 특성을 갖는 드론은 다양한 센서, 빅데이터, 머신 러닝 기술과 융합해 농업, 건설, 감시, 물류 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 실리콘밸리에 위치한 우주 발사체 분야 스타트업 ‘렐러티비티 스페이스’(Relativity Space)는 발사비용의 90% 절감을 목표로 발사체 전체를 3D 프린팅 기술로 제작하는 것을 추진하고 있다. 위성 레이다영상 분야에서 딥러닝을 이용한 정밀 해석은 지하자원이나 유적 발굴처럼 앞으로 다양한 영상 이용을 예상할 수 있게 한다. 위성통신 분야에서는 ‘원웹’(OneWeb)이 648기의 초소형 통신위성을 발사해 2020년까지 전 세계 어디서나 접속 가능한 초고속 우주 인터넷망 구축을 추진하고 있다. 여기에 사용되는 위성은 에어버스에서 스마트 팩토리를 구축하여 대량 생산한다. 세계 주요국들은 4차 산업혁명의 치열한 경쟁에서 앞서가기 위해 다양한 국가 전략과 정책을 수립, 추진하고 있다. 생산공정, 조달·물류, 서비스까지 통합관리하는 스마트 팩토리를 구현해 생산성을 극대화하려는 독일의 ‘인더스트리 4.0’, 생산 자동화 및 엔지니어링 분야를 정보기술(IT) 기반으로 통합하려는 미국의 ‘매뉴팩처링 USA’, 정보통신기술(ICT)을 접목해 노동집약적 제조방식을 지능화하려는 중국의 ‘제조 2025’, 초스마트사회를 구현하려는 일본의 ‘미래투자전략 2017’ 등이 대표적이다. 선진국에 견줘 다소 늦었지만 한국도 ‘소프트웨어 강국, ICT 르네상스로 4차 산업혁명 선도 기반 구축’을 국정과제의 하나로 선정하는 등 4차 산업혁명 전략을 추진 중이다. 항공우주 분야에서도 지난해 12월 확정된 ‘드론산업 발전 기본계획’을 통해 4차 산업혁명의 핵심기술들을 적용한 ‘한국형 K드론 시스템’을 구축, 세계 시장에 진출하겠다고 발표했다. 2월 초 발표된 ‘제3차 우주개발 진흥 기본계획’에도 다양한 첨단위성을 개발해 국민생활 향상과 4차 산업혁명을 견인하고 AI, 빅데이터 기술과 우주기술을 융합한 새로운 서비스를 발굴하고 시장을 창출하겠다는 내용이 포함됐다. 지금은 4차 산업혁명으로 전 분야에서 파괴적 혁신이 일어나고 있는 중요한 시점이다. 항공우주 분야에서 세계적인 경쟁력을 갖추지 못하고 있는 한국으로서는 우리의 강점인 ICT와의 융합을 통해 ‘뛰어넘기 전략’을 펼쳐야 한다. 그래야 차세대 기술과 시장을 선점하는 기회를 잡을 수 있을 것이다. 체계적인 정부 전략을 바탕으로 산학연이 연계해 연구개발(R&D) 역량을 모은다면 항공우주 분야는 향후 우리의 기술혁신과 국민경제의 중심 역할을 담당할 수 있을 것이다.