국내 기술로 개발된 인공지능(AI) ‘엑소브레인’이 인간 퀴즈왕들과 한판 지식대결을 벌인다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 엑소브레인이 올해 장학퀴즈 상·하반기 왕중왕전에서 우승한 고등학생 2명, 2016학년도 대학수학능력시험 만점자인 대학생, 방송사 두뇌게임에서 두각을 나타낸 연예인과 장학퀴즈에서 맞붙는다고 14일 밝혔다. 대결은 오는 18일 대전 ETRI에서 이뤄진다. 이번 퀴즈 대결은 2011년 IBM이 개발한 인공지능 ‘왓슨’이 미국의 대표적 퀴즈쇼 ‘제퍼디쇼’에서 인간 고수들과 퀴즈 대결을 벌인 장면을 재연하는 것이다. ‘내 몸 밖에 있는 인공두뇌’라는 뜻의 엑소브레인은 2013년부터 10년 목표로 개발 중에 있다. 최종 목표는 기계와 인간 간 의사소통을 넘어 지식소통을 가능케 하고 이를 토대로 전문가 수준의 의사 결정을 지원하는 인공두뇌를 개발하는 것이다. 이번 퀴즈 대결은 내년 2월까지를 목표로 한 1단계 개발 기술의 수준을 검증하기 위한 과정이다. 엑소브레인은 그동안 도서 12만권 분량에 해당하는 백과사전, 국어사전, 한자사전, 일반상식의 언어를 이해하고 지식을 학습했다. 이런 지식을 바탕으로 머신러닝과 딥러닝 기술을 이용해 사람이 쓰는 자연어 문장으로 나오는 복잡한 형태의 문제도 풀 수 있도록 했다고 ETRI 측은 밝혔다. 이번 대결에는 상금이 걸려 있지는 않지만 인간이 우승할 경우 자신의 이름으로 모교 고등학교에, 엑소브레인이 이길 경우는 도서 벽지 고교에 장학금 2000만원을 전달할 것으로 알려졌다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

삼성전자가 비브 랩스(VIV Labs)를 인수하고, 내년에 출시되는 갤럭시S8에 음성인식 인공지능(AI) 비서를 탑재한다. 갤럭시S8에 탑재되는 음성인식 AI 비서는 애플의 아이폰에 있는 시리(Siri)와 비슷하지만 기능이 대폭 업그레이드 될 것으로 보인다. 대화형 서비스로 사용자의 음성을 인식해 필요한 정보를 제공하는 형태다. 삼성전자 무선사업부 이인종 부사장은 지난 4일 서울 서초사옥에서 열린 비브 랩스(VIV Labs) 인수 기자간담회에서 “갤럭시S8이 삼성전자의 음성인식 인공지능을 탑재한 첫 번째 플랫폼이 될 것”이라며 “기존 AI 비서와는 눈에 보일 정도로 차별화되며, 우수한 기능이 들어갈 것”이라고 밝혔다. 삼성전자는 최근 인수한 비브 랩스의 개방형 AI 플랫폼을 이용해 갤럭시S8을 세탁기와 냉장고 등 자사 가전제품과도 연동할 계획이다. AI 비서에게 말만 하면 가전제품 제어가 가능해진다는 것이다. 이인종 부사장은 “갤럭시S8에 실릴 AI 비서는 스마트폰과 여러 가전제품을 사람들이 더 편리하게 이용하는 데 초점을 맞췄다”며 “예전에는 인간이 기계의 언어를 배웠다면 이제는 기계가 인간의 언어와 사고방식을 배워서 인간을 편리하게 해주는 원리”라고 설명했다. 삼성전자는 갤럭시S8을 시작으로 스마트폰뿐 아니라 TV, 냉장고 등 모든 기기와 서비스를 AI의 대화형 서비스로 연결할 계획이다. 비브의 개방형 플랫폼을 통해 외부 개발자의 참여를 유도해 개방형 생태계를 구축하겠다는 전략도 세웠다. 비브의 플랫폼은 외부 개발자들을 자연어 기반의 AI 인터페이스(시스템간 매개 환경)에 연결해준다. 음식 배달부터 의료, 금융 서비스까지 다양한 업체들이 비브의 플랫폼에 서비스를 등록하면 별도의 애플리케이션 없이도 고객에게 서비스를 제공할 수 있다. 스마트폰 이용자들은 앱을 설치하지 않고도 해당 서비스를 이용할 수 있다. 스마트폰의 인공지능 비서에게 피자를 주문하거나 병원 예약을 요청하면 비서가 바로 지시를 수행한다. 이용자가 굳이 앱을 내려받을 필요도, 해당 기능을 찾아볼 필요도 없다. 말만 하면 인공지능 비서가 알아서 해주는 방식이다. 비브의 플랫폼은 스마트폰뿐 아니라 다른 기기와도 연결되기 때문에 냉장고를 통해 피자를 주문하는 일도 가능해진다. 플랫폼에 참여하는 서비스 제공업체가 많아질수록 인공지능 비서가 할 수 있는 일은 많아진다. 갤럭시S8에 탑재되는 비브의 플랫폼은 초기 단계로, 우선 삼성전자의 가전제품에만 개방된다. 삼성전자는 추후 플랫폼을 외부 회사 제품에도 개방하는 방안을 검토하고 있다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

‘SK텔레콤의 로라(LoRa) 대 KT·LG유플러스의 NB.’ 사물인터넷(IoT) 시장이 급성장하면서 국내 이동통신사들의 시장 선점 경쟁이 본격화됐다. KT와 LG유플러스는 3일 광화문 KT사옥에서 공동 간담회를 열고 내년 1분기 ‘NB-IoT’ 상용화를 공동 추진한다고 선언했다. 지난 7월 SK텔레콤이 ‘로라-IoT’ 전용망 구축을 발표한 지 넉 달여 만에 로라가 아닌 NB로 맞불을 놓은 셈이다. 로라와 NB는 모두 글로벌 정보통신기술(ICT) 기업들이 구축 중인 IoT 기술 표준의 종류다. 이동통신 표준화 단체인 3GPP가 IoT 표준으로 삼은 NB 진영에 삼성전자, 노키아, 화웨이가 있다. SK텔레콤은 지난해 모바일월드콩그레스(MWC) 때 출범한 로라 얼라이언스 진영에 섰다. 미국 컴캐스트, 일본 소프트뱅크, 프랑스 오렌지, 시스코, IBM 등이 로라 진영에 섰다. 두 방식 모두 저비용, 저전력, 저용량 서비스를 구현했다. NB는 기존 LTE망의 좁은 대역을 이용해 150kbps 이하 데이터 전송 속도와 8~15㎞ 장거리 서비스를 지원한다. 안정성이 높아 가스·수도·전기검침 등의 통신에 적합하다. 로라의 전파 도달 거리는 최대 20㎞에 달한다. SK텔레콤은 지난 6월 이미 로라 전국망 구축을 끝냈다. KT와 LG유플러스는 내년 안에 전국망 구축을 완료할 계획이다. KT와 LG유플러스는 또 ▲NB 네트워크 조기 상용화 ▲칩셋, 모듈, eSim, 단말 등 IoT 핵심제품의 공동소싱 ▲글로벌 기구 활동 대응 등에 협력하기로 했다. 안성준 LG유플러스 IoT사업부문장은 “LG유플러스는 홈, 공공, 산업 분야에서 IoT를 적극적으로 구축해 네트워크부터 플랫폼까지 총괄하는 종합 솔루션을 제공해 왔다”면서 “KT와의 사업협력을 통해 IoT 생태계 조기 구축과 시장성장 가속화를 유도해 국내 NB-IoT 산업의 글로벌 경쟁력을 확보하겠다”고 말했다. 그간 또 다른 기술표준인 LTE-M 세계 최초 상용화 성과를 냈던 KT의 김형욱 플랫폼사업기획실장은 “NB 전국망을 조기 구축하고 KT의 500여개 파트너사와 협력해 혁신적인 서비스를 선보이겠다”고 밝혔다. 이통 3사의 IoT 전국망 구축이 활기를 띠면서 내년이 국내 IoT 대중화 원년이 될 것이란 관측이 많다. IoT 사업은 스마트공장, 스마트시티 등 다양한 분야로 확장이 예상되지만 가장 먼저 꽃피울 분야는 홈IoT가 될 것이란 전망이다. 특히 지난해 11월 기준 주택 1637만 가구 중 59.9%(981만 가구)가 아파트인 국내의 주거 환경이 홈IoT 인프라 구축에 최적화되어 있다는 평가가 나온다. 현대건설 등 건설사와 협력하는 SK텔레콤은 2016~2017년 분양 예정 아파트 10만 가구에 스마트홈을 적용할 계획이다. SK텔레콤은 지난 2일 서울 강남구 도곡동에 위치한 현대건설 힐스테이트 갤러리에서 음성인식, 머신러닝(기계학습) 기술이 적용된 ‘지능형 스마트홈’ 서비스를 공개하며, 이미 목동·평택 송담 힐스테이트 2000가구에 지능형 스마트홈 솔루션을 선제적으로 도입했다고 밝혔다. 입주자들이 스마트폰을 통해 “불 꺼”, “가스 잠가”, “창문 닫아”와 같은 말로 명령을 하면 가전기기가 작동된다. 특히 머신러닝을 통해 입주자의 억양이나 발음 습관을 스스로 학습하기 때문에 95% 이상으로 자연어 인식률을 높일 수 있다고 SK텔레콤은 설명했다. 또 위치정보·수면·이동패턴 등 데이터를 분석해 입주자에게 필요한 서비스를 추천할 수도 있고, 입주자가 잠이 들면 사용하던 가전제품을 끌 수도 있다. SK텔레콤 측은 “아파트 가구들이 와이파이망을 쓰기 때문에 지능형 스마트홈은 주로 와이파이망을 통해 사물 간 통신한다”면서 “다만 집 바깥이나 베란다에 있는 개량기와 통신할 때 로라망을 활용할 수 있다”고 설명했다. 아웃도어 활동과 IoT가 결합할 수도 있다. KT는 이날 코오롱스포츠와 협력해 인텔의 NB-IoT 모듈을 등산용 재킷에 탑재한 ‘IoT 세이프티 재킷’(시제품)을 선보였다. 등산을 하다 조난을 당했을 때 재킷에 탑재된 센서가 조난자의 비정상적인 움직임을 감지, 최대 10㎞까지 닿는 통신모듈을 통해 조난 알림 메시지를 보낼 수 있다. 재킷 내 탑재된 알람용 발광다이오드(LED) 및 음향 센서가 자동으로 작동돼, 야간에도 구조대가 쉽게 조난자의 위치를 파악할 수도 있다. KT는 이 밖에 인체감지센서와 화재감지센서를 통해 텐트 내 도난, 화재 사고를 방지하는 ‘IoT 스마트 텐트’(시제품)도 선보였다. 홍희경 기자 saloo@seoul.co.kr

글로벌 정보기술(IT) 공룡들이 인공지능(AI) 주도권을 놓고 총성 없는 전쟁을 벌이고 있는 가운데 그중에서도 최근 가장 뜨겁게 달아오르고 있는 분야가 AI 기반의 음성인식 비서다. 구글과 애플, 삼성전자, 아마존 등은 AI 음성인식 비서를 스마트폰과 같은 하드웨어 기기에 탑재해 일상 속의 인공지능을 구현하고 있다. 터치를 넘어 음성명령이라는 한층 혁신적인 사용자환경(UI)을 완성함은 물론 인공지능 역량을 토대로 사물인터넷(IoT) 등 미래 신산업을 장악하겠다는 전략이다. 지난 17일(현지시간) 블룸버그통신 등 외신들은 애플이 최근 머신러닝(기계학습) 분야의 권위자인 러스 살라쿠트디노프 미국 카네기멜런대 교수를 자사의 AI 연구 책임자로 영입했다고 보도했다. 살라쿠트디노프 교수는 인간이 던지는 질문의 맥락을 기계가 더 잘 분별하는 방법을 연구하고 있는데, 애플은 그를 자사의 AI 음성인식 비서 ‘시리’(Siri)의 기능을 높이는 데 투입할 것으로 알려졌다. 애플의 이 같은 소식은 구글이 AI 음성인식 비서인 ‘구글 어시스턴트’를 탑재한 프리미엄 스마트폰 ‘픽셀’을 공개한 직후 전해져 주목을 받고 있다. 구글은 지난 4일 픽셀폰을 공개하면서 “구글 어시스턴트는 우리가 만드는 하드웨어의 중심에 있다”고 강조했다. 픽셀폰이 공개된 다음날에는 삼성전자가 미국 실리콘밸리의 AI 플랫폼 기업 ‘비브랩스’ 인수를 발표하면서 인공지능 경쟁에 도전장을 던졌다. 이들 기업이 AI를 놓고 물러설 수 없는 자존심 경쟁을 벌이는 것은 인공지능을 탑재한 스마트폰을 사물인터넷과 전자상거래, 미디어 등을 잇는 플랫폼 생태계의 중심으로 ‘격상’시키기 위함이다. 구글은 구글 어시스턴트를 픽셀폰과 메신저 ‘알로’, AI 음성인식 스피커인 ‘구글홈’에 탑재했다. 가전기기를 제어하고 배달음식을 주문하며 택시를 호출하는 등 검색과 메일, 지도, IoT 등 구글의 모든 서비스를 하드웨어와 연결하는 생태계를 구축하겠다는 밑그림이다. 삼성전자의 비브랩스 인수 역시 스마트폰과 가전기기 등을 잇는 ‘생태계’라는 청사진에 기반했다. 비브랩스는 애플 시리의 핵심 개발자들이 주축이 된 기업으로, 비브랩스의 플랫폼은 다양한 서비스들이 연결돼 이용자의 명령에 따라 유기적으로 결합한다. 삼성전자 무선사업부 이인종 부사장은 “비브의 플랫폼은 삼성전자의 모든 기기와 서비스를 통합하는 생태계 조성에 적합하다”고 밝혔다. 애플 역시 시리를 개방해 외부 개발자가 시리에 기반한 다양한 애플리케이션(앱)을 만들 수 있도록 빗장을 열었다. 시장조사업체 스트래티지 애널리틱스(SA)는 AI 음성인식 비서 기기의 연간 생산량은 올해 180만대 수준에서 2020년 1510만대 수준으로 뛰어오를 것이라고 전망했다. 세계 최대 전자상거래 기업 아마존이 AI 음성인식 비서 ‘알렉사’를 탑재한 스피커 ‘에코’는 300만대 이상 팔렸다. 마이크로소프트는 자사의 AI 음성인식 비서 ‘코타나’를 게임기 ‘엑스박스 원’에도 탑재할 계획이다. 이규섭 KT경제경영연구소 연구위원은 “인공지능의 발전으로 개인의 생체리듬과 생활 정보, 장소와 기후 등에 따라 정보를 맞춤형으로 알려주고 기능을 실행하는 똑똑한 개인비서 기기의 확산이 가속화될 것”이라면서 “가정 내 스피커와 스마트폰은 물론 웨어러블, 차량으로까지 확대되면서 IT 생태계는 물론 광고, 커머스 등 산업 전반에 큰 변화를 가져올 것”이라고 전망했다. 국내 정보통신기술(ICT)업계도 아마존에 도전장을 내밀고 있다. SK텔레콤이 지난달 출시한 AI 기반 음성인식 스피커 ‘누구’는 음성 명령을 인식해 음악을 재생하거나 가전기기를 제어하고, 날씨와 일정 등을 안내하는 기능을 탑재했다. 인공지능과 기계번역, 음성인식 등 기술 개발에 속도를 내고 있는 네이버 역시 AI 음성인식 스피커를 개발 중인 것으로 알려졌다. 이규섭 연구위원은 “국내 기술 수준은 글로벌 IT 기업들에 다소 뒤떨어져 있다는 평가를 받지만 한국어를 잘 처리할 수 있는 음성인식과 자연어처리, 대화 모델링의 개발과 학습 데이터 확보가 충분히 이뤄진다면 국내에서만큼은 경쟁력이 있을 것”이라고 평가했다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

“인공지능(AI)을 갖춘 로봇이 시를 짓고 기사를 썼다는 뉴스를 들은 적이 있죠? 진짜 시인이나 기자가 쓴 것보다 더 큰 호응을 받았다고 합니다. 하지만 결론적으로 로봇이 사람을 속인 겁니다. 인간이 썼던 시와 기사를 참조해 흉내 낸 것이지 창작한 게 아닙니다.” 제리 캐플런 스탠퍼드대 법정보학센터 교수가 정의하는 AI는 ‘마술(magic)이 아닌 자동화(automation)’다. 미래를 변화시킬 원동력이지만 분명 한계도 있다는 것이다. 그는 PC가 보급되기도 전인 1987년 아이패드 같은 태블릿 컴퓨터의 기본 개념을 만들고 초창기 AI 기업을 창업했다. “최근의 로봇은 사람의 손은 물론 눈이 필요한 일을 대신하고 있습니다. 무인 자동차가 대표적이죠. 단순 작업은 물론 상당한 인지 능력을 필요로 하는 부분도 대신합니다. 예를 들어 변호사가 판례를 찾고 의사가 차트를 보는 일 등도 로봇이 대신할 수 있습니다. 그렇다고 변호사와 의사라는 직업이 사라지는 건 아니죠. 그들은 로봇 덕분에 번 시간을 더 고도화되고 사고가 필요한 일에 쓸 수 있게 됩니다.” 캐플런 교수는 사람이 해야만 관심을 받고 사랑받는 일이 있다고 했다. 바이올린을 연주하고 테니스나 자동차 경주를 하는 일 등은 로봇이 더 잘할 수 있지만, 이를 보는 사람들은 전혀 감흥을 느끼지 못한다는 것이다. 캐플런 교수는 음성인식 기술이 발달했지만 로봇이 사람처럼 자연어를 인식하는 건 아니라고 설명했다. 프로그래밍이 된 알고리즘을 통해 자신만의 방식으로 사람의 말을 이해하고 흉내 낸다고 했다. 따라서 로봇은 사람을 설득하는 직업, 감정적으로 공감해야 하는 직업은 대체할 수 없다는 게 캐플런 교수의 주장이다. 캐플런 교수는 AI의 역사와 함께 철학을 가르친다. 컴퓨터정보공학 박사인 그가 왜 철학을 강의할까. “사람은 동물과 달리 일을 하며 ‘만물의 영장’이라는 자부심을 느꼈습니다. 그러나 로봇이 많은 일을 대신하게 되면 ‘사람은 도대체 뭔가’라는 의문을 갖게 될 겁니다. 우주와 자연에서 인간의 존재 이유를 찾기 위한 새로운 탐구를 하게 될 겁니다. 이에 대한 해법을 찾는 데 도움을 주고자 철학을 가르치고 있습니다.” 임주형 기자 hermes@seoul.co.kr

이어폰의 진화 속도가 놀랍다. 이어폰을 살짝 건드리기만 해도 스마트폰의 음성 인식 기능이 작동돼 전화를 걸 수 있다. 알아서 주변 소음도 차단해 준다. 조만간 인공지능과 결합된 이어폰도 나올 전망이다. 상대방의 얘기를 알아듣고 실시간 통역을 해주거나 문자로 변환해주는 ‘똑똑한’ 기능이 현실화하는 셈이다. 강단에 서서 프레젠테이션을 할 때 제스처만으로 페이지를 넘겨주는 개인 비서 역할도 한다. 29일 정보기술(IT) 업계에 따르면 IBM, 애플, 소니 등 글로벌 기업들이 IT 액세서리에 불과했던 이어폰에서 자존심 경쟁을 펼친다. 삼성전자와 LG전자도 대세로 떠오른 ‘선 없는’(코드 프리) 이어폰 시장에 본격 뛰어들었다. ‘손목’(스마트 워치)에서 시작된 웨어러블 전쟁이 ‘귀’(이어폰)에서 다시 한번 불붙는 형국이다. IBM의 왓슨 사물인터넷(IoT) 글로벌 총괄임원인 헤리엇 그린은 지난 3일(현지시간) 독일 베를린에서 열린 국제가전박람회(IFA)에서 “인공지능 컴퓨터인 왓슨을 무선 헤드셋 업체인 브레이그의 ‘대시’(무선 이어폰) 제품과 연동시키는 작업을 진행 중”이라고 밝혔다. 무선 이어폰에 내장한 마이크로 센서 27개를 통해 얻은 정보를 왓슨이 처리하는 구조다. 이렇게 되면 왓슨의 (자연어) 음성 인식 능력을 통해 음성 신호를 문자로 전환할 수 있게 된다. IBM 관계자는 “실시간 통역도 가능해질 것”이라고 말했다. IBM이 대시를 주목한 것은 이 제품이 ‘스마트 이어폰’으로 각광을 받고 있어서다. 방수 기능이 탑재돼 있어 이어폰을 끼고 수영을 할 수 있을 뿐 아니라 운동하면서 심장 박동수, 산소 섭취량, 칼로리 소모량 등의 데이터를 수집할 수 있다. 애플과 소니도 차례로 이어폰 시장에 도전장을 냈다. 먼저 애플은 지난 7일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 무선 이어폰 ‘에어팟’을 공개했다. 에어팟의 충전 케이스를 열고 손으로 툭 치면 즉각 사용자의 아이폰 또는 애플워치와 연동된다. 번거롭게 스마트기기와 연결하는 작업 자체가 사라지는 셈이다. 에어팟을 두 번 건드리면 애플의 음성 인식 기능인 ‘시리’가 작동한다. 음악 선택, 음량 조절 등을 음성으로 명령할 수 있다. 사용자가 음악을 들을 때와 듣지 않을 때를 감지하는 것도 에어팟의 장점이다. 양쪽 귀에서 이어폰을 빼거나 대화를 위해 한쪽만 내려놓아도 음악 재생이 중지되고 다시 귀에 꽂으면 재생된다. 소니는 소음 차단 기술에 역점을 둔다. 지난 21일 국내에 선보인 무선 스테레오 헤드폰 ‘MDR-1000X’는 주변 소음을 제거(노이즈 캔슬링)하는 데서 더 나아가 원하는 소음만 차단하거나 들을 수 있는 ‘노이즈 컨트롤’ 기술이 탑재됐다. 헤드폰의 오른쪽 헤드 부분에 손을 대면 음악 볼륨이 줄면서 외부 목소리가 전달된다. 택시를 타거나 매장에서 계산을 할 때 헤드폰을 벗지 않고도 옆 사람과 대화가 가능해진다. 주변음 모드를 설정하면 사람 목소리는 들리지만 주변 소음은 차단해준다. 일례로 지하철에서 음악을 들을 때 시끄러운 기계 소리는 차단해주고 안내 방송 멘트 등에는 귀를 기울일 수 있게 해주는 식이다. 삼성전자가 지난 7월부터 판매하는 ‘기어 아이콘X’는 자체 내장 메모리(3.5GB)를 탑재해 스마트폰 없이도 저장된 음악을 들을 수 있다. 최대 1000곡까지 재생된다. 운동 시간, 거리, 칼로리 소모량 등을 축정해 음성으로 안내하는 기능도 적용했다. LG전자가 이번 IFA에서 선보인 블루투스 헤드셋 ‘톤플러스 액티브’는 2개의 외장 스피커를 구비하고 있다. 이어폰을 귀에 꽂지 않아도 스피커로 통화와 음악 감상을 할 수 있다. 운동 중 땀을 흘려도 생활 방수 기능이 있어 제품을 보호해준다. 운동량 측정은 물론 24비트 하이파이 음원을 손실 없이 재생하는 것도 장점이다. 김헌주 기자 dream@seoul.co.kr

구글과 아마존, 페이스북 등 글로벌 정보기술(IT) 공룡들에 국내 통신사와 인터넷 업계가 도전장을 던지고 있다. 인공지능(AI) 비서와 챗봇, 사물인터넷(IoT) 등 IT 공룡들이 격전을 벌이고 있는 영역에서 상용화 단계에 이른 제품과 서비스를 속속 내놓고 있는 것이다. ●자주 구매 상품, 자동 주문~배송 OK SK텔레콤은 11번가와 함께 생필품 간편 주문 버튼인 ‘스마트 버튼 꾹’을 출시한다고 19일 밝혔다. ‘스마트 버튼 꾹’은 생수와 세제, 물티슈 등 자주 구매하는 생필품 항목과 결제 방식 등을 입력해 놓고 버튼을 누르면 자동으로 주문과 결제, 배송까지 가능한 홈IoT 서비스다. 이는 미국 최대 전자상거래 기업 아마존이 지난해 4월 서비스를 시작한 ‘대시버튼’과 비슷하다는 점에서 주목받고 있다. SK텔레콤 관계자는 “‘대시버튼’은 버튼 하나당 하나의 브랜드만 살 수 있지만 ‘스마트 버튼 꾹’은 버튼 한 개에 3가지 품목을 동시에 지정할 수 있다”고 설명했다. 국내 통신사와 포털의 ‘IT공룡 따라잡기’는 인공지능 영역에서 속도를 내고 있다. 아마존의 ‘에코’에 구글의 ‘구글홈’이 맞불을 놓은 AI 음성인식 서비스에는 SK텔레콤을 시작으로 통신3사가 뛰어들었다. SK텔레콤이 지난 1일 출시한 음성인식 기기 ‘누구’는 출시 이틀 만에 초도 물량 2000대가 완판됐다. 이용자와의 대화를 통해 맥락을 파악하고 가전기기를 제어하거나 날씨와 일정을 알려 주는 기기로, 홈IoT와 O2O 상거래, 미디어 등의 기능이 단계적으로 탑재된다. ●英·中·日語 통역 구글 번역보다 우수 KT는 지난 2월 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC2016에서 음성인식 홈IoT 허브 ‘오토’를 시제품으로 공개했다. LG유플러스도 홈IoT 허브에 자연어 처리 기능을 탑재해 대화를 하며 명령을 인식하고 작동하도록 기능을 고도화하고 있다. 구글과 페이스북이 주도하고 있는 AI 기반 챗봇(채팅로봇)과 통·번역 서비스에는 네이버의 움직임이 두드러진다. 네이버의 AI 대화 시스템 ‘라온’은 네이버앱과 쥬니버앱, 네이버톡톡 등에 적용돼 인공지능이 이용자의 질문에 응대하며 검색과 쇼핑 상담 서비스를 제공한다. 지난달에는 음성 인식·합성과 기계번역 등을 접목한 자동 통번역 앱 ‘파파고’를 출시했다. 구글 번역이 전 세계 103개 언어를 망라하는 것에 비해 서비스 범위는 좁지만 한국어와 영어, 일본어, 중국어 간 번역 수준은 구글 번역보다 높다는 평가를 받고 있다. 업계 관계자는 “인공지능과 홈IoT 등의 영역에서 국내 통신 및 인터넷 업계의 도전이 막 시작된 단계”라면서 “아직 글로벌 기업들에 견줄 수준은 아니지만 인공지능과 음성인식 등에서의 수년간 연구가 성과를 내고 있다”고 말했다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

SKT, 연구 5년 만에 ‘누구’ 출시 “딥러닝 기술 활용해 스스로 진화” API 곧 공개… 앱 개발 기회 제공 SK텔레콤이 사투리까지 알아듣는 한국어 인식 인공지능(AI) 서비스 ‘누구’(NUGU)를 선보였다. 사용자의 지시에 대꾸하고, 멜론 음악을 선곡하고, 날씨나 뉴스를 읽어 주고, 각종 가전 전원을 제어하는 ‘AI 스피커’를 국내 최초로 선보였다. 서울 중구 을지로 본사 사옥에서 31일 열린 누구 시연회에서 박일환 SK텔레콤 디바이스지원단장은 “키보드, 마우스, 터치패드 등 입력 방식이 진화할 때마다 우리 일상이 바뀌었다”면서 “이제 누구를 시작으로 ‘AI 대중화 시대’를 열겠다”고 포부를 밝혔다. ●원통형 스피커 형태… 반응 때 에코등 켜 원통형 스피커인 누구는 2014년 미국 아마존이 출시해 약 400만대가 팔린 것으로 알려진 AI 스피커 ‘에코’와 비슷하게 생겼다. 그러나 다양한 톤과 억양에 구애받지 않는 한국어 인식 특화 기술, 지시에 반응할 때 은은한 에코등이 켜지는 감성적 디자인은 누구만의 특징이다. 이형희 사업총괄은 “SK텔레콤이 2011년부터 AI, 음성인식, 자연어 처리 엔진 등 원천기술 개발을 이어 온 결과 누구가 탄생했다”고 설명했다. 이 회사 미래기술원이 소프트웨어를 개발했고, 자회사인 아이리버가 디자인했으며, 아스텔앤컨이 음향 설계에 참여했고, 중소기업 하젠이 누구를 만든다. 이날 시연회에서 누구는 편안한 여성 목소리로 “을지로에 강풍주의보가 발령됐다”면서 “창문을 꼭 닫으세요”라고 안내했다. 비 오는 날 메뉴로 “삼겹살을 추천”하거나 “분위기 있는 음악”도 선곡했다. 반면 시연 중 누구는 가끔 질문을 못 알아듣거나 엉뚱한 답변을 내놓았다. ‘좋은 아침’이라고 말을 걸자 “말씀에 답변을 못 찾았다”고 헤매기도 했다. ●차량용 웨어러블 형태로 변형도 모색 누구가 실수하는 대목이야말로 이 AI 기기의 진화 가능성을 보여 준다고 SK텔레콤은 강조했다. 박명순 미래연구원장은 “딥러닝 기술을 활용한 누구는 데이터가 쌓일수록 스스로 진화하도록 설계됐다”면서 “1일 누구를 출시한 이후부터 실제 이용자들의 데이터를 토대로 AI를 학습시키면 누구의 음성 인식률과 대처 능력이 갈수록 획기적으로 높아질 것”이라고 기대했다. 누구의 진화를 위해 SK텔레콤은 ‘개방’을 선택했다. 정상가가 24만 9000원인 누구의 판매가를 연내 9만 9000원~14만 9000원으로 낮춰 이용 데이터를 늘리고, 스타트업에 누구 플랫폼 애플리케이션 개발 기회를 제공하기 위해 내년 상반기에 누구의 핵심 응용프로그램인터페이스(API)를 공개하는 전략이다. SK텔레콤은 또 인터넷 쇼핑, T맵과 연계한 교통 안내 등의 기능을 순차적으로 누구에 반영하거나, 차량용이나 웨어러블 형태로 누구의 형태를 변형시키는 방안도 모색 중이다. 홍희경 기자 saloo@seoul.co.kr

깜짝 놀랄만한 놀라운 혁신은 없었다. 대신 구글은 일상을 집요하게 파고들었다. 구글과 함께라면 인생이 훨씬 편리해지고 인간관계는 윤택해질 거라는 기대감을 주는 데 성공했다. 컴퓨터에게 방대한 정보를 학습시키는 머신러닝과 인공지능(AI)에 수년간 끊임없이 투자했기에 가능한 일이었다. 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 마운틴뷰의 야외 공연장 쇼라인 앰피시어터에서 구글의 연중 최대 행사인 개발자 콘퍼런스(아이오·I/O)가 열렸다. 3일간 진행되는 이번 행사의 시작이자 핵심은 구글의 가깝고 먼 미래를 동시에 조망하는 기조연설이었다. 7000여명의 참가자들이 숨을 죽인 채 구글 임원들의 연설을 지켜봤다. 2시간 동안 이어진 무대의 처음과 끝을 장식한 인물은 구글 1인자 순다르 피차이 최고경영자(CEO)였다. 그는 시종일관 인류의 훌륭한 조력자로서 인공지능의 무한한 가능성을 강조했다. 그는 “17년 전 구글이 검색엔진을 시작했을 때 오직 3억명만 데스크톱으로 인터넷을 쓸 뿐이었지만 지금은 30억명이 모바일을 통해 필요한 정보를 얻고 서로 연락한다”면서 “자연어 처리, 음성인식과 번역 등 AI 덕에 가능해진 일”이라고 설명했다. 이어 피차이 CEO는 “머신러닝을 통해 구글의 음성인식이 한층 정확해졌고 사람들은 더 자연스럽게 구글과 소통할 수 있다”면서 “정보를 검색하는 대신 구글이 바로 곁에서 우리를 밀접하게 도와주게 된 것”이라고 덧붙였다. 이날 처음 공개된 ‘구글 어시스턴트’는 음성인식 디지털비서다. 검색창에 단어를 쳐 넣는 대신, 목소리로 식당을 예약하거나 적당한 영화를 추천받고, 병원이나 항공권 예약을 변경할 수 있는 서비스다. 피차이 CEO는 “구글 어시스턴트는 사용자의 요구사항을 깊이 이해할 수 있도록 수년간 투자해 탄생했다”면서 “머신러닝을 통해 질문의 맥락을 파악하고 사용자와 소통한다”고 말했다. 구글 어시스턴트를 집에서 활용할 수 있는 구글 홈도 함께 선보였다. 손바닥 크기의 원통형 전자기기인 구글 홈은 집에서 음악, TV 등 엔터테인먼트를 즐기면서 전등을 끄고 켜거나 오븐 타이머를 설정하는 등 일상적인 잡무 처리를 도와준다. 집안 내 기기를 제어할 수 있는 사물인터넷(IoT) 허브 역할을 한다. 구글은 올해 안에 구글 홈을 출시하겠다고 밝혔다. 에릭 케이 구글 엔지니어링 디렉터는 새로운 채팅 앱인 ‘알로’와 무료 영상통화 앱 ‘듀오’를 소개했다. 알로는 구글 어시스턴트를 십분 활용한 메신저 서비스이다. 구글 어시스턴트가 사용자간 대화의 맥락을 이해하고 채팅 중간에 적절한 제안을 제시하는 ‘똑똑한 대답’ 기능을 탑재했다. 이탈리아 식당에서 저녁을 먹자는 이야기가 오간다면 근처의 적당한 식당을 추천하고 ‘오픈테이블’과 같은 앱을 이용해 식당 예약까지 해주는 식이다. 듀오는 아주 느린 인터넷 환경에서도 빠르고 안정적으로 영상통화가 가능한 앱이다. ‘노크’ 기능을 통해 전화 연결이 되기 전부터 상대방의 모습을 확인할 수 있는 미리보기 기능이 눈에 띈다. 피차이 CEO는 구글 내부에 축적된 인공지능 기술을 모든 개발자에게 공개하겠다고 밝혔다. AI 활용한 개발도구인 ‘텐셀플로우’ 뿐만 아니라 머신러닝을 구현할 수 있는 고성능 컴퓨터인 ‘텐셀 프로세싱 유틸리티’(TPU)도 클라우드 플랫폼을 통해 외부 개발자와 공유하겠다고 말했다. 구글 내부 직원과 외부 개발자가 동일한 AI 자원을 활용할 수 있다는 얘기다. 피차이 CEO는 “TPU는 이세돌 9단을 꺾은 알파고의 동력이기도 하다”면서 “기후변화와 건강, 교육 등 다양한 분야에서 인공지능이 인간을 도와 진보를 이룰 수 있도록 함께 나아가자”고 강조했다. 마운틴뷰 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

“안녕하세요. 저는 얼마 전 IBM 왓슨과 함께 일하기 시작했습니다.” 돌을 갓 지난 아기 크기의 로봇 ‘나오미’가 허리를 숙여 인사한다. 디즈니 애니메이션 ‘겨울왕국’의 주인공 엘사의 이름을 QR 코드로 보여 주자 스스로 정보를 찾아 “온갖 역경 속에서도 평정심을 잃지 않는다”며 엘사의 성격을 줄줄 읊는다. 싸이의 ‘강남스타일’, 마이클 잭슨의 스릴러’에 맞춰 춤을 추다 넘어지자 혼자 땅을 짚고 일어난다. 12일 IBM은 서울 강남구 그랜드인터콘티넨탈호텔에서 기자간담회를 열고 인공지능 로봇 ‘나오미’를 국내에 공개했다. 나오미는 IBM의 인공지능(AI) 시스템 ‘왓슨’을 탑재한 로봇으로, 2014년 일본 소프트뱅크와 함께 개발했다. 나오미는 기계어뿐 아니라 자연어를 이해하는 능력을 갖춰 사람과 유창한 영어로 대화할 수 있다. 이날 나오미는 “안녕하세요” “감사합니다”를 한국어로 말하며 “왓슨과 협력해 한국어 능력을 키워 갈 것”이라고 말했다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

SK㈜ C&C가 IBM의 인공지능(AI) 엔진인 ‘왓슨’의 국내 사업권을 확보함에 따라 향후 한국판 AI 서비스 사업을 주도한다. SK㈜ C&C는 지난 4일(현지시간) 미국 뉴욕에서 IBM과 왓슨 기반 AI 사업협력 계약을 체결했다고 9일 밝혔다. 관계자는 “IBM의 AI 엔진 왓슨은 국가당 한 사업자에게만 주어지는데 SK가 국내 사업권을 따낸 것”이라면서 “SK가 우리 상황에 맞는 지식정보를 학습한 AI 서비스가 나오도록 토대를 구축하겠다”고 설명했다. 이번 계약에 따라 SK는 국내 시장에서 한국IBM과 왓슨의 시스템 구축(SI)과 마케팅을 공동 추진할 예정이다. 왓슨의 한국어 서비스는 이르면 내년 초 시작한다. 이를 위해 자연어 의미 분석, 기계 학습을 기반으로 한 데이터 분석 등의 한국어 버전을 올해 안에 개발한다. 정보기술(IT) 개발자 누구나 왓슨을 이용해 각종 애플리케이션을 개발할 수 있도록 ‘왓슨 클라우드 플랫폼’도 SK 판교 클라우드센터에 구축한다. SK와 IBM은 국내 인공지능 산업을 키우기 위해 수십억원 규모의 벤처창업 지원 펀드도 조성한다. 박정호 SK㈜ C&C 사장은 “인공지능 산업 생태계를 조성해 한국이 글로벌 AI 서비스 개발을 선도할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 주현진 기자 jhj@seoul.co.kr

인공지능 의료 혁신 사례 발표 전문의 보다 암진단 정확도 높고 적절한 치료시기까지 판단 가능 “인공지능은 이미 사람의 표정을 읽거나 감정을 알아내고 자연어를 이해하는 수준에 도달했다.” 이강윤 IBM 왓슨사업부 상무는 30일 서울 코엑스에서 열린 ‘바이오 코리아 2016’ 프로그램의 하나인 ‘디지털 헬스케어 글로벌전략포럼’에서 ‘인공지능(AI) 왓슨을 통한 의료 혁신’을 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. IBM이 개발한 왓슨은 2012년 미국 뉴욕의 메모리얼슬론케터링 암센터에서 폐암 환자를 진단하기 시작한 이후 엠디앤더슨, 메이요클리닉, 클리블랜드클리닉 등에서 암 진단용 프로그램으로 활용되고 있다. 엠디앤더슨 암센터에서 사용하는 왓슨의 암 진단 정확도는 96%에 달한다. 사실상 암 전문의보다 정확도가 높다. 이 상무는 왓슨이 자기학습은 물론 치료를 시작해야 할 시점에 적당한 판단을 내리는 기능도 이미 갖췄다고 밝혔다. 이 상무는 “왓슨은 우리가 말하는 것과 쓴 것을 이해하고 새로운 내용을 학습한다”며 “심지어 우리가 쓴 글을 보고 어떤 기분으로 썼는지, 또 표정을 보면 어떤 감정인지 이해하는 수준에 도달했다”고 설명했다. 치료나 진단을 위해서는 인간의 유전자 정보와 의학 교과서, 학술 논문 등 방대한 자료를 분석해야 한다. 인간 일생의 신체 정보를 모두 자료화하면 1100TB(테라바이트·1TB는 약 1조 바이트)라는 방대한 디지털 자료가 된다. 그런데 왓슨은 1분에 100만 페이지의 학술 논문을 학습할 수 있다. 이 상무는 “어려운 과학용어를 자연어로 이해할 수 있기 때문에 내용 그대로를 파악할 수 있다”고 했다. 예를 들어 두통이 있는 환자에 대한 치료법으로 ‘아스피린’을 정했다면 위통 등의 부작용을 동시에 이해해 적용 방식을 결정한다. 마찬가지로 신경안정제를 처방할 때도 우울증 등의 부작용을 동시에 분석해 효과적인 처방법을 자체적으로 판단할 수 있다. 이 상무는 “사람이 생각하는 방법과 똑같은 방식으로 컴퓨터가 생각하게 되는 것”이라며 “이런 왓슨의 독특한 시스템을 인식 시스템(cognitive system)이라고 하는데, 문을 열고 나가기 전에 머릿속으로 패턴을 그려보고 미리 생각해보는 방식이라고 생각하면 된다”고 설명했다. 이날 행사에서는 혁신적인 휴대용 의료기기에 대한 설명도 이어졌다. 류정원 힐세리온 대표는 “400g이 채 되지 않는 초음파 무선진단기기로 미국 식품의약국(FDA) 인증을 받았다”며 “지난해부터 한국국제협력단(코이카) 사업에 참여해 베트남 광찌성 보건소 20곳에 초음파 기기를 보급하는 프로그램을 진행하고 있다”고 설명했다. 이 회사의 제품은 무선 초음파기기여서 스마트폰과 연동할 수 있는 등 편리성이 부각되고 있다. 류 대표는 “응급실에서 사망한 산모를 보고 제품 개발을 결심했다”며 “궁극적으로는 전문적인 교육을 받지 않은 일반인도 편리하게 초음파 영상을 활용해 사망률을 낮출 수 있도록 기기 개발을 계속하겠다”고 말했다. 정현용 기자 junghy77@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

지난해 개봉한 영화 ‘어벤저스: 에이지 오브 울트론’에는 전혀 다른 성격의 인공지능(AI)이 나온다. 어벤저스의 일원인 아이언맨을 돕는 착한 AI ‘자비스’와 지구를 파괴하려는 악한 AI ‘울트론’이다. 아이언맨이 울트론을 불러낸 것은 지구를 지키기 위해서였지만 울트론은 점점 강하고 악하게 변해 인류를 위협하는 존재가 된다. 인공지능은 더이상 영화 속 이야기가 아니다. 우리 현실 속으로 알게 모르게 들어오고 있다. 자율주행차(무인자동차)나 미국 애플의 ‘시리’ 기능 등은 인공지능 기술을 적용한 대표적인 제품들이다. 인공지능 기술이 급속히 진화하고 일상에 빠르게 확산되면서 사회 전반에 미치는 영향은 갈수록 커질 것으로 예상된다. 이 때문에 미래창조과학부와 한국과학기술기획평가원(KISTEP)은 지난해 인공지능을 ‘기술영향평가’ 대상 기술로 선정해 미래에 미칠 영향을 분석했다. 인공지능은 1956년 영국 다트머스회의에서 존 매카시 교수에 의해 처음 사용된 용어다. 사전적 의미의 인공지능은 철학적 개념에 더 가깝다. 인간처럼 지성을 갖춘 존재나 시스템에 의해 만들어진 인공적인 지능이 인공지능이다. 그렇지만 일반적으로는 인간의 지각, 추론, 학습 능력 등을 컴퓨터 기술로 재현해 문제 해결에 도움을 받을 수 있는 기술을 말한다. 인공지능은 구현하려는 기술의 목표에 따라 ‘강한 인공지능’과 ‘약한 인공지능’으로 나뉜다. 강한 인공지능은 인간과 똑같이 마음과 정신까지 갖고 있어야 한다고 생각하는 부류이고 약한 인공지능은 수학 이론을 증명하고 글자를 읽고 쓰면서 사람과 대화를 하거나 장애물을 피하는 등 인간의 지능 전체가 아닌 특정 목적을 위한 부분적 기능만 갖추고 있어도 된다고 생각하는 것이다. 우리가 흔히 SF영화에서 볼 수 있는 인공지능들은 대부분 강한 인공지능 개념을 기반으로 한다. 스탠리 큐브릭 감독의 ‘2001 스페이스 오디세이’에는 사람과 똑같은 언어로 대화하고 사람의 얼굴을 알아보고 그림을 비평하고 감정을 읽고 추론할 수 있는 인공지능 컴퓨터 ‘할 9000’이 나온다. 영화 ‘터미네이터’에도 사람이 만든 인공지능 방어 프로그램인 ‘스카이넷’이 지각력을 얻어 사람이 자신을 파괴할 것으로 예상하고 인류에 대한 핵 공격을 감행한다는 내용이 나온다. 영화들은 기계가 스스로 사고하게 됨으로써 생겨나는 극단적인 미래 문제에 초점을 맞추고 있다. 전문가들은 “영화 속 인공지능에 익숙한 사람들은 강한 인공지능을 고차원적인 것으로 보고, 약한 인공지능을 수준 낮은 것 또는 인공지능이 아닌 것으로 취급하게 된다”고 지적한다. 약한 인공지능은 흔히 생각하는 것처럼 단순한 자동화 시스템이 아니며 예상치 못한 상황에 닥쳤을 때 인간의 지시를 받는 것이 아니라 시스템 스스로 최적의 답을 찾는 방식으로 작동하기 때문에 지능을 가졌다고 봐야 한다. 우리가 알고 있는 많은 지능형 시스템은 약한 인공지능에 해당한다. 인공지능의 세부 기술은 크게 ▲지각·인식 ▲추론·계획 ▲학습·적응 등으로 나눌 수 있다. 지각 및 인식은 센서를 통해 들어온 정보에 기반해 상태를 유추하는 기술이며, 추론 및 계획은 기존에 받아들인 지식으로부터 새로운 지식을 유도하고 목표 상태에 도달하기 위한 행위의 순서를 찾아내는 기술을 말한다. 학습 및 적응은 추론 과정에서 얻은 경험을 통해 다음에 더 효과적으로 문제를 해결할 수 있도록 시스템을 수정, 보완하는 기술이다. 1950년대 처음 개념이 나온 뒤 상당 기간 발전이 정체돼 있던 인공지능은 최근에 딥러닝, 자연어 처리 기술 등에서 진전을 보이면서 ‘제2의 전성기’를 맞고 있다. 딥러닝 기술은 뇌의 정보처리 방식을 인공적으로 재현하려는 인공신경망 연구에서 비롯됐다. 인간의 뇌는 뉴런들끼리 신호를 주고받으면서 정보를 처리하는데 딥러닝 기술은 이를 흉내 내 인공적으로 만든 컴퓨터 신경망이 수많은 반복과 수정 과정을 거쳐 디지털화한 데이터, 예를 들어 특정 이미지나 음향 데이터를 패턴을 통해 인식하도록 한다. 자연어 처리 기술은 사람들이 일상적으로 쓰는 말을 컴퓨터가 이해하고 답할 수 있도록 하는 기계 학습 방법이다. 간단해 보이지만 컴퓨터 언어와 사람의 언어가 다르기 때문에 기계가 사람의 말을 이해하기 위해서는 별도의 작업이 필요하다. 전문가들은 인간과 컴퓨터 간 의사소통이 가능한 인텔리전트 인터페이스는 2019년쯤 본격적으로 확산될 것으로 전망하고 있다. 기술영향평가를 총괄한 윤헌주 미래부 과학기술정책관은 “인공지능 시스템의 판단 범위와 판단에 대한 최종 책임 여부 등 윤리적 문제, 개인정보 보호와 사생활 침해는 물론 일자리 문제까지 인공지능의 발달로 인해 사회 전반에서 나타날 수 있는 다양한 문제에 대응할 정책을 마련할 수 있도록 관계 부처들과 협의해 나갈 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

서울 시민들의 심야 귀가가 예전보다 편해졌다. 이른바 ‘올빼미 버스’라는 심야 전용버스를 이용할 수 있어서다. 스마트폰으로 빈 택시가 있는 곳을 쉽게 확인할 수 있는 택시 서비스도 이용할 수 있다. 2년간 서울시의 최고정보관리책임자(Chief Information Officer)로서 일한 김경서(45) 정보기획관의 아이디어가 맺은 작품이다. 이달 말 계약 종료를 앞둔 김 기획관을 만나 심야버스 운행, 택시 서비스 제공 등 공공분야의 빅데이터 활용 성과 등에 대해 들어봤다. 김 기획관은 2001년 다음 소프트를 만들어 대표이사로 지내다 2년 전 서울시 공무원으로 변신했다. 그는 올해에는 미국의 캘리포니아대 하스경영대학원에서 연구교수로 변신, 정보기술(IT)를 통해 도시행정을 혁신할 방안을 연구할 계획이다. →민간에서도 잘하신 것으로 아는데 공직에 들어왔던 이유가 궁금하네요. -친구들끼리 한 얘기가 있습니다. 남들이 하는 일은 하지 말자고요. 국가, 도시, 공공에 기여하고 싶다는 생각이 있었어요. “남들 안 하는 것 하자”는 게 제가 만든 ‘다음 소프트’의 모토였습니다. 제 경험을 공공영역에서 접목시켜 실현되는 것을 보고 싶었어요. 박사까지 했는데 사회에 기여해야 하지 않느냐는 생각을 한 것이죠. →빅데이터 전문가인데 공공 데이터를 통해서 시민들에게 도움을 줄 수 있다고 보셨나요. -그렇습니다. 정보통신기술(ICT)이 산업계를 강타한 데 이어 공공영역에도 큰 영향을 줍니다. 서울에서 빅 데이터를 활용하는 게 당연합니다. 1000만명의 시민들이 있고 80%가 스마트폰을 이용하는 디지털화된 도시거든요. 대중교통망도 잘 갖춰져 있잖아요. 제가 2013년 2월에 정보기획관으로 왔을 당시에는 그러지 않았죠. 다음 소프트에서 비정형 데이터를 많이 다뤘는데 비정형 데이터도 중요하지만 서울은 교통 정보가 많이 생산될 것이고 이를 통해 시민에게 도움을 줄 수 있으리라 생각했습니다. →빅데이터를 토대로 서울 행정을 바꾸었다고 들었습니다만 빅데이터가 무엇인지요. -우리는 일상생활에서 컴퓨터, 스마트폰, 신용카드 등 데이터를 다루는 기기들을 많이 사용합니다. 이런 기기들에서는 대규모의 데이터를 생성하죠. 예전에는 이런 데이터를 다루기가 어려워 외면했어요. 하지만 최근에는 컴퓨터의 성능과 저장능력이 향상되면서 이러한 데이터로부터 기존에 알 수 없었던 새로운 사실을 밝혀내는 일을 할 수 있는데 이를 빅데이터 분석이라고 합니다. 예를 들어 심야버스의 노선을 정할 때에 버스 승객으로 추정할 수 있는 유동인구 분석을 빅 데이터로 했죠. 시민의 일상을 담은 빅데이터를 토대로 심야버스 정류장을 시민의 42%가 걸어서 5분이면 갈 수 있는 반경 500미터 안에 만들었어요. 현재 매일 7000명이 이용할 정도로 반응이 좋습니다. →시에 그러한 자료가 있었나요. -사람들이 휴대전화를 많이 쓰니 이동통신사에 협조를 구했어요. 시민들이 휴대전화로 통화하거나 문자를 보낼 때, 또는 데이터를 사용할 때마다 카운트를 한 뒤, 서울을 1250개 육각형으로 구분해 이동 예상 경로를 분석했습니다. →심야버스 운행 전에는 시민들이 택시를 이용했을 것인데 택시업계가 반발하지 않던가요. -그래서 적극적으로 늘리지는 않습니다. 민선 5기 박원순 시장이 역점을 둔 게 소통입니다. 소통의 매개수단으로 데이터를 이용하고 있습니다. 민선 6기는 ‘함께 서울’, 협업을 강조합니다. 협업에서도 중요한 게 데이터입니다. 승객이나 운전기사 모두 이용 가능한 택시 서비스 안내도 데이터 분석을 통해서 할 수 있었죠. →택시 서비스 안내는 어떻게 되나요. -시내 7만여대의 상업용 택시마다 디지털타코그래프(DTG)라는 센서장치가 달려 있어요. 택시위치, 속도, 승객의 승하차 여부 등 운행기록을 매 10초 단위로 담은 블랙박스라 할 수 있습니다. 시에서 이 기기에서 1년 동안 발생한 데이터 약 1300억건을 분석, 유용한 사실을 밝혀냈어요. 예를 들어 하루 중 택시 타기가 가장 힘든 시간대는 저녁 11시부터 다음날 새벽 1시까지이며, 이 시간대에 택시 수요가 가장 많은 장소는 홍대입구, 강남역 순으로 파악됐어요. 시간과 요일, 날씨와 같은 조건별로 빈 택시가 많이 다니는 위치도 찾아냈습니다. 시에서 이 분석결과를 데이터로 만들어 ‘서울 열린 데이터 광장’을 통해 공개했어요. 스마트폰 앱 개발자나 포털사이트, 내비게이션 제작 업체들은 이 데이터를 다운로드받아 시민과 택시기사를 위한 서비스를 만들거나 기존의 서비스를 확장할 수 있습니다. 현재 ‘다음 카카오’를 통해 시범서비스를 제공 중입니다. 스마트폰의 다음 홈페이지나 앱을 열어서 택시 타기를 검색하면 주변에서 택시 타기 쉬운 장소를 지도형태로 안내해줍니다. 시가 시민들에 의해서 생성되는 데이터를 이용해 직접 서비스를 하기보다는 민간에 공개해 새로운 가치를 창출하는 것이 협업이고 소통이라고 생각합니다. →공공은 데이터를 개방하고, 민간은 이를 통해 부가가치를 창출하는 방향으로 가자는 뜻인가요. -그렇습니다. 공공기관은 이익을 추구하는 곳이 아니잖아요. 민간이 부가가치를 만들 수 있다면 그 데이터를 공개하는 것이 옳다고 봅니다. 그럴 때 시민들이 혜택을 누릴 수 있다고 봅니다. 정부가 하는 서비스는 맛보기고 데이터를 공개하는 것이 창조경제라고 봅니다. →그런데 상대적으로 많은 사람이 사용하는 네이버와는 왜 함께 하지 않았나요? -하려고 했는데 그쪽에서 시큰둥하더군요. 다음은 제가 있던 곳이어서 부탁하고 압력도 넣었죠(웃음). →시정 홍보물 부착위치를 선정하는 데도 빅데이터가 활용된다면서요. -맞습니다. 청년 일자리 허브, 심야버스, 여성 안심귀가 버스, 저소득 위기가정 등 일부 홍보물들은 특정 시민들에게만 유용합니다. 그렇다면 이러한 해당자가 많이 이용하는 위치에 부착하는 것이 맞죠. 저소득층을 위한 홍보물은 저소득층이 있는 지역의 지하철역 주변에 부착하는 식이죠. →빅데이터 활용분야가 무궁무진한 셈이네요. -그렇습니다. 지금까지는 주로 교통분야에서 빅데이터 분석을 많이 활용했죠. 다산 콜센터에 걸려오는 시민들의 문의건수 가운데 25%가 교통문제이고 이 가운데 75%가 택시문제입니다. 택시불만이 그만큼 많은 것이죠. 이를 통해 2013년 올빼미 버스, 지난해 택시지도와 같은 결과물을 얻어냈습니다. 이러한 경험을 토대로 안전, 복지, 경제, 환경 4대 분야로도 빅데이터 분석을 확대, 적용할 수 있다고 봅니다. 교통사고 감소 프로젝트와 자영업자를 위한 상권분석 프로젝트가 진행 중이며 각종 축제의 효과성 분석, 북촌 프로젝트 등도 진행할 수 있을 것입니다. →상권분석에도 활용된다고요. -맞습니다. 지난해부터 추진 중입니다. 영세 소상공인들의 상권 7000곳을 분석합니다. 개·폐업 정보 등을 토대로 발달상권이 아닌 골목상권의 경쟁력 요인을 분석합니다. 창업이나 업종전환 등에 필요한 데이터 분석을 통해 소상공인들이 경쟁력을 갖도록 하자는 것이죠. 같은 상권에 치킨집이 2개 있으면 괜찮은데 3곳이 들어서면 망한다고 하더군요. →지자체 축제는 늘 예산낭비논란이 있습니다만. -현재 서대문구의 신촌 물축제를 분석 중입니다. 축제 전후 사람의 이동경로, 카드사용 데이터를 모아보면 축제가 효과가 있는지 등을 파악할 수 있을 것으로 봅니다. →북촌 사물인터넷 사업은 어떤 사업인가요. -북촌 일대를 사물인터넷 특구로 지정, 시범적으로 관광객들의 이동경로를 관찰합니다. 이를 위해 가로등이나 상가건물 등 1만개에 센서를 부착합니다. 17억원이 투자됩니다. 북촌은 관광지가 되면서 땅값 상승으로 주민 혜택도 생겼으나 대형버스 진입 등으로 교통사고 위험이 늘어나는 등 불편도 생겼습니다. 이 사업이 잘되어 화재위험을 알리는 연기가 나면, 바로 119로 자동연결시키고 관광객들에게는 보행 내비게이션 역할도 할 수 있을 것으로 봅니다. 북촌의 과거와 현재를 미래로 연결시키는 셈이지요. 이제는 비, 바람, 온도 등 자연환경의 데이터 생성을 요구하는 시대입니다. 그동안 행정에서는 많이 하지 못했죠. 성공 가능성을 장담할 수 없어서였습니다. 그러나 이를 많이 해야 결과적으로 예산을 아낀다고 봅니다. 미래창조과학부와도 협의할 수 있을 것입니다. 무선 이동통신망은 미래부에서 맡는 등 협력할 분야가 있다고 봅니다. →우버 논란에 대해서는 어떻게 생각하세요. -저는 미국에서 우버택시를 타봤는데 공항에서는 이용을 할 수 없더군요. 택시업계를 보호하려는 것같더군요. 택시 혁신에는 시간이 필요합니다. 연착륙을 할 수 있도록 말이죠. IT는 기존 산업을 죽이면서 비협조적으로, 파괴적으로 다가옵니다. 그래서 IT 신기술을 준비해야 합니다. 기본 산업이라고 할 수 있는 택시 7만여대를 보호할 시간을 마련해야 한다고 봅니다. IT에도 그런 리더십이 필요하다고 봐요. 그런데 우리나라는 대기업을 욕하면서 골목상권 보호를 외치는 목소리들이 있는데 해외 직구에 빠져드는 현상을 보면 아마존 같은 외국기업에 우리가 빨려 들어가는 것 같아 우려스러워요. 새 패러다임을 수용하면서도 국가라는 경계 내 가치가 어디에 남는지 생각해야 합니다. 해외로 돈이 절반 이상 나간다면 문제 아닌가요. 구한말이랑 다를 게 없잖아요. 핀테크해서 돈을 벌어 해외로 가야 한다는 논리는 자칫하면 우리 국부가 해외로 쉽게 나갈 수 있는 위험성이 있다고 봅니다. 공공이든 일반 시장이든 기존 업체들이 준비할 수 있게 시간을 줘야 합니다. →공직생활을 해보니 어떤지요. -들어와 보니 시민들이 어마어마한 행정의 영향력 아래에 살고 있음을 알게 됐습니다. 민간은 행정을 모르고, 행정은 민간을 모르는 측면이 있는데 앞으로 교류가 더 많아야 될 것으로 봅니다. 정보기획관 자리는 개방직입니다. 전임 이명박 시장 때 만들어졌는데 제가 5번째죠. 처음에는 교수, 정보통신부, 정보화진흥원에서 오셨고 순수 민간이라고 하면 제가 처음이라 할 수 있습니다. 2년 계약직으로 최대 5년 계약이 가능합니다. 후임자도 좋은 분이 와 시민이 주인이 되는 스마트 시정을 여는 데 도움이 됐으면 합니다. →사업과 행정의 차이는 무엇이라고 봅니까. -여기 들어왔더니 많이 다르더라고요. 사업은 멋 내야 합니다. 물건이든 서비스든 팔아야 하잖아요. 그런데 행정은 멋 내면 안 되더군요. 보편성을 가져야 한다는 것이죠. 한쪽만 강조하다 보면 파급 효과를 놓고 법과 규정을 따질 수밖에 없는데 이는 제가 몰랐던 대목입니다. “공무원들이 느리다”는 비판이 있는데 열정이 부족해서가 아닙니다. 여기 계신 분들은 논리적, 합리적입니다. 제도와 규칙 아래 일합니다. 사업은 우기는 편이죠(웃음). 제가 여기에 오고 나서 목소리가 많이 작아졌습니다. 고분고분해졌다고 할까요. 박현갑 부국장 eagleduo@seoul.co.kr ■ 김경서 서울시 정보기획관은… 1970년생으로 연세대학교 컴퓨터과학과를 졸업했다. 같은 대학원에서 박사과정을 밟다 나중에 다음 창립자가 된 1년 선배 이재웅의 권유로 1997년 다음에 입사한다. 당초 꿈은 교수였다. 인간의 언어를 기계가 이해할 수 있도록 하는 분야인 자연어 검색 연구에 주력하다 검색 결과로 나타난 수많은 문서를 분석해 트렌드나 호감도 등을 읽어내는 텍스트 마이닝(text-mining)을 전문적으로 다루는 ‘다음 소프트’를 2001년 만들며 독립한다. 이후 페이스북, 트위터 등 소셜네트워크서비스(SNS)이용이 늘면서 엄청난 양의 데이터가 쏟아지자 사람들의 생각을 읽어내는 마이닝(mining)서비스인 소셜메트릭스를 내놓은 뒤 소셜 분석 기업으로 자리 잡았다. 트위터 이용자를 대상으로 한 빅 데이터 분석으로 서울시장 보궐선거에서 박원순 후보의 당선을 예측했으며 19대 총선 당시에는 민주통합당으로부터 SNS 분석도 의뢰받았다. 하지만 선거구별로 쟁점이 되는 이슈가 달라 효과는 크지 않았다고 한다. 그가 착안한 올빼미 버스사업은 2013 서울시민이 뽑은 ‘서울시 10대 뉴스’ 1위에 올랐다.

정보통신(IT)계 최강으로 알려진 네이버 이해진 이사회 의장의 인적 네트워크는 2007년 판사 출신 김상헌 대표를 영입하면서 외연을 한층 넓혔다. 김정주 NXC 넥슨 대표를 비롯해 김범수 카카오 의장, 송재경 XL게임즈 대표 등 IT 업계에서 성공한 기업인들이 이 의장과 같은 서울대 공대 86학번이다. 최근 들어 정치·경제·사회·문화 각계에서 두각을 나타내고 있는 서울대 법대 82학번, 그중에서도 ‘사법시험-서울중앙지법 판사’라는 엘리트 코스를 밟은 김 대표의 인맥이 더해졌다. 이 의장을 비롯해 김정주 대표, 송재경 대표는 같은 컴퓨터공학과(컴공)로 함께 어울리던 친구들이다. 모두 카이스트에서 석사과정을 밟았다. 이 의장과 김 대표는 단짝으로 카이스트에선 같은 방에서 기숙사 생활(1991년)을 했다. 김 대표는 카이스트 박사과정을 밟던 1994년 넥슨을 창업해 송 대표와 함께 최초의 다중접속온라인게임(MMORPG)인 ‘바람의 나라’를 개발, 우리나라 온라인게임 흥행을 일으켰다. 현재 이 의장과 함께 주식재산만 1조원이 넘는 우리나라 대표 IT 부호다. 김 대표는 1999년 넥슨의 자회사인 엠플레이와 네이버컴의 주식을 맞바꿔 이 의장에게 사업자금을 지원했고, 2012년까지 네이버(NHN) 지분을 1~2% 정도 보유하고 있었다. 같은 해 그 옆방에서는 송 대표와 김상범 넥슨 전 이사가 같은 방을 썼다. 송 대표는 카이스트 재학 시절 학교 내에 화제가 될 만한 개발 사례를 양산해 ‘천재’ 소리를 듣던 우리나라 대표 게임 개발자다. 카이스트 전산학과 86학번인 김 전 이사 역시 넥슨의 초창기 멤버로 메이플스토리, 퀴즈퀴즈 등을 만든 뛰어난 개발자다. 넥슨과 함께 양대 게임업체인 NC소프트 김택진 대표도 이들과 같은 시기에 학교에 다닌 85학번(전자과)이다. 송 대표와 함께 개발해 1998년 내놓은 리니지는 블리자드의 스타크래프트에 버금가는 수작으로 평가받는다. 자연어 검색을 최초로 개발해 2000년대 네이버를 1위 포털로 만드는 이준호(전 네이버 최고운영책임자) NHN엔터테인먼트 회장 역시 서울대 컴퓨터공학과 83학번이다. 김범수 카카오 의장 역시 서울대 공대(산업) 86학번으로 카이스트에서 석사과정을 밟았다. 여기에 삼성SDS 입사 동기까지 이 의장과 겹친다. 1990년대 후반~2000년대 중반 네이버와 포털 1위 경쟁을 벌였던 다음 창업자인 이재웅 전 대표는 연세대 컴퓨터 공학과 86학번이지만 이 의장과는 죽마고우다. 둘은 어려서 서울 강남구 청담동 진흥아파트 같은 동에 살았고 어머니들도 친분이 두텁다. 왜 유독 86학번이 한국 IT 업계를 주도하게 됐을까. 재계의 한 고위 관계자는 “중·고교 시절 개인용 컴퓨터를 처음 갖게 된 시기적 요인과 대학 때 컴퓨터 관련 동아리가 활발했던 시대적 요인이 있을 것”이라며 “김택진, 김정주, 이해진, 송재경 등은 같은 시기 대학에 다니면서 서로 보고 배우고 자극을 받는 등 시너지 효과를 냈을 것”이라고 말했다. 서울대 공대 86학번이 우리나라 자연계 대표 학맥이라면 법대 82학번은 인문대 대표 학맥인 셈이다. 김상헌 대표와 같은 서울대 법대 82학번은 지난 7월 재·보궐선거 이후 주목받기 시작했다. 최대 접전지인 서울 동작을에서 당선된 나경원 새누리당 의원과 원희룡 제주지사가 모두 김 대표와 같은 학과 동기이기 때문이다. 이름만 대면 알 정도로 유명한 ‘아프니까 청춘이다’의 저자 김난도 서울대 소비자아동학부 교수와 조국 서울대 법학전문대학원 교수 등도 이들과 과 동기다. 최상목 청와대 경제금융비서관, 송언석 기획재정부 예산실장 등 정부 핵심 관계자들도 김 대표의 네트워크에 들어와 있다. 또 연수원 17기로 대법원 법원행정처 사법정책실장을 맡고 있는 한승 판사도 김 대표와 가깝다. 이처럼 서울대 법대 82학번이 승승장구한 것은 우리나라 교육제도와도 관련이 있다. 1981년 대규모 미달 사태 탓에 1982학년도부터 1·2·3지망제가 도입됐다. ‘운 좋게’ 서울대 법대생이 되는 기회가 차단됐고, 전국의 수재들이 한곳에 모인 것이다. 실제 서울대 법대 82학번 졸업생 360여명 가운데는 법조인이 183명, 대학교수가 33명에 달한다. 이런 전방위 인맥의 도움 때문인지 김 대표 취임 이후 네이버가 세련돼졌다는 평가를 받는다. 실적 개선은 물론이고 여론 대응에서도 달라진 모습을 보이고 있다. 수년 전만 해도 ‘네이버가 검색시장을 독점한다’는 비판에 이렇다 할 대응도 못했던 네이버였다. 하지만 최근 모바일 안드로이드(OS) 기반으로 국내에 영향력을 넓혀 가는 구글을 언급하며 “1위 사업자라고 규제하는 것은 국내 기업에 대한 역차별”이라고 반격에 나설 정도로 목소리를 내고 있다. 김양진 기자 ky0295@seoul.co.kr

한국은 2000년 만 65세 이상 인구 비중이 7%를 넘어서며 고령화 사회에 진입했다. 2017년에는 노인인구 비중이 14%를 넘어 고령사회가 되고 2026년에는 20%를 웃도는 초고령사회로 진입할 것으로 전망된다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP)은 21일 고령화 시대에 반드시 필요한 ‘스마트 에이징을 선도할 10대 미래유망기술’을 선정해 발표했다. 건강하고 활기찬 100세 시대를 위한 질병 진단 기술과 사회적 활동을 돕는 과학기술이 포함됐다. 노화로 죽은 뇌세포를 대체할 수 있는 ‘신경줄기세포 치료기술’이 가장 먼저 꼽혔다. 환자의 피부에서 줄기세포를 채취, 신경줄기세포로 배양한 뒤 뇌에 이식해 알츠하이머병이나 파킨슨병 등 퇴행성 뇌질환을 근본적으로 치료할 수 있는 기술이다. ‘나노바이오 의료센서’는 효소, 항체, 세포, 유전자(DNA) 등 특정 물질의 존재 여부를 확인하거나 감지할 수 있다. 상용화되면 혈액 한 방울로 질병을 진단할 수 있다. 유전체를 분석하는 ‘초고속 유전체 해독기술’과 살아있는 생체 내에서 질병을 실시간으로 관찰할 수 있는 ‘분자영상 질병진단 기술’도 포함됐다. 체력이나 정신적으로 어려움을 겪는 노인들을 위한 ‘무인자율주행 자동차’도 꼽혔다. 운전자 없이 센서나 카메라와 같은 장애물 인식장치와 자동 항법 장치를 갖춘 자동차로 이미 시험주행 단계까지 와 있다. ‘대화형 자연어 처리기술’은 기계가 사람이 말하는 단어뿐 아니라 문장 전체를 인식하는 기술이다. 급속히 발전하는 정보통신기술(IT) 기기를 일일이 배울 필요없이 쉽게 사용할 수 있게 해준다. 박건형 기자 kitsch@seoul.co.kr

컴퓨터가 막 도입되기 시작한 1960년대. 과학자들은 자신만만했다. 컴퓨터의 연산 속도는 하루가 멀다 하고 빨라졌다. 10의 10배를 구하기 위해서 곱하는 대신 10을 열번 더해야만 하는 구조적인 한계에도 불구하고 컴퓨터의 위력은 막강했다. 프로그램을 개선하고, 하드웨어의 성능을 바꿀수록 컴퓨터는 점점 더 많은 영역에서 힘을 발휘하기 시작했다. 과학자들은 “10년 후에는 사람처럼 생각하는 인공지능이 현실화할 것”이라고 단언했다. 그러나 지나친 낙관이었다. 1980년대에 이르러서도 컴퓨터는 단순히 빨라지기만 했다. 사람처럼 생각하고, 스스로 배우는 분야에 있어서는 발전이 없었다. 이후 ‘인공지능의 겨울’이라는 비관적인 시각이 오랫동안 이 분야를 지배하기 시작했다. 2010년대에 들어서야 과학자와 기업들은 인공지능의 겨울을 벗어날 수 있는 실마리를 찾아내기 시작했다. 컴퓨터의 시각 인식, 언어 인식, 분자구조 분석을 통한 신약 예측 등 최근 발표되고 있는 성과들은 컴퓨터가 인공지능에 점차 다가서고 있다는 명백한 증거로 평가되고 있다. 인공지능을 연구하는 과학자들의 목표는 분명하다. 사람이 보고 듣고 이를 인식하는 세 가지 행동의 원리를 완벽하게 파악하는 것이다. 이를 해결한다면 스스로 차를 운전하거나 공장을 자유자재로 가동하는 시스템을 만들 수 있고, 사람의 일을 완전히 대체할 수 있는 로봇의 뇌를 설계하는 것도 허황된 꿈만은 아니다. 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 기술을 ‘딥 러닝’이라고 부른다. 딥 러닝의 초창기 결과물들은 이미 우리 주변에서 상용화돼 있다. 뉴언스 커뮤니케이션의 언어 인식 프로그램을 도입한 애플의 ‘시리’는 아이폰과 아이패드에 탑재돼 사람들의 궁금증을 풀어주는 비서 역할을 한다. 또 검색엔진 구글의 ‘스트리트 뷰’ 서비스는 특정한 주소를 인식해 이미지로 보여줄 수 있는 인공지능 프로그램을 적용했다. 하지만 최근 기업과 과학자들이 공개한 딥 러닝의 새로운 결과는 기존의 수준을 획기적으로 뛰어넘는다. 사람 뇌 속의 신경망을 모사한 ‘인공 신경 네트워크’ 또는 ‘뉴럴넷’으로 불리는 시스템이 등장한 덕분이다. 벨연구소에서 필기 인식을 개발한 인공지능 분야의 선구자 얀 리쿤 뉴욕대 교수는 뉴욕타임스와의 인터뷰에서 “뉴럴넷을 비롯한 새 기술들은 기존의 기술을 뇌사상태에 빠지게 할 정도로 막강한 전환을 가져올 것”이라며 “현재 이 기술들이 보여주고 있는 방향이 명백하게 옳다는 데 이견이 있을 수 없다.”고 강조했다. ●신약 될 가능성 높은 분자 찾는 SW도 개발 지난 10월 제프리 힌튼 토론토대 교수는 다국적 제약사인 머크가 주최한 소프트웨어 경진대회에서 신약이 될 가능성이 높은 물질을 분자 중에서 찾아줄 수 있는 소프트웨어를 개발해 우승을 차지했다. 힌튼의 소프트웨어는 정체가 알려지지 않은 15개 화학물질의 구조식 속에서 효과적인 약품이 될 수 있는 것을 정확하게 찾아내 세계적인 주목을 받았다. 학계가 이 소프트웨어에 주목한 것은 개별 물질에 대한 특별한 정보나 연구결과를 제시하지 않았는데도 원하는 목표에 정확히 도달했다는 점이다. 힌튼은 프로그램과 소규모 데이터베이스만으로 약품과 가장 유사한 구조를 파악할 수 있도록 설계했다. 그 외는 스스로 판단할 수 있도록 유도했다. 데이터 전문기업 케글의 최고경영자(CEO) 앤서니 골드블룸은 “힌튼의 사례는 딥 러닝이 진정한 결과물을 보인 첫 번째 사례라고 할 수 있다.”면서 “특히 데이터양이 극도로 제한된 상황에서 원하는 결과물을 얻은 것은 지금까지의 어떤 소프트웨어보다 효율적으로 배우고 스스로 판단하고 있다는 것을 입증한 것”이라고 밝혔다. ●1400만장 사진 2만개로 분류땐 정확도 15.8% 딥 러닝의 성과는 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 무엇이 사용자의 기호에 맞는 것인지를 고려한 애플리케이션의 정렬 프로그램뿐 아니라 마케팅이나 치안에도 쓸 수 있다. 예를 들어 사람들의 구매 습관에 대한 데이터베이스를 활용해 구매고객에 따라 스스로 진열을 바꾸는 상점을 만들거나, 얼굴인식의 기능을 획기적으로 개선한 통합 범죄 감시 시스템을 구축할 수도 있다. 딥 러닝이 구현한 인식기술은 이제 사람과의 경쟁에 나서고 있다. 문서는 정형화된 구조로 돼 있어 검색이 쉽지만, 이미지나 비디오는 약간의 변형이나 각도 전환만으로도 완벽하게 일치하지 않기 때문에 일정 수준 이상의 ‘판단’이 필요하다. 결국 이미지와 비디오 검색이 가능하다는 것은 인공지능이 제대로 작동하고 있다는 것을 의미한다. 페이스북에는 2000억장의 사진이 게재돼 있고, 매분마다 72시간 분량의 새로운 비디오가 올라온다. 이 같은 데이터가 용량만 차지하는 쓰레기가 되지 않기 위해서는 분류가 필요하지만, 기존의 기술로는 이를 자동화할 방법이 없었다. 지난해 스위스 인공지능연구소 연구진은 자체적으로 개발한 딥 러닝 기술로 사람들과 교통표지판 인식 대결을 벌였다. 연구진의 딥 러닝 프로그램은 총 5만장의 표지판 그림 중 99.46%를 정확하게 인지해내 32명의 사람들로 구성된 인간팀의 99.22%를 앞섰다. 오랜 운전경력을 가진 인간팀의 개인당 정확도는 98.84%였다. 하지만 교통표지판처럼 명확한 한계를 설정하지 않으면, 아직 갈 길이 멀다. 올여름 구글과 스탠퍼드대 연구팀은 1만 6000대의 컴퓨터를 사람의 뇌 신경처럼 연결해 1400만장에 이르는 사진을 2만개의 카테고리에 자동으로 분류하는 작업을 진행했다. 최종 분류의 정확도는 15.8%에 불과했다. 프로젝트 책임자인 제프 딘은 “이전에 최고 수준으로 평가받던 이미지 인식 기술보다 70% 이상 향상된 수치인 만큼 아직까지 무궁무진한 개선의 여지가 있다.”면서 “아무리 숙련된 사람이라도 5분에 250개가량의 이미지만 분류할 수 있고, 이는 인간의 힘으로는 정보처리가 불가능하다는 것을 의미한다.”고 지적했다. ●“딥 러닝 프로그램 더 교육받으면 완벽해질 것” 언어인식에 있어서도 괄목할 만한 발전이 있었다. 사람의 언어는 ‘자연어’이기 때문에 사용자의 의지에 따라 셀 수 없이 많은 조합이 가능하다. 아무리 방대한 데이터베이스를 구축한다고 해도 완벽하게 모든 의미를 번역한다는 것은 불가능에 가깝다. 리처드 라시드 마이크로소프트 최고과학자는 지난달 중국 톈진에서 열린 회의에서 딥 러닝을 이용한 언어인식의 한계와 가능성을 동시에 제시하는 무례한 퍼포먼스를 선보였다. 라시드는 객석을 가득 채운 중국인 청중 앞에서 영어로 연설을 진행했고, 통역자도 없었다. 라시드의 뒤에 설치된 거대한 두 개의 스크린에는 라시드의 언어를 인식한 영어 자막과 이를 컴퓨터가 번역한 중국어 자막이 실시간으로 떴다. 마이크로소프트가 개발한 딥 러닝 프로그램을 이용한 이 실험은 최종적으로 70% 정도의 정확성을 나타냈다. 라시드는 회사 홈페이지에 “4~5개 단어에 하나씩 틀리던 프로그램이 이제 7~8개 단어에 하나씩 틀리는 수준으로 향상됐다.”면서 “딥 러닝 프로그램이 더 많은 교육을 받으면 언젠가 완벽해질 것”이라는 글을 올렸다. 마이크로소프트의 언어인식 프로그램 개발은 1979년 시작됐다. 더디기는 하지만, 인공지능의 목표에 다가가고 있는 것은 분명하다. 박건형기자 kitsch@seoul.co.kr

삼성전자와 LG전자, 팬택 등 국내 주요 스마트폰 제조사들이 한국어 음성인식 서비스를 앞다퉈 선보이면서 ‘음성인식 전성시대’를 맞고 있다. 애플이 최근 지능형 음성인식 기능인 ‘시리’에 한국어 지원 기능을 추가하면서 이와 경쟁하기 위한 포석이다. 이에 따라 키보드와 마우스, 손가락 터치로 이어진 입력 기술이 음성인식으로 또 한번 진화할 것으로 전망된다. ●삼성·LG·팬택·구글 등 잇따라 출시 최근 삼성이 새 스마트폰 ‘갤럭시S3’에 ‘S보이스’ 기능을 추가하고 LG전자도 스마트폰 업그레이드를 통해 ‘퀵보이스’를 선보였다. 팬택은 이보다 앞서 ‘베가레이서2’에서부터 음성인식 기능을 제공하고 있다. 삼성전자의 S보이스는 스페인어(스페인 및 라틴아메리카)와 이탈리어, 한국어 등 8개 국가의 언어를 지원한다. 특히 단순한 음성인식부터 길 찾기, 페이스북 연동과 스마트폰 제어 등에서 ‘원조’ 격인 시리에 뒤지지 않는다는 평가다. LG전자는 업계 최초로 독자적인 자연어 처리, 지식 검색 솔루션을 활용해 한국어 음성인식 서비스만큼은 세계 최고라고 자신한다. LG전자 관계자는 “경쟁업체들은 모두 자연어 처리와 지식 검색 솔루션에 외국계 회사의 기술을 사용하고 있다.”면서 “하지만 LG는 오랜 기간 연구를 거친 자체 기술로 더 자연스러운 음성인식 서비스를 제공한다.”고 설명했다. 구글도 지난달 말 최신 안드로이드 운영체제(OS) ‘젤리빈’에서 지능형 음성인식 기능을 선보였다. 젤리빈의 음성 검색은 5억건 이상의 인물·지역·사물 정보와 이들 사이의 관련성을 이용한 총 35억건의 데이터를 활용한다. 일본 총리의 이름이나 시애틀의 전망대인 ‘스페이스 니들’의 높이 등을 자연어로 물어보면 곧바로 답을 알려주는 정답형 검색 방식을 채택했다. ●NHN·다음 등 포털 업계도 대응 강화 음성인식이 모바일 업계의 핵심 화두로 떠오르자 포털 업계도 모바일 음성 검색 기능을 강화하며 대응에 나서고 있다. NHN은 구글 젤리빈이 제공하는 것과 같은 방식의 정답형 음성 검색 서비스를 준비 중이다. 예를 들어 “남한에서 제일 높은 산은?”이라고 물으면 “한라산, 1950m”라는 대답과 함께 산의 모습을 사진으로 보여주는 식이다. 현재 NHN은 컴퓨터가 대화형 질문 형태를 정확히 파악하는 인식률을 높이는 데 주력하고 있다. 다음커뮤니케이션도 모바일 음성 검색 기능을 업그레이드 중이다. 다음은 2010년 6월 한국전자통신연구원(ETRI)과 모바일 음성 검색 모듈을 공동 개발해 한국어 모바일 음성 검색 서비스를 선보인 바 있다. 현재 다음은 소음 처리와 문장형 질문 인식에 대한 인식률을 높이는 작업을 진행하고 있다. SK커뮤니케이션즈는 삼성전자 스마트TV에 제공하는 싸이월드 사진첩 서비스에 음성 인식 기능을 적용했다. 2012년형 삼성 스마트TV에 탑재된 음성 인식 기능을 활용한 것으로, 사용자가 음성 명령으로 싸이월드 사진첩을 조작할 수 있다. ●음성인식 기반 다양한 사업 가능 업계에서는 향후 ‘음성 인식 서비스를 어떻게 다른 서비스에 적용해 활용할 것이냐’에 사업의 성패가 달려 있다고 보고 있다. 단순히 스마트폰에 탑재된 ‘재밋거리’로서가 아니라 무궁무진한 시장을 열 새로운 플랫폼이 될 것이라는 분석이다. 음성인식 서비스가 좀 더 고도화되면 더 이상 손을 쓰지 않고도 스마트폰을 활용할 수 있어 지체장애인들이 손쉽게 쓸 수 있게 된다. 스마트폰뿐 아니라 가전제품, 자동차 등 다양한 기기에 적용돼 상당한 영향력을 미칠 것으로 전망된다. 실제 애플이 최근 공개한 ‘iOS6’는 자동차의 인포테인먼트 시스템과 연계할 수 있게 설계됐다. 장기적으로는 차에 앉아 있기만 해도 말로 운전할 수 있는 시대가 열릴 것으로 보인다. 일본 최대 이동통신사 NTT도코모도 일본어를 곧바로 번역해 서로 다른 10여개 언어권 이용자들과 실시간 통화를 할 수 있도록 하는 ‘통역전화’ 시험 서비스를 하고 있다. 다소 성급하긴 하지만 동시통역사가 필요 없는 시대가 올 수도 있다는 전망이 나온다. 업계 관계자는 “스마트폰 제조업체와 구글 등 OS 업체들이 음성인식 서비스를 주도하면서 스마트폰 서비스의 한 축인 이동통신사들의 긴장감도 높아지고 있다.”면서 “조만간 이통사들도 새 방식의 음성인식 서비스 혹은 이를 활용한 다양한 서비스를 내놓을 것”이라고 설명했다. 류지영기자 superryu@seoul.co.kr

“컴퓨터가 세상을 지배하기 시작했다.”(퀴즈영웅 켄 제닝스가 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨’에 패한 뒤 한 말) 인간 퀴즈 달인들에게 도전장을 내밀었던 네살배기 슈퍼컴퓨터 왓슨이 짜릿한 승리를 거뒀다. “기계의 성능이 아무리 뛰어나도 사람의 언어를 이해하긴 어렵다. 도전은 무모한 짓”이라며 비아냥대던 일각의 예측을 보란 듯 뒤집은 결과다. 2007년 본격적으로 개발되기 시작한 왓슨의 발전 가능성은 무궁무진하다. 인류가 로봇에게 병을 진단받고 수학과 문학 강의를 듣는 날이 머지않았다는 얘기다. 왓슨은 16일(현지시간) 미국 전역에 방영된 ABC방송의 인기 퀴즈쇼 ‘제퍼디!’ 최종전에 출연해 퀴즈 영웅인 켄 제닝스(왼쪽), 브래드 루터(오른쪽)를 손쉽게 물리쳤다. 지난 14일부터 두 도전자와 대결해온 이 컴퓨터는 첫날 접전을 펼쳤으나 이튿날부터 실력을 발휘하며 크게 앞섰고 마지막 날까지 모두 7만 7147달러(약 8600만원)를 확보, 제닝스(2만 4000달러)와 러터(2만 1600달러)를 압도했다. 왓슨은 대결에서 뉴욕을 ‘캐나다의 도시’로 이해해 방청객들의 웃음을 사기도 했다. 하지만 대중문화부터 문학까지 다양한 장르의 질문에 막힘없이 대답하며 실력을 뽐냈다. 정보기술(IT) 전문가들은 왓슨의 이번 승리를 ‘인공지능 개발사의 큰 성취’로 평가했다. 슈퍼컴퓨터 연구자들은 지금껏 ‘어떻게 하면 기계가 인간의 자연스러운 언어를 이해할 수 있을까.’라는 난제에 부딪혀 괴로워했다. 이 문제를 풀기 위해 도전했던 왓슨이 은유적 질문으로 꾸며진 퀴즈쇼에서 성공적인 데뷔전을 치러 새로운 가능성을 보였다는 설명이다. 퀴즈를 풀면서 이 컴퓨터는 구글 등 검색엔진이 키워드를 토대로 정보를 찾던 것과 달리 사람이 쓰는 자연어를 그대로 받아들여 구문과 의미를 분석한 뒤 답을 내놓았다. 덕분에 영화 ‘스타트렉’에서처럼 사람의 질문을 알아듣고 작동하는 컴퓨터가 곧 상용화될 것이라는 기대도 무르익는다. 스탠퍼드대의 컴퓨터 과학자 에드워드 파이겐바움 박사는 왓슨의 승리에 대해 “20년 전까지만 해도 누가 이런 도전이 가능할 것이라고 믿었느냐.”고 손가락을 치켜세웠다. 왓슨의 우승에 ‘조물주’ 격인 IBM 측은 한껏 고무된 표정을 지었다. “실생활에 사용할 수 있는 인공지능을 내놓겠다.”며 2007년 왓슨을 본격적으로 개발하기 시작한 이 업체 개발팀은 매년 60억 달러(약 6조 7000억원)를 쏟아부으며 25명의 과학자들에게 연구를 맡겼다. 창업주인 토머스 J 왓슨의 이름을 따 컴퓨터에 붙여준 점도 왓슨에 대한 IBM의 애정을 엿볼 수 있게 해 주는 대목이다. 제퍼디쇼의 사회자 알렉스 테레벡은 “IBM 개발자들이 퀴즈쇼 녹화 전 우는 모습을 봤다.”면서 “엄청난 압박을 받았던 모양”이라고 전했다. IBM의 주가는 16일 뉴욕증권거래소에서 상승세를 보이며 퀴즈쇼의 효과를 반영했다. IBM 측은 조만간 왓슨 프로그램의 상용화에 나서 기업의 고객지원이나 보건·교육 등의 분야에서 활용할 계획이다. 뉴욕타임스는 왓슨 등 인공지능 기술의 발전으로 당장 전화로 상담하는 직종의 근로자는 위험에 처할 수 있다고 전했다. 유대근기자 dynamic@seoul.co.kr