코로나19로 앞당겨진 AI시대 …"韓 준비할 5가지"

중국 톈진의대 연구진은 코로나-19 다수의 확진자와 일반인의 폐 CT 이미지를 인공지능에 입력했다. 연구진은 이미지를 딥러닝하는 대표적인 알고리즘인 합성곱신경망(CNN‧Convolutional Neural Network)을 이용해 이미지를 학습했다. 우리 눈의 시신경이 가로, 세로, 전체적인 모습, 세부적인 모습을 관찰하듯 CNN은 여러 블록 구조를 통해 진단을 위한 특징을 추출하고 학습한다. 학습된 AI는 새로운 폐 CT 이미지를 보고 스스로 분석해 감염여부를 판단할 수 있다/자료=기초과학연구원

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태는 AI(인공지능)의 진면목을 확인시켰다.

우선 AI는 미국 질병예방통제선터(CDC)나 세계보건기구(WHO)보다 먼저 이 최악의 바이러스가 전 세계를 휩쓸 것을 예측했다. 캐나다 AI 개발업체 블루닷(Blue Dot)이 중국 지역 빅데이터를 분석, 중국 우한에서 새로운 코로나 바이러스가 발병한 뒤 서울, 도쿄, 홍콩, 마카오 등으로 감염이 확산할 확률이 높다고 경고한 것. 블루닷은 주로 자체 AI 기반 데이터 분석 솔루션을 통해 세계 각국의 질병 문제를 연구하고 있다. 또 중국 톈진 의과대학병원 연구진은 환자의 폐 CT(컴퓨터단층촬영) 사진을 AI를 통해 분석, 코로나19 감염 여부를 빠르게 파악했다. AI가 확진자의 폐 CT를 모두 학습한 뒤 감염자 특징을 분류해 낸 것이다.


앞서 암 환자 진단에 인간 의사와 함께 투입된 IBM의 AI ‘왓슨’도 코로나19 유전체 분석에 참여했다. 크리스틴 벡 미국 IBM 알마덴 연구소 연구원은 지난달 22일 카이스트(KAIST)가 개최한 ‘글로벌전략연구소 국제포럼 2020’에서 “코로나19 바이러스 관련 수만 개의 유전자 분석을 실시하고 있다”고 밝혔다.

감염병 대응 관련 AI 활용도는 더 확대될 전망이다. 신진우 KAIST AI대학원 교수에 따르면 AI는 신약개발 혹은 임상 설계 진행을 신속히 하도록 지원 가능하며, ‘챗봇’ 등을 통해 감염의심환자와 대화를 할 수 있도록 하는 등 의료진의 부담을 덜어준다. 뿐만 아니라 정부가 사회적 거리 두기 기간, 초중고 개학 일정 등을 놓고 의사 결정을 내려야 할 때, AI 기반 예측 모델을 구축한다면 보다 정확하고 합리적인 결정을 내릴 수 있다.

코로나 사태로 AI 진면목 재발견...그러나 갈길 먼 한국


코로나19 위기를 계기로 AI가 재조명 받고 있다. 하지만 국내 실정을 들여다보면 이 같은 AI 활약은 먼 나라 얘기가 될 수 있다. 한국의 AI 역량이 기술 선도국인 미국, 중국에 비해 전문인력 부문에서 약점을 보이고 있고, 투자 규모에서도 열세인 탓이다.

이경무 서울대학교 전기정보공학부 교수/사진=과학기술정보통신부

지난달 29일 한국과학기술기획평가원(KISTEP)에서 열린 수요포럼에서 ‘AI의 시대, 우리는 무엇을 준비해야 하나’라는 주제로 강연한 이경무 서울대 전기정보공학부 교수는 “인력과 재원이 부족한 상황에서 우리나라가 AI 발전을 이루기 위해선 선택과 집중을 해야 한다”면서 “우리가 잘하는 영역과 차세대 AI 영역에 과감한 투자가 필요하다”고 주장했다.

이 교수에 따르면 전 세계 AI 전문인력 중 한국의 비중은 2018년 ‘톱AI콘퍼런스’(top AI conference) 저자 기준으로 전체 2만2400명중 1.8%에 머문다. 또 국내 AI 분야 전체 투자 규모는 2018년 기준 구글(2600만 달러)의 6분의 1 수준이다. 반면, 전 세계 AI 투자 규모는 지난해 기준 780억 달러(약 96조 원)를 넘어섰는데 이중 중국이 48%를 차지한다. 세계 AI스타트업(신생 벤처기업)에서 미국 회사 수는 1400여 개로 약 40%를 차지한다. 전 세계 AI 핵심인재 500명의 출신 국가별 비중에서 미국은 14.6%로 1위, 중국은 13%로 2위에 올랐다.

이 교수는 AI 발전을 위해 먼저 해외 선진국처럼 AI컨트롤타워를 강화할 것을 주장했다. 중국의 경우 국가발전개혁위원회, 일본은 AI기술전략회의가 AI 정책을 진두지휘하고 있다. 그는 “국내 AI 역량 발전을 위해서는 인재양성, 연구환경 개선, AI 생태계 조성, 산업 활성화를 위한 규제 완화, 그리고 이러한 정책과제들을 강하게 실행시킬 수 있는 컨트롤타워가 필요하다”고 강조했다.

AI컨트롤 타워 강화, 코어인재 육성 투트랙 가야

국내에선 이미 ‘4차 산업혁명위원회’가 이 같은 역할을 일부 맡고 있지만, 이 교수는 보다 집중적이며 실질적 권한을 가진 조직으로 거듭날 필요가 있다는 설명이다. 그는 “과감한 투자와 지속적인 관심, 부처 간 이해를 조율하고, 정책을 드라이브 할 일명 ‘AI 범국가위원회’ 역할이 필요하다”고 주문했다.

인재양성 측면에선 AI 핵심기술을 개발할 ‘코어 인재’와 함께 각각의 분야에 AI를 응용하고 적용할 ‘X+AI’형 융합인재를 함께 양성하는 투 트랙 전략이 필요하다고 역설했다.

또 현재 정부의 R&D(연구·개발) 사업의 평가방식이 AI 분야의 특성을 반영, 보다 유연하게 개선할 필요가 있다는 주장도 폈다. 이 교수에 따르면 현재 AI 전문가 풀이 부족해 기계적 평가가 이뤄지고 있는 상황이며 정량지표의 불합리성 등도 문제점으로 꼽았다. 그는 “구글 학술검색(Google Scholar), 마이크로소프트 학술정보서비스(Microsoft Academic), 특허 등을 새로운 평가수단으로 활용하고 SCI(과학기술논문인용색인)급 논문 수 등 기존의 정량적 지표보다 AI톱티어(Top-tier) 콘퍼런스 실적을 주요 지표로 설정하는 등 현실에 맞는 효과적 평가방식을 고민할 때”라고 설명했다.

이 교수는 이밖에 “지난1월 데이터 3법(개인정보보호법,정보통신망법, 신용정보법) 개정으로 AI 활성화에 큰 걸림돌은 해소됐지만, 각 분야별 조속한 후속 법령 개정 필요가 있다”고 주장했다.

아울러 “AI스타트업 시장이 활성화되려면 인재·기술·시장(M&A) 3가지 요소가 뒷받침되어야 한다”면서 “인재와 기술은 국내창출이 가능하나 내수 시장이 협소한 우리나라의 상황에선 이스라엘의 스타트업 모델처럼 설립 초기부터 글로벌 시장을 지향할 필요가 있다”고 덧붙였다.