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[AI 상용화 어디까지 왔나] 차세대 딥러닝 기술로 영상·음성 생성 급진전 

 

자율주행차의 이미지 인식 기술도 진화… 스마트홈 혁신, 스마트그리드 SOC 변화까지

▎삼성전자 모스크바 AI 연구소가 개발한 이미지 영상화 기술을 사용하면 역사 속 인물을 살아있는 듯 소환할 수 있다. / 사진 : 삼성전자
아침에 커튼을 열면 투명 패널로 만든 창문에 날씨·기온 등 기상정보가 한눈에 들어온다. 냉장고는 사과·우유 등 보관물을 자동으로 인식해 상미기한을 전면 투명 패널을 통해 알려준다. LG가 최근 공개한 스마트홈 기술 소개 영상을 보면 인공지능(AI) 기술이 실생활을 얼마나 편리하게 만드는지 알 수 있다.

AI 기술에는 ‘거품’이란 수식어가 따라붙을 때가 많다. 생산과 판단에서 단지 인간의 역할을 대체하는 역할에 불과해 새로운 부가가치를 창출하지 못한다는 것이다. 또 AI가 세상의 많은 변수를 제대로 반영하지 못하는, 극복하기 어려운 기술적 한계가 있어 최근의 대규모 투자가 과도하다는 지적도 나온다. 실제 AI기술은 불과 4~5년 전만 해도 뉴스 추천, 맞춤형 광고 등 온라인 마케팅에 사용하는 데 그쳤다. 그러나 최근에는 사람의 얼굴 표정과 목소리를 인식, 스스로 배워 모사하는 것부터 기업 최고경영자(CEO)의 경영판단과 기술장인의 노하우를 익혀 비즈니스 경쟁력을 높이는 수준까지 도달했다. 이들 기술을 통한 비즈니스 개발 작업도 뒤따르고 있다.

가짜가 진짜 위협하는 딥페이크 부작용 고민할 단계

지난 5월 레오나르도 다빈치의 명작 ‘모나리자’와 ‘마릴린 먼로’·’알버트 아인슈타인’ 등이 마치 살아있는 것처럼 웃고 대화하는 영상이 등장해 화제가 됐다. 삼성전자 러시아 모스크바 AI 연구센터가 AI를 활용해 얼굴 이미지 사진을 동영상으로 변환한 기술이다. 세계적 수학·물리학 분야 논문 초고 사이트 아카이브(arxiv.org)에 게재돼 공개됐다. AI 영상합성 기술인 ‘딥페이크(deepfake)’와는 달리 이미지 인식을 통해 별도의 3차원 모델링 과정을 거치지 않아도 되는 게 특징이다. 영화나 온라인게임 화상통화 등에 이용될 수 있어 보인다.

이 영상에 음성생성 AI 기술과 홀로그램 기술을 접목하면, 역사 속 인물들이 마치 살아있는 듯한 착각을 불러 올 수도 있다. 유명인이 등장하는 새로운 영상물이나, 나만을 위한 메시지, 이미 세상을 떠난 사람을 추모하는 서비스 등에 활용될 수 있다.

이런 진짜 같은 가짜를 만드는 AI는 차세대 딥러닝 알고리즘으로 주목 받는 ‘생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network·GAN)’ 기술이 등장하며 급진전을 이뤘다. 기존 딥러닝은 판단의 맞고 틀림을 사람이 일일이 라벨링을 해줘야 하는 데 비해 GAN은 AI가 스스로 정답을 찾아가는 비지도 학습 방식이다. 두 신경망 모델의 경쟁을 통해 스스로 학습하고 결과물을 만든다. 생성 모델을 통해 직접 이미 지나 음성을 만들어 낼 수 있다. 자율주행차의 이미지 인식 기술을 대폭 끌어올린 엔비디아의 기술도 GAN에 기초를 뒀다. 황보현우 하나벤처스 상무는 “이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등에서 최근 가장 각광받는 방식은 GAN으로, 초개인화가 가능해져 빅데이터의 가치는 더욱 상승하고 있다”며 “다만 가짜가 진짜를 위협하는 딥페이크와 같은 부작용은 고민해야 한다”고 설명했다.

이미지 인식 기술은 여러 부작용을 낳을 수도 있지만, 사회 문제를 해소하는 데에도 쓰일 수 있다. 국내 AI 기업 마인드셋은 실시간 영상에서 원하는 상황과 물체를 식별하는 CCTV ‘마인드아이’를 개발했다. 미아를 찾거나 잃어버린 반려동물을 찾는 데 사용할 수 있다. 최근 중국에서도 CCTV를 통한 안면인식 기술을 통해 10년 전 잃어버린 아이를 찾은 부부의 사연이 방송에 소개되며 화제를 모은 바 있다. 마이크로소프트가 개발한 ‘씨잉 AI’는 시각장애인의 인공 눈 역할을 한다. 주변 환경과 인물·사물·글자·이미지 등을 알려주며, 주변 사람의 성별과 나이·행동·감정상태 등을 분석해 설명해준다.

AI의 상업적 가치는 글로벌 가전·IT 회사들이 주력하는 스마트홈에서 엿볼 수 있다. 스마트홈은 플랫폼을 통해 주택 관리의 토털 솔루션 서비스와 가전기기 판매는 물론 향후 스마트그리드 인프라 구축으로 발전시킬 수 있다. 당장은 초기 단계로 AI 스피커를 매개체로 생태계를 확장하고 있다. AI 스피커는 당장은 일종의 언어의 검색창으로 정보 전달 역할과 궁금증 해결, 주크박스 등 용도로 사용되고 있다.

아마존 ‘에코’가 가장 높은 시장점유율을 차지하고 있는 가운데 구글의 ‘구글 홈’, 애플의 ‘홈팟’, 마이크로소프트 ‘인보크’ 등이 미국을 중심으로 한 세계 시장에서 경쟁하고 있다. 국내에서도 SK텔레콤의 ‘누구’와 KT의 ‘기가지니’, 네이버 ‘웨이브’, 카카오 ‘카카오미니’ 등이 등장했다.

전자회사들은 AI 스피커보다는 기존 가전 제품을 허브로 활용하고 있다. 삼성전자는 스마트폰·냉장고 등을 중심으로 2020년까지 모든 가전제품에 AI·IoT를 적용할 계획이다. 사용자가 이동하지 않고도 로봇청소기·온도조절기·조명·세탁기·현관문 등의 장치를 제어할 계획이다.

인건비·개발비 절감에 직접 효과


▎영상으로 구현한 LG전자의 스마트홈의 개념 영상 중 한 장면.
2017년 말 AI 브랜드 ‘LG ThinQ’를 선보인 LG전자는 사용자가 말하지 않아도 필요한 걸 알아서 하는 스마트홈 비전을 그리고 있다. 공기 상태를 자동 감지해 공기청정기를 작동하거나, 실내가 더러우면 청소기를 구동하고, 사용자의 라이프스타일에 맞게 세탁기 모드를 조절하는 식이다. 김형진 LG전자 스마트홈사업개발실장은 “사용자가 스마트기기의 모든 기능을 파악하는 것은 어렵다”며 “모든 기기가 하나로 연결되고, 스스로 판단을 내려 최적화된 행동을 하는 것이 목표”라고 설명했다.

영업·고객관리 등에 막대한 비용을 쏟아붓는 보험사들은 인건비 절감 등을 위해 AI를 활용하기도 한다. AIA생명은 지난해 7월부터 AI 콜센터를 운영 중이다. AI 상담사가 학습한 대화를 기반으로 고객과 대화를 나누고 계약정보 확인, 계약 확정 등을 수행한다. 스마트워치 등 IoT 기기를 이용해 사용자의 운동량과 건상 상태를 체크하는 인슈어테크 서비스도 늘어나는 추세다. 정교한 AI를 통해 보험사는 정확한 데이터를 확보해 상품경쟁력을 높일 수 있고, 고객으로서는 보험료를 낮출 수 있다.

제약산업에서도 AI는 빠른 속도로 번지고 있다. AI가 신약 후보 물질을 찾아 임상시험에 나서는 기술이 보편화되고 있다. 신약 개발 시간을 단축시키면 기업 이익은 늘어난다. 이런 솔루션을 통해 화이자는 IBM과 손잡고 면역항암제 개발에 돌입했다. 머크는 아톰와이즈와 함께 신경질환 치료제 개발에 나섰다.

바이오 업계에서도 원적외선을 통한 신체 조직의 성분과 활동량을 측정, 유방암 등의 질병을 조기 진단하거나 AI를 통해 병원의 과잉 진료를 차단할 수 있는 길이 열렸다. 미국에서는 수백만 건의 치과 이미지 스캔으로 훈련된 AI 분석을 통해 치과 의사가 스캔·엑스레이를 오판할 가능성을 낮추는 서비스가 시작됐다.

기업의 의사결정을 돕는 기술도 등장하고 있다. 여러 경영 판단 데이터를 기반으로 CEO의 투자나 고용, 파트너십 체결 등 중요한 경영 판단을 돕는다. 국내 한 스타트업은 장인의 손기술을 마스터해 후계자 없이도 기술 경쟁력을 유지시킬 수 있는 솔루션을 개발하는 등 폭넓은 분야에서 AI 기술이 사용되기 시작했다.

- 김유경 기자 neo3@joongang.co.kr

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1496호 (2019.08.12)
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