※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1755호(2016. 7. 20 발행)에 기고한 원고입니다. 


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MIT 테크놀로지 리뷰 선정 스마트기업 - 에너지 의료분야.pdf



MIT Technology Review(테크놀로지 리뷰)는 해마다 가장 효과적인 비즈니스 모델과 혁신적 기술을 보유한 기업을 선정, 가장 스마트한 기업 50을 발표


MIT TR이 기술에 강점을 가진 잡지인 만큼, 50대 기업 목록에는 기술 기업들이 즐비한데, 매년 순서가 바뀌기 때문에 기업의 기술력을 측정하는 바로미터가 되기도 한다는 점에서 흥미를 끌고 있음


기업의 선정기준은 재무상태나 연구원 등 외형적 요소가 아니며, 세상을 바꿀만한 혁신 여부인데, 올해 가장 스마트한 기업으로는 아마존닷컴이 선정되었음


올해 가장 스마트한 기업 목록'에서 주목되는 점은 중국 기업들의 약진으로 바이두가 2위에 오른 것을 비롯, 화웨이(10) 텐센트(20), 디디추싱(21), 알리바바(24)가 상위권에 대거 이름을 올렸음


한국 기업으로는 네이버의 일본 자회사인 라인이 38위에 올랐으며, 쿠팡이 44위를 기록했고, 2014 4위에 올랐던 삼성전자는 작년에 이어 올해도 선정되지 못했음


스마트 기업 50선에는 테슬라 모터스, 구글의 모회사인 알파벳 등 잘 알려진 기업뿐만 아니라 그리 알려져 있진 있지만 자신의 분야에서 매우 주목받고 있는 기업들도 포함되는데, 올해는 의료 및 DNA 시퀀싱 기술, 에너지 분야 등의 스타트업이 많은 보이는 것도 특징




<자료> MIT Technology Review


[그림 1] MIT TR 선정 2016년 스마트 기업 Top 50



5위에 오른 애퀴온 에너지(Aquion Energy)는 카네기 멜론 대학의 소재 과학 연구자가 창업한 스타트업으로 태양광이나 풍력 등으로 발전한 전기를 축전하는 신형 배터리를 개발





<자료> Aquion Energy


[그림 2] 애퀴온 에너지의 소금물 전지



• 일반적으로 축전지용으로는 납 전지가 사용되지만, 납 전지는 독성이 강하고 기온이 높은 지역에서는 성능이 저하되는 단점이 있음


염수(소금물) 전지로 불리는 애퀴온 에너지의 배터리는 무독성 소재를 조합해 만들어 안전하고 가격도 저렴하며 성능도 납 전지에 비해 몇 배 높다고 함


재생 에너지를 담기 때문에 배터리 자체로 녹색기술로 만들었다고 하며, 현재 빌 게이츠와 벤처 캐피탈 업체 KPCB가 투자하고 있음


7위에 선정된 23andMe 는 그 사람이 잠재적으로 걸릴 가능성이 높은 질병을 알려주는 유전자 검사 키트를 100 달러 이하로 판매한 것으로 유명해진 기업


공동 창업자 중 한 명인 앤 워지스키는 구글 창업자 중 한 명인 세르게이 브린의 아내(지금은 이혼하여 전처)인 것으로도 화제가 된 바 있음


2007년부터 판매가 시작된 이 회사의 검사 키트는 FDA(연방식품의약국)의 승인 없이 너무 많은 종류의 질병을 다루었다는 이유로 미국에서 판매가 제한되어 있음




<자료> 23andMe


[그림 3] 아프리카계 미국인의 선조 구성 예



• 이 후, 일부 유전 질환에 대한 테스트와 선조의 구성 보고서 발간하기 위한 테스트를 재개하고 있는데, 선조의 구성(Ancestry Composition)은 유전자 분석상 자신의 조상이 세계 어느 민족, 어느 지역 출신인지를 구성도로 보여주는 것으로 다인종 사회인 미국에서는 관심이 높음


이 회사가 지금까지 모은 약 1,000만 명분의 유전자 정보는 집합적으로 의료 연구에 제공되고 있음


9위에 오른 스파크 세라퓨틱스(Spark Therapeutics)는 유전자 치료 방법을 혈우병이나 유전성 시각 장애의 치료 등에 활용하고자 함


이미 상장 기업이지만 원래는 필라델피아 아동병원에서 시작된 연구 성과를 바탕으로 하고 있으며, 임상 시험에서 좋은 성과가 나오고 있기 때문에 점차 기대가 높아지고 있음


13위를 차지한 셀렉티스(Cellectis)면역세포 엔지니어링이라는 새로운 분야의 치료 방법을 개발하는 프랑스 기업으로, 이미 상장 기업임


셀렉티스는 최근 2년 사이에 영국에서 치료 수단이 없었던 2명의 유아 백혈병 환자 치료에 성공한 것으로 주목받고 있으며, 저비용의 암 치료 방법 개발을 목표로 하고 있음


◈ 의료 분야에서 방사선 기사는 AI(인공지능)에 의해 대체될 확률이 높은 것으로 알려져 있는데, 바로 그 대체 기술을 개발하고 있는 곳이 14위에 오른 엔리틱(Enlitic)


<자료> CNN


[동영상 1] 엔리틱의 인공지능 폐암진단 기술


스타트업 엔리틱은 딥러닝을 이용해 엑스-레이 영상에서 의료 진단을 빠르고 정확하게 할 수 있는 기술을 개발하고 있는데, 엔리틱을 이용한 폐암 진단율은 의사보다 높다고 함


방사선에 의한 건강 진단은 첫번째 단계로 앞으로 다양한 의료 영상, 연구 데이터, 의사의 노트 등도 학습함으로써, 다양한 유형의 진단과 치료 조언을 할 수 있도록 할 계획.


이렇게 되면 방사선 기사뿐 아니라 의사도 AI 기술로 대체될 지 모르지만, 이상적인 것은 기술자와 의사들에게 이런 기술을 지원하여 보다 인간적인 진단과 치료를 하게 하는 것


※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1756호(2016. 7. 27 발행)에 기고한 원고입니다. 


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산업인터넷 GE의 소프트웨어 파워.pdf



[ 요 약 ]


제네럴 일렉트릭(GE)의 제프리 이멜트 회장은 마크 안드레센이 선언한 ‘소프트웨어가 세상을 삼키고 있다’라는 명제를 기업 전략 수립의 근간으로 삼고 있으며, 모든 중공업 기업들이 소프트웨어 기업과 분석 기업으로 변모할 수밖에 없다는 말을 서슴없이 공언하고 있음. 소프트웨어 도입에 소극적이었던 GE는 새로운 영감을 받은 듯 구글이나 아마존 같은 웹 2.0 기업에 눈을 돌리며 변화를 모색했으며, 최근 IoT와 산업 인터넷에서 주목받는 소프트웨어를 내놓으며 완벽히 변신한 모습




[ 본 문 ] 


◈ GE의 연구부문인 GE 글로벌 리서치(Global Research)의 소프트웨어 연구 담당 부사장 콜린 패리스는 GE 2020년까지 소프트웨어 기업 톱 10에 진입할 것이라고 선언


패리스에 따르면 GE는 그동안 추진해 온 디지털 혁신에 힘입어 기술 중심의 사회에서 요구되는 수요를 쉽게 예상할 수 있게 되었는데, 이는 매우 신속하고 비약적인 변화였음


GE는 수 년 전까지만 해도 지멘스(Siemens)나 유나이티드 테크놀로지스(United Technologies) 등 중공업부문 대기업들과 비교 대상이었으나, 현재는 아마존, 구글, IBM, 마이크로소프트 등 주요 인터넷 기업 및 소프트웨어 기업과 비교되고 있음


패리스의 선언은, 최근의 이런 여세를 몰아 GE 2020 년까지 글로벌 소프트웨어 10대 기업에 진입한다는 미션을 완수하게 될 것이라는 자신감을 표출한 것


여기서 GE가 말하는 소프트웨어는 소비자 대상 인터넷이 아니라, GE가 뿌리 내리고 있는 산업분야, 특히 중공업 분야 기업을 대상으로 하는 산업 인터넷을 위한 것


GE가 겨냥하고 있는 산업 인터넷의 요구사항은 소비자용 인터넷의 요구사항과는 본질적으로 다를 수밖에 없음.


소비자를 위한 인터넷의 경우, 분석에서 중요한 것은 방대한 양의 데이터를 해석하여 사람이나 사물에 연결하는 부분임


• 반면산업 인터넷은 생성되는 데이터의 양이 현격하게 많지만중요한 사건이 실제로 발생하는 경우는 매우 드물며 발생 간격도 긴 것이 특징


 중공업 분야의 경우 중요한 사건은 고장이 나는 경우인데재발을 방지하기 위해서는 사건에 초점을 맞추어야 하지만그러한 사건에 대해 파악할 수 있는 유의미한 데이터는 대개의 경우 아주 조금 밖에 없음


 예를 들어, GE 만든 제트 엔진을 탑재한 항공기가 100만 회 비행하는 동안 항공사가 보수 점검이 필요하다고 판단하는 계기가 될 사건은 29회에 불과할 수도 있는데방대한 데이터의 바다에서 그 29회의 사건을 찾아낸다는 것은 쉬운 일이 아님


 더욱이 어느 부분을 보아야 찾아낼 수 있을지조차 모르는 상황이라면데이터 검색에서 미로에 빠져 버리고기업과 고객이 요구하는 성과는 결코 얻을 수가 없음



<자료> GE Reports


[그림 1] GE의 디지털 산업혁명 컨셉




◈ 이러한 산업 인터넷의 고유한 요구사항에 대해 GE가 내놓은 해결책은 디지털 트윈(Digital Twin)으로 현실 세계의 물체를 모델링 하여 디지털 세계에 쌍둥이를 재현한다는 개념


패리스에 따르면 디지털 트윈의 핵심 포인트는 디지털 모델이 현실 세계에 있는 자산 전체를 반영하는 것이 아니라, 특정한 하나의 자산을 11로 모델링 한다는 것


예를 들어 항공기 제트 엔진의 디지털 모델이라 하면, 생산된 수천 개의 제트 엔진 전체를 추상화시킨 하나의 가상 모델을 만드는 것이 아니라, 수천 대의 항공기에 탑재된 각각의 제트 엔진 하나하나에 대해 디지털 세계에서 각각 하나씩 재현하는 것임


이 디지털 세계의 모델은 현실의 물체에 장착된 센서에서 얻은 데이터를 반영해 만들어 지는데, 현실 세계에는 종종 센서를 사용하기에 가혹한 환경(가령 제트 엔진의 연소실 내부처럼 온도가 섭씨 2000도에 이름)도 있기 때문에, GE는 가상 센서를 통해 물리적 센서를 보완하고 있음


항공기의 경우라면 물리적 센서로부터 얻은 데이터와 연소, 항공 역학, 사용 소재 등에 관한 물리적 지식을 결합하여 가상 센서가 데이터를 도출하게 되며, 그 정밀도는 기계학습(Machine Learning)을 이용하여 조정하고 있음




<자료> Schema Design


[동영상 1] GE의 디지털 트윈 시뮬레이션



◈ 이런 방법을 통해 디지털 트윈에서는 특정 자산의 상태에 대한 정확한 인사이트를 제공할 수 있게 되는데, 항공사의 경우 유지보수 계획의 개선으로 연계할 수 있음


예를 들어, 중동에서 운항 중인 항공기는 모래가 많은 환경에 직면하기 때문에 엔진의 블레이드가 파쇄(spallation) 현상, 즉 부분적으로 부식하는 현상이 발생할 수 있는데, 엔진 블레이드 교체 비용은 2만 달러에 달함


만일 필요한 부품의 준비에 시간이 걸려 항공기를 잠시 동안 운행할 수 없는 상황이 된다면 손실은 더욱 늘어나게 되는데, 디지털 트윈은 이런 상황을 방지할 수 있는 유지보수 계획의 수립을 가능케 해 줌


디지털 트윈을 통해 항공사는 각 제트 엔진의 블레이드가 받은 충격과 손상 상태를 개별 엔진 단위로 파악할 수 있음


GE는 항공기가 착륙할 때마다 데이터를 수취하는데, 가령 손상의 레벨이 8이 되면 교체할 필요가 있는 경우 현재 손상 레벨이 2라면 6개월 후에 교체하는 방법도 취할 수도 있지만, 블레이드를 물로 세척하라는 판단을 내릴 수도 있음


그 항공기가 밤에 착륙했다면 블레이드를 용액으로 세척함으로써 부착물을 어느 정도 떨어내는 방법을 쓸 수 있는데, 세정에는 적지 않은 비용이 들지만 교체 시기를 6개월 후가 아닌 10개월 후로 늘릴 수 있는 효과가 있음


◈ 전기 사업자의 경우는 디지털 트윈을 이용해 발전 효율의 향상을 도모할 수 있는데, 가령 풍력발전소의 주요 문제인 웨이크 로스(wake losses) 해결에 도움을 줄 수 있음


본질적으로 풍력 발전소에 바람이 불면 발전용 리딩 터빈은 풍력을 이용해 블레이드를 회전시키는데, 그 터빈 뒤쪽의 공간은 역풍 기기가 만들어 낸 난류로 인해 순풍 공간임에도 불구하고 발전 효율이 떨어지는 상태, 웨이크(wake) 상태가 됨


하지만 디지털 트윈이 있으면 발전소에 부는 바람과 회전하는 블레이드가 발생시키는 난류를 측정하고, 블레이드의 속도를 조정하여 더 많은 잠재 에너지가 순방향 터빈까지 전해지도록 할 수 있음


이렇게 하면 리딩 터빈이 생산하는 에너지는 다소 줄어들지만, 순방향 터빈은 더 많은 에너지를 생산할 수 있으며, 결과적으로 이를 통해 풍력 발전소는 에너지 출력을 극대화할 수 있음


◈ 디지털 트윈의 실현을 위한 플랫폼으로 GE프리딕스(Predix) 서비스를 제공 중인데, 각종 센서가 수집한 데이터를 바탕으로 산업 설비의 가동 상태 등을 분석 할 수 있음




<자료> GE Reports


[그림 2] 풍력 터빈의 디지털 트윈



2010년은 GE에게 전환점이 된 해로, 당시까지 GE20년간 연 4%대의 성장세를 유지하고 있었으나, 2010년에 연간 성장률이 1%로 급락하였는데, GE 는 그 요인이 IT의 활용 부족에 있다고 분석하였음


GE는 공장 제조에 있어 20년 동안 IT를 적극적으로 도입해 오지 않았으며, 설치한 센서도 적었고 네트워크 환경의 정비도 충분하지 않았기에 생산 체제가 구식이었음


2010년에 이르러서야 GE는 공급망을 어떻게 개선할 것인지, IT를 활용해 제조를 어떻게 할 지 고민하게 되었고, 그 결과 개발한 것이 프리딕스


또한 GE의 각 사업에 대해 IT를 활용하여 횡단으로 지원하는 사내 현장 조직을 설치하였는데, 이것이 GE 디지털


GE는 프리딕스 개발에 투자한 비용을 비공개로 하고 있지만, 개발을 위해 소프트웨어 엔지니어를 수천 명 규모로 고용한 바 있음


프리딕스는 GE 자체 목적으로만 사용되는 것이 아니고 기업 고객들에게도 클라우드 서비스 형태로 제공되고 있는데, GE 2020년에 프리딕스 관련 매출 150억 달러를 목표로 하고 있음


GE의 디지털 트윈 전략과 프리딕스 플랫폼에 대한 관심이 높아지면서 GE는 프리딕스 확산에 주력하고 있는데, 이를 위해 최근 아마존, MS, 오라클 등과 제휴를 체결


GE MSIoT(사물인터넷) 분야에서 제휴를 발표하며, GE의 산업용 소프트웨어 플랫폼 프리딕스를 MS의 클라우드 인프라 애저(Azure)를 통해 이용할 수 있게 하였음


양사는 프리딕스를 MS IoT를 위한 클라우드 서비스인 Azure IoT Suite와 빅데이터 분석 클라우드 서비스인 Cortana Intelligence Suite, 그리고 Office 365, Dynamics 365, Power BI등 비즈니스 애플리케이션과 통합하여 협력한다고 발표


양사에 따르면, 프리딕스를 애저에서 실행시킴으로써 기업 고객들은 자연언어 기술, 인공지능(AI), 고급 데이터 시각화, 기업 애플리케이션 통합 등 강력한 기능에 함께 접근할 수 있는 이점을 누릴 수 있게 되었음


GE는 애저를 통해 연내 프리딕스 개발자 프리뷰를 발표하고, 2017 2분기에 정식으로 서비스를 출시한다는 계획


MS와 협력에 앞서 GE는 아마존의 클라우드 서비스인 Amazon Web Services(AWS)에서 프리딕스를 이용할 수 있게 하였으며, 오라클과도 프리딕스 통합을 위해 협력하고 있음


GE의 변모는 제조기업의 소프트웨어 및 서비스 기업으로 변신이라는 점에서 주목받고 있으며, 향후 산업 인터넷 분야 선두주자들과 경쟁 구도에 관심이 모이고 있음


GE가 최근 프리딕스와 디지털 트윈에 기반한 산업 인터넷 혁명에 대대적 마케팅을 전개하고 있지만, GE의 소프트웨어 역량은 아직 스타트업 수준이라는 지적도 있음


룩스 리서치(Lux Research)는 최근 보고서를 통해 프리딕스는 GE가 말하는 것처럼 완전한 모습을 아직 갖추지 못했으며, 마케팅 투자에 비해 이분야 경쟁자들인 PTC, C3 IoT, 오토데스크, 시스코 등에 비해 시장 점유율이 매우 미약함을 지적


보고서는 또한 프리딕스의 기술이 성숙하려면 향후 3~5년이 추가로 필요하며, GE의 솔루션이 자체 기술력에 기반한 것이라기 보다는 PTC 등 산업 인터넷 전문기업들과의 파트너십에 기반하고 있다는 점도 약점이 될 수 있다고 지적


이에 대해 GE는 룩스의 보고서는 객관적이지 못하고 사실 관계에 있어서도 오류가 있다는 입장이며, GE는 계속해서 소프트웨어 기업으로의 변신을 적극 시도하고 있지만 여전히 제조 자체도 중요하다는 것을 강조하고 있다는 것에 차별성이 있다고 설명


GE는 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 데이터 분석을 통해 얻게 되는 통찰력을 비즈니스와 연결하는 것이 중요하다는 입장


GE에 따르면 디지털 트윈을 이용해 실제와 디지털을 하나로 묶기 위해서는, 대상 분야에 대한 깊은 전문 지식이 필요한데, 이는 오랜 시간 동안 축적된 하드웨어 제조 경험이 밑바탕 되어야 하는 것임


GE의 설명대로, 룩스 리서치의 보고서 또한 GE의 프리딕스가 아직 미성숙하나 출시된 지 1년이 안된 것에 비하면 매우 높은 성장 잠재력이 있다는 것을 인정하고 있는데, 그 근거는 GE가 세계 최대 제조업체 중 하나로 고도의 전문 지식을 보유하고 있다는 점


GE는 하드웨어 중심의1의 시장’, 인터넷 정보 중심의 2의 시장'에 이어, 데이터를 바탕으로 얻은통찰력이 가치를 창출하는 3의 시장이 도래하고 있음을 강조하고 있으며, 이런 슬로건이 얼마나 기업들에게 받아들여질 지가 향후 관전 포인트

※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1758호(2016. 8. 10 발행)에 기고한 원고입니다. 


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

인공지능이 공포영화의 공동 각본 담당, 캐스팅할 배우도 추천.pdf




◈ 캐나다의 영화제작사 그린라이트 에센셜스(Greenlight Essentials)는 인공지능(AI)이 각본 구상에 참여한 장편 호러 영화의 제작비를 크라우드 펀딩을 통해 모금하기 시작


공포 영화의 제목은 Impossible Things(불가능한 것들)이며, 어린 딸을 잃은 후 벽촌으로 이사한 여인이 남은 아이 둘을 키우며 지내던 중, 어느 날 이상한 소리를 듣기 시작하고, 미친 여자와 죽은 딸을 닮은 아이의 유령을 보게 되는 것으로 이야기가 시작


<자료>Kickstarter


[그림 1] 인공지능의 장편영화 각본 참여



킥스타터의 프로젝트 소개 페이지에는, 최고로 무섭고 오싹한 영화를 내놓기 위해, 초기 구상단계에서부터 빅데이터와 인공지능을 이용해 시놉시스를 만들었다는 설명이 나와 있으며, 목표 모금액은 3만 캐나다 달러( 23천 달러)


AI가 각본을 쓴 영화로는 이미 올해 6월에 등장한 실험적인 단편 영화 Sunspring(선스프링)이 있지만, 리뷰에 따르면 이 영화의 줄거리는 전혀 맥락이 없었다고 함




[동영상 1] KickStarter에 게시된 Impossible Things 소개



◈ 그린라이트 에센셜스는 창작 분야에서 AI의 관여 정도를 지금까지의 시도보다 한 단계 더 높이는 것에 목표를 두고 있음


• 이 회사는 빅데이터 활용을 통한 영화 제작의 실현을 목표로, 지난 수십 년간의 영화에서 관객의 반응 등을 포함해 반복되는 패턴을 탐색하고 발견할 수 있는 소프트웨어를 개발해 왔음


회사의 설명에 따르면 이 소프트웨어는 자연언어처리 기술을 이용해 영화의 줄거리를 분해하고, 특정 플롯 포인트(이야기 흐름의 주요 전환점)를 관객의 기호와 연결시킬 수 있다고 함


그 다음 인공지능에 수천 편의 영화 줄거리 개요를 학습시키고 영화와 박스 오피스 실적(흥행 실적)사이의 관계를 분석함으로써 상업적 성공을 거둔 플롯의 패턴을 정확하게 인식하는 인공지능을 개발했다고 밝히고 있음


• 회사에 따르면 이 소프트웨어 프로그램을 사용하는데 프로그래밍이나 수학적 배경 지식은 필요가 없다고 함


◈ 이번 영화의 각본을 집필하는데 있어서는 AI소프트웨어가 "먼저" 영화의 기본 전제와 핵심적인 줄거리 요소를 내놓았다고 함


회사 창업자이자 CEO인 잭 장에 따르면, AI는 플롯의 전환이나 일탈에 대한 평가와 제안에 더해 어떤 배우들을 기용하면 영화의 매력이 높아지는 지, 줄거리와 캐스팅의 구체적인 조합까지 제안한다고 함


게다가 영화가 성공을 거두기 위해 필요한 정확한 목표 시장의 발견도 지원한다고 하는데, 이번 영화의 경우 대상 관객은 25세 미만의 여성 영화 팬이라고 함


AI가 이번 영화에서 중요한 요소로 거론한 것은 유령과 가족 사이의 관계를 다루는 것 외에도 피아노와 욕조 장면을 예고편에 등장시키는 것이었다고 함


회사의 제작진은 AI의 이러한 기본 제안을 기반으로 스토리에 살을 붙여 나갔으며, 또한 AI가 제시한 영화 대상 관객층의 의견을 수렴해 수정보완을 거쳐 각본을 완성


현재 이 회사는 여러 명의 감독 후보와 협상 중이라고 하며, 킥스타터에서 이 프로젝트에 1000 캐나다 달러 이상 투자한 사람에게는 이번 영화에서 사용된 AI 소프트웨어의 모든 기능을 반 년간 사용할 수 있는 권리가 특전으로 주어짐