[CCTV뉴스=정환용 기자] 2017년의 ICT 업계의 화두는 ‘자율주행’이었다. 자동차 업계와 ICT 업계는 일제히 운전자가 자유로워지는 자율주행 기술에 집중했고, 일부 기업에선 운전자보조시스템(ADAS) 이상의 자율주행 기술을 시연하기도 했다. 5단계로 나눈 자율주행 기술 단계에서, 지금은 일정 구역에서 운전대를 놓을 수 있는 3단계 정도에 도달해 있다. 이 개발 속도가 유지된다면, 2020년 도쿄 올림픽에서 마지막 성화 봉송 주자가 운전자 없는 자동차를 타고 나타날 수도 있다.

인공지능 역시 끊임없이 거론됐다. 2016년 이세돌 9단과 바둑 대국을 펼친 딥마인드의 ‘알파고’ 이후, 딥 러닝과 머신 러닝에 대한 관심이 식지 않고 있다. ‘기계가 스스로 학습해 새로운 이치를 깨닫게 된다’는 논리는, 단지 내 기분을 알고 위로해주는 가정용 로봇이 아니라 모든 산업에 접목시켜 비약적인 환경 개선을 이룰 수 있을 것이란 기대를 가져왔다. 현재 가장 뜨거운 인공지능 산업 분야는 음성인식 기술을 접목한 음성비서 서비스다.

2018년에는 어떤 기술이 주목받게 될까? 사실 분야를 막론하고 어떤 기술이든 꾸준히 발전을 거듭하고 있는 것이 사실이다. 개발자 역시 새로운 개발 툴과 업데이트에 주목하면서 더 나은 플랫폼을 만드는 것을 목표로 삼고 있다. 인공지능, 자율주행, 디지털 패브리케이션, 사물인터넷, 가상현실․증강현실 등 5개의 분야를 살펴보고, 지금까지의 성과와 앞으로 어떤 점이 기대되는지 알아보자.

진보하는 성능, 진화하는 기능, 답보하는 기술
5개 핵심 키워드로 바라보는 2018년 임베디드 시장
서울에서 부산을 가는 여정이 조선시대에는 10일간의 도보 여행이었다면, 지금은 같은 거리를 가는 데 비행기로 1시간이 채 걸리지 않는다. 바퀴의 발명부터 지금까지, 그리고 앞으로도 이어질 이동 기술의 발전은 여기서 언급하는 다양한 IT 기술의 발전과 같은 맥락이다. 소비자 대상의 콘텐츠나 플랫폼을 개발하는 개발자의 입장은, 인간의 근본적인 욕구 중 하나인 ‘어떻게 하면 지금보다 더 편해질 수 있을까’로 귀결된다.

지난 2017년에 가장 뜨거웠던 5개의 키워드는 2018년 어떻게 발전할지 기대되는 분야이기도 하고, 현재의 기술에서 한 걸음 더 나아가기 위한 교두보의 역할을 가지고 있기도 하다. ‘알파고’로 말미암아 인공지능에 대한 관심이 높아졌고, ‘스마트워치’로 사물인터넷의 정의가 더 널리 알려졌다. 기업들이 필요로 하는 데이터를 작성하는 것은 컴퓨터가 펜을 대신한지 오래다. 쇼핑의 판도는 과거 홈쇼핑의 충격처럼 증강현실을 이용하는 방식으로 개벽한다. 좀 더 시간이 지나면 ‘운전’에 대한 사전적 정의가 달라질 수도 있다. 올해에는 이 기술들이 어떻게 발전해야 하는지, 기업들이 어떻게 방향성을 잡아야 할지 알아보자.

인공지능 - ‘인식’의 다음은 ‘판단’

올해 인공지능을 가장 가까이에서 만날 수 있었던 것은 음성비서 스피커였다. 구글과 아마존을 비롯해 다양한 기업에서 음성인식 기능을 탑재한 스피커를 출시했고, 단순 음성인식 뿐 아니라 가정의 각종 시스템과 연결돼 실내온도를 조절하고 TV 채널을 바꾸는 등의 기능들로 인기를 끌었다. 음성인식 기술은 정해진 단어와 문장을 저장하고 선택적 대답을 하는 것이 아니라, 해당 언어를 인지하고 질문이나 명령에 대한 정확한 응답을 할 수 있는 것이 중요하다. 이는 기계가 반복 학습을 통해 정확도를 높여가는 머신 러닝 기술과 접목되며 기능 향상의 급물살을 타고 있다.

인공지능은 거의 모든 산업 분야에 적용될 수 있다. 하나의 기기나 솔루션에서 모든 작업을 처리하는 것이 아니라, 주된 AI 연산은 기업이 제공하는 서버와 데이터센터에서 담당하고 서비스 기기는 명령의 송·수신과 기능의 수행을 담당하면 된다. 자율주행 기술을 위한 엔비디아의 드라이브 PX2나 데스크톱 워크스테이션과 같이 기기 내에서 모든 명령을 처리할 수도 있지만, AI 기능을 서비스로서 제공하기 위해선 개별 기기 자체를 이용하는 데 대한 부담이 적어야 한다. AI의 연구에서 AI가 문제를 스스로 해결할 수 있는 방법을 개발하는 것도 중요하지만, 무엇보다 지금보다는 인간과 더욱 가까워져야 그 효용성을 더할 수 있다.

또한, AI 기능을 가진 하나의 기기를 기준으로 볼 때 다른 시스템과의 연동과 협업도 중요하다. 체스 분야의 딥 블루, 바둑 분야의 알파고 등 한 분야에 최적화된 AI가 현재까지의 방향이라면, 가까운 미래에는 분야를 다양화하기보다는 다른 시스템과의 연동으로 AI의 활동 범위를 넓히는 것이 중요하다. 딥마인드가 알파고를 개발한 목적은 인간 바둑 최강자를 꺾기 위함이 아니다. 바둑을 잘 두기 위해 필요한 연산과, 이를 다른 산업에서 어떻게 활용할 것인지를 파악해 발전시키는 것이 진짜 목적이다. 아직은 하나의 AI가 바둑과 스타크래프트 모두 잘 하게 만들기는 어렵지만, 그 연산 능력을 산업에 활용할 수 있는 가능성은 열려 있다.

자율주행 - ‘더 편안하게‘보다 ’더 안전하게‘