“빅데이터·인공지능(AI)·딥러닝 선순환 구조 구축해야”

[산업일보]
인간을 대체하는 인공지능(이하 AI)의 영역이 확대되고 있는 가운데, 보다 자연스러운 적용을 가능하게 하는 ‘산업 지능(AI for Industries)’ 향상을 위해서는 ‘데이터 문제’를 먼저 해결해야 한다는 목소리가 나왔다.

7일 삼성동 코엑스에서 산업통상자원부 주최 산업통상자원 R&D 전략기획단 주관의 ‘2018 산업지능 컨퍼런스’가 개최돼 ‘산업 지능’의 중요성과 적용 극대화를 위한 방안을 논의했다.


삼성전자의 이근배 전무는 ‘생활 속 인공지능의 Vision 및 Use-case’를 주제로 한 발표에서 “60년 이상의 역사를 지닌 AI 분야에 ‘딥러닝’이 등장해 ‘산업 지능’의 수준이 빠른 속도로 상승하고 있다”라며 “단순히 컴퓨터가 인간보다 똑똑할 것으로 ‘예측’했던 1960년대 ‘AI 1차 붐’을 지나, 현재는 기계 스스로 학습하고 발전이 가능한 ‘AI 3차 붐’ 시대”라고 말했다.

딥러닝은 대상의 특징을 ‘추출’하는 과정과 ‘분류’하는 과정이 나눠져 있는 머신러닝과 달리 두 과정을 하나로 합쳐 진행하기 때문에 성능과 속도 측면에서 뛰어난 효율성을 보인다.

이근배 전무는 “딥러닝 기술 덕분에 머신 러닝으로는 사람의 속도를 따라갈 수 없었던 기존의 일부 시스템도 현재는 비약적인 발전을 보이고 있다”라고 설명했다.

이 전무에 따르면, 2020년까지 삼성은 디바이스가 아닌 ‘사람’ 위주의 AI 기술을 개발해 모든 장비에 탑재할 계획이다. 이 전무는 “삼성은 전 세계에 7개의 AI 센터를 두고 연구를 진행하고 있다”라며 “가장 중시하는 목표는 사생활 침해 문제를 철저히 예방하는 선 안에서 데이터를 추출하는 등 기술 개발에 있어서 ‘사람’을 우선시하는 것”이라고 덧붙였다.

이 전무는 “현재 AI의 기술 수준은 일반적으로 사람들이 기대하는 성능에 못 미치고 있는 수준”이라며 “가장 큰 원인인 ‘데이터 부족·바이러스 문제’를 해결하기 위해 보다 진전된 AI R&D가 필요한 상황이다”라고 언급했다.

“우리는 그간 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 ‘가짜 데이터’를 생성해 AI를 훈련해왔다”라고 말한 이 전무는 “‘진짜 데이터’를 통한 훈련 부족으로 인해 실전 상황에서 완벽한 적용은 아직 힘든 실정”이라며 문제점을 꼬집었다.

‘Automated driving with artificial intelligence and connectivity’라는 주제의 발표에서 Boch의 Enrico Rath는 “AI의 ‘데이터’는 ‘AI의 산업지능’을 높이는 핵심 요소로써, 이는 도로 위 자율 주행 분야에서도 중대한 역할을 한다”라고 말했다.

Enrico Rath는 “합리적인 방법으로 추출된 빅데이터를 기반으로 ‘딥러닝’ 기술을 구현하는 것은 자율주행 자동차의 정확성, 안전성을 향상하고 에너지 소비량을 낮추며 도로 위 상황을 구체적으로 인지하도록 도와준다”라며 “데이터 문제를 해결하면 자연스럽게 딥러닝 기술이 향상되기 때문에 결과적으로 AI 산업 전반에 선순환 구조를 가져올 것”이라고 덧붙였다.

최수린 기자 sr.choi@kidd.co.kr