윤근수(한국폴리텍대학 항공캠퍼스 항공제어시스템과 조교수)
근래에 들어 스마트폰과 인공지능이 발달되면서 활용 기술이 광범위하게 발전하고 적용되고 있다. 과거의 경향을 본다면 스마트폰을 중심으로 사람의 편의성 증대를 위한 인공지능이 발전되어 왔으나, 최근 냉장고, 스피커 등에 기술을 접목하여 다양한 분야에서 삶의 질 향상을 도모한다. 2016년 알파고와 이세돌의 바둑대결로 세계의 이목을 한눈에 받았으며 최근 학습 기술에 대한 연구를 진행하여 기존 깊이 기반의 학습에서 반복학습 기반의 연구로 발전되며 추론, 음성 및 시각 인식 기술을 수행함에 있어 사람의 인식률보다 향상된 연구 성과를 보이고 있다. 이처럼 딥러닝 기반의 인공지능 학습기술은 점진적으로 진보와 개선을 통하여 사람보다 우수한 성과를 보이며 현재 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행 중이므로 이제는 인간의 삶에서 조금씩 필수적 요소로 자리매김 해나가는 핵심기술이다.
현재와 같이 발전된 인공지능 기술의 시작은 과거 1950년대 연구가 수행되었으며 사람의 뇌가 연산하는 방법에서 착안하여 발전해왔다. 하지만 연구 초창기 당시에는 기술적 한계와 인공지능에 활용될 데이터의 부족으로 인해 연구가 미진하였다. 인공지능 발전 동향과 같이 1-2세대(1950년대~90년대)의 경우 자료 부족과 방대한 연산을 수행하기 위한 기술적 수준이 미흡한 문제가 있었지만, 현재의 4세대에서는 딥러닝 알고리즘의 등장으로 인공지능 연구 수준이 비약적으로 도약하게 되었다.
또한 고속 병렬컴퓨팅 적용으로 딥러닝에 소요되는 연산시간이 대폭 감소되어 다양한 분야에 대한 범용성이 향상되고 있다. 대표적인 예로 자율주행, 의료, 로봇, 항공우주, 뇌공학 등에서 인공지능 기반의 연구가 활발히 수행되고 있다. 인공지능 기술의 발전과 응용분야 폭의 확대로 인해 인공지능 기술에 대한 시장 규모가 증가되고 있으며 2016년 기준으로 2022년 9가지 분야(미디어/광고, 운송/자동차, 의료, BFSI(금융), 의료, 제조, 농업, 석유, 기타)에서 평균 61% 이상의 시장규모가 증대될 것으로 예상된다. 이처럼 발전되어가는 인공지능 기술은 다양한 분야에서 접목되어 인간의 삶의 일부가 될 것이며 각 분야에서 전문가를 양성하는데 소요될 비용과 시간을 단축할 수 있는 장점이 있을 것이다. 하지만 우수한 인공지능을 구축 및 개발하기 위해서는 학습을 위한 충분한 데이터가 필요하다. 따라서 선결과제로 학습 데이터를 수집하기 위한 모델이 선정되어야하며 선정된 모델을 기반으로 전천후로 사용할 수 있는 독립적 데이터를 수집하여 학습이 수행되어야하는 편리함 속의 이면이 존재한다. 실제로 충분한 데이터 기반의 인공지능을 구축한 기업의 대표적 사례로 구글을 언급할 수 있지만 인공지능 구축을 위한 지속적인 투자와 연구가 바탕이 되어 구축할 수 있었다. 따라서 국내의 인공지능 기술의 향상을 위해서는 국가 주도하에 분야별 독립적 데이터 수집과 지속적인 투자 및 연구가 필요할 것으로 사료된다.
윤근수(한국폴리텍대학 항공캠퍼스 항공제어시스템과 조교수)
저작권자 © 경남일보 - 우리나라 최초의 지역신문 무단전재 및 재배포 금지
