‘웰빙’의 지름길인 ‘잘 먹는 것’에는 물도 예외일 수 없다. 최근 들어 깨끗한 물을 건강하게 마시는 것에 대한 중요성이 높게 인식되면서 정수기 기술력도 보다 발전하는 양상이다. 특히 요즘은 저수조가 따로 필요하지 않은 직수형 정수기가 높은 위생성과 경제성 때문에 주부들에게 인기를 얻고 있다는 것이 업체 측 설명이다. 대형마트 가전파트의 한 관계자는 “요즘 주부들이 선호하는 정수기는 단순한 정수 기능을 떠나 보다 복합적인 편의성을 제공하는 정수기”라면서 “특히 대기업들의 정수기 경쟁이 워낙 치열해진 덕에 소비자들은 편의성이 확충된 최신 정수기를 접할 수 있게 됐다”고 전했다. LG전자는 최근 직수형 정수기 ‘LG퓨리케어 정수기’를 합리적인 렌탈 비용으로 선보였다. 직수형 정수기는 수돗물이 곧바로 필터를 통과하며 정수가 되는 시스템이어서 기존 저수조에 담긴 물의 세균 감염 우려가 줄었다. ‘LG퓨리케어’는 또 ‘세븐 트랩 필터 플러스 시스템’을 적용해 수은이나 납, 비소, 철 등 일반 필터로 걸러내기 힘든 8가지 중금속을 제거한다. 직수형이면서도 물의 온도 및 양도 조절할 수 있다. 물의 계량과 온도 조절을 따로 할 필요가 없는 ‘스마트 정수기’를 제시했다는 것이 업체가 내세운 강점이다. 냉수의 경우 직수형 수돗물이 차가운 스테인레스 냉수관을 거치면서 순간 냉각되어 바로 시원한 물로 변환된다. 온수는 업계 최초로 IH(Induction Heating) 기술을 적용해 ‘순간온수 플러스’ 기능으로 저수조 없이 뜨거운 물의 온도를 3단계로 조절이 가능하다. 예를 들어 커피를 마시고 싶다면 각 온도별 온수를 선택해 커피에 최적화된 온도의 물(85도)을 제공받을 수 있다. 아이 분유 타기에 적당한 40도, 차를 마시기에 좋은 75도 등 필요에 따라 온도별 선택이 가능하다는 것이다. 물의 양도 조절이 된다. 차나 커피를 마실 때엔 120㎖, 라면 한 개 용량인 500㎖, 많은 양이 필요할 때는 1ℓ 등으로 물을 그때 그때 필요에 맞게 조절할 수 있게 했다. 한편 LG퓨리케어는 가로 폭이 17cm에 불과해 보다 넓은 싱크대 공간 활용이 가능하며, 특히 180도 회전하는 스윙탭 출수구로 정면뿐만 아니라 측면에서도 물을 받을 수 있다. 정수기를 사용할 때만 작동하는 인버터 컴프레서를 적용해 저수조가 있는 기존 제품 대비 에너지 효율을 35% 이상 높였다. 정수기 관리는 4개월마다 전문 헬스케어 매니저가 방문해 관리 서비스를 제공해주고 있다. LG전자 관계자는 “이번 정수기의 핵심은 기존 제품보다 매우 스마트해졌다는 점”이라면서 “퓨리케어는 슬림한 디자인으로 원하는 위치에 설치가 가능하며, 적은 전기료, 깨끗한 물 등 소비자가 꿈에 그리던 정수기를 실현시키기 위해 노력했다”고 전했다. 한편 LG퓨리케어는 출시와 함께 렌탈고객들을 위한 이벤트도 진행 중이다. 3월 한달 간 정수기 렌탈을 신청하는 고객들은 제품에 따라 월 렌탈료를 할인 받을 수 있다. 공기청정기와 함께 렌탈하면 할인혜택이 더욱 커진다. 허백윤 기자 baikyoon@seoul.co.kr

국내 연구진이 가장 젊고 분화 능력이 뛰어난 최상위 혈액 줄기세포를 선별하고 그 기능을 장기간 보존하는 방법을 개발했다. 줄기세포가 필요한 환자에게 신속하게 최상위 줄기세포를 공여하는 ‘혈액 줄기세포 은행’을 만들 길이 열리게 됐다. 이 연구를 지원한 보건복지부와 미래창조과학부는 20일 “혈액 줄기세포를 마음대로 깨우고 재울 수 있는 획기적인 원천 기술을 확보했다”고 밝혔다. 김효수 서울대 의과대학 교수팀은 골수에 존재하는 혈액 세포의 조상인 혈액 줄기세포 중에서 가장 젊고 분화 재생 능력이 뛰어난 최상위 혈액 줄기세포에만 ‘카이원’(KAI1)이란 분자가 발현된다는 사실을 세계 최초로 밝혀냈다. 이와 함께 카이원 분자가 면역을 담당하는 대식세포의 다크단백질(적혈구 표면의 단백질 중 하나)과 상호작용해 최상위 혈액 줄기세포를 활동 없이 잠들어 있는 상태로 유지시킬 수 있다는 사실도 확인했다. 기능과 젊음은 유지한 채 혈액 줄기세포를 잠재워 저장할 수 있게 된 것이다. 기존에는 혈액 줄기세포를 증폭시킬 때 먼저 골수에서 잠자는 혈액 줄기세포를 깨우는 방법을 썼다. 하지만 이렇게 증폭된 혈액 줄기세포는 혈액을 만들 수 있는 기능이 점점 사라진다는 한계가 있었다. 증폭 과정에서 최상위 혈액 줄기세포는 점차 감소하고, 분화 재생 능력이 낮은 전구 세포(아직 완전히 분화가 안 된 세포) 또는 분화된 세포가 늘어나 장기 조혈 기능이 사라지게 된다. 최상위 혈액 줄기세포를 대량으로 증폭, 보관하는 방법이 상용화되면 면역 세포나 인공혈액을 제작할 때도 이 기술을 활용할 수 있다. 또 백혈병과 악성빈혈 같은 골수기능 부전증 치료제를 개발하고 골수이식 기술을 최적화해 환자에게 적용하는 시기를 획기적으로 앞당길 수도 있다. 김 교수는 “골수이식 성공률을 높이는 데도 활용할 수 있다”고 말했다. 김 교수팀이 주도하고 백성희 서울대 생명과학부 교수가 공동연구자로 참여한 이번 연구는 미래부의 ‘줄기세포 선도연구팀 육성사업’, ‘리더 연구자 지원사업’과 복지부의 ‘선도형 세포치료 연구사업단 및 연구 중심병원 육성 연구개발(R&D)사업’ 지원으로 이뤄졌다. 연구 결과는 세계 최고 권위의 줄기세포 전문 학술지인 ‘셀 스템 셀’ 온라인판에 실렸다. 원천 기술의 상용화 목표 시점은 향후 5년 이내로 잡았다. 세종 이현정 기자 hjlee@seoul.co.kr

동안 얼굴에 글래머러스 한 보디라인을 갖춘 ‘베이글녀’가 선망을 받으면서 여성들 중에 가슴성형에 도전하는 사람들이 늘고 있다. 하지만 최근 가슴 성형수술의 증가 만큼이나 ‘재수술’을 받는 비율도 늘고 있어 주의가 필요하다는 전문가들의 지적이 나온다. 수원 소프트성형외과 전문의 신승준 원장은 “가슴성형 수술이 늘면서 가슴성형 재수술의 비율도 증가세를 띠고 있다”면서 “주로 무조건적으로 크기만 키우거나 체형에 맞지 않는 보형물 사용, 올바르지 못한 수술법으로 인한 흉터 등의 이유로 많은 환자들이 가슴 재수술을 문의한다”고 설명했다. 가슴성형 수술이 보다 성공적으로 이뤄지기 위해서는 크기 자체보다 자신의 몸매에 잘 어울리는 모양과 종류가 중요하며 본래 가슴의 형태와 크기를 고려한 수술이 진행돼야 만족스러운 결과를 얻을 수 있다는 조언이다. 특히 전문가들은 가슴성형 수술을 하면서 무조건 가슴의 크기를 중시하는 것은 금물이라고 경고한다. 가슴은 허리선과 부드럽게 이어지는 라인이 중요한데 지나치게 가슴 크기를 키울 경우 라인이 부자연스러워지며 살이 트거나 피부가 변색될 수 있고 심지어는 보형물이 비치는 등의 부작용도 발생할 수 있다는 것이다. 또 가슴성형 수술은 가슴을 절개해서 이뤄지는 만큼 안정성을 우선 고려해야 한다. 최근에는 켈러펀넬을 이용해 보형물을 삽입하는 방식이 균에 의한 감염률을 줄이고, 보형물을 안전하고 빠르게 삽입할 수 있어 선호되고 있다. 또한 켈러펀넬을 이용해 보형물을 삽입하면 절개부위가 비교적 작아지기 때문에 흉터도 최소화되고 흉터에 생기는 착색도 줄일 수 있어서 회복기간이 짧아지는 것도 장점으로 꼽힌다. 흉터를 최소화 하기 위한 다양한 방법도 적용되고 있다. 흉터제거수술이나 착색, 흉터개선을 위한 레이저 치료를 병행하고 실리콘 연고를 사용하고 있어서 심미성을 극대화하는 방식들이 진행된다. 신승준 원장은 “가슴성형수술은 가슴의 모양, 크기, 몸매 라인, 흉터 등 고려할 것이 많은 수술인 만큼 가격과 비용만으로 병원을 결정하기 보다는 시술되는 가슴성형의 종류, 의료진의 실력, 첨단장비 보유여부 등 수술 외적인 부분도 고려해야 한다”면서 “특히 가슴성형 재수술의 경우 보형물이 삽입되면서 신경이나 혈관 등이 변형될 수 있기 때문에 더욱 신중하게 의료진을 선택해야 안전을 보장할 수 있는 가운데 만족스러운 결과를 얻을 수 있다”고 덧붙였다. 허백윤 기자 baikyoon@seoul.co.kr

중국은 2009년부터 페이스북 접속을 금지하고 있다. 공산당 통치에 해가 되는 정보 유통을 차단하기 위한 언론 통제 조치이다. 하지만 ‘만리장성 방화벽’을 뚫으려는 페이스북 최고경영자(CEO) 마크 저커버그의 집요한 노력으로 중국이 조금씩 움직이고 있다. 지난해 10월 칭화대에서 중국어 연설로 중국 청년들을 사로잡았던 저커버그가 지난 18일부터 이틀 동안 다시 중국을 방문했다. 그의 첫 일정은 톈안먼 광장을 가로지르는 아침 조깅이었다. 당시 베이징의 대기는 PM2.5(지름 2.5㎛ 이하의 초미세먼지) 농도가 300㎍/㎥ 안팎으로 기준치를 12배 초과한 ‘황색경보’ 상태였다. 마라톤 대회 등 공식 행사가 아니고서는 톈안먼 광장에서 어떤 단체 행동도 할 수 없지만, 중국 정부는 이날 특별히 저커버그 일행의 조깅을 허락했다. 다음날 저커버그는 중국발전 포럼에서 알리바바의 마윈(馬雲) 회장과 대담을 나눴다. 대담 주제는 구글 알파고와 이세돌 간 바둑대결로 이슈가 된 인공지능(AI)이었다. 저커버그는 “컴퓨터에 사람의 상식을 가르치기는 어렵다”면서 “인류만이 지식을 배워 문제 해결에 적용할 능력이 있다”고 말했다. 마윈도 “기계가 인류보다 더 똑똑해지지만, 지혜와 영혼을 가질 수는 없다”고 공감했다. 페이스북과 마찬가지로 중국 시장에 진입하지 못하고 있는 구글 주도의 AI에 냉소적인 반응을 보인 것이다. 대신 둘은 페이스북의 가상현실(VR) 기술을 한껏 치켜세웠다. 저커버그는 “VR이 향후 5∼10년 내 혁신의 초점이 되고 소비를 주도할 것”이라고 소개했다. 마윈은 “알리바바가 페이스북의 가상현실 헤드셋을 중국에 보급할 것”이라고 약속했다. 저커버그는 권력서열 5위인 류윈산(劉雲山) 공산당 중앙정치국 상무위원을 단독으로 만나기도 했다. 상무위원이 개인적으로 방문한 외국 기업인을 별도로 만나는 것은 이례적이다. 류 상무위원은 “페이스북과 중국 기업 간 교류가 발전하길 바란다”고 말했다. 베이징 이창구 특파원 window2@seoul.co.kr

지난 한 주는 인공지능 연구의 역사에 커다란 획을 그은 순간으로 기억될 것이다. 보드게임 중 가장 복잡한 바둑에서 인공지능이 최초로 인간 챔피언을 이겼기 때문이다. 1936년 앨런 튜링이 오늘날 컴퓨터의 원형을 고안한 지 80년 만에, 1956년 다트머스 학회에서 인공지능이라는 이름의 연구 분야가 개설된 지 60년 만에 거둔 성과다. 인공지능 기술의 발전에 매진해 온 수많은 연구자들에게 찬사를 보낸다. 그들이 수십년에 걸쳐 공동으로 이룩한 연구 결과가 마침내 가장 재능 있는 인간을 뛰어넘은 셈이다. 이세돌 9단에게도 최고의 경의를 표한다. 마치 ‘인류의 마지막 전사’가 된 듯한 절박한 분위기 속에서 이전에 겪어보지 못한 압도적인 상대를 만나 3연패를 당한 상황에서도, 불굴의 도전 정신으로 기어코 승리를 따내 위대함을 보여줬다. 이세돌 9단은 단 세 번의 대국만으로 알파고의 약점을 간파해냈다. 만약 사전에 비공식 대국의 기회가 몇 차례 있었더라면 이번 시리즈는 전혀 다른 양상으로 전개될 수 있었다. 알파고의 성취는 무엇보다도 바둑과 같이 모든 정보가 공개되고 목표와 규칙이 명확하게 정의된 문제는 어떤 것이든 풀어낼 가능성이 높은 인공지능을 탄생시켰다는 점이다. 그러나 이것을 컴퓨터가 인간의 고유한 직관과 통찰을 갖게 된 것으로 해석해서는 안 된다. 인간이 세상을 살아가면서 부딪치는 문제들은 목표와 규칙이 명확히 정의되어 있지도 않고, 문제를 풀기 위해 필요한 모든 정보를 얻을 수 없는 경우가 대부분이기 때문이다. 인공지능이 발전을 거듭하면 공상과학영화에 나오는 것처럼 컴퓨터가 인간을 지배하는 디스토피아가 펼쳐질 것으로 우려하는 목소리가 있다. 이런 암울한 전망에 대해 설득력 있는 반론을 하나 소개하면 컴퓨터는 최소한 그런 일을 하도록 프로그램되어 있지는 않다는 것이다. 이미 우리 주변에는 세상을 접수하도록 프로그램된 것이 많다. 예를 들면 박테리아와 바이러스는 오랜 진화의 역사를 거치며 번식력을 키웠지만 인간은 이를 거의 제어할 수 있게 됐다. 물론 경계를 늦추진 말아야 한다. 영화적 상상력은 우리가 다양한 시나리오에 대비할 수 있도록 해 준다. 컴퓨터가 세계를 지배할 가능성에 대한 논의보다 훨씬 시급하게 고려되어야 할 사회적 문제들이 있다. 우선 새로운 기술은 과도기 동안에는 대개 실업을 발생시킨다. 과도기가 지나면 새로운 기술이 광범위하게 적용됨에 따라 전에 볼 수 없었던 새로운 일자리들이 생기기를 기대하지만, 과도기 동안에는 극심한 혼란과 고통이 따른다. 또한 인간의 역사를 살펴보면 새로운 기술은 흔히 부와 권력의 격차를 확대하는 경향이 있다. 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 3D 프린팅 등이 화제가 될 때마다 정부는 또다시 얼마를 투자해서 단기간에 우리의 인공지능 기술 수준을 세계 몇 위로 끌어올리겠다는 계획을 졸속으로 발표한다. 알파고를 능가하는 바둑 인공지능을 만들겠다고 그 이름부터 공모할지도 모른다. 정부가 관련 업계의 반대를 무시하고 추진했지만 지금은 어디에 사용되고 있는지 알 수 없는 한국형 운영체제인 K도스, 한국형 유튜브인 K튜브 등 수많은 사례를 보면 이 같은 우려를 기우로만 치부할 수 없다. 우리에게도 이미 인공지능 분야에 의욕적으로 도전하고 있는 젊은 연구자들이 많이 있다. 정부는 이들이 연구에 매진하는 데 불편함이 없도록 보조하는 역할에만 집중해야 한다. 정부가 할 일은 따로 있다. 인공지능이 초래할 수 있는 문제들을 슬기롭게 극복함으로써 모든 사람이 지금보다 더 지능적으로 성장하는 데 인공지능 기술이 보탬이 될 수 있도록 사회적 논의를 시작해야 한다. 인공지능에 국민적 관심이 집중된 지금이 좋은 기회다. 감동근 아주대 전자공학과 교수

뇌신경 모사 ‘뉴로모픽칩’ 개발 GPU 열 발생 문제 등 해결해야 지난 일주일간 전 세계를 뜨겁게 달궜던 이세돌 9단과 구글의 인공지능 알파고의 바둑대결이 막을 내렸다. 표면적으로는 4대1이라는 성적으로 알파고가 우세했지만 4국이 끝난 뒤 데미스 하사비스 구글 딥마인드 대표가 “이 사범 덕분에 알파고의 약점을 파악하게 됐다”고 말한 것처럼 완벽해 보이는 인공지능도 한계를 갖고 있음을 알 수 있었다. 1202개의 중앙처리장치(CPU), 176개의 그래픽처리장치(GPU)로 구성된 알파고는 딥러닝 기술로 프로기사의 기보 16만개를 5주 만에 학습했다. 보통 사람이 1년에 1000개 정도의 기보를 공부한다고 한다. 따라사 알파고가 학습한 기보의 숫자는 평생 배워도 따라갈 수 없는 숫자다. 알파고는 스스로 대국해 훈련하는 강화학습 기능까지 갖추고 있다. 알파고는 몬테카를로 트리 탐색(MCTS) 기법에 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용해 다음 수를 찾고, 기보를 바탕으로 다음 착점 장소를 빠르게 찾는 정책 네트워크, 국지적 패턴인식을 통해 승률이 높은 수를 찾는 가치 네트워크를 다단계로 나눠 적용하는 딥러닝 기법으로 최적의 수를 찾는다. 오류처럼 보이는 수는 알파고가 충분히 학습하지 못한 부분에서 어떤 수가 가장 나을지에 대한 분석이 불완전하게 됐기 때문이라는 설명이다. 전문가들은 현재 인공지능 기술개발은 ▲빅데이터를 활용한 딥러닝 기술 ▲인간과 유사한 다양한 형태의 지능 구현 ▲컴퓨터 아키텍처 기술과 시스템 소프트웨어 기술 등 크게 세 방향으로 이뤄지고 있다고 설명한다. 한편 알파고에서 그래픽과 이미지를 처리하는 GPU의 역할이 매우 크다. 문제는 GPU의 연산처리 마이크로프로세서 코어의 수가 GPU 1개당 2000~3000개에 이르기 때문에 과도한 전력수요를 유발하고 이에 따른 엄청난 열이 발생한다는 점이다. 때문에 인공지능 기술은 알고리즘 개선뿐만 아니라 하드웨어적 문제를 해결하는 데도 집중될 것으로 보인다. 민옥기 한국전자통신연구원(ETRI) 휴먼컴퓨팅연구실 실장은 16일 “인공지능 기술을 개발하는 많은 글로벌 기업은 인간의 뇌신경을 모사한 차세대 반도체인 뉴로모픽칩이나 양자역학의 원리에 따라 작동하는 차세대 컴퓨팅기술인 양자컴퓨터 개발 등에 매달리고 있다”고 설명했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

‘공무원이 들려주는 공직 이야기’ 22회에서는 국토교통부 소속 기관인 국토지리정보원 공무원을 소개한다. 국토 측량부터 국토 위치기준 체계 설정, 국토 현상에 관한 기록·보존 등의 업무를 하는 국토지리정보원의 업무를 살펴보고, 2014년 11월 경력경쟁채용으로 임용된 8급 주무관의 업무, 채용 과정, 공직에 입문한 소회 등을 들어 봤다. 이세돌 9단과 알파고의 ‘세기의 대결’이 막을 내렸다. 미국의 정보통신기술(ICT) 기업 구글은 자사가 제작한 알파고의 활약을 보며 “달에 착륙했다”고 자평했다. 역사에 새로운 장이 쓰여졌다고 할 만큼 인공지능(AI) 분야에서 큰 기술적 진보가 이뤄졌다는 의미였다. 글로벌 IT 기업들은 오래전부터 AI 기술 개발에 힘썼다. 그 결과 AI 기술은 이미 우리 일상생활 곳곳에서 발견된다. 대표적인 사례가 무인(자율주행) 자동차다. 세계 최대 자동차 회사인 도요타는 2020년까지 무인 자동차를 선보이겠다는 목표로 AI 연구소 ‘도요타 리서치 인스티튜트’를 설립, 연구하고 있다. 영국, 미국 등은 이미 무인 자동차 시험·연구 공간을 만들어 시험 운영에 들어갔다. 국내에서 무인 자동차가 화두로 떠오른 것은 지난해 5월이다. 국토교통부는 무인 자동차 상용화에 앞서 선행돼야 할 고정밀도로지도(대축척지도)를 제작하기 위해 ‘자율주행차 지원 등을 위해 정밀도로지도 구축 방안 연구’ 사업을 발주했다. 이 연구를 도맡은 곳이 국토지리정보원이다. 1958년 국방부 지리연구소로 출범한 국토지리정보원은 건설부 국립지리원(1974년)을 거쳐 국토부 소속 책임운영기관으로 자리잡았다. 국내 지도에 적용되는 국가 기준점, 표준 등은 모두 국토지리정보원에서 제공하고 있다. 국토 측량, 항공사진 촬영 등은 물론 공간정보에 관한 기록·보존 연구, 국토 조사나 지명 정비, 공간정보 관련 국제협력 등의 업무를 한다. 행정자치부에서 지정하는 책임운영기관이란 공공성을 유지하면서도 전문성을 강화해야 할 기관에 인사·예산상의 자율성을 부여하고 성과에 대해 책임을 지도록 하는 것으로 국립과학수사연구원, 현대미술관 등 49개가 지정됐다. 국토지리정보원에서 일하는 공무원은 일반직(행정, 측지), 관리·운영직, 연구직으로 나뉜다. 직렬에 따라 입직 경로도 다르다. 행정직은 인사혁신처 주관 공개경쟁채용, 지역인재채용 시험 등을 거친다. 측지직, 관리 운영직, 연구직 등은 전문성을 요구하기 때문에 직무 관련 응시 자격을 지정하는 경력경쟁채용 방식으로 선발한다. 2014년 11월 경채를 거쳐 입직한 박서희(25) 주무관(8급)은 2년째 기획정책과 국제협력표준팀에 몸담고 있다. 서울시립대에서 공간정보공학을 전공한 박 주무관은 입직 당시 소지하고 있던 한국산업인력공단의 지적기사, 정보처리기사 자격증과 학부에서 이수한 직무 관련 과목, 영어 구사 능력 등을 인정받아 채용됐다. 주로 담당하는 업무는 국제협력 분야다. 박 주무관이 속한 국제협력표준팀은 해마다 열리는 ‘유엔 세계 공간정보 관리 국제회의’(UNGGIM)를 준비한다. UNGGIM은 공간정보를 활용해 지진해일, 기후변화 등 전지구적 이슈에 대응하기 위해 상호 협력하는 유엔 산하 협의체다. 우리나라는 UNGGIM의 부의장을 맡고 있다. 의장국인 일본, 사무국 임원인 중국 등과 일정 조율 등을 위해 소통할 일이 잦다. 박 주무관은 회의 일정 한 달 전쯤 유엔에서 안건이 나오면 국토지리정보원 관련 보고서를 작성한다. 그는 “아무래도 영어로 이메일을 작성하거나 전화를 할 일이 많다”며 “공무원을 준비하더라도 국제협력 분야 일을 맡아 보고 싶다면 비즈니스 영어를 구사할 정도의 실력을 갖추는 게 유리하다”고 조언했다. 외빈이 국토지리정보원에 방문하거나 국내에서 국제회의가 열리는 경우도 종종 있다. 지난해 10월에는 6일간 제주국제컨벤션센터에서 ‘유엔 공간정보 아태 지역 총회’가 열렸다. 56개 아태 지역 회원국, 유엔 및 국제기구 비정부기구(NGO), 국내 민간기업 등에서 300여명의 공간정보 대표와 관련 전문가들이 참석해 기후변화, 재해·재난, 빈곤, 질병 등의 해결을 위한 공간정보 협력·발전 방안 등을 논의하는 자리였다. 박 주무관은 “유엔 관련 회의였기 때문에 국제 의전 방식을 따라야 했다”며 “국가별 좌석 배치, 국제회의에서 사용되는 국가별 명칭, 문화적 차이 등 세세한 점들을 고려하는 게 가장 어려운 점”이라고 말했다. 박 주무관은 한국국제협력단(코이카)을 통해 국내에 초청된 개발도상국 공무원들을 대상으로 공간정보 관련 역량 강화 프로그램을 진행한다. 지난해에만 8개국에서 16명의 공무원이 참여했다. 박 주무관은 “공간정보 관련 강의를 맡을 강사진이나 기업 탐방 섭외가 까다로운 데다 문화가 전부 다른 공무원들이 한 달간 생활할 수 있도록 돕는 것이 쉽지가 않다”며 “그래도 고국에 돌아가면서 ‘덕분에 잘 배우고 돌아간다’며 감사의 뜻을 전해 올 때마다 보람을 느낀다”고 말했다. 최훈진 기자 choigiza@seoul.co.kr

아이폰 95%에 비해 현저히 낮아 보안 취약성 드러나 이미지 타격 인공지능(AI) ‘알파고’를 세상에 내놓은 구글이 정작 스마트폰 보안 강화에 고심하고 있다. 구글이 제공하는 스마트폰 운영체계(OS)인 안드로이드가 경쟁사 애플의 iOS에 비해 개인정보 보호에서 취약한 것으로 드러나 회사 이미지에 타격을 주고 있기 때문이다. 미국의 월스트리트저널(WSJ)은 15일(현지시간) 구글의 지주회사인 알파벳이 안드로이드폰의 암호화 확대를 추진 중이라고 전했다. 배경에는 스마트폰의 암호화 해제 논란이 자리한다. 미 연방수사국(FBI)과 애플이 총기 테러범 사예드 파룩의 아이폰 잠금 해제 문제로 갈등을 빚으면서 스마트폰 보안 문제가 전 세계의 관심을 끌고 있다. 삼성, LG, HTC 등 전 세계 14억대의 스마트폰에 안드로이드 운영 체계를 제공하는 구글은 고민에 빠졌다. 암호화된 안드로이드폰은 전체의 10% 미만으로 아이폰의 95%에 비하면 현저히 낮다. 암호화 강화의 가장 큰 장애는 제조사들이다. 이들은 “암호화가 성능에 영향을 끼치지 않는다면 어느 회사가 마다하겠는가”라며 암호화 구동 시 스마트폰의 속도가 현저히 떨어진다고 지적한다. 안드로이드가 iOS에 비해 기술력이 떨어진다는 지적이나 다름없다. 구글은 바짝 조바심을 내고 있다. 자체 생산하는 넥서스폰에는 이미 100% 암호화를 적용 중이다. 또 최신 버전인 안드로이드 6.0에선 자동적으로 개인정보 암호화를 채택했다. 하지만 이를 장착한 안드로이드폰은 전체의 2.3%에 불과한 상태다. 안드로이드 보안 강화에 어려움을 겪는 근본적인 이유는 아이폰과 다른 제조, 판매 방식 때문이다. 애플은 하드웨어와 소프트웨어를 동시에 생산하지만 구글은 안드로이드를 제조업체에 배포하는 전략을 사용해 왔다. 제조업체는 필수 기능을 제외하고 대부분의 기능을 취사선택할 수 있다. 오상도 기자 sdoh@seoul.co.kr

은행 대출심사 업무에 인공지능(AI) 로봇이 투입됐다. 이 로봇은 대출자들의 대출이력 등 데이터를 분석해 스스로 점수를 매기는 능력을 갖췄다. 어느 날 로봇이 대출심사 과정에서 인종과 성별, 학력에 따라 다르게 작동하는 알고리즘을 적용한 것으로 밝혀졌다. 은행은 로봇 개발사에 책임을 떠넘기고, 로봇 개발사는 “로봇이 스스로 학습해 판단한 결과”라며 책임을 회피한다. 사람처럼 판단하고 행동하는 로봇에 어떻게 윤리성을 담보할 것인지, 로봇의 비윤리적 행동에 누가 어떻게 책임을 질 것인지는 머지않아 다가올 인공지능 시대의 과제다. 통제권을 쥐어야 할 인간이 오히려 인공지능에 의존할수록 인공지능은 ‘재앙’이 될 가능성이 높다. 인공지능 전문가인 제리 카플란 미국 스탠퍼드대 교수는 “인공지능은 사회 전반에 미치는 영향은 신경 쓰지 않은 채 각자의 주인을 대신해 일을 하고 돈을 벌 뿐이지만, 인공지능으로 우리 삶이 풍요로워지면서 불편한 진실은 정작 못 보고 지나갈지 모른다”고 경고한다. 전쟁에 투입된 드론은 중동 지역에서 무고한 희생자를 낳고 있지만 ‘얼굴 없는 폭격’에 대한 책임 소재는 모호하다. 자율주행차가 승객의 목숨을 구하기 위해 길을 걷던 어린이와 노인 중 한 명을 덮쳐야 한다면 어느 쪽으로 방향을 틀어야 할지와 같은 윤리적 문제는 자율주행차 개발 진영의 난제다. 인공지능의 설계 단계에서부터 기술적으로 윤리성을 구현하는 방안이 미국 등에서 논의돼 왔지만, ‘킬러 로봇’처럼 위험하고 통제 불가능한 인공지능에 대한 우려를 해소하기는 역부족이다. 보다 현실에 와 닿는 인공지능 시대의 문제는 따로 있다. 인공지능은 단순 노동과 서비스직에서부터 인간의 일자리를 빼앗아 간다. 부유층만이 인공지능을 통한 첨단 의료 서비스를 누리게 되면 의료 불평등도 발생한다. 김재필 KT경제경영연구소 연구원은 “인공지능이 산업 인프라가 되는 시대에서는 인공지능 기술을 가지고 있거나 지식을 갖춘 사람과 그렇지 않은 사람 사이에 심각한 격차가 발생한다”고 말했다. 인공지능의 기반이 될 빅데이터의 수집과 공유, 확산이 본격화되면 개인정보와 사생활 보호 문제도 수면 위로 떠오를 전망이다. 인공지능이 환자의 질병 진단에 활용될 경우 개인의 의료정보가 병원과 보험사, 의료장비업체 사이에서 퍼져 나갈 위험도 높아진다. 인공지능에 모든 의사결정을 맡긴 채 의존하는 인간은 자연스레 존엄성을 상실한다. PC와 인터넷, 스마트폰 등 지금까지의 신기술과는 비교할 수 없는 사회·경제적 파장이 예고되고 있는 것이다. 인공지능을 인간 사회의 동반자로 받아들이고 기술 개발과 사용, 통제에 대한 윤리적·법적 토대를 마련해야 하는 이유다. 인공지능 연구를 선도하는 글로벌 기업들은 인공지능 기술을 윤리적으로 개발하고 활용할 방안을 고민하고 있다. 독일 다임러벤츠재단은 2012년부터 150만 유로(약 19억 8000만원)를 투자해 관련 연구를 진행 중이다. 구글도 2014년 딥마인드를 인수하면서 윤리위원회를 만들었다. 당시 딥마인드 창업자들이 구글에 “군사적 목적으로 기술을 사용하지 않는다”는 것을 조건으로 회사를 구글에 매각한 것으로 알려졌다. 그러나 인공지능 기술에 대한 통제권은 기업이 아닌 국가와 사회가 쥐어야 한다는 목소리가 높다. 미국, 영국, 일본 등 인공지능 기술 선진국들은 일찌감치 인공지능의 사회·윤리적 규범의 토대를 닦기 시작했다. 유럽연합은 2014년 ‘로봇법’(RoboLaw) 프로젝트를 가동하며 로봇 규제 가이드라인을 구체화하고 있다. 일본도 지난해 총무성 산하에 ‘2045 연구회’를 설립하고 인공지능이 가져올 사회적 충격파에 대해 연구하고 있다. 우리나라는 이들 국가보다 인공지능 기술 개발도, 윤리에 관한 논의도 뒤처졌다. 2007년 지식경제부(현 산업자원부)는 ‘로봇윤리헌장’의 초안을 마련하며 선진국보다 먼저 로봇윤리 법제화의 첫발을 내디뎠지만 지금은 논의가 중단됐다. 지난해 학자들이 모여 ‘한국포스트휴먼학회’를 설립하고 인공지능에 인문학과 법학을 접목하는 연구를 시작했고, 최근 미래창조과학부가 인공지능 시대의 사회·경제적 변화에 대응하기 위한 ‘지능정보 사회 플랜’ 수립에 돌입했다. 이원태 정보통신정책연구원 연구위원은 “‘알파고’를 계기로 국내에서도 인공지능 산업의 잠재력이 주목받기 시작했다”면서 “신성장동력을 만드는 노력을 기울이는 것과 함께 인공지능이 불러올 사회·경제적 영향에 대한 준비도 병행돼야 한다”고 강조했다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

李 “원 없이 마음껏 즐겼다” “끝나서 아쉽다. 대국을 원 없이 마음껏 즐겼다.” 이세돌(33) 9단은 15일 인공지능 컴퓨터 알파고와 겨룬 마지막 대결에서 아쉽게 역전패를 당했지만 바둑이 아름답고 재밌다는 것을 보여 줬다. 최종 전적 1승4패로 대국을 마감했지만 이 9단은 1202개의 중앙처리장치(CPU)가 연결된 슈퍼컴퓨터에 당당하게 맞섰다. 이 9단은 이날 서울 종로구 포시즌스호텔에서 열린 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’ 5번기 제5국에서 280수까지 가는 대혈투를 벌였으나 미세한 차이를 극복하지 못하고 돌을 던졌다. 첫 대국부터 내리 충격적인 3연패를 당했던 이 9단은 4국에선 알파고한테 불계승을 받아내며 가능성을 확인시켜 줬지만 이날 대국에서 또다시 아쉽게 돌을 던질 수밖에 없었다. 5차례 대국 가운데 가장 이세돌답고, 가장 흥미진진한 대국이었던 만큼 아쉬움이 더 컸다. 이 9단은 대국이 끝난 직후 가진 기자회견에서 알파고에 대해 “실력 우위는 인정 못하겠지만 집중력은 역시 사람이 이기기 어려운 것 같다”고 말했다. 그는 “알파고의 스타일, 대국 환경 등이 너무 달라 적응하는 데 시간이 걸렸다”면서 “심리적으로 흔들리지 않고 끝없이 집중하는 알파고를 보면 다시 붙어도 이길 수 있을지 의문”이라고 말했다. 그러면서도 그는 “인간이 아직은 해볼 수 있는 수준이라 생각한다. 그래서 아쉽다”고 덧붙였다. 이 9단이 “이번 대국을 하며 여러 바둑 격언에 대해 의문이 들었다. 앞으로 조금 더 연구해 봐야 될 것 같다”고 말할 정도로 이번 대국은 바둑계에 ‘패러다임 전환’을 일으켰다. 대국을 지켜본 프로기사들조차 “바둑을 보는 시야가 넓어졌다”고 평가할 정도였다. 이 9단은 다섯 차례 대국한 바둑판에 직접 사인해 데미스 허사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)에게 전달했고, 이 9단은 감사패를 받았다. 홍석현 한국기원 총재는 알파고에게 명예 9단증을 수여했다. 허사비스는 자신의 트위터에 “역사에 남을 5번기 대국을 치른 이 9단과 알파고 팀 모두에게 축하를 전한다”고 적었다. 한편 인공지능이 이제 우리 현실로 다가온 만큼 이번 대국을 과학기술 혁신의 계기로 삼아야 한다는 목소리가 높다. 허사비스는 지난달 이 9단과 알파고의 대국 취지에 대해 “알파고가 실생활 어디에든 적용될 수 있다. 알파고가 사회적 난제들을 해결하는 데 쓰이길 기대한다”고 밝혔다. 강국진 기자 betulo@seoul.co.kr

최근 이세돌 9단과 알파고의 대국이 큰 화제입니다. 사람들은 관심은 대국 자체에도 쏠려있지만, 더 나아가 인공지능의 발달이 가져올 미래에 대한 걱정 역시 적지 않습니다. 인공지능이 결국 사람을 대체하지 않을까 하는 걱정이죠. 특히 앞으로는 과거에는 인간의 고유 영역이라고 생각되었던 지식 노동 분야도 대체 되어 많은 사람이 직장을 잃게 되지 않을까 걱정하는 시각이 많습니다. 구글이 개발하는 인공지능의 적용 범위는 화이트칼라 직종에 국한되지는 않습니다. 그보다 먼저 자율 주행이나 복잡한 동작을 할 수 있는 로봇의 등장으로 인해 블루칼라에 해당하는 직종을 지금보다 더 고도로 자동화할 가능성이 큽니다. 최근 구글 리서치 블로그를 통해 공개된 새로운 로봇도 마찬가지입니다. 이 로봇은 아틀라스 같은 인간형 로봇이 아니라 우리에게 친숙한 산업용 로봇팔처럼 생겼습니다. 하지만 기존의 산업용 로봇과는 달리 정해진 작업만 반복하는 게 아니라 매우 다양한 사물을 인지하고 그에 맞는 동작을 할 수 있습니다. 더 놀라운 점은 그런 로봇 여러 대가 있는 것이 아니라 이들이 심층 회선 신경망 (Deep CNN. Convolutional neural network)로 연결된 하나의 기계라는 점입니다. 이것이 왜 놀라운지 설명하려면 기계와 인간의 차이를 설명해야 합니다. 인간의 경우 하나의 작업에 숙련되려면 스스로 연습하던 남에게 배우든 간에 자신이 노력해야 합니다. 하지만 서로 연결된 심층 회선 신경망은 (이는 딥 러닝의 기법 가운데 하나로 여러 단계에 걸쳐 특징을 추출해 학습하는 방식입니다) 로봇 A의 지식과 경험을 바로 로봇 B에게 적용할 수 있습니다. 쉽게 말해 다수의 학생이 같이 공부하면서 서로 지식을 공유해 더 빨리 배울 수가 있다는 이야기입니다. 물론 인간에서는 불가능한 일입니다. 이번 테스트에서 구글 연구소에 있는 14대의 로봇은 카메라로 인지한 다양한 사물을 집어 들어 옮기는 극히 단순한 과제를 수행했습니다. 단, 인간이 사전에 어떻게 해야 하는지를 알려준 것이 아니라 스스로 학습을 통해 학습해야 합니다. 그런데 여기에 사용되는 신경망은 서로 연결되어 계속해서 피드백을 줄 수 있습니다. 연구 결과 이렇게 서로 연결된 로봇들은 단독으로 학습하는 로봇보다 18~34% 정도 실패 확률이 감소하고 학습 시간이 빨라지는 것으로 나타났습니다. 앞으로 이런 집단 학습 능력은 다양한 분야에서 로봇이 빠르게 작업을 배울 수 있도록 활용될 것입니다. 그러면 지금처럼 단순한 작업뿐 아니라 훨씬 복잡하고 유연한 사고를 요구하는 숙련된 작업까지 로봇이 대체할 수 있을 것입니다. 물론 그렇다고 해서 인공지능의 능력에 대해 과도하게 걱정할 이유는 없습니다. 이번 연구에서는 80만 번의 시도를 통해 학습했음에도 불구하고 여전히 다양한 사물을 100% 완벽하게 잡지 못했습니다. 인간이라면 단번에 직관적으로 어떻게 물건을 잡아야 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 인공지능 기술은 계속 발전하고 있어 앞으로 다양한 분야에서 인간의 노동을 대체할 수 있을 것으로 생각됩니다. 앞으로 인공지능이 유토피아를 만드는지 아니면 디스토피아를 만드는지는 지금 우리가 어떻게 대비하느냐에 따라 달라질 것입니다. 인공지능에 대해서 과도한 우려를 할 필요는 없지만, 지금 교육 및 경제 부분에서 대비하지 못한다면 원치 않은 미래가 펼쳐질지 모르는 일입니다. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com

‘제2의 딥마인드를 찾아라.’ 글로벌 정보기술(IT) 공룡들의 보물찾기가 한창이다. 인공지능(AI) 분야에서 잠재력이 큰 벤처기업을 먼저 차지하려는 보이지 않는 전쟁이다. 일찌감치 영국의 스타트업 딥마인드를 점찍어 알파고라는 AI 스타를 키운 구글이 일단 앞서가는 모양새다. ●英 딥러닝 연구층 두터워… 창업 유리 추격자가 된 실리콘밸리 기업들은 영국에 주목한다. 케임브리지, 옥스퍼드, 유니버시티칼리지런던 등 영국 대학은 AI의 핵심 기술인 딥러닝 연구의 강자다. 그만큼 인재층이 두텁다. 세계에서 제일 큰 전자상거래 기업 아마존은 영국 스타트업의 재능을 가장 먼저 눈여겨봤다. 아마존은 2012년 케임브리지에 뿌리를 둔 에비 테크놀로지를 2600만 달러에 인수했다. 사람이 하는 말을 정확히 이해하고 원하는 것을 찾아주는 스마트 검색엔진 특허를 가진 곳이다. 아마존이 이 기술을 인터넷 상거래에 적용해 쇼핑혁명을 일으키거나 애플의 시리처럼 개인비서 기능을 갖춘 모바일 기기를 선보일 것이라는 추측이 나온다. ●MS도 100개 언어 버전 ‘스위프트키’ 품어 마이크로소프트(MS)는 케임브리지대 졸업생 3명이 창업한 스위프트키를 지난달 2억 5000만원을 주고 품에 안았다. 스위프트키는 사용자가 스마트폰에 입력한 문장 패턴을 학습해 다음에 키보드로 칠 말을 예측해 보여주는 AI 기술을 지녔다. MS는 100가지 언어 버전을 갖춘 스위프트키를 윈도, MS오피스 등 전 제품에 적용할 것으로 예상된다. ●애플 ‘표정 포착’ 기술 인수… 아이폰 적용 애플은 조용하지만 가장 적극적으로 AI 스타트업을 모으고 있다. 지난해 컴퓨터에 사람의 말을 잘 알아듣는 법을 가르치는 소프트웨어 기업인 보컬 IQ를 사들였다. 음성인식 기반인 시리의 성능 향상을 위한 행보로 풀이된다. 올해 초에는 캘리포니아대학 샌디에이고 캠퍼스(UCSD)에서 출발한 이모션트를 인수했다. 사람의 표정을 분석하고 기쁨, 혐오, 놀람 등의 감정을 포착하는 기술을 가진 곳이다. 이 밖에 애플은 동작 캡처 기술을 보유한 페이스시프트, 딥러닝 이미지 인식 기술을 가진 퍼셉티오 등도 사들였다. ●우리 기업은 인수 ‘0’… 삼성만 투자 나서 국내 기업 가운데 글로벌 AI 스타트업을 인수한 곳은 아직 없다. 다만 삼성전자는 다목적 AI를 연구하는 미국의 비카리우스에 지난해 2000만 달러를 투자한 것으로 알려졌다. 비카리우스는 인간의 직관과 상상 능력을 모방한 AI를 2031년에 출시한다는 목표로 장기 프로젝트를 진행 중이다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

최근 이세돌 9단과 알파고의 대국이 큰 화제입니다. 사람들은 관심은 대국 자체에도 쏠려있지만, 더 나아가 인공지능의 발달이 가져올 미래에 대한 걱정 역시 적지 않습니다. 인공지능이 결국 사람을 대체하지 않을까 하는 걱정이죠. 특히 앞으로는 과거에는 인간의 고유 영역이라고 생각되었던 지식 노동 분야도 대체 되어 많은 사람이 직장을 잃게 되지 않을까 걱정하는 시각이 많습니다. 구글이 개발하는 인공지능의 적용 범위는 화이트칼라 직종에 국한되지는 않습니다. 그보다 먼저 자율 주행이나 복잡한 동작을 할 수 있는 로봇의 등장으로 인해 블루칼라에 해당하는 직종을 지금보다 더 고도로 자동화할 가능성이 큽니다. 최근 구글 리서치 블로그를 통해 공개된 새로운 로봇도 마찬가지입니다. 이 로봇은 아틀라스 같은 인간형 로봇이 아니라 우리에게 친숙한 산업용 로봇팔처럼 생겼습니다. 하지만 기존의 산업용 로봇과는 달리 정해진 작업만 반복하는 게 아니라 매우 다양한 사물을 인지하고 그에 맞는 동작을 할 수 있습니다. 더 놀라운 점은 그런 로봇 여러 대가 있는 것이 아니라 이들이 심층 회선 신경망 (Deep CNN. Convolutional neural network)로 연결된 하나의 기계라는 점입니다. 이것이 왜 놀라운지 설명하려면 기계와 인간의 차이를 설명해야 합니다. 인간의 경우 하나의 작업에 숙련되려면 스스로 연습하던 남에게 배우든 간에 자신이 노력해야 합니다. 하지만 서로 연결된 심층 회선 신경망은 (이는 딥 러닝의 기법 가운데 하나로 여러 단계에 걸쳐 특징을 추출해 학습하는 방식입니다) 로봇 A의 지식과 경험을 바로 로봇 B에게 적용할 수 있습니다. 쉽게 말해 다수의 학생이 같이 공부하면서 서로 지식을 공유해 더 빨리 배울 수가 있다는 이야기입니다. 물론 인간에서는 불가능한 일입니다. 이번 테스트에서 구글 연구소에 있는 14대의 로봇은 카메라로 인지한 다양한 사물을 집어 들어 옮기는 극히 단순한 과제를 수행했습니다. 단, 인간이 사전에 어떻게 해야 하는지를 알려준 것이 아니라 스스로 학습을 통해 학습해야 합니다. 그런데 여기에 사용되는 신경망은 서로 연결되어 계속해서 피드백을 줄 수 있습니다. 연구 결과 이렇게 서로 연결된 로봇들은 단독으로 학습하는 로봇보다 18~34% 정도 실패 확률이 감소하고 학습 시간이 빨라지는 것으로 나타났습니다. 앞으로 이런 집단 학습 능력은 다양한 분야에서 로봇이 빠르게 작업을 배울 수 있도록 활용될 것입니다. 그러면 지금처럼 단순한 작업뿐 아니라 훨씬 복잡하고 유연한 사고를 요구하는 숙련된 작업까지 로봇이 대체할 수 있을 것입니다. 물론 그렇다고 해서 인공지능의 능력에 대해 과도하게 걱정할 이유는 없습니다. 이번 연구에서는 80만 번의 시도를 통해 학습했음에도 불구하고 여전히 다양한 사물을 100% 완벽하게 잡지 못했습니다. 인간이라면 단번에 직관적으로 어떻게 물건을 잡아야 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 인공지능 기술은 계속 발전하고 있어 앞으로 다양한 분야에서 인간의 노동을 대체할 수 있을 것으로 생각됩니다. 앞으로 인공지능이 유토피아를 만드는지 아니면 디스토피아를 만드는지는 지금 우리가 어떻게 대비하느냐에 따라 달라질 것입니다. 인공지능에 대해서 과도한 우려를 할 필요는 없지만, 지금 교육 및 경제 부분에서 대비하지 못한다면 원치 않은 미래가 펼쳐질지 모르는 일입니다. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com

두 남자의 수다 　“형, 김 부장 이야기 너무 뻔해. 재미없어.” 별명이 자유로운 영혼인 후배 박 교수가 시비를 걸었다. 지난주 칼럼 ‘3D 프린팅, 현실편’이 마음에 들지 않았던 것 같다. 글을 그렇게 밋밋하게 쓰지 말고 “3D 프린팅은 사기다!” 이렇게 질러야 한다는 것이다. 중국 경제지에 칼럼을 연재하게 되어 중국통인 박 교수에게 자문을 구하러 간 날이었다. 학교 앞에서 양꼬치에 칭다오 맥주를 마시며 대륙의 IT에 대해 수다를 떨다 불의의 일격을 당했다. 호시탐탐 반격의 기회를 노리다 “박 교수는 3D 프린터의 문제가 뭐라고 생각해?”라고 물었다. 예상 밖으로 대답이 시원찮았다. 요즘 제품들은 크리에이티브 하지 않고 킬러 애플리케이션도 없다며 일반적인 이야기를 늘어놓았다. 박 교수가 외국어나 전문 용어를 많이 사용할 때는 허당일 가능성이 크다. 이때다 싶어 두 번째 질문을 던졌다. “속도가 지금보다 100배나 빠른 3D 프린터가 나왔다는데 들어봤어?” 금시초문이라고 했다. 연구실에 칩거하더니 세상 물정에 어두워진 것이 분명해 보였다. 기회를 놓칠세라 “4D 프린터로 찍으면 저절로 모양이 변한다던데 혹시 본 적 있나?”라며 아는 척을 했다. 그러자 박 교수가 퉁명스럽게 한마디 했다. “그럼 다음 주에는 재미있게 한번 써 보슈” 　　터미네이터와 3D 프린터　　박 교수가 3D 프린터에 실망한 것은 아직 기대만큼 성과를 내지 못했기 때문일 것 같다. 그러나 최근의 기술 발전은 종종 축적된 기술이 한순간에 폭발하면서 도약을 하는 ‘퀀텀 점프’(Quantum Jump) 현상을 보인다. 먼 미래의 기술로만 여기던 인공지능이 알파고의 등장으로 순식간에 전 세계의 이목을 집중시키는 것을 봐도 그렇다. 몇 년 전만 해도 인공지능은 대접받는 분야가 아니어서 더욱 격세지감을 느낀다. 스마트폰도 2007년 아이폰이 나온 이후 채 10년이 되지 않아 스마트 빅뱅으로 대폭발을 일으켰다. 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리, 스마트시티, 스마트플래닛으로 이어지며 초연결 시대를 열어가고 있다. 이제는 한순간 흐름을 놓치면 생존을 보장하기 어렵다. 오죽하면 세계 최대 스마트폰 회사 CEO의 모토가 ‘졸면 죽는다’ 였겠는가. 3D 프린터도 시장 형성이 더디다고 냉소적으로 보아서는 위험하다.　2015년 3월, 국제적 학술지인 ‘사이언스’에 ‘클립’(CLIP)이라는 초고속 3D 프린팅 기술이 발표되었다. 클립의 출력 속도는 기존보다 25배에서 최대 100배까지 빨랐다. 최근 공개한 영상에서 10cm 높이의 에펠탑 모형을 출력하는데 6분 35초밖에 걸리지 않았다. 3D 프린터의 약점으로 지적되던 속도 문제를 해결할 길이 열린 것이다. 이 기술을 개발한 노스캐롤라이나 대학의 조셉 데시몬 교수팀은 카본3D(Carbon3D)라는 벤처 기업을 설립하며 본격적으로 사업에 나섰다. 데시몬 교수는 지식 공유의 장인 테드(TED) 강연에서 영화 터미네이터2에 나오는 액체 금속 로봇 T-1000을 보고 영감을 얻었다고 말했다. 대략 원리는 이렇다. 빛은 액체 광경화 수지를 굳혀 버리지만 산소는 액체가 굳는 것을 방해한다. 클립은 이 점을 이용해 수조 바닥에 콘택트 렌즈와 같이 빛과 산소를 투과시키는 창을 설치한 것이 비밀의 열쇠다. 이 창을 통해 산소를 주입하면서 자외선을 쏘면 액체 속에서 연속적으로 입체 형상이 만들어진다. 이 방식은 출력 속도도 빠르지만 단층이 생기지 않아 표면이 매끄럽고 출력물의 강도가 높다. 　자율주행 자동차와 드론 같은 새로운 사업의 파트너를 찾던 구글이 이런 회사를 놓칠 리가 없다. 테드 강연에 참석했던 구글의 공동 창업자 레리 페이지와 세르게이 브린은 데시몬 교수를 만나 협상을 시작했다. 몇 개월 후 구글 벤처스를 통해 아직 제품도 출시되지 않은 신생 벤처 기업인 카본3D에 1억 달러를 투자하였다. 구글은 “카본3D의 기술은 기존의 것과는 차원이 다르다. 제조업의 새로운 지평을 열어 3D 프린팅 시장을 폭발적으로 성장시킬 잠재력이 있다.”라고 평했다. 포드 자동차는 이미 2014년부터 이 기술을 가져다 자동차 디자인과 새로운 부품 개발에 사용하기 위해 시험을 해왔다. 포드의 적층 제조 부문 리더인 엘렌 리는 “기존의 사출 성형으로 만든 제품에 비해 손색이 없다, 클립은 디지털 제조를 통해 자동차 소재와 응용분야에 혁신을 가져올 것”이라고 말했다. 이 밖에도 3D 프린팅 소프트웨어의 일인자 ‘오토데스크’, 의료분야 적용을 시도하는 ‘존슨앤존슨’, 아이언맨과 어벤저스의 특수효과를 맡았던 할리우드의 ‘레거시 이펙트’ 등 여러 분야의 기업들과 협력을 진행 중이다. 미국의 포브스지는 카본3D의 기업가치가 이미 10억 달러를 넘어섰다고 보도했다. 카본3D가 3D 프린팅의 룰을 바꾸는 게임 체인저가 될 것인지 기대를 모으고 있다. 　3D 프린터를 넘어　　더울 때는 옷감 사이로 바람이 통하고 추워지거나 비가 오면 빈틈을 메워 보온과 방수가 되는 옷이 있다면 어떨까. 프린터로 출력한 물건이 환경 변화에 따라 스스로 형태를 바꾸거나(self-transformation) 조립하는(self-assembly) 기술이 등장했다. 3D 프린팅에 시간에 따른 변화를 더해 4D 프린팅이라고 부른다. 이 기술은 2013년 미국 MIT의 스카일러 티비츠 교수가 TED 강연을 통해 소개하면서 널리 알려졌다. 예를 들어 한쪽 면은 고온에서 팽창하는 물질을 프린트하고 반대편은 온도에 변화가 없는 물질을 프린트한 판이 있다고 치자. 이 판을 뜨거운 곳에 두면 한쪽이 늘어나면서 변형이 생겨 휘게 된다. 온도뿐만 아니라 물, 햇빛, 진동, 중력 등에 반응하는 소재를 이용하여 특정 조건에서 원하는 모양을 만드는 것이다. 미 육군은 자가 조립 무기와 스텔스 기능의 전차나 군복과 같은 군사용 4D 프린팅 기술을 개발 중이다. 프랑스의 항공기 제작회사 에어버스는 MIT의 티비츠 교수와 함께 비행 조건에 따라 형태가 변하는 제트 엔진 부품을 만들고 있다. 시장조사 기관 프로스트 앤 설리번은 ‘4D 프린팅의 발전 보고서’를 통해 4D 프린팅이 헬스케어, 자동차, 항공, 우주 산업에 이르기까지 비즈니스 환경에 커다란 변화를 가져오리라 전망했다. 아직은 도입기로 사업성을 말하기는 이르지만 스마트 소재나 소프트웨어 설계와 같은 원천 기술은 미리 확보해야 한다. 2~3년이 지나면 선발 주자들이 특허를 지뢰밭 같은 깔아놓아 접근조차 어려울 수가 있기 때문이다. 　　3D 프린팅, 이제부터 시작　　3D 프린팅 시장 확대의 걸림돌로 지적받던 소재 부족 문제도 해결의 실마리가 보인다. 지금까지 주류를 이루었던 플라스틱 재질의 ABS나 PLA 수지 외에 금속, 종이, 세라믹, 바이오 소재 등으로 그 영역을 넓히고 있다. 특히 최근에는 알루미늄, 니켈 합금, 티타늄과 같은 금속 소재의 종류도 다양해졌다. 소재의 변화에 따라 사업 아이템도 패션 소품이나 피규어와 같은 생활용품부터 건축, 의료, 자동차 산업으로 확대되었다. 소프트웨어와 서비스 사업의 비중도 커졌다. 2014년 빅테이터 분석 업체 애피니언스는 3D 프린팅 분야에서 가장 영향력 있는 기업 10곳을 선정했다. 그중 프린터를 제조하는 회사는 스트라타시스, 3D 시스템즈, 메이커봇 3곳뿐이었다. 1위는 소프트웨어 기업인 오토데스크가 차지하였고 2위는 온라인 스토어를 개설한 아마존이었다. 3D 프린팅 산업은 하드웨어와 소재 중심에서 소프트웨어, 서비스, 플랫폼을 포함하는 거대한 생태계를 만들어 가고 있다. 아직은 주류 시장으로 진입하는 관문인 캐즘(chasm)을 넘지는 못한 것이 사실이다. 그러나 머지않아 거품이 빠지는 환멸기가 끝나고 재조명을 받는 각성기를 거쳐 성장기에 접어들 것이다. 3D 프린팅은 현실 세계와 디지털 세계를 이어주는 연결고리이다. 그 사이에는 수많은 변화와 기회가 있다. 생태계 전체를 바라보며 어려운 현실을 타개할 기회를 찾기 바란다. 3회에 걸친 연재를 마무리하면서 3D 프린터로 작은 소품이라도 직접 만들어 보기를 권한다. 끝으로 박 교수에게도 한마디 해야겠다. “이봐, 3D 프린팅은 이제부터 시작이야!”　　김지연 R&D경영연구소 소장 jyk9088@gmail.com　　<지난 칼럼은 아래 링크로 들어가면 보실 수 있습니다.>　 http://www.seoul.co.kr/news/newsList.php?section=kimjy_it

“인공지능은 조수… 결정은 인간의 몫 강력한 기술… 책임감·윤리의식 필요” “다른 모든 강력한 기술과 마찬가지로 인공지능(AI)도 도덕적이고 책임감 있게 사용돼야 합니다. 인간의 수준에 도달한 인공지능은 아직 수십년도 더 먼 이야기지만 지금부터 토론을 시작해야 하겠죠.” 바둑을 정복한 인공지능 프로그램 ‘알파고’는 전 세계를 ‘AI 충격’에 빠지게 만들었다. 인공지능이 인간을 지배하는 암울한 미래의 서막처럼 받아들여지기도 한다. 11일 대전 유성구 한국과학기술원(카이스트) 본원에서 ‘알파고의 아버지’ 데미스 허사비스(40) 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 이 같은 우려에 대해 입을 열었다. “인간이 인터넷과 스마트폰을 사용하는 건 기술을 통해 도움을 받기 위해서입니다. 인공지능도 마찬가지입니다. 인공지능을 조수처럼 활용하고 최종 결정은 인간이 내리면 됩니다.” “인간은 더이상 스스로 선택할 필요 없이 인공지능에 의존하게 되는 것 아닌가”라는 한 학생의 질문에 그가 내놓은 대답이다. 허사비스는 이날 카이스트 바이오 및 뇌공학과가 주최한 석학 특별초청 세미나에 강연자로 나섰다. 최근 며칠 사이 전 세계에서 가장 경이로운 인물로 떠오른 그답게 수백명의 학생과 교수, 취재진이 몰렸다. 강연이 열린 정문술빌딩 드림홀은 발을 딛고 서기도 힘들 정도였고, 강연장 밖에는 안에 들어가지 못한 학생들이 줄지어 선 채 강연을 들었다. ‘인공지능과 미래’를 주제로 한 이날 강연에서 그는 인공지능 회사 딥마인드의 설립과 성장 과정, 연구 성과들을 발표했다. 그는 딥마인드의 연구 목표를 “첫째는 지능이 무엇인지 풀어내는 것, 둘째는 그 지능을 통해 모든 문제를 푸는 데 쓰는 것”이라고 말했다. 그러면서 “딥마인드가 개발하는 것은 인간이 입력한 데이터를 모두 탐색해 답을 내리는 좁은 의미의 인공지능이 아닌, 스스로 지식을 학습함으로써 유연성과 창조력을 갖춘 ‘범용 인공지능’”이라고 강조했다. 그는 기계가 스스로 학습하며 터득해 나가는 ‘딥러닝’ 기법을 적용해 컴퓨터가 스스로 픽셀 게임을 반복하며 ‘고수’가 된 실험 결과를 공개하기도 했다. 딥마인드는 알파고를 의료와 로봇, 스마트폰 등에 적용할 계획이다. 그는 “인공지능을 실제 세계에 적용하면 빅데이터와 기후, 질병, 유전학, 물리학, 엔터테인먼트 등 다양한 분야의 해법을 찾을 수 있을 것”이라면서 “인간의 다양한 수수께끼들, 정신과 꿈, 창조성, 어쩌면 의식까지도 이해하는 데 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 1976년 영국 런던에서 태어난 허사비스는 13세 때 ‘체스 신동’으로, 17세 때 게임 개발자로 이름을 날렸다. 영국의 명문 케임브리지대에 진학해 컴퓨터공학을, 영국 유니버시티 칼리지 런던(UCL)에서 인지신경과학을 전공한 그는 2010년 인공지능 기술 회사인 딥마인드 테크놀로지를 설립했다. 딥마인드는 2014년 구글에 4억 달러(약 4322억원)에 인수됐다. 독특한 이력 탓에 ‘괴짜 천재’라 불리는 그는 유머 감각도 수준급이었다. 연단 앞에 서기 전 활짝 웃으며 자신의 스마트폰으로 청중들의 사진을 찍는가 하면, 강연 마지막에는 프레젠테이션 화면에 ‘채용중!’(We’re hiring!)이라는 제목과 함께 구글 채용 공고를 띄우며 학생들의 폭소를 자아냈다. 대전 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

구글의 인공지능(AI) 알파고가 바둑 최고수 이세돌 9단을 두 판 내리 꺾은 사건은 제4차 산업혁명의 문턱에 선 인류에게 세기적 질문을 던졌다. AI는 종국적으로 과연 어떤 모습으로 인류 앞에 설 것인가, AI가 만들어 낼 문명은 과연 인류 모두가 행복할 유토피아인가, 아니면 인류 전체를 재앙으로 몰아넣는 디스토피아인가. 알파고가 던진 이 거대한 질문(Big Question)에 대해 과학기술정보 전문가와 인문사회학자 7명의 지상 좌담을 통해 해법을 모색해 본다. 좌담에는 포스트휴머니즘 분야 전문가 신상규 이화여대 이화인문과학원 교수, 과학기술윤리 문제를 전공한 이중원 서울시립대 철학과 교수, 학문의 경계를 넘나드는 노마디즘 철학자 이진경 서울과학기술대 사회학과 교수, 빅데이터 분석 전문가 장덕진 서울대 사회학과 교수, 사회연결망 분석 전문가 정민수 동덕여대 보건관리학과 교수, 의학 박사이자 정보기술 전문가인 정지훈 경희사이버대 IT디자인융합학부 교수, 정보사회학 전문가 최항섭 국민대 사회학과 교수가 참여했다. AI는 인간의 생각·지식 집약된 작품일 뿐 ●정민수 교수 구글이 만든 학습 알고리즘이 정말 대단하다는 인상을 받았다. 보통 정보학 분야에서는 ‘자료→정보→ 지식’의 순차적인 구조를 강조한다. 즉 자료가 모여서 정보가 되고, 그것이 또 한 단계 고양된 것이 지식이다. 그런데 알파고는 단지 빅데이터를 가진 컴퓨터가 아니라 데이터에서 정보를 끌어내고 이를 지식으로 활용하는 모습을 보였다. 인공지능 컴퓨터와 인간이 서로의 생각을 나눌 날도 머지않은 것 같다. ●최항섭 교수 인공지능이 인간의 한계를 뛰어넘게 해 줄 것인지, 아니면 속박할 것인지의 기로에 서 있는 셈이다. 많은 사람들이 이 9단을 응원했던 것도 그를 통해 인간 존엄과 자유를 지키고 싶었기 때문일 것이다. ●장덕진 교수 이 9단의 패배에 많은 분들이 충격을 받았다고 하던데, 개인적으로는 그다지 놀랍지 않았다. 인공지능의 학습 속도는 일반인들 생각보다 훨씬 빠르다. 그리 멀지 않은 미래에 인공지능이 인간을 압도하는 날이 올 것이라고 생각했다. ●이진경 교수 이 9단의 패배가 인간의 패배를 의미하는 건 아니라고 본다. 앞으로 닥쳐올 기계와 인간의 싸움을 두려워할 필요가 없다. 여전히 시선은 인간에 두어야 한다. 이번 대국은 이세돌과 인공지능의 대결이 아니라 ‘알파고’라는 결과물을 만들어 낸 인간 지성 집단과 이세돌의 싸움이었다. 물론 그 중심에 인공지능이라는 기술이 있지만 인공지능은 결국 인간의 생각과 욕망, 지식이 집약된 작품에 불과하다. ●이중원 교수 달리 생각한다. 인간은 ‘깊이 생각한다’(호모 사피엔스)는 점에서 동식물뿐 아니라 기계 같은 인간이 만든 피조물과는 현격하게 다른 존재다. 인간처럼 생각하는 인공지능이 나온다면 인간의 정체성이 흔들리고 말 것이다. 인단 대체하는 기계, 새 양극화 초래할 것 ●최항섭 교수 인공지능이 창의력이나 감정과 같은 인간 고유의 영역까지 넘보면서 기계에 밀려난 개인은 점차 소외될 것이다. 기계가 인간을 대체할수록 개인은 점차 설 자리를 잃어 가는 대신 이런 기술을 소유·개발하는 기업은 몸을 부풀리며 새로운 형태의 양극화를 불러올 수 있다. ●이중원 교수 이미 애플의 앱 ‘시리’ 때문에 지난 10년간 영국에서 12만명이 직업을 잃었다. 지난해 말 미국 국방부의 군인 5명은 킬러로봇을 이용해 5년간 평균 1만명을 죽였다고 양심선언을 한 바 있다. 결국 인공지능 킬러로봇까지 등장할 수밖에 없을 것이다. ●정지훈 교수 영화 ‘터미네이터’에 나오는 스카이넷 같은 걸 보면서 인공지능이 인류를 파멸로 이끌지 모른다고 우려하기도 하는데 사실 기우라고 말하고 싶다. 인공지능에는 ‘강(强)인공지능’과 ‘약(弱)인공지능’이 있다. 약인공지능은 알파고처럼 특정한 영역에서 인간이 지시한 업무를 처리하는 인공지능을 말한다. 협의의 이런 인공지능은 도구일 뿐이다. 소달구지를 대신한 트랙터에 비유할 수 있다. 잘 사용하면 괜찮은 도구다. ●정민수 교수 누가 이기느냐 하는 승부와 상관없이 앞으로 인간이 인공지능을 이길 수 있는 분야가 줄어들 것이라는 것은 분명해 보인다. 손발 역할을 하는 컴퓨터를 제어하는 인간의 역할에 대한 성찰이 필요하다. 인공지능, 도구 아닌 주체적 행위자로 등장 ●신상규 교수 한 시대는 당대의 중심이 되는 기술에 좌우된다. 바퀴의 발명으로 시작한 농경사회나 엔진의 등장으로 시작된 산업혁명이 그 예다. 지금까지의 모든 기술이 물리적인 힘을 다뤘다면, 인공지능은 추상적인 정보를 다룬다는 점에서 새로운 혁신이다. 정보를 다루는 기술의 특징은 독립성이다. 정보를 통제하는 인공지능이 도구가 아닌 주체적인 행위자로 등장하게 된다는 뜻이다. 정보는 특성상 자가 증식이 가능하기 때문이다. 결국 더이상 인간이 유일한 판단의 주체일 수 없다는 얘기가 된다. ●정민수 교수 컴퓨터가 프로그래밍 안 되는 걸 딜레마 상황이라 한다. 가령 인공지능이 기차를 운행한다고 하면 철로에 쓰러진 사람을 구하기 위해 승객들을 위험에 빠뜨릴지 말지 결정할 수가 없다. 그런 선택지는 프로그램으로 해결할 수 있는 문제가 아니기 때문이다. 인간은 어떻게든 딜레마를 풀려고 하지만 컴퓨터는 그게 안 된다. 인공지능과 로봇이 아무리 뛰어나더라도 그걸 제어하는 건 사람의 몫이다. 기술의 속도 조절할 국가·제도 역할 중요 ●이중원 교수 인공지능의 등장은 침팬지와는 전혀 다른 차원의 문제다. 침팬지는 사람이 진화하기 전 단계의 존재일지 모르나, 진화된 인공지능은 생각하고 말하고 표현하는 능력을 갖추게 된다. 미래에는 인공지능이 인간을 대체할 수 있다는 뜻이다. 단순한 수준에서 인간도 태양에너지를 기반으로 하는 세포들의 집합체인 셈이다. 인공지능의 진화는 생명에 대한 정의까지 복잡하게 만들 것이다. 미래의 인공지능을 별도의 존재자로 인정하게 된다면 인공지능은 개발의 대상이 아니라 공존의 대상이 될 것이다. 이제는 기술 개발의 속도전에 제동을 걸고, 활용 가능한 영역을 명확히 해야 한다. 우선 인공지능을 정의할 범주부터 정해야 한다. ●최항섭 교수 문제는 구조적인 흐름 앞에 개인이 반발해 본들 기술의 편의를 거부할 수 없다는 점이다. 기술의 발전이 갖는 위험성을 인지하면서도 동시에 그 혜택을 누리고 길들여지는 것이다. 점차 기술 만능의 사회에 종속될 때 인간은 과연 자유로운 존재가 될 수 있을까. 기술의 수용은 반드시 인간이 전제돼야 한다. 이런 맥락에서 인간의 자유를 위해 기술 확장의 방향과 속도를 조절할 국가와 제도의 역할이 중요해질 것이다. ●신상규 교수 스스로 판단해 운행하는 자동항법장치 등 이미 독립적인 기계는 우리 삶에 들어와 있다. 다만 이 기술에 어느 정도의 자율성을 부여할지에 대해서는 아직 인간이 칼자루를 쥐고 있다. 인공지능과의 공존을 앞두고 인간적인 성찰이 중요해지는 이유다. 그동안의 학문은 기계를 사유의 범주에 두지 않았다. 그러나 이제는 사회·문화·철학 등 여러 각도에서 인공지능을 어떤 위치에 세울 것인가 고민해야 한다. 이젠 인간이 어떤 기계 만들지 고민해야 ●이진경 교수 선(善)을 대변하는 인간과 악(惡)을 대변하는 기계의 대결이라는 이분법적인 시각에서 벗어나야 한다고 본다. 기계 안에는 이미 수많은 인간들이 들어 있기 때문이다. 오히려 인간끼리의 선악 대결의 연장이라고 보는 게 맞을 거다. 결국 우리가 스스로에게 던져야 할 질문은 ‘기계가 인간을 지배할 것인가’가 아니라 ‘인간은 어떤 기계를 만들 것인가’가 돼야 한다. ●정지훈 교수 과학기술은 결국 도구다. 이 도구가 가진 특성을 이해하고 그걸 어떻게 이용할지를 가르치는 교육이 그래서 중요하다. 그런 점에서 지금의 교육은 시대 변화를 따라가지 못하고 있다. 미국에서는 이미 국방부 연구개발 부문을 담당하는 방위고등연구계획국(DARPA)에서 로봇·인공지능의 도덕과 인공지능에게 자율성을 부여할지 여부 등을 연구하고 있다. 심지어 할리우드 극작가 협회에서 기금을 조성해 2012년부터 ‘WE! ROBOT 콘퍼런스’를 해마다 개최한다. 법학, 사회학, 공학 등 다양한 분야 연구자들이 모여 인간과 공존하는 인공지능 사회의 헌법과 판례, 제도 등에 대한 토론을 벌인다. 두려워하기보다는 받아들일 준비를 적극적으로 해야 한다. 인문학은 중요하다. 하지만 단순히 중요하다고 외치는 데 그치면 안 된다. 인문학자들이 현대과학에 대해 더 많이 알아야 한다고 조언하고 싶다. 현대 과학기술 진보에 대해 이해도 못 하면서 인문학적으로 성찰한다는 게 무슨 의미가 있는지 의문이다. 두려움보다 받아들일 준비를 해야 한다 ●장덕진 교수 지금 교육은 기존 지식을 더 많이 더 빨리 외우도록 해 그 결과를 칭찬하고 보상한다. 하지만 그런 건 이제 인공지능과 로봇이 대체해 가고 있다. 기존에 한 번 배운 걸 적용하는 건 기계가 대신할 수 있는 시대가 도래했다. 시대 변화에 대응하는 미래세대를 키우기 위해서는 교육 제도와 방법을 하루빨리 바꿔야 한다. 가르치는 방식과 배우는 방식을 모두 바꿔야 한다. 자기 스스로 학습할 수 있는 능력을 가르치고 키워야 한다. 강국진 기자 betulo@seoul.co.kr 이성원 기자 lsw1469@seoul.co.kr 김희리 기자 hitit@seoul.co.kr

이세돌과 기세 싸움 벌이고 판세 불리할 땐 승부수 던져… 인간 신경망처럼 획기적 진화 이세돌 9단과 마주 앉은 알파고는 전투 바둑에 임하는 일류 프로 기사의 직관과 호흡 그대로였다. 알파고는 이 9단과 기세 싸움을 벌이는가 하면, 판세가 불리해지자 승부수를 던지기도 했다. 고개를 절레절레 흔들던 이 9단은 186수에 이르러 마침내 돌을 던졌다. 9일 서울에서 열린 ‘인류 최강자’와 컴퓨터의 첫 번째 바둑 대결은 인간의 불계패로 끝났다. “우리는 달에 착륙했다.” 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 소셜네트워크서비스(SNS)에 남긴 말처럼 이번 사건은 세계 과학사에 새겨질 이정표로 남게 됐다. 모든 경우의 수가 10의 170제곱에 달하는 바둑은 수읽기라는 ‘계산’뿐 아니라 직관과 통찰 등 ‘감각’의 영역까지 아우른다는 점에서 인간에게는 ‘최후의 보루’로 여겨진다. 1997년 체스(IBM ‘딥블루’), 2011년 퀴즈(IBM ‘왓슨’)에서 인간을 이긴 인공지능(AI)에도 바둑만큼은 ‘난공불락’이었다. 이병두 세한대 생활체육학과(바둑학) 교수는 “인공지능을 시험할 수 있는 마지막 관문이 바둑”이라면서 “이제 인공지능은 어떤 분야로든 뻗어 나갈 수 있게 된 것”이라고 말했다. 알파고의 승리는 컴퓨터가 학습을 통해 인간의 직관마저도 모방할 수 있게 됐음을 의미한다. 이는 인공지능 연구 진영의 가장 뜨거운 화두인 ‘딥러닝’(Deep Learning)의 성과다. ‘딥러닝’은 대량의 데이터 속에서 컴퓨터가 스스로 특징 또는 개념을 찾아내는 인공지능의 기계학습(Machine Learning) 방법이다. 사람이 입력하지 않아도 컴퓨터가 스스로 추상화 작업을 해내고, 문자뿐 아니라 이미지와 패턴까지 인식한다는 점에서 인공지능 기술 발전의 획기적인 전기로 여겨진다. IBM의 ‘왓슨’ 프로젝트에 참여했던 감동근 아주대 전자공학과 교수는 “바둑을 ‘계산’의 차원에서 모양을 읽어내는 ‘인지능력’의 차원으로 전환해 성과를 거뒀다는 점에서 의미가 있다”고 짚었다. 불과 5개월 전까지만 해도 ‘최상급 아마추어’ 정도라는 평가를 받았던 알파고가 세계 정상급 기사를 꺾을 정도로 성장한 데 대해서는 과학계도 놀라움을 금치 못하고 있다. 이병두 교수는 “5개월간의 학습을 통해 알파고의 인공 신경망을 구성하는 정책망과 가치망을 정교하게 단련했다”면서 “특히 각 수마다 자신과 상대의 승률을 예측하는 가치망은 강화학습을 통해 획기적으로 진화했다”고 분석했다. 알파고가 마치 사람처럼 승부수를 던진 대목에서는 “별도의 알고리즘을 입력하지 않았다면 쉽지 않은 일”(감동근 교수)이라는 추측도 나온다. 전 세계에 딥러닝의 위력을 과시한 구글은 벌써 다음 발걸음을 옮기고 있다. 제프 딘 구글 브레인팀 수석연구원은 “딥러닝 기술은 인간의 신경망을 닮은 현존하는 가장 강력한 도구”라면서 “사람이 일일이 규정해 주지 않더라도 기계가 스스로 패턴을 발견해 문제를 해결할 수 있다”고 설명했다. 전체 구글 솔루션의 20~50% 정도인 1500여개 솔루션에 딥러닝 기술이 적용될 정도로 딥러닝 기술을 확산시키고 있다. 구글 딥마인드는 바둑에 이어 전략 시뮬레이션 게임인 ‘스타크래프트’에 도전할 계획이다. 구글의 음성인식 기술은 외국어나 아이들의 웅얼거리는 소리, 강한 악센트가 섞인 말도 정확하게 인식할 정도로 발전했다. 구글뿐 아니라 IBM, 페이스북, 애플, 아마존, 중국의 바이두 등 글로벌 정보기술(IT) 공룡들은 인공지능 기술 선점을 위해 각축전을 벌이고 있다. 구글은 알파고의 성과를 의료와 보건 분야에 활용할 계획이다. 딘 수석연구원은 “미국의 한 대학과 공동으로 질병 진단과 치료에 딥러닝 기술을 적용하는 프로젝트를 진행 중”이라면서 “다른 여러 산업에도 광범위하게 활용될 가능성이 크다”고 말했다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

커제 등 세계 바둑계, 이세돌 압승 점쳐 “알파고 수백만 대국” 과학계 의견 갈려 인간 바둑 최고수와 최강 컴퓨터의 ‘반상 대결’이 임박하면서 바둑계와 과학계의 관심이 쏠리고 있다. 사람과 인공지능(AI)이 벌이는 역사적 대결 결과에 대한 다양한 예측도 쏟아지고 있다. 세계 정상의 프로바둑 기사 이세돌(33) 9단은 9일부터 서울 광화문 포시즌스호텔에서 구글 자회사 딥마인드의 AI 바둑 프로그램 ‘알파고’(AlphaGo)와 자존심을 건 5번기를 벌인다. 알파고와의 대결을 앞두고 지난 5일 중국 상하이에서 열린 농심신라면배 세계바둑최강전 최종국에서 중국의 커제 9단에게 불계패한 이 9단은 “알파고와의 대국에 영향은 없다”며 선전을 다짐했다. 커제는 이 9단이 5-0으로 승리할 것으로 내다봤다. 상금 100만 달러(약 12억원)가 걸린 이번 5번기는 9일 첫판을 시작으로 10일(2국), 12~13일(3~4국), 15일(최종국)까지 펼쳐진다. 대국은 오후 1시부터 유튜브 채널, 바둑TV 등을 통해 중계된다. 이 9단이 승리하면 상금 100만 달러가 주어진다. 알파고가 이기면 상금은 유니세프 등에 기부된다. 이 대결은 백을 쥔 기사에게 7집 반 덤을 주는 중국 규칙이 적용된다. 이는 알파고가 그동안 중국 규칙으로 학습해 왔기 때문으로 보인다. 제한 시간은 각 2시간이며 이후 1분 초읽기 3회씩이 주어진다. 마지막 초읽기에서 60초 안에 착수하지 못하면 시간패로 처리된다. 알파고 개발에 참여한 아자황(아마 6단)이 알파고의 ‘손’ 노릇을 한다. 세계 바둑계에서는 이 9단의 압승을 점치고 있다. 프로바둑 기사 출신 정보기술(IT) 전문가인 김찬우(6단) AI바둑 대표는 “알파고는 아직 완벽하지 않다. 알파고가 한 판이라도 이기기는 어렵다”고 전망했다. 바둑계는 “인간을 대표한 이 9단이 컴퓨터에 지면 안 된다는 부담감이 적지 않을 것”이라면서 “그 중압감을 어떻게 이겨 내느냐가 관건”이라고 입을 모았다. 과학계에서는 이 9단의 승리를 예상하지만 그렇지 않은 목소리도 있다. 정재승 카이스트 바이오 및 뇌공학과 교수는 “알파고는 단기 전략은 우수하지만 멀리 내다보고 미리 수를 쓰는 능력은 현저히 떨어진다. 이 9단이 이길 확률이 더 높다”고 전망했다. 하지만 김진호 서울과학종합대학원 교수 등은 알파고는 기존 프로그램과 달리 스스로 학습하며 지능을 키우는 ‘딥러닝’이 하루가 다르게 발전하고 있다면서 승률을 50대50으로 추정했다. 이들은 “알파고가 지난해 10월 중국 프로기사 출신 판후이 2단과 대국(알파고의 5-0 완승)한 이후 수백만 판을 두면서 능력을 더 키웠을 가능성이 있다”며 조심스러워하고 있다. 김민수 선임기자 kimms@seoul.co.kr

#1 아이리스 헤르펜과 입체 인쇄술(SAL)　　2011년 <타임>지가 뽑은 ‘올해의 50대 발명’에 네덜란드 패션 디자이너 아이리스 반 헤르펜(Iris Van Herpen)의 작품이 선정되었다. 인체의 골격을 형상화한 파격적 디자인으로 화제를 모은 이 의상은 3D 프린터로 플라스틱을 녹여 한 겹 한 겹 쌓아 올린 것이었다. <타임>은 디자인과 3D 기술이 결합된 환상적인 패션이라며 격찬하였다. 가장 진보적인 디자이너로 손꼽히는 그녀는 “3D 프린팅이 전통적인 패션디자인의 한계에서 나를 자유롭게 해주었다.”라고 말한다. 옷감 대신 3차원 인쇄를 통해 자신의 상상력을 표현하는 그녀는 20대에 이미 디자인계에서 독보적인 위치를 차지하였다. 미국의 3D 시스템즈, 벨기에의 머티리얼라이즈 등과 같은 전문 3D 프린팅 회사와 협업을 통해 작품을 만들어가는 그녀는 패션계의 연금술사로 불린다. 　　2015년 파리에서 열린 ‘마그네틱 모션’ 컬렉션에서 니콜로 카사스와 함께 선보인 얼음조각과 같은 반투명의 크리스털 미니 드레스는 또 한번 패션계의 이목을 집중시켰다. 이 작품은 3D 시스템즈의 고성능 프린터인 ProX950을 사용하여 제작되었는데 기계 가격이 30만 달러가 넘는다. 3차원 스캔 데이터를 기본 모델로 하여 앞 판과 뒤 판을 따로 만들어 붙인 드레스는 출력에만 80시간이 넘게 소요되었다. 8시간 정도 수작업으로 마무리하여 완성된 이 옷의 가격은 수천 달러를 호가한다.　헤르펜이 작업에 사용한 방식은 미국의 척 헐이 개발한 적층 방식이었다. 3D 시스템즈의 창업자인 척 헐(Chuck Hull)은 최초의 3D 프린터 ‘STL1’을 세상에 내놓아 3D 프린터의 아버지로 불리고 있다. 당시 가구회사에 다니던 그는 빛을 이용해 플라스틱 표면의 코팅제를 만들던 중 아이디어가 떠올랐다. 빛을 받으면 딱딱해지는 액체 광경화 수지를 수조에 넣고 레이저를 쏘았더니 표면이 얇게 굳었다. 경화된 층을 아래로 조금 내려 윗면을 액체에 담근 다음 다시 원하는 모양으로 레이저를 스캔하였다. 이 과정을 반복하여 얇은 막을 겹겹이 쌓아 컵을 만들어 아내에게 선물하였다. 척 헐은 1986년 특허를 출원하고 3D 시스템즈라는 회사를 설립하였다. 입체 인쇄술(stereolithography, SLA)로 불리는 이 방식은 해상도가 높아 세밀한 표현을 할 수 있는 것이 장점이다. 반면에 가격이 비싸고 현재 사용하는 폴리머 소재의 강도와 내구성이 좋지 않아 상용 제품에는 적합하지 않다. 2004년 SLA 방식의 특허가 만료되어 최근에는 저가 제품도 출시되고 있다. #2 가루 옷을 입다(레이저 소결 SLS) 2013년 뉴욕에서는 모델 디타 본 티즈가 3D 프린터로 만든 고풍스러운 롱드레스를 입고 등장해 언론의 주목을 받았다. 디자이너 마이클 슈미트와 프란시스 비톤티의 협업으로 탄생한 이 작품은 3D 프린팅 서비스 회사인 쉐이프웨이즈(Shapeways)에서 제작을 맡았다. 나일론을 소재로 만든 3000개의 조각이 고리로 연결되어 있어 움직임이 편하고 실제 착용할 수 있는 의상으로 가능성을 보여주었다. 그해 겨울, 빅토리아 시크릿의 패션쇼에서는 슈퍼모델 린제이 엘링슨이 천사 날개로 장식한 란제리를 입고 런웨이를 걸었다. 빅토리아 시크릿의 트레이드 마크인 에인절 윙은 프랙털 모양으로 눈꽃을 형상화하여 3D 프린터로 제작되었다. 그녀는 날개와 왕관, 부츠에 수많은 스와로브스키 크리스털로 화려하게 장식하여 작품을 마무리하였다. 　마침내 샤넬도 2015년 고급 맞춤복을 선보이는 파리의 오트 쿠튀르 컬렉션에서 3D 프린팅을 접목한 10벌의 재킷과 스커트를 선보였다. 샤넬 수석 디자이너 칼 라거펠트는 “패션이 살아남기 위해서는 시대의 흐름과 함께 해야 한다. 잠자는 숲 속의 공주처럼 탑 속에만 있으면 잊힌다”라며 3D 프린팅이 패션 산업의 새로운 돌파구가 되기를 기대하였다. 　이 세 명의 디자이너들은 액체 수지 대신 분말 소재를 사용하여 쌓아 올리는 ‘선택적 레이저 소결’(Selective Laser Sintering, SLS) 방식을 적용하였다. SLS 방식은 롤러나 블레이드로 분말을 얇게 깔고 그 위에 원하는 패턴으로 레이저를 조사한다. 여기에서는 SLA 방식보다 강력한 CO2 레이저로 재료를 녹이고 응고시켜 한 층을 만든다. 다시 분말을 깔고 레이저를 쏘는 과정을 반복해 한 겹씩 적층을 해나간다. 금속 분말을 주로 사용하지만 경우에 따라 플라스틱이나 세라믹 계통의 소재도 사용할 수 있다. 강도가 높고 정밀한 프린팅이 가능하지만 고가의 레이저와 롤러 등이 필요해 장비의 가격이 비싼 편이다.　　#3 패션과 글루건(용융 압출 FDM)　 3D 프린팅은 전문가들의 영역만은 아니다. 최근 이스라엘 셴카 칼리지(Shenkar College)의 디자인학과 학생들이 세상을 놀라게 하였다. 2014년, 런던의 3D 프린트쇼에서는 최종 12개 팀이 ‘올해의 패션 디자이너 상’(The Fashion Designer of the Year Award)을 두고 경합을 벌였다. 수상의 영예는 셴카 칼리지의 노아 라비브(Noa Raviv)에게 돌아갔다. 현실과 가상 세계가 혼재한 듯한 그녀의 졸업 작품 컬렉션인 ‘하드 카피’가 패션 업계의 관심을 모았던 것이다. 처음에는 자신이 디자인한 그리드 패턴과 기하학적 형상이 가상의 공간에서만 존재하는 만들 수 없는 물체라고 생각했다. 결국 세계 최대 3D 프린터 회사인 스트라타시스(Stratasys)와 협업으로 그녀의 작품은 구현되었고 세상에 빛을 보게 되었다. 2015년에는 27살의 나이에 뉴욕과 파리에서 전시회를 열며 화려하게 패션 본고장에 데뷔를 하게 된다. 이미 2016년 메트로폴리탄 모던 아트 전시회와 보스턴 박물관 전시까지 예약되어 있는 스타 디자이너로 떠올랐다. 　일 년 뒤, 셴카 칼리지에 청출어람의 후배가 나타났다. 디자인학과 3학년 대니트 펠렉(Danit Peleg)은 3D 프린터로 졸업 작품을 만들고 싶었다. 당시 그녀는 3D 프린터를 접해본 적이 없는 문외한으로 모든 것을 처음부터 배워야 했다. 디자인 공유 사이트에서 파일을 다운받아 아이디어를 더하고, 가정용 3D프린터로 시제품을 만들며 제작실에서 밤을 새웠다. 졸업을 하기 위해서는 9개월 내에 5종류의 의상을 만들어야 했다. 그러나 당장 소재부터가 문제였다. 기존에 사용하던 PLA 소재는 전분을 사용한 친환경 재료였지만 부서지기 쉬워 의상용으로는 적합하지 않았다. 수소문 끝에 고무 성질이 있는 필라플렉스를 찾아 제작을 시작하였다. 이번에는 속도가 문제였다. 그녀는 6대의 프린터를 구해 24시간 가동을 해 출력을 하고 퍼즐과 같은 조각들을 모두 이어 붙여야 했다. 작년 6월 작품을 완성하고 발표회를 하자 워싱턴 포스트, 블룸버그, 월스리트저널, 가디언, 엘르 등 전 세계 언론은 그녀에게 찬사를 보냈다. 펠렉이 세운 기록을 간단하게 정리하면 이렇다. “최초로 가정용 3D 프린터로 의상 제작, 한 벌당 400시간씩 총 2000시간 출력, 3D 프린터 문외한이 9개월 만에 3D 패션 컬렉션을 열고 27살에 디자이너로 명성을 얻음”. 그녀는 지금은 시작에 불과하지만 머지않아 누구나 집에서 옷을 프린팅해서 입을 날이 올 것이라며 환하게 웃었다.　그녀를 스타로 만들어준 3D 프린터는 플라스틱 재료를 녹여 치약처럼 짜면서 층층이 쌓는 방식으로 주변에서 흔히 볼 수 있는 장비이다. 20여 년 전 스캇 크럼프는 글루건으로 딸에게 장난감을 만들어 주다 3차원 프린트의 아이디어를 얻었다. 1989년 특허를 출원하고 아내와 함께 스트라타시스라는 회사까지 차렸다. 용융 압출 조형(Fused Deposition Modeling, FDM)으로 이름 붙여진 이 방식은 레이저와 같은 고가 부품이 들어가지 않아 상대적으로 저렴하고 2009년 특허가 만료되면서 3D 프린터의 대중화를 이끌고 있다. 　짧은 시간에 패션 산업을 통해 대표적인 세 가지의 3D 프린팅 방식에 대해 간략히 살펴보았다. 3D 프린팅은 3차 산업혁명의 주역이 될 것이라는 낙관론과 함께 한편에서는 지나치게 과대 평가되었다는 우려도 있다. 다음에는 양쪽의 이야기를 들어보고 문제가 무엇인지 알아보자.　　김지연 R&D경영연구소 소장 jyk9088@gmail.com　　<지난 칼럼은 아래 링크로 들어가면 보실 수 있습니다.>　 http://www.seoul.co.kr/news/newsList.php?section=kimjy_it

‘백문이불여일견(百聞不如一見)’이라는 말이 있다. 백 번 듣는 것이 한 번 보는 것만 못하다는 뜻으로, 이론보다는 경험의 중요성을 강조할 때 자주 등장하는 문구다. 하지만 이를 교육에 적용해 본다면 백 번 듣는 것보다 한 번 설명하는 낫다는 ‘백문이불여일설(設)’로 바꿔 말하는 것이 정답에 가까워 보인다. 학생 스스로 무엇을 알고 모르는지 생각할 틈조차 주지 않는 일방적인 강의식 수업은 아무리 오래 들어봤자 그 내용을 자기 것으로 만들기 힘들다는 사실은 이미 많은 학생들이 경험을 통해 알고 있을 것이다. 이러한 일방적 듣기식 수업의 한계를 해결하기 위한 대안으로 주목 받는 것이 바로 직접 말로 설명하며 스스로 깨닫는 학습 방식이다. 개별지도 No.1 자립학습전문학원 에듀코치의 ‘거꾸로 학습(플럽러닝)’은 튜터의 전략적인 질문에 학생이 직접 말로 설명하며 스스로 깨닫는 고효율의 학습법이다. 스스로 질문에 대답하는 과정을 통해 ‘말하는 공부’를 습득하고, ‘설명하는 힘’을 키울 수 있도록 돕고 있다. 결과적으로 학생 스스로 어떤 부분이 부족한지 이해하고, 어디에 더 집중해야 하는지를 깨달아 공부의 효율을 높이는 것이다. 특히, 에듀코치는 메타인지능력 검사를 통해 학생 개인의 메타인지능력 수준을 확인하고 이를 발전시켜나가도록 돕는다. 튜터와 문답식 교육방법을 지속하면서 스스로 생각하는 힘을 기르고, 직접 질문을 만들어보며 학습과정을 체크할 수 있게 되는 것이다. 더불어 지식의 인출과정을 반복함으로써 수업내용을 장기기억으로 저장할 수 있게 된다. 실제로 NTL(National Training Laboratories)의 연구결과에 따르면 공부 24시간 후 내용이 머리에 남는 비율을 살펴보면 ‘강의듣기’가 5%에 그친 데 비해 ‘직접 설명하기’는 90%에 가까운 내용을 기억하고 있어 학습 효율성면에서 비교가 되는 않는 결과를 증명하기도 했다. 에듀코치 관계자는 “에듀코치는 ‘할 수 있는 학생(ㅎㅇㅎ)’을 ‘정말 할 수 있는 학생’으로 키우는 것을 목표로 하고 있다. 에듀코치 교실에서는 맞춤형 교재를 통해 자립학습을 익히고, 맞춤형 노트로 학습효과를 극대화하는 한편, 개개인에게 가장 필요한 공부방법을 배우고, 제대로 아는지 말해보는 거꾸로 학습까지 최상위권 달성을 위한 체계적인 개별지도를 만나볼 수 있다”라며 “새학기 자기주도학습의 정석을 경험하고 싶어하는 학생이라면 자신 있게 에듀코치 개별지도를 추천한다”라고 전했다. 자립학습전문학원 에듀코치 개별지도 및 거꾸로 학습에 대한 자세한 내용은 에듀코치 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr