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ICT/정보통신 ‘with 코로나 시대’에 AI는 어떻게 활약할까? - AI의 가능성과 AI 인재

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2020-11-02 17:34:00
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출처 : https://newsmedia.otemon.ac.jp/960/

 

신종 코로나의 감염 확대로 인한 세계보건기구에서 팬데믹 선언된 지 7개월이 지났다. 다시금 맹위를 떨치기 시작하여, 도시뿐 아니라 전국 각지에서 감염자 수가 증가하고 있는데, 이러한 코로나 사태 속에서 AI(인공지능)의 존재가 더욱 주목을 받고 있다. 이미 국내외에서 AI는 다양한 산업 분야에 적용되고 있으며, 최근에는 AI 화상 분석을 사용하여 코로나로 인해 나타나는 폐렴의 진단을 지원하기 시작했음을 발표하여 화제가 되기도 했다. ‘with 코로나 시대’에 AI는 어떻게 활용될까?

 

이번에는 일본의 주식회사 혼다 리서치 인스티튜드 재팬에서 인공지능 연구 개발에 착수, 현재도 사람의 지능을 뒷받침하는 뉴럴 네트워크 메커니즘을 연구하고 있는 심리학부의 쇼노 오사무 님의 인터뷰 내용을 소개한다.

 

1. AI가 할 수 있는 일, 할 수 없는 일

 

1-1. AI와 인간의 차이

(진행자) 먼저 AI의 기본적인 내용에 대해 말씀해 주세요. AI와 인간을 비교한다면, 각각 어떤 차이가 있나요?

 

(답변) AI는 대량의 데이터를 처리하는 속도와 정확성이 뛰어납니다. 약 10년 전, IBM의 AI가 미국의 유명한 퀴즈 방송에 출연하여 역대 챔피언에게 압승을 거두었던 적이 있습니다. 퀴즈 경우, 설문, 답과 관련된 정보를 문서로 기술할 수 있기 때문에 AI가 그러한 문서를 수치화한 데이터베이스를 구축하고, 설문에 대응하는 해답을 탐색했습니다. 이러한 탐색 문제라면 방대한 데이터베이스에서 효율적이며 폭넓게 탐색할 수 있습니다. 그러므로 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 일단 데이터로 기록할 수 있어, 적절한 해결 방법만 주어지면 AI는 높은 성능을 보입니다.

 

하지만 현실 세계에서 발생하는 문제에서는 정보가 충분하지 않거나 간단하게 기술할 수 없는 경우가 많습니다. 문제를 어떻게 해결해야 하는지 확실하지 않은 경우도 있습니다. 그러한 경우에도 인간은 시행착오를 거치면서 문제를 해결하는 방법을 학습합니다. 또한 어느 정도 정보가 결여되어 있어도 지금까지의 경험을 토대로 부족한 부분을 추측하고 보강하여 답을 도출해 냅니다.

 

예를 들어, 사진 속에서 강아지를 찾아내라는 문제가 주어졌다면, 실제 세계에서는 다양한 종류의 강아지가 존재합니다. 사진에 따라서는 달리고 있거나 앉아 있는 등 자세도 다를 수 있고, 전신이 다 나온 것이 아니라 신체의 일부만 찍혀 있을 수도 있습니다. 하지만 인간은 설령 처음 보는 견종이라고 해도 몇 번만 경험해 보면 빠르게 학습하고 찾아낼 수 있습니다. 경우에 따라서는 처음 보더라도 식별할 수 있는 경우도 있습니다. 과거의 경험을 잘 활용하여 문제를 해결하는 거죠.

 

1-2. 향후 AI에게 요구되는 것

앞으로는 이러한 문제들에서도 인간의 학습 프로세스를 AI에 도입함으로써, 성능을 개선할 수 있을 것으로 보입니다. 그러한 접근방식 중 하나가 현재 주목을 받고 있는 ‘메타 학습’입니다. 또한 한 가지 과제뿐 아니라 다른 여러 가지 과제를 평행적으로 학습하는 ‘멀티 태스크 학습’도 다양한 각도에서의 경험을 축적ㆍ활용할 것으로 기대됩니다. 하지만 아직은 발전이 더 이루어져야 합니다.

 

(진행자) 그렇군요. 신종 코로나 바이러스와 같은 미지의 위협에 대해 AI가 활약하려면, 우리 인간이 해결을 위한 적절한 질문을 만들고, 어떻게 AI를 사용할지가 중요하겠군요.

 

2. ‘with 코로나 시대’에 AI는 어떻게 활약할까?

 

2-1. 감염 방지, 치료에 공헌하는 AI 기술

(진행자) 그럼 이러한 코로나의 소용돌이 속에서 AI는 어떻게 활용될까요?

 

(답변) 감염증에 대한 대책으로서 다양한 용도로 AI가 사용되고 있습니다.

 

예를 들어, 쇼핑몰 입구에 설치된 ‘체온 감지 카메라’가 이에 해당합니다. 화상을 통한 안면인식과 체온 측정을 동시에 실시하는 기기로서 열이 있는 사람을 순식간에 구별해 냅니다.

 

이러한 화상 인식은 의료 현장에서도 확약하고 있습니다. 그 중 하나로, X레이 사진을 분석하여 검사 대상자에게 질환이 있는지 없는지를 분별해내는 화상 진단 시스템이 있습니다. 현재 실시되고 있는 시도로서, 중국 우한시에서 신종 코로나 폐렴 환자의 폐부에 대한 2000개가 넘는 화상 데이터를 수집하고, 딥러닝(심층학습)(※2)을 통해 AI에게 학습시키려는 사례가 있습니다. 폐부의 CT 사진을 읽어 들이고 바이러스성 폐렴이 의심되는 부분을 몇 분 안에 찾아내어, 분포해 있는 면적 등도 참고 정보로 표시할 수 있습니다. 중국에서는 신종 코로나 폐렴에 대한 대응책으로서 이미 20개 이상의 병원에서 도입하고 있으며, 주로 치료의 우선 순위를 매기는 데 활용하고 있습니다.

 

(※2) 뉴럴 네트워크를 사용하는 기계학습 방법 중 하나. 층의 수가 많은 것이 특징이다.

 

더 나아가 AI를 사용함으로써 이미 존재하는 약 중에서 어떤 약이 효과적일까. 과거에 존재했던 바이러스에 대해 약이 표적 분자(단백질)와 상호 작용하여 어떠한 영향을 미칠까 하는 대량의 데이터를 통해 실제로 이번 신종 코로나 바이러스에 대해 가장 적절한 것이 무엇인지 찾아내어, 류마티즘 관절염에 효과적인 바리시티닙이 신종 코로나 바이러스에도 효과가 있을 수 있다는 발견을 한 사례가 존재합니다.

 

2-2. 거리를 느끼지 않는 커뮤니케이션

(진행자) ‘with 코로나 시대’라고 하는데, 앞으로는 AI가 어떻게 활약할 것이라고 예상되십니까?

 

(답변) 코로나는 사람과 사람의 접촉으로 인해 감염됩니다. 따라서 직접적인 접촉을 감소시키는 기술이 활용될 것으로 보입니다.

 

예를 들어, 로봇이 PCR용 검체를 채취할 수 있게 되면, 의료 종사자가 감염될 위험성이 낮아지게 됩니다.

 

그밖에도 운송을 자동화함으로써 사람과 접촉하지 않고 상품을 운송하거나 판매할 수 있습니다. 다만, 여기서 문제는 사람이 하면 똑같이 판매할 수 있을까 하는 것입니다. 사람은 상품을 실제로 집어 들고, 때로는 그 사용감을 체험해 본 후 구매합니다. 따라서 앞으로는 버추얼 리얼리티 기술과 AI를 조합시키게 될 것으로 예상됩니다. 사람과 사람은 떨어져 있어도 마치 직접 커뮤니케이션을 취하는 것 같은 더욱 실제에 가까운 가상현실을 실현해야 합니다.

 

3. AI의 발전을 담당하는 ‘AI 인재’ 육성이란?

 

3-1. 정보를 분별하는 힘을 기른다

(진행자) 여기까지 살펴보면 ‘AI는 활용할 수 있는 인재가 있어야 효과적으로 기능한다’는 말인데, ‘AI 인재’를 육성하기 위해 중요한 것은 무엇인가요?

 

(답변) 일단 ‘AI 인재’라고 해도, 다양한 유형의 기술자가 있습니다.

 

AI 기술을 구사하여 특정한 문제를 해결하는 사람도 있고, AI에 관한 풍부한 지식을 갖고 있으면서 컨설턴트로서 해결해야 하는 문제에 대해 어떤 기술을 적용해야 하는지 적절하게 지시하는 사람도 있습니다. 또한 AI 인재를 육성하는 교육자나 새로운 알고리즘을 개발하는 사람도 AI 인재라 할 수 있습니다.

 

AI 기술은 매우 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 따라서 작년에 개발된 기술이 지금은 이미 구식이 되는 경우도 많습니다. 새로운 정보나 기술은 대량으로 생산되지만, 몇 년 후에 무슨 일이 일어날지 예측하는 건 어려운 일입니다. 따라서 광범위한 정보를 살펴보면서, 무엇이 앞으로 중요해질지를 분별하는 힘을 기르는 것이 AI 인재를 육성하는 데 있어 매우 중요하다고 생각됩니다.

 

3-2. 새로운 전공을 통해 전하고 싶은 것

(진행자) 선생님은 AI 인재를 육성하기 위해 어떤 일을 하고 계시나요?

 

(답변) 내년(2021년) 4월에, 오테몬가쿠인 대학 심리학부에 ‘인공지능ㆍ인지 과학 전공’이 신설됩니다.

 

전공에는 인공지능 영역에서는 ‘이미지ㆍ영상 미디어 분야’ ‘언어 미디어 분야’ ‘기계학습ㆍ데이터 사이언스 분야’, 인지 과학 영역에서는 ‘사고ㆍ의사결정 분야’ ‘신체성 인지ㆍ제어 분야’, 이렇게 총 5가지 연구 분야를 마련하고, 10년 후의 AI 기술을 위해 지식과 실천을 습득하도록 할 예정입니다.

 

저는 ‘기계학습ㆍ데이터 사이언스 분야’를 주로 담당합니다. 이 분야에서는 통계학 및 인공지능의 데이터 분석 기법에 대한 대량의 데이터를 사용하여 지식을 이끌어내는 이른바 ‘딥마이닝’이나 ‘데이터 사이언스’, ‘기계학습’ 등을 구체적인 실례를 들어 설명하면서, 앞으로 어떻게 응용해나갈 것인지 생각하고 있습니다.

 

그밖에도 다양한 주제를 다루면서 AI 인재의 경력의 발판이 될 수 있는 강의를 해나갈 예정입니다. 또한 기술의 진보가 빠른 현대의 흐름에 신속하게 따라가, 시대를 앞서나가는 활동력을 갖추고 싶습니다.

 

4. 정리

 

AI를 통한 제약 및 X레이 화상 분석, 감염증 방지를 위한 무인 운송 및 버추얼 리얼리티의 응용 등, 2002년 ‘SARS’ 유행 당시에는 상상도 할 수 없었던 기술이 실현되려 하고 있습니다. 인간이 AI를 사용하여 코로나를 극복하기 위해, AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 인재를 육성하는 것 가장 중요하며, 오테몬가쿠인 대학을 비롯하여 일본 전국의 대학에서 인재를 육성하려는 움직임이 빠르게 확산되고 있습니다.

 

AI를 개발하는 사람도 증가하고 있으며, AI 인재를 육성하는 데에도 이목이 집중되고 있는 이러한 상황은 앞이 보이지 않는 신종 코로나와의 싸움을 끝낼 수 있는 한 줄기 빛이 될지도 모르겠습니다.

 

 

 

 

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