ETRI, 주목해야 할 7대 기술 선정

지능형 로봇 KIBO

한국전자통신연구원이 2015년 주목해야 할 7대 기술을 발표했다. 3개의 컴퓨팅 기술과 2개의 플랫폼 기술, 그리고 2개의 기계장치로 구성된 이들 기술 중에는 로봇 플랫폼을 비롯한 관련 기술들이 잇따라 이름을 올리며 로봇 업계의 많은 관심을 받기도 했다. 본문에서는 선정된 7개의 기술을 통해 2015년을 이끌 핵심기술을 살펴봤다.

한국전자통신연구원(ETRI)은‘ECOsight 2.0 : 미래기술 전망’ 보고서를 통해 2015년 주목해야 할 7개의 기술을 선정해 발표했다. 발표된 7대 기술은 Tech-Contour Map(기술, 시장, 사회적 파급력 등을 평가한 매력도와 생존력을 바탕으로 신기술의 동태적 특성을 파악하기 위해 ETRI가 제안한 기술 성장지도)을 바탕으로 도출한 50대 미래기술로부터 기술 진화 속도, 기술 발전·수용의 장애요인들에 대한 돌파가능성, 관련된 기술들의 관계망에 미치는 영향력, 파괴적 혁신 잠재력 등을 근거로 선정됐다.

① 감성 컴퓨팅(Affective Computing) 감성 컴퓨팅은 시각 등 오감과 체온·땀·혈류량 등의 생체신호, 그리고 사회적 규범·상식 등 다양한 데이터 처리와 학습을 바탕으로 인간의 감정을 파악하고 인간-기계간 자연스러운 언어적·비언어적 소통을 제공하는 기술이다. 현재 인간의 감성을 인지하고 해석하는 감성 컴퓨팅을 구현하기 위해 음성인식과 표정인식을 비롯해 표정 아래의 숨은 감정을 인식하는 기술과 소셜 UI/UX 등 다양한 융합기술이 개발되고 있으며, 장기적으로는 가상과 현실의 간극을 좁히려는 기술적 접근이 요구된다. 또한 개인의 감정뿐 아니라 문화·사회적 맥락에 대한 이해가 가능한 수준의 기술개발도 이어질 것으로 보인다. 감성 컴퓨팅 기술은 기계에게 인간의 생각과 생활습성을 이해하는 능력을 부여한다는 관점에서 ICT 역할 재해석이 우선적으로 고려돼야 한다. 기존의 ICT가 인간의 신체적, 정신적 능력의 확장을 추구했다면, 감성 컴퓨팅으로 대표되는 Warm ICT는 상호작용에서의 공감과 따뜻함을 원하는 인간 본연의 욕구에 대한 추구가 필요하기 때문이다. 감성 컴퓨팅의 질적 진화를 위해서는 다양한 신호에 포함되어 있는 다층적 감정신호에 대한 해석, 그리고 표현을 가능하게 할 유연한 학습 알고리즘, 인공지능 등 ICT 기술 혁신이 필수적이며, 따뜻함을 추구하는 감성 컴퓨팅의 보다 차원 높은 구현을 위해서 컴퓨팅 아키텍처, 알고리즘 등 전통적 ICT의 패러다임 변화가 필요한 상황이다.

② 양자컴퓨팅(Quantum Computing) 양자컴퓨팅 기술은 Lockheed Martin, NASA, Google 등이 D-Wave Systems의 양자컴퓨터를 구입했다는 소식이 알려지면서 전 세계의 주목을 받았다. 양자컴퓨팅 기술은 2011년 Lockheed Martin에 이어 2013년 NASA, Google 등이 D-Wave Systems의 양자컴퓨터를 구입했다는 소식이 알려지면서 전 세계의 주목을 받았다. D-Wave Systems가 사용한 양자역학의 원리는 기존의 양자게이트 방식이 아닌 양자어닐링(Quantum Annealing)으로, 이는 최적화, 샘플링, 머신러닝 등에 제한되지만 프로세서, 메모리 등 외부 기억장치나 문제해결을 위한 알고리즘이 필요 없다는 점이 큰 장점으로 손꼽힌다. 양자 ICT 분야 중 양자컴퓨팅은 최근 ICT 기술 발전의 최대 화두인 인공지능 기술을 한 단계 끌어올리기 위한 전략적 시도에 관심이 집중되고 있다. 최근 딥러닝 등 알고리즘 중심의 인공지능 기술은, 양자컴퓨터를 지금까지 소프트웨어만으로 해결하려했던 인공지능 분야의 한계를 넘어설 새로운 수단으로 부각시켰다. 향후 양자컴퓨팅 분야에서는 기존에 추구하던 범용성과 더불어, 특정 문제해결을 추구하는 원천기술 확보를 위한 국제협력 등 국가차원의 전략 마련이 필요할 것으로 보인다. 하지만 양자컴퓨터에 대한 이론적 논쟁과 구현의 난해함을 고려할 때 성급한 성과를 기대하기 보다는 신중하고 중장기적 관점에서의 접근이 중요하다.

③ 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 뉴로모픽 컴퓨팅은 신경계를 구현하기 위한 아날로그, 디지털, 아날로그-디지털 혼합 등의 VLSI와 소프트웨어를 의미한다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 사람의 뇌가 뉴런과 시냅스의 작용을 기반으로 하여 분산·병렬적으로 정보를 처리하는 방식을 이해하고 이를 VLSI로 구현함으로써 일정한 기억 장소의 값을 변경하는 명령들을 순차적으로 수행해온 현재 컴퓨터 방식을 극복하는 것이 목표이다. 이 기술은 최근 생물학, 물리학, 수학, 컴퓨터과학, 전자공학 등에 걸친 새로운 학제 간 연구로 주목받으며 대규모 투자가 예상되고 있다. 선진국들과 글로벌 IT 기업들은 뉴로모픽 컴퓨팅 연구개발에 다양한 시도를 이어왔으며 부분적이나마 가시적 성과가 나타나기 시작했다. 앞으로도 뉴로모픽 컴퓨팅 기술은 생물학적 신경계를 모사함으로써 고에너지효율과 적응적 처리 능력을 갖출 것으로 기대되며 차세대 모바일 플랫폼, 지능화 플랫폼으로 부상할 것으로 전망된다. 또한 학술적·실험적 프로젝트뿐 아니라 상용화에 초점을 둔 개발 또한 진행 중인 상황이므로 뉴로모픽 컴퓨팅의 현실화는 생각보다 빠르게 진행될 가능성이 크다.

④ 사물인터넷 플랫폼(IoT Inter/Intra Platform) 생활 속 사물을 네트워크로 연결해 정보를 공유하는 사물인터넷 환경(사진. 이케이웍스) 사물인터넷 분야는 이를 구성하는 사물(디바이스, 센서, 액추에이터 등)과 게이트웨이, 애플리케이션 서비스 플랫폼(데이터 분석, 서비스통합, 앱서비스 포함), 통신프로토콜, 운영관리 시스템, 보안솔루션의 치열한 주도권 경쟁이 이미 시작된 상황이다. 향후 이 분야는 Software Defined Machine(SDM) 개념이 확대 적용되면서 소프트웨어에 의해 주도될 가능성도 높지만, 칩에 있어서는 앞으로도 이처럼 응용 분야별 지배구도가 한동안 이어질 것으로 전망된다. 현재 사물인터넷은 RFID의 물류관리 개선을 넘어 센서를 활용한 다양한 가치창출을 모색하는 단계에 있으며, 미국을 중심으로 여러 의미 있는 시도들이 이어지고 있는 상황이다. 이 단계에서는 표준화에 대한 논의가 사물인터넷의 확산에 결정적인 역할을 담당할 것으로 분석되는 가운데, 기술한계 극복을 앞당기려는 노력도 중요해졌다. 한편 사물인터넷의 확산범위를 제약하는 요인으로는 안전과 보안, 프라이버시 문제가 손꼽힌다. 안전과 보안, 프라이버시 문제 등이 해결되지 않으면 산업적 이용은 한정적일 수밖에 없기 때문이다. 따라서 향후 장기적인 관점에서는 일명 ‘안전한 사물인터넷(Secure Internet of things: SIoT)’ 중심의 전략을 추진할 필요가 있다.

⑤ 로봇 플랫폼(Robot Interconnect Platform) 과거 로봇 시장이 생산현장에서 사용되는 제조업용 로봇을 중심으로 성장해왔다면, 최근에는 다양한 전문 서비스용, 개인용·가정용 로봇이 등장하면서 시장이 다변화되는 양상을 보이고 있다. 새로이 등장하는 로봇들은 과거에 비해 지능화되고 유연한 학습기능, 그리고 사용자와의 감성적 교류를 갖추고 있는 것이 특징이며, 인터넷 연결을 통해 보다 광범위한 확장성도 선보이고 있다. 이제 로봇들은 실생활 공간과 디지털 네트워크에 걸쳐 있는 상태로 동작하는 기계로서, PC 또는 스마트 기기가 속한 생태계에 존재한다고 볼 수 있다. 따라서 높은 신뢰성을 보장하기 위한 실시간 OS와 프로그래밍된 동작을 효과적으로 구현하는 강력한 기계적 부품뿐 아니라 PC·스마트폰 등이 갖춘 UI/UX, 애플리케이션, 네트워크 접속능력 등도 포괄하는 광범위한 플랫폼이 필요해졌다. 기계적 운동성능 향상을 위한 기술 개발도 여전히 중요한 과제이지만 지능화되고 네트워크에 연결된 컴퓨터라는 새로운 속성을 갖추어야할 미래 로봇의 개발에 있어서는 S/W와 서비스 측면의 플랫폼 마련이 보다 핵심적인 과제라고 볼 수 있다. 보다 유연하고 똑똑하며 인간과 교류할 수 있는 미래 로봇에게 요구되는 기능들은 다양한 종류의 개체와의 복잡한 상호작용 처리 및 대응인 것이다. 따라서 지금은 기계공학, 전자공학, 컴퓨터공학, 인공지능 등 각 기술 분야의 테두리 내에서 진행되어온 기술 개발 노력들이 통합되어야 할 시기이며, 이러한 통합을 통해 나타날 로봇의 범용성을 지원할 수 있는 로봇 S/W와 서비스도 필요한 상황이다.

⑥ 머신 비전(Machine Vision) 최근 머신비전은 다양한 신호를 감지하는 센서들이 활용되기 시작해 사물과 공간의 형상·위치 등을 인지하는 데이터도 다양하게 수집되고 있다(사진. 코그넥스). 최근 비전기술은 인간의 시각적 인지능력을 모사하는 데서 나아가 인간이 포착하지 못하는 신호를 인지하고 분석하여 사물·공간의 형상, 운동패턴, 위치 등을 인지하는 새로운 기계 눈을 개발하려는 기술적 시도가 활발히 이뤄지고 있는 상황이다. 다양한 신호를 받아들이는 기계적 센서와 디지털 컴퓨팅 장치로 이뤄진 기계의 눈은 가시광선과 망막, 두뇌가 어우러져 작동하는 인간의 시각적 인지능력과는 다른 방식으로 발전을 이어가고 있다. 특히 시각 정보의 양이 급격히 늘어나 인간의 시각적 인지능력을 보완할 도구가 필요하다는 수요적 측면과 인공지능 알고리즘, 컴퓨팅 파워 등 관련 기술의 발전이라는 공급적 측면이 맞물리면서 머신 비전 기술 진화는 한층 가속도가 붙은 상황이다. 다양한 신호를 감지하는 센서들이 활용되기 시작해 사물과 공간의 형상·위치 등을 인지하는 데이터도 다양하게 수집되고 있다. 이처럼 디지털 이미지 수의 증가, 컴퓨팅 파워의 발전, 각종 기기에 장착되는 센서 수와 종류 증가 등 데이터의 양적 증가는 앞으로도 다양한 머신 비전 기술의 통합과 진화를 이끌어갈 전망이다.

⑦ 마인드 컨트롤 머신(Mind-controlled Machine) 마인드 컨트롤 머신의 지향점은 신체와 기계의 결합이다. 사고, 질병 등으로 손실된 팔과 다리 등을 대체해 인간의 의도대로 움직일 수 있는 기계 신체를 구현하려는 목적을 가진 마인드 컨트롤 머신은 바이오센서, 기계적 센서, 인공기관 제어장치 등으로 나뉘어 기술 개발을 활발하게 진행 중이다. 기업과 학계는 사용자의 다양한 동작의도를 보다 정교하게 구현할 수 있는 기계 신체와 근육·신경-기계 인터페이스 개발을 위해 노력을 기울이고 있으며, 전신이 완전히 마비된 경우에도 활용할 수 있는 기계 신체 개발을 서두르고 있다. 인간의 생각만으로 기계 동작을 제어하려는 시도 또한 이어지면서 뇌와 마비된 신체를 직접 연결하고 제어해 사지마비 환자들이 자신의 신체를 움직일 수 있는 날이 머지않아 도래할 것으로 전망된다. 이 기술의 경우 공공의 복지 추구 측면에서도 큰 파급력을 지닌 기술인만큼 국가 단위의 중·장기적 연구개발 전략을 통해 ICT·기계·바이오 등 다양한 분야에 걸친 요소기술을 확보, 융합하고 관련된 사회적 이슈를 해결해 나가려는 접근이 필요하다. 단기적인 사업성이 높지 않아 기업 중심의 투자가 어려운 분야이기 때문이다. 또한 연구 과정에서 인간 신체에 대한 직접적인 침습행위가 수반되고, 실험 부작용에 대한 우려가 있는 만큼 연구에 관련된 안전, 윤리 이슈에 대한 사회적 공론화와 합의 역시 중요한 사안임을 항상 기억해야 한다.

한국전자통신연구원 www.etri.re.kr

※ 출처 : EngNews (산업포탈 여기에) - ETRI, 주목해야 할 7대 기술 선정