인공지능은 언어로는 익숙하지만 아직 활용도에서는 낯설습니다. 그 이유를 여러가지로 분석하여 보았습니다. 제4차산업혁명이란 백화점식 개념이 인공지능의 앞길을 가로막고 있다는 생각에서부터 데이터의 부족과 금융투자의 취약성까지 다양한 원인이 있습니다. 반대로 어떻게 하면 인공지능 1등국 대한민국을 맥킨지가 예측한 2023년까지 실현할 수 있는가도 열심히 이야기하였습니다.

구체적인 방향 중 하나가 AIOT입니다. 쉽게 말해, 인공지능 즉 Artificial Intelligence와 IOT(Internet of Things) 즉 사물인터넷의결합입니다. 개인적으로 AIOT란 표현보다 ‘AI-powered IOT’를 선호합니다. 비슷한 관점에서 ‘AI-enabled IOT’라고도 부릅니다.

인공지능에 대해서는 설명할 필요가 없지만, IOT에 대해서는 잠깐 이야기하고 AIOT에 대한 생각을 펼치겠습니다. 사물인터넷이라고 번역하는 IOT는 각종 사물에 센서를 내장하여 서로 연결하는 기술로서, 여기에서 사물은 다소 막연하기 때문에 장치 즉 device란 말을 대신하는 것이 정확한 이해를 돕습니다. 다시 말해, 센서가 부착된 장치들이 서로 연결된(connected) 시스템인 셈입니다.

IOT가 반드시 인터넷을 통해 연결될 필요는 없습니다. 인터넷이란 통신망 없이 IOT는 작동될 수 있습니다. 우선 인터넷이 연결되지 않은 경우에도 IOT는 가능합니다. 그리고 데이터 보호를 위해서나 솔루션을 그리드(grid)로부터 분리시키고 싶을 때도 인터넷 없이 IOT가 가동됩니다. 예를 들어, 농지에 물을 공급할 때, 인터넷과 연결하지 않고 단순히 프로그램으로 물의 공급량을 조절하거나 데이터를 지속적으로 수집하는 IOT를 사용할 수 있습니다. 이런 경우를 ‘인터넷 연결 없는 IOT’ (IOT without internet)이라 부릅니다.

그러나 대부분 인터넷을 통해 사물인터넷은 작동합니다. 여기에 인공지능의 파워가 결합하는 것이 바로 AIOT, 즉 AI-powered IOT입니다. ‘엣지 AI’나 ‘클라우드 AI’ 모두에 사용됩니다. 단지 IOT의 디자인과 아케텍츄어가 다를 뿐입니다. 그래서 IOT의 인프라(infrastructure)에 AI 기술을 결합시켰다고볼 수 있으며, 그 결과 IOT의 효율성이 높아지고, 인간과 기계와의 상호작용이 강화되며 데이터의 관리와 분석이 향상됩니다. 특히 실시간(real-time)으로 데이터 처리가 이뤄지고 원하는 기능이 작동되어 지연(latency)가 없이 속도가 빠릅니다.

AIOT의 장점은 너무나 많습니다. 크게 보면 생산성이나 노동해방을 가져 오며, 작게 보면 각 기기의 효율성을 높이며 비용을 절감시켜 줍니다. 생산성은 각 기기의 효율성을 높여 주는 대신 비용을 절감시켜 주기 때문에 대폭 제고되는 것은 당연합니다. 노동해방이란 반복적이고 육체적이며 위험한 노동에서 해방시켜 준다는 뜻입니다.

AIOT가 활용되면 그야말로 규모의 경제를 실현할 수 있습니다. 예를 들어, AIOT가 실현된 스마트홈, AIOT가 작동하는 스마트 빌딩, AIOT가 실현된 스마트 도시, 그리고 AIOT가 내재(embedded)된 공장, AIOT의 솔루션이나 어플리케이션은이루 셀 수가 없습니다. 자율자동차 역시 AIOT의 산물이며, 인공지능 기능을 탑재한 웨어러블(Wearables)도 AIOT 제품입니다.

AIOT라 선전하며 무늬만 인공지능 기능을 갖는 경우도 적지 않습니다. 스마트홈, 스마트빌딩이나웨어러블에 여전히 명령(rule) 기반으로 작동하면서 AIOT 디바이스라고선전하는 경우를 말합니다. 물론 명령 기반도 인공지능에 포함시킨다면아주 틀린 이야기는 아닙니다.

최근 AIOT라고 이야기할 때 또는 우리나라가 AI강국이 될 수 있는 로드맵으로 AIOT를 논할 때, 데이터에 기반한 딥러닝에 의해 작동되는 AIOT여야 마땅합니다. 엄청난 양의 빅데이터를 기반으로 GPU 등을 사용한 강력한 컴퓨터 파워에 의해 개발된 알고리즘이 엣지(edge)에서 지속적으로 학습(continuous learning)이 가능하여야 하며, 실시간으로 여러 가지 복합 기능을 수행할 수 있어야 진정한 AIOT입니다.

구체적인 사례를 들어 보겠습니다. 구글은 AIOT를 데이터센터에서 활용하여 효율성을 높이고 비용을 절약하였습니다. 후지쯔는 AIOT를 활용하여 노동자의 데이터를 수집하고 분석하여 작업장의 안전을 효율적으로 유지하여 리스크 매니지먼트(위기관리)에 활용하고 있습니다. 롤스로이스는 엔진 관리에 AIOT 기술을 활용하여 사전에 결함을 찾아내는 등 선제적 관리(proactive maintenance)에 활용하고 있습니다.

컨설팅회사인 딜로이트(Deloitte)의 분석에 따르면, AIOT로 작업정지로 인해 발생할 시간낭비를 20% - 50% 가량 줄일 수 있으며, AIOT로 장비의 효율성을 10% - 20% 가량 늘리며, AIOT로 관리비용을 5% - 10% 가량 줄일 수 있습니다.

메일랩은 출발부터 AIOT에 주목하였습니다. 우선 본격적으로 개발되기 시작한 AI칩이 내재된 엣지-디바이스를 개발하였습니다. 그 대표적인 사례가 AI 카메라입니다. 그리고 서버에서 학습이 이뤄질 수 있지만 엣지에서도 학습이 이뤄지도록 데이터와 알고리즘 학습을 분산하였고, 이는 당연히 AIOT를 통해 기기 사이의 연결이 효과적으로 이뤄지도록 노력할 수밖에 없었습니다.

더욱이나 여러 가지 기능을 결합시키기 위해 AIOT는 필수였습니다. 예를 들어, 방역-보안-안전을 일체화한 QSS 솔루션은 소프트웨어 뿐 아니라 하드웨어를 다양한 기기를 통해 연결시켜야 하기 때문에 AIOT 기술이 사용되지 않을 수 없었습니다. 또한 도심형 마이크로-풀필먼트는 AIOT기술의 꽃이었습니다. 무려 50여 가지가 넘는 다양한 기술들이 통합되어야 하며, 각각의 하드웨어 기기는 다양한 알고리즘에 의해 작동되어야 하기 때문에 고도의 AIOT 디자인과 아키텍츄어가동원되었습니다.

결국 AIOT는 인공지능의 실용성과 활용성을 높이기 위한 필수불가결한 기술입니다. 물론 연결점이 많기 때문에 사이버보안의 문제가 없을 수 없습니다. 그리하여 메일랩은 별도의 사이버보안 회사를 세우도록 이미 1년 전부터 준비하고 있으며, 핵심기술의 원천은 미국의 저명한 사이버보안 전문 교수에 의해 개발되고 상품화의 단계에 진입하였습니다. 보다 효과적인 개발을 위해 해외에서 팀이 구성되고 있습니다.

지금은 인공지능이란 큰 단어에만 얽매일 때가 아닙니다. 구체적인 활용방안과 그에 걸맞는 비즈니스 플랜 및 응용기술의 개발이 시급합니다. 그리하여야 비로소 대한민국이 AI강국이 될 수 있으며, 과학과 기술을 통해 팬데믹으로 야기된 사회경제적 문제를 해결할 수 있습니다. 이런 관점에서 언론이 인공지능의 거대 담론에 머물지 말고 구체적인 디테일에 대해 보도하고 평가하여야 마땅합니다. 물론 그렇게 어려운 일만은 아닙니다.

지은이 양필승: 1957년생. 미국 UCLA 중국현대사 박사. 전 건국대학교 교수와 현 한국뉴욕주립대 석좌교수, 현 중국 칭화대학 겸임교수, 현 중국 지린 메트로폴리탄 기술교육대학 총장, 1999년 CKT그룹 설립, 2018년 매경 세계지식포럼 AI부문 좌장, 2019년 MAILab 메일랩 설립 CEO.

MAILab (메일랩) www.mailab.co.kr: 자체 엔진인 i2Brain과 Vision AI Framework, MEGA Image AI Platform 및 MEGA Industrial AI Platform에 터잡아 QSS 통합 솔루션으로 방역, 보안 및 안전에 대한 인공지능 솔루션을 상품화하고, 미국, 캐나다, 중국, 인도에 엔지니어링과 마케팅 조직을 통해 QSS Integrated Solution 등 Industrial AI, 선천성 심장병 알고리즘 등 Medical AI, Robotic Intelligent Fulfilment Service 등 Logistic AI, 스킨케어와 메이크업 제품의 판매 및 생산을 위한 Beauty AI 등을 개발하고 있습니다.

AIOT로 인공지능의 활용도를 대폭 높일 수 있다!

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