그동안 사람이 접근할 수 없어 정보 확인이 어려웠던 급경사지 등 국립공원 생태조사의 사각지대가 해소될 수 있게 됐다.환경부 산하 국립공원공단은 15일 구상나무 등 기후변화로 인한 상록침엽수의 고사 현황 등 생태조사에 고해상도 항공영상 기반 인공지능(AI) 기술을 도입한다고 밝혔다. AI 기반 판독 기술로 지난해 11월 19~20일 지리산국립공원(41㎢) 아고산대 상록침엽수 지대를 조사한 결과 고사목 5만 4781그루가 확인됐다. 앞서 연구진은 지리산 아고산대 침엽수 고사목 4000그루의 질감과 형태, 색감 등을 AI 프로그램에 학습시켰고 이를 토대로 학습시킨 정보량의 13배에 달하는 고사목 정보를 새로 얻었다. AI 판독과 전문가가 육안으로 판독한 능력을 비교한 결과 선채로 고사한 수목은 약 89.1%, 쓰러져 고사한 수목은 약 56.5%의 검출 정확도를 보였다. 연구진은 AI 판독으로 전문가의 접근이 불가능한 급경사지 등 위험지역에 대한 고사목 자료를 수집할 수 있게 됐을 뿐 아니라 조사기간을 단축할 수 있다고 설명했다. 사람이 투입돼 41㎢에서 고사목을 검출하는 데는 약 1년이 소요된다. 연구진은 기술 고도화를 통해 설악산·덕유산 등 백두대간 아고산대 생태계에 확대·적용하고 기후변화 시나리오에 따른 아고산대 상록침엽수 고사를 예측해 보전 방안을 수립할 계획이다. 또 기후변화 연구뿐 아니라 생태자원, 산림 병해충 피해, 산사태 발생지 등 다양한 분야에 AI 기술을 접목해 안전하고 효율적인 조사 연구를 추진하기로 했다. 세종 박승기 기자 skpark@seoul.co.kr

46억 년이라는 영겁의 세월 동안 지구는 여러 차례 기후 변화를 겪었다. 지구 전체가 얼음으로 뒤덮였던 '눈사람' 지구 시기도 있었고 극지방까지 아열대 기후가 형성된 극단적인 온난기도 있었다. 그리고 최근 수십만 년 동안은 주기적인 빙하기와 간빙기를 겪었다. 그런데 이런 기후 변화는 지구만 겪는 것은 아니다. 지구의 가까운 이웃 행성인 화성 역시 지금보다 더 추운 빙하기를 겪었던 흔적이 있다. 미국 뉴욕 콜게이트 대학 조 레비 교수가 이끄는 연구팀은 미 항공우주국(NASA)의 화성탐사선인 MRO(Mars Reconnaissance Orbiter)의 관측 데이터를 분석해 화성이 지구처럼 주기적인 빙하기와 간빙기를 겪었는지를 조사했다. 화성은 기본적으로 지구보다 춥고 건조한 행성으로 물의 얼음은 물론 이산화탄소의 얼음인 드라이아이스가 극지방에 대량으로 존재한다. 그런데 빙하가 흘렀던 것이 분명한 빙하 지형은 중위도 지역에서도 관찰할 수 있다. 한때 화성에도 빙하기가 닥쳐서 지금은 빙하가 형성되지 않았던 지역까지 물과 드라이아이스의 빙하가 존재했다는 증거다. 연구팀은 3~8억 년 전 형성된 빙하 지형 45개를 세밀하게 조사했다. MRO의 고해상도 카메라는 최대 25㎝의 높은 해상도로 화성 표면을 관측했다. 따라서 빙하와 함께 흘러내려 왔다가 빙하가 녹으면서 남은 바위와 암석까지 확인이 가능하다. 만약 이 바위와 암석들이 한 번의 큰 빙하기에 떠밀려 내려왔다면 큰 바위는 발원지에 가까운 곳에 있고 작은 바위는 먼 장소까지 순차적으로 배열된다. 반대로 여러 차례의 크고 작은 빙하기를 겪었다면 순서가 섞일 수밖에 없다. 오랜 시간 이미지를 판독한 결과는 후자를 지지했다.연구팀에 따르면 3~8억 년 전 사이 화성은 6~20회 정도의 빙하기와 간빙기를 겪었을 가능성이 높은 것으로 나타났다. 주기적인 빙하기의 원인은 모르지만, 화성 역시 지구와 비슷한 기후 변화를 겪었음을 시사하는 결과다. NASA는 올해 '퍼서비어런스 로버'를 화성에 보내 과거 물이 흘렀던 표면을 상세히 관측할 예정이다. 하지만 강과 호수 지형 못지않게 빙하 지형 역시 화성의 흥미로운 비밀이 아닐 수 없다. 언젠가 과학자들은 이곳에도 탐사선을 보내 화성의 비밀을 풀어낼 것이다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com　

코로나 팬데믹 속에서 의료 분야의 AI 기술이 선전하고 있다. 인공지능에 대한 기대와 우려가 교차하고 있지만 의료 관련 인공지능 기술은 향후 엄청난 가치를 지닌 시장이라고 해도 과언이 아니다.실제로 IBM과 구글 같은 세계적인 기업들은 이미 인공지능 기술을 의료에 적용, 이 분야의 선두주자로 나서고 있다. 인공지능이 의료업계에 도입되면 전문가 판단에 부가적이며 객관적인 의견을 제공해 줌으로써 진단의 효율성과 정확성을 높일 수 있다. 의료 판독의 정확성과 객관성을 높일 수 있는 핵심기술에 의사들에게 실질적으로 도움이 되는 솔루션까지 더해진다면 미래 가능성 역시 무궁무진하다. 이렇게 의료 분야 기술 리딩하는 인공지능(AI)이 최근 복강경용 분야에서도 두각을 나타내고 있다. 의료용 인공지능 개발기업 자이메드㈜는 수술용 형광내시경을 개발한 인더스마트㈜와 협력을 통해 복강경용 인공지능을 세계 최초로 개발해 내 업계의 주목을 받고 있다. 현재까지 개발된 의료용 인공지능은 대부분 병원 서버에서 빅데이터를 가져다가 적용하는 소프트웨어 분야였다. 하드웨어와 관련해서는 심전도 장비 등 비교적 난이도가 높지 않은 인공지능들이 주를 이루었다.이런 가운데 자이메드㈜는 수술용 형광내시경을 개발한 인더스마트와 손잡고 국내 인공지능 의료기기의 패러다임을 바꿨다. 인공지능 의료분야의 축적된 노하우를 통해 모든 의료기기가 식약처 허가를 받을 수 있는 가능성을 열었다. 기존 의료용 인공지능과 달리, 인공지능을 자체로 판매하는 것이 아닌 기존 하드웨어 의료기기에 장착하여 인허가를 진행하고, 인공지능을 통해 결과 도출 과정을 정확하게 설명할 수 있어서 식품의약안전처로부터 허가를 받을 수 있는 최초로 의료용 인공지능이다. 복강경용 인공지능(XAI)은 복강경 기계 내부의 인공지능 전용 프로세서에 최적화된 기술을 적용, 인공지능 경량화 기술로 실시간 예측이 가능한 기술로, 자체적 동물실험 복강경 수술 빅데이터를 기반으로 개발됐다. 또한 인공지능의 예측을 설명하는 기능을 탑재해 임상적 신뢰성을 강화했다. 자이메드의 관계자는 “복강경은 의료진 훈련이 매우 어렵지만, 자사의 인공지능기술을 통해 형광기능으로 출혈 위험을 줄이고 높은 수준으로 의료진을 서포트할 수 있어서 개발도상국으로 수출 가능성이 매우 크다”고 설명했다. 한편, 자이메드는 안과의 녹내장 진단용 설명가능 인공지능을 개발하여, 안과 분야에서 가장 저명한 논문인 미국안과학회(AOO)의 공식학술지 옵살로지(Ophthalomology) 최근호에 게재된 바 있다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

응용 소프트웨어를 개발하고 공급하는 기업 ‘㈜넷코아테크’에서 최근 디지털 뉴딜 사업의 일환으로 지적재산권을 침해하는 불법 복제품을 자동 판별하는 인공지능 기반의 기술을 개발한다고 밝혔다. 먼저 ㈜넷코아테크는 디지털 뉴딜 사업의 취지에 부합하고자 정규직 연구개발 인력을 적극 채용했다. 곧 선보이게 될 불법 복제품 자동 판별기는 인공지능 AI 기술과 딥러닝 기술을 적용한 프로그램으로 디자인권 침해를 보호하고 더 나아가 세수 손실까지 방지할 수 있다. 해당 기업의 불법 복제품 자동 판별기는 일반 카메라로 촬영된 이미지를 초분광 특수 이미지 정보로 인식, 외형만이 아니라 소재까지 파악해 진품과의 유사도를 최대 98.5% 정확도로 판독한다. 더불어 합성곱신경망과 오토인코더를 적용한 딥러닝 기술을 통해 교묘하게 위·변조한 디자인까지 적발한다. 이외에도 대규모 병렬 학습, 테스팅 시스템 구축을 통해 신규 제품이 들어와도 제품의 특징을 신속하고 효율적으로 학습하며, 일일이 명시하지 않아도 특허권에 기재된 정보를 통해 자동으로 진품의 소재나 관련 정보들을 빠르게 파악한다. 특정 제품의 진위 여부 판별에 국한되는 것이 아닌, 24종 이상의 품목에 대해 디자인권 침해 여부 인식이 가능하다. 따라서 디자인 권리자들에게 지재권 침해 여부 요청이 들어오면 침해 여부를 세관이나 민간 유통망 등의 환경에서 인식한 이후에 권리자에게 리포팅할 수 있는 상용 서비스까지 제공할 예정이다. 넷코아테크의 관계자는 “현재 위조 제품 시장의 규모는 575조 원에 이르며 전체 무역의 무려 3.3%를 차지하고 있는 비율”이라며 “관세청에 신고된 지재권 위반 금액만 2조 1251억 원으로 국내뿐만 아니라 미국, 프랑스, 스위스, 이탈리아, 독일, 일본, 영국 또한 피해가 심각하다”고 말했다. 이어 “자사의 불법 복제품 판별기는 이러한 피해를 막고 권리자를 보호할 수 있는 프로그램”이라고 전했다. 한편, ㈜넷코아테크의 인공지능 기술은 지난 16일 과학기술정보통신부가 진행하는 2020년 데이터댐 구축 (AI+x) 성과보고회에서 발표됐으며 보다 자세한 사항은 넷코아테크의 공식 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

네이버가 새로 내놓은 ‘클로바 램프’는 요즘 쏟아져 나오는 인공지능(AI) 스피커 중에 확실히 눈에 띄는 구석이 있다. 날씨를 알려 주거나 뉴스를 틀어 주는 AI비서가 일단 기본으로 탑재돼 있고 여기에다 램프와 독서 기능까지 장착했다. 유튜브나 넷플릭스같이 온라인동영상서비스가 승승장구하는 시대에 독서라고 하는 아날로그 감성에 푹 빠지게 해 주는 첨단 기기를 마주하니 묘한 기분을 떨칠 수 없었다. 지난 일주일간 사용해 본 클로바 램프의 광학문자판독(OCR) 기술은 꽤 훌륭했다. 램프의 불빛을 밝히는 발광다이오드(LED)의 한가운데 OCR 센서가 장착돼 있는데 이를 통해 글을 읽는 솜씨가 제법이다. 아무 책이나 전등 아래다 페이지를 펼치고 “헤이 클로바. 책 읽어 줘”라고 말을 건네면 잠시 뜸을 들이는가 싶더니 곧바로 또박또박 낭독을 시작한다. 가끔 조사를 잘못 읽거나 작은 글씨를 제대로 해독하지 못하기도 하지만 내용 파악에 엄청난 지장을 줄 정도로 거슬리진 않았다. 심지어 손으로 쓴 글씨를 들이밀어도 너무 갈겨 쓰지 않은 이상 제법 높은 정확도로 읽어 내려갔다. 사이보그가 읽는 딱딱한 느낌이 아니라 자연스럽고 낭랑하게 낭독해 줘서 듣기에 편안하게 느껴졌다. 영어 공부를 하겠다며 사놨다가 작심삼일로 포기했던 생텍쥐페리의 ‘어린왕자’ 영어책을 다시 꺼내 들고 클로바 램프에게 읽도록 하니 이번에도 막힘이 없었다. 성인 남성의 목소리가 나타나 원어민에 가까운 발음으로 책을 읽어 줬다. ‘에코리딩’이라는 기능을 활용하면 펼쳐진 책의 문장을 표준 속도로 한 번, 느린 속도로 다시 한 번 읽어 주기도 한다. 클로바 램프의 발음을 따라하면서 영어 공부를 하기에 용이했다. 스스로 영어책을 읽은 다음에 이를 다시 확인하며 발음을 교정하는 ‘셀프리딩’ 기능도 있다. 램프 기능에도 신경을 썼다. 독서, 창의력, 수리, 수면 등 상황에 알맞은 조명을 클로바 램프에게 요구할 수 있다. “오전 6시 30시에 조명을 켜 줘”라고 설정을 해 두면 아침에 불이 켜져서 시끄러운 알람소리보다는 스트레스를 덜 받으며 일어나는 데 도움이 됐다. 그렇다고 단점이 없는 것은 아니다. 스마트폰이랑 연결해 음악을 들을 때 음질이 생각보다 풍부하지 않은 점은 아쉬웠다. 이동식이 아니어서 콘센트를 빼면 바로 사용 불가이기도 하다. 책장 가운데를 완전히 쫙 펴지 않으면 중간 부분의 글자를 제대로 해석하지 못했다. 어린이를 주요 타깃으로 만들다 보니 한글을 읽어 주는 목소리가 남자 어린이 혹은 성인 여성 목소리뿐인데 이것 또한 설정이 다양해지면 좋겠다는 아쉬움이 남았다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

‘클로바 램프’ 전지적 체험 시점 네이버가 새로 내놓은 ‘클로바 램프’는 요즘 쏟아져 나오는 인공지능(AI) 스피커 중에 확실히 눈에 띄는 구석이 있다. 날씨를 알려 주거나 뉴스를 틀어 주는 AI비서가 일단 기본으로 탑재돼 있고 여기에다 램프와 독서 기능까지 장착했다. 유튜브나 넷플릭스같이 온라인동영상서비스가 승승장구하는 시대에 독서라고 하는 아날로그 감성에 푹 빠지게 해 주는 첨단 기기를 마주하니 묘한 기분을 떨칠 수 없었다. 지난 일주일간 사용해 본 클로바 램프의 광학문자판독(OCR) 기술은 꽤 훌륭했다. 램프의 불빛을 밝히는 발광다이오드(LED)의 한가운데 OCR 센서가 장착돼 있는데 이를 통해 글을 읽는 솜씨가 제법이다. 아무 책이나 전등 아래다 페이지를 펼치고 “헤이 클로바. 책 읽어 줘”라고 말을 건네면 잠시 뜸을 들이는가 싶더니 곧바로 또박또박 낭독을 시작한다. 가끔 조사를 잘못 읽거나 작은 글씨를 제대로 해독하지 못하기도 하지만 내용 파악에 엄청난 지장을 줄 정도로 거슬리진 않았다. 심지어 손으로 쓴 글씨를 들이밀어도 너무 갈겨 쓰지 않은 이상 제법 높은 정확도로 읽어 내려갔다. 사이보그가 읽는 딱딱한 느낌이 아니라 자연스럽고 낭랑하게 낭독해 줘서 듣기에 편안하게 느껴졌다.영어 공부를 하겠다며 사놨다가 작심삼일로 포기했던 생텍쥐페리의 ‘어린왕자’ 영어책을 다시 꺼내 들고 클로바 램프에게 읽도록 하니 이번에도 막힘이 없었다. 성인 남성의 목소리가 나타나 원어민에 가까운 발음으로 책을 읽어 줬다. ‘에코리딩’이라는 기능을 활용하면 펼쳐진 책의 문장을 표준 속도로 한 번, 느린 속도로 다시 한 번 읽어 주기도 한다. 클로바 램프의 발음을 따라하면서 영어 공부를 하기에 용이했다. 스스로 영어책을 읽은 다음에 이를 다시 확인하며 발음을 교정하는 ‘셀프리딩’ 기능도 있다. 램프 기능에도 신경을 썼다. 독서, 창의력, 수리, 수면 등 상황에 알맞은 조명을 클로바 램프에게 요구할 수 있다. “오전 6시 30시에 조명을 켜 줘”라고 설정을 해 두면 아침에 불이 켜져서 시끄러운 알람소리보다는 스트레스를 덜 받으며 일어나는 데 도움이 됐다. 그렇다고 단점이 없는 것은 아니다. 스마트폰이랑 연결해 음악을 들을 때 음질이 생각보다 풍부하지 않은 점은 아쉬웠다. 이동식이 아니어서 콘센트를 빼면 바로 사용 불가이기도 하다. 책장 가운데를 완전히 쫙 펴지 않으면 중간 부분의 글자를 제대로 해석하지 못했다. 어린이를 주요 타깃으로 만들다 보니 한글을 읽어 주는 목소리가 남자 어린이 혹은 성인 여성 목소리뿐인데 이것 또한 설정이 다양해지면 좋겠다는 아쉬움이 남았다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

국내 10대 프로기사 A가 ‘인공지능(AI) 활용 부정행위’로 1년 자격정지 처분을 받았다. 한국기원은 20일 징계위원회를 열고 이같은 처분을 내렸다. A는 어린 나이에 입단해 큰 기대를 모았으나 불미스러운 일로 당분간 바둑돌을 잡지 못하게 됐다. 자격정지는 통지서를 수령한 날부터 1년이다. 자격정지 기간에는 모든 대회 출전이 금지된다. 이날 함께 열린 운영위에서는 ‘AI 프로그램 사용금지’ 등에 관한 소속 기사 내규가 신설됐다. 앞으로 이를 위반하는 기사는 자격 정지 3년 또는 제명 징계를 받는다. A는 한 온라인 기전에서 국내 정상급 기사와 대국하며 AI 프로그램을 사용한 정황이 포착돼 징계위에 회부됐다. 당시 A가 둔 수가 AI 프로그램이 추천한 수와 거의 일치한다는 의혹이 불거졌다. 한국기원 등은 AI 전문가에게 기보 판독을 의뢰했고, A는 한국기원 등과의 면담 과정에서 ‘AI 도움을 받았다’고 시인했다. 이에 따라 한국기원은 두 차례에 걸쳐 진상조사위를 열어 사건을 조사했다. 이날 열린 징계위는 진상조사위의 조사 결과를 토대로 A가 소속기사 내규와 전문기사 윤리규정을 위반했다고 판단했다. 또 A가 미셩년자인 점과 반성하고 있는 점을 감안해 징계 수위를 결정했다. A를 대신해 징계위에 참석한 어머니는 ”죄송하다는 말밖에 드릴 말씀이 없으며 아이 키우는 데만 급급하다 보니 주변을 살펴보지 못했다”고 말했다. 앞서 A는 ‘잘못된 선택을 반성하고 있으며 상대 대국자에게 사과한다’는 반성문을 한국기원에 제출했다. 홍지민 기자 icarus@seoul.co.kr

코로나 종식돼도 산업 지형 디지털 재편소비활동 변화로 온라인 플랫폼만 성장5G가 자율차·스마트 시티의 핵심 인프라‘언택트’(비대면)는 코로나19 확산 전후를 구분 짓는 대표적인 단어다. 10년 넘게 걸릴 변화가 코로나19 확산으로 급격하게 이뤄지면서 산업 일선에 있는 기업들은 저마다 돌파구를 찾기 위해 노력하고 있다. 특히 원격진료, 온라인교육, 온라인 동영상 스트리밍 서비스(OTT), 배달 앱, 홈 엔터테인먼트 등 비대면에 기반을 둔 기업들은 산업 지형 재편을 이끌고 있다. 14일 열린 ‘2020 서울미래컨퍼런스’의 마지막 세션인 ‘언택트, 디지털 에필로그’에서는 산업 현장에서 변화의 바람을 그대로 체감하고 있는 기업인들의 생생한 이야기를 들을 수 있었다.이날 세션에서는 디지털 시대 전환을 앞당기는 5G 기술을 비롯해 디지털 의료, 모빌리티가 주요 화두였다. 연설자로 나선 이성환 KT 5G·기가 사업본부장은 “5G는 4차 산업혁명의 핵심 인프라”라며 “스마트 시티, 자율주행 자동차, 원격의료, 스마트 공장, 스마트 물류까지 영향을 미칠 수 있다”고 말했다. 최윤섭 디지털헬스케어파트너스 대표는 코로나19 이후 미국에서 원격진료 이용이 증가한 사실을 언급하면서 “앞으로 디지털 헬스케어는 원격의료, 의료 데이터를 분석·판독하는 의료 인공지능(AI), 가상현실(VR)을 통한 치료 등 디지털 치료제가 결합해 발전하는 모습이 될 것”이라고 밝혔다.정보통신기술(ICT)의 진화가 가져온 ‘탈것’의 변화를 설명한 고태봉 하이투자증권 리서치센터장은 “앞으로 자동차는 자율주행, 초연결, 공유, 친환경이 융합된 형태가 될 것”이라고 예상했다. 이어 업체들의 동향을 조망하면서 “테슬라의 궁극적인 지향점은 모빌리티, 에너지, 통신 등을 망라하는 플랫폼 기업”이라고 강조했다. 이러한 변화의 흐름에서 우리나라 기업들도 살아남아야 한다는 얘기다.연설 직후에는 게임 분야에서의 5G 기술 활용 가능성, 자율주행차가 출연한 뒤 사고 책임 등에 대한 논란, 자율주행 자동차 외 수소자동차의 발전 가능성 등의 질문이 나오기도 했다. 전 구글 스타트업 성장매니저 주영민 작가의 사회로 진행된 패널 토론에서는 연설자로 나선 이들에게 코로나19 이후 산업 지형의 변화를 묻는 질의가 쏟아졌다. 이와 관련해 고 센터장은 “블루칼라 직업군이 맡고 있는 일은 로봇, 화이트칼라는 AI가 대체하고, 사람은 창의적인 일에 몰입할 수 있는 미래가 될 것 같다”고 답했다. 이 본부장은 “사람, 로봇, AI가 서로의 역할을 보완하면서 공존하지 않을까 예상한다”고 말했다. 홍인기 기자 ikik@seoul.co.kr

코로나 종식돼도 산업 지형 디지털 재편소비활동 변화로 온라인 플랫폼만 성장5G가 자율차·스마트 시티의 핵심 인프라‘언택트’(비대면)는 코로나19 확산 전후를 구분 짓는 대표적인 단어다. 10년 넘게 걸릴 변화가 코로나19 확산으로 급격하게 이뤄지면서 산업 일선에 있는 기업들은 저마다 돌파구를 찾기 위해 노력하고 있다. 특히 원격진료, 온라인교육, 온라인 동영상 스트리밍 서비스(OTT), 배달 앱, 홈 엔터테인먼트 등 비대면에 기반을 둔 기업들은 산업 지형 재편을 이끌고 있다.14일 열린 ‘2020 서울미래컨퍼런스’의 마지막 세션인 ‘언택트, 디지털 에필로그’에서는 산업 현장에서 변화의 바람을 그대로 체감하고 있는 기업인들의 생생한 이야기를 들을 수 있었다. 코로나19 확산 이후 애플, 아마존, 알파벳(구글 모회사), 마이크로소프트, 페이스북 등의 시장 지배력은 더 강해졌고 이들에게 몰리는 돈도 급증했다. 또 소비활동이 온라인으로 완전히 옮겨가면서 전통 유통기업은 몰락하고, 온라인 플랫폼은 성장하고 있다. 코로나19가 종식되더라도 산업 지형이 다시 예전처럼 돌아오지 않을 것으로 전망되면서 앞으로 살아남기 위한 기업들의 사투도 심해지고 있다.이날 세션에서는 디지털 시대 전환을 앞당기는 5G 기술을 비롯해 디지털 의료, 모빌리티가 주요 화두였다. 연설자로 나선 이성환 KT 5G·기가 사업본부장은 “5G는 4차 산업혁명의 핵심 인프라”라며 “스마트 시티, 자율주행 자동차, 원격의료, 스마트 공장, 스마트 물류까지 영향을 미칠 수 있다”고 말했다. 최윤섭 디지털헬스케어파트너스 대표는 코로나19 이후 미국에서 원격진료 이용이 증가한 사실을 언급하면서 “앞으로 디지털 헬스케어는 원격의료, 의료 데이터를 분석·판독하는 의료 인공지능(AI), 가상현실(VR)을 통한 치료 등 디지털 치료제가 결합해 발전하는 모습이 될 것”이라고 밝혔다.정보통신기술(ICT)의 진화가 가져온 ‘탈것’의 변화를 설명한 고태봉 하이투자증권 리서치센터장은 “앞으로 자동차는 자율주행, 초연결, 공유, 친환경이 융합된 형태가 될 것”이라고 예상했다. 이어 업체들의 동향을 조망하면서 “테슬라의 궁극적인 지향점은 모빌리티, 에너지, 통신 등을 망라하는 플랫폼 기업”이라고 강조했다. 이러한 변화의 흐름에서 우리나라 기업들도 살아남아야 한다는 얘기다. 전 구글 스타트업 성장매니저 주영민 작가의 사회로 진행된 패널 토론에서는 연설자로 나선 이들에게 코로나19 이후 산업 지형의 변화를 묻는 질의가 쏟아졌다. 홍인기 기자 ikik@seoul.co.kr

군 의료는 국가 보안을 책임지는 국 장병의 건강과 생명을 담당하는 분야인 만큼 국가 보안과 직결된다고 해도 과언이 아니다. 그럼에도 불구하고 의료 분야에서는 민간 의료에 밀려, 국방 분야에서는 병력 증강 문제에 밀려 상대적으로 주목받지 못했던 것도 사실이다.이에 정부는 2020년 디지털 뉴딜 사업의 일환으로, 군 의료에도 AI(인공지능)와 빅데이터, 클라우드 서비스 등 혁신 기술을 활용한 AI+X(인공지능 융합) 프로젝트를 접목시키기로 결정하였다. 정부 발표에 따라 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)는 ‘AI융합 의료영상 진료판독시스템’ 사업을 추진하고, 4차 산업혁명의 주력 기술들을 활용하여 군 환경에 특화된 의료 환경 구축에 나섰다. 이 사업은 그동안 국방부에서 축적된 군 장병들의 질병 데이터를 활용하여 더 나은 치료 방법과 의료 환경 개선 방안을 연구하는 것으로, 특히 폐렴, 결핵, 기흉 등 폐질환과 척추질환, 사지골절 등 군대 내에서 발생 빈도가 잦은 질환들에 대한 효율적인 치료 방법을 찾아낼 것으로 기대를 모으고 있다. 인공지능 헬스케어 기업 ㈜투비코도 루닛과 태영소프트가 참여하는 컨소시엄에 참여하여 군 내 다빈도 질환인 사지골절에 대한 의료영상 데이터를 학습한 인공지능 알고리즘을 개발하게 된다. 투비코는 2020년 1월 척추관절 나누리병원과 인공지능 연구개발센터(NABI)를 설립하고, 오랜 기간 나누리병원에 축적된 척추압박골절, 사지골절, 무지외반증 등 다양한 척추관절 질환 관련 데이터를 보다 정확히 판독하기 위한 영상 진단 보조 시스템을 개발하기 위해 꾸준한 연구를 지속해 왔다. 투비코는 그동안 나누리병원과의 견고한 파트너십을 통해 방대한 척추 및 골절 질환 및 데이터를 접해 왔던 점, 방대한 데이터를 가장 정확히 분석하고 효율적으로 활용할 수 있는 방안에 대해 끊임없이 연구해 왔던 점 등에 높은 점수를 받아 이번 컨소시엄에 참여하게 되었다. 투비코는 앞으로 AI 의료영상 분석 판독 지원 실증 시스템을 구축하고, 국군병원 및 사단의무대에서 시범 운영을 수행할 계획이다. 또한 투비코 인공지능은 국방부 데이터 학습과 실증 과정을 거쳐 고도화되어 앞으로 환자 중심 군의료 서비스 제공에 일조할 예정이다. 투비코 인공지능센터 김범채 연구소장은 “군 의료 개선과 발전에 방점을 두고, 자사가 보유한 수행인력과 전문성을 집중하여 군장병 건강관리와 의료서비스 향상에 집중할 것”이라며 “특히 투비코는 질병 데이터에 대한 높은 이해도와 그동안 쌓아온 연구 실적들을 바탕으로, 군 환경에 특화된 영상 진단 보조 시스템 개발에 최선을 다할 것”이라고 전했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

인공지능(AI) 분야를 중점 육성 중인 광주에 관련 업체가 잇따라 둥지를 튼다. 29일 광주시에 따르면 AI 기업인 ㈜제타뱅크, ㈜헬스허브와 광주형 인공지능 비즈니스 기반 조성을 위한 37~38번째 업무협약을 체결하고 각 기업별 법인과 지역사무소 설립을 통해 광주 인공지능 생태계 조성에 협력하기로 했다. 협약내용은 인공지능 클러스터 생태계 조성 및 비즈니스 플랫폼 구축을 위한 기술·정책 자문, 인공지능분야 인재육성과 일자리 창출을 위한 광주법인 및 지역사무소 신설 추진, AI산업 생태계 조성을 위한 다양한 기업지원 프로그램 개발·운영 및 기업홍보, 인공지능 분야 전문인력 교육 및 취업 프로그램 기획·추진 등이다. 제타뱅크는 음성인식, 공간지능, 자율주행, 방역 등 다양한 분야의 인공지능 로봇 개발에 집중하고 있는 AI로봇 전문기업이다. 이 업체는 ▲손소독, 온도 등을 체크한 후 데이터 제공하는 복합예방키트 ▲24시간 실내 환경을 감지하고 자동 방역후 데이터를 제공하는 방역로봇 ▲특수 공간 전체를 세균 99.9999%까지 박멸하는 공간멸균로봇 등을 보유하고 있다. 헬스케어 전문기업인 헬스허브는 의료영상 저장장치 소프트웨어와 플랫폼을 개발해 상용 서비스를 하고 있다.의료 영상 등을 판독·제공해주는 원격판독플랫폼 HTelerad과 의료영상 보관 플랫폼 HScan,인공지능 기반의 골연령 측정 시스템인 BoneAge A.I 등 다양한 의료서비스 솔루션을 보유하고 있다. 이들 회사는 이번 업무협약을 계기로 광주법인 및 지역사무소를 설립하고, 인공지능 로봇분야와 헬스케어 분야 인재육성 등에 협력하기로 했다. 이용섭 광주시장은 “AI기업이 광주에서 많은 성과를 창출할 수 있도록 적극적으로 지원하겠다”며 “이들 기업과 지속적인 협력 네트워크를 통해 지역의 새로운 일자리도 많이 만들 것”이라고 말했다. 광주 최치봉 기자 cbchoi@seoul.co.kr

KIA·키움전 영상판독 3분 32초 걸려규정은 ‘3분 내 근거 못 찾으면 원심’윌리엄스 감독, 판정 항의하다 퇴장 전날 경기도 오심 탓 뒤집혀 불만 누적 심판 잘못 명백 땐 ‘기피’ 조치 논의도 KBO, 심판조 일부 교체 중징계 단행지난 5월 개막 시리즈부터 스트라이크존 판정 논란을 일으켰던 프로야구에서 22~23일 연이어 오심이 발생하면서 팬들을 실망시키고 있다. 한국야구위원회(KBO)가 심판의 오심 재발 방지 대책을 구조적으로 마련하지 못한다면 팬들이 프로야구를 외면할 수 있다는 지적이 나온다. 문제의 장면은 지난 23일 서울 고척스카이돔에서 열린 KIA 타이거즈와 키움 히어로즈의 경기 8회 말 2사 1, 3루 상황에서 나왔다. KIA가 6-5로 앞선 상황에서 KIA 투수 김명찬의 공이 포수 옆으로 빠지자 3루 주자 김웅빈이 홈으로 뛰어들었다. 원심은 아웃이었지만 3분 32초간의 비디오판독 끝에 김명찬이 홈 플레이트 충돌 방지 조항을 어긴 것으로 판정해 세이프로 번복됐다. 앞서던 상황이 심판 판정으로 동점이 되자 맷 윌리엄스 감독은 심판진에게 손가락 3개를 들어 보이며 비디오판독이 시작된 후 3분을 넘긴 뒤에 판정을 번복한 것에 항의했다. 3분 안에 판정을 뒤집을 만한 근거를 발견하지 못하면 원심을 유지해야 한다는 KBO 규정을 위반했다는 것이다. 그는 비디오판독에 대한 결정에 항의하면 퇴장당하는 규정에 따라 퇴장하면서도 “당신들은 또 한 번의 오심을 저질렀다(You made a wrong call again)”고 불만을 감추지 않았다. 지난 22일 KBO도 인정한 오심으로 경기 결과가 뒤집힌 것에 대한 불만까지 한꺼번에 쏟아낸 것이다. 오심 문제는 이번만이 아니다. 지난 5월 한화 이글스와 SK 와이번스의 경기 뒤 한화 외야수 이용규가 일관성 없는 스트라이크 판정에 직격탄을 날린 바 있다. 같은 달 잠실에서 열린 kt 위즈와 LG 트윈스의 경기에서도 3루 주자 정근우의 태그업을 둘러싸고 오심이 발생했다. 오심 재발 방지책 없이 23일 경기에서도 전날 오심을 인정한 심판진이 그대로 경기에 투입된 것은 부적절하다는 비판이 나온다. 구단으로서는 불이익을 의식해 참고 넘어가지만 제대로 된 조치는 아니라는 것이다. 재판이 불공정하게 치러질 우려가 있을 때 판사 스스로 재판을 회피하거나 재판 당사자가 제척·기피할 수 있는 것처럼 프로야구 심판도 명백한 오심이 발생했을 때 적어도 바로 다음날 열리는 해당 구단과의 경기에서 피할 수 있게 제도가 마련돼야 한다는 지적이다. KBO 관계자는 24일 “이번 사례는 기술적인 문제와 복합적인 규정 판단이 필요해 3분 룰 예외 조항에 해당한다”고 해명했다. 하지만 신속한 경기 진행을 위해 비디오판독 제한 시간을 5분에서 3분으로 줄인 KBO가 정작 논란이 된 이번 판정에서는 기술적 문제로 판독이 지연됐다는 설명은 납득하기 어렵다는 지적이 나온다. 결국 KBO는 이날 오심과 경기 운영 논란으로 잇달아 비판을 받은 심판조의 인원을 일부 교체하는 중징계를 내렸다. 22일 KIA 김호령이 호수비로 뜬공 처리한 타구를 2루타로 오판한 최수원 팀장에게는 벌금도 부과했다. 최영권 기자 story@seoul.co.kr

서울 강남구는 폐질환 진단 속도와 정확도를 높이기 위한 인공지능(AI) 의료영상분석 서비스를 지난달 30일부터 강남구보건소에 도입·운영하고 있다고 13일 밝혔다. 의료영상분석 서비스는 AI를 활용해 95%의 정확도와 함께 20초 안에 엑스레이 영상을 판독할 수 있다. 강남구보건소 관계자는 “AI를 활용한 엑스레이 판독이 의사들의 진단에 큰 도움이 될 것”이라면서 “법정전염병인 결핵뿐 아니라 기흉, 결절, 폐암 등 폐질환의 조기 발견에 도움이 될 것으로 기대하고 있다”고 말했다. 강남구는 엑스레이 판독에 AI를 활용하기 위해 올해 3월 한국정보화진흥원과 업무협약을 체결하고, LG CNS에서 의료영상분석 솔루션을 도입하는 등 서비스 기반을 마련했다. 양오승 보건소장은 “폐질환은 발병 빈도와 사망률이 높아 정확한 진단과 빠른 치료가 중요하다”면서 “이번 AI 의료영상분석을 시작으로 강남구민의 건강안전을 책임지는 공공의료서비스를 선보일 것”이라고 말했다. 김동현 기자 moses@seoul.co.kr

불과 5년, 10년 전만 해도 인공지능(AI)은 먼 미래의 일이거나 기초과학의 한 분야처럼 생각됐습니다. 하지만 구글을 비롯한 거대 IT기업들이 앞다퉈 이를 서비스에 도입하거나 데이터 분석에 사용하면서 어느덧 시대의 대세가 됐습니다. 우리가 매일 쓰는 음성 비서나 검색엔진, 영상, 또는 상품 추천 알고리즘에 대부분 인공지능 알고리즘이 적용됩니다. AI 기술 적용은 IT 서비스는 물론 제조업이나 과학기술 연구 분야까지 널리 퍼지고 있습니다. 최근 포르투갈, 독일, 프랑스, 남아프리카공화국 등 여러 나라의 다국적 조류학자들은 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술을 야생 조류 연구에 적용할 수 있는지 테스트했습니다. 이제까지 새를 연구하는 과학자들은 새의 다리에 인식표를 달아 야생 조류의 이동이나 생태를 연구해왔습니다. 하지만 이 방법은 새나 과학자 모두에게 적지 않은 스트레스였습니다. 야생 조류를 잡는 일이 쉽지 않은 데다, 새를 포획해서 인식표를 다는 과정에서 새가 다치거나 큰 스트레스를 받을 수도 있습니다. 인식표 때문에 새의 행동 방식이 달라지면 연구 결과를 왜곡할 위험성도 존재합니다.연구팀은 새에 직접 붙이는 인식표 대신 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술로 각 개체를 판독하는 대안을 테스트했습니다. 카메라에 찍힌 깃털 패턴과 기타 신체 특징을 조합해 딥러닝 알고리즘이 개별 ID를 부여하고 자동으로 분류하는 것입니다. 테스트 대상으로 삼은 새는 반려동물로도 인기 있는 금화조(zebra finch)로 우선 새장에서 키운 후 먹이와 물을 주는 장소를 개방해 주변 환경을 자유롭게 왕래하도록 했습니다. 먹이와 물을 주는 장소에는 여러 개의 카메라가 설치되어 있어 다양한 각도에서 사진을 찍을 수 있습니다. 연구 결과 AI는 금화조 개체를 87%의 정확도로 분류했습니다. 금화조가 아닌 새와의 분류 정확도는 90% 이상이었습니다. 인식표를 완전히 대체할 수 있는 수준은 아니지만, 새를 잡을 필요가 없고 단지 사진만 찍으면 되는 편리함을 생각할 때 앞으로 가능성을 보여준 수치라고 할 수 있습니다. 연구팀은 깃털 갈이나 계절적 변화, 성장에 따른 변화 등 다양한 변수를 고려한 후속 연구를 준비 중입니다. 아직 초기 연구 단계지만, 이번 연구는 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술이 앞으로 야생 동물 연구에 어떻게 응용될 수 있는지를 보여줍니다. 과학자들이 야생 동물의 삶을 방해하는 방식이 아니라 자연 그대로의 상태에서 연구할 수 있다면 과학자에게도 좋고 야생동물에도 좋은 일입니다. 과학기술의 발전이 인공지능 기술의 발전을 가져온 것처럼 앞으로 AI 기술의 발전이 다양한 분야의 과학기술을 발전시킬 것으로 기대합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

‘AI 기반 다차원 의료정보서비스’, ‘실시간 교통정보 이용한 트레일러 운행’, ‘역·터미널·공항·휴게소 정보 제공’…. 울산시는 15일 시청 중회의실에서 ‘2020년 공공데이터 활용 창업경진대회 수상작 시상식’을 개최했다. 앞서 울산시와 울산정보산업진흥원은 지난 4월 13일부터 6월 19일까지 2개 부문에서 총 18점(아이디어 기획 12점, 제품·서비스 개발 6점)을 접수해 서류와 발표 심사를 거쳐 수상작 6점을 선정했다. 아이디어 기획 부문 대상은 문상준씨의 ‘인공지능(AI) 기반 다차원 의료정보 서비스’가, 우수상은 울산과학기술원팀의 ‘두:브’가, 장려상은 이지안씨의 ‘오늘의 터미널’이 각각 선정됐다. 대상작인 ‘AI 기반 다차원 의료정보 서비스’는 의료영상 판독이나 진료 정보와 같은 공공의료 빅데이터를 다차원 영상 기술과 병행 분석해 개인 맞춤형 진단 정보를 제공하는 플랫폼이다. ‘두:브’는 실시간 교통정보를 이용해 시간대별로 적절한 수의 트레일러를 운행하는 방법으로 컨테이너 물류 효율을 높이는 서비스이다. ‘오늘의 터미널’은 전국 기차역·공항·터미널·휴게소 정보를 제공하고, 이용자는 주문과 별점·후기 등을 남기는 통합 플랫폼이다. 제품·서비스 개발 부문 대상은 이태영씨의 ‘화학제품 검색·거래 중개서비스(켐녹)’가, 우수상은 리얼미트쓰리디팀의 ‘AI 기술을 활용한 스펙트로미터 기반의 식품유해성분 분석 플랫폼’이, 장려상은 로드인터내셔널팀 ‘오염물 맵핑시스템 및 수질예측 AI’가 각각 받았다. ‘화학제품 검색·거래 중개서비스’는 실시간으로 국내 화학산업 공급 업체와 수요 업체를 연결하는 거래 중개 플랫폼이다. ‘AI 기술을 활용한 스펙트로미터 기반의 식품 유해성분 분석 플랫폼’은 분광기 하드웨어와 공공 데이터베이스 딥러닝 분석 소프트웨어를 접목해 식품 성분 분석과 위험요인 식별 기술을 개발하는 플랫폼이다. ‘오염물 맵핑시스템 및 수질예측 AI’는 설치가 쉬운 측정망과 수질 빅데이터를 활용한 통합 환경 모니터링 시스템이다. 수상작에는 상장과 총상금 1150만원을 나눠 지급한다. 부문별 대상작은 오는 9월 열리는 ‘제8회 범정부 공공데이터 활용 창업경진대회’ 본선에 참가할 수 있다. 본선에서 수상하면 스타트업 기업으로 육성되도록 홍보, 데이터 활용 교육, 맞춤형 컨설팅, 해외 진출 등 지원을 받는다. 울산 박정훈 기자 jhp@seoul.co.kr

국내 연구진이 흉부엑스선 영상을 인공지능 기술로 분석해 코로나19 감염 여부를 높은 정확도로 빠르게 진단할 수 있는 기술을 내놨다. 카이스트 바이오및뇌공학과 연구팀은 흉부엑스선 촬영만으로 코로나19 감염 여부를 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 이 같은 연구결과는 국제전기전자공학회(IEEE)에서 발행하는 의공학분야 국제학술지 ‘IEEE 트랜잭션 온 메디컬 이미징’에 실렸다. 현재 코로나19 진단에는 면봉으로 코나 목 안쪽에서 검체를 추출해 유전자를 분석하는 ‘역전사 중합효소 연쇄반응’(RT-PCR) 검사가 활용된다. RT-PCR 검사는 95%에 가까운 정확도를 보이고 있지만 검사 결과가 나오기까지는 2~6시간이 걸린다. 컴퓨터 단층촬영(CT)을 이용한 검사도 정확도가 높은 것으로 알려져 있지만 진단 시간이 오래 걸리고 바이러스에 의한 장비오염 가능성이 높다는 단점이 있다. 이 때문에 국내외 많은 과학자들은 검사방법이 단순하며 비용도 적게 들 뿐만 아니라 결과를 빠르게 확인할 수 있는 흉부엑스선 기법의 정확도를 AI로 높이기 위한 노력을 기울이고 있다. 연구팀은 정상, 세균성 폐렴, 바이러스성 폐렴, 코로나19 감염증 환자의 흉부엑스선 영상 데이터베이스를 바탕으로 흉부엑스선 영상 중 코로나19 진단에 필요한 부분만을 고화질로 강조하는 ‘특징 지도’를 만들었다. 연구팀은 특징 지도가 코로나19에 감염됐을 때 나타나는 진단영상학적 특징과 일치한다는 사실을 확인했다. 연구팀에 따르면 이번에 개발한 인공지능 흉부엑스선 진단기술은 86%의 정확도로 코로나19 감염 여부를 진단한다. 이는 사람(의료영상 판독전문가)이 흉부엑스선 영상으로 코로나19 감염 여부를 판단할 때 보이는 69%의 정확도보다 17% 높은 수치이다. 이 정도의 정확도는 코로나19 환자가 급증했을 때 검사를 빠르고 저렴하게 진행할 수 있어 1차 선별검사용으로 사용하기 적합한 것으로 판단되고 있다. 예종철 카이스트 교수는 “이번에 개발된 기술은 한정된 의료 자원을 우선순위가 높은 환자에게 효율적으로 배분할 수 있어 의료진과 환자의 시간과 비용을 크게 절감해 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

앱으로 파손 사진 찍으면 자동으로 전송 신속 안내로 보험금 지급기간 단축될 듯 사고 차량의 사진으로 예상 수리비를 자동 산출해 주는 시스템이 6일부터 가동된다. 보험사가 경미한 사고에 대한 예상 수리비를 고객에게 신속하게 안내해 보험금 지급 기간도 단축될지 주목된다. 보험개발원은 5일 기존 ‘자동차 수리비 산출 온라인서비스’(AOS)에 인공지능(AI)을 접목해 예상 수리비를 자동 산출하는 ‘AOS알파’를 손해보험사 12곳과 공제조합 6곳에 보급한다고 밝혔다. AOS알파는 AI가 사고 차량의 사진을 보고 부품 종류, 손상 심도 등을 스스로 판독해 예상 수리비를 자동으로 산출해 주는 시스템이다. 보험사는 AOS알파가 제시하는 예상 수리비를 참고해 손해사정의 정확성을 높인다. 사용 범위는 보험 청구건 중 약 50%를 차지하는 외관 부품만 부서진 사고다. 보험개발원은 “이미지 인식 AI를 지급보험금 산출에 직접 적용하는 최초의 사례”라고 설명했다. 현장에서는 휴대전화로 이미지 인식이 가능한 ‘AOS알파 카메라’ 애플리케이션(앱)을 보급하는 6일부터 사용된다. 앱을 사용하면 차량번호 자동 인식은 물론 수리비 청구에 필요한 보험 사고 접수 정보, 차량모델 정보 등도 자동으로 연결된다. 앱으로 찍은 차량 파손 사진은 보험금 청구시스템(AOS) 서버에 자동으로 전송할 수 있다. 앞서 보험개발원은 지난해 4월부터 55억원의 개발비를 들여 AOS알파 시스템 구축사업을 진행해 왔다. AOS알파는 전체 보험수리 국산차량의 90% 이상을 차지하는 195종의 국산 승용차와 스포츠유틸리티차량(SUV)의 사진 견적 산출이 가능하다. 보험개발원은 향후 승합·화물차량으로 서비스 대상을 확대하고 소비자가 직접 촬영한 사진에 대한 수리비 산출 서비스도 제공할 예정이다. 강윤혁 기자 yes@seoul.co.kr

최근 이란의 샤리프 기술 대학 연구팀 흉부 CT 사진을 이용해서 코로나19 감염 여부를 진단하는 인공지능(AI)을 개발했다고 발표했습니다. 연구팀에 의하면 이 인공지능 알고리즘은 97%의 정확도를 지녔으며 2분 안에 감염 여부를 파악할 수 있습니다. 일부에서는 이란이 검사 키트 부족으로 인해 이와 같은 기술을 시도하고 있다고 보고 있지만, AI는 코로나19 검사 키트를 대신할 수 있는 방법이 아닙니다. 다수의 중증 환자가 발생한 의료 위기 상태에서 CT같이 중요한 진단 장비를 코로나19 감염 여부만 알기 위해 사용할 수 없기 때문입니다. CT는 중증 환자의 진단과 치료 경과 파악을 위해 사용하는 게 맞습니다. 그리고 바로 여기에 AI의 진짜 역할이 존재합니다. 미국과 이스라엘의 연구자들이 설립한 방사선 이미지 판독 스타트업인 라드로직스(RADLogics)는 코로나19 환자의 경과를 쉽게 파악할 수 있는 AI 알고리즘을 선보였습니다. 이들이 개발한 흉부 CT 판독 AI는 다른 인공지능 연구 기관과 기업이 내놓은 것처럼 98%에 달하는 진단 정확도를 보여줍니다. 그러나 이 AI의 진정한 가치는 코로나바이러스가 얼마나 폐를 침범했는지 알려준다는 것입니다. 연구팀이 개발한 AI는 코로나 19 감염에서 나타나는 폐 CT 소견인 간유리 음영(ground-glass opacities)을 자동으로 파악해 침범한 면적을 계산해 코로나 점수(Corona Score)로 환산합니다. 당연히 코로나 점수가 높을수록 위험한 상태이며 낮을수록 환자 상태가 호전된 것입니다.(사진) 물론 의사도 CT 사진을 판독해 폐 염증의 호전과 악화를 알 수 있습니다. 하지만 한꺼번에 너무 많은 환자가 발생하면서 수많은 CT 이미지를 빠르게 판독하는 것도 큰 부담이 되고 있습니다. AI는 의료진의 부담을 덜어줄 뿐 아니라 객관적인 수치를 제시해 환자의 상태를 훨씬 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다. 코로나19 대유행에서 AI의 또 다른 역할은 CT나 X선 검사를 한 모든 환자에서 코로나19가 의심되는지 선별하는 것입니다. 무증상 환자라도 건강 검진 등 다른 이유로 X선은 얼마든지 찍을 수 있습니다. 이 경우 수 일 후가 아니라 수 분 내로 의심 소견을 알려준다면 빠른 진단과 격리에 도움이 될 것입니다. 이보다 더 유용한 경우는 입원 환자에서 코로나19를 진단하는 것입니다. 병원 내 코로나19 감염은 매우 심각한 문제가 될 수 있습니다. 면역력이 떨어지고 고령자 비율이 높은 입원 환자 특징상 빠른 속도로 전파될 뿐 아니라 사망률도 높기 때문입니다. 따라서 어떤 이유로 CT를 찍었든지 간에 코로나19 의심 소견이 보인다면 빠른 격리와 확진 검사가 필요합니다. 방사선과 의사가 모든 CT 이미지를 수 분 내로 판독해서 의심 환자를 선별하는 것은 불가능하지만, AI에게는 어려운 일이 아닙니다. 이런 시나리오는 절대 먼 미래의 일이 아닙니다. 이미 중국 알리바바 산하의 다모 아카데미(달마원)은 중국 내 코로나19 확진 환자 5000명의 CT 이미지를 학습한 인공지능을 선보였습니다. 이 AI는 3만 건 이상의 진단했습니다. 국내 AI 업체인 루닛(Lunit)은 루닛 인사이트 CXR을 온라인에 무료로 공개했습니다. 물론 흉부 X선 사진만으로 코로나19를 진단하기는 어렵지만, 의심 환자의 빠른 분류와 확진 환자의 경과 파악에 유용하게 쓰일 수 있습니다. 이 제품은 불과 몇 초 만에 폐 X선 사진에 폐렴 같은 이상 소견이 있는지 파악할 수 있어 코로나19 사태가 끝나도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대됩니다. 의료 분야에서 AI 도입은 아직 초기 단계라고 할 수 있습니다. 하지만 코로나19라는 시련을 거치면서 AI 같은 신기술이 더 빠르게 도입될 것으로 예상됩니다. 물론 AI만으로 코로나19를 예방하거나 치료할 순 없지만, 코로나19 진단은 물론 신약 개발 등 여러 분야에서 인간을 돕는 똑똑한 비서가 될 수 있습니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

흉부 X선 영상에서 병변 변화 검출하는 딥러닝 기법이 분당서울대병원 영상의학과 교수들에 의해 개발 되었다. 이경준·김지항 분당서울대병원 영상의학과 교수팀은 과거와 현재의 흉부 X선 영상을 비교해 병변 변화를 검출하는 딥러닝 기법을 개발하는데 성공했다고 14일 밝혔다. 흉부 X선 촬영은 검사 시간이 짧고 비용이 비교적 저렴해 폐렴, 폐암 등 폐질환을 진단하는데 널리 이용되고 있으며, 최근에는 의료진을 보조해 엑스선 검사 결과를 판독하는 인공지능 진단 시스템 관련 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 기존 흉부 X선 영상 관련 연구 사례를 보면 진단 알고리즘을 만들 때 단일 시점의 영상만을 독립적으로 분석했다는 점에서 공통적인 한계가 있었는데, 실제 임상에서 검사결과를 판독할 때는 과거와 현재의 영상을 비교해 병변이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화했는지 감지하고, 이를 진단에 반영하는 것이 매우 중요하다. 이번 연구 결과는 의료영상 기술 관련 세계 최고 수준의 학회인 MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, 의료영상기술학회)에서 발표됐다. 이경준 교수팀은 기존 알고리즘이 지닌 한계를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 새로운 기술적 접근법을 제시했다. 이를 위해 연구팀은 분당서울대병원에서 확보한 흉부 X선 영상 총 5,472쌍을 학습용, 검증용, 테스트용 데이터셋으로 각각 나눴다. 먼저 학습용 데이터 4370쌍으로부터 병변 변화의 기준을 확립하기 위해 X선 촬영 기록이 최소 2회 이상인 환자의 영상과, 이에 대해 의사들이 작성한 판독문을 추출하고, 자연어 처리 알고리즘을 사용해 병변의 변화 패턴에 따라 변화 있음, 변화 없음 등으로 판독문을 다시 소분류하는 방식을 택했다. 이후 주어진 전후 영상에서 변화를 감지하는 알고리즘은 수집된 데이터를 이용해 기계학습 기반으로 구현했다. 구체적으로는 딥러닝 모델을 사용해 병변 변화의 특징점을 추출한 후 주어진 두 영상 내 특징점들의 상관관계 맵을 생성해 분석하고, 계산된 매칭 상관관계 맵의 분포를 분석해 변화 여부를 결정하는 방식이었다. 그후 횡단면적 분석을 시행한 기존 연구 및 관련된 사전 연구와의 성능을 비교해 변화 검출 성능을 검증하고, 변화 패턴별 검출 성능을 곡선하면적를 산출해 통계적으로 정확도를 분석한 결과, 연구팀이 사용한 상관관계 맵 방식의 알고리즘은 정확도가 0.89로 나타나, 기존 알고리즘의 정확도인 0.77~0.82에 비해 가장 우수한 것으로 밝혀졌다. 이번 연구는 의료영상에 딥러닝을 접목시킨 사례 중에서도 주어진 두 개의 연속된 영상에서 특정 병변의 시간에 따른 변화를 중점적으로 분석했다는 점에서 의미가 깊다. 앞으로 임상 진단에 있어 우선순위를 분류하기 위한 객관적 자료로 활용할 수 있을 전망이다. 이 교수는 “새롭게 개발한 딥러닝 기법은 급성변화 검출을 포함한 응급상황을 선별하는데 적용하거나, 1차적 진단 도구로 활용될 수 있으며 향후 흉부 방사선 자동판독기술의 고도화 연구로 연결될 수 있다”며 “의료 분야에서 최신 IT기술을 성공적으로 접목한 사례로 향후 융합 연구 활성화에 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다 이 교수는 “이번 연구를 발전시켜 향후에는 실제 임상의가 판독하는 과정을 시뮬레이션하여 기존에 개발된 진단 기술의 고도화를 유도하고, 변화를 설명하는 자동 판독소견 생성 기법에 활용할 수도 있을 것”이라고 덧붙였다. 신동원 기자 asadal@seoul.co.kr

의료정보전송플랫폼 전문 회사 지앤넷이 정액보험 시장에 진출한다. 올해부터 지앤넷은 10개 치과에 대해 데이터연동 방식의 정액보험인 치과보험 청구서비스를 시작했다. 이달 들어 와이즈케어와 제휴해 서비스 대상 치과병원을 1400여개로 확대했다. 현재 거의 모든 손해보험사에 청구 서비스를 지원 중인 지앤넷은 주요 생명보험사들에 진단보험금 청구 서비스를 제공할 계획이다. 이미 신한생명, 농협생명 등 여러 주요 생명보험사들과 서비스 시행을 위한 협의를 진행 중에 있다. 김동헌 지앤넷 대표는 “진단보험금의 처리를 위해서 현재는 보험사의 심사위원이 진단서, 조직검사지의 의사 소견서 등을 육안으로 검사한 후 판정해오고 있는데 지앤넷은 자체 개발한 자연어처리 AI ‘구디’ 서비스를 통해 판독 자동화를 구현함으로써 보험사의 심사 비용을 절감하고 보험금 지급 프로세스를 간소화하는 데 크게 기여할 것”이라며 “고객들도 진단비 청구에 필요한 많은 서류를 일일이 발급받아 팩스로 보내지 않고도 쉽고 간편하게 보험금을 청구할 수 있게 됐다”고 말했다. 서울비즈 biz@seoul.co.kr