메트로신문

[뉴테크놀로지포럼 강연자]이용덕 엔비디아 코리아 지사장

이용덕 엔비디아 코리아 지사장은 'GPU(그래픽 처리 장치) 컴퓨팅과 기술의 미래'를 강연한다. 엔비디아가 1999년 창안해 병렬 컴퓨팅의 변혁을 가져온 GPU는 컴퓨터 그래픽을 재정의했으며, 이는 AI(인공지능) 컴퓨팅에도 사용되고 있다. 세계 시장에서 슈퍼컴퓨터를 통한 글로벌 경쟁력 고취ㆍ에너지 효율 개선 등에 집중하고 있는 상황에서 엔비디아 GPU는 현재 세계 5위권 내 슈퍼컴퓨터 중 3대에 쓰이고 있다. 또한 엔비디아는 최근 마이크로소프트와의 협력을 가속화하기로 결정하면서 AI 플랫폼 분야의 선두에 서게 됐다. 이 지사장은 GPU 컴퓨팅과 AI 산업에 대해 다양한 사례와 경험을 강연에 녹여 4차 산업 및 미래 기술에 대한 전반적인 그림을 그리도록 도울 예정이다. 강연은 ▲현재 AI 현황 ▲GPU 컴퓨팅의 효용 ▲엔비디아 DGX-1 ▲AI 확장성 ▲세계 게임 시장 ▲엔비디아 Drive PX 2 등으로 진행된다. -전(前) 브로드컴(Broadcom) 지사장 -전(前) 아시아 액세스 테크놀로지(Asia Access Technology) 부사장 -전(前) 미국 반도체 전문 기업 레저리티(Legerity) 지사장 -전(前) ST 마이크론 (Microelectronics NV) -전(前) 필립스 코리아

2016-11-22 04:30:00 이창원 기자

[뉴테크놀러지포럼 강연자] 나승주 인텔코리아 상무

나승주 인텔코리아 상무가 22일 메트로신문 뉴테크놀러지 포럼에서 인공지능 시대에서 인텔이 구상하는 생태계에 대해 강연한다. 인텔은 다양한 중앙처리장치 제품군을 출시하며 컴퓨팅 업계에서 리더십을 발휘하고 있다. 인텔이 어떤 인공지능 생태계를 그리고 그에 맞춰 어떤 제품군을 내놓는가 하는 문제는 업계의 주요 관심사항이다. 인텔은 인공지능을 특정 과학 분야가 아닌 기술 교육, 자원 R&D 등 사회 일반에서 활용할 수 있도록 만들고자 한다. 4차 산업혁명 시대에 다양한 디바이스는 끊임없이 데이터를 생산하고 이 데이터는 데이터센터로 전송된다. 전송된 데이터는 분석을 거쳐 각 디바이스로 다시 보내진다. 이 과정에서 데이터가 과다하게 생성되면 각 디바이스에 부하가 심해지며, 처리가 늦어져 데이터의 가치도 떨어진다. 인텔은 강력한 성능을 구현한 중앙처리장치 제온 시리즈를 통해 인공지능의 데이터 분석을 지원한다. 또한 최근 인수한 너바나 시스템을 통해 인공지능 트레이닝을 가속할 계획이다. 나 상무는 22일 뉴테크놀로지포럼에서 이러한 인텔의 구상을 소개한다. 인텔코리아 나승주 상무 (현) 인텔 한국 데이터센터 영업 총괄 (전)인텔 아시아태평양 및 일본 지역 데이터센터그룹 서버 아키텍처 매니저 삼성전자 컴퓨터사업부 엔지니어 연세대학교 대학원 공학석사

2016-11-22 04:00:00 오세성 기자

[뉴테크놀로지포럼 강연자] 백세범 카이스트 교수

올해 초 '알파고 쇼크' 이후 사회 곳곳에서는 인공지능(AI)과 관련한 관심이 깊어지고 있다. 특히 천연자원이 부족하고 지정학적 환경이 열악한 우리나라가 가진 유일한 자원이 우수한 인재라는 점에서 AI와 관련된 인재 육성은 숙명과 같다. '알파고' 쇼크를 가져다 준 구글은 이미 2001년부터 인공지능 관련 기업 인수와 연구개발에 나서며 지난해까지 모두 280억 달러를 투자했을 정도다. 이에 뇌과학 연구 분야 전문가인 백세범 카이스트 교수는 인간의 뇌 작동 기제와 인공지능 등 학계에서 바라보는 뇌에 대한 통찰에 대해 기조강연을 한다. 백 교수는 이번 강연에서 알파고가 인간과 대국에서 승리한 '알파고 쇼크'에 대한 의미를 전달하고 ▲인공지능의 과거와 현재: 뇌과학과의 관계 ▲인공지능을 어떻게 받아들일 것인가 ▲인공지능이 가져올 변화 ▲인공지능과 우리의 삶 등에 대해 강의한다. 이 외에도 '기본적인 지식과 이해' '위험 요소 방지를 위한 장치' 등 인공지능이 올바른 방향으로 변화할 수 있는 방향성을 제시할 예정이다. ◆ 백세범 카이스트 바이오및뇌공학과 교수 -2013 ~ 현재 한국과학기술원 (KAIST) 바이오및뇌공학과 조교수 -2009 ~ 2013 박사후 연구원, 미국 UCLA 데이비드 게펜 의과 대학 -2003 ~ 2005 노스웨스턴대학교, 물리학과 연구원 -2000 ~ 2003 강사 및 전임강사, 공군사관학교 물리학과 -한국연구재단 뇌첨단의공학 기획전문가(RP) -한국계산뇌과학회 이사 -한국뇌신경과학회 정회원 -한국물리학회 정회원 -국제신경과학회 (Society for Neuroscience) 정회원 -국제계산신경과학회 (Organization for Computational Neurosciences) 정회원 -2016년 국제계산신경과학회 (OCNS) 개최위원

2016-11-22 04:00:00 양성운 기자

[뉴테크놀러지포럼]미래창조과학부 지능정보사회추진단 최원석 수석연구원

미래창조과학부 지능정보사회추진단 최원석 수석연구원은 '제1회 메트로신문 뉴테크놀로지포럼'에서 '국민의 마음을 담은 지능정보사회'란 주제로 강연에 나선다. 알파고와 이세돌 9단과의 바둑 대결 이후 국민적 관심이 고조된 인공지능의 기대와 우려를 통해 앞으로 4차 산업 혁명의 방향이 어디로 향해야 하는지 국내·외 다양한 사례들을 바탕으로 살펴본다. 특히 제조 중심으로 단순하게 활용되던 로봇 기술이 앞으로는 의료와 복지, 교육 등 우리 사회 각 분야에서 활용됨에 따라 이에 맞는 산업과 기술을 확보하기 위해 우리에게 가장 필요한 것이 무엇인지 모색해 보는 시간도 갖는다. 이번 강연은 ▲글로벌 ICT동향 ▲해외 주요국가·기업들의 노력 ▲우리의 대응 방향 순으로 진행된다. - 서울대학교 법과대학 학사 - 현(現) 미래창조과학부 지능정보사회추진단 수석연구원 - 전(前) 프로그램심의조정위원회 - 전(前) 컴퓨터프로그램보호위원회 - 전(前) 한국콘텐츠진흥원 - 전(前) 콘텐츠 분쟁조정위원회 조사관 - 전(前) 정보통신산업진흥원

2016-11-22 04:00:00 최신웅 기자

[뉴테크놀로지포럼] 이규섭 KT 경제경영연구소 책임연구원

이규섭 KT 경제경영연구소 책임연구원은 '제1회 메트로신문 뉴테크놀로지포럼'에서 '제4차 산업혁명과 인공지능'을 주제로 강연에 나선다. 제3차 인공지능 붐의 빅웨이브를 통해 제4차 산업혁명의 발전 가능성을 분석하고, 해외 적용사례를 중심으로 국내 인공지능 산업의 현주소를 짚어본다. 이번 강연은 ▲ 제4차 산업혁명의 도래 및 배경 ▲ 제3차 인공지능 붐 ▲ 기회와 위협 ▲ 해외 적용사례 등의 순으로 진행된다. 그는 인공지능이 낳은 신규 사업과 함께 국내외 정책 동향, 직업의 변화에 대해 소개한다. 이 연구원은 "KT는 지능형 네트워크, IoT, 클라우드, 빅데이터 등 핵심 역량을 기반으로 차세대 미디어, 헬스케어, 보안·관제, 에너지 사업 등 ICT 융합사업을 펼쳐 4차 산업혁명을 준비하고 있다"고 설명했다. 특히 개인·홈 비서, 로봇, 전자 상거래, 자동차, 의료, 금융, 농업 산업 전반에 걸쳐 구글, 아마존, IBM 등 글로벌 사업자들이 인공지능을 적용한 사례를 분석한다. - 현(現) KT 경제경영연구소 책임연구원 - Data Scientist(SAS 국제자격 인증 그랜드슬램) - 아주대학교 경영대학원 경영학 석사

2016-11-22 04:00:00 김나인 기자

[4차 산업혁명의 꽃, 인공지능] 4. 인공지능 경쟁에 뒤쳐진 한국, 해법은?

한국형 인공지능이 일반에 첫 선을 보인다. 한국의 인공지능 기술은 출발이 늦었던 만큼 빠르게 발전하고 있지만, 글로벌 시장에서의 경쟁은 여전히 뒤쳐진 상태다. 인공지능은 빅데이터 확보가 서비스 정밀도를 높여주기에 초기에 많은 사용자를 확보하는 것이 중요하다. 선도주자가 충분한 데이터로 학습해 높은 성능을 확보한다면 후발주자의 추격은 그만큼 어려워진다. 한국이 인공지능에서 경쟁력을 확보할 방법은 무엇일까. ◆첫 걸음 내딛은 한국형 인공지능… 갈 길은 멀다 오는 18일 한국형 인공지능 프로그램이 사람과 퀴즈대결을 펼친다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 '엑소브레인'은 EBS 장학퀴즈에 출연해 올해 장학퀴즈 왕중왕전에서 우승한 고교생 2명, 2016년 수능 만점자, 연예인 등 4명과 실력을 겨룰 예정이다. ETRI는 2013년부터 10년 기간 동안 엑소브레인을 개발하고 있다. 이번에 선보이는 엑소브레인은 한국어 처리 기술, 지식 축적 기술, 질문 분석을 통한 단답형 질의응답 기술 등이 적용된 1단계(2013년 5월~2017년 2월) 개발 버전이다. 엑소브레인의 개발은 총 3단계로 구성됐다. 2017년 3월부터 2020년 2월까지는 2단계 개발로 의료·특허·법률 등의 지식을 갖추고 인간을 보조하는 스마트 어드바이저로 만들 예정이다. 현재 왓슨이 이 단계에 있다. 마지막 3단계는 2020년 3월부터 2023년 2월까지 여러 언어로 전문지식을 제공해 의사결정을 지원하는 인공지능을 개발하는 것이 목표다. 이렇게 되면 스마트카에 엑소브레인이 탑재돼 자동차의 상태를 점검하고 주행보조·길안내를 해주는 일도 가능해진다. 카레이싱 애니메이션 '사이버 포뮬러'에 등장하는 인공지능 '아스라다'와 같은 역할을 하는 셈이다. 콜센터에 배치돼 상담원 업무를 보는 것도 가능할 전망이다. 하지만 인공지능과 사람의 퀴즈대결은 이미 5년 전에 이뤄진 바 있다. IBM의 인공지능 왓슨은 2011년 2월 14일부터 16일까지 미국의 장수 퀴즈쇼 '제퍼디!'에서 인간 챔피언 두 명에게 완승을 거뒀다. 이에 비하면 우리는 한발 늦은 셈이다. ◆기술, 예산, 인력 모두 부족… 규제도 발목 현대경제연구원에 따르면 한국의 인공지능 소프트웨어 기술은 미국의 75% 수준이다. 차세대 로봇 분야에서 선도 국가와의 기술력 격차는 2년으로 평가된다. 현실적인 격차는 더욱 크다. 엑소브레인 개발에 투입되는 정부 예산은 1070억원이다. 이는 미국의 한 연구진이 받은 투자금 절반에도 못 미친다. 미국 메사추세츠공과대(MIT)에서 인공지능 '지보'를 개발한 연구진은 2억2000만 달러(약 2500억원) 넘는 투자금을 유치했다. 자율주행에서도 ETRI의 예산은 연 40억원이지만, 올 초 미국 교통부는 자율주행차 연구·개발에 10년간 4조8000억원을 투입하겠다고 밝혔다. 지난해 7월 기준으로 보유한 특허 역시 주요 국가 대비 부족했다. 미국·일본·한국·국제특허(PCT)에 등록된 인공지능 관련 특허 1만1613건 가운데 한국인이 보유한 특허는 306건으로 3%에 불과하다. 정보통신기술진흥센터에 따르면 지난해 10월 국내 54개 인공지능 관련 기업·대학·연구소 가운데 91%는 연구인력이 50명 미만이었다. 10명 이내도 46%나 된다. 그나마도 정부과제에 의존하는 비율이 68%였고 연구소와 대학의 82%는 예산 확보에 어려움을 겪고 있었다. 자체·민간 과제만 수행하는 곳은 3곳에 그쳤다. 바로바로 성과를 제출해야 하는 정부과제 중심으로 연구가 이뤄지다보니 인지컴퓨팅 등 인공지능 개발에 필수적이지만 대규모·장기 연구가 필요한 기초연구분야 개발은 더디기만 하다. 이러한 문제에 대해 이성엽 서강대 ICT 법경제연구소 부소장은 "정부나 조직 수장의 임기 때문에 단기간에 정량적인 실적을 요구하는 것이 문제"라며 "우리에게는 충분한 인력도 자원도, 원천기술도 없는 만큼 최소 10년 이상의 중장기 목표를 설정해야 한다"고 지적했다. 이어 "기술선도국과의 격차가 지능형 소프트웨어는 3.5년이지만 뇌과학은 7.8년"이라며 "기초 분야에 국가 차원의 지속적인 투자가 뒷받침 되어야 한다"고 강조했다. 기술의 변화 속도를 따라오지 못하는 규제도 문제다. 이경일 지능정보산업포럼 회장은 "인공지능(AI)을 훈련하려면 빅데이터가 필요하다"며 "이 빅데이터는 결국 개인정보이기에 딥러닝을 하는데 제약이 따른다"고 말했다. 그는 "해외에는 의료정보 등 개인정보를 공익을 위해 기증하는 방법을 사용한다. 이 데이터들이 인공지능 경쟁력 확보에 쓰이는 만큼 한국도 규제를 개선해야 한다"고 당부했다. [!{IMG::20161116000131.png::C::480::IBM의 인공지능 왓슨은 2011년 미국 퀴즈 프로그램 '제퍼디!'에 참가해 인간을 상대로 압도적인 승리를 거뒀다. /IBM}!]

2016-11-17 18:38:57 오세성 기자

시험 끝난 수험생 '최고'의 선물은 무엇

'노트북, 카메라, 드론, 헤드폰….' 어떤 선물을 고를까. 대입 수능이 끝나면서 수험생들의 선물에도 관심이 쏠린다. 주는 사람도, 받는 사람도 행복한 고민이 시작된 것이다. 대학생이 되면 가장 받고 싶은 선물 중 하나가 바로 노트북이다. 특히 요즘엔 대학 수업을 하면서 노트북으로 필기를 하는 학생들도 많아 유용한 선물이 될 수 있다. 노트북을 고를 때 어떤 것에 신경을 써야할까. 우선 크기를 고려해야 한다. 휴대성과 직결되기 때문이다. 통상적으로 10~13인치 정도의 노트북이 가볍고 휴대성도 좋다. 이 정도면 여성들의 경우 노트북 가방을 따로 갖고 다니지 않고도 핸드백에 충분히 수납 가능하다. 무게도 1.5㎏ 전후여서 갖고 다니기에도 부담스럽지 않다. 일부 노트북의 경우 1㎏ 미만도 있지만 비용을 더 많이 지불해야한다. 휴대성을 생각한다면 14인치 이상, 2㎏ 이상의 큰 노트북은 '비추'다. 프로세서와 메모리, 그래픽 프로세서 등 성능도 살펴봐야 한다. 확장성 등도 고려해야 한다. 프로세서는 인텔과 AMD가 잘 알려져 있다. 거의 대부분 노트북도 이들 회사의 프로세서를 탑재하고 있다. 한 때 유행했던 셀러론과 펜티엄은 현재 저가 노트북에 주로 쓰인다. 코어 i3, 코어 m 시리즈가 성능이 좋다. 이들 프로세서는 숫자가 높을 수록 성능이 뛰어나다. 메모리도 숫자가 높을수록 더 많은 작업을 신속하게 처리한다고 보면 된다. 일반적으로 노트북에선 4~8GB의 메모리를 탑재하고 있다. 고성능 노트북은 메모리가 16GB 이상인 경우도 있다. 노트북으로 일반 문서 작업을 넘어서 그래픽이나 게임 등을 한다면 그래픽카드도 신경써야 한다. 노트북은 통상 신학기가 가장 저렴하다. 때에 맞춰 유통업체들이 대규모 세일 행사를 하기 때문이다. 전자랜드의 경우 이번 수능을 치른 수험생을 대상으로 본인에 한해 노트북을 최대 40% 할인하는 행사를 하고 있다. 카메라도 수험생들의 '득템' 1순위 품목. 카메라 강국인 일본의 캐논, 니콘, 소니, 올림푸스 등에서부터 우리나라의 삼성전자 등 다양한 회사들이 카메라를 선보이고 있다. 카메라 명기인 독일의 라이카도 최근엔 '디카'를 다양하게 내놓고 있다. 카메라를 살 때 가장 먼저 고려해야 할 것은 가격이다. 가격에 따라 제품이 천차만별이기 때문이다. 가격을 정했다면 그에 맞는 제품군을 회사별로 비교해보고 고르면 된다. 사진에 취미를 갖고 좀더 전문가답게 사진을 찍고 싶다면 '똑딱이'로도 불리는 디카보다는 DSLR 카메라들도 있다. 캐논과 니콘이 DSLR 시장을 거의 양분하고 있다. 카메라를 선택할 때 알아둬야 할 것이 몇가지 있다. 우선 화소다. 요즘엔 2000만 화소가 주를 이루고 있다. 일부 제품의 경우 3000만 화소가 넘기도 한다. 여행 등 일상 풍경을 담는데 주로 쓴다면 1500만~2000만 화소면 충분하다. 렌즈도 살펴볼 대목이다. 렌즈와 본체가 일체형인 카메라의 경우엔 광각부터 망원까지 대부분을 커버하기 때문에 평상시 사용하기엔 무리가 없다. 그러나 DSLR이라면 이야기가 달라진다. 본체 따로 렌즈 따로 구비를 해야하는데 렌즈의 스펙에 따라 본체보다 더 비싸 '배보다 배꼽'이 더 큰 경우도 많다. 이때도 가격을 고려하지 않을 수 없다. 사람의 눈과 같은 렌즈는 F로도 표시되는 조리개 수치에 따라 가격이 천차만별이다. F에 붙는 숫자가 낮을수록 렌즈 성능이 좋고 가격이 비싼 것은 물론이다. 최대 조리개가 F1에 가까울 수록 더 많은 빛을 받아들여 안정적으로 촬영이 가능하기 때문이다. 물론 제조상 설계가 어렵기 때문에 원가가 더 많이 드는 것도 가격이 비싼 이유다.

2016-11-17 15:24:59 김승호 기자

[4차 산업혁명의 꽃, 인공지능] 2. 인공지능 연구 이끄는 글로벌 기업들

글로벌 IT 기업들이 인공지능(AI) 개발에 앞장서고 있고 있는 가운데 인공지능의 적용 영역이 빠르게 확산되고 있다. 이미 이세돌 9단과의 바둑대결을 통해 기계가 스스로 학습할 수 있으며 인간의 지능을 넘어설 수 있다는 걸 보여준 이후에도 인공지능은 하루가 다르게 발달하면서 적용영역도 새로운 분야로 확대하고 있다. 특히 지난 3월 '알파고'로 이세돌과 바둑 대결을 펼친 구글의 인공지능 자회사 딥마인드는 인기 PC게임 스타크래프트2로 인간과 대결을 준비하고 있다고 밝혀 전 세계의 이목을 끌었다. 인간과 인공지능 간의 '두번째 전쟁'이 곧 펼쳐지게 된 것이다. ◆알파고, 바둑 이어 스타크래프트에 도전 지난 4일(현지시간) 미국 캘리포니아에서 열린 블리자드엔터테인먼트의 게임축제 '블리즈컨 2016'의 기조연설에서 이러한 내용이 공개됐다. 행사에 참석한 딥마인드의 빈얄스 연구원은 "이세돌과 알파고의 대결 이후 계속해서 실제 세계의 복잡함을 적용할 수 있는 새로운 연구 환경에 초점을 맞춰 연구를 진행해왔다"며 "블리자드와 인공지능 연구에 협력해 내년 1분기 중으로 스타크래프트2 API를 공개할 것"이라고 말했다. 실시간으로 대결이 펼쳐지는 스타크래프트2는 경우의 수가 바둑보다 훨씬 다양하며 정교한 조작이 요구된다. 이 연구원은 "게임은 인공지능 알고리즘을 빠르고 효율적으로 개발·테스트하며 즉각적인 피드백을 얻을 수 있는 완벽한 환경"이라고 평가하며 "언젠가 블리즈컨 챔피언이 인공지능과 대결을 펼치는 모습을 볼 수 있을지도 모른다"고 기대했다. 인공지능은 사람의 일상 대화를 이해하는 자연어 처리와 컴퓨터가 이미지를 인식·분류하는 이미지 인식 기술에 초점을 맞춰 고도화되고 있다. 과거에는 인간이 하는 단편적인 명령어를 인식하는 수준이었다면 요즘엔 문맥을 갖춰 인간과 대화하고 표정 변화로 감정을 읽어내기도 한다. 기업들의 목표는 인공지능을 통한 개인 맞춤형 서비스 제공이다. ◆왓슨은 의학논문 자문에 금융컨설팅까지 알파고가 이세돌과의 대결을 통해 유명세를 얻은 벼락스타라면 IBM의 '왓슨'은 장기간 현장에 활용되고 있는 중견스타다. 왓슨은 2011년 미국의 장수 퀴즈쇼 '제퍼디!'에서 우승을 차지했다. 당시 왓슨은 인터넷으로 정답을 검색하는 대신 메모리에 저장된 정보로 추론을 해 정답을 제시했다. 이후 IBM은 '인지컴퓨팅'이라는 영역을 열고 왓슨을 꾸준히 발전시켜 의료, 접객, 은행, 보험 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 왓슨은 일본 소프트뱅크의 접객 로봇 '페퍼'에 적용돼 네슬레 커피 매장에서 손님을 맞이하고 있다. 미국의 메모리얼 슬론 케터링(MSK) 암센터의 데이터를 활용해 의사들의 암 환자 진료도 보조한다. 헬스케어 분야에서는 매년 70만 건 수준의 논문이 등재된다. 사람인 의사가 노력하더라도 모두 습득할 수 없는 양이다. 왓슨은 사람을 대신해 이러한 의학정보들을 익히고 환자의 상태에 적합한 최신 치료법을 의사에게 제안한다. 대화 형식으로 의사의 궁금증을 해결해주기도 한다. 최근 IBM은 금융컨설팅회사 프로몬토리파이낸셜을 인수하며 왓슨을 이용한 금융 규제 컨설팅 '왓슨파이낸셜'을 선보인다고 밝혔다. 왓슨파이낸셜은 기업이 변화하는 규제 내용을 파악하고 필요한 준수 사항에 빠르게 대응할 수 있도록 도울 예정이다. ◆페북·MS·애플은 비서용 인공지능 개발 시장조사기관 스트래티지 애널리틱스(SA)는 인공지능 비서가 탑재된 IT기기의 판매량이 올해 180만대에서 2020년 1510만대로 늘어난다고 전망했다. LG경제연구원은 인공지능이 빅데이터를 통해 학습하고 성능 향상을 이루기에 초기 많은 사용자를 유치하고 생태계를 구축하는 것이 후발주자와의 격차를 벌리는 데 중요하다고 강조한다. 이승훈 LG경제연구원 책임연구원은 보고서를 통해 "장기적으로 초기에 시장을 선점한 소수의 인공지능 플랫폼이 급성장하는 시장을 독과점할 가능성이 높다"고 지적했다. 이런 가운데 개인의 일상을 지원해주는 비서 서비스에는 페이스북과 마이크로서비스, 애플 등이 집중하고 있다. 페이스북 메신저에 탑재된 페이스북 'M'은 사용자가 텍스트로 질문하면 사용자에게 적합한 상품을 추천해주거나 장소를 찾아 알려준다. M은 끊임없이 자가 학습을 하고 있다. 사용자가 이해할 수 없는 요청을 하면 AI 교육팀에게 처리를 요청하고 그 방식을 배운다. 페이스북은 3년 내에 M이 카드 결제 등의 업무를 처리하는 수준까지 발전할 것으로 내다봤다. 애플의 '시리', 구글의 '구글나우', 마이크로소프트의 '코타나'는 음성인식 기반의 인공지능 비서다. 시간·장소 등 사용자가 처한 환경을 인식하고 사용자의 요청에 응답한다. 아침에 일어나 "오늘 날씨랑 일정 알려줘"라고 말하면 "오늘 기온이 낮고 오후 비가 내릴 것 같습니다. 오전 10시에 논현동에서 회의가 있습니다"라고 말하는 식이다. 이들 음성인식 인공지능 비서는 성능 차이가 있지만 각종 정보 검색과 제안, 일정 기록·조정, 메시지 전송 등을 하며 사용 패턴이 누적됨에 따라 현재 사용자에게 도움이 될 만한 맞춤형 정보도 제공한다.

2016-11-15 07:00:00 오세성 기자

국산 인공지능, 인간과 퀴즈 대결 나서

한국형 인공지능이 EBS 장학퀴즈에서 인간과 대결을 펼친다. SK주식회사는 오는 18일 장학퀴즈에서 국내 기술로 개발된 인공지능 '엑소브레인(Exobrain)'이 퀴즈 달인들과 겨룬다고 14일 밝혔다. SK는 1973년부터 44년째 장학퀴즈를 후원하고 있다. 미래창조과학부는 2013년부터 기업의 자체 개발이 어려운 SW원천기술 확보를 위해 최장 10년 간 연구를 지원하는 '그랜드 챌린지' 사업을 하고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 그랜드 챌린지 사업에 참여해 인공지능 엑소브레인을 개발하고 있다. '내 몸 밖에 있는 인공 두뇌'라는 의미인 엑소브레인은 인간과 지식 소통과 전문가 수준의 의사 결정을 지원하는 것을 최종 목표로 한다. 이번 대결은 우리나라 미래 성장을 이끌 한국형 인공지능을 최초로 선보이는 자리다. ETRI는 "한국형 인공지능을 소개하는 자리로 대한민국 대표 인재양성 프로그램인 장학퀴즈가 가장 적합하다고 판단했다"며 "이번 지식 대결에서 총 10년에 달하는 엑소브레인의 연구 기간 가운데 2013년부터 4년 간 진행한 1단계 개발 기술 수준을 검증하고 향후 산업계의 인공지능 기술 수요도 창출할 수 있을 것"이라고 설명했다. 엑소브레인의 1단계 개발에는 한국어 처리 기술, 지식 축적 기술, 질문 분석을 통한 단답형 질의응답 기술 등이 포함됐다. 이번에 인공지능과 지식 대결을 펼칠 참가자는 장학퀴즈 왕중왕전 우승자를 포함해 2016년 수능시험 만점자 등 퀴즈의 달인들이다. EBS에 따르면 이번 대회 문제는 현직 고등학교 교사로 구성된 장학퀴즈 출제위원단에서 약 3개월에 걸쳐 엄선했다. 장학퀴즈에서 문제가 출제되면 텍스트 형식으로 엑소브레인에 입력되고, 약 7~10초 간의 문제 이해 과정을 거쳐 엑소브레인 스스로 도출한 정답이 모니터에 표시될 예정이다. 총 3 라운드를 통해 다양한 수준의 객관식, 주관식 문제가 출제되며 열띤 경쟁을 통해 최고 득점자가 우승하게 된다. 최종 우승자는 자신의 이름으로 모교(고등학교)에 장학금을 기부하게 되며, 엑소브레인이 우승할 경우에는 도서 벽지 고등학교에 장학금이 전달될 예정이다. 올 9월부터 이번 대결을 위해 가상 시뮬레이션 등 많은 준비를 해온 ETRI는 "그동안 수능 만점자, 장학퀴즈 우승자 등과 약 10회에 걸친 연습 게임을 진행해 왔다"며 "장학퀴즈 결승전인 왕중왕전 출전자들과 우승을 다툴 수 있는 수준에 근접했다"고 말했다. 엑소브레인 프로젝트를 총괄하는 박상규 박사는 "이번 장학퀴즈에서의 지식대결을 마치고 내년부터는 엑소브레인을 법률, 특허, 상담 등 전문 분야에 적용해 한 단계 더 업그레이드 할 계획"이라고 밝혔다. 18일 ETRI에서 벌어지는 장학퀴즈 '대결 ! 엑소브레인'은 12월 31일 EBS를 통해 방송될 예정이다.

2016-11-14 12:43:57 오세성 기자

[4차 산업혁명의 꽃, 인공지능] 1. 딥러닝 인공지능. 과연 뭘까?

2004년 영화 '아이, 로봇'은 2035년 인공지능 로봇에게 모든 편의를 제공받으며 편리한 생활을 영위하는 인간의 모습을 그렸다. 동시에 발전을 거듭한 인공지능이 인간을 통제하려 드는 이야기를 통해 인공지능에 대한 공포감도 표현했다. 그보다 앞서 나온 영화 'AI'는 감정을 가진 어린아이 로봇이 로봇에 대한 사람의 분노를 피해 도망치는 장면을 통해 로봇과 인간의 공존 가능성에 의문을 던졌다. 영화가 상영된 지 십여 년이 지난 지금, 우리 사회는 4차 산업혁명과 인공지능의 태동기를 맞이하고 있다. 그저 영화 속 미지의 대상이 아닌 현실로 다가온 인공지능에 대해 4회에 걸쳐 알아본다. 올해 초부터 인공지능(AI)이 세간의 화두로 떠올랐다. 지난 3월 이세돌이 딥마인드의 알파고와 바둑 대결을 펼친 이후 IT 업계에서만 주목받던 딥러닝 방식의 인공지능이 단숨에 전 사회적인 이슈로 부각한 것이다. 과거부터 이론적으로 존재했던 딥러닝은 IT 업계에서도 비교적 최근에 주목받은 기술이다. 실제로 딥러닝 방식의 인공지능은 2012년 국제이미지인식기술대회(ILSVRC)에서 세계적인 주목을 받기 시작했다. 캐나다 토론토대 제프리 힌튼 교수팀에서 AI와 딥러닝을 연구하던 알렉스 크리제브스키는 딥러닝 기반으로 이미지 분석을 하는 '알렉스넷(Alexnet)'을 만들었다. 알렉스넷은 2012년 ILSVRC에서 정확도 84.7%로 1위를 차지했다. 그간 인공지능의 이미지 분석 정확도는 75%를 넘지 못했기에 알렉스넷의 등장을 기점으로 딥러닝에 대한 연구가 본격화됐다. 딥러닝은 기계가 사람의 뇌와 같은 방식의 사고를 하도록 만드는 학습 알고리즘의 일종이다. 이는 수많은 데이터를 제시하고 그 사이에서 패턴을 발견하도록 만든다. 어린아이는 사람의 얼굴을 잘 구별하지 못하지만, 나이가 들며 많은 얼굴(데이터)을 보고 개개인을 잘 구별하게 되는 것과 마찬가지다. 이는 다시 두 가지 방식으로 나뉜다. 사람이 컴퓨터를 직접 가르치며 학습을 시키는 방식(지도학습)과 컴퓨터 스스로 학습하는 방식(비지도학습)이다. 전자의 방식으로 코딩을 통해 컴퓨터에게 '동그란 것은 공이거나 사과다', '사과는 빨갛다'라고 가르치면 컴퓨터는 빨갛고 동그란 것을 무조건 사과라고 인식한다. 하지만 이 과정에서 빨간 공이 사과로 분류되는 오류가 발생한다. 이때 사람은 다시 빨간 사과와 빨간 공을 구분하는 방법을 컴퓨터에 입력해야 한다. 비지도학습은 무수히 많은 공과 사과를 보여주며 컴퓨터 스스로 차이점을 파악하게 하도록 한다. 무엇이 사과이고 무엇이 공인지 사람이 가르쳐줄 필요가 없다. 학습을 거듭하면 컴퓨터가 '빨갛고 동그란 동시에 부분적으로 초록빛이 감돌고 간혹 점도 있는 것이 사과'라는 식의 코딩을 직접 한다. 오류가 발생하는 경우에도 오류 해결을 위한 코딩을 스스로 실시하게 된다. 이러한 딥러닝 인공지능은 컴퓨터가 많은 데이터를 확보할수록 정밀도가 높아진다. 딥러닝 시대를 연 알렉스넷은 이 문제로 인해 망신도 당했다. 지난해 미국 와이오밍대 연구팀은 '심층 신경망은 쉽게 바보가 될 수 있다'라는 제목의 논문을 영상인식학회(CVPR)에 발표했다. 연구에서 알렉스넷은 의미 없는 패턴을 전자기타, 화물차, 리모컨, 앵무새 등으로 인식했다. 그간 반복 입력된 것의 범주를 넘어서는 데이터를 발견하고는 제대로 대응을 하지 못한 것이다. 사람은 모르는 것을 보더라도 추론을 통해 대응하지만 인공지능은 그 역량이 부족하다. 이는 문제의 난이도에 비해 학습 데이터가 부족한 경우 종종 발생하는 과적합 현상으로도 연결된다. 과적합은 발생한 변수가 학습된 데이터와 비슷해 컴퓨터가 쉽게 혼동하고 확신하는 것을 의미한다. 기본적인 문제만 풀어온 학생이 응용문제를 만났을 때 오답을 내는 것과 같은 상황이다. 하지만 빅데이터가 구축되며 이러한 문제도 해결되고 있다. 엔비디아 수석 엔지니어 데이비드 커크 박사는 "이미지와 음성인식에서 딥러닝이 사람의 수준을 뛰어넘었다"며 "개인용 컴퓨터(PC)가 탄생해 수백만 명이 집에서 PC를 쓰게 됐고 모바일 디바이스와 클라우드가 생겨 정보를 어디서나 공유하는 경험을 하게 됐다. 이제는 인공지능이 새 시대를 열어갈 것"이라고 강조했다.

2016-11-14 07:00:00 오세성 기자

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