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Technology

Writer. 방제일_FA저널 기자

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딥러닝 기술의 발전,

인류의 미래를 

어떻게 바꿀 것인가?

 

공상과학 영화에서 보던 무인 자동차가 도로 위를 달리고, 컴퓨터가 사람처럼 배우고 생각하는 세상이 다가왔다. 스티븐 호킹 박사의 말처럼 아직은 인류가 인공지능에게 무한한 도움을 받을지, 인공지능의 부수적 존재로 전락할 지 알 수 없다. 하지만 분명한 사실은 딥러닝 기술의 발달로 우리들의 일상과 미래는 지금과는 차원이 다른 변화를 겪게 된다는 것이다. 딥러닝 기술은 우리의 미래를 어떻게 변화시켜 나갈지 살펴보자.

 

 

인공신경망을 통해 학습한 딥러닝,

진화를 시작하다

2016년 3월 치러진 이세돌 프로기사와 인공지능 알파고의 대국은 모든 이들에게 충격이었다. 치열한 접전 끝에 신의 한수를 두며 이세돌 구단이 승리를 한 적도 있었지만, 5시간 280수에 걸친 마지막 승부에서는 알파고가 승리를 거뒀다. 바둑을 넘어 인간의 미래를 심각하게 고민하게 한 세기의 대결은 결국 1승 4패로 막을 내렸다. 이 세기의 대결은 딥러닝이 국내에 크게 알려진 계기가 되었다. 당시 구글은 딥러닝 기반의 인공지능 ‘딥마인드’를 개발했고 이를 바둑에 접목시켰다. 이 세기의 대결 이후 구글을 위시한 글로벌 기업들은 보다 인공지능 연구에 박차를 가하기 시작했고 국내에서도 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지기 시작했다. 인공지능이란 용어는 1955년 미국 다트머스 대학의 존 매카시 교수가 발표한 논문에 처음 등장했다.

당시 매카시 교수를 비롯해 초기 인공지능 개념을 주창한 이들이 막연하게 꿈꿨던 것은 인간과 비슷한 지능을 가진 컴퓨터를 제작하는 것이었다. 이후 이런 일련의 연구에 박차를 가하기 시작했고 연구자들은이 연구를 계속함에 있어 인간과 같은 학습 능력이 있어야 한다는 것을 깨닫는다. 여기서 기계 학습이라는 의미의 머신러닝이란 개념이 나온다. 머신러닝이란 쉽게 말해 경험적인 데이터를 바탕으로 지식을 자동으로 습득하고 스스로 성능을 향상하는 기술을 말한다.

딥러닝은 딥(Deep)이란 단어에서도 알 수 있듯 머신러닝을 보다 심화시키고 발전시킨 개념이다. 머신러닝과 딥러닝을 구분하는 가장 큰 차이점은 머신러닝은 데이터 학습을 사람이 직접 입력하거나 특정 부분을 학습시키는 것에 반해 딥러닝은 데이터 전체를 학습시킨다는 것이다. 또, 딥러닝의 경우 데이터를 학습할 때 인간의 뇌에서 일어나는 의사결정 과정을 모방한 인공신경망 구조를 통해 학습한다는 것이다. 알파고는 바로 이런 딥러닝을 이용해 바둑을 학습했다.

 

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상상할 수 없던 미래가 현실로 다가온다

최근 딥러닝에 대한 글로벌 기업들의 관심이 높아지고 있다. 구글은 음성인식과 번역을 비롯해 로봇의 인공지능 시스템 개발에도 딥러닝 기술을 도입하고 있다. 페이스북은 이 기술을 뉴스피드와 이미지 인식 분야에 적용하고 있으며, MS도 윈도우폰의 지능형 음성 비서 ‘코르타나’와 연동해 사용자가 스마트폰으로 찍은 개 사진을 보고 컴퓨터가 품종을 알려주는 기술을 선보였다. 국내에서도 딥러닝 연구가 활발하다. 네이버는 음성인식을 비롯해 뉴스 요약, 이미지 분석에 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 딥러닝 알고리즘을 활용하는 스타트업도 서서히 늘어나는 추세다. 딥러닝 기술이 진화하면 상품 계산을 알아서 척척 해내는 무인 편의점 등이 늘어나고, 범죄자의 얼굴과 신체 특징 데이터를 입력한 드론이 범인을 찾아 경찰에 검거를 요청하게 될 것이다.

또한 CCTV 영상 분석을 통해 실종자를 찾아내고, 도로 교통량 분석으로 교통 흐름을 원활하게 하며 도로에 낙하물, 연기, 불꽃 등을 감지해 사고를 예방하는 시대가 다가올 것이다. 딥러닝 기술로 가장 큰 발전을 이룰 분야는 자동차업계다. 운전자가 없이 차가 스스로 학습해 운전하는 자율주행 기술이 적용된 차가 속속 출시되고 있다. 현재까지의 자율주행 기술은 운전자가 지속적으로 전방을 주시해야 하는 부분적 자율주행(Level2)에서 운전자가 한시적으로 차량제어에서 자유로워지는 제한적 자율주행(Level3) 단계로 발전하는 과정에 있다.

국내에서는 현재 쌍용자동차가 최근 자율주행 2.5 모델을 내놓으며 자율주행의 미래에 한발 다가서고 있다. 쌍용자동차는 새로운 차량제어기술 딥컨트롤(Deep Control)을 선보였다. 카메라와 레이더를 통해 차량 주변을 완벽히 스캐닝하고, 위험상황에서 즉각적이고 자율적으로 차량을 제어해 탑승자의 안전을 사전에 확보하는 차량제어기술을 신형 코란도에 탑재해 큰 호응을 얻고 있다.

딥러닝 기술이 지속적으로 발전하면 자동차가 5G, AI, IoT, 블록체인 등과 융합하여 스마트카를 탄생시킬 것이다. 머지않은 미래에는 출퇴근 장소로 차가 집이나 회사 앞으로 찾아오고, 자동차가 스스로 교통 변화를 계산해 신속하고 안전하게 주행할 것이다. 자동차 내부도 거주 공간 못지않은 곳으로 탈바꿈하고, 자동차에서 즐길 수 있는 콘텐츠 산업도 발전하게 될 전망이다.

자율주행차, 말하는 컴퓨터, 인공지능 기술을 적용한 가전제품등 딥러닝을 비롯해 인류의 최첨단 기술들을 적용한 제품의 편리함과 필요성을 인정하면서도 아직까지 사람들은 통제할 수 없는 상황을 상상하며 걱정과 우려의 시선을 보내고 있다. 딥러닝 기술은 완전하지 않을 뿐 아니라 한계를 가지고 있다. 하지만 축적된 데이터를 바탕으로 학습한 후 지속적으로 진화해 나간다. 딥러닝 기술의 발전에 막연한 걱정과 우려를 하기보다는 앞으로 딥러닝을 통해 변화할 미래를 보다 적극적으로 수용하고 기대해보자.