오버핏의 하얀 셔츠, 딱 붙는 검은색 정장 바지를 입은 젊은 여성이 65인치 대형TV 앞에 서 있다. 오른쪽 무릎은 굽히고, 손바닥을 하늘로 뒤집은 왼손은 ‘디귿’(ㄷ)자로 꺾은 상태로. 화면 오른쪽엔 4인조 걸그룹 에스파의 ‘넥스트레벨’ 안무 영상이, 왼쪽에는 안무를 따라하는 이서희 ‘구스랩스’ 대표의 모습이 대조돼 보인다. 지난해 화제를 모은 ‘디귿춤’을 그가 따라하자 화면에 ‘손목 90도 맞춰 더 꺾으세요’라는 자막이 뜬다. 17일 서울 서초구 매헌로 16 하이브랜드 ‘구스랩스’ 사무실. 3분 55초의 안무가 계속되는 동안 ‘오른쪽 골반을 더 내리세요’, ‘오른팔 각도를 신경써 주세요’라는 문구가 실시간으로 화면에 나온다. 스스로 안무를 고치도록 코칭해 주는 것이다. 원본 영상과 비교해 동작의 강도, 박자, 정확도, 각도 등에 대한 자막이 이어진다. 마치 엠넷의 인기 댄스 서바이벌 프로그램 ‘스트릿 우먼 파이터’(스우파)의 댄서가 인공지능(AI)화 된 느낌이랄까. 이 대표는 “카메라 영상을 통해 인체 동작을 분석하는 알고리즘이, 원본 안무와의 차이점을 잡아내 같은 동작이 나올 수 있도록 조언하는 AI 기술”이라고 설명했다. 대기업이 ‘포스트 코로나’ 시대에 대비해 미래 성장 동력을 육성하고 스마트 기술 개발의 씨앗을 키우고자 육성한 사내외 스타트업의 한 모습이다. 삼성, 현대차 등 주요 그룹이 ‘온실’이 돼 싹을 틔운 스타트업들은 일자리 창출에 기여하는 등 신산업 생태계를 단단하게 만드는 거름이 되고 있다. 구스랩스에서 개발한 ‘AI 댄스’로 배울 수 있는 종류는 크게 세 가지. 첫째, 상세보기다. 어떻게 몸을 움직여야 하는지 가수의 동작 해설이 안무 화면에 나온다. 예컨대 ‘오른팔로 원을 그리면서 왼쪽 아래로 내리세요’라는 식이다. 초보자가 천천히 배울 수 있게 배속 조절이나 구간 반복 등 조절도 할 수 있다. 둘째는 따라하기. 원본 안무를 따라하는 내 모습이 한 화면에 나란히 뜨기 때문에 어떤 동작이 다른지 실시간으로 바로잡을 수 있다. 셋째는 피드백이다. 원본 안무를 따라한 자신의 댄스를 녹화하고 ‘피드백’ 버튼을 누르면 1분 뒤 댄서 동작과 사용자 안무를 타임테이블에 맞춰 구체적으로 비교분석한 결과를 받을 수 있다. 연세대를 졸업한 이 대표는 2017년 삼성전자에 입사했다. 사내 스타트업 육성프로그램인 ‘C랩 인사이드’에서 이 AI 댄스비교 알고리즘으로 지원 대상이 됐고 지난해 10월 구스랩스를 설립해 독립했다. 입사 선후배였던 AI모델 연구 담당(김은서·조찬희), 비교분석 알고리즘 담당(김보겸)도 함께였다. 이 대표는 “올해 댄스 게임을 론칭할 계획”이라고 설명했다. 예컨대 방탄소년단(BTS)의 ‘버터’ 안무를 따라하면 얼마나 정확했는지 AI가 점수를 매기는 식이다. 그는 “지난해 스우파로 댄스 열풍이 불었지만 유튜브로 어설프게 셀프댄스를 배우거나 학원에 다녀야 하는 경우가 많았다”면서 “AI를 활용해 누구나 시간과 장소에 구애 없이 쉽고 편리하게 춤을 배울 수 있도록 하는 것이 목표”라고 말했다.

국내 연구진이 인공지능으로 특정 지역에서의 범죄행위 발생 가능성을 예측할 수 있는 ‘한국판 마이너리티리포트’ 기술을 개발했다. 광주과학기술원(GIST) AI대학원 연구진은 경찰대 치안정책연구소 스마트치안지능센터와 함께 도시 시각 영상정보를 바탕으로 일탈행위 발생 가능성을 탐지할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 13일 밝혔다. 이번 연구 결과를 내년 2월에 열리는 인공지능 분야 국제학술대회 ‘AAAI 인공지능 컨퍼런스’에서 발표할 예정이다. 기존에도 도시계획 또는 환경계획을 세울 때 공공질서나 치안유지를 위한 치안 예측기술을 활용했다. 이 기술은 주로 연령별 인구수, 중산층 비율, 자살률 같은 인구통계학 정보를 바탕으로 하기 때문에 실제 범죄나 일탈행위 발생과는 무관하게 단순히 도시 전체의 분위기를 예측하는 수준에 불과했다. 예를 들어 ‘이렇게 도시계획을 세우면 해당 지역의 치안 안전성은 높아질 것’ 같은 수준의 예측만 할 수 있을 뿐이었다. 연구팀은 기존 예측 방법론에 더해 구글 지도에서 제공하는 거리뷰 영상과 경찰에서 갖고 있는 실제 범죄 정보의 GPS값을 결합시킴으로써 도시단위가 아닌 거리단위로 위험성, 범죄 발생 가능성을 예측·평가할 수 있도록 했다. 이번 기술을 활용하면 강력범죄 발생은 물론 무단횡단, 쓰레기 투기 같은 비규범적 일탈행동 발생 가능성까지 예측이 가능하다고 연구팀은 밝혔다. 전해곤 GIST 교수는 “이번 연구는 기존 도시치안에 활용했던 ‘깨진 창문 이론’ 대신 최근 주목받고 있는 ‘포괄적 일탈행위 이론’을 인공지능 모델로 구현했다는 점에서 의미가 크다”며 “이번 연구를 시작으로 시각정보와 범죄사회학, 범죄심리학 같은 사회과학 분야 이론을 인공지능과 접목시키려는 시도들이 많아질 것으로 기대한다”고 설명했다. 전 교수는 지난 9월에도 재난현장을 모사한 대규모 데이터 세트를 구축하고 재난구조로봇이 현장에서 피해자의 위치를 빠르게 예측해 찾아낼 수 있는 알고리즘을 개발해 주목받기도 했다.

한국판 뉴딜 종합계획에 발맞춰 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원은 ‘AI 데이터 가공 바우처’ 지원 사업의 수요기업을 모집하기 위해 오는 31일까지 공모를 진행하는 등 데이터 기반의 혁신 생태계 조성에 박차를 가하고 있다. ‘AI 데이터 가공 바우처’ 지원 사업은 데이터가 필요한 수요 기업에게 바우처 형태로 AI 가공서비스를 지원하는 사업이다. 모집 대상은 중소기업, 소상공인, 1인 창조기업, 예비창업자로, ‘AI 학습용 데이터’를 활용해 제품과 서비스를 개발하고자 하는 사람이라면 누구나 이번 사업에 문을 두드릴 수 있다. 지원 규모는 총 587건으로, 건당 최대 7000만원까지 지원한다. 코로나19 대응과 관련한 긴급 현안에 대해서는 공공기관과 연구기관, 대학연구팀, 병원도 지원할 수 있다. 긴급 부문은 최대 100건까지 모집하며, 일반 부문과 동시에 지원할 수 없다. 상반기에 공모한 데이터바우처 지원사업은 데이터 구매 및 가공서비스를 지원하는 사업으로 3.7:1의 높은 경쟁률을 기록하며 성황리에 마감된 바 있다. 이번 하반기 모집에는 ‘AI 데이터 가공’에 국한해 진행한다. AI 학습용 데이터를 활용해 제품과 서비스를 개발하고자 하는 중소기업과 소상공인, 1인 창조기업, 예비창업자의 AI 경쟁력을 높여주겠다는 취지다. AI 가공이란 영상과 이미지와 같은 데이터를 인공지능 학습용 데이터셋으로 구축해 최적의 AI모델 도출을 위해 단계별로 검수와 테스트를 반복하는 것이다. 예를 들어 조기 암 병변 조직을 진단하는 AI 솔루션을 개발할 때, 암 환자의 엑스레이 이미지를 기계학습용으로 변환‧가공해 고해상도의 이미지 데이터를 생성하는 일련의 모든 과정이 AI 데이터 가공이라 할 수 있다. 바우처 신청은 데이터스토어 사업관리시스템을 통해 받는다. 신청을 원하는 기업은 데이터스토어를 방문해 필요한 서비스를 제공하는 공급기업을 찾아야 한다. 매칭된 공급기업과 협의를 통해 수행계획서와 신청서를 작성한 뒤, 오는 31일까지 접수하면 신청이 완료된다. 이 때, 일자리 창출효과가 큰 크라우드소싱 방식의 AI데이터 가공서비스 제공 기업과 매칭 시 최대 1점의 가점이 부여된다. 최종 선정되면 공급기업, 한국데이터산업진흥원과 ‘다자간 협약’을 맺고 총 4개월간 사업을 수행하게 된다. 더불어 한국데이터산업진흥원은 데이터바우처 사업을 통해 공정하고 투명한 데이터 혁신 생태계를 조성하기 위해 ‘보조금부정수급대응TF’를 신설하고 e-클린센터를 통해 정부지원금 부정수급 관련 신고를 수시로 접수해 철저히 관리할 예정이다. 한국데이터산업진흥원은 “데이터바우처 사업은 기업의 비즈니스 혁신을 위해 수요기업과 공급기업이 다 같이 만들어가는 사업으로 건전한 데이터 활용문화 조성을 한국판 뉴딜 사업의 핵심인 데이터 댐의 마중물이 될 수 있도록 바우처 사업을 알차게 운영해 나갈 것”이라고 밝혔다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

SK바이오팜이 SK㈜ C&C와 손잡고 인공지능(AI) 기반 ‘약물설계 플랫폼’ 개발을 완료했다고 15일 밝혔다. SK바이오팜에 따르면 이번에 개발한 AI 알고리즘은 약물의 특성을 예측하고 새로운 화합물을 설계 및 제안하는 AI모델과 화합물의 외부 데이터를 수집해 연구원들이 활용할 수 있도록 하는 화합물 데이터 보관소, AI 모델 보관소 등으로 구성된다. 기존에 국내에서도 약물의 기전을 확인하는 약물 특성 예측 시스템은 활성화됐으나, 물질특허가 가능한 새로운 화합물을 설계하는 단계까지 나아간 것은 이번 처음이라는 게 SK바이오팜 측의 설명이다. 업계에서는 AI 신약개발이 상용화 되면 평균 10년 이상 소요되는 신약 개발 기간을 대폭 단축하고, 실패 확률을 떨어뜨릴 수 있을 것이라고 내다봤다. SK바이오팜은 후보물질의 탐색과 설계, 연구 가설 제시 등 전반적인 신약 개발 과정에 이번 플랫폼을 활용한다는 방침이다. 맹철영 SK바이오팜 디지털 헬스케어 TF팀 상무는 “이번에 개발된 AI 플랫폼은 기존 예측 단계에 머무르던 모델을 설계까지 가능하도록 개선한 것”이라면서 “신약 후보물질 발굴에 들이는 시간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 김희리 기자 hitit@seoul.co.kr