[뉴스비전e 이미정 기자] 인공지능 시대가 도래하면서 이미 세계 각국에서는 오래전부터 인공지능 기술에 대한 꾸준한 연구와 투자를 진행해 왔다.

세계 각국들은 4차산업 시대의 진입에 따른 인공지능 기술에 있어 조금이라도 더 우위를 점하기 위해 우수 인재의 영입, 대규모 투자, 기술 로드맵 구축 등 갖가지 방안을 추진중이다. 

하드웨어에 비해 소프트웨어 역량이 상대적으로 부족한 것으로 평가받는 한국 역시 인공지능은 새로운 도전 과제다. 

이에 한국의 인공지능 기술 강국으로 도약하기 위해 필요한 기업과 정부의 해결점을 연재를 통해 짚어본다. 

 

[①양질의 데이터·인재확보 시급한 한국]

올해 4월 CES2017에서 LG전자와의 협력을 발표하는 아마존 <사진 / 아마존 에코 블로그>

◆세계 각국들의 추이와 한국의 현황

미국과 캐나다를 중심으로 한 북미의 경우, 치열한 기술 개발 및 인재 영입으로 현재의 인공지능 최강국 위상을 얻었다. 

유럽도 인공지능 관련 기술 연구를 꾸준히 진행해 온 결과, 독일의 '인더스트리4.0'과 같은 핵심적 정책을 추진해온 성과가 나타나고 있다. 

올해 3월 실리콘밸리에 개소한 바이두 AI 연구센터 <사진 / 벤처비트>

중국, 일본도 IT 기업들의 대규모 투자를 바탕으로 많은 가시적 성과가 나타나고 있다는 평가를 받는다.

그러나, 인공지능 선진국 대비 한국은 현실적으로 기술적·교육적인 면에서 많이 뒤쳐져 있다. 

2016년 알파고 이후에서야 비로소 인공지능 기술의 중요성을 인지하고 본격적인 기술 로드맵을 구축하기 시작했기 때문이다.  

우리나라가 이러한 상황을 극복하고 인공지능 최강국이 되기 위해서는 기업과 정부가 추진해 나갈 방향부터 설정해야 한다는게 전문가들의 지적이다. 

 

기술 교류·AI 인재 영입위한 과감한 투자 필요

삼성전자나 네이버랩스와 같은 국내 대기업에서도 심층학습을 기반으로 한 인공지능 관련 연구를 활발히 진행하고 있지만, 세계적 수준으로 도약하기 위해서는 먼저 기술 교류에 대한 관심이 필요하다고 전문가들은 조언한다. 

인공지능 분야에서는 개발한 알고리즘을 대부분 공개해 재생산이 가능하도록 하고 있다. 

올해 9월 LG CNS에서 진행한 'KIST AI 아카데미' <사진 / LG CNS 제공>

그러나 이를 통해 빠른 시간 안에 더 좋은 알고리즘이 개발될 수 있도록 하는 기술적 풍토를 갖고 있으나, 국내 기업은 대부분 폐쇄적인 보안 정책으로 인해 기술 교류가 부족한 실정이다. 

이러한 오픈 커뮤니티 특성을 기반으로 자사의 알고리즘 또한 빠르게 발전시킬 수 있는 장점이 있기 때문에 기업은 이를 효과적으로 이용할 필요가 있다. 

러닝머신에 있어 가장 핵심은 학습을 위한 데이터베이스이므로, 기업의 자산으로 보안을 유지하는 한편 알고리즘 측면에서는 기술 공유를 통해 성능을 더욱 발전시켜 나가는 것이 중요하다. 

또한, 인공지능 분야에 있어 또 하나의 핵심 자산 중 하나는 바로 인력이기 때문에 인재 영입을 위한 투자를 과감히 진행할 필요가 있다. 

미국의 실리콘밸리 기업들 및 바이두 등 중국의 주요기업들의 경우, 인공지능 관련 인재들을 영입하기 위해 대규모 투자를 단행하거나 실리콘 밸리 내 대규모 연구소를 설립하는 등 공격적인 투자를 진행하고 있다. 

양질의 데이터 확보가 관건...효과적 시스템 구축 및 플랫폼 개발에 집중해야 

인공지능 시대에 가장 중요한 것은 양질의 데이터베이스라고 할 수 있다. 따라서, 목표로 하고 있는 문제를 해결하기 위해 양질의 데이터를 효과적으로 취득할 수 있는 방안을 끊임없이 고민하고, 이를 효과적으로 유지보수하기 위한 시스템을 구축해야 한다. 

현재 국내 기업에서 데이터 취득을 위해 구글이나 페이스북과 같은 강력한 포털 시스템을 각각 운용하기는 어려운 상황이기 때문에 해당 솔루션 확보를 위한 데이터에 특화된 획득 시스템을 개발하고 이를 효과적으로 운용하는 플랫폼 개발에 집중해야 할 필요성이 높아진다. 

대부분의 심층학습 알고리즘은 공개 되고 있기 때문에 많은 데이터를 확보해 뛰어난 학습 모델을 생성하는 것이 중요하다.  

 

인공지능 핵심 기술 선 확보...적용 가능한 분야에 대해 끊임없는 고민해야

최근 인공지능 기술의 중요성이 부각되면서 국내에도 이와 관련된 창업이 활발히 진행되고 있다. 

이러한 기업들의 기술적, 경제적 성공을 위해서는 인공지능 기술의 새로운 응용 분야 발굴이 매우 중요한 과제다. 

IT 분야에서 더 나아가 에너지 관리 및 하베스팅(Harvesting)과 같은 분야에도 폭넓게 적용가능하기 때문에 다양한 분야에서의 기술적인 문제를 파악하고, 인공지능 적용이 가능한지에 대한 깊이 있는 고민이 필요하다고 전문가들은 지적한다.  

예를 들어, 온도, 습도, 날씨, 건물 내 사람 이동량 등 실내에서 발생하는 다양한 정보를 수집해 데이터베이스화하고 이에 대한 심층학습을 통해 적응적 공조 시스템을 효과적으로 구축할 수 있다.

더 나아가, 기후나 미세먼지와 같은 환경 요소에 대한 데이터 축적을 통해 정밀한 예보 시스템을 구현할 수 있을 것으로 예상된다. 

이와 관련 임베디드소프트웨어산업협회 관계자는 "IT 분야 뿐만 아니라, 다양한 분야에서 인공지능 기술이 효과적으로 응용될 수 있기 때문에 기업에서는 먼저 심층학습 기반 인공지능 핵심 기술을 필수적으로 확보하고 적용 가능한 분야에 대한 끊임없는 고민이 필요하다"고 조언했다. 

우리나라 기업들은 인공지능 글로벌 선두 기업들을 상대로 무한 경쟁에 돌입했다. 인공지능 생태계에 있어 선두자리를 차지하기 위해서는 인공지능 기술 교류에 대한 관심 증대와 함께 양질의 데이터를 효과적으로 취득할 수 있는 방안을 끊임없이 고민해야 한다는 지적도 제기된다. 또한, 이를 효과적으로 유지보수하기 위한 시스템 등을 구축할 필요성도 대두된다. 

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