"행동 정밀 분석 ‘딥뷰’, CCTV 고도화 기여"... "산업현장 AI 적용, 업계 목소리 반영 중요"

8일 개최된 'AI World 2022: Tech & Future' 행사에서는 다양한 미래 인공지능(AI)과 그것들이 만들어 갈 사회상에 대한 논의도 이뤄졌다. 이윤근 한국전자통신연구원(ETRI) 인공지능연구소장(왼쪽 사진)은 AI 침체기였던 2012~2013년 시작된 국가주도 AI프로젝트 '엑소브레인(exobrain)'을 대표 사례로 소개했다.

엑소브레인은 사람의 언어를 이해하고 지식을 학습하며 변호사, 변리사 등 전문가의 질문에 정답과 근거를 제공하는 AI 소프트웨어(SW)다.

국제표준 5건, 국내표준 7건의 표준승인이 났으며 은행·보험·제조·법률 등 기술이전 40건, 착수기본료만 33억원의 성과를 올렸다. 이윤근 소장은 "금융민원 등 고객상담 지원뿐만 아니라 법률, 특허 등 전문가의 분석을 지원하고 전문직종의 의사결정도 지원할 수 있다"고 소개했다.

또 다른 선도적 AI 연구사례로 '딥뷰(DeepView)'도 제시했다. 딥뷰는 대규모 이미지와 동영상을 분석해 영상의 내용과 의미를 이해하는 시각 AI기술로 개발됐다. 관절 수준으로 사람의 행동을 정밀하게 이해하는 기술개발에 성공, 세종시와 서울 은평구에서 쓰레기 투기행위 탐지 실증사업을 수행했다. 대전시에서는 쓰러지는 사람 실시간 탐지 실증사업도 했다.

모든 CCTV를 일일이 사람이 들여다보고 있지 않더라도 갑작스러운 사고로 쓰러지는 사람이 있을 경우 자동알람을 해주는 AI다. 이윤근 소장은 "향후 컴퓨팅 중심의 초거대 AI의 장점을 활용하고 AI의 궁극적 지향점을 위해 사람처럼 지각과 인지, 추론, 판단, 행동, 적용, 자율성장할 수 있는 자연지능 모사 AI 기술 등 미래 AI 원천기술의 선제적 확보가 필요하다"고 강조했다.

노주환 에스디플렉스 대표(오른쪽 사진)는 산업현장에 AI를 적용하는 데 있어서 깨야 할 환상 중 하나가 'AI는 전지전능하다'는 것이라고 지적했다.

노 대표는 "AI 모델 보호를 위해 학습범위를 벗어나는 데이터는 전달하지 않는 것이 필요하다"며 "예를 들어 '미성년자의 신용대출은 평가하지 않는다'거나 '제지용 롤러 데이터로 훈련한 모델로 비철용 롤러의 장애 예측을 하지 않는다'와 같은 해당 산업의 근간을 이루는 지식에 기반한 필터가 필요하다"고 지적했다.

노 대표는 동시에 이른바 '나쁜 AI'로부터 나온 결정으로부터 사용자를 보호하기 위해 비정상적인 결과를 확인하는 것도 중요하다고 지적했다.

해당 산업의 전문화된 지식에 기반한 '검사'가 필요하다는 것이다. 그는 산업현장에 AI를 적용하기 위해서는 결국 포용적인(embrace) AI를 만들어가는 것이 필요하다고 강조했다.

적절한 트레이닝 데이터와 산업 내부의 지식 필터에 기반한 학습 알고리즘을 바탕으로 모델을 만드는 것이 시급하다는 주장이다.

[e-mail] 이설영 이보미 김만기 정영일 김준혁 김동찬 박문수 서지윤 이주미 임수빈 주원규 홍요은 기자