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[칼럼] 생활속의 인공지능

[칼럼] 생활속의 인공지능

기사승인 2020. 08. 21. 10:55
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박용호 전 대통령직속 청년위원장
박용호
4차산업혁명 시대에 인공지능이 크게 회자되고 있다. 당연하다. 이제 시대는 인공지능이 필수가 된 것이다. 그런데 이 인공지능이 일반인들에게는 매우 어렵게 인식되고 있어 안타깝다.

예를 들어 보자. 많은 대다수 일반시민들은 누구나가 자동차를 운전할 수 있으며 사실 도로에서 운전하고 있다. 그렇다고 해서 운전하는 시민들이 자동차의 엔진 구조나 동작 원리, 자동차내 전자회로등을 이해하고 있지는 않다. 자동차를 생활의 이기(利器)로, 도움주는 도구로 매우 잘 활용하고 있는 것이다. 일부 전문가들이나 엔진구조, 동작 원리 및 전자회로등을 상세히 알아 고장시 수리하거나 신제품 개발시 역량을 발휘하면 되는 것이다.

인공지능도 마찬가지이다. 생활속에 불편함을 인지하는 능력만 있으면 프로그래머들이 파이썬(컴퓨터 소프트웨어 프로그래밍 언어)을 사용하고 오픈소스로 나온 많은 인공지능 프로그램들(무료 사용)을 활용하면 되는 것이다. 팀내에 인공지능 신경망의 프로그램 내부까지 이해하는 사람이 있어도 좋지만 공개된 패케지를 불러다가 사용할 줄 알면 되는데 이는 약간만 훈련 받으면 할 수 있다.

필자가 얼마 전 인문대학 교수들에게 8회의 강의를 통해 “파이썬 언어 교육과 인공지능 신경망의 원리”를 교육시키고 구글의 텐서플로우를 사용하여 문자인식을 하는 강의와 실습을 한 적이 있다. 대다수 교수들께서 잘 이해하며 특강을 잘 마친 기억이 있다. 문자인식을 하는 프로젝트를 조금 더 발전시키면 주차장의 차량 번호 인식, 고속도로의 과속차량 번호 인식, 시험지의 수험번호 인식등에 사업모델로 활용할 수 있는 것이다(물론 지금은 상용화가 되어 있지만).

자동차 내부 구조 연구보다 차를 이용한 새로운 비즈니스 모델을 만들어 내는 것이 매우 중요하다. 개인이 갖고 있는 자동차를 공유경제로 카 세어링 비즈니스를 만든다던지, 택시 사업, 렌트카 사업을 한다던지등의 혁신적인 사업 모델을 발굴함이 중요한 것이다(물론 이런 사업들이 있기 전을 말함이다).

인공지능도 마찬가지이다. 생활속의 불편함만 인지해 내면 인공지능을 적용하는 것은 문제가 되지 않는다. 몇 가지 사례를 들어 보겠다.

#1 인공지능으로 안경 맞춤 서비스
안경점에서 각종 안경들을 많은 사람들의 사진 얼굴에 매칭하며 다 수의 직원들에게 그 매칭 점수를 매기게 한다. 이것이 빅데이터이다. 이 데이터를 인공지능에게 훈련을 시킨다. 그리고 고객이 자신의 얼굴에 업로딩하면 인공지능이 고객에게 맞는 안경을 추천해주는 서비스를 할 수 있는 것이다(일본 JINS 안경).
고객이 안경점에서 안경을 착용하며 본인 얼굴에 어울리는가 살펴볼 때에 점원이 잘 어울린다고 말하면 대개 립서비스나 안경을 팔고 싶은 욕심에 그런다고 생각하는 경우가 많은데 인공지능이 추천하면 고객들에게 신뢰를 주고 상품 구매로도 더 많이 연결된다고 한다.

#2 인공지능으로 양봉에서 꿀벌들의 건강상태 체크
꿀벌을 기르는 스웨덴 양봉업자 비요르 라거맨은 양봉할 때 가장 어려운 일이 꿀벌의 기생충 감염이다. 바로아 응애라는 진드기가 꿀벌과 애벌레 몸에 기생하여 병들어 죽게 하고, 날개 없는 벌이 태어나도록 하는 불구 바이러스를 퍼트리기도 하여 꿀벌 전체를 죽게도 한다. 바로아 진드기는 그 확산 속도가 매우 빨라 조기에 조치를 취해야 하는데 수 많은 벌들을 하나 하나 잡아서 진드기 여부를 인간의 눈으로 보는 것은 매우 힘든 일이다.
여기에 진드기 사진들을 인공지능에게 훈련시켜서 전체 벌들의 사진만 찍어서 앱(인공지능)에게 주면 기생충 감염 여부, 그 비율, 날개가 기형인지 아닌지를 알려주는 것이다. 관련 앱에서 단순히 스마트폰으로 사진만 찍으면 되는 것이다(스웨덴 beescanning.com).

#3 인공지능으로 부품의 불량 여부를 판단하는 기능
A공장에서는 볼트와 너트를 대량 생산한다. 그런데 생산되는 볼트와 너트들 중에 크랙(금)이 가거나 이물질이 들어간 제품들을 부품들이 마구 쏟아지는 콘베이어 벨트에서 수 십년의 경력자 신속히 구별해 내야하는데 고급 경력자 구하기도 어렵고 라인은 여러군데에서 돌아가고 있다.
이 경우에 많은 불량품들의 사진을 인공지능에게 교육시켜서 카메라를 설치하고 불량품을 골라내게 하고 이런 시스템을 여러 라인에 설치하면 수 십년 경력자를 여러 명 고용한 효과를 보는 것이고 그 속도도 기계가 훨씬 빠르니 업무 생산성도 높아지는 것이다.

인공지능은 어렵지 않다. 생활 속의 불편함만 찾아내고 이를 인공지능에 적용하여 인공지능을 삶의 편리한 도구를 사용해야겠다.

자동차를 문과 출신이 운전하듯 인공지능도 아주 잘 운전 할 수 있는 것이다.
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