[AI가 미래다②]인공지능의 현재와 미래…이렇게 바뀐다

국방, 무기체계 지능화 등 2025년까지 121억 투자

AI 이용해 유방암, 치매 등 정확하고 빠르게 진단

AI 비서, 뉴스 낭독 등 생활·교육 분야서 상용화

악성코드 분석, 위협탐지 등 보안 솔루션 개발 노력

[라스베이거스=뉴시스] 'CES 2020'에 마련된 네온 부스에서 시연을 진행하고 있다. 2020.01.07.(사진=고은결 기자)

[서울=뉴시스] 이재은 기자 = 인공지능(AI) 시대가 도래했다. AI의 급속한 발전으로 산업과 사회의 혁신 바람이 불고 있다. 미래에는 AI가 국가경쟁력까지 좌우한다는 관측이 지배적이다.

지난달 바둑 천재 이세돌 9단이 AI 알파고에 이어  AI 한돌과 은퇴대국을 했을 때 세간의 관심이 쏠린 만큼 대다수가 AI 기술력이 어디까지 발전됐는지 궁금해 하고 있다. 지난 10일 막을 내린 세계 최대 IT박람회 'CES 2020' 역시 AI는 단골주제였다.

이처럼 전세계가 AI에서 우위를 점하기 위해 정책을 경쟁적으로 발표하고 있다. 우리나라도 선진국에 비해 다소 뒤처졌지만 최근 AI 강국으로 거듭나기 위한 국가적 장기 플랜을 공개했다. 차세대 지능형 반도체 개발에 10년간 1조원을 투자하고, 전 국민을 대상으로 AI 교육을 실시하는 등 사회 전 분야를 아우르는 방안이 포함됐다. 이를 통해 2030년까지 디지털 경쟁력 세계 3위, 최대 455조원의 경제 효과, 삶의 질 세계 10위에 오르겠다는 포부다.

13일 정보통신기획평가원(IITP)의 보고서에 따르면 AI는 4차산업혁명시대에 국방과 의료, 생활, 교육 등 모든 영역에 걸친 패러다임을 바꾸고 있다.

◇국방

13일 정보통신기획평가원(IITP)의 보고서에 따르면 국방부는 미래 전장환경 변화에 능동적으로 대처하고 최근 병력자원 절벽화에 대비하기 위해 무기체계를 지능화하고 있다. 또 첨단기술을 활용할 훈련체계를 고도화하기 위해 AI를 활용한 시범사업을 진행하고 있다.

특히 주변 강대국의 지능정보전 역량 강화로 인한 위협에 대응하기 위해 AI 역량을 확보하고 이를 전력 소요창출과 핵심기술 개발을 촉진시키는 미래 군사혁신의 동력을 활용하기 위해 힘쓰고 있다. 이를 위해 정부는 2025년까지 121억원을 투입해 국방 분야 AI 원천 기술을 확보할 계획이다.

특히 KAIST와 한화시스템은 국방인공지능 융합연구센터를 개소하고, AI 기반 지휘결심 지원체계, 대형급 무인 잠수성 복합항법 알고리즘, AI 기반 지능형 항공기 훈련 시스템, AI 기반 지능형 물체 추적 및 인식 기술 개발 등의 4개 과제를 선정했다.

육군에서는 2019년 초 AI 기술을 활용해 초연결·초지능으로 상징되는 4차 산업혁명 시대의 군사혁신을 선도하기 위한 목적으로 '인공지능연구발전처'를 창설했다. AI 관련 컨트롤타워 역할 수행, R&D 역량 확보, 빅데이터 구축, 군사혁신을 위한 동력 마련을 목표로, 우선 군사용 인공지능 능력발전 비전·운영 개념을 조기 완성하고, 시범사업 계획 및 전력화 등 마스터 플랜을 마련한다는 복안이다.

◇의료 및 헬스케어

최근 AI 기술을 이용해 성조숙증, 폐질환, 유방암, 치매, 물리치료 등 질환을 정확하고 빠르게 진단하거나 효과적으로 치료가 가능한 보조 소프트웨어들이 속속 등장하고 있다. AI가 최신논문, 과거 진료정보, 학술지 등의 정보를 스스로 학습해 의사가 최적의 처방을 내리도록 보조하는 역할을 수행할 수 있기 때문이다.

이러한 AI 소프트웨어를 사용하면 정확도를 높이면서 진단 시간과 비용은 현저하게 줄일 수 있다. 또 개인에 최적화된 맞춤형 케어를 받을 수 있어 AI를 활용한 의료 및 헬스케어 적용 가치는 점점 증대되고 있다.

MAM(Marketsandmarkets, 2016) 보고서에 따르면 2015년 7억1300만 달러였던 인공지능 헬스케어 세계 시장규모는 2020년에는 75억4700만 달러로 크게 성장할 것으로 예상된다.

국내 인공지능 헬스케어 시장은 17억 원(2015년)에서 256억 원(2020년)으로 증가하는 등 글로벌 시장의 연평균 성장률인 40%보다 높은 70.4%를 상회할 것으로 전망된다. IBM은 손이 물체를 만졌을 떄 강도, 손의 떨림, 손톱 변형을 감지할 수 있는 손톱센서를 개발해 파킨스병 징후를 감시 가능해졌다. 텐센트는 의료영상 분석 인공지능 '미잉(Mying)’을 개발해 수 백 여개 병원에 보급, 미잉은 당뇨병, 유방암, 식도암, 대장암 등을 진단할 수 있는 6개의 인공지능 시스템으로 구성돼 있다.

[광주=뉴시스] 송창헌 기자 = 교통사고 발생 당시의 상황을 담고 있는 블랙박스 영상을 입력받아 인공지능(AI) 기술로 사고 과실을 분석하는 시스템이 광주과학기술원(GIST) 기계공학부 이용구 교수 연구팀에 의해 개발됐다. (사진=광주과학기술원 제공) 2019.12.24 [email protected]

구글은 알파벳의 생명과학 자회사인 베릴리(Verily)가 4년간 1만명에 달하는 개인의 건강 상태를 면밀하게 추적하여 데이터를 축척하는 '프로젝트 베이스라인 (Project Baseline)'을 개시했다.

◇생활, 교육 및 게임

AI와 관련한 글로벌 시장이 확대됨에 따라 각 국가 및 기업들은 AI 산업에 대해 집중적인 투자를 강화하고 있다. 특히 구글, IBM 등과 같은 글로벌 IT 업체들은 장기간 확보한 빅데이터와 패턴학습 기술을 접목해 생활, 교육 및 게임 분야에서의 AI기술의 상용화에 박차를 가하고 있다.

삼성전자는 AI비서 '빅스비'를 스마트폰뿐 아니라 로봇, 냉장고, 스마트TV, 세탁기, 에어컨 등으로 적용 범위를 확대하고 있다. 삼성전자는 빅스비에 이어 CES에서 '인공인간' 프로젝트 '네온(NEON)'을 공개했다. 네온은 실제 인간의 도움을 받지 않고 인간의 모습을 그대로 구현한 일종의 '아바타'로, 움직임과 입모양 등을 모두 소프트웨어를 통해 구현한 것이 특징이다. 빅스비는 AI 비서, 플랫폼 역할을 하고 네온은 코어 R3를 중심으로 한 가상 콘텐츠 개발 도구가 될 것으로 보인다.

IBM은 인간과 토론을 나눌 수 있는 클라우드 기반 AI 플랫폼 '스피치 바이 클라우드'를 개발했다. 파킨슨병 관련 데이터를 활용해 효과적인 치료법을 추천할 수 있는 AI 모델을 개발할 예정이다.

아마존도 AI비서 '알렉사'가 자사 뉴스 소식을 전하는 블로그를 통해 머신러닝으로 수많은 뉴스 오디오 클립으로부터 낭독 기술을 배운 뒤 자체적으로 뉴스를 읽어준다. 뉴스 진행자가 읽어주는 것 같은 뉴스 낭독 품질을 구현하기 위해 문자를 음성으로 바꿔주는 기술인 TTS(Text-to-speech) 기술에 머신러닝을 결합했다.

아울러 광주과학기술원(GIST·총장 김기선)은 이용구 기계공학부 교수팀은 최근 블랙박스 녹화 동영상을 AI 기술로 분석해 교통사고 과실 여부를 평가할 수 있는 기술을 개발하기도 했다. 사람이 직접 개입하지 않고 AI가 과거 데이터를 학습해 사고 과실을 자체적으로 최종 판단하는 형식이다.

◇보안

최근 사이버 공격은 신종 랜섬웨어, APT 공격 등 사이버테러로 불릴 만큼 공격방법이 고도화 되고 있으며, 특히 AI를 접목한 지능형 공격도 증가하면서 피해 규모도 증가하고 있다. 과거의 해킹공격의 경우 자신의 능력을 과시하기 위한 사이버공격이 많았으나 산업의 발전과 함께 이제는 돈을 노리고 기업과 개인을 대상으로 한 악의적인 사이버공격이 주를 이루고 있다.

5G시대의 개막과 산업 변화의 흐름을 고려할 때, 다각화되고 빠르게 변화하는 보안 위협에 대처하기 위해서는 머신러닝과 같은 인공지능을 이용한 방어가 필수적이라고 볼 수 있다. 이를 위해 정보보안 관련 업체 중심으로 구글의 딥마인드, IBM의 왓슨, 오픈소스 인공지능 기술을 활용한 악성코드 분석, 위협탐지 및 예방, 취약점 분석 등이 활발히 진행되고 있으며, 국내외 보안 업체들은 인공지능 보안 솔루션 개발을 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

보고서를 발간한 국경완 국방통합데이터센터 실장은 "2025년에는 인공지능 산업이 2000조 원에 이르는 시장을 창출할 것으로 IBM은 내다보고 있으며, 맥킨지는 인공지능으로 인해 7000조 원에 이르는 파급 효과가 창출될 것으로 전망하고 있다"면서 "유엔미래보고서에서는 30년 내에 인공지능이 인간의 지능을 능가할 것이라는 전망을 내놓고 있다"고 설명했다.

이어 "우리나라는 세계 글로벌 기업들과 비교해  상대적으로 소프트웨어 역량과 데이터 축적 면에서 상당한 격차가 있다"며 "중·장기 관점에서 소프트웨어 역량과 양질의 데이터 확보, 관련 법·제도 정비, R&D 투자 확대를 통해 인공지능 스타트업을 다수 배출해야 한다. 더불어 산·관·학 협력, 인공지능 연구기관·학과의 신설·확대를 통해 전문 인력을 대거 양성하는 한편, 정부는 인공지능 기술 확보를 위해 집중 지원하고 기업투자를 유도해야 할 것"이라고 제언했다.


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