출처: Pixabay로부터 입수된 PixxlTeufel님의 이미지 입니다.
“코로나 방역 기술, 특히 우리 AI는 너무나 보잘 것 없습니다!” (2021.8.23.)
“델타변이와의 전쟁, 그래도 마스크 밖에 없다는데. 그 솔루션은 AI!” (2021.8.30.)
“당신의 AI는 계속 러닝이 가능합니까.” (2021.9.6)
“마스크가 일상화된 지금, 보안에 비상등이 켜졌습니다.”(2021.9.13.)
이른바 K방역은 첨단기술의 산물로 알려져 있습니다. 추적과 선별에서 각종 IT기술이 사용되었고 완전종식과 일상복귀에 대한 희망을 품었으나, 지금은 “아직은 아닌가 보다”란 비관론이 점점 커지고 있습니다. 무엇보다도 K방역의 실체에 대한 의문이 확산되고 있는 중입니다. 특히 대선정국에 돌입하자, K방역에 대한 시시비비는 정치적 이슈로 변질하고 말았습니다.
리더쉽의 문제도, 정부의 대응능력도, 국민의 피로감도 문제지만, 과연 우리의 과학과 기술, 특히 AI가 다른 나라처럼 능력을 발휘하였는 지에 대한 심각한 자기 반성이 아직 공론화되지 않았던 사실이 더욱 중요합니다. 우선 리더쉽이나 정부 이슈는 당연히 정치적이어서, 앞으로 다가올 제4차 대유행이나 제5차 대유행에 그다지 도움이 되지 않을 것이 분명합니다. 위기일수록 단결하여야 하는 문제가 바로 안보와 방역이기 때문입니다.
그렇다면 우리의 기술이 곧 K방역이었는데, 실제로는 어떠했는가. QR코드는 누가 말해도 첨단기술이랄 수 없습니다. 단지 4G나 5G로 추적이 빠른 통신망 인프라에 터잡아 활용하고, 이는 스마트폰의 보급과도 관련이 있습니다. 거기까지입니다. 아직도 공무원들은 역학조사를 위해 유선 전화기를 잡고 있는 실정입니다. 각 건물이나 시설의 입구에 설치된 안면체온측정패드는 어떻습니까. 어떤 기술이 사용되는지 그야말로 블랙박스입니다. 단지 얼굴을 들이대면, 온도가 나올 뿐입니다. 그 수치가 어떻게 나왔는지 전혀 설명이 없습니다. 열화상(IR)센서를 사용한다는데, 픽셀수가 너무 적고 감지센서가 너무 값싸서 과연 열을 감지할 능력이 있는지 의문입니다. 한마디로, 그 같은 측정으로는 방역을 전혀 못합니다.
K방역이 이벤트방역이라고 비난하면서 과기방역을 많은 사람들이 언급하지만 구체성이 없습니다. 그래서 백신도, 치료제도 대한민국에서 개발되지 못하고 있는 것입니다. 코로나 감염여부를 조기 진단하는 AI 알고리즘이 개발됐다는 이야기도 아직 못 들었습니다. 드론으로 소독약을 뿌리는 장면이 등장했지만, 비말의 공기 중 전파인 코로나 바이러스를 살균하는데 아무런 도움이 안 됩니다. 단지 보기 좋을 뿐입니다.
각국은 코로나를 오히려 과기의 발전 계기로 삼고 있습니다. 특히 인공지능을 도약시킬 모멘텀으로 인식하고, 적극적인 개발과 투자가 이뤄지고 있습니다. 대표적인 국가가 중국입니다. 아래의 그래프와 같이, 중국은 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)을 통한 코로나 검진에 관한 논문의 발행수가 압도적으로 많습니다. 데이터는 현재 3대 데이터베이스인 Science Direct, Web of Science, PubMed에서 도출한 후 전문가들이 분석하였습니다 (참조: “COVI-19 Detection Empowered with Machine Learning and Deep Learning Technique” MDPI, 2021.4.10 https://www.mdpi.com/2076-3417/11/8/3414/htm ).
연구자들이 대한민국에 관심이 없어서 인지, 아예 연구대상에 끼이지 못하였습니다. 일본이 없는 것도 의외입니다. 어쨌든 미국과 중국이 AI에 앞선 것은 주지의 사실이지만, 터키나 인도의 선전이 놀랍습니다. 아래는 구체적으로, 어떤 기술이 어떻게 사용됐는지 보여 주고 있습니다. CNN(Convolutional Neural Network)과 DNN(Deep Neural Network)이 압도적으로 많습니다.
실제로 응용되는 부분도 다양합니다. 코로나가 호흡기 질환이라는 사실에 주목하여 폐의 이미지를 추출하는 CT나 X-ray의 데이터를 ML/DL을 사용하여 코로나에 대한 조기 진단을 시도하였습니다. RT-PCR 조사에도 인공지능을 결합시켰지만 정확도는 80%에 불과하여, X-ray나 CT의 AI활용이 거의 100%에 가까운 정확도였던 것에 대비됩니다. 이는 딥러닝 자체가 이미지 데이터를 통해 발전되었던 사실과도 관계가 깊습니다.
반면 우리나라는 실제로 너무나도 빈약합니다. 구글학술검색(https://scholar.google.co.kr/)에서 ‘코로나검진’, ‘AI 활용’의 키워드로 검색할 때, 유승진 등 “코로나바이러스감염증 2019 에서 흉부 X 선사진 및 CT 의 역할과 인공지능의 적용” 또는 KH Ann 등 “A COVID-19 Chest X-ray Reading Technique based on Deep Learning” , SJ Yoo 등 “Role of Chest Radiographs and CT Scans and the Application of Artificial Intelligence in Coronavirus Disease 2019” 등이 눈에 띌 뿐입니다.
결국 우리의 인공지능 기술이 코로나에 대응할 만큼 수준이 높지 않다는 사실을 깨닫기에 이르렀습니다. 백신의 개발에도 인공지능이 활용됐던 것은 물론입니다. 우리는 과학과 기술을 이용한 과기방역을 목소리 높여 말하고, 이벤트방역이라고 대통령과 정부를 비난하지만 그 대안을 갖지 못한 비판을 위한 비판에 불과하였던 것입니다.
이런 면에서, MAILab 메일랩이 딥러닝의 Vision AI에 터잡아, 코로나 바이러스의 발열은 심부체온의 변동 때문이며 얼굴의 이마는 혈관이 많아 심부체온을 재기에 적절한 곳으로, Vision AI로 이마 부분의 노달포인트(nodal point)를 발견하고 거기에서 열화상카메라의 픽셀 포인트에서 읽어내는 온도 값을 실시간으로 수집한 후 미리 학습된 값으로 연산하여 심부체온을 알아냄으로써, 방역수칙 중 하나인 체온측정을 비접촉의 방식으로 그것도 다수의 사람에 적용함으로써, 적극적으로 딥러닝을 활용하여 국민들의 피로감을 줄일 수 있다는 측면에서 의미가 있습니다.
과학, 특히 실체적인 기술 없이 코로나와 싸워 이길 수 없습니다. 비록 정치가들 사이에서 이벤트방역이냐 과기방역이냐로 싸울 때, 언론은 객관적으로 심판을 보아야 마땅합니다. 심판의 룰은 과학이나 기술이란 객관적인 잣대여야 합니다. 단팥이 없는데 단팥빵을 말하면 무엇 하겠습니까. 우리 언론은 과기방역에, 특히 AI방역에 구체적 방향을 제시할 수 있는 위치에 있습니다. 이제 그 책무를 글이나 말 그리고 영상으로 실행에 옮길 때입니다.
참조:
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 i2Brian과 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, 카나다, 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.
문의: sryoo@ckt21.com
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