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인공지능(AI) 강국 꿈꾸는 한국, 현실은…

인터넷·게임 등 한정된 분야 집중으로 성장 한계

인공지능(AI) 강국 꿈꾸는 한국, 현실은…
8일 대한상공회의소에서 열린 과학기술정보통신부 주최 2019 ICT 산업전망컨퍼런스

[산업일보]
세계는 지금 AI 시장을 둘러싸고 총성 없는 전쟁을 벌이고 있다. 중국은 2017년 ‘차세대 AI 발전계획’을 발표하며 4차 산업혁명 시대에 맞는 AI 기술에 투자하겠다는 의지를 드러냈다. 미국의 달파(DARPA; 방위고등연구계획국)도 지난 9월 D60 심포지엄에서 향후 5년 동안 AI 연구를 위해 약 2조 5천억 원을 투자할 것이라고 밝혔다.

AI는 제조, 유통, 교육, 환경 등 경계 없는 융합을 통해 각 산업 분야의 지능화와 가속화를 심화하고 있지만, 주요 선진국 대비 한국의 AI 기술력은 취약한 실정이다.

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지능정보산업협회 신지웅 팀장

8일 과학기술정보통신부 주최로 대한상공회의소에서 열린 ‘2018 ICT 산업전망콘퍼런스’에서도 이에 대한 논의가 진행됐다. ‘AI 산업동향과 시사점’을 주제로 발표한 지능정보산업협회 신지웅 팀장은 AI 인재의 부족과 규제 장벽을 그 원인으로 꼽았다.

신지웅 팀장은 “국내 AI 인재들은 중소기업 종사 후 대기업으로 이전하고, 대기업은 해외 AI 센터를 만들어 해외 인력을 적극적으로 채용하는 추세다 보니 국내 인력 수급에 있어서 어려움이 많은 상황이다”라며 “혹여나 성장 가능성을 보이는 사업이 등장한다 해도 우리나라에서는 규제 때문에 빛을 발하지 못하는 실정”이라고 토로했다.

현대경제연구원의 보고서 ‘AI 시대, 한국의 현주소는?’에 따르면, 국내 AI 관련 스타트업 기업은 세계 AI 시장 기준 2.5~6.7%에 불과한 수준이다. 한국의 AI 관련 특허 수 또한 306건으로 전체의 3%에 그친다. 일부 대기업 및 IT 기업의 AI 투자가 있으나 이마저도 인터넷, 게임 등 한정된 분야에 집중돼 있어 AI 기술 성장이 답보 상태를 면하지 못하고 있다.

AI 기술력을 강화하기 위해선 우선 핵심 학습 방법인 ‘딥러닝’을 정확히 이해해야 한다. 분류를 통해 예측에 도달하는 방식인 딥러닝은 다량의 데이터와 추론으로 이루어지기 때문에 오류를 발견하더라도 즉각적으로 수정하는 것에 한계를 보인다.

‘AI, 어디까지 왔을까?’라는 주제로 발표한 소프트웨어정책연구소 추형석 연구원은 “딥러닝은 만능이 아니므로 해결하고자 하는 문제에 집중해야 한다”라며 “양질의 대규모 데이터가 확보된 후, 최적의 결과를 얻기 위해 선행 연구 분석과 기계 학습, 수학적 모델링 기법 등과 같은 전략적 접근이 필요하다”라고 말했다.

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이스트소프트의 변형진 차석

이스트소프트의 변형진 차석은 ‘AI 기술 동향과 R&D 전략’에 대한 발표 자리에서 “딥러닝의 핵심은 데이터를 수집하는 것이다. 그러나 우리나라의 경우 오픈소스 생태계 공유도 일반화돼있지 않고, 개인정보에 대한 규제도 심하기 때문에 많은 양의 데이터를 수집하는 데에 한계가 있다”라고 언급했다.

변형진 차석은 “해결하고자 하는 문제를 정확히 정의하는 것이 R&D의 시작”이라며 “AI 딥러닝의 경우도 문제에 대한 정확한 정의를 내린 후 해당 문제를 식별, 검토하여 그에 맞게 수집된 다양한 데이터를 처리하는 순을 통해 해결하는 방향으로 구현돼야 한다”라고 강조했다.

최수린 기자 sr.choi@kidd.co.kr

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