보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1843호(2018. 4. 25. 발행)에 기고한 원고입니다.

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BYOD보다 까다로울 BYOG 정책, IT 관리부서의 사전 고민 필요.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

ž 2016년 이래 올해의 기술 후보로 거론되던 VR(가상현실)에 대한 관심은 2017년 4분기를 거치며 AR(증강현실)로 넘어오고 있는데, 그 배경 중 하나는 스마트 글래스의 존재임

Ø VR 및 AR 시장 관련 투자 흐름을 보면 지금까지 3번의 투자 쇄도 흐름을 볼 수 있는데, 2014년 첫번째 웨이브와 2016년 두번째 웨이브의 동력은 VR 헤드마운트디스플레이(HMD) 기술의 등장과 상용 제품의 출시였음

Ø 특히 오큘러스 리프트, HTC 바이브, 소니 플레이스테이션 VR 등 완성도 높은 상용 VR HMD들이 등장한 2016년의 투자 웨이브는 2017년이 VR 원년이 될 것이라는 기대를 낳았으나, 그 기대는 2018년으로 이월되었으며 전망은 신중한 입장으로 바뀌고 있음

Ø 반면 AR에 대한 기대치는 지난 반년 사이에 급속히 치솟았는데, 2017년 4분기부터 다시 몰리고 있는 투자는 VR과는 무관하며 오로지 AR 기술에 대한 관심으로 보아도 무방함

Ø AR 시장에 투자가 몰리게 된 계기는 크게 두 가지인데, 하나는 애플과 구글이 AR 앱 개발을 위한 기술 플랫폼을 4분기에 공개한 것이며, 또 하나는 상용화 제품 출시가 늦어지며 사기 논란까지 불러일으켰던 매직립(Magic Leap)이 드디어 출시 계획을 공개한 것임

Ø 매직립에 따르면 스마트 글래스인 ‘매직립 원(One)’의 개발자 에디션은 프리미엄 노트북과 비슷한 가격수준(2천 달러 내외)으로 생각하고 있으며, 사전 주문은 2018년 4월경에 시작되고 실제 출시는 2018년 12월경이 될 것으로 보임

Ø AR 기술 기반 스마트 글래스의 상용 제품이 등장한 것은 2010년대 초반이며, 2013년 구글 글래스 등장과 더불어 이 시장은 큰 주목을 받게 되었음

Ø 이후 구글이 2015년 사업에서 철수하며 스마트 글래스 시장에 대한 관심이 사그러든 것은 사실이나, 구글 글래스보다 먼저 제품을 출시해 온 업체들이 있었기 때문에 구글과 무관하게 나름의 시장 개척 노력은 지속되어 오고 있었음

Ø 아마존에서 스마트 글래스로 검색을 하면 대략 50~60개 정도의 제품이 검색되는데, 이 중에서 본격적으로 상용화, 대중화될 제품으로 보이는 것을 찾기 어려운 것은 사실이나 어쨌든 AR 글래스는 엄연히 존재하고 있는 시장임

Ø 특히 기업용 스마트 글래스가 다수 눈에 띄는데, 투박하고 보기에 부담스러운 스마트 글래스지만 이미 기업에 다수 판매되고 있음

Ø 제조업체를 살펴보면 제조, 현장 서비스, 유지보수 및 수리, 검사, 건설 영역 등을 목표로 스마트 글래스 제품을 내놓고 있는 다크리(DAQRI), 메타(Meta), 뷰직스(Vuzix) 등이 대표적

Ø 그 밖에 올림푸스, 코니카 미놀타, 소니 등 광학 카메라 기업들도 스마트 글래스 제품을 내놓고 있으며, 마이크로소프트, IBM, 인텔, 바이두 등 대형 사업자들도 스마트 글래스를 이미 출시했거나 현재 개발 중에 있음

Ø 게다가 사업을 접은 것으로 알려진 구글 역시 기업용 시장으로 방향을 잡고 개발을 지속 중인데, 2017년 10월에 기능이 대폭 개선된 엔터프라이즈 에디션을 내놓았음

Ø 작년 말 공개된 구글의 새로운 스마트 글래스 특허는, 현재 제품과 달리 양쪽 렌즈에 화면이 내장된 구글 글래스 버전의 내용을 담고 있으며, 구글 글래스를 보다 명확히 증강현실 영역으로 확장하려는 계획을 보여주고 있음

ž 기업용 스마트 글래스들이 나름 성과를 거두고 있지만, 이 분야에 투자가 급증하고 있는 이유는 아무래도 소비자 시장 형성 가능성에 대한 기대 때문으로 보아야 할 것임

Ø 기업용 스마트 글래스는 용도와 사용 장소가 제한적이기 때문에 투박해도 별 문제가 안되지만, 소비자 시장이 형성되려면 구글 글래스가 제시했던 것처럼 가볍고 스타일리쉬 해야 하며, 무엇보다 시력 맞춤 등 보통의 안경의 스마트 기능이 부가된 형태가 되어야 함

Ø 매직립도 이러한 방향의 가능성을 보여주고 있지만 아직은 안경과 HMD의 중간 정도일 뿐이고, 시장에서 보다 큰 기대를 걸고 있는 플레이어는 아마존과 애플인 것으로 보임

Ø 파이낸셜타임스에 따르면 아마존은 신제품으로 ‘골전도 안경’을 준비 중인데, 골전도와 초소형 스피커를 탑재한 이 안경을 쓰고 인공지능 비서 알렉사에 말로 지시하면 별도 스피커나 이어폰 없이도 답변을 들을 수 있으며, 아마존이 관련 특허를 보유하고 있다고 함

Ø 아마존의 스마트 글래스 시장 진출 전망은 구글 글래스를 개발한 바박 파비즈 교수가 아마존에서 일하고 있다는 루머가 나온 이후로 계속되고 있으며, 애널리스트들은 일반적인 안경의 형태를 띤 아마존의 ‘알렉사 글래스’가 조만간 출현할 것으로 보고 있음

Ø 올해 CES에서 이미 스마트 글래스 업체인 뷰직스가 알렉사 지원 기능을 탑재한 ‘블레이드’ 제품을 선보인 바도 있어 아마존의 알렉사 글래스 출시가 그리 먼 이야기는 아님

Ø 인터넷이 스마트폰의 킬러 앱인 된 것처럼, 가상 비서는 웨어러블 기기의 킬러 앱이 될 것으로 예상되고 있는데, 알렉사 글래스는 이런 흐름에 잘 부합하는 것으로 볼 수 있음

ž 아마존의 움직임도 예의 주시해야겠지만, 게임 체인저로서 소비자용 AR 글래스의 출현을 논할 때 주로 거론되는 기업은 현 스마트폰 시장의 지배자인 애플임

Ø 팀 쿡 CEO는 스마트 글래스가 스마트폰 수준의 혁신을 이끌 수 있을 것이란 전망을 공공연하게 밝히고 있으며, 실제로 블룸버그에 보도에 따르면 애플은 내부적으로 ‘T288’이라는 스마트 글래스 프로젝트를 추진해 오고 있음

Ø 애플은 스마트 글래스 관련 특허를 다수 보유하고 있고, 수백 명의 엔지니어가 스마트 글래스를 연구 중인 것으로 보도되고 있는데, T288 스마트 글래스 그룹에서 제일 먼저 발표된 것이 작년 9월에 공개된 ARKit(AR킷) 플랫폼임

Ø 기사에 따르면 애플은 스마트폰의 엔진과 디스플레이를 빌리지 않는, 일반 안경처럼 보이는 ‘독립형(스탠드얼론)’의 글래스를 지향하고 있으며, iOS에서 파생된 rOS 운영체제에서 실행되는데, rOS의 r은 ‘reality’를 의미하는 것으로 추정됨

Ø 블룸버그는 애플이 2020년 말 이전에 스마트 글래스 첫 제품을 내놓을 것으로 내다봤는데, 대부분 애널리스트들은 2020년은 다소 이르고 2022년경이 될 것으로 보고 있음

Ø 일부 애널리스트는 아이폰 X이 스마트폰에서 스마트 글래스로 일대 전환을 내딛는 제품이라 보기도 하는데, 아이폰 X의 두 가지 기능, ‘애니모니콘’과 ‘애플 클립 2.0’이 스마트 글래스의 미래를 보여준다는 분석임

Ø 애니모니콘은 만화 캐릭터 아바타가 실시간으로 사용자의 움직임과 얼굴 표정을 흉내 내는 기능이고, 애플 클립 2.0은 사용자가 셀프 동영상을 촬영하며 배경을 바꿀 수 있는 기능인데, 두 가지 앱 모두 실제와 가상을 결합한다는 특성을 가지고 있음

Ø 이 앱들은 아이폰 X의 특수 하드웨어를 사용해 폰과 사용자 얼굴의 모든 지점 사이의 거리를 실시간으로 세밀하게 측정하는 것으로 가능한데, 기반이 되는 기술은 논란을 빚고 있는 아이폰 X의 ‘이마 부분’에 위치한 카메라와 센서 배열에 구현되어 있음

Ø 이 기능과 기술들이 개선되면 카메라가 향하는 방향을 사용자가 아닌 외부로 바꿔 실제와 가상의 결합을 목적으로 하는 스마트 글래스에 적용될 것으로 예상되며, 아이폰의 증강 현실 강화 정책은 스마트 글래스라는 본 게임을 위한 전초전으로 볼 수 있음

ž 일상적 착용이 가능한 형태를 가진 스마트 글래스의 미래라는 관점에서 또 다른 유의미한 시사점을 보여주고 있는 것은 ‘인텔’과 ‘VSP 글로벌’임

Ø 인텔은 ‘번트 글래스(Vaunt Glass)’라는 스마트 글래스를 개발하고 있는데, 일반 안경과 다를 바 없어 보이는 이 제품은 저전력 레이저 기술을 이용해 시각 정보를 착용자의 오른쪽 망막 뒤에 직접 투사하는, 문자 그대로 ‘망막 디스플레이’ 기술을 기반으로 하고 있음

Ø 번트를 쓰면 아이콘과 빨간색 텍스트가 보이지만, 이는 시선을 아래로 향했을 때만 그러하며 보통의 경우 디스플레이 요소는 보이지 않기 때문에 보행 시 길안내나 스마트폰 알림 등 간단한 정보를 제공하는데 적합할 것으로 보임

Ø VSP 글로벌은 지난 2월 하순 스마트 글래스 ‘레벨(Level)’을 출시했는데, 이는 스마트 워치나 피트니스 밴드처럼 건강상태를 추적하는 것으로, 비유하자면 얼굴에 장착하는 핏빗(Fitbit)이나 애플워치라 할 수 있음

Ø 레벨 글래스에는 내장된 자기 센서, 가속도 센서, 자이로스코프로 움직임을 추적하며, 이렇게 얻는 정보를 바탕으로 앱을 이용해 이동거리, 걸음 수, 소모 칼로리 등 이용자의 상태를 파악할 수 있도록 데이터를 수치화 함

Ø 레벨에서 가장 흥미를 끄는 점은 이 스마트 글래스가 시력 검사소와 연계된 일반 안경 유통 채널을 통해 판매된다는 것으로, 4월부터 새크라멘토, 시애틀, 워싱턴 DC 등 미국의 일부 도시에서 4월부터 판매가 시작되었음

Ø 이것은 어쩌면 스마트 글래스의 미래를 보여주는 것으로, 앞으로는 안과의 안경 처방전에 ‘스마트’라는 체크박스를 보게 될 수도 있음

ž 소비자용 스마트 글래스 시장이 어떻게 전개될 지는 미지수지만, 현재와 같은 개발 흐름이 이어질 경우 한가지 확실한 것은 기업 IT 관리부서에는 큰 난제가 될 것이라는 점임

Ø VR 시장이 예상보다 지연되고 있는 이유는 여러 가지가 있겠지만, 현실 세계와 단절시키는 무거운 HMD를 뒤집어써야 하는 번거로움도 빠지지 않고 거론되는 이유임

Ø 스마트 글래스는 VR HMD의 문제점을 해소할 수 있기 때문에 소비자 수용도가 더 클 것으로 기대되고 있는 것인데, MS의 홀로렌즈나 매직립의 원 같이 HMD의 느낌이 남아 있는 제품도 있지만, 외관상 일반 안경과 별다른 차이가 없는 스마트 글래스도 많이 있음

Ø 몇 년 후가 될 지 모르지만 만일 스마트 글래스가 메인스트림이 되는 때가 도래한다면 일반 안경이나 선글라스와 거의 다르지 않지만 배터리와 프로세서가 탑재된 안경으로 받아들여질 수도 있음

Ø 그렇기 때문에 스마트 글래스는 VR HMD나 이전 세대 AR 글래스와 달리 매일 착용하고 또한 하루 

종일 착용이 가능한 제품이 될 것이며, 용도 또한 매우 다양할 것으로 보임

Ø 이는 기업 IT 관리부서에는 적잖은 과제를 안기게 되는데, 스마트 글래스가 확산되면 앞으로는 대부분의 직원이 눈에 잘 띄지 않으면서 블루투스, 와이파이, 셀룰러 등으로 연결되며 위치를 추적하는 여러 센서를 반입하게 되는 셈이기 때문

Ø 게다가 스마트 글래스는 고해상도의 증강현실을 제공하는 것부터, 골전도 글래스처럼 가상 비서와 커뮤니케이션 용도이거나 스마트 워치의 대용 용도 등 목적이 다양할 수 있어 어떤 센서 및 부품을 탑재하고 있는지를 파악하는 것 자체가 매우 어려운 일일 수 있음

ž 특히 여느 스마트 기기와 달리 안경과 분리할 수 없는 스마트 글래스의 특성은 BYOD 보다 까다로울 BYOG 정책을 일찍부터 수립해 나갈 필요가 있음을 시사함

Ø 기업 보안의 관점에서 파악되지 않는 센서들이 사내에 대거 유입되는 것은 상당한 잠재적 위험요소이지만, 문제는 스마트 글래스의 센서를 차단하기가 매우 어렵다는 점임

Ø 이는 인텔의 번트 글래스나, VSP 글로벌의 레벨 등의 제품에서 보듯 스마트 글래스는 스마트 기기 이전에 처방전을 통해 구매되는 안경이기 때문에, 교정 시력이 필요한 직원의 착용을 막을 경우 직원의 업무를 근본적으로 차단하는 꼴이 되어 버리기 때문

Ø 스마트폰이라면 지금처럼 기밀 회의에 참가하는 직원이나 연구개발 시설을 방문하는 외부 사람들에게 외부 상자에 보관하도록 요청하거나 카메라와 마이크 부위에 봉인 테이프를 붙일 수 있지만 스마트 글래스는 이런 대응이 원천적으로 불가능함

Ø 이는 비단 기업 비밀의 유출 위협이나 해킹의 위험성이 증가하는 것만을 의미하는 것은 아닌데, 직원끼리나 혹은 파트너 및 고객과 사이에서 의도하지 않은 잘못된 녹음 및 데이터 수집에 따른 예상치 못한 새로운 문제들도 아마 반드시 생겨날 것임

Ø 스마트폰이 일상적인 생활 기기가 되면서 기업들은 이미 BYOD(Bring Your Own Device, 회사 업무에 개인 기기 사용의 허용)를 위한 정책을 마련해야 했던 경험을 겪은 바 있음

Ø 이제 포스트 스마트폰 기기가 무엇이 될 것인지에 대한 관심이 높아지고 있고, 그 후보 중 하나로 스마트 글래스가 부상하고 있는 상황은 기업이 BYOG(Bring Your Own Glass, 회사 업무에 스마트 글래스 사용의 허용) 정책을 마련할 필요가 있음을 시사함

Ø BYOG는 BYOD에 비해 더욱 까다로울 수밖에 없는데, 안경이라는 특성 외에도 스마트폰처럼 운영체제가 단순화되지 않을 가능성이 높은 등 기술 관리상의 어려움도 적지 않기 때문

Ø 물론 시장이 아직 본격 형성 전이어서 이러한 문제에 대한 답변은 아직 아무것도 없으며 어쩌면 고민할 필요가 없을 수도 있겠으나, 늘 그렇듯 새로운 기술의 등장 시기에 앞선 경쟁력을 보유하기 위한 고민의 시작은 느린 것보다 빠른 것이 좋음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1843호(2018. 4. 25. 발행)에 기고한 원고입니다.

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퀄컴 IoT 센서 전용의 신형 칩 발표, AI 보안 카메라 등 개발 촉진.pdf

ž 퀄컴은 IoT 엣지 디바이스의 비전 처리 전용 브랜드로 ‘Qualcomm Vision Intelligence Platform’을 만들고, 그 첫번째 행보로 SoC(시스템온칩) 제품 2개를 발표하였음

Ø 퀄컴은 칩뿐만 아니라 관련 소프트웨어도 제공하며, 이 중에는 학습된 신경망을 SoC에 구현하여 AI 추론을 실행하는 소프트웨어도 포함되어 있기 때문에, 칩과 소프트웨어를 조합하면 가령 AI 보안 감시 카메라의 개발을 보다 용이하게 할 수 있음

Ø 퀄컴은 Vision Intelligence Platform(비전 인텔리전스 플랫폼)의 응용분야로 산업 및 생활용 감시 카메라와 스포츠 카메라, 웨어러블 카메라, 360도·180도 가상현실(VR) 카메라, 로보틱스, 스마트 디스플레이 등을 꼽고 있음

Ø 퀄컴의 보도자료에 따르면 카메라와 스마트 도어락 제품을 판매하는 리코(RICOH)와 중국 KEDACOM(Keda Communications) 등이 비전 인텔리전스 플랫폼을 이용해 다양한 카메라 기기를 개발할 계획임

Ø 이번에 발표된 2 종류의 SoC인 ‘QCS605’와 ‘QCS603’은 모두 삼성전자의 1세대 10nm FinFET 공정(10LPE)에서 제조하게 되며 현재 샘플 제품을 출하 중에 있음

Ø 퀄컴과 대만의 알텍(Altek)은 현재 QCS605를 기반으로 한 360도 VR 카메라의 레퍼런스 디자인을 제공 중이며, QCS603을 기반으로 한 산업용 감시 카메라의 레퍼런스 디자인은 2018년 하반기에 제공할 예정임

ž 비전 인텔리전스 플랫폼에서 주목 받고 있는 AI 추론 처리는 ‘퀄컴AI 엔진’을 통해 제공되는데, 퀄컴은 학습된 신경망을 AI 엔진에 맞게 최적화하는 소프트웨어도 제공하고 있음

Ø ‘QCS605’와 ‘QCS603’은 모두 퀄컴의 스마트폰용 SoC인 ‘스냅드래곤(Snapdragon)’ 프로세서에서 이동통신(LTE)용 모뎀 회로를 제외했을 뿐 동일한 칩 내부 구성을 채택하고 있는데, QCS605가 상위 제품으로 QCS603보다 동작 주파수가 높고 기능이 많음

Ø CPU 코어를 예로 들면, 두 칩 모두 ARMv8-A 아키텍처에 퀄컴 독자적인 마이크로 아키텍처인 ‘카이로(Kyro) 300’을 통합했으나, 상위 제품인 QCS605는 동작 주파수 2.5GHz인 ‘카이로 300 골드’ 2개와 동작 주파수 1.7GHz인 ‘카이로 300 실버’ 6개 등 총 8코어로 구성

Ø 반면 하위 제품인 QCS603은 동작 주파수 1.6GHz인 ‘카이로 300 골드’ 2개와 동작 주파수 1.7GHz인 ‘카이로 300 실버’ 2개 등 총 4코어 구성을 채택하였음

Ø CPU 코어를 제외하면, 두 제품 모두 GPU 코어로는 퀄컴 ‘아드리노(Adreno) 615’, DSP(디지털신호처리) 코어로는 퀄컴 ‘헥사곤(Hexagon) 685 벡터 프로세서’, ISP(이미지신호처리) 프로세서로는 퀄컴 ‘스펙트라(Spectra) 270’을 탑재하고 있음

Ø 이 밖에 IEEE 802.11ac 지원 와이파이 회로(QCS605는 2×2 MIMO 지원), 블루투스 5.1 회로, GNSS(글로벌 내비게이션 위성 시스템) 수신 회로, 동영상 압축 신장 회로, 오디오 처리 회로, 디스플레이 출력 회로 등을 탑재하고 있어 기능은 매우 풍부한 편

Ø 비전 인텔리전스 플랫폼의 AI 추론 처리가 이루어지는 ‘퀄컴 AI 엔진’ 시스템에서는 신경망 처리 전용 회로가 아닌 앞서 기술한 CPU 코어, GPU 코어, DSP 코어 등 3종의 프로세서 코어를 이용함

Ø 구체적으로 살펴보면 ‘스냅드래곤 신경 처리 엔진(Neural Processing Engine, NPE)’이라 불리는 소프트웨어가 학습된 신경망을 3종의 프로세서 코어에 분산하는 형태로 구현함

Ø 이를 위해 퀄컴은 텐서플로우(Tensorflow)나 카페(Caffe) 등 업계 표준 프레임워크를 통해 학습된 신경망을 AI 엔진에 최적화하는 소프트웨어도 함께 제공하고 있음

ž 한편, 반도체 소프트웨어 프로그래밍 업체인 카덴스 디자인 시스템(Cadence Design Systems)도 비전 처리 및 AI 추론 처리를 위한 DSP 코어 신제품을 발표하였음

Ø 신제품 ‘텐실리카 비전(Tensilica Vision) Q6 DSP’(이하 비전 Q6)는 DSP 연산을 수행하는 회로로, 비전 처리 및 AI 추론 처리용 IC 설계 시에 이용됨

Ø 이전 제품인 ‘비전 P6’ DSP에 비해 연산 성능이 1.5배, 전력 효율이 1.25배 증가하였는데, 16nm FinFET 프로세스에서 비전 Q6를 구현하는 경우 최대 동작 주파수는 1.5GHz임

Ø 카덴스 측에 따르면 비전 Q6는 비전 P6와 마찬가지로 단독으로 비전 처리나 AI 추론 처리도 가능하지만, 규모가 큰 CNN(Convolutional Neural Network)을 처리하는 경우 상위제품인 ‘비전 C5 DSP’와 조합하여 사용하는 것이 효율적이라고 함

Ø 비전 Q6나 P6가 는 256 병렬 처리가 가능한 반면 비전 C5는 1024 병렬 처리가 가능하기 

때문인데, 단 그렇기 때문에 비전 C5는 소형화 면에서 칩 면적이 커지는 단점은 있음

ž DSP 코어 신제품은 AI 추론 처리를 위한 지원 기능이 풍부해졌으며, 카덴스는 비전 처리나 광범위한 데이터 처리를 위한 다양한 개발 플로우도 준비하고 있음

Ø 추가된 지원 기능 중 대표적인 것은 ‘안드로이드 신경망(Android Neural Network, ANN)’ API 지원으로, 안드로이드용 앱에서 비전 DSP의 호출이 용이하게 되었음

Ø 또한 대응 가능한 학습 프레임워크도 늘었는데, 지금까지 지원한 카페 외에도 텐서플로우와 ‘텐서플로우 라이트’도 지원함

Ø CNN 중에 사용자 고유의 커스텀 계층을 넣는 작업도 쉽게 할 수 있게 했는데, MobileNet, SegNet, YOLO 등 업계에서 잘 알려진 학습된 CNN의 동작 검증을 시행할 수 있음

Ø 카덴스 측은 학습된 신경망에서의 개발 흐름뿐만 아니라 비전 처리나 광범위한 데이터 처리를 위한 개발 플로우도 준비하고 있는데, OpenCL 또는 C/C++, OpenVX 등으로 작성한 디자인도 DSP에 구현할 수 있게 하려는 것임

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속으로 생각한 말을 읽어 내는 헤드셋, 장애인 의사소통에 활용.pdf

ž MIT(매사추세츠 공과대학) 미디어랩은 머리 속으로 생각한 말을 해석하고 음성으로 전환해주는 헤드셋 ‘알터에코(AlterEgo)’를 개발하고 있음

Ø 인간은 소리 내어 밖으로 표출하는 말 외에, 자신의 머리(또는 마음) 속에만 있고 생각의 도구 등으로 사용하는 ‘속말’을 가지고 있음

Ø 속말은 자기 밖에는 전혀 모르는 것이지만, MIT 미디어랩 연구소는 얼굴과 턱 근육의 미세한 전기 신호를 읽은 뒤 인공지능(AI)으로 분석하여 속말의 내용을 해독하여 음성으로 발화할 수 있는 장치의 연구 개발을 진행하고 있음

Ø 이 근육의 움직임은 사람 눈에는 전혀 보이지 않지만, 기계학습을 시킨 AI로는 전기 신호를 분석할 

수 있고, 이미 간단한 단어라면 해독할 수 있는 수준에 도달했다고 함

Ø 또한 이 장치는 골전도 헤드셋의 역할도 겸하고 있는데, 외부에서 전달된 음성을 트랜스듀서(변환기)를 통해 진동으로 변환하여 두개골을 통해 내이(內耳)를 직접 진동시킴으로써 소리를 들을 수 있게 함

Ø 즉, 이 장치는 마이크 대신 4개의 전극으로 속말을 읽어 음성으로 변환해 주고, 상대방의의 말은 마이크 대신 골전도로 들을 수 있게 해주는 커뮤니케이션 장치라 할 수 있음

ž 장치를 개발한 Arnav Kapur는 ‘지능형 확장 기기’ 개발이 목적이었다고 하며, 생각 만으로 조종하는 인터페이스와 장애인의 커뮤니케이션 도구로 활용을 기대하고 있음

Ø Kapur는 컴퓨터의 해석 기술을 이용해 인간의 의식과 컴퓨터를 하나로 결합하여 자신의 인지를 내부로 확장하는 장치를 만들겠다는 아이디어에서 연구를 시작했다고 함

Ø 속말이 근육의 움직임으로 나타난다는 점에 대해서는 1950년대부터 연구가 진행되어 오고 있으며, 1960년에 널리 보급된 ‘속독술’로 크게 주목 받은 바 있음

Ø 속독은 눈으로 들어온 문자를 속으로 음독하는 ‘침묵의 발성(subvocalization)’ 과정을 배제하는 것이 목표의 하나인데, 그 영향이 얼굴 근육의 미세한 움직임으로 나타난다고 함

Ø 그러나 이 근육의 움직임을 컴퓨터 인터페이스로 활용하려는 시도는 거의 진행되지 않았는데, Kapur의 연구팀은 총 16개의 전극을 장착한 헤드셋을 사용한 연구를 시작했고, 결국 4개의 전극에서 유용한 데이터를 획득할 수 있게 되었다고 함

Ø 처음에는 20개 정도의 단어를 이용한 검증이 진행되었으며, 피험자가 덧셈과 곱셈을 머릿속에서 음독한 내용을 읽도록 실험을 진행한 다음, 체스의 말의 움직임을 마음 속으로 생각하고 그것을 읽도록 정확도를 높여 왔다고 함

Ø 이 장치가 실용화되면 공항이나 공장 등 소음이 심한 곳에서도 머릿속 생각만으로 대화가 가능하게 될 수 있으며, 소리를 내는 것이 허용되지 않는 군사작전 수행 시 커뮤니케이션 수단으로 활용될 가능성이 있음

Ø 또한 익숙한 사용 장면으로는 온라인 게임 시 소리 내지 않고 메시지를 전달하는 모습이나, 말을 할 수 없는 장애인의 커뮤니케이션 도구로 활용하는 것을 그려볼 수 있음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1842호(2018. 4. 18. 발행)에 기고한 원고입니다.

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애플펜슬 지원 아이패드, 교육용 시장에서 구글, MS에 재도전.pdf

ž 3월 말 애플은 이례적으로 저가 모델인 아이패드 6세대 발표회를 열고, 신형 아이패드를 통해 교육용 시장에 권토중래할 계획을 내비쳤음

Ø 최근까지 애플은 하이엔드 모델인 ‘아이패드 프로(iPad Pro)’ 시리즈에 주력해왔던 만큼, 저가 모델인 아이패드 한 제품만을 위한 발표회를 개최한 것은 의외였음

Ø 게다가 공개된 신형 아이패드의 사용을 보면 칩셋이 'A9'에서 'A10'로 변경되어 성능이 향상되기는 했지만, 이전 5세대 모델에 비해 변하지 않은 부분이 더 많았고 전반적으로 굳이 이 한 제품만을 위한 발표회를 마련할 정도의 임팩트는 없다는 평을 받았음

Ø 하지만 6세대 아이패드에서 소비자들이 크게 달라졌다고 느낄 만한 변화가 하나 있는데, 지금까지 아이패드 프로에서만 사용할 수 있었던 ‘애플펜슬(Apple Pencil)’을 사용할 수 있게 되었고, 이는 지금까지의 아이패드와 사업전략 면에서 큰 차이를 보이는 지점임

Ø 실제로 애플은 애플펜슬을 지원하는 신형 아이패드를 통해 교육시장 재진입을 추진할 의향을 내보였는데, 이를 단적으로 보여주는 것은 가격 정책임

Ø 가장 저렴한 32 GB 스토리지 와이파이 모델의 가격은 본체가 329 달러, 애플펜슬이 99 달러이며, 학교용 버전은 할인이 적용되어 본체가 299 달러, 애플펜슬은 89 달러임

Ø 또한 애플은 6 세대 아이패드 발표와 동시에 ‘Everyone Can Create’ 서비스 제공을 시작하였는데, 이는 아이패드와 애플펜슬을 이용해 스케치나 음악, 동영상 등의 창의 활동을 위한 기술을 배우는 교육 과정임

Ø 하드웨어의 제공뿐 아니라 이용자 스스로 그 사용법을 배우는 프로그램까지 준비한 데서, 애플이 교육 시장에 대해 상당히 신경 쓰려 한다는 것을 쉽게 짐작할 수 있음

ž 애플이 신형 아이패드로 교육 시장에 주력하려는 이유 중 하나는 구글과 MS 등에 빼앗긴 시장에서의 절대적 지위를 다시 되찾으려는 욕구일 것으로 분석되고 있음

Ø 애플은 원래 교육 시장에서 강했고 5년전까지만 해도 이 시장에서 높은 점유율을 확보하고 있었으나, 구글은 미국 시장을 중심으로 교육 시장 점유율을 빠르게 점령해 있음

Ø 구글은 무료로 이용할 수 있는 ‘크롬 운영체제(Chrome OS)’의 제공을 시작으로 이를 탑재한 저가 장치 ‘크롬북(Chromebook)’을 내놓아 교육 시장에서 급성장했고, 여기에 수업이나 과제 등을 간편히 관리할 수 있는 ‘구글 클래스룸(Google Classroom)’ 등도 제공하고 있음

Ø 이러한 구글의 움직임에 대응하기 위해 마이크로소프트 역시 2017년에 윈도우 10을 교육 시장에 맞게 경량화 한 ‘윈도우 10 S’를 내놓았으며, 2018년 들어서는 윈도우 버전과 상관없이 ‘S 모드’로 변경하는 등 교육 시장 대응 강화를 도모하려는 모습을 보이고 있음

Ø 구글과 MS의 교육 시장을 향한 움직임이 급가속되면서 애플의 교육 시장에서 점유율은 급속히 낮아지고 존재감이 약해졌는데, 여기에는 애플의 미온적 대응도 작용하였음

Ø 아이폰으로 대성공을 거둔 애플에게 교육 시장은 낮은 가격이 요구되는 데다, IT에 익숙하지 않은 교사를 위한 솔루션을 제공해야 하는 등 번거로움이 있어 매력도가 낮은 시장으로 간주되기 시작했으며 자연스레 대응에 허술하게 된 측면이 있었던 것

Ø 그 결과 미국의 12세 이하 어린이 교육기관(K-12)을 대상으로 한 모바일 PC 출하대수에서 애플 iOS 기기의 비중은 10%대에 머문 반면 크롬OS는 60%에 육박하고 있음

ž 애플이 한동안 방기했던 그 교육 시장에 다시 주력하려는 것은 아이패드의 판매량이 오랜 기간 동안 침체가 지속되고 있고, 이에 대한 대응책이 필요했기 때문으로 보임

Ø 태블릿은 스마트폰보다 큰 화면을 강점으로 동영상이나 게임 등의 콘텐츠 뷰어로 활용됨으로써 판매를 확대해왔으나, 스마트폰과 비교하면 교체주기가 긴 편이며 스마트폰보다는 휴대 편의성이 떨어져 전세계적으로 판매가 침체 경향에 있음

Ø 이는 태블릿 시장에서 높은 점유율을 점하고 있는 애플도 예외는 아니어서, 애플의 발표에 따르면 아이패드의 연간 판매 대수는 2013년 7,103만 대를 정점으로 해마다 감소해 2017년에는 4,375만 대까지 떨어졌음

Ø 이에 대한 대응으로 애플은 2015년부터 아이패드 프로 시리즈와 애플펜슬을 새롭게 투입하며, 비즈니스 용도와 크리에이티브 용도를 어필함으로써 판매 확대 전략에 나섰음

Ø 하지만 보급형 아이패드의 경우 용도가 뷰어에서 확장되지 못했고, 저가격화가 진행된 안드로이드 태블릿과 가격 경쟁에서 밀리는 등 어려운 상황이 지속되었음

Ø 애플이 이번 신형 아이패드에서 성능을 향상시키고 증강현실 플랫폼인 ARKit 등 새로운 기술과 서비스 지원, 애플펜슬 지원에 나선 것은 잠시 소홀했던 교육 시장에 재진입 함으로써 아이패드 판매를 활성화하려는 목적이 있는 것으로 분석되고 있음

ž 그러나 애플의 바람이 이루어지기에는 경쟁 상황이 녹록하지 않기 때문에, 진정으로 애플이 교육 시장에 권토중래하길 원한다면 보다 매력적인 솔루션이 필요하다는 지적

Ø 6세대 아이패드는 학교용 모델도 390 달러에 육박하므로 교육 시장에서 선호되는 기기 조건으로 볼 때 가격 경쟁력은 없다고 보아야 함

Ø 크롬북이나 윈도우 기기들은 저렴한 것은 150 달러 안팎에 구매할 수도 있으며, 기기의 다양성도 커 선택의 폭도 넓기 때문에, 가격 경쟁력이 특히 요구되는 교육 시장에서 신형 아이패드가 우위가 있다고는 말할 수 없는 상황임

Ø 실제 아이패드 발표회 직후 나온 미국 IT 미디어들의 평가는 대체로 애플의 교육시장 대응이 이미 늦었다는 것이며, 현재 시장 지배자인 구글과 경쟁하기에는 교육 현장에서 크롬북에 대한 가격과 기능 면에서 만족도가 너무 높다고 보고 있음

Ø 따라서 애플이 교육 시장에서 아이패드의 판매를 확대하기 위해서는 가격을 포함한 하드웨어 본체에서 승부를 보기 보다는 실제 관리 책임이 있는 교사들에게 경쟁사보다 더욱 효과적인 솔루션을 포괄적으로 제공해 지지를 얻어 내는 쪽으로 움직일 필요가 있을 것임

Ø 애플의 신형 아이패드 발표회 이벤트가 단기 매출효과를 노린 반짝 이벤트였는지, 아니면 교육 시장 재진입을 사업전략인지는 애플의 후속조치를 통해 가늠해 볼 수 있을 전망

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1842호(2018. 4. 18. 발행)에 기고한 원고입니다.

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※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1841호(2018. 4. 11. 발행)에 기고한 원고입니다.

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※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1841호(2018. 4. 11. 발행)에 기고한 원고입니다.

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여성에게 어필하는 사진을 자동 선정하는 AI, SNS 마케팅에 활용.pdf

ž 주로 여성들에게 인기 있는 사진 공유 사이트 인스타그램에서 인기를 얻을 수 있도록 포스트 할 내용을 자동으로 선정해 주는 마케팅 서비스가 올 여름부터 시작될 예정

Ø 디지털 마케팅 사업을 하고 있는 사이버 버즈(Cyber Buzz)는 인기 있는 게시물 사진의 스킬을 AI(인공 지능)에게 학습시킨 후, 타깃 계층에게 인기가 있을 만한 해시태그나 사진을 자동으로 선정하게 해주는 서비스를 준비하고 있음

Ø 이러한 시도는 효과적인 해시태그를 많이 만들어 내 업무 효율성을 높이고, 사람은 미처 발견하지 못할 수 있는 히트 상품을 찾아 마케팅의 성과를 높이기 위한 것임

Ø 디지털 마케팅을 수행하는 기업들에게 인스타그램의 활용은 중요한 테마인데, 사이버 버즈의 새로운 서비스는 인스타그램에 모이는 여성의 마음을 AI가 사로잡을 수 있는지 여부를 가늠할 수 있다는 점에서 주목할 만함

ž 사이버 버즈의 새로운 서비스는 ‘#’으로 시작하는 메시지 분류를 위한 메타 데이터, 즉 해시태그를 AI가 자동으로 수집하는 것에서부터 시작

Ø 인스타그램에 올라 온 사진에 관련된 다양한 데이터를 AI로 분석함으로써, 이를 토대로 인스타그램에서 이용자의 평가가 높고 화제가 될 만한 게시물을 쉽게 만들 수 있게 해 줌

Ø 분석 대상이 되는 데이터는 해시태그의 내용과 게시된 사진 이미지, 게시물에 붙은 팔로워 수와 좋아요 횟수, 댓글 수 등이라고 함

Ø 작성자의 특징이나 과거 실적도 분석 대상인데, 특히 중시하는 것이 소위 ‘인플루언서(Influencer)’라고 부르는 인기 작성자나 유명인사들임

Ø 사이버 버즈는 인스타그램 팔로워 수가 1만 명 이상인 인플루언서 900명을 확보하고 있으며, 혼자 7만여 명의 팔로워를 갖고 있는 인플루언서를 직원으로 두고 있기도 함

Ø 사이버 버즈는 인스타그램을 통해 마케팅을 전개하고자 고객 기업의 요구에 대응해, 인플루언서를 선정해 해당 제품을 이용하고 있는 모습의 사진 등을 게시하도록 하고, 고객 기업으로부터 광고료 등을 받는 사업모델을 운영하고 있음

Ø 각 인플루언서들은 화장품이나 패션, 음식 등 전문 분야를 가지고 있는데, 사이버 버즈는 전문 분야와 과거의 실적을 AI로 분석하여 인플루언서들이 인스타그램에서 인기 해시태그를 선택할 수 있도록 지원한다는 계획임

ž 사이버 버즈는 현재 AI를 이용한 새로운 시스템의 성능을 인간 마케터를 대조군으로 하여 A/B 테스트로 검증하고 있음

Ø 동일한 게시물에 대해 AI가 선택한 해시태그와 인간 마케팅 지원 담당자가 선택한 해시태그를 비교하여 어느 쪽이 사용자들에게 호응을 얻는지 알아보는 실험을 하고 있는 것임

Ø 사이버 버즈의 CEO에 따르면, AI의 선택에 대한 반응이 베테랑 마케터가 내는 퍼포먼스와 비슷해지고 있는데, 이는 AI를 활용하는 첫번째 목적이 마케팅 실무 담당자의 업무 효율성을 향상시키는 것이라는 점에서 매우 고무적임

Ø 사이버 버즈의 경우 인스타그램을 이용한 마케팅 지원 사업의 광고료 수입은 2017년에 전년 대비 50% 증가하며 블로그 등을 이용하던 기존 마케팅 지원 사업을 넘어섰다고 함

Ø 기업들이 인스타그램 활용하려는 수요가 급증하고 있어 마케터들만으로는 수요를 충족하기 어려운 상황이 되고 있는 가운데, AI를 사용해 수많은 게시물에 해시태그를 자동으로 부여할 수 있도록 한다면 마케터의 부담을 줄일 수 있다는 것이 사이버 버즈의 생각임

Ø 더 나아가 미래에는 사람이 즉각 발견해 내기 어려운 인기 해시태그를 찾아내는 일을 AI가 해줄 수 있을 것으로 기대하고 있음

Ø 사이버 버즈는 AI의 활용 범위를 단계적으로 확대해 2018년 내에 페이스북과 트위터에서도 해시태그를 자동 선택할 수 있도록 할 방침임

Ø 또한 인스타그램에 게시할 사진의 후보군 중에서 가장 인기를 얻을 것으로 예상되는 사진을 자동으로 선택할 수 있게 하는 기능도 개발할 예정임

ž AI를 이용한 인스타그램 마케팅을 지렛대로 사이버 버즈는 인스타그램 관련 사업을 확대해 나갈 계획인데, 현재 가장 주목하고 있는 것은 ‘인플루언서 전자상거래’ 사업임

Ø 사이버 버즈는 인플루언서가 선정한 추천 상품을 판매하는 ‘인플루언서 상거래(Influencer Commerce, IC)’가 가능성이 높다고 보고 있음

Ø 수많은 전자상거래 사이트들은 검색 결과의 상품이 너무 많아서 어느 것을 사야 할 지 고민하게 만드는데, 자신이 팔로윙 하는 인플루언서가 추천해 주는 상품이라면 취향을 저격할 가능성이 높기 때문

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1841호(2018. 4. 11. 발행)에 기고한 원고입니다.

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우버 자율운전차 사망 사고, 도심 주행 허가 기준 강화될 듯.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ] 

ž 우버(Uber)의 자율운전 차량이 일으킨 사고의 원인은 아직 조사 중이지만, 자율운전차에 의한 첫 보행자 사망 사고라는 점에서 상당한 파장을 일으키고 있음

Ø 사망 사고는 2018년 3월18 일, 애리조나주 피닉스 교외인 템피(Tempe)에서 일어났는데 우버의 자율운전 시험 차량(Volvo XC90 SUV 베이스)이 시속 40 마일로 주행하던 중 길을 건너고 있던 여성을 치면서 발생하였음

Ø 이 여성은 자전거를 끌고 도로의 왼쪽에서 오른쪽으로 건너 가고 있었는데, 맨 끝차선을 달리고 있던 자동차는 감속하지 않고 직진을 계속해 여성을 사망시켰음

Ø 자동차에는 운전자가 탑승하고 있었지만, 차량 내부 촬영 영상을 보면 사고 당시 전방을 주시하고 있지 않았기 때문에 위험 회피 조치를 할 수 없었음

Ø 자율운전 차량과 관련된 사고는 몇 차례 있었지만 인명 사고가 난 것은 이번이 두 번째이며, 보행자가 사망한 것은 처음임

Ø 지난 2016년 테슬라 차량이 트럭과 충돌하며 운전자가 사망할 당시 테슬라의 오토파일럿(Auto Pilot) 기능이 핸들과 페달 제어를 지원하는 레벨 2 정도였다면, 이번 사고 차량은 목적지를 설정하면 스스로 주행하는 레벨 4 단계였기 때문에 사고의 여파가 더 크게 나타나고 있음

Ø 사고 직후 애리조나를 비롯 다른 주에서도 사고의 원인이 정확히 밝혀지기 전까지 자율운전 도로 주행 테스트를 잠정 중단시켰으며, 현재 국가교통안전위원회(National Transportation Safety Board, NTSB)가 사고 원인 조사를 진행하고 있음

ž 사고 발생 시각은 밤 10시 경이기 때문에 사고 원인 분석은 우선 보행자 인식 실패가 센서의 결함인지 시스템의 결함인지를 규명하는 데 초점을 맞추고 있을 것으로 추정됨

Ø 우버의 자율운전 자동차는 여러 센서를 탑재하여 자동차 주위의 객체를 인식하는데, 지붕 위에는 하나의 라이더(Lidar, 레이저 센서)와 7 대의 카메라를 탑재하고 있으며, 또한 레이더도 설치하여 차량 주위 360도를 모니터 하고 있음

Ø 사고가 야간 주행 중에 일어나긴 했지만, 기술적으로는 주변이 어두워도 라이더를 통해 객체를 인식할 수 있고, 보행자 정도의 객체 크기라면 확실하게 감지 할 수 있다는 것이, 우버 차량에 탑재된 라이더를 제작한 벨로다인(Velodyne)의 입장임

Ø 벨로다인의 입장 발표에 따르면 차량에 사용된 라이더 HDL-64E 모델은 사고 당시와 같은 상황 조건에서 보행자와 자전거를 확실히 구분할 수 있다고 주장하였음

Ø 아울러 라이더의 역할은 객체의 감지이며 회피 조치를 취할 판단은 시스템이 하는 것이라고 덧붙이며, 우버의 자율운전 소프트웨어에 문제가 있을 것이라는 견해를 밝혔음

Ø 벨로다인의 주장에 대해서는, 자율운전 차량이 사고 당시 속도를 줄이거나 회피하려는 동작을 전혀 취하지 않은 것을 보면 인식이 안된 것으로 보아야 한다는 반론이 있음

ž 로이터 통신은 전문가 취재를 통해, 라이더의 기술적 결함은 아니지만 우버가 라이더의 개수를 줄임에 따라 사각지대가 발생했을 가능성에 무게를 두고 보도하였음

Ø 우버의 자율주행 테스트 차량은 원래 포드의 퓨전 세단으로 라이더 7개, 레이더 7개, 카메라 20대가 장착돼 있었음

Ø 우버는 지난 2016년에 베이스 차량을 볼보 XC90 SUV로 변경하면서, 레이더는 10개로 늘렸지만 라이더는 1개, 카메라는 7대로 줄인 바 있음

Ø 차량 주변을 탐지하는 라이더는 센싱 능력이 우수하나 부품 가격이 매우 높고, 벨로다인이 거의 독점 공급하고 있어 자율운전 차량의 가격이 낮아질 수 없는 원인으로 꼽히고 있기 때문에 우버의 변경 조치는 비용절감이 목적이었을 것임

Ø 그러나 로이터 통신에 따르면 벨로다인의 라이더는 360도를 모니터 할 수 있지만 수직 감지 범위가 좁아 낮은 곳에 위치한 물체를 감지하기 어려운 단점이 있고, 따라서 지붕에 1대만 설치할 경우 차량 주위 약 3미터의 사각지대가 발생할 수 있다고 함

Ø 사각지대 가능성에 대해서는 벨로다인 관계자도 인정했고 그렇기 때문에 다수의 라이더가 필요하다는 설명도 덧붙였다고 하는데, 웨이모가 차량에 6대의 라이더를 장착한 것에 비하면 우버가 라이더를 1개로 줄인 것은 센싱 관점에서 중대한 결함이라고 로이터는 지적

ž 그러나 자율주행차의 센서가 라이더만 있는 것은 아니기 때문에, 어떻게든 보행자는 인식했을 것이라 보는 것이 대체적인 견해임

Ø 우버는 지붕에 7대의 카메라를 탑재하고 있는데, 전방을 담당하는 카메라는 근거리와 원거리를 모두 커버하며, 앞쪽에 있는 다른 자동차가 감속하는 것을 파악하는 동시에 보행자를 인식하고 또한 신호등과 도로 표지판을 읽는 데도 사용됨

Ø 사고 직후 뉴스 보도에 따르면 사고 장소는 야간이지만 가로등이 설치되어 있어 일정한 밝기임을 알 수 있고, 카메라의 성능은 정확히 공개되어 있지 않지만 다이내믹 레인지가 넓어 사고 여성을 파악했을 가능성이 높음

Ø 자율운전 제어 ​​카메라와는 별도로 대시보드에 모니터용 카메라도 구비되어 있어 전방과 차량 내부를 촬영하게 되는데, 템피시 경찰이 공개한 대시보드 카메라 영상을 보면 보행자가 도로 왼쪽에서 오른쪽으로 건너고 있는 것이 정확히 포착되어 있음

Ø 영상을 보면 카메라가 보행자를 인식했음에도 또한 자동차는 감속하지 않고 그대로 직진 한 것도 확인할 수 있으며, 또한 위험 시 개입해야 할 운전자가 전방을 주시하지 않고 있다가 사고 소리에 상황을 알아 차리고 놀라는 장면도 확인할 수 있음

Ø 한편 우버 차량에는 라이더와 카메라 외에 주위 360도를 모니터 하는 레이더도 탑재되어 있는데, 레이더는 주행 중인 자동차나 정차하고 있는 자동차 등을 인식하며 도플러 효과를 이용하여 객체의 이동 속도를 파악하는 역할을 함

Ø 일반적으로 레이더의 해상도가 낮고 핀 포인트에서 객체의 위치를 ​​특정 할 수 없기 때문에 레이더 단독으로만 센싱하지는 않으며, 또한 레이더가 보행자를 인식해도 알고리즘은 이 정보만으로 브레이크를 걸도록 프로그램 되어 있지는 않음

Ø 따라서 사고 당시 차량이 속도를 줄이거나 정지하지 않았다고 해서 레이더가 보행자를 인식하지 데 실패했다고 볼 수는 없다는 것이 전문가들의 견해임

ž 종합적으로 볼 때, 우버의 센서가 보행자를 인식했을 가능성은 높은데 그럼에도 불구하고 차량이 회피 조치를 취하지 않았는지가 원인 규명의 핵심이 될 것으로 보임

Ø 현재 사고 원인 조사를 하고 있는 국가교통안전위원회(NTSB)는 주로 항공기 사고를 담당하나 교통 사고 중 사안이 중대할 경우 맡기도 하는데, 자율운전 자동차 사고처럼 자동차의 소프트웨어 분석이 요구되는 고도의 사안인 경우도 NTSB가 원인을 규명함

Ø NTSB에 의한 조사의 최종 결론이 나오려면 시간이 좀 더 걸리겠지만, 우버의 자율운전 시스템에 심각한 문제가 있다는 말들이 언론을 통해 흘러 나오고 있음

Ø 뉴욕타임스에 따르면 우버 차량의 ‘Disengagement(디스인게이지먼트, 자율운전 기능 해제 조치)’의 빈도는 13 마일당 1번이라고 하는데, ‘디스인게이지먼트’는 차량에 문제가 발생하여 테스터 드라이버가 자율운전 모드를 해제시키는 조치를 의미함

Ø 즉, 디스인게이지먼트가 실행되었다는 것은 자율운전 자동차가 비정상 상태에 있음을 의미하며 결함 발생 건수로도 해석할 수 있는데, 우버 차량의 경우 이것이 13 마일마다 발생했다는 것이므로 시스템이 아직 불완전한 상태에 있다고 추정할 수 있음

Ø 자율운전 차량의 도로 주행 테스트가 주로 이루어지는 캘리포니아주의 교통당국은 매년 각 기업의 테스트 결과를 취합해 ‘자율운전 차량 디스인게이지먼트 보고서’를 공표하는데, 우버의 경우 2017년 보고서에 등재되어 있지 않아 정확한 기술 수준 추정이 어려웠음

Ø 이번 뉴욕타임스의 보도로 우버의 디스인게이지먼트 빈도가 알려진 것인데, 13 마일당 1회 발생했다는 결과는, 약 5,600 마일당 1회가 발생한 웨이모(Waymo)나 1,250마일당 1회가 발생한 GM과 비교해 볼 때 기술 완성도 면에서 큰 격차가 있는 것임

[표 1] 2016.12~2017.11 캘리포니아 주 내 자율운전 테스트 기업의 디스인게이지먼트 비교

<자료> Department of Motor Vehicles, State of California, 우버의 기록은 New York Times 보도

ž 우버 자율운전 시스템의 기술 결함으로 초점이 맞춰지는 가운데, 이것이 우버 만의 문제인지, 자율운전 알고리즘에 내재한 본질적인 문제인지에 대한 논의도 이루어지고 있음

Ø 사고 시간이 야간이었고, 사고 지역이 ‘횡단보도가 아닌 구역’이었기 때문에, 자율주행 차량이 보행자 주의가 필요하지 않다고 인식했을 가능성이 있다는 분석도 있음

Ø 워싱턴 포스트는 로보틱스 전문가인 듀크 대학의 미시 커밍스 교수의 말을 빌려, 자율주행차량의 컴퓨터 시스템이 보행자, 특히 횡단보도 바깥의 보행자까지 인식하는 것은 아니라는 점을 지적하였음

Ø 자율운전 차량은 ‘인식-판단-제어’의 순서로 작동하는데, 센서가 비록 무언가 객체를 인식했다 하더라도, ‘한밤 중에 횡단보도가 아닌 곳에서 자전거를 끌고 가는 사람’이었던 만큼 보행자로 구별하지 못했을 가능성이 있다는 것임

Ø 커밍스 교수는 자율주행 시스템은 귀납적 추론을 할 수 없으므로, 특정 장소, 특정 시간대의 어떤 모습을 추측할 수 없다고 설명하며, 자율주행 차량이 도로의 복잡한 변수를 파악하지 못하기 때문에 사고가 날 위험이 높다는 점을 지적하고 있음

Ø CNN 역시 자율주행차가 보행자와 자전거를 끌고 있는 사람을 구분하는 것은 어려운 작업이라며, 자율주행차의 성능이 고속도로처럼 신호가 없고 상황이 단순한 곳에서는 완전해 보이지만, 시내주행 테스트는 조심스럽게 접근할 수밖에 없다고 보도하였음

Ø 그러나 이런 지적에 대해서는, 자율운전 시스템은 보행자나 다른 차량들이 교통법규를 정확히 준수했을 때만 작동할 수 있다고 말하는 잘못된 주장이라는 반론도 있음

Ø 웨이모와 GM뿐 아니라 사고를 낸 우버를 포함해 자율운전차 개발업체들은 사고 위험을 줄이기 위해 가상주행, 시험주행 등으로 주행 데이터를 수집하고 보행자의 무단 횡단 등 최대한 많은 교통 변수를 파악하기 위해 노력하고 있다는 것임

Ø 또한 사고 영상을 보면 속도를 줄이거나 차선을 바꾸려는 시도가 전혀 없었는데, 시스템이 비록 보행자인지 아닌지 구분할 수 없었을 수는 있으나, 앞쪽에 무언가 있는데 정확히 무엇인지 모를 경우 계속 직진하라고 알고리즘을 설계하지는 않았을 것이란 반박임

Ø 즉, 이번 사고의 원인은 센서에서 제대로 인식을 하지 못했거나, 만일 인식을 제대로 했다면 알고리즘 설계의 잘못이라기 보다는 단순히 소프트웨어가 순간적으로 작동을 하지 않았을 것으로 보는 것이 합리적이라는 것임

ž 이런 면에서 볼 때, 이번 우버 차량의 인명 사고는 각 개발업체의 자율주행 시스템 알고리즘이 어떤 기준으로 설계되어 있는지 공개하도록 요구하는 계기가 될 수도 있음

Ø 만일 우버 차량의 사고가 센서 미인식이나 소프트웨어의 작동 오류가 아니라 알고리즘에 의한 것이라면, 가령 가능성은 낮지만, ‘횡단보도가 아닌 구역에서는 보행자 주의가 필요하지 않다’는 식으로 프로그래밍이 되어 있는 것이라면 이는 심각한 문제가 될 수 있음

Ø 우버의 경우 작년 3월에 자율주행 차량이 전복되는 사고가 있었는데, 당시 신호가 노란색으로 변하는 순간 교차로에 들어선 차량이 가속했다는 증언이 나오면서, 노란색 신호에서는 속도를 올려 통과하라고 프로그래밍 돼 있을 가능성이 있다는 보도가 나온 바 있음

Ø 교통 법규에서 교차로 진입 시 노란색으로 불이 바뀌면 빠르게 통과하라고 되어 있기 때문에 우버의 알고리즘이 그렇게 프로그래밍 되어 있다고 해서 비판할 수는 없을 것임

Ø 그러나 교차로는 매우 복잡한 상황이 벌어지는 곳이기 때문에, 현재 기술 수준에서 노란색 신호로 바뀌는 순간 무조건 가속해서 통과하라고 프로그래밍 하는 것이 적절한 지에 대해서는 사회적 논의가 필요하며 각 기업의 판단에만 맡길 수 없다는 지적도 있음

Ø 이는 비단 우버 만의 문제는 아니며 자율운전차를 개발하는 모든 기업에 해당하는 것으로 각 기업이 어떤 기준으로 알고리즘을 프로그래밍 하는지 밝혀야 한다는 목소리가 높지만, 교통사고시 책임 소재 등의 이슈와 맞물려 있어 완전히 공개되지 않고 있는 상황임

Ø 자율운전차에 대한 논의에서 빠지지 않는 ‘트롤리 딜레마’, 즉 타인의 생명과 자신의 생명 중 하나를 선택해야 할 때 자율운전차가 어떤 선택을 하도록 프로그래밍 할 것인지, 혹은 알고리즘을 교육할 것인지는 쉽사리 합의에 이르기 어려운 난제임

Ø 트롤리 딜레마의 경우 현재는 차량 제조사마다 다른 윤리적 지침을 제시하고 있는데, 웨이모의 경우 어떤 선택이 더 나은 것인지 판단할 수 없지만 약자로 판단되는 보행자에 초점을 맞추고 있다는 입장임

Ø 반면 메르세데스 벤츠는 차 안의 사람을 보호할 것이라는 입장을 밝히고 있으며, 독일연방교통부의 경우는 사고를 피할 수 없는 상황에서 자율주행차가 어떤 선택을 해야 하는 것인지 결정할 수 없다고 입장임

Ø 자율주행차의 테스트 장소가 교통 흐름이 단순한 고속도로에서 이제 보다 복잡한 시내 주행으로 옮겨오고 있는 중이기 때문에, 어쩌면 자율주행차에 의한 사고는 계속 발생할 수 있을 텐데, 그 과정에서 알고리즘에 대한 공개 요구 역시 보다 거세질 수 있을 것임

ž 자율주행차의 상용화에 대한 기대가 높아지고 있는 상황에서 발생한 이번 인명 사고는 자율주행 기술의 신뢰도에 대해 다시 한번 되짚어 보는 계기가 되고 있음

Ø 자율주행차의 시가지 주행 테스트에 관대한 애리조나주에서도, 이번 사고 직후 우버의 시험 주행 중지 명령을 내렸음

Ø 애리조나 주지사는 사고의 원인이 확실히 우버 측에 있다고 말함으로써 엄격한 입장을 취해 나갈 것임을 시사하였으며, 우버가 앞으로 애리조나에서는 자율주행 테스트를 재개할 수 없다는 말도 나돌고 있음

Ø 이는 비단 우버에 한정한 이야기는 아니며, 애리조나뿐만 아니라 다른 주에서도 향후 자율운전에 대한 규제, 특히 시가지 주행에 대한 규제는 엄격해질 것으로 전망되고 있음

Ø 사고 직후 자율주행 기술 개발업체 스스로 테스트에 신중한 입장을 보이기도 하는데, 엔비디아의 경우 안전이 보장될 때까지 자율주행 시험을 중단한다고 발표하였음

Ø 엔비디아는 사고 직후 우버 차량이 엔비디아의 자율주행 기술을 적용하고 있었다는 보도가 나오며 곤경에 처하기도 했으나, 엔비디아의 젠슨 황CEO는 우버와 협력하고 있는 것은 사실이나 우버가 독자적인 인식 및 제어기술을 개발 중이었다고 해명한 바 있음

Ø 공교롭게 엔비디아는 사고 후 열흘 만에 개최된 자사 개발자 컨퍼런스 ‘GPU Technology Conference(GTC) 2018’를 맞이하게 됐는데, 적극적으로 자신들의 자율운전 기술 홍보에 나설 수 없는 상황이 되었음

Ø GTC 2018에서 스웨덴의 스타트업 ‘아인라이드 트럭(Einride Truck)’은 올해 가을 무인 트럭 ‘T-pod(T-팟)’을 상용화한다고 발표했는데, T-팟은 미국 자동차기술협회가 정한 레벨5의 최고 수준 자율운전을 지향함

Ø T-팟은 고속도로에서는 레벨5로 주행하지만 비상시에는 담당자가 원격으로 조작하며, 일반 도로에 들어서면 항상 무선 통신을 통해 원격으로 조작하게 되는데, 레벨4~5의 차량 개발을 위한 엔비디아의 ‘드라이브 PX(Drive PX)’ 인공지능 시스템을 채택하고 있음

Ø T-팟을 비롯해 엔비디아는 GTC 2018 행사에서 자율운전 기술에 대해 자신감을 내비치기도 했지만, 이번 우버 사고와 연루설도 있고 자율운전에 대한 부정적 여론이 커진 상태이므로 당분간 도로 주행 테스트를 자제하며 기술을 점검하겠다는 입장을 표명한 것

ž 전문가들은 이번 사고로 자율주행차 개발이 중단되지는 않겠지만, 현재의 개발 관행에 큰 변화를 가져올 것이며, 기술력의 차이에 따라 지원이 차등화될 가능성을 점치고 있음

Ø 이번 사망 사고로 인해 자율주행차량은 아직 복잡한 변수에 취약하다는 점이 드러난 셈이라는 지적이 있긴 하지만, 미국 현지에서는 그럼에도 자율주행 시험 주행을 계속 이어가야 한다는 주장이 훨씬 많은 편임

Ø 자율주행차가 이상 상황에 대비한 메커니즘이 있긴 하지만 더 많은 변수를 감안해 판단하기 위해서는 결국 더 많은 테스트를 할 수 밖에 없으며, 시뮬레이션 주행을 통한 알고리즘 교육도 강화해야 하지만 도로 위 시험 주행의 지속이 중요하다는 것임

Ø 단, 현실적으로 자율주행 개발업체들 사이에 기술 격차가 있다는 것이 수치로 확인되고 있느니만큼, 도로 주행 허가를 위한 기준을 설정할 필요가 있다는 주장이 힘을 얻고 있으며, 이와 맞물려 개발업체들의 도덕성에 대한 문제 제기도 이루어지고 있음

Ø 인터넷 상에는 우버의 자율운전 자동차가 시가지를 경쾌하게 주행하고 있는 비디오가 많이 있으며 이는 기술이 완성된 것처럼 보이게 하는데, 이번 사고를 통해 실제 우버의 시스템은 미완성이고 시가지를 달리기에는 위험성이 높다는 평가와 증언들이 나오고 있음

Ø 우버는 자율주행차량의 시험 주행을 위해 약 5만평에 이르는 가상도시 ‘알모노(Almono)’를 만들었다고 알려지는 등 외부적으로 기술 개발 수준이 높다는 인상을 주고 있으나, 디스인게이지먼트가 13마일당 1회라는 사실은 매우 어려움을 겪고 있음을 방증함

Ø 우버의 테스터들도 이전에 유사한 상황이 많았음을 증언함에 따라 우버가 이런 기술 수준으로 시내 주행 테스트를 실행에 옮긴 데 대한 비난의 목소리도 커지고 있음

Ø 또한 자율운전 기술의 완성도를 너무 신뢰한 나머지 전방 주시 의무를 게을리 할 만한 상황이 전혀 아니었음에도 한눈을 판 테스터와, 테스터들에 대한 교육을 철저히 하지 않은 우버에 책임을 묻는 사람들도 많음

Ø 우버는 향후 자율운전 기술 개발과 테스트를 어떤 식으로 전개할 것인지에 대한 질문을 받고 있는데, 이는 우버뿐 아니라 다른 기술 개발업체에도 해당되는 것이며, 개발업체들의 답변과 상관없이 교통당국이 나름의 허가 기준을 정할 가능성이 매우 높아지고 있음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1840호(2018. 4. 4. 발행)에 기고한 원고입니다.

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영국, 독감 확산 속도 예측을 위한 &lsquo;시민 참여 실험&rsquo; 프로젝트 진행.pdf

ž 케임브리지 대학과 런던 위생 및 열대의학 대학원은 약 3 만 명의 실험 참여자 데이터를 기반으로 영국의 독감 유행 예측 모델을 설계하였음

Ø 인플루엔자의 유행은 매우 위험한 것으로 전세계 전문가들은 언제 치명적인 독감 유행이 발생할 지를 수시로 논의하고 있으며, 영국 정부 역시 시민들에게 가장 위험한 것은 독감이라는 생각을 가지고 있음

Ø 이런 배경 하에 영국에서는 인플루엔자의 유행 속도를 예측하는 ‘시민참여 실험(citizen science experiment)’이 이루어지고 있으며, 그 결과가 최근 감염 의학 전문 저널인 ‘에피데믹(Epidemic)’에 게재되었음

Ø 약 3만 명의 시민 참여로 모은 데이터에 기반해 모델링 한 결과에 따르면, 영국 인구의 약 65%인 4,300만 명이 독감에 감염 될 수 있으며 감염된 사람 중 88만 6천 명이 사망할 가능성이 있는 것으로 예측되었음

ž 시민 참여 실험을 진행하게 된 이유는 지금까지 인플루엔자에 감염 확산 모델의 예측은 놀라울 정도로 제한적이고 기존 연구에서는 작은 인구 샘플 밖에 사용하지 못했기 때문

Ø 연구팀에 따르면 사람들이 매일 이동·교류하는 가운데 바이러스가 어떻게 사람에서 사람으로 감염되어 확산되는지를 이해하기 위해서는 예측 모델이 필수적인데, 독감 유행의 예측은 모델링의 품질에 따라 완전히 달라지게 된다고 함

Ø 이번 연구에서는 시민 참여자들이 스마트폰 앱을 이용하게 하여 어떻게 움직이는지 추적하고 매일 어떤 상대를 만나는지 기록하게 했는데, 영국의 전염병 유행 연구와 관련해 최대의 데이터 세트 생성을 목표로 하고 있음

Ø 연구팀의 예측 모델을 바탕으로 인플루엔자 감염이 어떻게 확산되어 가는지를 가시화 한 도표에 따르면 늦춰 잡아도 14 주면 영국 전역에 독감이 만연할 수 있음

Ø 연구팀은 실험 연구 참가자 모집이 성공함에 따라 수집된 데이터는 기존의 데이터와 비교해 놀라울 정도로 풍부하게 되었고, 이번 조사로 수집된 데이터 세트가 인간의 움직임과 접촉 패턴을 모델링 할 때 골든 스탠더드(황금률)이 될 것이라 자평하고 있음

ž 연구 종료 후, 수집된 데이터는 익명화 되어 전세계 모든 연구자에게 제공되기 때문에 향후 보다 정확한 예측 모델을 제작하는 데 도움을 줄 것으로 기대됨

Ø 인간의 움직임과 접촉 패턴에 대한 연구는 2018년 말까지 계속 될 예정이며, 영국 거주자라면 앱스토어와 플레이스토어에서 앱을 다운받아 설치하고 조사에 참여할 수 있음

Ø 수집된 데이터는 연구 종료 후 익명으로 제공될 예정이며, 연구팀은 이번 연구가 독감 확산에 대한 예측 모델을 만들기 위한 것이지만 향후 영국이나 다른 나라에서 다른 질병의 감염 확산 속도를 추정하는 데에도 이번에 축적한 데이터가 도움이 될 것으로 보고 있음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1840호(2018. 4. 4. 발행)에 기고한 원고입니다.

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잔여 수명을 예측하는 AI, 암 발병률을 예측하는 유전자 분석.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

ž 의료 분야는 보수적이기도 하지만 기술 발전에 의한 패러다임 변화가 빠르게 진행되기도 하는 독특한 곳인데, 최근 AI와 유전자 분석 기술의 도입 여부가 이슈가 되고 있음

Ø 자동차 산업과 마찬가지로 의료분야는 새로운 기술의 도입에 보수적일 수밖에 없는데, 사람의 생명과 직결되어 있기 때문에 기존 방식보다 낫다는 것이 확실히 입증될 때까지는 도전적, 모험적 시도라는 것을 쉽사리 허용할 수 없기 때문

Ø 반면, 그러한 속성 때문에 기존보다 낫다는 것이 입증되면 기술 도입에 아주 적극적이 되기도 하는데, 의료기술이라는 용어가 이상하지 않을 정도로 현대 의학의 발전은 기술과 떼어 놓고 생각할 수 없음

Ø 최근 의료분야가 도입 여부, 도입 속도, 도입 범위 등을 놓고 고민하게 만드는 신기술은 인공지능(AI)과 유전자 분석인데, 두 기술에 의해 제시되는 데이터를 아직 확증할 수 있는 단계는 아니어서 병원과 의사들은 수용과 유보 사이에서 다양한 모색을 해나가고 있음

ž AI를 이용한 병의 진단은 이미 시도되고 있고 이에 대한 실효성 논란도 진행 중인데, 최근에는 AI에 의한 사망 시기 예측을 의료 서비스에 활용하려는 움직임이 시작되었음

Ø AI가 언제 죽을 것인지를 예측한다는 말은 그 자체로 거부감을 불러 일으킬 수 있으나, 치료를 해야 하는 병원과 의사 입장에서는 AI가 의사보다 더 정확하게 사망 시기를 예측할 수 있다면 이것은 중요하고 유용한 정보가 될 수 있음

Ø 스탠퍼드 대학의 연구팀은 2017년 11월 입원 환자의 수명을 딥러닝으로 예측하는 연구의 결과를 담은 논문을 발표하였음

Ø ‘Improving Palliative Care with Deep Learning(딥러닝을 통한 말기 환자 간병의 개선)’이란 제목의 논문에 따르면 이 알고리즘은 환자의 수명을 의사들보다 정확히 예측할 수 있음

Improving Palliative Care with Deep Learning.pdf

ž AI를 이용한 잔여 수명 예측 연구는 말기 환자를 대상으로 한 의료 서비스가 지금보다 잘 운영되도록 하기 위한 목적으로 시작되었음

Ø 스탠퍼드 대학은 말기 특화 의료 서비스를 제공하고 있는데, 이런 서비스는 보통 ‘Palliative Care(말기 환자 간병, 고통 완화 치료, 팰리어티브 케어)’라 부름

Ø 수명이 일년 이내 남은 환자를 대상으로 치료를 진행하되 본인의 의사를 존중해 고통과 불안을 완화하는 처치를 병행하는 것으로, 팰리어티브 케어는 환자와 그 가족의 삶의 질을 향상하고 인간의 존엄을 지키는 것을 목적으로 하고 있음

Ø 스탠퍼드 대학을 비롯해 팰리어티브 케어를 운영하는 병원들의 고민은 이 치료가 필요한 환자를 제대로 파악하지 못하고 있다는 데 있음

Ø 말기 완화 치료가 필요한 환자는 수명이 3~12개월 남은 환자라고 정의되는데, 이 케어를 제대로 하려면 사전 준비로 3개월이 걸리고, 또 만일 12개월 이상 치료를 계속 해야 한다면 의사나 간호사 수가 부족하게 되는 문제가 발생하게 됨

Ø 현재는 담당 의사가 수명이 3~12개월 정도 남은 것으로 보이는 환자를 특정하여 팰리어티브 케어로 이관하는 구조로 되어 있는데, 대부분의 의사는 환자의 잔여 수명을 길게 추정하는 경향이 커서 많은 환자들이 말기 치료를 받지 못하고 사망하고 있다고 함

Ø 의사는 환자의 전자 의료 기록을 참조하여 지금까지의 경험을 토대로 수명을 추정하는데, 같은 인간으로서 연민 때문인지 몰라도 잔여 수명을 길게 산정하는 경향이 크기 때문

ž 스탠퍼드 대학의 연구팀은 20만명 이상의 환자 데이터로 알고리즘을 교육시켰으며, 일선 병원에서 도입할 수 있을 정도로 잔여 수명 예측 정확도를 달성하게 되었음

Ø 잔여 수명 산정 알고리즘의 개발에는 스탠퍼드 대학병원의 환자 데이터베이스인 ‘Stanford Translational Research Integrated Database Environment’ 사용되었는데, 환자의 전자 의료 기록 정보를 집약한 것으로, 알고리즘의 교육 및 정확도 검증에 이용되었음

Ø 교육된 알고리즘에 환자의 의료 데이터를 입력하면 사망 시기를 산정하는데, 보다 정확히 말하면 딥러닝 모델이 환자가 3개월 내지 12개월 사이에 사망할 것인지 아닌지 여부를 판정(Binary Classification, 이분법적 분류)하게 됨

Ø 알고리즘 교육을 위해서는 총 221,284명 환자의 데이터가 사용되었는데, 이 중에는 3개월에서 12개월 사이에 사망한 환자 15,713명과 12개월 이상 생존한 환자 205,571명의 데이터가 포함되어 있었다고 함

Ø 이 데이터를 사용하여 딥러닝 알고리즘을 교육하고 그 결과를 검증·시험하였는데, 알고리즘은 Deep Neural Network(DNN)으로 입력층, 중간층(18단), 출력층으로 구성됨

Ø 입력 계층은 13,654 디멘션(13,654 종류의 데이터를 입력)이 되며 출력 계층은 3~12개월 사이 사망 여부를 판정하는데, 네트워크 구조는 시행착오(trial and error) 방식으로 많은 모델을 시도하게 됨

Ø 이는 실제 말기 환자에 해당하지 않는 환자 중 30%가 말기 환자로 판정하는 오검출률율 30% 정도로 허용할 경우 실제 말기 환자 100 명 중 93명을 정확히 판정한다는 것임

Ø 이는 검출율을 높이기 위해 재현율을 50%까지 높이더라도 알고리즘의 정확도가 80%에 이른다는 뜻인데, 이 정도 알고리즘 정확도면 병원에서 사용할 수 있는 수준이라고 함

ž 스탠퍼드 대학의 연구에서는 알고리즘의 정확성뿐만 아니라, AI의 도입 여부를 둘러싼 최대 논점인 알고리즘의 판단 근거를 분석하려는 시도도 이루어졌음

Ø 의료, 자율운전, 금융 서비스 등 AI를 도입하고 있는 분야의 최대 고민은 결과적으로 AI의 판단이 사람의 판단보다 더 낫다고 증명되기는 하지만, AI가 무슨 근거로 그런 판단을 내렸는지는 알 수가 없는 상황에서 무조건 AI의 판단을 따를 수 있느냐 하는 것임

Ø 스탠퍼드 대학 연구팀은 복잡한 구조의 네트워크를 직접 분석하는 것은 어렵기 때문에 입력 데이터의 매개 변수를 변경함으로써 알고리즘이 환자의 생존율을 판단하는 근거를 이끌어 내보려 했는데, 즉 알고리즘의 블랙 박스를 열고 그 구조를 엿보려 한 것임

Ø 입력 데이터의 종류는 다양해서 건강 상태뿐 아니라 치료 조치와 검사 횟수 등 다양한 정보를 포함하는데, 매개 변수 변경 결과 알고리즘이 사망시기를 판정 할 때 중시하는 항목은 방광 종양, 전립선 종양, 병리 검체 적출 조치, 방사선 검사 횟수 등으로 나타남

Ø 질병의 종류에 의해 수명이 결정되는 것은 직관적으로 이해할 수 있지만, 알고리즘은 병리 검사 대상 추출이나 MRI 검사 등의 횟수에서 사망시기를 산출했는데, 구체적 설명은 없지만 MRI 검사를 자주 받는 것을 암이 전이되는 것을 방증으로 본 것으로 추측됨

ž 미국에서 많은 병원이 말기 환자 치료의 도입을 추진하고 있으나 실제 이용률이 높지 않다는 통계가 있는데, AI의 도입으로 이 같은 상황에 반전이 올 지 관심이 모이고 있음

Ø 미국에서는 이미 2008년에 전체 병원의 53%가 팰리어티브 케어 서비스를 제공하고 있었고, 2015 년에 이 비율은 67%로 증가하였음

Ø 그러나 통계에 의하면 말기 완화 치료를 제공하는 병원이 늘고는 있어도 실제 이러한 치료가 필요한 환자의 7~8% 밖에 이용하지 못하고 있는 것으로 나타남

Ø 공급과 수요의 이러한 격차는 병원 측의 자원 부족 이외에 앞서 언급한 바와 같이 담당 의사가 여러 가지 이유로 케어 대상이 되는 환자를 정확하게 판정하는데 실패하고 있다는 문제에서 발생하고 있음

Ø 따라서 AI를 이용한 잔여 수명 예측이 향후 광범위하게 도입된다면, 말기 환자 치료의 패턴은 지금까지와 달라지게 될 가능성이 높고, 연명 치료나 존엄한 죽음의 권리 등에 대한 사회적 담론이 보다 활발히 전개될 수 있는 근거가 마련될 것으로 기대되고 있음

ž AI의 도입 외에 미국의 의료 서비스에 새로운 변화를 가져오고 있는 것은 유전자 분석 서비스인데, 최근 미국의 일부 병원에는 ‘유전자 분석 전문 상담원’이 등장하고 있음

Ø 다소 생소한 이름의 이 직책은 현재 중요한 역할을 담당하고 있는데, 병원 의료팀의 일원으로 유전적 질병(Genetic Disorder)에 관해 환자에게 상담을 해주는 일을 하고 있음

Ø 특히 실리콘밸리와 가까운 샌프란시스코 지역에 가까울수록, 그리고 대형 병원일수록 유전자 분석 전문 상담원을 두고 있는 경우가 많은데, ‘카이저 퍼머넌트 메디컬 센터(Kaiser Permanente Medical Center)’가 대표적임

Ø 병원에 이 새로운 직종이 등장하게 된 것은 개인 유전자 분석 서비스가 급증하면서 분석 결과를 올바로 이해해야 할 필요성이 커졌기 때문으로, 카운슬러는 유전자 분석 결과를 피험자에게 알기 쉽게 설명하고 필요하다면 전문의를 소개하는 역할을 함

ž 미국에서 개인 유전자 분석 서비스의 범위는 점점 더 넓어지는 추세인데, 올해 3월 미 식품의약국(FDA)은 유전자 분석을 통한 유방암 발병 위험도의 검사를 허가하였음

Ø FDA로부터 개인 유전자 분석 서비스 승인을 받은 곳은 헬스케어 벤처기업 ‘23andMe’로 이미 지난 2008년에 피험자의 유전자 배열 변이를 통해 어떤 질병이 발병할 것인가를 예측하는 서비스를 내놓아 미국 의료 시장에 센세이션을 일으킨 바 있음

Ø 그러나 2013년 11월 FDA는 예측 정확도가 충분하지 않고 소비자가 필요 없는 수술을 받게 할 위험이 있다는 이유로 업무 정지 명령을 내렸고, 23andMe는 의료 분석 서비스를 중지하고 인종 분석 서비스 전문 사업을 진행해 왔음

Ø 서비스 중단 이후 23andMe는 사업 내용을 일부 수정하였고, 2017년 4월 FDA는 10 가지 질병에 한하여 유전자 분석 서비스를 허용했는데, 여기에 파킨슨 병이나 알츠하이머 병이 포함됨에 따라 소비자들은 치매 발병 위험을 파악할 수 있게 되었음

Ø 그 후 다시 1년 만에 FDA는 유방암이나 자궁 경부암에 대한 유전자 분석 서비스를 추가로 허용한 것인데, 병원에서 이미 유전자 분석을 이용한 유방암 검사를 받을 수 있긴 하지만, 이젠 집에서 간편히 23andMe 서비스를 통해 암 발병 위험을 알 수 있게 되었음

Ø FDA가 23andMe의 유전자 분석 기술을 승인함에 따라 이제 미국에서는 개인 유전자 분석 서비스가 한층 더 확산될 수 있는 모멘텀을 확보하였음

ž 23andMe의 유방암 검사는 암 발병을 억제하는 기능을 가지고 있어 ‘암 억제 유전자(Tumor Suppressor Gene)’로도 불리는 BRAC1과 BRAC2에 대한 분석을 통해 이루어짐

Ø BRAC1과 BRAC2은 상처받은 유전자를 복구하는 단백질을 생성하는데, 이 BRAC1과 BRAC2이 충격을 받게 되면 복구기능에도 영향을 미쳐 암 발병 위험이 높아진다고 함

Ø 특히 여성의 유방암과 자궁 경부암의 발병률이 높아진다고 하는데, 여성뿐 아니라 남성에도 해당 사항이 있으며 특히 전립선 암의 발병 위험이 높아지는 것으로 알려져 있음

Ø BRAC1과 BRAC2의 유전자 변이는 아슈케나지 유대인(Ashkenazi Jewish, 중동부 유럽의 유대인 후손 그룹에서 많이 볼 수 있는데, 이 그룹은 40명 중 1명이 이 유전자 변이를 가지고 있으며, 변이를 가진 여성의 45~85%는 70세까지 암이 발병된다고 알려져 있음

Ø 여배우 안젤리나 졸리는 2013년에 BRCA1 유전자 변이가 발견되었다며 예방을 위해 양쪽 유방을 절제하는 수술을 받았다고 발표한 바 있는데, 이 뉴스는 BRAC 유전자 변이와 유방암의 관에 대한 인식이나 유전자 검사에 대한 관심을 높이는 계기가 되었음

ž 그러나 23andMe의 유방암 진단은 그 범위가 한정되어 있어 분석 결과가 제한적이며, 따라서 올바른 해석의 필요성이 대두됨에 따라 분석 전문 상담원이 등장하게 된 것임

Ø BRAC1과 BRAC2에 이목이 집중되고 있지만, 이들 유전자의 변이가 발견되지 않는다고 해서 암 발병 위험이 제로라는 뜻은 아님

Ø 23andMe의 테스트 범위도 한정되어 있어 암 발병 위험을 모두 망라하는 것은 아닌데, BRAC1과 BRAC2의 유전자 변이 수는 1천 개가 넘지만 23andMe는 이 중 세 유형 만을 대상으로 검사함

Ø 또한 암 발병은 생활습관과도 크게 관련이 있다고 알려져 있지만 23andMe는 이 요소는 감안하지 않으며, 오직 대표적인 BRAC1과 BRAC2 변이에만 특화되어 리스크를 평가함

Ø 이렇듯 유전자 분석은 복잡한 작업이고 분석 결과가 완전한 것이 아니기 때문에, 23andMe에서 보내 온 결과지를 어떻게 해석해야 할 지 모르겠다는 이용자들도 많아지고 있음

Ø 이에 대해 23andME의 창업자이자 CEO 인 앤 워짓스키는 자신들의 유전자 분석 검사는 질병을 진단하는 것이 아니며, 따라서 피험자가 검사 결과를 보고 치료 방안을 결정해서는 안 된다고 말하고 있음

Ø 검사 결과의 해석은 의사와 상담 후 정확한 판단을 기다리라는 것으로, 23andMe는 유전자 분석 전문 상담원(Genetic Counselors)을 통하여 조언을 받을 것을 권장하고 있음

ž 현단계 개인 유전자 분석 서비스는 분석과 의료적 치료 사이에 간격이 있어 소비자들로서는 완결적이지 않으며 오히려 다소 혼란함을 주는 측면이 있음

Ø 의료 전문가들과 의사들 대부분은 소비자가 독자적으로 유전자 분석을 받는 것에 대해 부정적인 생각을 가지고 있음

Ø 병원에서는 가족 중 유방암 병력이 있는 환자에 한해 유전자 분석 등으로 ​​선별 검사를 실시하고 있는데, 이 조건에 해당하지 않는 환자가 유전자 검사를 받는 것은 실용적이지 못하며 또한 심리적 부담이 크다고 보기 때문

Ø 그러나 의사들의 생각과는 반대로 많은 소비자가 이미 23andMe의 유전자 검사를 받고 있으며, 지금까지는 BRAC1과 BRAC2에 대한 분석 결과를 피험자에게 고지하지 않았지만, 이번 FDA의 허가 조치에 따라 23andMe는 회원들에게 순차적으로 결과를 통지하게 됨

Ø 향후 상담을 받을 의사가 어떻게 대응할 지는 아직 알 수 없지만, 병원에서는 보다 자세한 검사를 실시하고 정기적으로 스크린 검사를 받게 할 것 등이 예상됨

Ø 23andMe의 서비스는 유전자 분석 결과를 나타내는 데 그치고, 그 이후의 의료 조치는 전문 상담원과 의사에게 넘겨지는 형태가 되는 셈인데, 소비자로서는 둘 사이에 갭이 있다고 느낄 수 있으며 서비스가 완결되거나 통합적이지 않다고 느낄 수 있음

ž 아직 미완의 서비스이지만 병원은 급증하는 유전자 분석 서비스를 어떻게 수용할 지 고민할 것으로 보이며, 이 과정에서 혁신적 의료 서비스가 나올 가능성도 점쳐지고 있음

Ø 23andMe에서 유전자 검사를 받고 알츠하이머 발병 위험이 높다고 진단 된 소비자가 노인간병 보험에 가입하는 움직임이 급속히 확대되고 있고, 질병의 위험을 미리 파악하여 그에 따라 생활 패턴을 수정하는 사람이 늘고 있음

Ø 사람들은 자신의 미래의 건강 상태를 알고자 하는 욕구가 강하고, 따라서 불완전하고 문제가 있다는 것을 알면서도 개인 유전자 분석 서비스 이용 요구가 급증하고 있으며, FDA의 허가 범위가 늘어날수록 이용량은 폭발적으로 증가할 수도 있음

Ø 의료 IT와 스마트 헬스케어 기술이 발전할수록 이러한 변화는 점차 되돌릴 수 없는 것이 될 것이므로, 병원과 의사들은 이런 흐름을 어떻게 수용할 것인지 판단을 내려야 함

Ø 가능성 높은 시나리오는 개인 유전자 분석 서비스 기업과 병원 간 협업을 통해 진단부터 치료까지를 일원화하는 것인데, 이는 ICT 기업과 의료기관 간 협업 및 새로운 법적 기제를 필요로 하는 것이며, 의료 서비스의 패러다임은 또 한번 큰 변화를 맞이하게 될 것임