4차 산업혁명이 가져다준 IT시대 급변하는 키워드 정리 2

4차 산업혁명이 가져다준 IT시대 급변하는 키워드 정리2

 

국제 핵융합 실험로(ITER : International Thermonuclear Experimental Reactor)

 

우리나라를 비롯한 7개국이 핵융합 발전 가능성 모색을 목표로 구축하는 대형 설비

 

국제 핵융합 실험로(ITER)는 지상에 거대한 '인공 태양'을 만들어서 담기 위한 설비입니다. 라틴어로 길을 뜻하는 '이터'로도 불리는데 이것은 인류의 미래 에너지 개발로 나아갈 길이라는 의미입니다. 

2020년 7월 프랑스 남부 카다라슈에 국제 핵융합 실험로(ITER)의 조립을 시작하였습니다. 사상 최대의 국제 공동 연구개발(R&D) 사업으로 우리나라를 비롯하여 미국, 러시아, 중국, 인도, 일본 그리고 유럽연합 등 7개국이 참여하였습니다. 미래 에너지원인 핵융합 발전의 과학·기술 가능성 실종을 목표로 국제 협력이 이루어지고 있습니다. 

설비에 들어가는 부품과 장치는 참여한 국가가 각자 개발 미 제작을 분담하였습니다. 완공 목표는 2025년이고 이후 2040년까지 실험 운영을 하며 핵융합 발전 가능성을 따지게 됩니다. 한국은 9개 조각(섹터)으로 나눈 토카막(핵융합 발생 진공용기) 가운데 6번 조각(섹터)와 열 차폐체, 내부입자 제어를 위한 초전도 도체 등 9개 주요 장치의 부품 조달을 맡았습니다. 현대중공업을 비롯하여 110여 객 국내 업체가 제작에 참여하였습니다.

 

핵융합 발전은 태양이 에너지를 만들어 내는 방식을 구현한 인공 기술입니다.

핵분열을 활용하는 원자력 발전과는 반대 원리로 마치 태양처럼 초고온환경을 조성하여 핵융합이 원활하게 이루어지도록 한 장치입니다.

핵융합애 쓰이는 주원료는 바닷물에서 추출 가능한 증수소와 리튬(삼중수소)입니다. 에너지 생산 과정에서 이산화탄소 배출이 없고, 원자력 발전 같은 대형 폭발 사고가 발생할 위험성도 낮아 궁극의 미래 에너지원으로 꼽힙니다. 이론상으로는 파인애플 크기의 원료로 석탄 1만 톤에 해당하는 에너지를 만들어 낼 수 있습니다.

 

 

기계독해

인공지능(AI) 알고리즘이 스스로 문제를 분석하고 질문에 최적화된 답안을 찾아내는 기술

 

기계독해를 이용하면 사람이 텍스트를 읽고 질문에 답변을 추론하듯이 인공지능(AI)이 문장 속에서 의미를 찾고 답변합니다. 이때 추론은 불가능하지만 사람이 관련 정보를 찾기 위해 정보를 일일이 확인하지 않아도 답을 찾을낼 수 있습니다. 과거 기계독해는 알고리즘을 일일이 컴퓨터에 주입하는 방식으로 이뤄졌습니다. 알고리즘은 규칙 다발(묶음 또는 덩이)입니다. 사람은 무의식적으로 하는 일을 수많은 규칙을 일일이 입력하는 것은 매우 어렵고 효율이 떨어집니다.

또한 언어는 본질적으로 앞뒤가 딱 맞아떨어지는 영역이 아닙니다. 문법을 벗어난 표현이 일상적으로 사용되기도 하고 문맥에 따라 다른 의미로 이해되는 경우도 있습니다.

이러한 이유로 알고리즘을 입력하는 데 한계가 존재할 수밖에 없었습니다. 이를 해결하기 위하여 데이터베이스를 학습하는 인공지능(AI)이 등장하였습니다. 글자와 단어, 문장을 숫자 형태로 인식하여 독해하는 '인간의 방식'으로 접근 합니다.

 

컴퓨터는 글자 하나하나를 벡터로 인식하고 처리합니다. 이것은 자연어 이해방식으로 글자를 기계적으로 분석하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만들거나 컴퓨터가 이해하도록 만들어진 형태를 다시 인간이 이해할 수 있는 언어로 표현합니다. 기계독해는 딥러닝 기술과 접목한 솔루션으로 고도화합니다. 글자와 이미지를 인식·분석하는 컴퓨터 시각(computer vision), 광 문자 인식(OCR) 기술고도화와 병행합니다. 기계독해의 최종단계는 질의응답 기술을 기반으로 전문가 수준의 의사결정을 지원하는 것입니다. 여기에 딥러닝, 추론 등의 인공지능 기술이 활용될 예정입니다.

 

 

기업집단포털시스템

 

공정거래위원회가 대기업 집단 시책을 효율적으로 추진하기 위하여 구축한 시스템

 

기업집단포털시스템은 기업집단공개시스템(OPNI)과 자료제출 시스템(eGroup)을 통합·개선하여 구축하였습니다. 공정거래위원회가 기업 불편을 대폭 경감하고 내외부 사용자의 이용 효율성을 크게 향상시키기 위해 개발하였습니다. 

자료제출시스템은 대기업집단과 지주회사에서 주식 소유 현황, 채무보증 현황 등 자료를 제출받고 분석·관리하는 시스템입니다. 기업집단공개시스템은 분석된 자료를 외부에 공개하는 시스템입니다.

2개 포털이 하나로 통합된 기업집단포털시스템은 세부 기능을 개선하였고 사용자 맞춤형 서비스도 제공합니다. 일원화로 대국민 정보공개 강화, 기업 편의성 제고, 정보 분석 기능 강화를 꾀합니다. 

또한 공개 가능 데이타 공유, 기업집단 통계와 그래프 제공으로 정보 활용성과 투명성을 높입니다.

 

기업집단포털시스템은 기업 편의성도 높였습니다. 지금까지 대기업이 공정거래위원회에 제출해야 하는 자료는 손으로 입력해 왔습니다. 이를 엑셀 파일 입력 방식으로 전환했습니다. 반복 입력 최소화, 자동 오류 검증, 전자문서 제출, 모바일 알리미 기능으로 편의성을 보강하였습니다.

일반인 정보 접근 편의성 역시 강화하였습니다. 신용평가 정보, 금융감독원 전자공사시스템자료 등을 연계해서 정보 분석 기반도 조성합니다.

기업집단 신용평가 정보, 금융감독원 다트(DART) 자료 연계 등 활용 정보 범위를 넓히는 한편 다차원 데이터 분석 기반을 구축합니다. 

 

 

네거티브 규제

법률이나 정책에서 금지한 행위가 아니면 모두 허용하는 규제 방식

 

네거티브(negative) 규제와 반대되는 개념은 포지티브(positive) 규제입니다. 포지티브 규제는 법률이나 정책이 허용되는 사항을 나열하고 그 밖의 것을 허용하지 않는다.

현행 우리나라 법안 대부분이 포지티브 규제 방식입니다. 신산업과 관련한 규정과 법을 일일이 만들어야 하는데 합법화 과정에서 신산업 업체가 기존업계 반발에 부딪히기도 하여 네커티브 규제가 대안으로 논의됩니다. 스타트업이 유니콘 기업으로 성장하는 경우가 가장 많은 중국은 네거티브 규제 방식을 채택합니다. '이것만 빼고 다 해도 돼'로 다양한 시도를 할 수 있는 바탕을 제공합니다.

이렇게 5~10년 동안 규제를 받지 않고 성장할 수 있는 기간을 '화이트 스페이스'라 일컫는다.

 

네거티브 찬성론자들은 정부 역할 변화로 규제 변화가 필요하다고 주장합니다. 이를 무역 변화에 빗대 설명합니다. 과거에는 정부가 허가하는 상품만을 상대국과 교역하였습니다. 그러나 상품이 다양해지고 교역 상대국과 교역 수단, 의사소통 수단이 늘어남에 따라 자유무역이 가능해졌습니다.

결국 자국 산업 보호 등을 이유로 제외한 몇 개 품목을 뺀 나머지 상품을 교역할 수 있는 시스템으로 바뀌었습니다. 산업 관련 규제도 이처럼 바뀌어야 한다는 것입니다.

최근 한국 정보는 네거티브 규제를 선택적으로 수용하는 것을 시도하는데 이를 '포괄적 네거티브 규제' 방식이라 부릅니다. 최소한 안전성이 확보된 대상은 시장 진입을 허용하고, 문제가 생기면 사후에 규제하겠다는 방침입니다. 의료기기 분야 규제 전환이 대표사례입니다.

 

뇌-컴퓨터 인터페이스

 

모든 사고의 중추인 뇌와 컴퓨터의 직접 소통 방식 중 하나

 

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 신체의 움직임 없이 상상만으로 기계에 명령을 내릴 수 있게 합니다. 제어, 언터테인먼트 등 다양한 분야에 적용될 여지가 큽니다. 시네 움직임이 불편한 사람에게는 새로운 의사전달 수단이 될 것으로 기대를 모으고 있습니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 크게 두개골을 열어 장치를 설채해야 하는 침습식 뇌파 측정 방식과 사용자의 두피에서 신호를 측정하는 뇌전도 기반 방식이 있습니다.

뇌전도 기반 방식이 대체로 안전하고 비용이 저렴하여 주로 선호됩니다.

원리는 사람이 몸을 움질일 때 나오는 뇌파 변동을 이용하는 것입니다. 예컨대 사람이 아무런 팔·다리 움직임을 시도하지 않을때 해당 운동령 뉴론의 집합은 동시에 주기 신호를 냅니다.

이를 '휴지 리듬(idle rhythm)' 이라고 합니다. 몸을 움직이면 특정 뉴런들에서 신호 감쇄가 일어났다가 증가하는 변동성을 보입니다. 중요한 사실은 몸을 움직이는 상상만 하더라도 유사한 뇌파 변동이 일어난다는 것입니다. 

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 이를 이용해 뇌파를 측정하고 사람 생각을 해석하는 기술입니다. 페이스북, 테슬라 등이 자회사 및 연구소에서 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구에 공을 들이고 있습니다.

2019년 7월 페이스북은 말을 하지 않고 컴퓨터에다 텍스트를 입력하는 기술에 상당한 진전을 보였다고 발표하였습니다. 문답을 객관식으로 제한했을 때 컴퓨터가 인식한 답변이 실제 피시험자의 답변과는 최대 76%까지 일치하는 것으로 나타났습니다.

페이스북은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술을 가상현실(AR)기기 등에 적용할 수 있을 것으로 보고 있습니다. 핸드 컨트롤러 없이 가상현실(VR)게임을 즐기려면 이 기술의 고도화가 선행되어야 합니다.

 

 

뉴로모픽 반도체

(Neuromorphic Chip)

 

인간 두뇌의 구조와 활동 방법을 모방한 지능형 반도체

 

뉴로모픽 반도체(neuromorphic chip)는 뇌신경을 모방하여 신경세포가 다른 신경세포로 신호를 전달하는 과정을 반도체에 적용하였습니다. 인간의 사고 과정과 유사하게 정보를 처리합니다. 반도체 하나에서 연산, 학습, 추론이 가능합니다. 인공지능(AI)알고리즘 구현에 적합합니다.

뉴로모픽 반도체의 가장 큰 장점은 효율입니다. 일반 컴퓨터는 연산과 저장등 처리 장치가 구분되어 있고, 이들 사이를 통신 네트워크가 연결합니다. 이 과정에서 정보 전달에 소모되는 에너지가 실제 연산에 사용되는 에너지보다 10배 이상 많습니다. 반면에 뉴로모픽은 연사과 저장을 하나의 반도체에서 처리하여 에너지 손실이 없습니다.

마치 뇌가 자은 발광다이오드(LED) 램프 1개를 켤 정도의 약한 전력으로 복잡한 연산과 기억·학습·운동명령을 효율적으로 할 수 있는 것과 비슷합니다. 전력 소모량도 기존 반도체 대비 1억분의 1에 불과합니다.

 

뉴로모픽 반도체의 약점도 있습니다. 인공지능(AI)망을 쓰는 딜러닝과 비교하여 정확도가 떨어집니다. IBM은 2014년 100만 개 이상의 인공 신경세포와 2억 6000만개 이상의 신경세포 접합부(시냅스)를 모사한 뉴로모픽 반도체 '트루노스'를 개발하였습니다. 그러나 전문가들로부터 정확도가 낮고 인공지능(AI) 두 요건 가운데 하나인 학습 기능을 포함하지 않아 반쪽짜리라는 평가를 받았습니다.

2017년 인텔이 학습까지 가능한 뉴로모픽 반도체 '로이히'를 내놓았지만 여전히 정확도에 발목이 잡혔습니다. 뉴로모픽 반도체와 함께 각광받는 또 다른 AI 반도체는 엔비디아, 구글, 애플이 제품을 내놓고 있는 'AI 가속기(AI accelerator)'입니다. 기존의 반도체 설계를 최적화하여 딥러닝 알고리즘 처리 속도를 높였습니다. 딥러닝에 널리 쓰이는 병렬 처리 칩인 그래픽중앙장치(GPU)나 주문형 반도체(ASIC)설계를 개선해서 만듭니다.