과거 데이터를 기억하면서 딥러닝을 지속하는 기술과 감성 인지 등 다양한 국내 인공지능(AI) 기술이 공개됐다.
20일 경기 성남시 경기창조경제혁신센터에서 열린 '4차 산업혁명과 AI 대한민국' 포럼에서는 한국과학기술원(KAIST) AI 관련 연구진이 수년 간 연구해온 인공지능 기술이 대거 선보였다.
김종환 KAIST 공과대학장은 “올해 1월 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2019 전시회 이후 국내 AI 연구가 뒤처져있다는 평가가 있었는데 이번 포럼에서 국내 AI 역량이 생각보다 강하다는 것을 보이고 싶었다”며 행사 주최 배경을 밝혔다.
오전 세션은 AI 기술 가운데 발달학습, 평생학습, 강화학습, AI 응용 분야 등 총 4개로 나눠 진행됐다. 최근 방대한 데이터를 모아 AI를 구현하는 '딥러닝' 기술이 주목받고 있는 가운데, 더욱 세련되고 빠르게 기술을 구현할 수 있는 방법이 주를 이뤘다.
황성주 KAIST 교수는 '점진적 학습' 기술을 소개했다. 새로운 AI 기술을 구현하기 위해서는 지속적으로 새로운 데이터를 학습할 수 있는 신경망이 필요한데, 이 신경망은 새 작업을 수행하면서 과거 쌓았던 핵심 정보를 잊어버리는 '치명적인 망각' 문제로 기존 작업을 완벽하게 해내지 못하는 단점을 가진다. 황 교수 연구팀은 최적 데이터 학습 네트워크 구조를 스스로 추정할 수 있는 '오라클(ORACLE)' 모델을 개발했다. 황 교수는 “전체 작업의 평균 성능과 각 작업 성능의 차이를 줄여 많은 양의 작업도 견고하게 진행할 수 있다”며 “제조업 뿐 아니라 의료, 법률 등 전문 서비스업에서도 활용할 수 있다”고 말했다.
학습해야 할 데이터를 분산해 딥러닝 소요 시간을 줄일 수 있는 기술도 눈길을 끌었다. 윤세영 KAIST 교수는 '랜덤 프로젝션'이라는 기술로 데이터 전송 중 발생하는 병목 현상을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 이 밖에 사람 감정을 생체 신호로 인식하는 AI 기술, 인간 추론 능력을 머신 러닝에 입히는 '메타 강화 학습' 등이 소개됐다.
행사에는 예상을 훌쩍 뛰어넘는 900여명의 관계자가 참석해 경청했다. AI 연구자 뿐 아니라 삼성전자 디바이스솔루션(DS) 부문 관계자도 참석해 국내 AI 기술에 관심을 보였다.
로봇업계 참석도 주목을 끌었다. 로봇이 자율적으로 행동하려면 첨단 AI기술을 융합하는 작업이 필수적이기 때문이다.
김경훈 한국산업기술평가관리원(KEIT) PD는 “지금은 프로그래밍이 복잡해 중소기업이 로봇을 활용하기 어렵다”며 앞으로는 “누구나 사용할 수 있는 로봇이 필요한 데 이는 AI 발전 없이 불가능하다”고 말했다.
문전일 한국로봇산업진흥원 원장은 “현재까지는 로봇 자체만 똑똑하게 만들어왔는데, 고도화한 AI를 융합해 데이터를 빨리 처리하고 환경을 인식할 수 있는 로봇이 만들어진다면 서비스 로봇 개발에 크게 도움이 될 것”이라고 말했다.
강해령기자 kang@etnews.com
