보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1850호(2018. 6. 13. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

진화하는 ‘수퍼 라이더’, 2세대 자율운전차의 통합 센서.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

◾ 자율운전 차량의 주위를 인식하는 센서 기술이 새로운 국면을 맞이하고 있는데, 최근 1년 새 미국과 이스라엘의 벤처기업들은 혁신적인 탐지 기술 개발 경쟁을 벌이고 있음

▸ 차세대 주변 인식 센서는 카메라(CMOS 이미지 센서), LiDAR(라이더, Light Detection and Ranging), 밀리파 레이더 등 기존 센서들의 감지 방식 중 ‘장점만을 한군데 모아놓은 것’이라 할 수 있음

▸ 대부분의 신형 센서 개발 기업들은 자신들의 제품이 레이더 혹은 라이더의 일종이라 말하고 있지만, 다양한 센서 기능을 통합한 완전한 신형이기 때문에, 감지 원리를 놓고 보면 기존 분류 체계에 부합하지 않음.

▸ 통합형의 신형 센서는 기존의 카메라, 라이더, 레이더 등을 시장에서 도태시키고 모든 자동차 제조업체가 필요로 하고 있는 ‘센서 플랫폼’의 자리를 노리고 있다는 점에서, 기술기업 및 생태계 전반에 미치는 영향을 클 것으로 예상됨

◾ 현재 자동차 업계는 자율운전차용 센서 개발은 ‘센서 퓨전(Sensor Fusion)’을 기본 방침으로 한다는 것에 공감대(consensus)를 형성하고 있음

▸ 센서 퓨전은 카메라(CMOS 이미지 센서), LiDAR(라이더, Light Detection and Ranging), 밀리파 레이더 등의 필수 센서와 기타 센서를 결합하는 방식을 말함

▸ 각 센서 별로 역할과 장단점이 있기 때문에 각 센서 데이터들을 종합, 상호보완하여 사용하겠다는 것이 센서 퓨전의 기본 아이디어임

▸ 자율운전은 무엇보다 안전을 최우선으로 해야 하기 때문에, 설사 센서들의 감지 범위가 겹치더라도 일부러 중복 및 조합하여 사용함으로써 우천, 역광 등 주변 인식이 어려운 조건에서도 확실히 인식하는 것을 목표로 해야 한다는 것임

▸ 여러 센서에서 획득된 정보는 자동차의 컴퓨터에 동시에 전달되어 조합된 후 ‘융합 정보’가 되며, 이를 통해 차량 외부의 상황을 종합적으로 인식하게 됨

▸ 예를 들어 악천후 상황이어서 만일 카메라의 정보가 부적절할 한 경우라면 라이더의 정보로 보충하고, 반대로 라이더 정보가 부족한 경우 레이더의 정보를 이용해 안전 확보에 필요한 최소한의 판단 근거 자료를 제공하는 식임

[표 1] 자율운전차량 필수 센서들의 장단점 비교

◾ 2020년을 전후에 본격 상용화가 시작될 1세대 자율운전차의 대부분은 센서 퓨전을 기반으로 할 것으로 보이는데, 그렇게 되면 약 20여 개의 센서를 탑재하게 되는 셈

▸ 처음 선보일 자율운전차들은 웨이모와 GM 등을 비롯 현재 개발업체들이 테스트 및 시범사업을 전개하는 차량이 베이스가 될 것인데, 이들 실험용 차량의 사양을 보면 카메라, 라이더, 레이더 등 필수 센서만 해도 20개 안팎을 탑재하고 있음

▸ 여기에 경우에 따라 근거리용 초음파 센서, 카메라와 원거리 레이더가 커버 할 수 없는 먼 곳의 방위 측정용으로 사용하는 원적외선카메라(열화상 카메라)도 사용하게 됨

▸ 또한 이들 센서 정보와 함께 차량간 통신을 통해 얻은 다른 차량의 정보, 도로-차량간 통신에 의한 획득한 도로 인프라의 정보도 활용하게 됨

▸ 도로에서 실제 주행 실적이 적은 초기의 자율운전차들이 일부러 중복을 허용하고 신뢰성에 중점을 두는 센서 퓨전 기반을 채택하는 것은 타당한 측면이 있음

▸ 센서 퓨전의 개념은 자동차 제조업체는 물론 전장 시스템 제조업체인 ‘티어(Tier) 1'과 전자부품 제조업체인 ’티어 2‘에도 깊숙이 스며들어 있음

▸ 특히 자동차 업계에서 업력이 오래된 관계자들일수록 중복하더라도 높은 신뢰성을 확보 할 수 있는 센서 퓨전 방식의 개발이 앞으로도 필요하다고 입을 모으고 있음

▸ 그러나 센서 퓨전으로 모든 문제가 해결되는 것도 아니며, 차량의 비용, 외형의 크기, 중량, 소비전력이 모두 증대하는 등 최근 자동차 개발 흐름과 배치되는 문제가 발생함

▸ 특히 다수의 센서를 탑재함으로써 비용이 많이 들어 차량 가격이 100만 달러를 넘어서는 문제가 가장 이슈가 되는데, 이로 인해 초기 자율운전차는 고급차와 공유 서비스용 차량이 중심이 될 것이라 전망되고 있음

◾ 이러한 센서 퓨전 방식의 문제를 해결하기 위해 신형 센서들이 개발되고 있는데 그 중 대표적인 것이 ‘수퍼 라이더’임

▸ 수퍼 라이더는 감지 원리까지 일신하고 있는데, 이 때문에 라이더라는 이름이 붙어 있기는 하지만, 더 이상 전통적 의미의 라이더는 아니라 보는 관계자들도 있음

▸ 라이더의 진화는 두 단계로 전개되어 왔는데, 처음에는 큰 부피와 높은 비용의 주원인이 되는 미캐닉(mechanic, 기계학적) 구조를 개선하여, MEMS(미세전자기계시스템) 등으로 기계화를 최소화하는 방향으로 개발이 진행되었음(제 1의 진화)

▸ 최근에는 라이더의 대표적인 작동원리 그 자체를 재검토하여 기존 라이더의 원리로 인해 야기된 한계를 타파하려는 개발(제 2의 진화)이 진행되고 있는데, 이를 통해 고해상도화, 장거리화, 고속화를 도모하고 있음

<자료> xTech

[그림 1] 자율주행차 센서 기술의 진화

◾ 수퍼 라이더는 라이더의 일반적인 거리 측정 기법들을 반드시 사용하는 것은 아니기 때문에 라이더가 아니라는 평도 나오는 것이며, 기술 혁신도 여러 방향에서 도모되고 있음

▸ 라이더는 기본적으로 근적외광(파장 900~1100nm와 1500nm 부근의 빛)의 펄스를 내리쬐어 대상물로부터 반사되어 오는 시간(ToF, Time of Flight, 비과시간)으로 거리를 추정함

▸ 그러나 근적외광은 태양의 파장과 겹치는데다 짧은 펄스의 잡음에 약하고, 악천후에서 장거리 측정이 어렵다는 문제가 있음

▸ 이의 해결을 위해 레이더에 채택된 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave, 주파수 변조 연속파 레이더)를 적용하여 라이더를 개발하는 사례가 나오고 있음

▸ 근적외광의 수광부를 변경하여 개발하는 사례도 있는데, 대부분의 라이더는 포토 다이오드(PD)를 사용하며, 감도를 높이기 위해 단일 광자의 입사에서 대량의 전자를 발생시키는 ‘애벌란시 포토 다이오드(APD)’를 채택하는 경우가 많음

▸ 그러나 APD는 악천후에서 측정을 장거리화하기에 한계가 있는데, 수퍼 라이더 중에는 근적외광보다 긴 파장의 적외광을 사용하여 빛을 파동으로 인식해 안테나에서 빛을 받는 사례가 있으며, 이는 근적외광의 전파에 따른 문제를 해결하기 위한 것임

▸ 한편 해상도를 카메라 수준으로 높이기 위해 일반 CMOS 이미지 센서를 사용하는 수퍼 라이더도 등장하는 등 신형 라이더 개발은 경쟁 양상도 보이고 있음

◾ 일반 CMOS 이미지 센서를 사용하여 카메라 수준의 고해상도 거리 이미지를 얻을 수 있는 수퍼 라이더를 개발하고 있는 곳은 미국의 벤처기업인 ‘테트라뷰(TetraVue)’

▸ 테트라뷰는 이미지 센서의 수광부에 범용 CMOS 센서를 사용할 수 있는 라이더를 개발 중인데, 단 거리 측정에는 일반적인 라이더와 같이 ToF 방식을 사용함

▸ 테트라뷰의 수퍼 라이더는 약 200만 화소의 CMOS 이미지 센서를 사용하고 있어, 거리 이미지의 해상도는 카메라와 견주어 손색이 없는 수준임

▸ 초당 25 프레임 촬영이 가능하여 거의 실시간으로 거리 이미지를 얻을 수 있으며, 촬영 가능한 거리는 최대 80m로 나와 있지만 실제로는 130m까지 감지할 수 있으며, 향후 200m까지 장거리화 할 계획이라고 함

▸ 테트라뷰의 기술은 파장이 800nm ​​대로 가시광선에 가까운 근적외광 펄스를 기존의 플래시형 라이더와 마찬가지로 감지 범위에 내리쪼인 후 반사파를 이미지 센서에서 수광

▸ 이때 화소마다 반사파의 도달 시간을 측정하여 거리 이미지를 얻는데, 도달 시간은 자체 개발한 광학기구를 조합하여 측정하고 있음

<자료> Nikkei Electronics

[그림 2] CES 2018에서 테트라뷰의 시연 장면

◾ 테트라뷰의 수퍼 라이더는 ‘저비용화’가 가능하다는 장점이 있지만, 펄스를 사용하기 때문에 잡음에 약한 라이더의 과제는 여전히 안고 있음

▸ 반사파의 도달 시간 측정 방법에 대해 테트라뷰가 자세히 밝히고 있지는 않지만, 특허 출원 내용에 따르면 반사광의 강도를 통해 추정하는 것으로 보임

▸ 이미지 센서의 전면에 2개의 편광판을 겹친 광학 필터를 두며, 그 편광 특성을 전기적으로 제어하여 광학 필터의 투과율을 한 프레임 내에서 시간으로 바꾸는데, 가령 투과성을 90%에서 10%까지 직선적으로 낮추면 투과성은 수신 시간과 1대1로 대응하게 됨

▸ 따라서 이미지 센서의 각 화소가 받은 신호의 진폭을 통해 각 화소에 반사파가 도달한 시간을 알 수 있는데, 반사파의 진폭은 물체의 반사율에 따라 변화하므로 필터로 감쇄시키지 않고 수광한 신호로 정규화 하며, 정규화 된 신호 강도가 수신 시간에 대응하므로 거리를 추정할 수 있음

▸ 테트라뷰의 이 기술은 거리 정확도를 결정하는 시간의 측정을 ns(나노초) 순서로 실행할 필요가 없기 때문에 거리 방향의 분해능을 쉽게 높일 수 있을 것으로 보임

▸ 또한 일반 CMOS 이미지 센서와 수지 필름만으로 가동부 없이 구성할 수 있기 때문에 저비용화하기도 쉽다는 장점이 있음

▸ 다만 근적외광을 사용하기 때문에 안개 등에 흡수되기가 쉽고, 펄스를 사용하므로 잡음에 약하다는 라이더의 과제는 여전히 남아 있음

◾ 근적외광 펄스에서 기인하는 문제의 해결책이 될 수 있는 센서를 개발하고 있는 곳은 이스라엘의 벤처기업인 ‘오릭스 비전(Oryx Vision)’

▸ 오릭스 비전은 장거리 레이더에 견줄 만한 측정 범위(150m 이상)를 고분해능으로 센싱이 가능한 라이더를 개발 중임

▸ 레이저 빛을 섬광처럼 쪼인다는 점에서 기존 라이더와 같지만 레이더의 무선통신 방식 (FMCW)과 무선 수신 기술(MIM 안테나)을 조합한 것이 특징

▸ 적외광 중 장파장으로 분류되는 파장 10μm의 레이저 광을 사용하므로, 파장 1μm 전후의 근적외광을 사용하는 기존 라이더보다 안개 등의 환경에서 투과성이 높음

▸ 또한 펄스의 반사파가 아니라 레이더와 같은 연속파에 의한 FMCW 방식을 채택하고 있고 감지 범위의 전방향에 빛을 방사하는 플래시 타입이며, 반사 신호는 포토 다이오드가 아니라 안테나로 수신하고 초당 1500만 화소로 이미지 촬영이 가능함

▸ 오릭스 비전의 센서는 150m 떨어진 곳에서 10cm의 거리 분해능을 제공하는데, 5μm2 크기의 다수의 안테나 소자를 넣어 분해능을 확보하고 있음

<자료> Nikkei Electronics

[그림 3] 무선통신 기술을 이용한 라이더

▸ 특허 출원 내용에 따르면 오릭스 비전은 MIM 소자를 사용하는 것으로 보이는데, MIM 소자에 빛을 전력으로 변환하는 ‘렉테나(rectenna)'를 구성하며, 렉테나는 일반적으로 포토 다이오드보다 감도가 높음

▸ FMCW 방식의 레이더와 마찬가지로 낮은 값에서 높은 값까지 선형적으로 변하는 주파수를 갖는 처프(chirp)신호로 변조된 적외선을 송출하고 반사파와 믹싱하는데, 믹싱에서 얻을 수 있는 송신파와 수신파의 차이는 지연시간과 거리에 비례한 주파수가 됨

▸ 믹싱하여 발생하는 신호는 실리콘 반도체와 호환되는 주파수가 되도록 설계 할 수 있으나, 10μm의 파장은 20℃ 전후의 물체에서 나오는 복사파의 파장에 가깝기 때문에 주위 환경이 잡음의 원천이 될 수 있는 단점이 있음

◾ 레이더와 같은 FMCW를 사용하는 수퍼 라이더를 개발 중인 벤처기업은 ‘스테라비전(SteraVision)’인데, 500m 등 장거리 대응 레이더가 불필요하게 될 것이라 보고 있음

▸ 독자적으로 개발을 진행하고 있는 스테라비전은 신호를 ToF 방식보다 40배의 고감도로 받을 수 있고, 비나 안개 등 악천후에도 강하며, 파장이나 위상이 있는 레이저 광원을 사용하지 않고도 디지털 신호 처리를 통해 보정할 수 있는 기술을 조합하였음

▸ 스테라비전의 센서는 레이저 빔을 주사(스티어링)하는 방법에 특징이 있는데, 임의의 지점에 산발적으로 빔을 조사할 수 있으며, 굴절률을 제어 할 수 있는 액정 등으로 구성된 필름을 사용함

▸ 1쌍의 필름으로 빔을 두 방향 중 하나에 굴절시키므로 가령 8쌍을 겹치면 28(256)개 방향 중 어느 한 방향을 선택할 수 있고, 2개축을 준비하면 256×256 의 스캔이 가능하게 되는데, 전환 시간은 14μ~20μs 정도임

▸ 스테라비전은 빔 소자의 프로토타입을 제작하였으며, 이 부분만 2018년 내에 출시할 예정이며, FMCW 방식의 동작 여부를 2018년 내에 실증한다는 계획

<자료> xTech

[그림 4] 레이더 방식을 이용한 스테라비전

◾ 자동차 업계에서 안전성 확보를 위해 중복이 허용되던 센서의 통합은 필연적이며, 따라서 자율주행차의 3개 필수 센서를 넘어설 센서의 개발 경쟁도 이제 막 본격화되고 있음

▸ 자동차 업계는 안전이 제일이기는 하지만 비용절감 의식도 매우 강하기 때문에, 새로운 기술의 투입 초기에는 중복이 허용되다가 시장에서 검증되고 실적이 쌓이게 되면 안전성 보다 비용절감에 초점을 맞추는 경향이 있음

▸ 자동차 산업의 역사를 되돌아보면 ABS(Antilock Brake System)가 그랬고, 차량 마이크로컴퓨터 등의 전자 시스템이 그랬음

▸ 그렇게 보면 자율운전차의 보급이 시작되고, 추가적인 기능의 개발에 들어서는 단계에서는 중복이나 여유가 없어질 것이고, 그 과정에서 필연적으로 다양한 센서의 통합이 진행될 것이라 예상할 수 있음

▸ 카메라, 라이더, 레이더라는 자율운전차의 3대 센서 영역을 넘어선 통합 센터 개발의 큰 경쟁이 시작되었으며, 초기 양상은 기존 라이더에 카메라와 레이더 기능을 통합하는 수퍼 라이더 개발 경쟁으로 드러나고 있음

▸ 현재 회자되고 있는 1세대 자율운전차들이 센서 융합 방식 기반으로 개발된 것이라면, 새로운 통합 센서 개발의 경쟁은 자율운전차 초기 시장이 형성되고 난 후 본격적으로 산업을 형성할 2세대 자율운전차 시장을 겨냥하고 있음

▸ 자율운전차 개발의 후발주자들은 이러한 흐름을 잘 파악하여, 자율운전차 시장 경쟁에서 계속 뒤처지지 않기 위해 통합 센싱 기술의 개발을 병행하는 등 전략적인 기술 개발 및 시장 진입 계획을 수립하고 실행해 나갈 필요가 있음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1849호(2018. 6. 5. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

일론 머스크, 미디어 신뢰성 평가 사이트 &lsquo;프라우다&rsquo; 구축 계획.pdf

◾ 테슬라와 스페이스X의 CEO인 일론 머스크가 미디어 신뢰성 평가의 필요성을 역설하며 평가 사이트 구축 계획을 밝혀 이목이 쏠리고 있음

▸ 머스크는 독자들이 모든 기사에 대해 어느 정도 진실에 가까운지를 평가하게 함으로써 저널리스트나 편집자, 그리고 출판사의 신뢰성을 점수화 하여 시각적으로 확인할 수 있는 사이트를 구상하고 있음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1849호(2018. 6. 5. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

엔비디아, 의료영상 분야 위한 &lsquo;프로젝트 클라라&rsquo; 시작.pdf

◾ 엔비디아가 의료영상 분야를 겨냥한 새로운 클라우드 서비스를 위해 ‘프로젝트 클라라(Project Clara)’를 시작하였음

▸ 프로젝트 클라라는 영상 진단기기를 위한 가상의 확장 가능한 GPU(그래픽 처리 프로세서) 환경을 클라우드로 제공하는 것인데, 의료영상 분야는 원래 높은 연산 능력이 요구되지만 향후 AI(인공지능)와 결합으로 더 많은 컴퓨팅 파워가 요구되는데 따른 것임

▸ 엔비디아에 따르면, 의료영상 분야에 요구되는 연산 능력은 지난 6년간 약 10배 증가했으며 특히 최근 들어 급증하고 있는데, 이미지 재구성 등에 큰 연산 능력이 필요하게 되었고 AI 도입으로 인한 부하도 더해졌기 때문

<자료> NVIDIA

[그림 1] 엔비디아의 의료영상 처리 속도 향상을 위한 ‘프로젝트 클라라’

◾ 이런 상황 변화에 맞춰 엔비디아는 프로젝트 클라라의 런칭에 즈음하여 글로벌 영상 진단기기 제조업체들과 협력 관계를 강화하기 위한 제휴를 잇달아 발표하였음

▸ 먼저 2017년 11월에는 GE 헬스케어와 함께 지난 10년간의 협력관계를 보다 심화시켜 의료 분야에서 AI의 활용을 위해 협력할 것을 발표하였음

▸ ‘RSNA(북미영상의학회) 2017’ 학회에서 발표된 양사의 제휴는 전세계에 설치되어 있는 약 50만 대에 이르는 GE 헬스케어의 영상 진단기기에 AI를 접목하여 의료 데이터의 처리 속도를 향상시키는 데 목적을 두고 있음

▸ GE 헬스케어에 따르면, 자사의 X선 CT 장치 신제품인 ‘Revolution Frontier(레볼루션 프론티어)’ 모델에 엔비디아의 AI 플랫폼을 활용했는데, 이미지 처리 속도가 기존 제품 대비 2배가량 증가했다고 함

▸ 처리 속도가 개선되면 간 병변의 검출이나 신장 병변의 분석에서 신속한 처리가 가능해지므로, 불필요한 경과 관찰을 생략할 수 있어 결과적으로 신장 기능 장애를 가진 환자 등이 혜택을 누릴 수 있음

▸ AI 플랫폼 채택 외에도 GE 헬스케어는 초음파 영상진단 장치에 엔비디아의 GPU를 채택한다고 발표했는데, 이로써 혈류의 재구성 및 시각화가 가능해졌고, 더 우수한 2D 영상과 4D 영상이 가능해졌다고 함

▸ 한편 엔비디아는 올해 4월에 캐논 메디컬 시스템즈와 제휴를 맺고 의료연구기관을 대상으로 한 딥러닝 연구 인프라의 개발 및 판매에 관해 협력한다고 발표하였음

▸ 캐논 메디컬 시스템즈는 의료 기관이 보유한 데이터를 쉽게 수집·통합·공유할 수 있게 해주는 의료정보 통합 관리 시스템을 2018년 1월부터 제공하고 있는데, 이를 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼인 ‘DGX Station’으로 고속 처리하는 것이 양사 제휴의 목적임

▸ 의료 현장에서는 질병의 조기 발견과 진료를 지원하는 시스템으로 딥러닝에 의한 빅 데이터 분석에 기대를 모으고 있는데, 양사의 솔루션 결합 시도는 이러한 현장의 요구에 부응하기 위한 것이라 할 수 있음

◾ 엔비디아는 글로벌 의료기기 대형업체뿐 아니라 의료 벤처 및 스타트업과의 거리도 급속히 줄여나가고 있는데, 스타트업 지원 중 가장 큰 비중을 차지하는 것이 의료분야임

▸ 엔비디아는 ‘인셉션 프로그램(Inception Program)’이라 부르는 액셀러레이션 프로그램을 통해 딥러닝 기술에 강점을 가진 스타트업 2,800개 사에 대해 지원하고 대기업고 매칭해주고 있음

▸ 엔비디아 헬스케어 부문 부사장인 킴벌리 파월에 따르면 인셉션 프로그램 참가 기업 중에는 의료분야가 가장 많은데, 의료영상 분야를 중심으로 의료 벤처기업 약 300개 사가 액셀러레이션에 참가하고 있음

<자료> NVIDIA

[그림 2] 엔비디아의 액셀러레이터 프로그램‘인셉션(Inception)’

◾ 엔비디아가 지원하는 의료분야 스타트업들은 특히 제약분야에서 활동하는 기업들이 많은데, 이는 엔비디아가 제약 기업의 혁신을 가속화하는 데 AI가 중요해진다고 보기 때문

▸ 엔비디아는 이미지 분석 다음으로 AI 활용 시도가 향후 증가할 것 같은 분야로 게놈 분석 및 신약 개발을 꼽고 있음

▸ 파월 부사장은 인셉션 프로그램에 참가하는 스타트업을 가능한 한 많은 제약 업계에 소개하고 싶어 하며, 제약업계에서 사용되는 게놈 분석 및 극저온 전자 현미경 병리 진단 등을 스타트업이 경험하도록 하기 위해 이미 AI와 고성능 컴퓨팅 기반의 제공을 추진하고 있음

▸ 이 밖에도 엔비디아는 관련 당국에 대한 로비도 강화하고 있는데, AI의 의료분야 응용 이슈와 관련해 FDA(미 식품의약국)와 지속적으로 의견 교환을 하며, 몇 주에 한 건씩은 승인이 날 수 있도록 속도를 높이고 있음

▸ 엔비디아는 미국뿐 아니라 다른 국가에서도 규제가 완화되도록 하기 위해 각국의 영상 진단기기 제조업체 등과 공동의 노력을 전개해 나간다는 방침

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1849호(2018. 6. 5. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1848호(2018. 5. 30. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1848호(2018. 5. 30. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1848호(2018. 5. 30. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

막기 어려운 딥페이크 동영상, 비판적 미디어 수용 능력 필요.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

◾ 2016년 미 대선이 페이스북을 통해 유포된 가짜뉴스로 얼룩졌다면, 올해 11월 열릴 중간선거에서는 AI를 악용한 가짜 동영상이 여론을 조작할 것이라는 우려가 제기되고 있음

▸ 지난 미 대선 과정에서 대량 유포된 가짜뉴스의 배후에 러시아가 개입했다는 정황에 대한 수사가 진행 중이고, 유포과정에서 페이스북의 역할에 대한 청문회 등이 열리면서 가짜뉴스에 대한 사회적 경각심이 형성되었음

▸ 그러나 가짜뉴스를 없애기 위한 법적, 기술적 조치들이 강화되어도 기술의 발전에 의해 더욱 교묘한 방식의 가짜뉴스들이 생성, 유포되고 있는데, 최근에는 가짜 동영상이 기승을 부리며 새로운 사회문제로 부상하고 있음

▸ 가짜 동영상은 악의적으로 조작된 비디오로 인공지능(AI)이 실제로는 존재하지 않는 현실을 담은 영상을 리얼하게 그려 냄

◾ 올해 4월에 버즈피드에 올라온 오바마 전 대통령의 연설 동영상은 가짜 비디오가 얼마나 정교한지, 그래서 얼마나 큰 혼란을 야기할 수 있는지 실감나게 보여주었음

▸ 영상을 보면 성조기 앞에서 차분히 연설을 하던 오바마는 갑자기 ‘트럼프는 천하에 쓸모없는 놈(dipshit)’이라며 비속어로 비난하는 장면이 나옴

▸ 동영상을 보던 사람들이 오바마의 막말에 재미 혹은 당혹감을 느끼는 순간, 동영상은 화면이 분할되며 영화감독이자 배우인 조던 필(Jordan Peele)의 모습을 오바마와 나란히 보여주기 시작함

<자료> BuzzFeed

[그림 1] 입모양까지 똑같이 만든 가짜 동영상

▸ 동영상은 필이 말하는 대로 오바마가 말한다는 것을 확인시켜 주는데, 완전 리얼하게 입모양까지 똑같이 움직이고 있다는 것을 보여주고 있음

▸ 필이 등장할 때까지는 이것이 가짜 동영상임을 전혀 알아차리기 어려웠는데, 비디오 속의 목소리는 필의 실제 음성이었지만, 그는 오바마 대통령의 성대모사에 일가견이 있어 목소리를 구분하기가 쉽지 않았기 때문

▸ 이 가짜 비디오는 오바마의 연설 내용을 자기 마음대로 바꾸어 조작할 수 있음을 보여 줌으로써 이 기술이 내포함 심각한 위험성을 사람들이 알아차리게 할 목적으로 버즈피드와 조던 필이 공동을 제작한 것임

◾ 새로운 사회 문제로 떠오르고 있는 가짜 동영상을 손쉽게 제작할 수 있게 해주는 이 기술은 흔히 ‘딥페이크(DeepFake)’로 불리고 있음

▸ 딥페이크라는 명칭은 이를 맨 처음 만든 사람의 아이디에서 유래했는데, 레딧(reddit)에서 ‘Deepfakes’라는 아이디를 쓰는 이용자가 작년 11월에 텐서플로우 같은 오픈소스 소프트웨어를 이용해 유명 연예인과 포르노를 합성하여 관심을 끌었음

▸ 레딧에는 곧 ‘deepfakes’라는 서브 레딧이 만들어졌고, 올해 1월에는 ‘deepfakeapp’라는 아이디를 쓰는 유저가 ‘FakeApp’이라는 무료 앱을 제작해 배포하였음

<자료> Reddit

[그림 2] FakeApp 최신 버전(2018. 02)

▸ 이 FakeApp은 초보자도 잠시만 배우면 사용할 수 있을 정도로 쉬워 수많은 사람들이 앱을 이용해 딥페이크 영상을 만들기 시작했으며, 올해 2월 딥페이크 서브 레딧은 폐쇄되었지만 영상들은 이미 걷잡을 수 없이 퍼져나가고 있음

▸ 페이스북은 2014년에 딥러닝 기반의 얼굴 인식 기술인 ‘딥페이스(DeepFace)’를 개발하기 시작해 2017년에 런칭한 바 있는데, 딥페이크는 페이스북의 딥페이스 기술을 응용해 개발한 것으로 알려지고 있음

◾ 딥페이크 기술로 만들어진 가짜 동영상은 유명 연예인을 대상으로 삼는 경우가 많으며, 트럼프와 푸틴 대통령 등 거물 정치인들도 주요 타깃이 되고 있음

▸ 대체로 ‘Deepfakes Replacement(딥페이크 대체)’라는 타이틀을 달고 있는 이 가짜 동영상들에 자주 등장하는 대표적 유명인은 배우 니콜라스 케이지

▸ 케이지의 딥페이크 영상은 흔한 인터넷 놀이의 하나로 볼 수 있는데, 영화 골드핑거의 주인공인 션 코너리의 얼굴이나 인기 프로그램 SNL의 크루인 앤디 샘버그의 얼굴을 니콜라스 케이지로 대체한 영상들이 대표적

▸ 정치인에 대한 딥페이크 영상은 풍자 목적이 강한데, 트럼프 대통령 흉내로 정치 풍자 코미디를 진행하고 있는 배우 알렉 볼드윈은 딥페이크 기법을 이용해 트럼프로 분장한 자신의 얼굴을 실제 트럼프의 얼굴로 대체한 영상을 공개해 화제가 된 바 있음

<자료> DeepFakes

[그림 3] 트럼프 풍자 가짜 동영상

▸ 앞서 조던 필의 경우와 마찬가지로 볼드윈이 제작한 영상에서 트럼프의 말은 사실은 볼드윈이 한 것이며 얼굴만 진짜 트럼프로 대체된 것이기 때문에, 가짜 동영상인지 여부를 구별하는 것은 쉽지 않음

▸ 단지 풍자 목적이라면 재미로 넘길 수도 있으나, 진짜와 가짜의 구분이 쉽지 않은 상황에서는 이 기술이 악용될 경우의 폐해를 먼저 우려하지 않을 수 없는데, 트럼프의 경우는 돌출 발언도 잦기 때문에 가짜 동영상의 폐해는 더욱 크게 나타날 수 있기 때문

◾ 뭐니뭐니해도 딥페이크 기술이 가져올 수 있는 가장 큰 위험은 딥페이크 영상이 최초 만들어진 목적에서 보듯 포르노 영상에 적용되고 이것이 광범위하게 유포되는 것임

▸ 작년 연말에는 포르노 배우의 얼굴을 영화 원더 우먼에서 타이틀 롤을 맡은 이스라엘 여배우 갤 가돗(Gal Gadot)의 얼굴로 바꾼 가짜 동영상이 인터넷에 게재되어 본인은 물론 사회적으로도 큰 충격을 준 바 있음

▸ 과거에도 이런 사례는 있었으나 영상이 조악하거나 합성임을 알아차릴 수 있어 해프닝으로 넘어갔다면, 딥페이크로 만든 이 영상은 갤 가돗이 정말 포르노 영화에 출연한 것 아니냐는 생각을 잠시라도 불러일으켰다는 점에 사태의 심각성이 있음

▸ 실제와 구분이 어려워 현실감을 줄 수 있기 때문에 이러한 영상을 찾으려는 수요가 발생할 수 있고, 이렇게 되면 딥페이크를 이용한 포르노 영상은 더욱 확대 재생산될 수밖에 없어 거의 모든 유명인들이 피해자가 될 수 있음

▸ 이미 갤 가돗 외에 배우 엠마 왓슨, 뮤지션인 케이티 페리와 테일러 스위프트 등 많은 유명인이 피해를 입었으며, 아시아 지역에서는 K-팝 여가수들이 타깃이 되고 큰 피해를 입고 있음

▸ 최근에는 유명인 이외에 일반인을 대상으로 딥페이크 영상을 만든 후 배포 위협을 하며 돈을 요구하는 악질 범죄들도 시도되고 있어 더 큰 사회적 문제를 낳고 있음

▸ 일반인 대상 범죄 역시 확산될 가능성이 있는데, 이미 사회적으로 리벤지 포르노가 문제가 되고 있는 상황에서, 진짜처럼 보이는 가짜 동영상이 유포될 경우 입게 될 충격과 공포는 형언할 수 없기에 피해자들은 어쩔 수 없이 협박에 응할 수밖에 없기 때문

▸ SNS를 통해 하루에도 수십 개의 사진과 동영상을 올리고 많은 사람이 볼 수 있는 시대에서는 이제 누구나 딥페이크 영상의 잠재적인 피해자가 될 수 있음

◾ 딥페이크 영상이 가능하게 된 배경에는 딥러닝 등 인공지능(AI) 기술이 자리잡고 있는데, 기초 기술에 대한 논문이 발표되어 주요 내용들이 다 공개되어 있음

▸ AI를 적용한 소프트웨어들은 사진과 비디오에 등장하는 인물의 얼굴을 다른 얼굴로 바꿀 수 있는 기능을 구현할 수 있음

<자료> Iryna Korshunova et al.

[그림 4] AI를 이용한 빠른 얼굴 스와핑

▸ 2016년 11월 발표된 ‘CNN을 이용한 신속한 얼굴 뒤바꾸기(Fast Face-swap Using Convolutional Neural Networks)’라는 제목의 논문은 원본 사진의 얼굴을 다른 사람의 얼굴로 대체하는 기술을 소개하고 있음

Fast_Face-swap_Using_Convolutional_Neural_Networks.pdf

▸ 논문은 여러 유명인의 얼굴을 니콜라스 케이지와 테일러 스위프트의 얼굴로 바꾸는 과정을 설명하고 있는데, 얼굴의 방향, 시선, 입술의 모양, 헤어 스타일은 원래 이미지를 그대로 두고 눈, 코, 입술, 눈썹, 얼굴 주름 등은 두 사람의 것으로 대체하였음

▸ 구체적으로는 입력 이미지에서 눈코입의 배치 정보를 추출하고 대체할 이미지의 눈코입 객체를 입력 이미지의 배치 정보에 맞게 재배치하여 스티칭하는 프로세스임

▸ 따라서 원본 이미지의 얼굴과 대체하려는 이미지의 얼굴이 전체적인 형태가 유사할 경우 어색하거나 코믹한 느낌이 없어지고 보다 자연스럽게 받아들여지게 됨

▸ 논문의 제목에 ‘신속한(fast)’이라는 단어가 사용된 것은 이 얼굴 바꿔치기 과정을 사람이 일일이 손으로 할 수도 있지만, 소프트웨어를 이용하면 퀄리티는 손으로 할 때보다 떨어지지만 아주 빠르게 할 수 있기 때문

<자료> Iryna Korshunova et al.

[그림 5] AI를 통한 얼굴 스와핑 프로세스

◾ 딥러닝을 이용한 얼굴 스와핑의 정교성을 높이려면 상당한 컴퓨팅 파워가 필요하나 하드웨어 발달로 인해 일반적인 컴퓨터에서도 구현이 가능한 상황임

▸ 딥페이크는 딥러닝 기법으로 얼굴을 이해하고 서로 다른 두 사람의 얼굴을 대체하는 기법을 학습하는데, 구체적으로는 컨볼루셔널 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)'으로 원본 얼굴과 대체 얼굴의 특징을 학습한 후 이 둘을 서로 바꿈

▸ 신경망 학습을 위해서는 양자의 얼굴 사진을 대량으로 입력하여 알고리즘이 얼굴의 특징 및 대체 프로세스를 학습하게 하는데, 응용 프로그램은 엔비디아의 개발환경인 CUDA에서 실행되며 프로세서로 엔비디아 GPU가 필요함

▸ 진짜처럼 보이게 하기 위한 학습 및 대체 과정에는 상당한 연상량이 발생하지만, 할리우드급의 특수 촬영을 누구나 쉽게 할 수 있게 된 이런 시대에는 컴퓨터에 엔비디아 그래픽 카드를 탑재한 구성만으로 실행할 수 있음

▸ 얼굴을 대체하는 알고리즘은 학술 주제로 대학 등에서 연구가 진행되고 있었던 것인데, 그 연구 성과가 소프트웨어의 형태로 공개되었고 사용하기 쉬운 툴로 개선되어 깃허브에 공개되면서 단숨에 확산되었음

▸ 대학 등에서 얼굴 대체 알고리즘 개발을 연구한 이유가 무엇인지는 정확히 나와 있지 않지만, 이 기술은 공개되자마자 가짜 포르노 영상에 가장 먼저 악용됨으로써 범죄의 도구로 전락하게 될 상황이 전개되고 있음

◾ 딥페이크 기술의 위험성은 누구나 손쉽게 이용할 수 있게 된 반면, 그 진위 여부를 가리기 위한 대응책의 마련에는 5~10년이 걸릴 것으로 예상된다는 데 있음

▸ 이미 어도비 포토샵 같은 이미지 편집 툴을 이용한 사진이나 비디오 변조가 가능하긴 했지만, 이는 전문가가 직접 손으로 조작을 해야 가능한 것임

▸ 반면 딥페이크는 AI 기술이 접목되어 사진과 비디오 조작 프로세스가 자동화됨으로써 초보자도 손쉽게 가짜 비디오를 만들 수 있게 된다는 데 심각성이 있음

▸ 바꾸려는 대상을 다양한 각도에서 찍은 사진을 모은 다음 사진값을 대입할 영상을 고르기만 하면, 나머지는 소프트웨어라 해주길 기다리기만 하면 되는데, 지금은 약 40시간 정도를 기다려야 하지만 이 대기시간도 아마 더욱 더 줄어들 것임

<자료> BBC

[그림 6] 딥페이크 제작 프로그램 FakeApp

▸ 딥페이크 소프트웨어가 맨 처음 등장하고 나서 전문가들은 기술이 보편화될 때까지 1년 정도 걸릴 것으로 내다봤지만 실제로는 1달 만에 보편화되었음

▸ 상황이 이렇다보니 선거 과정에서 가짜뉴스로 홍역을 앓았던 미국 사회는 당장 11월 중간 선거 과정에서 가짜 비디오를 악용하려는 시도에 대해 걱정하지 않을 수 없음

▸ 가짜뉴스 방치에 대한 책임을 추궁당하고 있는 페이스북은 이미 AI를 이용해 혐오 조장 연설을 걸러내겠다는 의지를 표명하고 있지만, 기술이 완성될 때까지는 5~10년이 걸릴 것으로 자체 예상하고 있음

▸ 다른 기업들도 가짜 비디오를 감지하는 기술의 개발에 몇 년이 더 걸릴 것으로 보고 있기 때문에, 이번 중간 선거에서는 유효한 방지 수단이 없는 실정임

▸ 이는 비단 미국만의 우려는 아닐 것이며, 모든 국가와 시민사회가 당면한 새로운 위험요인인데, 당장 우리나라만 하더라도 가령 북미회담이 취소되고 트럼프가 북한을 군사 공격한다는 내용의 가짜 비디오가 만들어진다면 이것이 미칠 악영향은 매우 큼

◾ 딥페이크 기술은 AI가 빛과 그림자를 동시에 가져올 것임을 보여주는 또 하나의 사례이며, 따라서 시민들 스스로 자신과 사회를 보호하기 위한 적극적 노력이 필요함을 시사함

▸ 딥페이크 영상이 퍼짐에 따라 일단 커뮤니티들은 빠르게 대응하고 있는데, 이미지 호스팅 사이트인 기프캣은 딥페이크 관련 모든 게시물을 삭제했으며, 딥페이크가 맨 처음 시작된 레딧 역시 조치를 취할 것으로 알려졌음

▸ 구글은 아직 딥페이크에 대해 검색 차단 입장을 내놓고 있지 않지만, 유튜브가 딥페이크 비디오의 주요 유포 경로이기 때문에 고심이 큰 것으로 보임

<자료> The Deepfake Society

[그림 7] 딥페이크 대응이 필요한 유튜브

▸ 가짜 동영상은 유명인은 물론 일반인들까지 한 개인의 삶을 피폐하게 만들 수 있으며, 한 사회 나아가 국제 평화를 위험에 처하게 만들 위험성도 내포하고 있음

▸ 그러나 기술적으로 대응할 수단이 아직 없는 상황이므로, 당분간 문제의 해결은 오롯이 각 개인과 시민사회의 몫으로 남겨질 수밖에 없으며, 각자 피해를 당하지 않도록 조심하고 또한 누군가에게 피해를 줄 수 있다는 점을 자각하는 것이 필요함

▸ 따라서 딥페이크 영상은 윤리적 문제이기도 하지만 한편으로는 시민사회의 분별력, 합리적 추론 능력을 시험하는 문제이기도 함

▸ 이미 가짜뉴스 유포가 일상화되어 있고, 여성 뮤지션들이 딥페이크 영상의 주요 피해자가 되고 있는 우리나라 역시 딥페이크 기술에 대한 사회적 성찰과 감시 노력이 다른 어떤 사회보다도 필요할 것임

▸ 트래픽 경쟁에 내몰린 언론들이 사실 확인을 거치지 않은 오보를 의도적인 왜곡 보도를 내보내도 이에 대한 견제나 처벌이 유명무실한 한국의 미디어 상황은 딥페이크 영상을 통해 혼란을 야기하려는 불순세력에게는 더할 나위 없이 좋은 환경일 수 있음

▸ 얼굴 스와핑 기술은 이미 도래했고 늘 그렇듯 기술을 되돌릴 수 있는 길은 없기 때문에, ‘보는 것이 믿는 것이다’라는 소비 태도보다는 자발적인 해석 노력과 합리적 의심에 기반을 둔 질문하는 능력을 키우는 것이 우리 사회에 요구되고 있음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1847호(2018. 5. 23. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

상용화 단계에 다다르고 있는 AI 이용 &lsquo;마인드 리딩&rsquo; 기술.pdf

◾ 사람의 생각과 마음을 소프트웨어로 읽어 내는 ‘마인드 리딩(Mind Reading)’ 기술은 점차 비즈니스 응용 및 상용화가 가능한 단계에 다다르고 있음

▸ 미래 학자들은 오래 전부터 마인드 리딩 기술의 등장을 예측해 왔으며, 실제로 뇌파의 패턴을 검출하는 것은 수십 년 전부터 가능했으나 마인드 리딩까지 가기에는 퍼즐 조각 하나가 부족했는데, 바로 감지한 뇌파를 해석하는 기술임

▸ 하지만 인공지능(AI)과 기계학습 기술의 발전에 힘입어 이 퍼즐도 맞춰져 가고 있으며, 마침내 사람의 머릿속에서 일어나는 일들을 알 수 있게 되었음

▸ 이 처리 과정을 거칠게 요약하면, 우선 연구진이 개발한 소프트웨어로 인간의 뇌에서 측정한 데이터를 가져와 이를 단어 및 이미지와 매핑시켜 놓고, 이후에 측정한 데이터를 읽고 해석하여 다양한 유형의 생각 표출 및 멘탈 제어 애플리케이션에 사용하는 것임

▸ 가령 매사추세츠 공대(MIT) 미디어랩이 고안한 얼굴에 장착하는 장치는 기계학습 시스템과 결합되어 있는데, 사용자가 머릿속으로 생각한 단어를 읽어 내 이를 텍스트로 변환해 주는 기능을 수행함

◾ 실시간으로 음성을 텍스트로 전환해 주는 기기들은 이미 많이 사용되고 있지만, MIT가 개발한 기기는 ‘사람이 말하는 과정’이 없어도 텍스트 전환이 가능하다는 것이 차이점

▸ 사람이 말을 하는 것은 뇌가 얼굴의 근육에 신호를 보냄으로써 가능한 것인데, 연구에 의하면 소리를 내지 않고 마음속으로 무언가 생각을 하게 되는 경우에도 뇌에서 얼굴로 신경 근육 신호가 보내진다고 함

▸ MIT 미디어랩이 개발한 ‘알터에고(AlterEgo)’ 기기는 이 신경근 신호를 전극으로 포착한 후 기계학습 시스템을 이용해 특정 신호를 특정 단어와 매칭함

▸ 따라서 이 장치를 이용하면 ‘목소리를 내지 않고 말하기(subvocalization)’ 혹은 ‘침묵의 발성(silent speech)’ 과정을 발성 과정과 동일하게 처리하는 것이 가능해 짐

<자료> MIT Media Labs

[그림 1] 속말을 텍스트로 변환하는 알터에고 프로토타입

▸ 연구팀에 따르면 사람마다 얼굴 생김새는 다르지만, 15분 정도만 커스터마이징을 하고 기계학습을 시키면 92%의 정확도를 달성할 수 있었다고 함

▸ 이 장치는 골전도 이어폰을 내장하고 있기 때문에, 머릿속으로 가상 비서에게 정보 요청을 한 후 바로 옆에 서 있는 사람도 들을 수 없는, 오직 자신만 들을 수 있는 소리로 보고를 받을 수 있는 애플리케이션의 구현도 가능함

▸ 알터에고 기기는 마인드 리딩 기술의 놀라운 사용례라고 할 수 있는데, 뇌가 보내는 모든 신호를 읽는 것이 아니라 안면 근육에 보내는 신호만을 파악해 생각을 읽어냄으로써 속말을 컴퓨터 인터페이스화 할 수 있음을 보여주었다는 데 큰 의의가 있음

▸ 또한 이미 보편화 되고 있는 가상 비서와 대화 같은 행위를 다른 사람이 들을 수 없게 수행할 수 있게 함으로써 가상 비서 이용 맥락을 확장했다는 점에서도 의의가 있음

◾ 알터에고 외에도 말 또는 소리와 뇌 활동 사이의 연관성을 해석하여 사람과 컴퓨터 사이의 인터페이스 기술로 활용하려는 시도는 여러 대학과 기업을 통해 진행되고 있음

▸ UC 샌프란시스코 대학의 연구팀도 90% 정확도의 마인드 리딩 기기를 개발했는데, 이 장치는 사람이 소리를 들을 때 일어나는 뇌 활동을 감지하는 기술을 기반으로 함

▸ 뇌의 활동을 텍스트로 전환해 주는 이 기기의 명칭은 ‘뉴로프로스테시스(neuroprosthesis)’인데, 일종의 간질 치료 방식을 이용한 것으로 피험자의 뇌 표면에 전극을 이식하고 이를 통해 청각 피질의 뇌파를 모니터링 함

▸ 외부로부터 감지한 것이든 스스로 만들어낸 것이든 ‘발성’은 생각을 텍스트로 변환할 수 있는 장치를 고안하기 위해 필요한 첫 번째 단계가 됨

▸ 연구팀은 이렇게 데이터를 얻은 다음 알고리즘을 이용해 특정 단어를 들을 때 뇌파가 어떻게 변하는지를 매핑함으로써 뇌파를 해독하였음

▸ 카네기 멜론 대학의 연구팀은 뇌의 스캔을 통해 복잡한 생각을 읽어 내고 이를 적절한 문장으로 변환해주는 방법을 고안했는데, 이들의 연구는 복잡한 사고 과정에서 다음에 올 문장을 AI로 예측할 수 있는 가능성을 보여주었음

▸ 페이스북도 마인드 리딩 프로젝트에 착수했는데, ‘빌딩 8(Building 8)’이라는 비공개 조직을 두고 이용자들이 생각만으로 페이스북 메신저에 메시지를 보낼 수 있게 하는 방법을 개발하고 있음

<자료> The Verge

[그림 2] 페이스북의 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)

▸ 유저 인터페이스 개발이 본업인 마이크로소프트도 지난 해 뇌의 행동을 이용해 컴퓨터나 애플리케이션 상태를 변경하는 인터페이스를 개발에 관한 특허를 등록하였음

▸ MS의 연구에 따르면, 가령 음악 재생 시에 소리의 크기에 불쾌감을 느꼈다는 뇌의 활동이 감지되면, 자동적으로 볼륨을 낮추라고 지시하는 것이 가능해 짐

▸ 이런 인터페이스 기술은 마우스의 정확도 향상에서부터 복합현실(MR) 기기인 ‘홀로렌즈(HoloLens)’에 이르기까지 마이크로소프트와 관련된 모든 제품에 응용될 수 있음

◾ 말이나 소리뿐 아니라 눈에 비치는 시각적 이미지를 이용한 마인드 리딩에 관한 연구 역시 상당한 진전을 이루고 있음

▸ 최근 토론토 대학 스카보로 캠퍼스의 연구팀이 공개한 논문은 뇌의 활동에 근거해 피험자에게 보여 준 얼굴의 이미지를 대략적으로나마 재현 가능함을 보여주고 있음

▸ 13명의 피험자에게 140명의 얼굴 사진을 보여 주고 그 때마다 나타난 뇌파(EEG) 데이터를 연구팀이 개발한 AI 알고리즘으로 처리한 결과, 희미하지만 식별 가능한 형태로 피험자들에게 보여준 사진의 얼굴을 재현할 수 있었다고 함

▸ 연구팀을 조만간 기억 만에서 얼굴을 재현하는 것도 가능할 것으로 확신하고 있는데, 이런 기술은 당연히 경찰 같은 수사기관에 쓰임새가 상당할 것임

▸ 교토 대학의 연구팀도 토론토 대학의 연구와 유사한 기능을 가지는 신경망 시스템을 개발하고 있는데, 피험자에게 사진을 보여 주고 기능자기공명단층촬영(fMRI) 장치로 뇌의 혈류 모양을 스캔한 후 AI를 이용해 피험체가 본 이미지를 추정하는 연구임

<자료> Cerebral Cortex

[그림 3] 시각피질 활동 분석을 통한 마인드 리딩

▸ 퍼듀 대학 연구팀도 fMRI 장치와 AI를 이용한 마인드 리딩 연구를 진행하고 있는데, 피험자에게 동영상을 보여 주고, AI를 이용해 동영상을 볼 때 시각 피질에서 일어나는 뇌의 활동을 이해하도록 소프트웨어를 학습시켰음

▸ 연구팀은 반복 실험을 통해 뇌의 활동 상태만을 보고서 그 사람이 무엇을 보고 있는지를 알아낼 수 있을 것으로 기대하고 있음

◾ 보다 실용성을 염두에 둔 맥락에서 마인드 리딩을 연구하는 사례들도 나타나고 있는데, 가상현실(VR) 게임과 자동차 제어에 응용하는 것이 대표적임

▸ 스타트업 ‘뉴러블(Neurable)’은 가상현실 게임인 「어웨이크닝(Awakening)」에서 물건을 집어 올리거나 던지는 작업을 머릿속 생각만으로 할 수 있게 했는데, 전극이 탑재된 머리띠를 HTC의 VR 헤드셋인 바이브(VIVE)에 연결하여 구현하였음

<자료> gigazine

[그림 4] 바이브 HMD에 전극을 연결한 뉴러블

▸ 뉴러블의 게임은 MIT 미디어랩의 연구와 마찬가지로 머릿속의 생각 전체를 읽는 것이 아니라 이용자의 신경 활동을 이용해 명령이나 지시로 사용하는 것임

▸ 한편 HTC의 액셀러레이터 프로그램인 ‘VIVE X’에 참가 중인 우리나라의 ‘룩시드 랩스(Looxid Labs)’가 개발 중인 모바일 VR 헤드셋은 시선 추적과 뇌파 측정을 함께 이용하여 감정을 인식하는 기술을 탑재하고 있음

▸ 룩시드 랩스는 동일한 기능을 가진 HTC 바이브용 어태치먼트도 개발했는데, 개발자 키트는 올해 여름에 출시할 예정임

▸ 보다 실용적인 예로는 올해 3월 제네마 국제 모터쇼에서 닛산 자동차가 공개한 컨셉 카 ‘IMx KURO’를 들 수 있는데 드라이버의 뇌파를 측정하는 헤드셋을 갖추고 있음

▸ 이 컨셉 카는 운전자의 뇌파를 이용해 차량의 반응 속도를 향상시키는데, 가령 운전자가 브레이크를 걸려고 하면 뇌파를 감지해 실제 운전자가 브레이크 페달을 밟기 전에 제동을 시작하는 것으로, 닛산에 따르면 차량 반응 속도가 최대 0.5초 빨라진다고 함

◾ 마인드 리딩 AI 기술의 눈부신 발전을 가장 잘 활용하는 길은 독립적인 마인드 컨트롤 애플리케이션의 개발이 아니라 기존 비즈니스 애플리케이션을 향상시키고 보완하는 것임

▸ 마인드 리딩 기술의 가치를 극대화하려면 이 기술을 SF 영화에 나오는 초인적 두뇌를 가진 사이보그나 외계인의 능력이 아니라, 우리가 현재 이용 중인 기술들의 정확도와 자율성을 높여주는 아주 현실적인 기술로 바라볼 필요가 있음

▸ 예를 들어, 기존의 기술과 마인드 리딩을 결합하면 사용자 본인의 의도와 사고 과정을 이해할 수 있어 자동 수정 및 음성 인식 정확도는 100% 가까이 향상될 수 있음

▸ 그때그때의 기분에 따라 조명과 볼륨이 자동으로 조정되도록 하는 것이나 유저 인터페이스가 사용자가 의도한 방식대로 정확히 작동하도록 하는 것도 현실적인 마인드 리딩 기술의 활용 예임

▸ 사이버 보안 분야 스타트업인 ‘엠파우(Empow)'는 랜섬웨어 공격을 행하는 해커들의 의도를 정확히 읽음으로써 해커와 전쟁에서 우위를 차지할 수 있게 해주는 마인드 리딩 AI를 개발하고 있는데, 이 역시 매우 현실적인 응용이라 할 수 있음

▸ 한편, 중국의 공장, 국영 기업, 군대에서는 대규모로 직원들이나 군인들의 뇌의 활동을 모니터링하고 있는데, 무선 센서를 모자에 장착하고 여기서 얻은 데이터를 A로 분석해 작업장의 전반적인 분위기를 감지하고 있음

▸ 이런 방식의 활용은 현실적이기는 하나 빅브라더 논란을 낳기도 하는데, 중국의 기업들은 이 ‘감정 감시 기술’을 이용해 직원들의 배치를 전환하거나 휴식 시간의 길이를 조정함으로써 생산성을 높이고 결과적으로 이윤을 높이는데 활용한다는 입장임

▸ AI 기술의 진전이 마인드 리딩을 손에 잡히는 기술로 만들고 있기 때문에, 이제는 공상이 아니라 이 기술을 이용해 실용적이고 생산성을 향상시킬 수 있으며 사용하기가 즐거운 애플리케이션을 어떻게 개발할 것인지를 고민해야 할 때임

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1847호(2018. 5. 23. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

FPT의 자율주행차, 첨단 IT 파트너로 발돋움하는 베트남 IT의 상징.pdf

◾ 수많은 오토바이들이 줄지어 달리며 장관을 연출하던 베트남의 도로는 이제 빠른 속도로 자동차들에 의해 점렴되어 가고 있음

▸ 인구 9,200만 명에 연평균 6%대의 경제성장률을 유지하고 있는 베트남은 2025년경 신차 수요 290만 대의 자동차 거대시장으로 발돋움할 것으로 예상되고 있음

▸ 2016년 기준 베트남의 신차 판매대수는 약 30만 대를 기록했고 2017년에는 이보다 10% 적은 27만 대를 기록했으나 이는 소비자들이 2018년 수입차 무관세 정책을 기다린 때문으로 올해 신차 판매대수는 폭발적인 급증이 예상되고 있음

▸ 실제 베트남의 중산층이 확대되고 있고, 올해 1월 1일부터 수입차에 부과하던 30% 관세가 철폐되면서 오토바이를 선호하던 분위기는 빠르게 자동차 선호로 넘어가고 있음

▸ 베트남의 차량 국산화율은 승용차 20%, 승합차 30% 수준이기 때문에 글로벌 완성차 업계의 베트남 공략이 거세질 것으로 예상되는데, 베트남 정부가 무관세 조건으로 내건 국산화율 40% 이상 조건을 맞추기 위한 업체간 전략 싸움도 치열할 전망

◾ 경제발전 기간이 압축되는 신흥국가에서는 종종 여러 세대의 기술이 중첩되어 나타나기도 하는데, 베트남에서 이런 현상을 잘 보여주는 것은 자율주행차의 도로 주행 테스트임

▸ 국산화율이 20%라는 수치에서 나타나듯, 베트남 자동차 산업의 수준은 이제 막 발전단계에 진입한 것으로 볼 수 있지만, 선진국의 새로운 자동차 산업 패러다임으로 지목되는 자율주행차 개발도 현재 베트남에서 진행되고 있음

▸ 베트남의 자율주행차 개발을 주도하고 있는 곳은 베트남 최대 IT 기업인 FPT 소프트웨어로 2016년 1천 명의 엔지니어가 참여하는 자율운전 R&D 조직을 신설한 이래 ADAS(첨단운전자지원시스템) 등의 개발을 진행하고 있음

<자료> FPT Software

[그림 1] FPT가 개발중인 자율주행차 외관

▸ FPT는 2016년 말에 자율주행차 개발을 시작해 2017년 5월에 프로토타입을 개발했고, 같은 해 10월부터 하노이에 있는 자사의 R&D 거점인 ‘호아락 하이테크 파크’에서 직원 이동 목적으로 주행을 시작하였음

▸ 이후 주행 테스트 거리가 늘어나고 기술을 보완하면서, 2018년 5월부터는 도로 상에서 주행 시험을 할 수 있도록 허가를 받아 현재 테스트를 수행 중에 있음

◾ 사실 FPT가 테스트 하고 있는 자율주행차를 보면 미디어에 소개되는 자율주행차들과 다소 차이가 있으나, FPT가 순수 독자기술로 개발하고 있다는데 주목할 필요가 있음

▸ FPT의 자율주행차에 탑승해 보면 약간 당황할 수 있는데, 웨이모 등의 미끈한 차량에 비하면 마치 차고나 실험실에서 긱들이 만든 듯 다소 어수선한 분위기이기 때문

<자료> FPT Software

[그림 2] 주행 중인 FPT 자율주행차의 내부

▸ 이에 대해 FPT 글로벌 오토모티브 사업본부는 ‘아직까지는 독자 기술로만 개발하고 있기 때문’이라 설명하는데, 운전 데이터의 분석 및 객체 인식 등에 필요한 기계학습과 딥러닝 기술을 시행착오를 거쳐 가며 고도화 해 오고 있다고 함

▸ 자신들이 만든 자율운전 소프트웨어가 제대로 작동하는지 확인하기 위해 실제로 주행시켜보는 것이기 때문에, 장애물을 감지해 핸들을 제대로 꺾느냐가 중요하지 내부 인테리어가 케이블로 어수선하거나 핸들을 꺾을 때 소음이 큰 것은 문제가 아니라는 입장임

▸ 그렇다고 FPT 소프트웨어가 자율운전 자동차를 스스로 상용화하겠다는 것을 목표로 하고 있는 것은 아닌데, 자율운전차 기술 개발의 목표를 자율운전차 상용화에 전력을 다하고 있는 구미의 자동차 업체들의 파트너가 되는 데 두고 있기 때문

▸ 즉, 최고의 자율주행차 기술 업체들의 베트남 및 동남아 지역 파트너가 되기 위해 먼저 자신들의 기술력을 높이기 위해 독자적인 자율운전 기술 개발에 매진하고 있는 것임

◾ 자율운전차 기술 개발에 대한 FPT의 이러한 입장은 전사 차원의 사업 전략이기도 하며, 나아가 수탁생산 기지에서 탈피하려는 베트남 IT 산업 전체의 지향점을 보여주고 있음

▸ FPT 소프트웨어는 지금도 자동차 부품업체 등에 임베디드 소프트웨어를 제공하고 있으며, 2년 연속 관련 사업이 50% 이상 성장하고 있음

▸ 그러나 이런 상황에도 FPT는 위기감을 느끼고 있는데, 그동안 오프쇼어(해외 수탁)를 전문으로 해 왔기 때문에 쉬운 일을 아무리 잘해도 고객이 중요하게 생각하지 않는다는 것을 알고 있고, 따라서 스스로 가치를 높여야 한다는 것을 절감하고 있기 때문

▸ 언제까지나 해외 기업이 하청하는 일만 맡아서는 뒤처지게 될 것이고, 새롭게 부상하는 기술 영역에서는 고객과의 관계도 변화할 것이며, 고객 및 파트너와 상호 협력하며 PoC(기술개념 증명)를 실행해야 하는 아젠다가 늘어날 것이란 게 FPT의 판단임

▸ 불과 3~4년 전만 해도 FPT를 비롯한 베트남의 IT 기업들은 외국 기업의 ‘지원’이 필요하다는 것을 강조했으나, 최근에는 ‘협업과 파트너십’을 강조하는 경우가 늘고 있음

▸ 베트남의 360개 IT 기업이 참여하고 있는 베트남 소프트웨어 & IT 서비스 협회(VINASA)도 이와 같은 입장이어서, 지금은 외국 기업들이 베트남에 생산을 위탁하는 관계이지만 점차 이를 대등한 협력관계로 바꾸어 나가겠다는 의지를 표출하고 있음

◾ 첨단 IT 분야의 글로벌 파트너로 발돋움하려는 FPT와 베트남 정부는 최근 방한하는 등 한국과 협업을 적극 모색하고 있는데, 이는 한국기업들에게도 중요한 기회가 될 전망

▸ FPT 코퍼레이션과 베트남의 안보부와 내무부는 5월 22~27일간 방한하여 국가 디지털 변혁 및 제4차 산업혁명 연구개발 전략, 스마트 시티 솔루션 등에 관한 양국간 투자 및 기술협력 방안에 대해 논의할 예정임

▸ 이번 방한에는 FPT 코퍼레이션의 쯔엉자빙 회장도 참가했는데, 현재 직원 수 2만 8천명 이상, 전세계 21개국에 진출해 있는 FPT의 창업자 쯔엉자빙 회장은 베트남의 빌 게이츠라 불릴 정도로 베트남 ICT 산업에 영향력이 큰 인물로 알려져 있음

▸ FPT는 현재 자율주행차 개발 외에도 현재 인텔과 협업을 통해 의료, 보안 등의 분야에서 신기술을 개발하고 있으며, 지능형교통시스템 등 스마트 시티 등 기업의 미래를 위한 첨단 ICT 기술 기반의 성장 동력 확보에 박차를 가하고 있음

▸ 이번 방한 등을 계기로 양국간 다양한 협업 기회가 창출된다면 국내 기업들은 베트남을 필두로 새롭게 부상하는 동남아 ICT 시장 진출의 교두보를 확보하고, 이미 베트남 진출을 가시화하고 있는 글로벌 기업들과 경쟁할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 전망

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1847호(2018. 5. 23. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

비행 공유 서비스 조기 실현을 위한 &lsquo;우버 엘리베이트&rsquo; 프로젝트.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

◾ 최대 배차 서비스 업체인 우버 테크놀로지(Uber Technologies)는 새로운 사업인 전기항공기 공유 서비스의 확산을 위해 관련 기술의 개발과 파트너십 확대에 주력하고 있음

▸ 우버가 배차 서비스 다음의 핵심 사업으로 육성하기 위해 주력하고 있는 분야는 도심과 도시 근교의 단거리 이동을 위한 ‘비행 공유’ 서비스임

<자료> Uber Technologies

[그림 1] 우버의 비행공유 서비스 개념도

▸ ‘비행 공유’는 말 그대로 항공기를 택시처럼 이용하는 서비스인데, 도심에서는 활주로로 사용할 만큼 넓은 토지를 화고하기 어렵기 때문에, 활주로 필요 없이 빌딩의 옥상처럼 넓지 않은 장소에서도 이착륙이 가능한 수직 이착륙기(VTOL)를 사용함

▸ 특히 VTOL(Vertical Takeoff Vertical Landing) 기기 중에서도 기존의 내연기관이 아니라 모터로 회전날개(로터)를 구동시키는 전동 타입, 즉 ‘eVTOL기’의 이용을 전제로 함

▸ 이는 전기항공기가 온실가스 감축과 연비 향상, 소음 감소, 구조의 단순화에 다른 유지 보수 부담의 경감 등이 가능한 장점을 가지고 있기 때문임

▸ 우버의 추정에 따르면 eVTOL기를 이용해 비행을 공유하면 자동차에 비해 이동 시간을 몇 분의 1로 줄일 수 있을 뿐 아니라 이용요금도 배차 서비스보다 낮출 수 있음

▸ 비행 공유는 도시의 교통 체증에 의해 발생하는 각종 문제를 해결하는 수단이 될 수 있다는 점에서 정부의 기대도 큰데, 실제로 우버는 텍사스주의 댈러스와 포트워스, 아랍 에미리트연합의 두바이 등과 제휴를 맺고 이들 도시에서 실증 시험을 실시할 예정임

◾ 우버는 비행 공유 서비스를 ‘우버에어(uberAIR)’라 명명하고 2023년 시작을 목표로 하고 있으며, 이를 위해 ‘우버 엘리베이트(Uber Elevate)’ 프로젝트를 2016년에 시작하였음

▸ 우버 엘리베이트 프로젝트의 목적은 비행 공유를 위한 ‘eVTOL 비행기’의 사양과 안전·소음 기준의 제정, 법 정비, 이착륙 시설의 설치 등에 대해 다양한 입장을 가진 이해관계자들과 본격적으로 논의·검토함으로써 서비스를 조기에 실현하는 것임

▸ 제 1회 서밋은 미국에서 최초로 비행 공유 서비스 시험이 실시될 댈러스에서 열렸으며, 2회가 되는 ‘2018 엘리베이트 서밋’ 행사는 5월 8~9일 양일간 LA에서 개최되었음▸ 이런 노력을 더욱 촉진하기 위해 우버는 항공우주 및 행정, 전기화 기술 등 각 분야의 중요 인사들이 강연·토론을 하는 ‘엘리베이트 서밋(Elevate Summit)’ 행사를 2017년부터 개최하고 있음

▸ 엘리베이트 서밋은 참가자 수에 제한이 있는 초청형 이벤트로 우버에 참가 의향서를 보낸 사람 중 우버가 선정한 사람만 참여가 가능한데 올해는 약 700명이 초대받았음

<자료> NASA

[그림 2] 우버 엘리베이트 서밋 2018

◾ 2회 대회가 열린 LA 역시 우버에어의 비행 실험이 전개될 예정지이며, 이번 토론회에서는 우버에어를 통해 이동 시간을 크게 단축할 수 있다는 점이 부각되었음

▸ 우버는 2020년 내에 미국의 일부 도시에서 200대의 우버에어를 개발하고 비행 실험을 시작할 예정인데, 그첫 번째 도시가 댈러스이고 두 번째가 로스앤젤레스라고 함

▸ 댈러스와 LA에서의 비행 실험을 위해 우버는 미 항공청(FAA)과 협력해 eVTOL 비행기기 200대의 이착륙 거점이 될 ‘스카이포트(Skyport)’를 구축할 예정인데, 24초마다 1대가 이착륙할 수 있도록 설계할 예정임

▸ 이를 위해 우버는 이미 스카이포트를 20개 이상 소유한 미국의 ‘샌드스톤 프라퍼티(Sandstone Properties)’와 제휴를 체결한 바 있음

<자료> Humphreys & Partners Architects

[그림 3] 우버에어의 메가 스카이포트 개념도

▸ 우버의 계획은 LA 다운타운과 산타모니카, 로스앤젤레스 국제공항, 밸리 지역의 셔먼옥스 등을 우버에어로 묶는 것인데, 우버에어 서비스가 시작되면 이동 시간이 극적으로 단축될 것으로 예상하고 있음

▸ 가령 러시아워 시간대에 로스앤젤레스 국제공항에서 스테이플스 센터로 이동하는 경우, 자동차로는 최대 1시간 20분 정도 소요되지만 우버에어를 이용하면 스카이포트까지 차량 이동시간과 비행시간을 합해도 30분 이내에 이동할 수 있을 것으로 추산됨

▸ 우버는 우버에어의 요금이 1마일(1.62km)당 50센트 정도가 될 것으로 추산하고 있는데, 이는 1마일당 35센트인 일반적인 우버 택시보다 비싸지만 고급 배차 서비스인 우버블랙과는 유사한 수준임

▸ 이는 장기적으로 VTOL 서비스 확산시 제조 대수가 증가함에 따라 가격이 인하될 것으로 예상되기 때문인데, 연간 약 700대 정도 생산되는 R-44 헬기의 가격이 약 50만 달러임에 비해, VTOL은 장기적으로 연간 5천대 생산에 가격은 20만 달러 수준으로 예상됨

[표 1] 미국, 브라질, 인도의 주요 거점간 이동시 VTOL과 우버X 서비스의 소요시간 추정

[표 2] 미국, 브라질, 인도의 주요 거점간 이동시 VTOL과 우버X 서비스의 이용요금 추정

◾ 우버의 계획은 연방정부 및 주정부와 적극 협업 속에 진행되고 있는데, 이번 서밋에서도 NASA 관계자와 LA 시장이 등단하여 비행 공유에 대한 지지 의사를 밝혔음

▸ 우버는 비행 공유에 필요한 새로운 무인교통관리시스템(UTM)과 무인항공시스템(UAS)의 개발을 위해 미 항공우주국(NASA)과 ‘항공우주계약(SAA)’을 체결했으며, 현재 NASA와 함께 도시 공역 운용 요구사항 등을 마련하고 있음

▸ 이런 배경 하에 올해 엘리베이트 서밋에는 우버와 NASA의 관계자 외에 미 연방항공국(FAA) 관계자도 등단했으며, 댈러스 시장 마이크 롤링은 직접 모습을 드러냈고 LA 시장 에릭 가세티는 영상 메시지를 보내왔음

▸ 또한 항공기 제조업체와 전기화 기술을 보유한 기업 등의 강연도 성황리에 열림으로써, 우버가 개최하는 행사이긴 하지만, 향후 엘리베이트 서밋이 eVTOL 비행기기를 이용한 공유 서비스의 미래를 그려나가는 행사로 자리매김할 가능성을 보여주었음

◾ 올해 서밋에서는 비행 공유 서비스에 이용될 제조 파트너사들의 eVTOL 기기 컨셉 디자인도 공개되었는데, 지금껏 본 적이 없는 참신한 디자인이라고 호평을 받았음

▸ 우버에어 서비스에 도입되는 VTOL 항공기는 연비 향상, 소음 저감 및 구조 단순화에 따른 유지보수 부담 경감이라는 장점 외에도, 구조가 단순한 만큼 소비자들의 눈길을 끌 참신한 디자인이 가능하다는 강점이 있음

▸ 올해 엘리베이트 서밋에서 우버는 파트너 기업들과 VTOL형 컨셉 기기를 공동으로 발표해, 항공기 분야의 전문가와 엔지니어들로부터 호평을 이끌어 냈음

▸ 우버의 VTOL 기기 제조 파트너는 슬로베니아의 소형 항공기 제조업체 ‘피피스트렐(Pipistrel)', 항공기 업계 3위인 브라질의 ’엠브라에르(Embraer)', 미국 보잉 산하의 ‘오로라(Aurora)', 미국의 ’벨 헬리콥터(Bell Helicopter)' 등 4개였는데, 이번 서밋에서 다섯 번째 파트너로 미국의 ‘캐럼 에어크래프트(Kram Aircraft)'가 소개되었음

▸ 피피스트렐이 소개한 컨셉 기기의 외관을 보면 수직 이착륙용 회전 날개가 눈에 띄지 않으며, 고정형 날개를 가진 소형 항공기기로 보이는데, 고정형 날개로 보이는 부분의 끝 쪽에 소형의 로터를 몇 개 배치한 것으로 추정됨

<자료> Pipistrel

[그림 4] 피피스트렐의 VTOL 컨셉 항공기

▸ eVTOL 기기는 일반적으로 소형 무인 항공기처럼 여러 개의 로터를 장착하는 것이 일반적이고 피피스트렐의 컨셉 기기와 같은 형상은 드물기 때문에, 항공기 업계 전문가와 엔지니어들로부터 참신한 디자인이라는 평가가 나왔음

▸ 엠브라에르도 이번 서밋에서 처음으로 VTOL 컨셉 기기인 ‘엠브라에르 X'를 선보였음

<자료> Airbus

[그림 5] 우버에어 제조 파트너사 - Embraer X의 착륙시 이미지

▸ 이번에 새로 파트너사가 된 캐럼 에어크래프트도 컨셉 기기를 선보이며 새로운 디자인으로 눈길을 끌었음

<자료> Airbus

[그림 5] 우버에어 제조 파트너사 - Karem의 컨셉 항공기

◾ 한편 우버 스스로도 새로운 컨셉 기기인 ‘eCRM(eVTOL Common Reference Models)-003 ’을 발표함으로써 비행 공유 서비스의 플랫폼 사업자로서 지향성을 명확히 하였음

▸ 공통 참조 모델(CRM)이라는 명칭에서 보듯, 우버의 컨셉 기기 발표는 우선 제조 파트너사들에게 참조 디자인을 제공함으로써 eVTOL 기기의 개발을 촉진하려는 것으로 보임

▸ 나아가 애플, MS, 구글 등의 사업모델과 마찬가지로 제조 파트너사들에게 참조 디자인을 제공하여, 비행 공유 산업의 생태계를 주도하는 플랫폼 사업자로 위상을 강화하겠다는 전략으로도 해석되고 있음

<자료> Uber

[그림 6] 우버의 eVTOL 참조 모델 eCRM-003

▸ 003 참조 모델은 이착륙용으로 쌍을 이루는 4개조, 총 8개의 회전날개(로터)를 갖추고 있고 각 조 2개의 로터가 같은 방향으로 회전하는데, 이는 한 개의 큰 날개를 이용하는 방식에 비해 소음을 억제할 수 있다고 함

▸ 003 모델은 본체가 일정 고도에 도달하면 꼬리 부분에 있는 회전 날개가 앞으로 나아가는 추진력을 만드는 구조로 되어 있는데, 로터의 구동에는 미국 ‘런치포인트 테크놀로지(LaunchPoint Technologies)'의 모터를 사용할 것을 권고하고 있음

▸ 비행 속도는 시속 150~200 마일, 비행 고도는 1000~2000 피트이며, 완전 전기항공기로 탑재되는 2차 전지는 한번 충전으로 60 마일을 비행할 수 있다고 함

▸ 우버는 003 모델을 처음에는 조종사가 운행하겠지만 결국에는 자율비행으로 전환을 구상하고 있으며, 캐빈에는 4명의 승객을 위한 시트를 구비하고 있음

◾ 기술의 발전에 따라 우버에어 서비스의 런칭 시점은 당초 계획보다 앞당겨지고 있는데, 우버에어 서비스가 시작되면 현재의 교통 패러다임에 일대 전환을 촉발시킬 것으로 전망

▸ 우버가 하늘을 나는 택시 서비스 개념을 발표한 것은 2016년으로, 당시에는 4억~10억 달러를 투자하여 2025년~2030년 사이에 서비스를 런칭할 계획이라 밝힌 바 있음

▸ 그러나 소재 기술과 전기화 기술의 발전, 배터리 비용의 하락 등에 따라 서비스 런칭 시점은 2023년으로 앞당겨졌으며, 시범 서비스는 2020년에 시작될 예정임

▸ 우버에 따르면 우버에어는 미래지향적, 개념적 서비스가 아니라 중장기적으로는 현재 교통 시스템의 보완 및 대체재로 추진되고 있으며, 고급이지만 다수가 이용할 수 있는 ‘매스티지(Mass+Prestige)’ 서비스를 지향하고 있음

▸ 예정대로 2020년에 웨이모와 GM에 의해 무인택시 서비스가 상용화되고, 우버의 비행 택시 시범서비스가 전개된다면, 현재 대중운송 시스템과 대중교통 소비자들은 일대 패러다임 전환을 맞이하게 될 것으로 보임