흥미로운 IT

http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=141812 

최근에 대두되는 AI 분야 중에 한 분야가 바로 Artificial Interlligence with Ecology 이다. 

AI의 발전은 단순히 우리의 일상생활에만 변화를 가져온 것이 아니다.

그 이상으로 생태계의 연구에서 AI 분야는 크게 활약을 하고 있다.

위의 기사에서도 나오듯, AI 기술로 소리나 음향에 있어서 원하는 소리만을 추출할 수 있는 기술이 발전하여 특정 생물들에 대한 연구가 더 정교하게 이루어지고 있다. 기술 발전에 따라 Computer Vision에서는 이제 음향학도 중요해주시고 있는 동향을 보이는 것이다. 예시로, University of Maryland에서 CV Video & Audio에 대한 연구가 이루어지면서, 소리를 시각화(visualize)하고 이를 분석하는 형태의 연구가 이루어지고 있다.

또한, AI와 빅데이터를 통해 생물들의 움직임, 위치, 밀집도 등 생물과 생태계의 연구에 있어서 ICT 기술을 크게 관여를 하고 있다.

또한, 이전의 생태학자들은 머신 러닝을 통해서 수십년 동안 하나의 생명체를 관찰하고 라벨링(labeling)을 해오는 작업을 했다면, 최근의 연구들은 딥러닝을 활용하여 더 이상 라벨링이 필요치 않으면서 이전의 작업들을 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 하였다. (위의 기사에서는 립 네덜란드 해양 연구소(NIOZ)의 예린 회켄다이크(Yerin Hökendike)와 지구관측과학 책임자인 데비스 투이아(Devis Tuia)로 구성된 학제 간 연구팀은 딥러닝 모델을 사용해 사진 속의 바다표범 수를 세었다고 나와있다.)

AI 분야의 연구는 하나의 분야에 국한되지 않는다.

IT 기업에서만 사용한다는 생각을 넘어서서 AI의 활용성에 대해서 더 넓은 시야를 가지고 바라보게 된다면 그 활용분야는 무궁무진할 것이다.

임베디드 시스템은 모든 곳에 있다. 컴퓨터 시스템이 우리가 사용하는 일상생활의 모든 기기에 들어가 있은 지 오래다.

특히, IoT(Internet of Things)의 발달은 급속도로 이루어지고 있으며, "스마트"라는 단어 또한 땔 수 없는 단어가 되어버렸다. 이미 익숙해져 버린 현대 사회는 특히 4차 산업과 함께 친숙한 존재가 되었다.

....라는 것이 많은 사람들의 생각일 것이다.

하지만, 이 생각은 "디지털 문맹"을 고려하지 못한 생각일 것이다.

디지털 문맹

디지털 사회에서는 치명적인 문제이다.

대부분은 장노년층의 정보화 수준이 일반 국민의 56.3%로 저조하면서 발생하는 문제이다.

그나마 최근에는 스마트폰을 가지지 않은 사람들은 과거보다 매우 적어졌으므로, 디지털 기계의 소지 여부에 대해서는 과거보다는 나은 상황이다 (물론 그렇다고 해서 이쪽이 완전히 해결되었다고 볼 수도 없다)/

은행 업무, 쇼핑, 검색 등 모든 일이 스마트폰 하나로 해결되는 세상에서, 애플리케이션을 다운로드하는 것조차 버겁게 느껴지는 디지털 문맹을 가진 사람들을 위한 IT 교육 프로그램을 운영하고 있음에도 불구하고 어려움은 지속되고 있다.

프로그램의 문제도 있다고 생각된다. 

일반 사람이 가볍게 사용하는 어플리케이션들을 중심으로 교육이 가능할 수 있음에도 불구하고, 

너무나 많은 어플리케이션들을 사용함으로써 (심지어 사적인 이익을 챙기기 위해서 애플리케이션을 만들고 이를 교육용이라고 사용하는 경우도 있는 듯하다), 오히려 학습자들에게 있어 더 복잡해지고 어려워지는 부분이 있다.

프로그램의 문제가 없다고 해도, 대다수의 자원봉사자들이나 교사들은 근무하는 기간이 단기 인력이기 때문에 지속적인 교육 또한 어렵다는 점이 존재한다.

이를 위한 해결책을 위해서 다양한 노력이 필요하다.

그중 하나는 UBC의 eDAPT(http://www.cs.ubc.ca/labs/edapt/)에서 진행하는 프로젝트들을 예시로 들 수 있겠다.

직접 대학이나 연구기관에서 용도에 따른 (특히나 장노년층이 디지털 세계에 익숙해질 수 있도록 하는 용도) 교육용 프로그램, 혹은 소프트웨어를 개발하는 것이다. 

생각해보면 100세 시대를 넘어서 120세 시대를 살고 있는 우리에게 있어서 장노년층을 주 고객층으로 해서 소프트웨어를 성공적으로 개발을 한다면 기업 입장에서 보면 이익 창출하기도 매우 좋은 기회가 되지 않을까.

혹은 체계적이고 전문전인 교육 프로그램의 생성이 필요하다고 생각된다.

마치 소프트웨어에서 오픈소스가 있으면 목적에 따라 해당 오픈소스를 일부 수정만 하면 되는 것처럼,

교육 프로그램의 체계화된 틀이 있다면, 학습자들의 수준이나 목적에 따라 쉽게 프로그램을 기획하고 효과적으로 디지털 문맹을 없앨 수 있지 않을까라는 생각이 든다.

http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=140387 

이번에도 역시나 AI Times 중에서 관심 있던 글을 공유해본다.

지난번에 읽었던 기사는 메타버스에 대한 이야기였다.

메타버스의 경우, 사람이 직접 데이터의 세계에 들어가는 것이 아니다.

원자 세계(우리가 사는 현실 세계)에서 단순히 가상의 세계를 디지털로 만듦으로써, 디지털 세계를 나를 대체할 디지털 매개체인 아바타를 통해서 돌아다니는 것이 메타버스라고 생각된다.

코로나가 많아지면서 점점 메타버스는 관심이 집중되고 있음은 4차산업에 대한 관심이 조금이라고 있고, 뉴스를 보는 사람이라면 어디선가 한 번쯤은 들어봤을 법한 이야기일 것이다.

하지만 4차 산업 혁명이후의 세계에는 어떤 세상이 그려질까.

이미 다른 글들에서도 계속 언급한 나의 생각이지만, 바로 디지털 세계가 원자의 세계로 직접적으로 영향력을 끼치는 것이다.

대표적으로 SF에서 나오는 인공지능들, 혹은 사이보그들을 예로 들 수 있을 것이다.

특히 사이보그는 인간과 기계의 결합을 상징하는 대표적인 개념이다. 위의 기사에 따르면, 사이보그들은 유기체와 기계로 구성된 하이브리드 존재라고 한다. 

기사에서는 사이보그를 "어떤 특정한 실체라기보다는 시대적 상황을 설명하고자 소개한 용어"라고 정의한다. "사이보그는 근본적으로 인간의 물리적 능력 또는 힘의 강화라는 측면에서는 석기시대의 도구들과 차별되지 않는다."라고도 한다. 다만 AI와 같은 첨단과학기술들로 하여금 인간의 지적/육체적 능력을 넘어서고 압도하는 점에서 질적인 차이를 보인다고 한다.

그리고 이 존재들은 이제 현실에서 나타나기 시작하고 있다.

지금은 단순히 인간과 기계 간의 결합에 대해서 시작을 하고 있다. 가장 간단한 것을 생각해보면 인공치아나 인공 안구, 인공 팔과 다리 등을 예시로 들 수 있겠다. 하지만, 점차 인공지능에 대한 발전과 첨단기술의 발전은 그 이상의 결과물을 가져오지 않을까? 언젠가는 인간의 지적인 부분까지 기계를 사용하여 인간의 한계를 넘어서려는 노력들이 있지 않을까?

인공지능에 대한 연구가 급속도로 이루어지면서 SF와 같은 세계가 실제로 생기지 않을까라는 생각이 들게 된다.

어쩌면 그 이상의 발전이 있을 경우, 정말로 디지털 세계 자체가 원자 세계에 직접 간섭을 하는, 정말로 SF에 나올법한 스스로 생각하고 스스로 움직이는 디지털 생명체가 생겨나는 일이 발생하지 않을까.

http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=140387 

위의 기사를 읽으면서 과거에 AI 특강을 들으면서 들었던 생각이 문득 났다.

현재 4차 산업 혁명은 디지털 세상과 현실 세계가 서로 영향을 주는 정도의 세상이라면,

4차 산업 혁명 이후에는 과연 어떠한 혁명이 올 것인가.

이에 대해서는 위의 기사의 내용에서 이야기하는 하이브리드가 아닐까라는 생각이 든다.

현재는 AR/VR와 같이 가상현실이나 메타버스와 같은 형태를 통해서 디지털 세계로 우리는 들어가고자 한다.

그렇다면 반대가 일어난다는 것은?

디지털 세계 즉, 기계가 현실에 직접적인 간접을 하게 된다면 어떻게 될까?

이 부분이 바로 기계가 인간과 직접적으로 연결되는 형태가 아닐까라는 생각이 든다.

물론, 지금도 그런 형태는 존재하지만, 더 나아간 형태에 대해서 생각해본다.

SF에나 있을 법한 인공지능이 정말로 하나의 존재, 한 명의 인간과 비슷한 사고를 하게 되거나

데이터 칩을 인간의 뇌에 넣거나 하는 형태의 정말로 상상에나 있을 법한 이야기가 비슷하게나마 구현이 되지 않을까?

https://metaverse.school/

최근에 AI와 메타버스 관련해서 다양한 관심을 가지고 알아보면서,

그리고 교육과 연결시키면서 비대면 교육의 혁명을 이끌어가기 위해서 노력하는 다양한 사례들을 보면서 가장 대표적인 하나의 사례를 알아보게 되었다.

위의 링크에서는 Metaverse School이라고 하는데, 

여기서는 VR 헤드셋을 통해서 특히 대면수업의 느낌을 살리고자 하였다.

물론, 그래픽적인 측면에서는 많이 부족해보인다.

그래픽을 보면 흔히 Steam에서 5000원대의 가격으로 팔만한 게임 퀄리티의 그래픽이라고 생각하면 된다.

다만, 어떻게 교실의 구조를 만들었고,

어떠한 콘텐츠에 따라 방의 구조를 만들었는지,

그리고 어떻게 내용 전달을 학생들에게 잘 전달하기 위해서 환경이 구축되어있는지에 집중을 하는 것이 중요하다고 생각된다.

2020 도쿄 올림픽과 패럴림픽에서 얼마 전에 AI 관련해서 사고가 났다.

자율주행 셔틀버스를 운영하던 ㄷ쿄 패럴림픽에서 일본 국적 선수와 충돌하는 사고가 발생한 것이다.

26일에 선수촌 내 T자형 교차로에서 자율주행 셔틀버스는 식당을 가던 중 우회전을 하면서 혼자서 횡단보도를 건너던 일본 유도 남자 81kg급 대표 선수 기타조노 아라미쓰(30)과 부딪혔다. 해당 선수는 시각장애인이었고, 사고 당시에 균형을 잃고 넘어지면서 머리에 타박상이 생기는 등의 전치 2주 상처를 입었다. 또한, 이 사고로 인해서 기타조노 선수는 경기 참가 또한 불투명해졌다.

해당 자율주행 셔틀버스의 이름은 이팔레트(e-Pallette)로써, 사고차량은 레벨4 수준의 자율주행 기술을 탑재하면서 최고 시속을 19km/h로 갈 수 있다. 심지어 사고 당시에 해당 셔틀버스에 도요타 직원 2명과 승객 5명이 타고 있었다고 한다.

이 사건은 자율주행 자동차의 현 상황에 대해서 다시 한 번 생각을 해보게 된다.

이미 미국에서 테슬라(Tesla)에서 자율주행 자동차는 사람들이 타기 시작했다. 문제는 잇따른 사고 또한 발생하고 있다는 점이다. 최근에는 자율주행차가 경찰차를 들이받는 사고까지 났다고 한다.

자율주행차가 완전히 실패하고 있다고 생각되지는 않는다. 유튜브로 검색만해봐도 사람이 주행에 관여를 하지 않으면서 자동차가 원하는 목적지로 아무 사고 없이 주행을 하는 영상들도 많이 볼 수 있다.

다만, 아직 이러한 자율주행차들이 모든 사고에 대해서 대비가 되는 기술을 탑재하고 있지 못하다는 점이 문제라고 볼 수 있다. 가령, 사각지대에서 사람이 나올 때, 제대로 사람으로 인지를 못한다는 점을 들 수 있다. 

확실치는 않지만, 현재 자율주행자동차에 탑재되어있는 기술은 이미지를 통해서 사물과 도로 등을 판단하는 것으로 알고 있다. 만약 사실이라면, 제대로 사람과 사물을 인식하는 데에 있어서 변수가 있을 수 있다는 점을 무시하지 못할 것이다. 예를 들어 버스에 있는 광고판을 사물, 혹은 빈 공간으로 인식하여 충돌사고가 발생할 수도 있다고 생각된다.

AI Times에 따르면, 자율주행차(AV)의 운행은 "센서 정보와 일부 인공지능(AI) 알고리즘을 기반으로 한다고 한다. 따라서 차량은 데이터를 수집하고 궤적을 계획하며 주행을 실행해야 한다." 결국 두 가지의 작접은 머신러닝의 기법에 의존하여 물체를 감지한다는 뜻인데, 이러한 딥러닝 알고리즘을 통한 기술은 단순히 "기술"이라는 것을 인지해야 한다. 즉, AI는 지각력이 없다는 사실이다. 데이터를 기반으로 움직이고, 데이터를 기반으로 판단하게 된다. 그리고 이 데이터를 벗어나는 변수에 대해서 과연 어떻게 반응을 할지에 대해서 깊이 생각해볼 필요가 있다고 생각된다.

기사 출처1: http://news.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0016214932&code=61172011&cp=nv 

기사 출처2: http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=140612 

기사 출처: http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=140410 

오늘 2021년 9월 1일의 따끈따끈한 기사로, 국내 인공지능의 올해 2분기 성적표가 나왔다. 

최근의 흐름은 계속 AI 분야의 투자 방향으로 이루어지면서, 애플, 구글, 삼성 등의 세계적인 기업들에서도 AI산업체에 발을 담그기 시작하면서 AI에 대한 관심은 계속 집중되고 있다. 또한, 국내에서도 정부의 지원으로 AI 산업은 증가를 하고 있다.

하지만, 성적표를 보면, 여전히 거의 모든 기업에서 적자를 벗어나지 못하고 있다. 분명 매출에는 성장이 있다. 다만 영업익을 보면 마이너스(-)에서 벗어나지 못하는 모습을 볼 수 있다. 세세하게 기업들에 대한 간단한 성적표 분석은 위의 기사에 자세히 나타나 있다. 

이러한 성적표가 나오는 이유에 대해서 분석이 필요할 것이라고 생각된다. 물론, 아직 초기단계이면서, 고객의 확보에 있어서 아직 제대로 확보되지 않은 상태라는 점이 있을 수가 있다. 또한, 회사에 따라서 물품에 대해서 얼마나 사회에 활용가능성이 높은가 혹은 일상생활에 활용이 가능한가에 대한 문제를 볼 수도 있겠다. 아직 AI 기술에 대한 발전은 막 발전이 급속이 올라가고 있는 단계이기 때문에 초기에 대한 투자액에 비해서 이익이 덜할 수밖에 없을 것이라는 분석이 될 수도 있을 것으로 보인다.

그래도, 계속 고객 확보가 1분기에 이어서 되고 있으며, 기술 발전에 의한 사용화가 제대로 이루어지면 본격적인 이익을 바라보며 흑자까지 바라볼 수 있지 않을까라는 기대를 가질 수 있을 듯 싶다. 또한, 이미 거대한 흐름은 AI 분야가 주도하고 있는 것으로 보인다. 이미 국내에서만 봐도 국가차원의 지원이 이루어지고 있고, 세계적인 기업들은 AI 분야도 같이 발전을 시키고 있으며, 서점을 가더라도 수많은 AI와 관련한 책들도 찾아볼 수 있다. 이 거대한 흐름은 멈출 수 없는 흐름이기 때문에 적자라는 숫자도 중요하지만, 앞으로 미래에 대한 발전과 개선 방향에 대해서 바라보는 것이 중요할 것이다.

기사 출처: http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139932 

얼마 전에 애플에서 약 25개의 AI 분야 사업체를 인수했다는 소식을 접했었는데, 이제 드디어 삼성도 4차 산업 혁명의 흐름에 따라 AI산업에 발을 본격적으로 담는 것이 아닌가 싶다.

기사가 약 한 달이 지난 기사이지만, 2021년 8월 2일에 나온 기사에 따르면, 삼성 전자에서 인공지능 분야에 규모가 제법 되는 인수합병의 가능성을 제기했다고 한다.

물론, 아직 가능성일 뿐이고, 확실하게 이야기된 바가 없기는 하다. 다만, 삼성의 대표적인 경쟁사인 애플에서 이미 AI 산업에 뛰어들었고, 구글 또한 AI 산업에 이미 뛰어들었으며, 국내에서도 AI 전문가 양성을 위한 투자가 이루어지고 있는 모습을 보면, 삼성 또한 머지않아 큰 움직임을 보이지 않을까라는 생각이 든다.

사실, 삼성전자는 이미 AI 분야에 대해서 많은 투자를 하고 있는 상태이다. 기사에 따르면, 삼성 리서치라는 삼성전자의 자체적인 연구소를 운영하고 있으며, 여기에서는 스마트 임베디드 디바이스로부터 클라우드 기반의 AI 서비스까지 알고리즘들에 대한 연구와 on Device AI tech 또한 개발 중이라고 한다. 추가적으로, 투자액으로만 봐도, 삼성전자는 이미 2013년부터 1조 5000억 원의 규모로 투자가 이루어지고 있다고 한다.

다시 한번 생각하지만, 아직은 정부의 지원, 세계의 흐름, 대기업들의 움직임 등으로 봤을 때는 AI에 대한 움직임을 끊임없이 발전을 할 것으로 보인다. 마치 과거의 영어에 대한 관심과 역량에 대한 움직임이 있던 것과 같은 양상을 연상케 한다. 그리고 어느 정도 영어가 모두에게 당연시되는 기초적인 역량이 되었을 때, 다른 분야로 집중투자가 넘어가는 것처럼, 언젠가는 AI 또한 모두에게 당연한 듯한 역량이 될 것이라고 개인적으로 생각하는 바이다. 다만, 이 순간이 오기 전까지 AI의 시장에 먼저 발을 디딤으로써 조금 더 빠르게 앞서 나가는 선구자가 되는 것이 좋지 않을까라는 생각이 든다.

https://www.youtube.com/watch?v=tF4DML7FIWk 

보고도 믿기지 않는 로봇들의 발전의 극한을 보여준 느낌이다.

로봇에 대해서 잘 알지 못하지만, 계단을 걷는 것조차 엄청난 기술이 들어간다는 것만은 안다.

하지만, 위의 영상에서는 일반인도 하지 못하는 파쿠르(Parkour: 야마카시의 멤버 다비드 벨에 의해 창시된 이동기술로서, 지형지물 및 사물들을 효율적으로 이용하여 이동하는 방법)를 로봇들이 하기 시작했다.

위의 로봇들의 움직임을 보면, 앞으로 AI의 발전이 조금만 더 있다면, 소방관과 같은 직업들에 대해서 현재는 사람들이 행하는 역할을 언젠가는 로봇들이 넘보는 시대가 오지 않을까라는 생각도 들게 된다. 

기사 출처: http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139878 

Ai타임스의 기사들을 읽던 중 약 한 달 전에 유형동 기자님이 올린 글을 보게 되었다.

"데이터 라벨러 10명 중 4명 "부업 아닌 본업"…비대면 시대 새로운 직업군으로 주목" 이라는 제목은 확연히 눈을 끌었다. 

데이터 라벨러라는 직업에 대해서 사실 그동안 별로 생각이 없었다. 그런데 이 기사의 제목을 보고 생각해보니 결국 데이터 처리를 하기 위해서는 결국 데이터를 라벨링 하는 작업이 사람의 손에서 이루어져야 한다는 사실을 알게 되었다.

당연히 이러한 일을 AI 개발자들이 할 것이라 생각했으나, 생각해보니 이러한 노가다 작업을 하는 담당자는 확실히 별도로 있을 것이라는 사실을 간과하였다.

기사에 따르면, "다양한 데이터에 인공지능(AI)이 이해할 수 있는 이름을 붙이는 '데이터 라벨러'가 최근 새로운 직업군으로 급부상하고 있다." 고 한다. 원래는 데이터 라벨러를 부업으로 삼으면서 지냈던 사람들이 점점 전문 라벨러의 몸값이 높아지면서 부업이 아닌 본업으로 삼고 있다는 것이다.

AI 관련 시장이 성장을 하면서 자연스럽게 데이터 라벨링의 시장이 급격히 성장으로 하며, 데이터 가공업체도 늘어나고 있다. 기사에서는 한국데이터산업진흥원에서 2025년 약 4조 3,100억 원 규모를 형성할 것으로 전망했다고 한다. 

생각을 해보면 국내에서 급격하게 이렇게 데이터 라벨링의 시장의 성장세에 속도가 붙는 이유는 국가차원으로 현재 AI와 데이터 산업을 추진하고 있기 때문일 것이라고 분석된다. 정부의 "디지털 뉴딜" 정책에 의해서 결국 마이너한 산업과 직업들의 발전이 이루어지고 있다는 것을 의미하며, 새로운 시대의 새로운 직업군의 대표적인 예시로 떠오를 수 있겠다.

이러한 기사를 보면 정보가 힘이라는 것이 확실히 느껴진다. 먼저 세상의 흐름과 변화를 읽어내는 사람은 데이터 라벨이라는 영역에 대해서 빠르게 발을 담궜을 수 있기 때문이다. 결국 이렇게 빠르게 변화하는 세상에서, 항상 변화에 깨어있어야 한다는 점을 시사한다.