[대한민국 희망 프로젝트]<512>딥러닝(Deep Learning)

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ⓒ게티이미지뱅크
<ⓒ게티이미지뱅크>

최근 인공지능(AI) 이야기 많이 들어 보셨을 겁니다. AI는 갑자기 생겨난 개념이 아닙니다. 50여 년 전부터 꾸준히 연구해 온 학문입니다. AI 기술이 최근 더 돋보이는 이유는 과거보다 기술이 진일보했기 때문인데요. AI 기술 가운데 정점에 있는 기술이 `딥러닝` 입니다. 딥러닝이 왜 AI 핵심 기술인지 알아볼까요.

Q:딥러닝은 무엇인가요.

A:딥러닝은 인간 두뇌 신경망 구조를 모방한 인공신경망(Artifical Neural Networks)에 바탕을 둔 기술입니다. 인간의 뇌는 신경세포 집합으로 수 만개로 연결된 신경세포(뉴런)끼리 신호를 주고받으며 사물을 인식하고 정보를 처리합니다. 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망을 이용해 수많은 데이터에서 패턴을 발견하고 구분합니다. 예를 들면, 사람이 구분해 주지 않더라도 많은 사진이나 동영상을 스스로 학습해 개와 고양이 사진 또는 동영상 구분이 가능합니다.

머신러닝과 딥러닝 개념 비교. 출처:한국과학기술기획평가원
<머신러닝과 딥러닝 개념 비교. 출처:한국과학기술기획평가원>

Q:딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요.

A:딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다. 컴퓨터가 스스로 학습한다는 점에서 동일하지만 과정에 차이가 있습니다. 머신러닝은 데이터 특징에 대한 정보를 사람이 직접 제공해주지만 딥러닝은 특징을 스스로 파악해 분류합니다. 예를 들어 고양이와 개 사진을 구분해야할 때 머신러닝은 고양이와 개를 각각 표시해 사진 또는 영상 데이터를 제공합니다. 딥러닝은 전혀 표시가 없는 사진 또는 영상을 분석해 무엇이 고양이 또는 개인지 스스로 판단합니다. 이 과정에서 앞서 언급한 인공신경망 기술이 활용됩니다.

Q:딥러닝은 주로 어떤 분야에 적용하나요.

A:딥러닝 기술은 다양한 산업 분야에 적용, 활용됩니다. 특히 이미지 인식 분야에서 두각을 나타냅니다. 페이스북은 2014년부터 딥러닝 기술을 적용한 딥페이스 서비스를 선보였습니다. 페이스북 사용자가 과거에 올린 사진과 태그를 학습해 새로운 사진을 올리면 유사한 얼굴을 인식, 이를 알려주는 서비스를 제공합니다. 딥러닝을 이용한 이미지 인식률(97.35%)은 사람의 평균 인식률(97.5%)과 비슷한 수준까지 발전했습니다.

다양한 서비스 추천 기능에도 사용됩니다. 인터넷 쇼핑몰 사이트에 딥러닝을 적용해 상품 추천 서비스를 만듭니다. 애플뮤직, 스포티파이 등 음악서비스도 마찬가지입니다. 개인화된 음악 추천 서비스, 라디오 서비스가 딥러닝 기술을 활용해 탄생했습니다.

금융 분야에서도 딥러닝은 유용한 기술입니다. 미국 온라인 결제 서비스 페이팔은 이상 금융거래 탐지시스템(FDS)에 딥러닝을 적용해 온라인 결제 패턴을 분석한 후 범죄 여부까지 분류합니다. 대량의 데이터를 분석해 주가나 기업 부도까지 예측 가능합니다.

인간 고유의 영역으로 생각되는 창작 분야에도 딥러닝이 적용됩니다. 구글 딥드림은 딥러닝을 이용해 추상적 그림을 그려내는 생성기 서비스를 만들었습니다. 작곡이나 음악 창작 분야에도 딥러닝 기반 알고리즘을 이용해 코드 진행이나 리듬 패턴 등을 만들 수 있습니다.

구글 `딥드림`으로 그려낸 회화작품.
<구글 딥드림(Deep Dream) 자료>
<구글 `딥드림`으로 그려낸 회화작품. <구글 딥드림(Deep Dream) 자료>>

Q:어떤 기업들이 딥러닝 기술을 개발하고 있나요.

A:구글, 페이스북, 마이크로소프트(MS) 등 미국 주요 정보기술(IT) 회사들이 딥러닝 기술 개발에 집중합니다.

구글은 딥러닝 분야 최고 석학인 제프리 힌튼 토론토 대학 교수를 영입했습니다. 구글 검색과 자율주행차, 번역 서비스 등에 딥러닝 기술을 적용하고 있는데요. 딥러닝 기술 강화 주요 요인 가운데 하나가 데이터입니다. 구글은 검색, 구글포토 등을 이용해 방대한 데이터와 이미지 등을 수집해 딥러닝 능력을 키우고 있습니다.

페이스북은 제프리 힌튼 교수 제자였던 얀 레쿤 뉴욕대 교수를 영입해 딥러닝과 AI 기술 개발에 집중하고 있는데요. 영상, 사진 등 이미지에서 성별, 헤어스타일, 얼굴 표정 등 세부 사항을 파악해 이를 광고에 반영하는 맞춤형 광고도 개발 중입니다. 지난해 4월 회사 최대 개발자회의에서 사람과 대화하는 `메신저 봇` 시범 버전을 공개해 향상된 기술력을 보여줬습니다.

MS는 아직 구글, 페이스북, 애플 등에 비해 우리에게 와닿는 서비스를 보여주진 않고 있는데요. MS는 이미 수십 년 전부터 머신러닝과 딥러닝 등 AI 관련 많은 연구를 해왔습니다. 최근 AI 개인비서 `코타나`를 선보이는 등 조만간 우리 일상에서 사용가능한 AI제품과 서비스를 많이 출시할 것으로 보입니다.

Q:딥러닝을 기반으로 한 AI기술은 앞으로 사회에 어떤 변화를 주나요.

A:딥러닝은 지금보다 더 많은 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다.

현재 딥러닝을 통한 연구 가운데 가장 기술 수준이 높은 분야는 이미지 인식 분야입니다. 전문가들은 수 년 내 이미지나 숫자가 아닌 음성과 촉감 등 다양한 인식 기술이 발달하면서 인간과 커뮤니케이션하거나 손님 접대 임무까지 수행하는 로봇이 등장한다고 예상합니다. 가사, 간병, 감정노동 서비스 분야에서도 딥러닝 기술을 적용한 로봇 등장 가능성이 높습니다.

인공지능 발달에 따른 파급효과 예상. 출처: 한국과학기술기획평가원, 마쓰오 유타카
<인공지능 발달에 따른 파급효과 예상. 출처: 한국과학기술기획평가원, 마쓰오 유타카>

2025년 이후에는 대화의 상황판단과 문화적 맥락 등에 대한 이해가 넓어지면서 통번역 서비스가 지금보다 월등히 좋아질 것으로 예상됩니다. 언어 장벽이 무너지면서 글로벌 비즈니스가 지금보다 더 가속화될 전망입니다. 2030년 이후에는 인간 지식에 대한 이해와 판단 능력이 보다 향상되면서 교육, 화이트칼라 직업 등 인간 고유 업무 영역까지도 딥러닝과 AI기술이 확산될 것으로 예상됩니다.

주최:전자신문 후원:교육부 한국교육학술정보원

김지선기자 river@etnews.com

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