"인공지능 리더십 확보, AI 드림팀 필요하다"

현장 연구자들 "각 출연연 참여하고 AI 기반 미래 국가 설계 해야"
KISTI, 국가연구개발과제 중심 데이터 확보·관리위한 시범 시스템 개발 중
미래 핵심 동력 AI기술 선점을 위한 각축전이 치열합니다. 인공지능 기술은 과학기술 뿐만 아니라 사회, 산업 전 분야에서 큰 변화를 가져 올것으로 전망되기 때문이죠. 대덕특구 역시 정부출연연구기관과 스타트업에서 기술을 주도하며 AI 메카로 떠오르고 있습니다. 본지는 대덕의 AI 인프라를 소개하고 현장의견을 통해 AI 글로벌 시장을 리드할 수 있는 전략을 전해고자 합니다. 기사는 1편 대한민국 최고 인공지능 메카는? 2편 AI 드림팀을 만들자로 소개할 예정입니다. <편집자편지>

"인공지능 기술은 5G, 사물인터넷(IoT), 데이터의 상호작용이 가능한 생태계가 필요합니다. 이를 최적화하려면 AI 드림팀이 필요하고요."

"AI 패러다임은 기존 1차, 2차, 3차 산업 혁명을 총집결한 변화보다 더 큰 변화를 가져 올 것입니다. 대응을 늦추거나 미루면 우리는 참담한 미래 상황을 겪을 수도 있습니다."

인공지능(AI) 기술 리더십 확보와 대응을 위해 'AI 드림팀' 필요성이 제기됐다.

하원규 박사는 "AI는 5G, IoT, 데이터의 상호작용이 가능한 생태계가 필요하다"고 강조한다.<이미지=박옥경 디자이너>하원규 박사는 "AI는 5G, IoT, 데이터의 상호작용이 가능한 생태계가 필요하다"고 강조한다.<이미지=박옥경 디자이너>
ETRI 연구원으로서 우리나라의 초고속정보 고속도로 구상 초안을 만들었던 하원규 박사는 AI 패러다임을 우리가 알고 있는 모든 기술발전보다 훨씬 큰 대전환이라고 진단했다.

AI 기술은 지금까지의 기술과는 다른 양상이다. 기존의 기술은 개발하고 상용화로 완성됐다면 AI는 각 분야의 기술을 흡수하고 재탄생시키는 특성을 갖는다. 특히 모든 분야에 연계되며 기술을 빨아들이는 구조다.

인공지능 기술은 양질의 데이터, 고성능 컴퓨팅, 차별화된 알고리즘 확보가 핵심 요소다. 더 나아가 5G(5세대 이동통신), 사물인터넷(IoT), 데이터 기반의 플랫폼 구축과 상호작용 생태계 최적화가 요구된다. 핵심 요소는 각각의 기술로 각 분야 전문가들이 참여하는 드림팀이 구성돼  집중할 수 있을 때 생태계 최적화도 가능하다.

AI 모임에서 활동하는 연구자들 역시 협력의 중요성을 강조한다. 각 출연연과 기업, 대학 등 소속과 전공은 다르지만 벽을 쌓지 않고 기존 조직과 협력해 나가면서 플랫폼을 구축하려는 노력을 펼치고 있다.

하원규 박사는 "서로 상호작용하는 생태계가 만들어져야 AI기술도 속도를 낼 수 있다. 단독으로는 어렵다. 전체 아키텍쳐 속에서 가능하다"면서 "정부출연연구기관의 연구자들이 중심이 돼 AI 드림팀을 만들어야 하는 이유"라고 역설했다.

이어 그는 "AI 기반 국가 대전략을 대덕연구단지 전체에서 정교하게 그리며 2050년 대한민국의 시나리오를 드림팀이 만들어갈 수 있어야 한다"면서 "정책연구자들이 현재를 보면서 정밀하게 미래 국가를 설계해 내놔야 한다"고 조언했다.

◆AI 기술의 핵심, 데이터 확보 준비는 어떻게

"국가 연구개발 데이터는 공적 자금이 들어간 것으로 공공의 자산이죠. 하지만 논문이 생산되기까지 데이터들은 개인이 보관하다 흐지부지 없어지고 있었던 게 사실이에요."

AI 기술의 핵심으로 데이터의 중요성이 커지고 있지만 논문 등 연구과정이 담긴 데이터가 제대로 확보되지 않은 게 현실이다. 정부는 올해 1월, 데이터의 중요성에 따라 국가 연구개발 성과와 관련된 모든 연구 데이터 공유 활용 전략을 세우고 관리에 나섰다.

각 기관 리포지터리 별로 보관하고 있는 연구데이터를 지정된 센터에 모이도록 하고 최종 국가연구데이터 플랫폼 센터에서 관리한다는 방안이다.

KISTI(한국과학기술정보연구원) 관계자에 의하면 현재 바이오, 소재, 연구장비, AI 분야 시범전문센터 4곳을 지정, 데이터 확보에 나서고 있다. 또 KISIT 내부에서 연구데이터 플랫폼 시범 시스템을 개발 중이다.

관계자는 "아직은 정부차원이 아닌 기관차원의 시범 시스템이지만 시스템이 개발되면 데이터의 위치, 데이터의 성격, 공개여부 등 정보를 사용자가 알수 있게 된다"면서 "AI 시대를 맞아 데이터 하나가 아니라 여러 데이터들이 모아지고 활용될 때 더 가치가 있다는 생각에 내부적으로 시스템 개발에 집중하고 있다"고 설명했다.

그는 "시스템이 공식 활용되기 위해서는 제도와 정책, 데이터 공유 문화와 인식도 필요하고 인력양성도 필요하다"면서 "내년도 예비타당성 과제로 준비 중"이라고 덧붙였다.

AI 연구자는 데이터의 유동성을 강조했다. 그는 "연구데이터를 획일화해서는 안된다. 활용 분야에 따라 다양한 형태의 데이터가 필요하므로 적용 분야에 맞는 유동성을 담을 수 있어야 한다"고 조언했다.

◆각국의 AI 전략, 산업부터 생활까지 세계 최고에 사활

AI 기술 리더십 확보를 위해 각국의 행보는 광폭 움직임이다.

한국연구재단과 한국정보화진흥원에 의하면 국가 AI 전략을 처음으로 소개한 캐나다는 2017년 연방예산에 인공지능 연구와 역량 향상을 위해 5년간 1억2500만 캐나다 달러 투자계획을 수립했다. 특히 알몬타 기계지능연구소, 토론토 벡터 연구소, 몬트리올 밀라 연구소 등 AI 연구소와 긴밀한 파트너십을 갖도록 하고 인재 육성 전략에 집중하는 모양새다.

일본은 AI의 대중적 활용, 다중 도메인을 연결하는 에코시스템 구축 등 일본 사회 5.0(Society 5.0)에 우선 적용하고 이를 바탕으로 연구개발, 인재 양성, 공공데이터, 창업에 투자하겠다는 복안이다. 중국은 '중국제조 2025'를 통해 클라우드, 빅데이터, IoT 관련 정책의 융합을 제시하고 있다.

EU의 움직임도 분주하다. EU집행위원회는 올해 4월 AI지능 커뮤니케이션을 채택, AI에 의한 사회 경제적 변화준비, 적절한 윤리적, 법적 체계 확립 명시, 공공 민간 부문의 EU 기술, 산업과 AI 역량 향상 등 EU 전체가 세계와 경쟁할 수 있도록 나갈 방향을 제시했다.

미국은 다른 국가와 달리 정부 전략은 수립하지 않았다. 하지만 산업계, 학계와 연방 파트너십을 구축하며 AI 리더십을 유지하는 전략이다. 또 미 국방부는 2017년 비공개 예산에서 AI 지원을 위한 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 분야에 약 74억 달러를 지출한 것으로 나타나 AI 활동이 이뤄지는 것으로 분석된다.

해외 글로벌 기업들도 AI 플랫폼 구축에 발빠르게 나서고 있다. 구글, 페이스북, 아마존, IBM 등 굴지의 기업들도 음성과 이미지 인식, 쇼핑과 여행, 의료, 정보 분석 등 다양한 서비스 구현을 위한 데이터 확보에 나서며 AI플랫폼 구축에 전력을 다하고 있다. 전 세계가 AI 기술에 사활을 걸었다고 해도 과언이 아니다.

한국은 2016년 바둑 AI 알파고와 이세돌 9단의 대결이 진행 된 이후 AI에 집중 투자한다고 발표했다. 올해 정부는 향후 5년간 2조2000억원을 투입해 AI데이터 1억6000여건 구축과 변환 지원 등 데이터 154억건 구축, 우수인재 5000여명 확보로 세계 4대 AI 강국 도약을 목표로 내세웠다.

전세계 인공지능 서비스 시장도 급속도로 커질 전망이다. 인터넷데이터센터에 의하면 AI 서비스 시장은 2016년 80억 달러에서, 2018년은 310억 달러, 2020년 470억 달러, 2022년 1132억 달러로 증가세다. 활용분야도 금융과 소매산업에서 헬스케어, 조립, 제조분야까지 빠르게 확산되고 있다.

하원규 박사는 중국과 인도의 질주를 언급하며 "4차 산업혁명은 이미 후반전에 들어섰다. 우리의 4차 산업혁명 준비와 실천이 실망스럽다"면서 "자칫 4차 산업혁명 후진국으로 전락할 수 있다"고 우려했다.

이어 그는 "현재 AI 플랫폼 구축도 너무나 취약한 구조지만 각 출연연마다 AI 관련 인력을 확보해 드림팀을 만들어 치고 나갈 수 있어야 한다. 연구자 개인의 욕심보다 미래 국가 설계가 필요한 시점"이라고 강조했다.
 
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