알파고로 알려진 '딥러닝' 기술, 일상에서 찾아보자

안수영 syahn@itdonga.com

[IT동아 안수영 기자] 바둑 챔피언 이세돌 9단과 구글 딥마인드의 인공지능 바둑 프로그램 알파고의 대국이 지난 3월 열렸습니다. 이번 대회를 계기로 세간에서 인공지능과 딥러닝에 많은 관심을 보이는데요, 그렇다면 인공지능과 딥러닝은 과연 어떤 기술일까요?

딥러닝은 인간의 뇌 신경망을 모방한 '인공 신경망(ANN : artificial neural network)'을 기반으로 한 기계학습 기술인데요, 이를 통해 컴퓨터가 사람처럼 마치 데이터를 분석하고 학습하도록 합니다. 사람의 두뇌가 수많은 데이터를 분류하고 일정한 패턴을 발견해 사물을 구분하는 것처럼, 딥러닝도 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습시킵니다. 이 기술을 적용하면 사람이 가르쳐 주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지와 추론을 할 수 있게 됩니다. 딥러닝이 인공지능의 핵심 기술인 이유입니다.

이세돌 9단과 세르게이 브린 구글 창업자 겸 알파벳
CEO
이세돌 9단과 세르게이 브린 구글 창업자 겸 알파벳 CEO

딥러닝 기술은 주로 사진과 동영상, 음성 정보를 분류하고 분석하는 데 활용되고 있습니다. 예를 들면, 페이스북에서 사용자의 얼굴을 자동으로 인식하는 기술, 유튜브에서 각 사용자에게 추천 영상을 보여주는 기술이 있는데요, 이는 딥러닝 사례로 이미 잘 알려진 기술들입니다.

이처럼 딥러닝은 알파고뿐만 아니라 우리 주변 곳곳에서 발견할 수 있습니다. 의료, 금융, 재난 방지, 보안, 영상 분야에서 다각도로 발전하고 있습니다. 그렇다면 국내에서 개발된 딥러닝 기술은 어떤 것들이 있을까요?

대표적인 것이 루닛(Lunit Inc)이라는 업체입니다. 루닛은 이미지를 정교하게 인식하는 딥러닝 기술을 이용해, 컴퓨터가 대량의 의료 데이터를 학습하도록 합니다. 이를 통해 의료 영상 판독의 정확성과 객관성을 높이도록 하는 기술을 갖고 있는데요, 이 기술을 이용하면 의사가 더욱 편하게 일할 수 있고, 의료 진단 결과를 보다 정확하게 판단할 수 있습니다. 현재 루닛은 유방 촬영술 분야 연구에 집중하고 있으며, 향후 심장질환이나 폐암 검출 분야로 사업을 확장할 예정입니다.

제노플랜(Genoplan Inc)이라는 기업도 있습니다. 이 회사는 사람들이 타액(침)을 이용해 개인 유전자를 분석하고, 체중 관리에 필요한 35개 이상의 지표를 알려주는 제노플랜핏을 출시했습니다. 분석 결과는 전용 모바일 앱과 웹사이트로 제공합니다. 기존의 유전자 검사 시장이 질병 및 질환에 포커스 되어 있다면, 제노플랜은 웰니스(Wellness)와 뷰티(Beauty) 시장에 중점을 두었습니다. 유전 정보를 분석해 사용자들의 건강 관리, 피부 관리를 위한 신제품 출시 등의 사업을 펼치는 것이지요.

제노플랜
제노플랜

2030 세대에게 비교적 친숙한 딥러닝 서비스도 있는데요, 스캐터랩(Scatter Lab)이 서비스하는 인공지능 시스템 '진저'입니다. 진저는 커플 SNS '비트윈'에서 나누는 대화를 바탕으로, 연애 조언과 애정도를 분석해주는 서비스입니다. 로맨틱한 메시지를 자동으로 저장하고, 자주 이야기했던 대화 주제도 정리합니다. 채팅 내용을 분석하고 상황을 인지해 애정도, 호감도, 친밀도와 같은 감정 정보를 분석하는 시스템인 것이지요. 스캐터랩은 다양한 메신저와의 협업을 통해, 연인뿐만 아니라 다양한 인간관계를 도우며 사업 영역을 확대할 예정입니다.

한편, 딥러닝과 인공지능이 이슈가 되며 '혹시 이러한 기술이 사람의 일자리를 빼앗지 않을까?' 하는 우려도 커지고 있는데요, 물론 이러한 우려가 마냥 기우인 것은 아닙니다. 하지만 기술과 인간이 꼭 대립하는 존재는 아닐 것입니다. 기술과 인간이 상호 공존하는 방법을 연구하고 활용한다면, 우리의 삶이 더욱 풍요로워지지 않을까 생각해 봅니다.

진저
진저

  • 위 글은 앰코테크놀로지코리아의 웹진 '앰코인스토리'에도 게재되었습니다.

글 / IT동아 안수영(syahn@itdonga.com)

IT동아의 모든 콘텐츠(기사)는 Creative commons 저작자표시-비영리-변경금지 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
의견은 IT동아(게임동아) 페이스북에서 덧글 또는 메신저로 남겨주세요.