ETRI 엑소브레인 "국내 AI 기술 검증"…KIST·KAIST·DGIST·UNIST·한양대 등 활약
"韓 강점 '제조업'에 인공지능 접목···4차 산업혁명 대비해야"

상황 1#. 대규모 컨퍼런스장. 강단에 선 외국연사의 목소리를 인공지능이 분석해 사람과 똑같은 소리로 실시간 통역을 한다. 영어, 프랑스어, 중국어, 일본어 상관없이 버튼 하나만 누르면 실시간으로 동시통역이 가능하다.

상황 2#. 출근 준비를 하는 A씨. 양치질을 하며 거울에서 흘러나오는 맞춤형 기사를 읽고, 칫솔을 구멍에 넣어 오늘의 건강상태를 체크한다. 이상 신호가 발견되면 근처 병원을 예약하는 등 개인비서 역할을 하는 인공지능이 스케줄 조정을 해준다.

상황 3#. 휴대폰 매장에 사람 대신 인공지능 로봇이 서비스를 대신한다. 안내부터 휴대폰 사용방법, 가입절차까지 알아서 도와준다. 

먼 미래의 모습 같지만 일부는 진행 중인 연구들이다. 일본의 소프트뱅크는 최근 도쿄에 로봇 페퍼를 내세운 '인공지능 무인 휴대폰 점포'를 열어 주목을 받았다. 고객들이 인공지능 로봇에 개인정보를 노출하는 것을 꺼린 탓에 큰 성과는 내지 못했지만 지속적으로 학습시켜 인공지능 업무를 확대해나갈 예정이다. 미래에는 동시통역사부터 비서, 택배서비스, 상담서비스 등 다양한 분야에 인공지능 기술이 활용될 것으로 예상된다.

최근 인간과 인공지능의 지능대결을 통해 전 세계적으로 인공지능에 관한 관심이 커지고 있는 가운데 인공지능이 4차 산업혁명의 도화선이 될 것이라는 목소리가 적잖게 나오고 있다.

인간처럼 생각하고 행동하는 로봇이 나오려면 수많은 연구와 시간이 필요하지만, 이미 국내 여러 과학기술 분야에서 인공지능 연구가 한창이다. 국내 정부출연연구소와 이공계 특성화 대학 중심 연구그룹들이 인공지능의 비약적인 성과를 위해 연구에 매진하고 있다.  

◆ ETRI 엑소브레인···"2023년까지 국제적 전문지식 서비스 제공"

ETRI 엑소브레인 연구팀의 모습.<사진=ETRI 제공>
ETRI 엑소브레인 연구팀의 모습.<사진=ETRI 제공>

국내 대표 인공지능 연구 그룹인 ETRI(한국전자통신연구원) SW·콘텐츠연구소에서는 '한국판 왓슨'이라 불리는 엑소브레인 연구에 집중하고 있다. SW·콘텐츠연구소 그룹은 박상규 본부장을 비롯해 15명의 연구자가 과제에 참여하고 있다.

엑소브레인은 '바깥의 인공두뇌'를 뜻한다. 즉, 언어를 이해하고 지식을 스스로 학습해 인간에게 전문가 수준의 지식을 서비스하는 인공지능 소프트웨어를 말한다. 

지난 2013년 5월부터 개발 중인 이 프로젝트는 인공지능이 사람들의 이야기 수준으로 언어를 이해하고, 언어 이해 기술을 바탕으로 지식을 생산한다. 지식에 대한 질문 주어졌을 때 답을 추론하는 기능을 중심으로 개발되고 있다.

엑소브레인 연구는 1단계부터 3단계까지 구체적인 개발 단계를 세웠다. 1단계는 2017년까지 엑소브레인의 언어이해·지식학습·질의응답 등 인공지능 원천기술 개발이 목표다. 인공지능 원천기술로 산·학·연 연계 인공지능 생태계를 조성에 견인차 역할을 하고 있다. 아울러 올해 10월 인간과 엑소브레인의 지식 대결 경연대회를 통해 지식기반 기술을 검증할 예정이다.

엑소브레인 가상 시뮬레이션 모습.<사진=ETRI 제공>
엑소브레인 가상 시뮬레이션 모습.<사진=ETRI 제공>

이후 2단계 전략으로 2017년부터 2020년까지 응용기술 개발에 도입한다. 즉, 인간과의 의사소통을 뛰어넘어, 전문지식 서비스를 제공할 수 있는 인공지능 개발에 돌입한다. 주로 의료, 법률, 금융, 상담 분야 등에 전문지식 서비스 시스템을 상용화할 계획이다.

마지막 3단계는 2020년부터 2023년까지 글로벌 기술 개발 목적으로 다국어 전문지식 서비스 제공 달성을 목표로 두고 있다. 한국어에서 영어로 언어영역을 확장하고, 다양한 기기에서 전문가 의사결정을 보조할 수 있는 인공두뇌를 개발해 로봇상담사, 스마트카, 가상 아바타 등으로 스마트 기기의 인공두뇌의 활용점을 예상하고 있다.

엑소브레인 연구 책임자인 박상규 본부장은 "2023년까지 의사결정지원이 가능한 인공두뇌를 개발해 지식처리 신산업 창출을 바라보고 있다"며 "국가 차원의 지식서비스 기반 구축과 사회 문제해결에 기여할 것"이라고 말했다.

◆ KIST '생각하는 컴퓨터 뇌'·'인공지능 로봇' 연구

반도체 기술을 통해 인공 뇌를 연구하는 정두석 KIST박사.<사진=대덕넷 DB>
반도체 기술을 통해 인공 뇌를 연구하는 정두석 KIST박사.<사진=대덕넷 DB>

KIST(한국과학기술연구원)에서는 프론티어 지능로봇사업단의 김문상·박명수 박사 연구팀과 반도체 기술을 통해 인공 뇌를 만드는 정두석·김인호·박종극 박사 연구팀 등 두 그룹이 인공지능 관련 연구를 주도하고 있다.

정두석 박사 연구팀은 컴퓨터가 인간처럼 인지하고 생각하기 위해 필요한 '생각하는 뇌(인공신경망 모사기술)'를 개발 중이다. 아이들이 성장과정에서 배우고 학습하는 것처럼 인공신경망 모사기술도 사람과 비슷하게 시각, 청각 등의 정보를 인식하고 학습할 수 있도록 하는 것이 핵심이다.

정 박사팀은 뇌동작 개념을 이용해 시간에 따라 바뀌는 정보를 실시간으로 학습하고 판단하도록 연구개발한다. 우리 뇌가 자극을 받아 떨리는 순서로 시간정보를 저장하는 것처럼 인공시냅스 회로를 설계해 정보 시차를 구분할 수 있도록 했다.

그는 "예를 들어 '동해물과 백두산이'다음에 '마르고 닳토록'의 순서임을 기억하는 것도 시냅스가 떨림의 정도를 기억하고 있기 때문"이라며 "우리는 이런 시간정보를 레코드판 위에 정지상태로 저장해놓고 있는 것과 마찬가지다. 인공시냅스도 앞뒤 전후시간관계 시차를 정보를 판단하고 비교할 수 있다"고 설명했다.

정두석 박사팀은 사람의 뇌가 신경세포와 신경세포 사이에 정보를 저장하는 것을 차용해 강유전체 소재를 이용해 한 공간에 특정한 정보를 저장할 수 있는 비휘발성 저항 스위치를 만들고 원리를 규명한 바 있다.

연구팀은 이 기술들이 스마트폰, 테블릿 PC를 넘어 무인자동차 등으로 영역을 확대할 수 있을 것으로 예상하고 있다.

KIST는 올해 인공신경망 모사기술 관련 연구비를 외부에 개방해 외부전문가를 연구책임자로 선정하는 행보도 주목받고 있다.

김대식 KAIST 교수를 연구책임자로 선정, KAIST를 비롯해 서울대·POSTECH·국민대를 외부 참여기관으로 선정해 연구비 총 60% 수준을 외부기관에 배정했다. 약 30여명의 연구자가 함께 움직이며, 연간 25억 원이 투입될 예정이다.

이 연구팀은 신경모사 하드웨어 체계 플랫폼 개발을 위한 멀티스케일 요소기술(▲정·동적 패턴인식 알고리즘 개발 ▲신경모사 집적회로 및 시스템 아키텍쳐 개발 ▲집적회로 및 관련 공정기술 개발)개발을 목표로 한다.

김문상 박사와 로봇미디어 연구진.<사진=KIST 제공>
김문상 박사와 로봇미디어 연구진.<사진=KIST 제공>

김문상 박사팀은 '로봇기술+인공지능기술'을 융합한 인공지능 로봇 개발을 진행 중으로 지능적 서비스 연구개발에 최종 중점을 두고 있다. 집안에서 독거노인들 도와주고, 자폐나 주의력결핍 과잉행동장애(ADHD)를 위한 교육 훈련 로봇에 인공지능을 접목하는 것이다.

실제로 그는 지능로봇사업단에서 사람의 얼굴 생김새와 표정을 인식하고 간단한 대화를 나누고, 스스로 사물을 인식해 장애물을 피해 움직이는 기능을 가진 로봇 '실벗'과 사람의 표정을 인식하고 다양한 표정을 기계적으로 표현 가능한 '메로'를 개발해 상용화에 성공했다.

이 기술들은 KIST 출신 박준호 박사가 '로보케어'창업을 통해 꾸준하게 상용화를 진행해 국립과천과학관, 부산로봇체험관 뿐만 아니라 노인복지관의 치매예방용 로봇으로 부산 광역 치매센터, 경기광역치매센터 등에 판매가 됐다.

연구팀이 개발한 인공지능로봇 실벗과 메로.<사진=KIST 제공>
연구팀이 개발한 인공지능로봇 실벗과 메로.<사진=KIST 제공>
현재 기술로는 교육에 그치고 있지만 향후 연구팀은 실질적으로 사람을 도울 수 있는 로봇개발에 인공지능을 융합할 예정이다.

독거노인이 쓰러졌을 때 위험한 상황이라는 것을 로봇이 스스로 인식하고 근처 병원이나 가족에게 연락을 하는 등 상황을 스스로 판단하는 기술 등에 활용할 계획이다.

김 박사는 "궁극적으로는 수많은 데이터를 쌓아 빅데이터를 학습시키는 방향이 될 것"이라며 "노인이나 노약자가 필요로 한 인공지능을 만드는 것이 가장 큰 목표다. 도움이나 서비스를 필요로 하는 사람들과 공존하는 세상을 만들어가겠다"고 말했다.

◆ 인류가 해결 못하는 문제 풀어가는 '국내 인공지능 연구'

KAIST 전기전자공학과 연구팀은 학습과 인식 기능을 구현하는 세 가지 인공지능 칩 연구에 한창이다. 유회준 교수를 비롯한 18명의 연구팀은 사람의 뇌와 유사한 형태의 인공지능 반도체를 만들겠다는 목표로 인공지능 연구에 열을 올리고 있다.

특히 연구팀은 지난 2월 미국 샌프란시스코에서 개최한 '국제반도체회로학술회의(ISSCC)2016'에서 선보인 '뇌를 모방한 프로세스' 3편의 논문으로 세계의 관심을 받고 있다.

첫 번째는 딥 뉴럴 네트워크 기법을 사용한 자동차 첨단 운전자 보조 시스템용 칩이다. 자동차가 사고 순간, 충돌 위험 등을 예측할 수 있는 것이다. 두 번째는 로봇에 적용할 수 있는 칩으로 구글딥마인드 알파고 시스템처럼 '트리 서치'에 최적화된 인공지능 칩이다. 세 번째는 웨어러블용 인공지능 칩이다. 가상현실처럼 인터넷 웹 브라우저를 띄우고 키보드를 불러와 글자도 입력할 수 있다.

이 가운데 첨단 운전자 보조 시스템용 칩은 예측에 최적화된 칩이다. 충돌 위험 등을 감지하는 알고리즘을 바탕으로 저전력 칩을 구현한 것이다. 자동차나 보행자 위치를 기억한 후 상황과 비교해서 위험도를 8단계로 나눠 보여 준다. 예로, '물체가 자동차와 부딪힐 확률', '물체를 피할 수 있는 확률' 등을 예측해 알려준다. 또 주변 물체와 차량 사이 거리를 64단계로 나눠서 보여 준다.

아울러 사용자의 감각적인 의도를 파악하기 위한 '서지 로직'을 사용했다. 인간이 이해할 수 있는 애매한 메시지도 컴퓨터가 이해할 수 있도록 만들었다.

유회준 교수는 "알파고 덕분에 인공지능 분야가 뜨는 것은 반갑다"며 "최근 이슈가되고 있는 인공지능 모델을 그대로 따라가면 미국을 이길 수 없다. 국가 차원에서 핵심 주력 산업을 찾아 적극 지원할 때"라고 말했다.

유 교수는 "그동안 인류는 불, 철 등을 발견 해왔다. 이것이 인류에게 흉기가 될 것이라 말하기도 했지만, 결국 인류와 공존하며 살고 있다"며 "인공지능도 인류와 자연스럽게 더불어 살 수 있는 인류 최대의 발견이 될 것"이라고 덧붙였다.

한편, 유 교수는 '뇌를 모방한 프로세스 개발' 관련 2010년 이달의 과학자상을 수상한 바 있다. 

DGIST(대구경북과학기술원)에서도 인공지능 연구가 한창이다. 딥러닝 기반 레이더로 사람 행동을 분류하는 '마이크로 도플러 신호 기반의 사람 행동 분류' 연구를 진행하고 있다.

'움직이며 권투' 동작의 입력 데이터(a)와 학습된 데이터(b). <사진=연구팀 제공>
'움직이며 권투' 동작의 입력 데이터(a)와 학습된 데이터(b). <사진=연구팀 제공>
연구팀은 문태섭 DGIST 정보통신융합공학전공 교수와 박진희 석사과정, 김영욱 캘리포니아대학교 전자 컴퓨터 공학 교수 등이 참여하고 있다. 

기존 레이더는 사물 움직임·위치 등의 정보를 일시적으로 파악할 수 있다. 연구팀이 개발 중인 레이더는 사람(사물)의 행동을 스스로 학습해 움직임 패턴 분석 정확도를 높여간다.

사람의 동작마다 레이더 센서 전자기파의 파형이 다르다. 동작들에 대한 기본 데이터를 부여하면 레이더가 여러 가지 상황에 따른 동작 패턴들을 스스로 학습한다.

연구팀은 딥러닝 기반 레이더로 달리기, 걷기, 막대기를 잡은 채 걷기, 엎드리기, 움직이며 권투하기, 선채로 권투하기, 앉기 등 7가지 동작의 패턴을 파악하는 단계까지 개발했다.

문태섭 교수는 "날씨 등의 열악한 환경에 영향받지 않고 사람의 동작을 정확하게 인식하는 인공지능 기술을 연구하고 있다"며 "이 기술이 완성되면 국방이나 자율주행 자동차 등에 널리 쓰일 수 있을 것으로 예상된다"고 말했다.

아울러 연구팀은 딥러닝 기반 레이더 연구외에도 딥러닝 기반 이미지나 DNA 염기서열의 노이즈를 자동으로 제거해주는 기술, 에너지 스타트업 기업인 인코어드 테크놀로지스와 IoT기기에 근거한 전력 사용량 분석 기술 등에 대한 연구를 활발히 진행하고 있다.

문 교수는 "인간이 잘 풀지 못하는 문제를 해결해 인간에게 도움을 줄 수 있는 인공지능 기술을 만들어갈 것"이라고 피력했다.

한양대학교(총장 이영무) 장준혁 융합전자공학부 박사 연구팀도 인공지능 딥러닝을 이용한 음성통신 기술을 세계 최초로 개발했다.

연구팀이 개발한 '패킷손실은닉' 기술은 LTE와 같은 패킷망 기반의 음성통신 환경에서 딥러닝을 이용해 손실된 패킷을 완벽히 복구할 수 있다.

현재 상용화된 음성 통신망은 '패킷'이 기반이며 음성 정보가 망을 따라 패킷 형태로 전달된다. 하지만 패킷은 전달 도중 손실될 가능성이 있다. 현재 기술로서는 패킷의 어떤 부분이 손실됐는지 정확히 집계할 수 없어 음성통화 품질이 다소 떨어진다.

연구팀은 딥러닝 기술을 통해 인공지능이 패킷 손실 이전의 정보를 분석하면서 어느 부분이 손실됐는지 정확히 추정해낼 수 있도록 하는 알고리즘을 만들었다.

새로운 패킷손실복구 알고리즘의 도표. <도표=연구팀 제공>
새로운 패킷손실복구 알고리즘의 도표. <도표=연구팀 제공>

인공지능 기반 딥러닝 기술을 이용해 손실된 패킷의 정보를 추정하고 복구한다. 기존에 수신된 패킷을 이용해 사용자로 하여금 패킷손실 발생을 인지하지 못하는 것이다. 이전의 정보를 이용해 손실된 패킷의 정보를 보다 정확하게 추정했고, 음성통화 품질을 크게 향상시킬 수 있다.

장준혁 교수는 "이번 연구는 음성통신기술에 인공지능 딥러닝 기술을 최초로 적용한 기술"이라며 "앞으로 인공지능 딥러닝을 이용한 음성통신 기술의 상용화를 위한 첫 걸음을 내디뎠다"고 소회를 밝혔다. 

UNIST(울산과학기술원·총장 정무영)에서도 인공지능 물결을 주도하고 있다. 최재식 확률 지능형 인공지능 연구실 교수 연구팀은 주식시장을 분석하고, 예측하는 인공지능 '자동통계학자'(Automatic Statistician)를 연구하고 있다.

'자동통계학자'는 주식에 영향을 주는 각종 요소를 자동 분석하는 인공지능 시스템이다. 기업의 기술 개발, 사고, 시장 상황 등을 뉴스나 각종 데이터를 학습·분석해 주식의 변동을 예측한다. 특정 주식의 가격이 오른 이유와 내린 원인을 찾아내고, 향후 상승할 주식을 선별해 보고서까지 작성한다.

자동통계학자 인공지능 시스템. <그림=연구팀 제공>
자동통계학자 인공지능 시스템. <그림=연구팀 제공>
인공지능 시스템은 사람과 달리 감정이나 분위기에 휩쓸리지 않고, 주식 종목을 선별해 투자에 실패할 확률은 크게 떨어지게 된다.

연구팀은 또 알파고에 사용된 '깊은 강화학습'(Deep ReinforcementLearning)을 로봇에 적용해 인식-판단-행동을 수행하는 로봇 시스템을 개발했다. 핸드폰에 적재된 게임을 스스로 로봇이 학습해 게임에 익숙한 사람 못지않게 조작한다.

최재식 교수는 "인공지능 기술은 산업 전반은 물론 인류의 삶 자체를 바꿔놓을 수 있다"며 "특히 제조업이 많은 울산에서 인공지능 기술이 접목된다면 비약적인 성과 개선은 물론 안전성을 확보할 수 있어 더욱 중요한 연구 분야 중 하나"라고 예측했다.

뇌공학 전공 원로 과학자는 "한국 강점인 제조업에 인공지능 기술을 접목해 한국만의 4차 산업혁명을 대비해야 한다"며 "선진국과 인공지능 관련 기술격차를 줄여갈 수 있도록 출연연·대학·기업들 간의 기술협력이 발 빠르게 이뤄져야 할 때"라고 말했다.

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