스스로 학습하는 IoT기반 AI플랫폼
베타버전 이어 오늘 비아이1.0 공개
주기적 학습모델·API 서빙 등 추가
고령자질환 조기발견 서비스에 적용
베타버전 이어 오늘 비아이1.0 공개
주기적 학습모델·API 서빙 등 추가
고령자질환 조기발견 서비스에 적용
초연결사회 여는 ETRI AI플랫폼
#. 서울 강남구에 새로 지어진 A타워. 이 건물은 IoT(사물인터넷)에서 수집된 대규모 데이터를 스스로 학습하는 AI(인공지능) 기반의 에너지관리 서비스를 적용한 덕분에 'AI 빌딩'으로 불린다. 빌딩 전체를 사물인터넷으로 구현해 내부의 온도와 습도, 공기질, 각종 냉난방기의 사용 현황 및 정보 등에 대한 데이터를 실시간으로 수집한다. 이렇게 수집된 데이터는 스스로 학습하는 AI를 통해 건물 내 에너지 효율을 높이면서 상황별 최적화된 에너지 관리 정보를 제공한다.
#. 경남 울산의 석유화학 플랜트 공장. 석유화학 공정의 특성상 수많은 배관으로 연결돼 있어 늘 가스 누출 등 위험에 대한 우려를 안고 있다. 하지만, 이같은 걱정을 하지 않아도 된다. 공장 전체가 IoT로 연결돼 배관의 상태를 실시간으로 파악해 파손 여부는 물론 교체 시기 등을 사전에 알려주는 AI 기반의 배관감지시스템이 구축돼 있기 때문이다. 배관에서 누출되는 가스의 위치나 양을 조기에 감지할 수 있어 '365일 사고 없는 안전한 공장'으로 운영된다.
◇'IoT+ AI 융합'으로 건강·빌딩·에너지 관리= 4차 산업혁명의 핵심 기술인 사물인터넷과 인공지능으로 인해 달라질 세상이다. 먼 얘기가 아니다. 앞으로 3∼5년 내 가능한 일이다.
최근 들어 급속히 확산되고 있는 사물인터넷은 이미 전 세계적으로 미래 산업을 이끌 혁신 기술로 주목받고 있다. 사물인터넷의 등장으로 사람과 사물, 공간, 데이터 등 모든 것이 인터넷으로 연결돼 엄청난 양의 빅데이터를 쏟아내고 있다. 사물인터넷과 인공지능, 빅데이터 융합이 우리의 산업과 경제는 물론 우리의 삶까지 통째로 변화시키는 'ICT 빅뱅' 시대가 한 발짝 다가온 것이다.
그러나, 한 켠에서는 각종 자연재해나 재난사고, 생태계 파괴 등 미래 사회의 삶을 불안하게 만드는 위협요소가 내재하고 있다. 특히 이같은 위협요소는 예측이 불가능하기 때문에 사전에 이를 감지, 분석, 예측해야 선제적으로 대응할 수 있다.
국가과학기술연구회(NST)의 '미래선도형 융합연구단사업'으로 추진되고 있는 '자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기술 개발(KSB)' 과제는 사물지능인터넷(IoE) 시대에 대응하는 인간중심의 초연결사회 구현에 필요한 융합기술을 확보하기 위해 2015년 출범했다.
앞으로 구현될 초연결 사물인터넷으로 부터 수집된 대규모 데이터를 정제하고, 스스로 학습해 지식화한 후 이를 다양한 영역의 전문지식과 융합해 분석, 추론, 예측할 수 있는 AI를 개발하는 게 목표다. 이를 통해 에너지 사용 최적화, 플랜트 안전, 고령자질환 예측 등 국가·사회적 현안과 산업 이슈를 해결하는 원천기술로 쓰일 예정이다. 아울러 4차 산업혁명 시대의 초연결 지능정보 산업 생태계 구축에도 활용될 전망이다.
◇AI 서비스 구현 돕는 '프레임워크' 공개= KSB융합연구단은 사물인터넷, 빅데이터, 기계학습 및 도메인 지식을 융합해 다양한 인공지능 서비스 구현에 필요한 'KSB 인공지능 프레임워크'를 지난 7월 공개한 데 이어 정식버전(v 1.0)인 'BeeAI(비아이)'를 선보인다. 비아이는 26일 경기 판교 글로벌 R&D센터에서 열리는 기술 전시회에서 공개된다. 2015년부터 3년 간 수행한 '자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기술'의 연구성과다.
프레임워크는 일종의 알고리즘으로, SW 애플리케이션이나 솔루션을 쉽게 개발하기 위해 협업화된 형태로 제공하는 SW 환경을 의미한다.
그동안 사물인터넷 기반의 인공지능 서비스를 개발하려면 SW 애플리케이션과 솔루션 개발을 위한 별도의 인프라 환경이 필요했고, 상용 SW의 경우 일부 기능만 제공해 제대로 된 인공지능 서비스를 개발하기 어려웠다.
KSB융합연구단이 개발한 프레임워크 SW를 이용하면 기업이나 대학, 일반인들은 사물인터넷을 통해 실시간으로 얻어지는 데이터를 학습·분석해 다양한 분야의 인공지능 서비스를 보다 손쉽고 편리하게 개발할 수 있다.
이런 장점으로 지난 7월 베타 버전을 공개한 이후 프레임워크 SW를 내려받은 건수는 446건으로, 기업(156건), 대학(145건), 연구기관(71건) 등의 순으로 활용도가 높았다. SW를 내려받기 위해 사이트에 회원 가입한 기업과 기관도 139개사에 달할 정도로 관련 업계에서 인기를 모으고 있다.
이날 공개된 비아이는 기존 베타 버전에 비해 기능면에서 △주기적 학습 모델 업데이트 기능 △신규 컴포넌트 개발 및 등록을 위한 코어빌드 기능 △다중 학습 모델을 이용한 융합 API(응용프로그래밍인터페이스) 파이프 라인 서빙 기능 등을 추가 개발, 탑재했다. 아울러 딥러닝 기반의 실시간 학습·예측 모니터링 등 다양한 응용 사례를 포함시켜 완성도가 높아졌다는 평가를 받았다.
◇AI 플랫폼 실용화 착수= 기술 공개 자리에서는 프레임워크 SW에 알고리즘을 탑재해 만든 인공지능 서비스에 대한 기술 시연과 함께 앞으로 개발할 분야에 대한 소개도 이뤄진다. 우선 ETRI는 한국표준과학연구원과 공동으로 환자의 생체정보를 측정·분석하는 건강 모니터링 알고리즘을 개발, 심박수나 족압 등이 질병에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 '기계학습 기반의 고령자 질환 조기발견 서비스'를 선보인다. 이후에는 웨어러블 기기에서 측정된 생체신호를 통해 조기에 질병을 진단·예측하는 서비스로 확대해 나갈 계획이다.
한국에너지기술연구원과도 협력해 사람의 쾌적도를 고려해 구역 내 온·습도, 에너지 사용정보 등을 토대로 에너지 소비 패턴을 분석해 중소형 빌딩의 에너지 관리에 활용하는 '지능형 분산빌딩 에너지관리 시스템기술'도 선보일 예정이다. 한국원자력연구원과는 발전소 플랜트에 프레임워크 SW를 적용해 배관에서 누출되는 가스의 위치나 양을 조기에 발견해 사고 발생 시 신속하게 대응하는 '지능형 플랜트 누출진단 기술' 개발에 나선다. 이와 함께 사물인터넷 보급 확대로 데이터 양이 폭발적으로 증가함에 따라 클라우드 컴퓨팅을 대체하는 '엣지 컴퓨팅 기술'도 추가적으로 개발할 계획이다. 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중처리 방식인 클라우드 컴퓨팅의 데이터 처리 지연과 대역폭 및 처리속도 문제 등을 개선한 새로운 개념의 컴퓨팅 기술이다. 연구팀은 1단계 연구개발이 종료됨에 따라 오는 12월부터 시작되는 2단계 사업에서는 개발된 핵심기술과 프레임워크 SW를 바탕으로 기업과 협력해 실증 테스트를 진행할 계획이다. 실용화 연구를 위한 2단계 사업에는 15개 기업들이 참가 의향을 밝혀 많은 관심을 받고 있다.
한편 KSB 융합연구단은 지난 3년 동안 NST의 지원을 받아 ETRI가 주관기관으로 한국에너지기술연구원, 한국원자력연구원, 한국표준과학연구원 등 3개 정부출연연구기관이 협업하는 On-site형 융합 연구조직이다.
대전=이준기기자 bongchu@dt.co.kr
공동기획=국가과학기술연구회·한국전자통신연구원
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