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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 2

인공지능 기술의 정점이라 불리는 알파고나 테슬라의 자율주행 엔진, 그리고 병원에서 활용되는 암 판별기의 내부는 의외로 단순한 원리로 구성되어 있습니다. 이들은 모두 입력된 데이터를 숫자로 변환한 뒤, 복잡한 수식 대신 곱셈과 덧셈이라는 기초적인 연산을 반복하여 최종적인 결과를 도출합니다. 자율주행차는 카메라 영상을 숫자로 인식해 가속이나 제동을 결정하고, 바둑 인공지능은 판 위를 숫자로 읽어 최적의 수를 찾아냅니다. 이처럼 현대 문명을 바꾸고 있는 고도화된 기술들의 핵심은 결국 입력값에 따른 산술 연산의 나열에 불과하다는 사실이 매우 흥미롭습니다. 인공신경망 학습의 대표적인 방식인 지도 학습은 사람이 기계에게 직접 정답을 가르쳐주는 과정이라고 할 수 있습니다. 예를 들어 특정 배경색 위에서 흰색 글씨와 검은색 글씨 중 어느 것이 더 잘 보이는지 사람이 직접 선택하면, 기계는 이를 바탕으로 정답 데이터셋을 구축하게 됩니다. 여기서 배경색은 입력값인 X가 되고, 사람이 선택한 더 잘 보이는 글씨색은 출력값인 Y가 되어 하나의 정답 쌍을 이룹니다. 마치 아이에게 사진을 보여주며 이름이 무엇인지 알려주는 것과 같은 원리이며, 이러한 양질의 데이터를 충분히 확보하는 것이 기계 학습의 가장 필수적인 전제 조건이 됩니다. 전통적 프로그래밍과 딥러닝의 가장 결정적인 차이점은 알고리즘 내의 핵심 수치인 가중치를 누가 결정하느냐에 있습니다. 과거에는 생물학적 연구 결과 등을 토대로 사람이 직접 RGB 값에 특정 숫자를 곱해 회색조로 변환하는 등의 세부적인 규칙을 코드로 작성했습니다. 즉, 문제 해결을 위한 논리 구조를 인간이 직접 설계한 셈입니다. 반면 딥러닝은 인공신경망 내부의 수많은 가중치 값을 기계가 스스로 찾아내도록 유도합니다. 사람이 일일이 계산 규칙을 정의하지 않아도, 기계는 반복적인 학습을 통해 어떤 수치를 적용해야 최선의 결과를 낼 수 있는지 스스로 터득하며 인간의 역할을 보완합니다. 인공신경망의 구조를 자세히 들여다보면 수많은 레이어와 노드가 복잡한 그물망처럼 얽혀 있는 것을 볼 수 있습니다. 기계 내부에서는 입력된 정보가 각 레이어를 거치고, 그 안에 포함된 노드를 지나며, 다시 각 노드에 연결된 수많은 연결선의 가중치와 계산되는 삼중 루프 구조의 연산이 수행됩니다. 이 과정의 핵심은 각각의 연결선에 부여된 가중치입니다. 알파고의 경우 수천만 개에서 수억 개의 가중치를 가지고 있으며, 기계는 학습을 반복할 때마다 이 숫자들을 미세하게 조정합니다. 인간이 이 방대한 숫자들의 개별적인 의미를 전부 파악할 수는 없지만, 결과적으로 기계는 정교한 판단을 내리게 됩니다. 딥러닝의 놀라운 점은 아주 적은 양의 정답 데이터만으로도 전체 영역에 대한 정확한 판단이 가능하다는 일반화 능력에 있습니다. 예를 들어 1,600만 가지가 넘는 전체 색상 중 단 20~30개에 대한 정답만 알려주었음에도 불구하고, 인공신경망은 학습하지 않은 나머지 수많은 색상에 대해서도 적절한 글씨색을 정확히 판별해냅니다. 이러한 원리는 의료 분야의 암 판별이나 사물 인식 기술에도 동일하게 적용됩니다. 수천 장의 사진을 학습한 인공지능이 한 번도 본 적 없는 환자의 영상에서 병변을 찾아내는 것처럼, 기계는 데이터의 파편 속에서 보편적인 규칙을 스스로 찾아내며 인간의 한계를 뛰어넘고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 1

인공지능은 1950년대 무렵 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들려는 야심 찬 시도에서 처음 출발했습니다. 당시 막 등장하기 시작한 컴퓨터는 주로 수치 계산에 사용되었으나, 초기 연구자들은 이를 활용해 인간의 고유한 영역인 지적 활동을 재현하고자 했습니다. 이러한 흐름의 중심에는 현대 컴퓨터 과학의 아버지라 불리는 앨런 튜링이 있었으며, 그는 기계의 지능 수준을 평가하기 위한 '튜링 테스트'를 제안하며 연구의 이론적 기틀을 마련했습니다. 이후 지난 70여 년 동안 인공지능은 기술적 도약과 침체기를 반복하며 지금의 모습으로 진화해 왔습니다. 1970년대부터 80년대 사이에는 인간의 전문적인 지식을 기계에 직접 주입하여 문제를 해결하려는 '전문가 시스템'이 주류를 이루었습니다. 의학 지식을 프로그래밍하여 의사처럼 진단하는 시스템 등이 개발되어 산업계에서 큰 주목을 받기도 했습니다. 그러나 이 방식은 사람이 가진 방대한 지식을 일일이 컴퓨터 언어로 변환하여 입력해야 한다는 치명적인 한계가 있었습니다. 결국 기계의 지능이 인간이 정의한 수준을 넘어서지 못한다는 벽에 부딪혔고, 인공지능 분야는 한동안 기술적 한계를 느끼며 긴 정체기인 '인공지능의 겨울'을 맞이하게 되었습니다. 정체기를 극복하기 위해 등장한 대안은 기계가 지식을 전수받는 대신 데이터로부터 규칙을 직접 배우는 '머신러닝' 방식으로의 전환이었습니다. 이는 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망 기반의 학습법으로, 입력된 데이터와 정답 사이의 오류를 계산하고 이를 스스로 수정하며 성능을 개선하는 원리를 가집니다. 1980년대에 개발된 오차 역전파 알고리즘 등은 이러한 머신러닝의 중요한 이론적 토대가 되었습니다. 이는 인공지능이 인간이 짜놓은 프로그래밍의 한계를 넘어, 대규모 데이터를 통해 스스로 지능을 고도화할 수 있는 새로운 가능성을 열어준 혁신적인 사건이었습니다. 2000년대에 들어서면서 머신러닝은 다양한 분야에서 이정표를 세우며 급격히 발전하기 시작했습니다. 체스 세계 챔피언을 꺾은 딥 블루부터 자율주행 기술의 가능성을 증명한 다르파 그랜드 챌린지, 그리고 스마트폰의 음성 비서인 시리와 퀴즈쇼 우승자인 왓슨에 이르기까지 인공지능은 실질적인 성과를 증명해 나갔습니다. 특히 2016년 알파고의 등장은 바둑이라는 복잡한 영역에서 인공지능이 인간의 직관을 압도할 수 있음을 보여주었습니다. 이러한 성공 사례들은 머신러닝 기술이 지닌 막강한 잠재력을 전 세계에 각인시키는 결정적인 계기가 되었습니다. 오늘날 인공지능 혁명의 핵심인 '딥러닝'은 신경망의 층을 매우 깊게 쌓아 복잡한 문제를 해결하는 고도화된 머신러닝 기술입니다. 2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 기반의 알고리즘이 압도적인 성능으로 우승하며 인공지능 연구의 새로운 패러다임이 열렸습니다. 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 정교한 신경망 알고리즘이라는 세 가지 요소가 조화를 이루면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 이제 인공지능은 시각 지능과 자연어 처리를 비롯한 과거의 난제들을 해결하며, 산업 전반에 걸쳐 인간의 능력을 보조하고 혁신을 주도하는 필수적인 기술로 자리 잡았습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래_PART 1

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지나 비디오의 내용을 자동으로 이해하도록 만드는 기술입니다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 딥러닝은 여러 개의 층으로 구성된 인공 신경망을 활용한 기계 학습 방법의 일종입니다. 기존의 기계 학습이 사람이 직접 데이터를 수학적 형태로 가공해야 했던 것과 달리, 딥러닝은 데이터 자체에서 중요한 특징을 추출하고 이를 표현하는 방법까지 스스로 학습한다는 점에서 혁신적인 차별성을 가집니다. 대표적인 신경망 구조로는 공간 정보가 담긴 2차원 데이터를 처리하는 합성곱 신경망(CNN)과 시계열 데이터를 다루는 순환 신경망(RNN)이 있습니다. CNN은 이미지에 필터를 적용하여 유의미한 정보를 추출하며, RNN은 출력값이 다시 입력으로 들어가는 구조를 통해 시간의 흐름에 따른 데이터 변화를 파악합니다. 이러한 기술적 토대 위에서 인공지능은 비디오나 음성, 텍스트 문장과 같은 복잡한 정보를 더욱 정교하게 분석할 수 있게 되었습니다. 객체 검출과 의미론적 이미지 분할은 컴퓨터 비전의 주요 응용 분야입니다. YOLO 알고리즘은 이미지를 격자로 나누어 객체의 위치와 종류를 동시에 예측함으로써 매우 빠른 속도로 검출을 수행합니다. 또한, 이미지의 모든 픽셀이 어떤 클래스에 속하는지 구분하는 의미론적 이미지 분할 기술은 자율 주행 자동차가 도로 환경과 장애물을 인식하는 데 필수적입니다. 이는 인코더와 디코더가 대칭을 이루는 CNN 구조를 통해 해상도를 유지하며 정확한 모양을 잡아냅니다. 객체 추적은 비디오 프레임 사이에서 특정 대상의 위치 변화를 실시간으로 파악하는 기술입니다. 추적 과정에서는 대상의 모양이나 자세가 계속 변하기 때문에 실시간 재학습 과정이 동반되기도 합니다. 최근에는 시각 정보와 언어 정보를 결합한 시각 질의응답(VQA) 기술도 주목받고 있습니다. 이미지에서 정보를 추출하는 CNN과 질문 문장을 이해하는 RNN이 결합하여, 이미지 내용에 대한 질문에 적절한 정답을 제시하는 고차원적인 지능을 보여줍니다. 이미지 캡셔닝은 이미지를 설명하는 문장을 생성하는 기술로, 마치 이미지를 언어로 번역하는 과정과 유사합니다. 이 시스템은 CNN을 통해 이미지 정보를 인코딩하고, 이를 바탕으로 RNN이 단어를 하나씩 생성하며 완전한 문장을 만들어냅니다. 비록 완벽하지는 않더라도 장면의 맥락을 파악하여 적절한 묘사를 제공할 수 있습니다. 이처럼 컴퓨터 비전과 딥러닝의 결합은 단순한 시각적 인지를 넘어 인간의 언어와 상호작용하는 단계로 발전하고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래_PART 2

딥러닝 기술이 데이터를 분석하는 단계를 넘어, 새로운 데이터를 직접 생성해내는 생성 모델의 시대로 접어들었습니다. 그 중심에는 2014년 등장한 ‘적대적 생성 신경망(GAN)’이 있습니다. 이 구조는 생성자와 판별자라는 두 가지 네트워크를 활용하여 높은 수준의 결과물을 도출합니다. 초기에는 아주 작은 이미지 생성에 그쳤으나, 최근에는 실제 사진과 구분하기 어려울 정도의 고해상도 이미지를 생성하는 수준에 이르렀으며 이는 예술과 디자인 등 다양한 산업 분야에 새로운 혁신을 가져오고 있습니다. 생성형 AI는 단순히 임의의 이미지를 생성하는 것을 넘어 사용자의 의도를 반영하는 조건부 생성에서도 두각을 나타내고 있습니다. 사용자가 영역별로 클래스를 지정해 간단한 그림을 그리면, 신경망이 이를 바탕으로 실제 풍경과 같은 정교한 이미지를 완성해 줍니다. 또한 흑백 사진을 컬러로 복원하는 작업처럼 실용적인 응용도 가능합니다. 컬러 사진을 흑백으로 바꾸는 과정이 매우 간단하기 때문에 양질의 학습 데이터를 대량으로 확보할 수 있으며, 이를 통해 인공지능은 흑백 데이터 속에서 색상 정보를 정교하게 유추하는 법을 학습합니다. 이미지의 품질을 개선하는 화질 개선 분야에서도 딥러닝은 놀라운 성능을 발휘합니다. 노이즈가 심해 형체를 알아보기 힘든 사진이라도, 컴퓨터는 사물의 형태나 클래스에 대한 사전 정보를 바탕으로 미세한 패턴을 파악해 선명한 결과물을 도출합니다. 비디오의 프레임 사이를 메워주는 보간 기술 역시 주목받고 있습니다. 초당 30프레임의 영상을 240프레임으로 변환하여 훨씬 매끄러운 움직임을 구현하는 이 기술은 프레임 간의 자연스러운 연결을 생성하여 시청자가 느끼는 시각적 몰입감을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 강화 학습은 행동에 따른 피드백을 통해 스스로 최적의 전략을 수립하는 인공지능의 진화된 형태입니다. 벽돌 깨기 게임에서 점수를 극대화하는 방법을 스스로 터득한 인공지능은 이제 인간의 기보 없이 룰만으로 학습하여 바둑과 체스에서 정점에 도달했습니다. 최근에는 정보가 제한된 스타크래프트 같은 복잡한 게임 환경에서도 뛰어난 성적을 내고 있습니다. 보이지 않는 영역의 상황을 추정하고 수많은 유닛을 동시에 관리해야 하는 고난도 과제는 인공지능이 실제 세상의 복잡한 문제들을 충분히 해결할 수 있음을 증명합니다. 인공지능 기술이 우리의 일상에 가장 큰 영향을 미칠 분야는 바로 자율 주행입니다. 테슬라와 같은 기업들은 카메라 기반의 컴퓨터 비전 시스템을 활용해 도로 상황을 실시간으로 분석합니다. 차량 곳곳에 장착된 카메라로 들어온 시각 정보를 처리하여 주변 사물, 차선, 도로의 흐름을 정확하게 인식합니다. 단순히 사물을 구별하는 수준을 넘어 상황을 판단하고 주행을 제어하는 고도의 지능형 시스템은 인간의 안전을 지키고 교통 환경을 혁신하는 미래 핵심 기술로서 그 가치를 입증하며 우리 곁으로 다가오고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법_PART 1

대중문화 속 인공지능은 크게 두 가지 형태로 묘사됩니다. 터미네이터처럼 인간의 신체를 닮은 신체형 인공지능 형태와 아이언맨의 자비스처럼 형체 없이 어디에나 존재하는 전지전능한 형태입니다. 이들의 근본적인 차이는 데이터를 수집하는 방식에 있습니다. 신체형 인공지능은 인간처럼 시각과 촉각을 통해 세상과 직접 상호작용하며 정보를 얻지만, 자비스와 같은 형태는 네트워크를 통해 방대한 데이터를 흡수합니다. 인공지능이 실제 물리적 환경에서 인간처럼 움직이기 위해서는 단순히 논리적인 문제를 푸는 능력을 넘어, 세상을 입체적으로 파악하고 상호작용하는 데이터 처리 과정이 필수적입니다. 인공지능이 바둑을 두는 단순한 동작조차 사실은 복잡한 데이터 수집과 처리의 결과입니다. 2차원 카메라 영상으로 들어온 정보를 분석해 바둑판의 3차원 위치를 정확히 계산해야만 바둑돌을 원하는 곳에 놓을 수 있기 때문입니다. 인간은 태어난 후 수개월에 걸쳐 시각 정보를 통해 사물의 거리를 파악하는 법을 배웁니다. 아기가 손을 뻗어 물체를 잡는 행위는 뇌가 망막에 맺힌 2차원 정보를 바탕으로 거리와 위치를 정밀하게 계산해낸 결과입니다. 이처럼 인공지능이 현실 세계와 유기적으로 연결되기 위해서는 인간의 3차원 지각 능력을 수학적으로 구현하는 과정이 무엇보다 중요합니다. 우리가 세상을 입체적으로 보는 비밀은 두 눈의 시각 차이인 '양안 시차'에 있습니다. 왼쪽 눈과 오른쪽 눈이 사물을 바라보는 각도가 다르기에 망막에 맺히는 상의 위치도 차이가 발생하며, 우리 뇌는 이를 이용해 거리를 계산합니다. 이를 수학적 모델로 환산하면 눈 사이의 거리인 베이스라인(Baseline)과 초점 거리, 그리고 각 눈에 맺힌 좌표값을 변수로 하는 방정식이 성립합니다. 놀랍게도 생후 5개월 된 아기의 머릿속에서는 이 연립방정식을 풀어 미지수인 거리와 좌표를 실시간으로 구해내는 과정이 일어납니다. 이러한 원리는 3D 영화나 가상현실 장치에서 입체감을 구현하는 핵심 기술로도 활용됩니다. 인공지능이 3차원 세계를 인식하는 또 다른 방법은 특수한 하드웨어를 사용하는 것입니다. 돌고래가 음파를 쏴서 물체를 탐지하는 것처럼, 전자기파를 이용하는 레이더(RADAR)나 빛을 이용하는 라이다(LiDAR)가 대표적입니다. 특히 라이다는 레이저가 물체에 부딪혀 돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하는데, 최근에는 모바일 기기에도 탑재될 만큼 대중화되었습니다. 하드웨어 방식은 물리 법칙을 직접 이용하므로 처리 속도가 매우 빠르고 정확도가 높다는 강력한 장점이 있습니다. 하지만 고가의 장비가 필요하며, 장비가 없는 환경이나 이미 촬영된 2차원 자료만으로는 공간 정보를 생성하기 어렵다는 제약이 있습니다. 하드웨어의 도움 없이 수학적 원리만으로 2차원 영상에서 3차원 정보를 복원하는 기술도 존재합니다. 카메라가 비스듬하게 촬영한 타일 바닥을 위에서 본 것처럼 평면적으로 이미지 정정을 하는 과정이 좋은 예시입니다. 컴퓨터는 평행한 직선들이 소실점이라는 한 점으로 모이는 원리를 역이용합니다. 사진상에 나타난 소실점의 방정식을 구한 뒤, 이를 무한대로 보내는 수학적 함수를 적용하면 일그러진 사각형을 본래의 형태로 되돌릴 수 있습니다. 여기에 선들의 직교성 등 추가적인 기하학적 정보를 결합하면, 인공지능은 단 한 장의 사진만으로도 대상의 실제 모양과 공간적 배치를 정밀하게 유추해낼 수 있게 됩니다.

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AI 리터러시🤖🖥️│선을 넘는 과학자들

오늘날 우리는 AI가 일상에 깊숙이 들어온 시대를 살아가고 있습니다. 설거지 로봇이나 AI 에이전트처럼 사람의 일을 대신해주는 기술이 실제로 상용화되고 있으며, 이러한 변화는 우리의 생활 방식을 크게 바꾸고 있습니다. 자율주행차, AI 검색 기능, 그리고 다양한 스마트 기기들이 등장하면서 기존의 정보 소비 방식과 생활 패턴이 빠르게 변화하고 있습니다. 이제는 단순히 기술을 사용하는 것을 넘어, 그 원리와 작동 방식을 이해하는 것이 중요해졌습니다. AI가 우리의 삶에 미치는 영향은 교육 분야에서도 두드러집니다. 예를 들어, AI가 부모의 목소리로 책을 읽어주는 기기가 등장하면서, 아이들의 학습 환경이 크게 달라지고 있습니다. 또한, 딥페이크 기술을 활용한 가상 연예인, 사진을 자동으로 보정하는 앱 등 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있습니다. 이러한 변화 속에서 우리는 AI를 단순히 소비하는 데 그치지 않고, 안전하게 활용하는 방법과 비판적으로 사고하는 능력을 길러야 합니다. AI 리터러시는 단순히 AI를 잘 사용하는 것에 그치지 않고, AI의 원리와 한계, 그리고 사회적 영향을 이해하는 능력을 포함합니다. AI에게 개인정보를 함부로 입력하지 않는 등 안전한 사용법을 익히는 것은 물론, AI가 제공하는 정보의 신뢰성을 스스로 판단할 수 있어야 합니다. 또한, AI가 우리의 일상에 어떻게 적용되는지, 추천 알고리즘이나 내비게이션, 사진 보정 등 다양한 사례를 통해 그 원리를 이해하는 것이 필요합니다. 최근에는 AI가 전문가 수준의 작업까지 수행할 수 있게 되면서, 기존에 인간만이 할 수 있다고 여겨졌던 직업들도 빠르게 대체되고 있습니다. 이에 따라 단순한 기술 습득만으로는 경쟁력을 갖추기 어려워졌으며, 오히려 특정 분야에 대한 깊은 전문성과 창의적 사고가 더욱 중요해지고 있습니다. AI 시대에는 자신의 강점을 살려 전문성을 키우는 것이 필수적입니다. 미래 사회에서는 AI와 협업하며 새로운 가치를 창출할 수 있는 능력이 요구됩니다. 단순히 AI를 활용하는 것에서 나아가, AI가 할 수 없는 영역을 탐구하고, 도메인 지식을 바탕으로 문제를 해결하는 역량이 중요해졌습니다. 또한, 다른 사람과의 협업, 소통, 융합적 사고와 같은 소프트 스킬 역시 미래 인재에게 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 결국, AI 시대의 주인공은 기술을 이해하고 창의적으로 활용할 수 있는 여러분임을 잊지 마시기 바랍니다.

국립과천과학관선을 넘는 과학자들🔬

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국립광주과학관 2024년 6회(12월) 과학스쿨 : 로봇에게 공간지각 능력이 생긴다면?

과거의 로봇은 주로 공장의 조립 라인처럼 고정된 장소에서 정해진 작업만을 수행하는 기계 팔의 형태에 머물러 있었습니다. 하지만 최근의 로봇 공학은 보스턴 다이내믹스의 로봇들처럼 공간을 자유롭게 이동하며 복잡한 임무를 수행하는 방향으로 패러다임이 변화하고 있습니다. 이러한 변화의 핵심은 바로 로봇에게 '공간 지각 능력'을 부여하는 것에 있습니다. 로봇이 스스로 주변 환경을 인지하고 자신의 위치를 파악(Localization)할 수 있게 됨으로써, 인간의 생활 공간 속으로 깊숙이 들어올 준비를 마치게 된 것입니다. 로봇의 본질은 결국 컴퓨터로 프로그래밍이 가능한 기계라고 할 수 있습니다. 우리가 일상적으로 사용하는 컴퓨터가 연산을 통해 정보를 처리하듯이, 로봇은 물리적인 실체를 가지고 현실 세계의 복잡한 현상을 수학적 모델링을 통해 동작합니다. 단순히 사칙연산을 반복하는 수준을 넘어, 주변 환경을 데이터로 변환하고 이를 바탕으로 스스로 판단하여 움직이는 것이 로봇 공학의 핵심입니다. 이러한 범용 로봇의 실현을 위해 전 세계의 수많은 과학자는 물리적 하드웨어와 지능형 소프트웨어의 결합을 연구하고 있습니다. 최근 로봇 산업에서 가장 뜨거운 화두는 인간의 형태를 닮은 휴머노이드 로봇입니다. 과거에는 연구실 수준에 머물렀던 기술이 이제는 테슬라나 마이크로소프트와 같은 빅테크 기업들의 막대한 자본과 결합하며 비약적인 발전을 이루고 있습니다. 과거 개인용 컴퓨터와 스마트폰이 세상을 바꾸었듯이, 이제는 휴머노이드 로봇이 차세대 하드웨어 플랫폼이 될 것이라는 전망이 지배적입니다. 노동의 해방이라는 궁극적인 목적을 향해 나아가는 이 여정은 단순한 기술 개발을 넘어 새로운 경제적 가치를 창출하고 있습니다. 로봇이 공간을 인지하는 방식은 동물의 생태적 특성에서 아이디어를 얻기도 합니다. 예를 들어, 육식 동물은 양쪽 눈이 앞을 향해 있어 사냥감과의 거리를 정확히 측정하는 양안시 능력이 발달했습니다. 반면 초식 동물은 넓은 시야를 확보하여 포식자를 감지하는 데 특화되어 있습니다. 로봇 역시 두 개의 카메라를 활용해 입체감을 느끼는 '스테레오 비전' 기술을 통해 3차원 공간을 이해합니다. 사람이 무의식중에 뇌에서 처리하는 복잡한 거리 계산을 로봇은 정교한 수학적 알고리즘을 통해 수행하며 공간감을 획득하게 됩니다. 시각 정보는 빛에 의존하기 때문에 어두운 환경에서는 한계가 명확합니다. 이를 극복하기 위해 로봇은 박쥐나 돌고래처럼 스스로 신호를 보내고 돌아오는 시간을 측정하는 능동적 인지 방식을 사용하기도 합니다. 대표적인 장치인 라이다(LiDAR)는 레이저를 발사해 주변 사물과의 거리를 센티미터 단위로 정확하게 측정하여 지도를 작성(Mapping)합니다. 비록 카메라에 비해 비싸고 전력 소모가 크다는 단점이 있지만, 자율주행 자동차나 재난 구조용 로봇처럼 높은 정밀도가 필요한 분야에서는 공간 지각을 위한 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 공간 지각 능력을 갖춘 로봇은 인간이 가기 힘든 위험한 장소에서 그 진가를 발휘합니다. 재난 현장에서 미지의 동굴을 탐사하거나, 가스 누출 사고가 발생한 폐허 속에서 부상자의 우선순위를 분류하는 작업 등이 대표적입니다. 또한, 국제 우주 정거장(ISS)에서는 작은 로봇인 애스트로비(Astrobee)들이 스스로 비행하며 소음을 측정하거나 내부를 점검하는 등 우주비행사들의 번거로운 잡무를 대신 수행하고 있습니다. 로봇이 주변 환경을 이해하고 자율적으로 행동할 수 있게 되면서 인간의 안전과 편의를 극복하는 범위는 점차 우주까지 넓어지고 있습니다. 로봇 공학의 발전은 단순히 산업 현장에만 국한되지 않고 우리 가정의 풍경도 바꿀 것입니다. 과거에는 전문가들만 사용하던 고가의 컴퓨터와 스마트폰이 이제는 누구나 소유하는 필수품이 된 것처럼, 머지않은 미래에는 집집마다 퍼스널 로봇이 보급될 것으로 예상됩니다. 로봇 청소기에서 시작된 실내 공간 인지 기술은 이제 더 정교한 가사 지원과 개인 비서 서비스로 진화하고 있습니다. 공간을 스스로 이해하고 움직이는 지능형 로봇은 인류가 한 단계 더 높은 수준의 생활 편의를 누릴 수 있도록 돕는 새로운 동반자가 될 것입니다.

국립광주과학관강연&포럼

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올타임 레전드!! 2024 SF미래과학축제, 다들 즐기셨나요?😆 l 싸돌이가 간다

국립과천과학관에 오랜만에 방문하니, 예전과는 사뭇 달라진 분위기가 느껴집니다. 많은 사람들이 모여 활기찬 분위기를 자아내고, 곳곳에서 다양한 체험 프로그램이 진행되고 있습니다. 특히 가족 단위로 즐길 수 있는 행사들이 많아져, 과학관이 단순한 전시 공간을 넘어 모두가 함께 즐길 수 있는 과학 축제의 장으로 변화하고 있음을 실감할 수 있습니다. 2024년 SF 미래 과학 축제는 과학 방탈출, 패밀리 화성 탐사, 로봇 경연대회, 사이언스 피크닉 등 가족이 함께 참여할 수 있는 프로그램들로 가득합니다. 이 축제는 매년 하반기에 개최되어, 과학에 대한 흥미와 호기심을 자극하는 다양한 체험을 제공합니다. 과학관 홍보대사로서도 매번 이 축제에 참여해야 할 만큼, 그 매력과 규모가 점점 커지고 있습니다. 과학관 내 부스에서는 국내 로봇 기업과 연구소들이 참가하여 첨단 로봇 기술을 선보이고 있습니다. 특히 사족보행 로봇은 어린이들의 큰 관심을 끌며, 직접 로봇과 달리기 경주를 하거나 다양한 동작을 체험할 수 있어 관람객들에게 색다른 즐거움을 선사합니다. 로봇과의 상호작용을 통해 과학기술의 발전을 몸소 느낄 수 있는 기회가 제공됩니다. 또한, 캠퍼스 자율 주행 배송 로봇과 같은 실생활에 적용 가능한 로봇들도 소개되고 있습니다. 이 로봇들은 음식을 안전하게 배달할 수 있도록 설계되어, 미래의 생활이 어떻게 변화할지에 대한 상상력을 자극합니다. 다양한 로봇들과 함께하는 경주와 체험을 통해, 로봇 기술이 우리 일상에 얼마나 가까워졌는지 실감할 수 있습니다. 로봇과의 교감은 단순한 체험을 넘어, 실제로 로봇과 악수하거나 춤을 추는 등 인간과 로봇의 경계가 점점 허물어지고 있음을 보여줍니다. 로봇의 부드러운 손길과 유연한 동작은 관람객들에게 신기함과 감탄을 자아내며, 미래 사회에서 로봇이 어떤 역할을 하게 될지에 대한 기대감을 높입니다.

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물리학
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미래의 응급차🚑에는 사람이 없다?! 자유주행과 인공지능이 발달한 미래의 모습!ㅣ싸돌이가 간다

로봇개와 함께 달리기를 하며 느낀 점은 그 속도와 민첩함이 인간을 압도한다는 것이었습니다. 전시 공간에서는 다양한 산업군에서 활용되는 사족보행 로봇개를 만날 수 있었는데, 이들은 소방, 경찰, 군인 등 위험하거나 반복적인 업무를 대신 수행합니다. 로봇개는 단순히 명령을 따르는 수준을 넘어, 개별적인 훈련과 학습을 통해 점점 더 유연하고 정교하게 움직일 수 있도록 발전하고 있습니다. 이러한 변화는 인간이 직접 하기 어려운 일이나 위험한 환경에서 로봇이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줍니다. 물류와 제조업 현장에서도 로봇의 활용이 점점 확대되고 있습니다. 물류로봇은 다양한 상품을 스스로 인식하고 분류하며, 자동차 공장에서는 무거운 부품을 대신 들어주는 등 인간의 노동을 대체하고 있습니다. 이러한 로봇의 도입으로 물류센터는 24시간 가동이 가능해졌으며, 효율성과 안전성이 크게 향상되었습니다. 하지만 기존의 관제 시스템만으로는 모든 위험 상황을 예측하고 대응하는 데 한계가 있었으나, 인공지능이 도입되면서 더욱 신속하고 정확하게 위험을 감지하고 대처할 수 있게 되었습니다. 미래형 응급차 전시 공간에서는 완전 자율주행 자동차의 모습을 상상해볼 수 있었습니다. 운전기사가 필요 없는 자율주행차는 단순한 이동 수단을 넘어, 다양한 목적에 맞게 공간이 확장될 수 있습니다. 앞으로는 간호사나 의사까지도 로봇이 대신할 수 있는 시대가 올 수 있으며, 실제로 로봇 약사가 약국에 있다면 어떨지에 대한 질문도 던져졌습니다. 이러한 변화는 편리함과 동시에 두려움도 함께 가져오며, 인간과 로봇의 역할에 대한 깊은 고민을 불러일으킵니다.

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핫하다 핫해🔥로봇과 AI를 한 눈에~! 막 개관한! 서울로봇인공지능과학관에 다녀왔습니다 l 싸돌이가 간다

도심 한가운데 위치한 과학관은 마치 우주선처럼 독특한 외관을 자랑합니다. 이곳에서는 로봇과 인공지능을 주제로 한 다양한 전시가 펼쳐지고 있어 방문객들의 호기심을 자극합니다. 관람객들은 실제로 자율주행 자동차 시뮬레이터를 체험하며, 현재 기술의 발전 단계와 미래의 모습을 직접 경험할 수 있습니다. 특히 자율주행 2단계와 3단계의 차이를 이해하고, 특정 구간에서 운전자가 핸들을 놓을 수 있는 3단계의 혁신적인 기능을 체험하는 과정은 기술의 진보를 실감하게 합니다. 자율주행 시뮬레이터 체험 중에는 예상치 못한 돌발 상황이 발생할 수 있으며, 이때 운전자의 개입이 필요하다는 점도 강조됩니다. 이어지는 트롤리 딜레마 시뮬레이터에서는 자율주행 기술이 마주할 수 있는 윤리적 문제에 대해 고민하게 만듭니다. 사고 상황에서 어떤 선택이 더 윤리적인지 관람객 스스로 결정해야 하는 이 체험은, 기술 발전과 함께 따라오는 도덕적 책임에 대해 깊이 생각하게 합니다. 선택의 어려움과 책임감은 관람객들에게 새로운 시각을 제공합니다. 전시 공간을 이동하면서 관람객들은 다양한 로봇과 인공지능을 직접 만나볼 수 있습니다. 메타 휴머노이드와의 대화, 그리고 인공지능이 인간의 영역을 어디까지 침범할 수 있는지에 대한 질문이 이어집니다. 특히 얼굴 인식 알고리즘을 피해서 초상화를 그리는 미션은, 인공지능의 발전 속에서 인간만의 고유한 창의성과 예술성이 무엇인지 다시금 생각하게 만듭니다. 화가들이 얼굴 인식을 피하기 위해 점점 추상화로 나아가는 과정은 예술과 기술의 경계에 대한 흥미로운 실험입니다. AI 페르소나 전시에서는 관람객의 표정을 인식해 다양한 얼굴을 그려내는 인공지능의 능력을 체험할 수 있습니다. 이처럼 로봇과 인공지능이 예술품을 빠르게 만들어내는 시대에, 인간이 맡아야 할 역할에 대한 고민도 함께 제기됩니다. 과연 인간만이 할 수 있는 일은 무엇일지, 그리고 앞으로의 사회에서 인간의 고유한 영역은 어디에 남아 있을지에 대한 질문이 자연스럽게 떠오릅니다. 과학관은 이러한 고민을 관람객들에게 미션으로 제시하며, 스스로 답을 찾아보도록 유도합니다. 마지막으로, 인공지능이 감정까지 치유해주는 전시를 통해 인간과 로봇의 관계에 대한 새로운 가능성을 엿볼 수 있습니다. 로봇이 상담사처럼 감정을 위로해주는 시대가 올 수도 있지만, 여전히 인간만이 섬세하게 공감하고 위로할 수 있는 부분이 남아 있다는 점도 강조됩니다. 기술의 발전이 인간의 역할을 완전히 대체할 수는 없으며, 오히려 인간만의 고유한 감성과 창의성이 더욱 중요해질 수 있음을 시사합니다. 이처럼 과학관의 전시는 기술과 인간의 미래에 대해 깊이 있는 성찰을 이끌어냅니다.

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같은 하늘 아래 새로운 것은 없다🧐 독수리🦅 눈 모방 이글아이 카메라 개발! | 요즘과학

최근 연구진은 독수리의 뛰어난 시각적 특성을 모방한 새로운 카메라 기술인 '이글아이'를 개발했습니다. 독수리는 상위 포식자로서 멀리 있는 먹잇감을 정확하게 포착해야 하기에 인간과는 다른 독특한 눈 구조를 가지고 있습니다. 이러한 자연의 설계를 공학적으로 재해석하여 물체 감지 능력을 극대화한 것이 이번 기술의 핵심입니다. 이 기술은 기존 광학 시스템이 가진 한계를 극복하고 더 넓고 선명한 시야를 제공하는 데 목적이 있습니다. 독수리의 눈이 특별한 이유는 망막의 중심부인 '중심와'에 있습니다. 독수리의 중심와는 사람보다 훨씬 좁고 깊게 파여 있어, 멀리 있는 물체를 마치 망원 렌즈로 보는 것처럼 확대해서 선명하게 볼 수 있습니다. 또한 색을 감지하는 원추세포의 밀도가 사람보다 5배나 높고, 인간이 볼 수 없는 자외선 영역까지 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 생물학적 이점 덕분에 독수리는 광활한 하늘에서도 아주 작은 움직임을 놓치지 않고 포착할 수 있는 것입니다. 연구팀은 독수리의 시각 체계를 모방하기 위해 인공 중심와와 다중 파장 이미지 센서를 결합했습니다. 특히 광흡수율이 뛰어난 페로브스카이트 물질을 활용해 자외선과 가시광선을 동시에 감지할 수 있는 수직 적층형 센서를 제작했습니다. 이 카메라는 중앙부 물체를 확대해 보여주면서도 주변 시야를 동시에 확보할 수 있다는 점이 가장 큰 특징입니다. 기존 카메라가 줌 기능을 사용할 때 주변 정보를 잃어버리는 단점을 보완하여, 물체 인지 신뢰도를 기존 대비 약 2배 이상 높였습니다. 생체모방기술은 독수리에 그치지 않고 농게의 눈을 모방한 수륙양용 카메라로도 이어졌습니다. 농게는 물속과 밖을 오가며 생활하기 때문에 굴절률 변화에 대응하는 독특한 편평형 렌즈 구조를 가지고 있습니다. 연구진은 이를 모방해 200여 개의 마이크로 렌즈를 구형으로 배치하여 360도 전 방향을 왜곡 없이 촬영할 수 있는 시스템을 구현했습니다. 이는 공기와 물의 굴절률 차이로 인해 발생하는 영상 왜곡 문제를 해결하며 자율주행 및 보안 분야에서 새로운 가능성을 제시했습니다. 광학 렌즈 기술은 4차 산업혁명의 핵심인 인공지능과 자율주행의 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 자연이 수억 년의 진화를 통해 완성한 정교한 감각 기관을 모방하는 것은 기술적 한계를 돌파하는 지름길이 되고 있습니다. 독수리와 농게의 눈에서 얻은 힌트가 미래 모빌리티, 드론, 그리고 생체 보안 기술에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 자연의 지혜를 빌린 이러한 창의적인 시도들은 우리가 더 안전하고 편리한 미래 사회로 나아가는 데 든든한 밑거름이 될 것입니다.

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AI 기술 발전🎇에 따라 로봇 기능이 행동중심에서 자율적 대처까지 확장된다! 지금 가장 핫한 로봇공학🦾 | 2024 가족동반 진로탐색

로봇공학은 단순히 기계 장치를 만드는 것을 넘어 인간과 로봇 사이의 상호작용을 탐구하는 학문입니다. 특히 인간-로봇 상호작용(HRI) 연구는 로봇의 행동, 표정, 목소리가 인간에게 얼마나 자연스럽게 다가가는지를 중점적으로 다룹니다. 로봇은 인공지능 스피커나 컴퓨터와 달리 물리적인 실체를 가지고 움직이기 때문에, 이러한 '체화된 특징'은 인간의 인지 방식에 깊은 영향을 미칩니다. 따라서 로봇이 사람과 유사하게 반응하도록 설계하는 과정은 로봇이 우리 사회의 일원으로 받아들여지는 데 필수적인 요소가 됩니다. 로봇은 감각, 판단, 행동이라는 세 가지 핵심 기능을 갖춘 자율적인 기계 장치입니다. 감각과 판단은 주로 정교한 컴퓨터 알고리즘을 통해 구현되며, 행동은 기계적인 메커니즘과 제어 기술을 통해 물리적인 움직임으로 나타납니다. 이처럼 로봇공학은 기계, 전기전자, 컴퓨터 과학 등 다양한 학문이 결합된 대표적인 융복합 학문입니다. 단순히 정해진 명령을 수행하는 기계를 넘어, 복잡한 환경에서 스스로 상황을 인식하고 최적의 행동을 결정하는 지능형 시스템을 구축하는 것이 로봇공학의 궁극적인 지향점이라 할 수 있습니다. 최근 로봇공학의 가장 큰 변화는 생성형 인공지능 기술의 비약적인 발전과 접목입니다. 과거에는 로봇의 하드웨어 설계와 제어 시스템에 연구가 집중되었다면, 이제는 딥러닝을 통해 로봇이 스스로 상황을 판단하고 대처하는 능력이 향상되었습니다. 특히 거대 언어 모델 기반의 인공지능은 로봇이 인간의 복잡한 음성 명령을 이해하고, 시각 정보를 바탕으로 추론하며 자율적으로 임무를 수행하게 만듭니다. 이러한 기술적 진보는 로봇이 특정 시나리오를 벗어나 일반적인 환경에서도 인간과 자연스럽게 소통하며 협력할 수 있는 시대를 열어가고 있습니다. 미래 사회에서 로봇은 노동력 부족과 고령화 문제를 해결할 핵심적인 열쇠가 될 전망입니다. 인간의 형태를 닮은 휴머노이드 로봇은 기존의 산업 현장뿐만 아니라 일상적인 공간에서도 인간의 작업을 보조하고 대체할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 특히 고령화가 가속화되는 현대 사회에서 노년층의 일상생활을 돕는 돌봄 로봇에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 사회적 요구를 충족하기 위해 로봇은 단순한 도구를 넘어 인간의 삶의 질을 높이는 동반자로서 그 역할이 점차 확대되고 있으며 관련 연구도 활발히 진행 중입니다. 로봇공학 전문가가 되기 위해서는 특정 분야의 지식을 넘어 다양한 학문을 아우르는 융합적 사고 능력이 필수적입니다. 기계, 전기전자, 코딩에 대한 기초 지식은 물론이고, 여러 전문가와 소통하며 문제를 해결하는 협업 능력이 무엇보다 중요합니다. 로봇은 혼자만의 힘으로 완성할 수 없는 복잡한 시스템이기 때문입니다. 따라서 청소년 시기부터 아두이노와 같은 교구를 활용해 직접 로봇을 제작해 보거나 관련 경진 대회에 참여하며 실전 경험을 쌓는 것이 좋습니다. 수많은 시도와 실패를 통해 얻은 경험은 미래의 로봇공학자로서 성장하는 데 소중한 자산이 될 것입니다.

국립과천과학관과학강연👨‍🏫

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[댓글 이벤트] 자기의 일은 스스로 하자~♬ 알아서 척척 자율 주행 자동차(with 한국전자통신연구원 김진우 선임연구원)🚘 | 요즘과학

자율주행 기술은 미국 자동차공학회(SAE)가 정의한 기준에 따라 0단계부터 5단계까지의 레벨로 구분됩니다. 현재 우리가 도로에서 흔히 접하는 양산차들은 대부분 레벨 2 수준에 머물러 있으며, 기술적 진보를 통해 레벨 3에 근접하고 있는 과도기적 단계인 2.5단계라고 볼 수 있습니다. 레벨 2는 조향과 속도 제어가 동시에 가능하지만 운전자가 항상 전방을 주시하고 핸들을 잡아야 하는 주행 보조 시스템의 성격이 강합니다. 진정한 의미의 자율주행 자동차는 시스템이 주행의 주도권을 갖기 시작하는 레벨 3 단계부터라고 정의할 수 있습니다. 자율주행이 구현되기 위해서는 인지, 판단, 제어라는 세 가지 핵심 기술이 유기적으로 작동해야 합니다. 인지 기술은 카메라, 라이다, 레이더 등 다양한 센서를 활용해 주변의 차량, 보행자, 신호등 정보를 파악하는 인간의 시각적 기능을 대신합니다. 이렇게 수집된 정보를 바탕으로 판단 기술은 차선 변경이나 속도 조절 등 최적의 주행 경로를 결정하며, 마지막으로 제어 기술은 결정된 판단을 바탕으로 핸들과 브레이크를 부드럽고 정확하게 조작합니다. 특히 제어 기술의 정교함은 탑승자가 느끼는 승차감과 안정성을 결정짓는 중요한 요소가 됩니다. 레벨 3와 레벨 4의 차이는 운행 설계 영역(ODD)과 운전자의 개입 여부에 있습니다. 레벨 3는 고속도로와 같은 특정 조건에서 시스템이 주행하지만, 비상시에는 운전자가 즉시 제어권을 넘겨받아야 합니다. 반면 레벨 4는 정해진 영역 내에서 운전자의 개입 없이도 차량 스스로 위험 상황에 대응할 수 있는 수준을 의미합니다. 단순히 숫자가 높다고 해서 모든 면에서 우월하다고 단정하기는 어렵습니다. 예를 들어 고속도로 장거리 주행에 특화된 레벨 3 차량과 복잡하지 않은 도심 셔틀용 레벨 4 차량은 각자의 목적과 설계 환경에 따라 서로 다른 가치를 지니기 때문입니다. 자율주행의 완전한 상용화가 예상보다 더딘 이유는 기술적 난이도뿐만 아니라 사회적, 법적 복잡성 때문입니다. 다양한 주행 환경에서 발생할 수 있는 수많은 변수에 완벽하게 대응하기 위해서는 시스템의 고도화가 더 필요하며, 사고 발생 시 책임 소재를 가리는 보험 및 법적 체계 마련도 필수적입니다. 제조사 입장에서는 안전을 담보할 수 없는 상황에서 성급하게 양산 모델을 내놓기에는 리스크가 큽니다. 또한 인간 운전자와 자율주행 차량이 혼재된 도로 상황에서 상호 신뢰를 구축하고 안전을 확보하는 것은 기술 개발만큼이나 어려운 과제입니다. 한계를 극복하기 위해 자율주행 기술은 생성형 인공지능과 거대 언어 모델(LLM), 강화 학습 등 최첨단 AI 기술과 융합하며 진화하고 있습니다. 방대한 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 인공지능 반도체 기술과 악천후에서도 작동하는 정밀 센서 개발도 병행되고 있습니다. 자율주행은 단순히 운전의 편리함을 넘어 고령화 사회의 이동권 보장과 교통 약자를 위한 필수적인 수단이 될 것입니다. 인간과 공존하며 안전을 최우선으로 하는 기술적 진보는 우리 삶에 보다 편리하고 편안한 혜택을 가져다줄 것으로 기대됩니다.

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국립광주과학관 2024년 1회(2월) 과학스쿨 : 우리가 사용하고 있는 컴퓨터 비전 기술들

컴퓨터 비전은 로봇의 눈을 만드는 학문으로 시작되었습니다. 1980년대부터 연구된 이 기술은 로봇이 주변 사물을 인지하고 상황을 파악하여 특정 대상을 목표로 삼거나 장애물을 피하는 등의 행동을 가능하게 합니다. 과거에는 단순히 계단을 오르거나 정해진 명령을 수행하는 로봇의 부속 기술로 여겨졌으나, 현대에 이르러서는 영상을 활용하는 거의 모든 기술의 근간이 되는 핵심 분야로 자리 잡았습니다. 2011년 후쿠시마 원전 사고는 로봇 공학계에 큰 반성을 안겨주었습니다. 수십 년간 연구해온 로봇들이 실제 재난 현장에서는 제 역할을 하지 못했기 때문입니다. 이를 계기로 미국의 DARPA는 DARPA 재난 로봇 대회를 개최했습니다. 로봇이 직접 차를 몰고 내리며, 문을 열고 밸브를 조작하는 등 인간 소방관의 역할을 대신 수행하는 고난도의 과제를 통해 컴퓨터 비전 기술은 한 단계 더 도약하는 계기를 맞이하게 되었습니다. 당시 대회에서 카이스트의 휴보(HUBO) 팀이 우승을 차지하며 한국의 기술력을 세계에 알렸습니다. 휴보(HUBO)는 3차원 정보를 이용해 계단을 인지하고 무게 중심을 이동하며 과업을 완수했습니다. 비록 당시의 기술로는 모든 과정을 자동화하기에는 부족함이 있었고 사람의 개입이 필요했지만, 이는 컴퓨터 비전 알고리즘이 실생활의 복잡한 문제를 해결하기 위해 어떤 방향으로 나아가야 할지를 보여준 중요한 이정표가 되었습니다. 2016년 알파고와 이세돌의 대결은 인공지능 기술이 대중화되는 결정적인 순간이었습니다. 하지만 컴퓨터 비전 전문가들은 이미 2012년부터 딥러닝의 위력을 실감하고 있었습니다. 이미지 인식 대회에서 딥러닝 기반 알고리즘이 압도적인 성적으로 우승하며 연구의 흐름을 완전히 바꾸어 놓았기 때문입니다. 이후 인공지능은 거를 수 없는 시대적 흐름이 되었고, 우리의 일상 속 다양한 분야에 깊숙이 침투하기 시작했습니다. 스마트폰 기술의 진화는 컴퓨터 비전의 발전을 가장 잘 보여줍니다. 과거에는 통화 품질이 핵심이었다면, 이제는 카메라와 영상 편집 능력이 제품의 경쟁력을 결정합니다. 대표적인 예인 얼굴 인식 기능은 사용자의 얼굴을 3차원으로 캡처한 뒤 수많은 특징점 사이의 거리를 계산하여 본인 여부를 판별합니다. 이러한 정밀한 알고리즘 덕분에 우리는 마스크를 쓰거나 조명이 어두운 곳에서도 안전하고 편리하게 기기를 사용할 수 있습니다. 최근 주목받는 생성형 AI 역시 컴퓨터 비전의 놀라운 성과입니다. 이는 마치 빈칸에 들어갈 숫자를 맞히는 수열 문제처럼, 이미지의 비어 있는 부분을 주변 맥락에 맞게 자연스럽게 채워 넣는 원리를 가집니다. 텍스트를 입력하면 인공지능이 그에 해당하는 노이즈 패턴을 생성하고, 이를 정교하게 제거하며 새로운 이미지를 만들어냅니다. 이러한 기술은 단순한 합성을 넘어 존재하지 않는 새로운 창작물을 만들어내는 단계에 이르렀습니다. 앞으로 컴퓨터 비전은 사회 전반을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. 빌 게이츠는 인공지능을 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 등장을 잇는 두 번째 거대한 변혁으로 꼽았습니다. 교육 현장에서는 학생의 표정을 분석해 이해도를 파악하고 맞춤형 학습을 제공하며, 의료 분야에서는 원격 진료와 영상 분석을 통해 소외된 지역의 사람들을 도울 수 있습니다. 결국 이 기술은 인간의 창의성을 돕고 사회적 난제를 해결하는 따뜻한 기술로 발전할 것입니다.

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[강연] 세상을 바꾼 데이터와 인공지능_by박건웅 l 제 31회 서울대 자연과학 공개강연_"세상을 바꾼 과학, 과학이 여는 미래" | 1강

데이터는 현대 인공지능을 움직이는 핵심 원료입니다. 과거에는 실험을 통해 소량의 데이터를 얻었지만, 이제는 누구나 정보를 생산하는 빅데이터 시대에 살고 있습니다. 유튜브와 SNS를 통해 쏟아지는 방대한 데이터는 인공지능이 더 똑똑하게 판단할 수 있는 기반이 됩니다. 마치 자동차가 휘발유를 동력 삼아 앞으로 나아가듯, 인공지능 역시 양질의 데이터를 바탕으로 우리 삶의 생산성을 높이고 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 데이터의 힘은 스포츠 분야에서도 증명됩니다. 과거 농구 선수들은 직관에 의존해 슛을 던졌지만, 이제는 기대 득점 데이터를 기반으로 전략을 짭니다. 스테픈 커리와 같은 선수는 성공 확률이 낮더라도 기대 득점이 높은 3점 슛에 집중하여 현대 농구의 패러다임을 바꾸었습니다. 데이터를 통해 중거리 슛보다 골밑이나 3점 라인이 효율적임을 깨달은 팀들은 승리 확률을 높이기 위해 철저히 계산된 위치에서 경기를 운영하고 있습니다. 인공지능은 아이가 학습하듯 수많은 시행착오를 거치며 발전합니다. 자율 주차 프로그램이 수십만 번의 사고를 겪으며 주차 방식을 익히는 과정은 인공지능의 학습 원리를 잘 보여줍니다. 하지만 데이터의 양만큼이나 중요한 것이 맥락의 이해입니다. 단순히 색상이나 형태만으로 사물을 인식하면, 특정 상황에서 사람을 초밥으로 오인하는 오류를 범할 수 있습니다. 따라서 기계가 인간처럼 사고하기 위해서는 단순한 인식을 넘어선 고도화된 지능이 필요합니다. 최근 인공지능의 비약적인 성공은 하드웨어와 데이터 규모의 승리라고 볼 수 있습니다. 과거에는 최적의 모델을 설계하는 데 집중했다면, 지금은 엄청난 양의 데이터와 고성능 컴퓨터, 그리고 막대한 전력을 투입해 모델의 복잡도를 높이는 방식이 주를 이룹니다. GPT 시리즈처럼 모델이 거대해질수록 인공지능은 더욱 정교한 결과물을 내놓습니다. 하지만 이러한 방식은 데이터 생산의 한계와 에너지 소비 문제라는 현실적인 벽에 부딪히고 있습니다. 인공지능의 신뢰성은 입력되는 데이터의 질에 좌우됩니다. '쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다'는 말처럼, 편향되거나 오염된 데이터는 잘못된 결과를 초래합니다. 인터넷 데이터의 대부분이 특정 국가나 계층에 집중되어 있다면, 인공지능은 전 세계의 다양한 문화를 공정하게 반영하지 못합니다. 또한 의도적으로 조작된 데이터는 구글 맵의 교통 정보를 왜곡하듯 시스템 전체를 혼란에 빠뜨릴 수 있으므로 데이터의 신뢰성 확보는 매우 중요한 과제입니다. 현재 인공지능이 직면한 가장 큰 숙제 중 하나는 인과 관계 추론입니다. 인공지능은 기저귀와 맥주가 함께 팔린다는 상관관계는 잘 찾아내지만, '왜' 그런 현상이 발생하는지에 대한 근본적인 이유는 설명하지 못합니다. 아이스크림 소비량과 익사 사고의 상관관계를 보고 아이스크림 판매를 금지하는 오류를 범하지 않으려면, 단순한 예측을 넘어 원인과 결과를 분석하는 능력이 필요합니다. 이를 위해 우리는 인공지능이 내린 판단의 근거를 이해할 수 있어야 합니다. 미래의 인공지능은 단순히 예측의 정확도를 높이는 것을 넘어, 데이터 오염과 개인정보 침해, 에너지 문제 등을 해결하는 방향으로 나아가야 합니다. 이를 위해서는 통계학이나 수학 같은 기초 과학의 역할이 무엇보다 중요합니다. 기초 지식을 바탕으로 인공지능의 한계를 극복하고 해석 가능한 모델을 만들어낼 때, 인공지능은 비로소 인간과 공존하며 진정한 도움을 주는 존재가 될 것입니다. 끊임없는 연구와 도전을 통해 우리는 더 나은 인공지능 시대를 열어갈 수 있습니다.

박건웅

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[연구뭐하지?] 뇌는 어떻게 정보를 처리하는가? 수학으로 서술하는 뇌인지연구 _곽지현 교수 | 서울대학교 “신경계산 연구실”

우리 뇌는 외부 환경에서 받아들이는 감각 정보와 공간 정보를 전기 신호로 변환하여 처리합니다. 수많은 신경세포가 생성하는 전기 신호들이 합산되고 정교하게 계산됨으로써 정보가 기억으로 저장되는 것입니다. 이러한 뇌의 계산 원리를 밝혀내는 연구는 새로운 정보처리 이론을 정립하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 주변 환경을 인지하고 길을 탐색하며 학습하는 과정에서 다양한 뇌세포들이 어떻게 상호작용하는지 이해하는 것이 이 연구의 주요 목적입니다. 컴퓨터 환경에 작은 뇌를 구현하는 시뮬레이션 연구는 뇌의 복잡한 정보처리 과정을 이해하는 중요한 도구입니다. 뇌 신경세포와 회로를 모사하여 인공신경망을 구축함으로써, 왜 특정 방식으로 세포들이 연결되어야 하는지 그 필연성을 유추할 수 있습니다. 뇌는 1,000억 개의 신경세포가 시공간적으로 끊임없이 신호를 주고받는 생물학적 컴퓨터와 같습니다. 최근 측정 기술의 발달로 확보된 방대한 데이터를 효율적으로 분석하기 위해서는 수리 모델을 통한 검증이 필수적입니다. 신경과학의 역사에서 수학적 접근은 노벨 생리의학상 수상으로 그 가치를 증명한 바 있습니다. 호지킨과 헉슬리는 신경세포의 전기 신호 생성 기전을 미분 방정식으로 수식화하여 생명 현상을 가장 완벽하게 모사했다는 평가를 받습니다. 이러한 선구적인 연구는 인간의 마음이 작동하는 원리까지도 수학적으로 규명할 수 있다는 희망을 줍니다. 개별 세포의 작동 기전이 수식으로 표현될 수 있다면, 시냅스로 연결된 거대한 신경회로망의 정보처리 과정 역시 수리적으로 모델링하여 뇌의 이론적 토대를 마련할 수 있습니다. 뇌 연구는 단순히 이론에 그치지 않고 인지 기능 향상과 질병 치료를 위한 실질적인 방안을 제시합니다. 약물을 이용한 일시적인 처방보다는 특정 신경세포를 직접 조절하여 기억력을 회복시키는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 예를 들어 알츠하이머 모델에서 특정 세포의 활성도를 조절함으로써 감소된 기억을 복원하는 성과를 거두기도 했습니다. 또한 실제 뇌의 복잡한 연결성을 모사하는 연구는 획일화된 구조를 가진 현재의 인공지능 알고리즘을 한 단계 진화시키는 데 중요한 영감을 제공합니다. 뇌의 공간 정보 계산 원리를 명확히 이해한다면 자율주행 자동차와 같은 첨단 산업 분야에도 혁신적인 기술을 적용할 수 있습니다. 과학 연구에서 가장 중요한 동력은 새로운 현상을 발견하고자 하는 재미와 열정입니다. 연구실은 다양한 테크닉과 연구 방법을 갖춘 뷔페와 같은 환경을 제공하여 학생들이 주도적으로 자신의 주제를 탐구할 수 있도록 돕습니다. 학부 과정에서 접하기 어려운 뇌과학의 특성상, 인턴십을 통해 실제 실험 기법을 익히고 학문적 적성을 확인하는 과정은 미래의 과학자로 성장하는 소중한 발판이 됩니다.

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국립광주과학관 12월 과학스쿨 : 미래자동차와 인공지능

과거의 자동차가 단순히 엔진의 힘으로 스스로 움직이는 기계였다면, 미래의 자동차는 ‘모빌리티’라는 더 넓은 개념으로 확장되고 있습니다. 모빌리티란 사람이나 물건의 이동을 가능하게 하는 수단뿐만 아니라 그 과정에서 제공되는 모든 서비스까지 포함하는 포괄적인 용어입니다. 여기에는 하늘을 나는 도심 항공 모빌리티(UAM)나 전동 킥보드 같은 퍼스널 모빌리티, 그리고 물류를 담당하는 드론과 사족 보행 로봇까지 포함됩니다. 이제 자동차는 단순한 이동 수단을 넘어 우리 삶의 모든 동선을 연결하는 거대한 생태계의 핵심으로 진화하고 있습니다. 미래 자동차 기술의 흐름을 이해하기 위해서는 'CASE'라는 네 가지 핵심 키워드에 주목해야 합니다. 이는 연결성(Connectivity), 자율주행(Autonomous), 공유(Sharing), 전동화(Electrification)를 의미합니다. 전동화는 환경 보호를 위해 화석 연료 대신 전기나 수소를 사용하는 변화이며, 공유 기술은 소유보다 이용에 초점을 맞춘 효율적인 경제 모델을 제시합니다. 이러한 요소들이 상호 보완적으로 작용하면서 자동차는 이전보다 훨씬 더 깨끗하고, 똑똑하며, 공유 가능한 형태로 우리의 일상을 변화시킬 준비를 하고 있습니다. 자율주행 기술은 사람이 운전에 개입하는 정도에 따라 총 다섯 단계의 레벨로 구분됩니다. 현재 우리가 접하는 기술은 운전자의 조작을 보조하는 2단계 수준에 머물러 있지만, 머지않은 미래에는 시스템이 모든 상황을 판단하고 주행하는 완전 자율주행 단계인 레벨 4와 5로 나아갈 것입니다. 자율주행이 고도화될수록 운전자의 피로도는 낮아지고 안전성은 비약적으로 높아집니다. 컴퓨터는 사방을 동시에 감시하며 객관적인 데이터를 기반으로 판단하기 때문에, 인간의 인지 한계를 넘어서는 돌발 상황에서도 훨씬 빠르고 정확하게 대응할 수 있기 때문입니다. 자율주행차가 안전하게 도로를 달리기 위해서는 인지, 판단, 제어라는 세 가지 핵심 과정이 유기적으로 작동해야 합니다. 인지 단계에서는 라이다, 카메라, 레이더와 같은 고성능 센서들이 자동차의 눈 역할을 수행하며 주변 환경을 정밀하게 파악합니다. 라이다는 빛을 쏘아 물체의 형상을 입체적으로 인식하고, 카메라는 신호등이나 표지판 정보를 읽어내며, 레이더는 주변 물체와의 거리를 실시간으로 측정합니다. 이렇게 수집된 방대한 데이터는 자동차의 두뇌로 전달되어, 복잡한 도로 상황을 이해하고 최적의 경로를 설정하는 기초 자료가 됩니다. 연결성(Connectivity) 기술은 개별 자동차의 센서가 가진 한계를 극복하게 해주는 중요한 열쇠입니다. 내 차의 센서만으로는 건물에 가려진 보행자나 멀리서 발생한 사고를 즉각 알기 어렵지만, 주변 차량이나 도로 인프라와 정보를 주고받는 'V2X' 기술을 통하면 이를 미리 감지할 수 있습니다. 예를 들어 신호등의 잔여 시간 정보를 미리 받아 주행 속도를 조절하면 불필요한 정차를 줄여 효율성을 30% 이상 높일 수 있습니다. 또한, 고속도로에서 여러 대의 차량이 일정한 간격으로 줄지어 달리는 군집 주행을 통해 도로 혼잡을 획기적으로 줄이는 것도 가능해집니다. 인공지능은 자율주행차의 판단 능력을 사람 수준으로 끌어올리는 결정적인 역할을 합니다. 대표적인 학습 방식으로는 숙련된 운전자의 데이터를 학습하여 따라 하는 ‘모방 학습’과 수많은 가상 시뮬레이션을 통해 최선의 결과를 스스로 찾아내는 ‘강화 학습’이 있습니다. 특히 강화 학습은 복잡한 주차 상황이나 교통량이 밀집된 교차로에서 차가 어떻게 움직여야 가장 안전하고 효율적인지를 스스로 터득하게 해줍니다. 이러한 AI 기술의 발전 덕분에 자율주행차는 처음 가보는 낯선 길에서도 당황하지 않고 사람보다 더 능숙하고 유연하게 주행 환경에 적응할 수 있습니다. 결국 미래의 도로는 모든 자동차가 서로 대화하고 협력하며 물 흐르듯 움직이는 지능형 교통 체계로 변모할 것입니다. 자동차가 단순한 운송 기계를 넘어 우리 삶의 질을 높여주는 스마트한 동반자가 되는 셈입니다. 우리가 운전대에서 손을 떼고 자유로운 시간을 즐기는 동안, 보이지 않는 곳에서는 수많은 데이터가 실시간으로 교환되며 가장 안전하고 빠른 길을 찾아낼 것입니다. 과거 사람들이 상상 속에서만 그렸던 ‘교통 체증 없는 세상’은 이제 첨단 과학 기술을 통해 현실이 되어가고 있으며, 이는 곧 우리의 새로운 일상이 될 것입니다.

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제35회 필 사이언스 강연 '재미있는 자동차 이야기'

자동차는 약 130년의 역사를 거치며 안전 기술을 비약적으로 발전시켜 왔습니다. 과거의 안전장치가 사고 발생 시 충격을 완화하는 안전띠나 에어백 같은 수동형 안전 기술이었다면, 오늘날은 사고를 미리 예방하는 능동형 안전 기술로 진화하고 있습니다. 운전자의 음주 상태를 센서가 감지해 시동을 차단하거나, 눈동자의 떨림과 맥박을 측정해 피로도를 파악하는 기술이 실용화되고 있습니다. 이러한 예방 차원의 기술은 운전자의 상태를 실시간으로 파악하여 도로 위에서 발생할 수 있는 잠재적 위험 요소를 원천적으로 차단하는 것을 목표로 합니다. 전 세계가 내연기관차에서 전기차로 급격히 전환하는 근본적인 이유는 환경 보호와 기후 위기 대응 때문입니다. 자동차 배기가스에 포함된 질소산화물과 매연은 인체에 직접적인 해를 끼칠 뿐만 아니라, 지구 온난화의 주범인 이산화탄소를 대량 배출합니다. 전 세계 온실가스 배출량 중 자동차가 차지하는 비중은 약 20%에 달하며, 국제 사회는 이를 규제하기 위해 내연기관차의 단계적 퇴출을 약속했습니다. 전기차는 주행 중 오염 물질을 배출하지 않는다는 점에서 지속 가능한 미래를 위한 필수적인 선택이 되고 있습니다. 전기차의 친환경성은 에너지를 생성하는 과정에서도 매우 중요하게 다뤄집니다. 수력 발전 비중이 높은 노르웨이는 가장 빠르게 내연기관차 판매를 중단하고 깨끗한 에너지 생태계를 구축한 모범 사례로 꼽힙니다. 반면 대한민국은 좁은 국토와 높은 인구 밀도 속에서 화력과 원자력 등 다양한 에너지 믹스를 관리하며 수출 강국으로서의 입지를 다져야 하는 과제를 안고 있습니다. 세계 시장에서 우리 자동차 산업이 경쟁력을 유지하기 위해서는 탄소 중립을 위한 에너지 구조 개편과 효율적인 무공해차 보급 정책이 조화롭게 병행되어야 합니다. 미래 모빌리티는 단순한 이동 수단을 넘어 새로운 라이프스타일을 창조하고 있습니다. '라스트 마일'을 책임지는 전동 킥보드와 같은 퍼스널 모빌리티(PM)는 자동차 트렁크 안에서 자동으로 충전되며 목적지까지의 마지막 빈틈을 메워줍니다. 또한 전기차에 저장된 에너지를 외부 전력으로 자유롭게 사용하는 V2L 기술은 캠핑장이나 야외에서 가전제품을 구동할 수 있게 함으로써 자동차를 움직이는 거주 공간으로 변화시켰습니다. 이러한 변화는 단순한 이동의 효율성을 넘어 우리의 일상 경험을 획기적으로 확장하는 중요한 진보입니다. 수소전기차는 전기차와 함께 미래 무공해차의 핵심축을 담당하고 있습니다. 배터리에 전기를 저장하는 방식 대신, 수소와 산소를 결합해 전기를 직접 생산하는 연료전지를 활용하는 것이 특징입니다. 이 과정에서 배출되는 유일한 물질은 깨끗한 물뿐이기에 수소전기차는 궁극의 친환경차로 불리기도 합니다. 대한민국은 세계 최고 수준의 수소전기차 기술력을 보유하고 있으며, 광주를 비롯한 주요 거점 지역을 중심으로 수소 인프라 보급을 확대하고 있습니다. 이는 미래 에너지 주도권을 확보하기 위한 국가적 차원의 핵심 전략입니다. 자율주행 기술은 운전의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 현재의 레벨 2 단계를 넘어 레벨 4가 본격적으로 실현되면, 특정 구간에서 운전자의 개입 없이 차량 스스로 목적지까지 이동할 수 있게 됩니다. 차량이 알아서 주차하고 충전하는 '자율 발레 파킹' 기능은 물론, 주인이 차를 쓰지 않는 시간에 스스로 손님을 태워 수익을 창출하는 모델까지 제시되고 있습니다. 다만 기술이 완벽해지기 전까지는 시스템에 대한 과도한 의존을 경계해야 하며, 센서 기술과 정보 통신망의 융합을 통해 더욱 정교한 안전망을 구축하는 것이 필수적입니다. 모빌리티의 미래는 이제 지상을 넘어 하늘로 확장되고 있습니다. 도심 항공 모빌리티(UAM)는 교통 체증이 심한 대도시에서 수직 이착륙장을 이용해 빠르게 이동할 수 있는 혁신적인 수단입니다. 드론 형태의 유인 비행체는 소음이 적고 친환경적이며, 장시간 소요되던 도심 구간을 단 몇 분 만에 주파할 수 있게 해줍니다. 이처럼 자동차가 IT 기술과 만나 '달리는 스마트 기기'가 되고, 로봇과 비행체가 결합하는 기술적 변화는 우리의 생활 반경과 시간의 가치를 혁신할 것입니다. 이러한 미래를 준비하기 위해 기술과 제도적 보완이 함께 이루어져야 합니다.

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K-직장인👨‍💼의 출퇴근 고민🚌을 끝내러 왔다! 차세대 모빌리티 UAM(Urban Air Mobility) | 요즘과학

현대인들에게 출퇴근은 육체적, 정신적 스트레스를 유발하는 일상의 큰 과제입니다. 국토교통부에 따르면 한국 직장인의 평균 출퇴근 시간은 1시간 24분에 달하며, 이는 업무와 수면을 제외한 시간 중 상당 부분을 차지합니다. 특히 전 세계 인구의 절반 이상이 도시에 거주하는 과밀화 현상은 교통 체증과 환경 오염을 심화시키고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 도심의 하늘길을 활용하는 새로운 교통 체계인 도심 항공 모빌리티, 즉 UAM이 미래의 대안으로 주목받고 있습니다. UAM의 핵심은 전기 수직 이착륙기인 eVTOL 기술에 있습니다. 도심 내에서 운용되기 위해서는 활주로 없이 좁은 공간에서 이착륙이 가능해야 하며, 무엇보다 소음 문제를 해결하는 것이 필수적입니다. 기존 헬리콥터는 100데시벨 이상의 큰 소음을 발생시켜 상용화에 한계가 있었으나, eVTOL은 여러 개의 짧은 로터 블레이드를 배치하여 소음을 획기적으로 줄였습니다. 또한 전기를 동력으로 사용하여 탄소 배출을 절감할 수 있다는 점에서 친환경적인 미래 교통수단으로 평가받고 있습니다. eVTOL은 구동 방식에 따라 크게 세 가지 형태로 나뉩니다. 드론과 유사한 멀티로터 방식은 구조가 단순하지만 속도가 느린 편이며, 리프트 앤 크루즈 방식은 고정익 비행기의 장점을 결합해 속도와 거리를 개선했습니다. 가장 진보된 형태인 틸트 로터 방식은 로터의 각도를 조절해 수직 이착륙과 고속 수평 비행을 모두 수행합니다. 이 방식을 활용하면 서울에서 대구까지 약 50분 만에 이동할 수 있는 놀라운 효율성을 보여주며, 현재 국내에서도 이를 활용한 기체 개발과 실증 실험이 활발히 진행되고 있습니다. UAM이 실제 교통수단으로 자리 잡기 위해서는 기체 개발 외에도 방대한 인프라와 소프트웨어 기술이 뒷받침되어야 합니다. 수직 이착륙 정거장인 버티포트의 구축은 물론, 기존 대중교통과의 원활한 환승 시스템 마련이 필수적입니다. 또한 다수의 비행체가 안전하게 이동할 수 있도록 돕는 자율주행 관제 시스템과 해킹으로부터 안전한 사이버 보안 기술 확보도 중요한 과제입니다. 가벼우면서도 강도가 높은 신소재 연구와 고밀도 배터리 기술의 발전 역시 상용화를 앞당기기 위한 핵심적인 요소들입니다. 미래의 UAM은 단순한 교통수단을 넘어 물류, 관광, 응급 의료 등 다양한 분야에서 혁신을 일으킬 것으로 기대됩니다. 최근 제정된 도심항공교통법은 기술 개발과 성능 검증을 위한 법적 근거를 마련하여 관련 산업의 성장에 탄력을 더하고 있습니다. 우리나라도 여러 기업이 컨소시엄을 구성해 실증 사업에 참여하며 글로벌 시장 선점을 위한 노력을 기울이고 있습니다. 머지않은 미래에 하늘을 나는 자동차로 출퇴근하는 상상이 현실이 되어, 도심의 교통 패러다임이 획기적으로 변화하기를 기대해 봅니다.

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국립광주과학관 11월 과학스쿨 : 반도체가 알려주는 우리의 미래

과거 1965년 사람들이 상상했던 미래의 모습은 오늘날 우리에게 아주 익숙한 현실이 되었습니다. 당시 태양광 주택이나 전기 자동차, 화상 전화기 등은 실현 불가능한 꿈처럼 여겨졌지만, 반세기가 지난 지금 스마트폰과 신재생 에너지 기술을 통해 우리 곁에 머물고 있습니다. 이러한 놀라운 기술적 진보는 단순히 시간의 흐름 덕분이 아니라, 보이지 않는 곳에서 끊임없이 발전해 온 반도체 기술의 혁신이 있었기에 가능했던 일입니다. 반도체란 이름 그대로 도체와 부도체의 중간 성질을 가진 물질을 의미합니다. 전기가 잘 흐르는 도체와 흐르지 않는 부도체 사이를 필요에 따라 오가며, 전압을 조절해 전기의 흐름을 제어하는 스위치 역할을 수행합니다. 이 작은 스위치들이 수백만 개, 수억 개씩 모여 복잡한 연산을 수행하고 데이터를 처리하는 핵심 부품인 칩이 됩니다. 우리 일상에서 사용하는 스마트폰이나 컴퓨터의 심장이 바로 이 반도체라고 할 수 있습니다. 흥미롭게도 과거에 '컴퓨터'라는 단어는 기계가 아닌 계산하는 사람을 뜻하는 말이었습니다. 하지만 제2차 세계 대전 당시 암호 해독을 위해 더 빠르고 정확한 계산이 필요해지면서, 인간의 한계를 뛰어넘는 기계 장치가 그 자리를 대신하기 시작했습니다. 스위치 두 개로 시작한 초기 형태의 계산 기계는 수많은 스위치를 집적하며 암호를 해독해냈고, 이 사건을 계기로 컴퓨터는 기계를 지칭하는 용어로 굳어지며 현대 정보통신 기술의 서막을 열었습니다. 1947년 최초의 반도체 소자가 발명된 이후, 반도체 기술은 크기를 줄이는 방향으로 눈부시게 발전해 왔습니다. 손바닥보다 큰 공간에 겨우 몇 개의 소자가 들어갔던 아폴로 11호 시절을 지나, 이제는 머리카락 굵기보다 작은 영역에 수만 개의 트랜지스터를 집어넣을 수 있게 되었습니다. 이러한 집적 기술의 발전은 1970년대 상용 컬러 TV와 최초의 휴대폰을 탄생시켰으며, 1990년대의 PDA를 거쳐 현재의 고성능 스마트폰과 인공지능 시대를 이끈 핵심 동력이 되었습니다. 하지만 무한히 작게 만드는 것에는 물리적 한계가 존재합니다. 원자 단위인 0.1나노미터에 가까워질수록 더 이상 크기를 줄이기 어려워지기 때문입니다. 이에 과학자들은 평면에 소자를 배치하는 대신, 마치 고층 건물을 짓듯이 위로 쌓아 올리는 3차원 적층 기술에 주목하고 있습니다. 2028년 이후의 기술 로드맵은 이러한 3차원 적층 기술을 통해 반도체의 성능을 더욱 극대화하는 방향으로 설정되어 있으며, 이는 데이터 폭증 시대를 대비하는 새로운 돌파구가 될 것입니다. 인공지능 기술이 발전함에 따라 전력 소모 문제는 해결해야 할 중대한 과제로 떠올랐습니다. 바둑 대결에서 알파고는 엄청난 전력을 소모했지만, 이세돌 기사는 커피 한 잔의 에너지만으로도 대등한 승부를 펼쳤습니다. 이러한 효율성의 차이는 인간의 뇌 구조에서 답을 찾게 했습니다. 인간의 뇌를 모사한 '뉴로모픽' 반도체는 기존 방식보다 수천 배 이상의 전력을 절감할 수 있는 잠재력을 지녔으며, 이는 향후 환경 문제를 해결하면서도 고성능 인공지능을 구현하는 핵심 기술이 될 것입니다. 반도체가 그리는 미래는 이미 우리 눈앞에 다가와 있습니다. 안경이나 렌즈 형태로 진화할 차세대 디스플레이는 허공에 화면을 띄워 정보의 제약을 없앨 것이며, 완벽한 자율주행 기술은 운전의 개념을 완전히 바꿀 것입니다. 또한 드론 배송과 같은 로봇 기술은 물류 혁명을 일으킬 준비를 마쳤습니다. 100년 전의 뉴욕과 현재가 기술적으로 큰 차이가 나듯, 앞으로의 100년은 반도체 혁신을 통해 우리가 상상하지 못했던 훨씬 더 경이로운 세상이 펼쳐질 것으로 기대됩니다.

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[강연] 나와 세상을 연결해주는 '뇌'비게이션 _ by곽지현｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연 | 1강

뇌과학은 수학, 인공지능, 심리학, 철학 등 다양한 학문이 융합되어야만 정복할 수 있는 거대한 미지의 영역입니다. 우리는 태어날 때부터 3차원 공간에 존재하며, 생존을 위해 끊임없이 길을 찾고 공간을 탐색하는 행위를 무의식적으로 반복합니다. 이러한 목적 지향적 길 찾기는 먹이를 구하고 포식자를 피하는 생존의 필수 요소입니다. 현대인은 스마트폰의 GPS 기술에 의존해 자신의 위치를 파악하지만, 자연계의 수많은 생명체는 별도의 기기 없이도 뇌의 기능을 통해 자신의 위치와 목적지 사이의 관계를 정교하게 계산하며 살아갑니다. 공간 인지에 대한 탐구는 오래전부터 철학자와 심리학자들의 주요 관심사였습니다. 독일의 철학자 칸트는 시공간 인식이 경험에서 얻어지는 것이 아니라 인간이 본능적으로 가지고 태어나는 본유적인 능력이라고 보았습니다. 이후 심리학자 에드워드 톨먼은 복잡한 미로를 통과하는 쥐의 행동을 관찰하며 '인지 지도'라는 개념을 정립했습니다. 이는 생명체가 머릿속에 공간에 대한 지도를 그려 위치와 경로를 파악한다는 이론입니다. 우리가 지나온 길을 눈을 감고도 생생하게 떠올릴 수 있는 이유는 뇌 속에 이러한 인지 지도가 표상되어 있기 때문입니다. 2014년 노벨 생리의학상은 뇌 속의 위치 결정 시스템인 '뇌 GPS'를 발견한 과학자들에게 돌아갔습니다. 존 오키프 교수는 해마에서 특정 장소에 도달했을 때만 반응하는 '장소 세포'를 발견하여 공간 인지의 실마리를 찾았습니다. 이어 모세르 부부 교수는 해마와 연결된 내후각 피질에서 정육각형의 기하학적 패턴으로 발화하는 '격자 세포'를 찾아냈습니다. 장소 세포가 특정 지점에 대한 정보를 제공한다면, 격자 세포는 공간 전체의 좌표 체계를 형성합니다. 이 세포들은 설치류뿐만 아니라 인간의 뇌에서도 동일하게 존재함이 입증되었습니다. 뇌에는 장소 세포와 격자 세포 외에도 길 찾기를 돕는 다양한 특화 세포들이 존재합니다. 머리 방향에 따라 반응하는 '머리 방향 세포', 장애물과의 거리를 인지하는 '경계면 세포', 그리고 이동 속도를 감지하는 '속도 세포' 등이 유기적으로 작동하며 완벽한 내비게이션 시스템을 구축합니다. 또한 우리는 평면적인 공간뿐만 아니라 3차원 공간을 인지하는 능력도 갖추고 있습니다. 박쥐나 쥐를 대상으로 한 연구에 따르면, 뇌는 계단을 오르내리거나 날아다니는 상황에서도 3D 장소 세포를 통해 입체적인 공간 정보를 정확하게 처리합니다. 이러한 뇌의 내비게이션 시스템은 질병 연구에서도 매우 중요한 의미를 갖습니다. 알츠하이머 치매 환자의 경우, 독성 단백질인 아밀로이드 베타가 해마와 내후각 피질에 가장 먼저 쌓이기 시작합니다. 이로 인해 기억 중추와 길 찾기 세포들이 사멸하면서 심각한 기억 장애와 함께 방향 감각 상실 증상이 나타납니다. 치매 환자들이 길을 잃고 배회하는 현상은 단순한 기억력 감퇴를 넘어, 뇌 속의 GPS 장치가 물리적으로 손상되었음을 보여주는 증거입니다. 따라서 길 찾기 능력의 변화는 치매의 조기 진단을 위한 중요한 지표가 될 수 있습니다. 뇌과학의 성과는 공학적 응용으로도 이어지고 있습니다. 자율주행 자동차와 로봇 공학은 뇌의 내비게이션 원리를 모방하여 더욱 스마트한 시스템을 구축하고자 합니다. 특히 뇌세포의 활동을 수학적으로 모사한 인공 신경망은 기존 인공지능보다 훨씬 적은 에너지와 학습량으로도 효율적인 공간 탐색을 수행할 수 있습니다. 뇌의 기전을 반영한 반도체나 제어 알고리즘은 인간의 개입 없이도 스스로 목적지를 찾아가는 로봇 기술의 핵심적인 토대가 됩니다. 이는 생물학적 뇌에 대한 이해가 어떻게 첨단 기술의 발전으로 이어지는지를 잘 보여줍니다. 최근 연구에 따르면 뇌에는 공간뿐만 아니라 시간의 흐름을 인지하는 '시간 세포'도 존재한다는 사실이 밝혀졌습니다. 해마와 내후각 피질은 시간, 공간, 그리고 기억이라는 세 가지 요소를 통합하여 우리가 세상을 이해하고 경험을 저장하는 방식을 결정합니다. 뇌비게이션 연구는 인간에 대한 깊은 이해를 제공할 뿐만 아니라, 질병 치료와 미래 기술 발전의 가교 역할을 수행합니다. 뇌 속의 신비로운 지도를 탐구하는 과정은 결국 우리가 누구이며 세상과 어떻게 연결되어 있는지를 밝혀내는 여정이며, 이는 인류의 지적 지평을 넓히는 중요한 발걸음이 될 것입니다.

곽지현

카오스재단서울대자연과학공개강연

뇌인지과학

[인터뷰] 곽지현 _ 뇌에 정보를 입력시켜 바로 학습하는 게 가능!?🧠 ｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

서울대학교 뇌인지과학과 신경계산연구실은 뇌가 정보를 처리하는 원리를 수학적으로 규명하는 데 집중하고 있습니다. 동물 실험을 통해 시냅스 신경회로의 신호를 측정하는 동시에, 이를 바탕으로 뇌를 묘사하는 인공신경망 모델을 구축합니다. 이러한 융합적 접근은 실험만으로는 파악하기 어려운 뇌의 정보처리 이론을 정립하고, 복잡한 신경계의 작동 기전을 심도 있게 이해하는 발판이 됩니다. 궁극적으로는 생물학적 뇌와 인공지능 사이의 가교 역할을 수행하며 새로운 과학적 지평을 열어가고 있습니다. 수학에 매료되었던 학부 시절을 거쳐 신경과학의 길로 들어선 과정은 매우 흥미롭습니다. 수학 문제를 풀 때의 쾌감은 뇌가 어떻게 복잡한 계산을 수행하는지에 대한 호기심으로 이어졌습니다. 특히 전기생리학적 신호에 담긴 정보를 해석하는 연구에 매료되어 박사 과정을 마쳤으며, 현재는 수학적 모델링과 뇌과학을 결합한 연구를 수행 중입니다. 과거의 학문적 배경들이 현재의 융합 연구를 지탱하는 강력한 자산이 된 셈이며, 이는 뇌의 신비를 수치화하여 풀어내는 핵심적인 동력이 되고 있습니다. 2014년 노벨 생리의학상을 통해 알려진 장소세포와 격자세포는 우리 뇌 속에 내장된 GPS와 같습니다. 장소세포는 특정 위치를 인식하고, 격자세포는 공간의 좌표를 파악하여 우리가 길을 찾을 수 있게 돕습니다. 이러한 뇌의 공간 정보 처리 회로를 연구하면 인간의 인지 과정을 과학적으로 밝힐 수 있을 뿐만 아니라, 이를 모사한 고도의 자율주행 로봇이나 인공지능 개발 등 4차 산업혁명의 핵심 기술로도 확장될 수 있습니다. 뇌의 센서 기능을 이해하는 것은 곧 미래 기술의 밑거름이 됩니다. 뇌의 길 찾기 메커니즘 연구는 알츠하이머 치매와 같은 질병의 진단과 치료에도 중요한 실마리를 제공합니다. 치매 환자들이 겪는 대표적인 증상 중 하나는 익숙한 길을 잃어버리는 공간 인지 능력의 저하입니다. 따라서 뇌의 공간 정보 처리 회로가 어떻게 손상되는지를 면밀히 분석한다면, 치매의 전조 증상을 조기에 발견하는 진단 기술을 개발할 수 있습니다. 이는 고령화 사회에서 뇌과학이 기여할 수 있는 매우 실질적이고 중요한 연구 분야이며, 많은 환자에게 새로운 희망을 줄 수 있는 기술적 토대가 될 것입니다. 미래의 뇌과학은 뇌 신호를 해석하고 재구성하는 기술을 통해 혁신적인 변화를 맞이할 것입니다. 외부 정보를 뇌 신호로 바꾸는 과정과 발생한 신호에서 정보를 추출하는 기법이 정교해지면, 인간의 인지 능력을 확장하는 새로운 지평이 열릴 것입니다. 이를 위해서는 수학, 인공지능, 심리학, 철학 등 다양한 학문이 하나로 연결되는 융합적 노력이 필수적입니다. 여러 분야의 시너지가 모일 때 비로소 인류는 뇌라는 거대한 신비를 정복할 수 있을 것이며, 이러한 연결은 과학적 발전을 가속화하는 핵심적인 열쇠가 됩니다.

곽지현

카오스재단서울대자연과학공개강연

뇌인지과학

[강연] 제30회 서울대 자연과학대학 공개강연_'과학이 다시 연결하는...' (1) by 곽지현, 채민우 l 서울대학교&카오스재단 | 1부

과학은 단순히 고립된 지식의 파편이 아니라, 인간과 사회 그리고 자연을 하나로 묶어주는 거대한 연결 고리입니다. 과거 아리스토텔레스와 같은 철학자들이 정치학자이자 식물학자였던 것처럼, 학문의 뿌리는 본래 하나에서 시작되었습니다. 현대에 이르러 학문이 세분화되었음에도 불구하고, 우리 개인의 삶부터 거대한 우주에 이르기까지 모든 존재가 서로 긴밀하게 연결되어 있다는 사실은 변하지 않습니다. 이러한 연결의 관점은 우리가 직면한 팬데믹이나 기후 위기 같은 복합적인 문제들을 해결하는 데 있어 가장 중요한 열쇠가 됩니다. 인간은 태어날 때부터 3차원 공간 속에 존재하며, 생존을 위해 끊임없이 길을 찾고 공간을 탐색합니다. 이러한 공간 인지 능력은 단순히 경험을 통해 학습되는 것이 아니라, 우리 뇌 속에 본능적으로 내재된 지각 능력입니다. 뇌의 해마와 내후각 피질은 우리가 현재 어디에 있는지, 목적지까지 어떻게 가야 하는지를 계산하는 일종의 '뇌 속 내비게이션' 역할을 수행합니다. 이 시스템 덕분에 우리는 복잡한 도심 속에서도 길을 잃지 않고 원하는 장소를 찾아가며 세상과 소통할 수 있는 것입니다. 뇌 속의 위치 결정 시스템을 구체적으로 살펴보면, 해마의 '장소세포'와 내후각 피질의 '격자세포'가 핵심적인 기능을 담당합니다. 장소세포는 우리가 특정한 위치에 있을 때만 활성화되어 공간의 지도를 그리며, 격자세포는 정육각형의 기하학적 패턴으로 발화하여 공간의 좌표를 제공합니다. 이 세포들은 마치 스마트폰의 GPS처럼 작동하며, 2차원 평면뿐만 아니라 3차원의 입체적인 공간 정보까지 정교하게 처리합니다. 이러한 발견은 우리가 공간을 인식하는 근본적인 원리를 밝혀내어 노벨 생리의학상 수상으로 이어지기도 했습니다. 뇌과학의 이러한 성과는 질병 치료와 공학적 응용이라는 새로운 연결점으로 확장됩니다. 알츠하이머 치매 환자들이 겪는 대표적인 증상 중 하나인 길 찾기 장애는 해마와 내후각 피질의 세포 사멸과 깊은 관련이 있습니다. 이를 이해함으로써 치매의 조기 진단과 치료를 위한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 또한, 뇌의 효율적인 정보 처리 방식을 모사하여 적은 에너지로도 정교하게 움직이는 자율주행 로봇이나 인공지능 시스템을 개발하는 등, 생물학적 지식은 첨단 기술의 발전과도 긴밀하게 맞닿아 있습니다. 우리의 일상과 밀접한 배달 애플리케이션 서비스 속에도 데이터 과학과 경영 과학의 정교한 연결이 숨어 있습니다. 데이터 과학이 방대한 과거 기록으로부터 유용한 지식을 추출한다면, 경영 과학은 이를 바탕으로 최적의 의사결정을 내리는 역할을 합니다. 수많은 주문을 어떤 배달원에게 할당할지, 예상 배달 시간을 어떻게 산출할지 등의 문제는 단순한 계산을 넘어선 과학적 접근이 필요합니다. 기업은 이러한 융합적 사고를 통해 서비스의 효율성을 극대화하고 고객에게 더 나은 가치를 제공하기 위해 노력합니다. 복잡한 현실의 문제를 해결하기 위해 과학자들은 현상을 단순화된 수식으로 모델링합니다. 경영 현장에서 발생하는 이익 최대화나 비용 최소화의 문제는 수학적인 최적화 과정을 거쳐 해답을 찾게 됩니다. 이때 데이터 과학은 날씨, 요일, 프로모션 등 다양한 변수가 배달 수요에 미치는 영향을 확률적으로 분석하여 모델의 정확도를 높여줍니다. 불확실성이 존재하는 미래를 예측하기 위해 과거의 데이터를 분석하고 정량화하는 과정은, 현대 산업 사회를 지탱하는 보이지 않는 과학의 힘이라고 할 수 있습니다. 결국 과학의 진보란 서로 다른 분야가 만나 새로운 연결고리를 찾아낼 때 비로소 획기적인 도약을 이뤄냅니다. 뇌과학과 공학의 만남, 혹은 통계학과 경영학의 융합처럼 학문의 경계를 넘나드는 시도는 우리 삶의 질을 높이는 혁신적인 결과물을 만들어냅니다. 작은 과학적 발견이 장기적으로 거대한 변화를 일으키듯, 세상을 향한 끊임없는 질문과 탐구 정신은 미래를 밝히는 내비게이션이 됩니다. 우리는 과학을 통해 다시 연결됨으로써 더 넓은 세상을 이해하고 당면한 도전들을 지혜롭게 극복해 나갈 수 있습니다.

곽지현, 채민우

카오스재단서울대자연과학공개강연

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당일 배송, 새벽 배송의 비밀🤫! 물류 혁신을 주도하는 물류 로봇🤖 | 해썰이 있는 과학뉴스

서울시청에 등장한 '로보관'은 단순한 안내 로봇을 넘어 행정 지원 업무를 직접 수행하는 로봇 주무관입니다. 부서 간 문서 전달과 등기 우편물 배송을 담당하며 공공 분야의 로봇 활용 범위를 획기적으로 넓히고 있습니다. 이는 그동안 식당이나 물류센터 등 민간 분야에서 활발하게 사용되던 물류 로봇 기술을 공공 행정 서비스에 도입하여 업무 효율성을 높이려는 시도입니다. 로봇이 정식 공무원증을 수여받고 행정의 일원이 된 것은 기술과 행정 서비스가 결합한 매우 흥미로운 사례라고 할 수 있습니다. 로봇에게 문서 전달 업무를 맡기는 것은 기술적으로 상당한 도전입니다. 사람은 목적지까지의 경로를 판단하고 계단이나 엘리베이터 같은 수단을 본능적으로 선택하지만, 로봇은 복잡한 경로와 예기치 못한 장애물을 스스로 인식하고 판단해야 하기 때문입니다. 로보관의 투입은 로봇이 독립적으로 이동하며 주어진 임무를 완수할 수 있는지 확인하는 중요한 실증 단계입니다. 이를 통해 향후 물류 로봇이 인간과 어떻게 유기적으로 협업하며 우리 일상에 자연스럽게 녹아들 수 있을지 그 가능성을 타진하게 됩니다. 현대 물류 시스템은 이커머스의 폭발적인 성장과 함께 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 과거에는 발송지에서 목적지로 직접 보내는 방식이었으나, 물동량이 급증하며 거점을 거치는 '허브 앤 스포크' 방식이 도입되었습니다. 최근에는 판매자의 상품을 미리 보관했다가 주문 즉시 출고하는 '풀필먼트' 시스템이 대세가 되었습니다. 이러한 전략적 변화는 물류 자동화 시스템과 결합하여 새벽배송과 당일배송을 가능케 하는 핵심 동력이 되었으며, 소비자들에게 이전과는 전혀 다른 차원의 편리함을 제공하고 있습니다. 물류 로봇은 구동 방식에 따라 무인운반차(AGV)와 자율주행 로봇(AMR)으로 구분됩니다. AGV는 바닥의 테이프나 레일을 따라 정해진 경로만 이동하므로 대규모 창고에서 고속 운행에 유리한 특성을 가집니다. 반면, 서울시의 로보관과 같은 AMR은 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 탐지하며 장애물을 피해 목적지까지 이동합니다. 경로를 고정할 필요가 없는 AMR은 복잡한 사무실이나 기존 건축물 내에서도 유연하게 대처할 수 있어, 로봇의 활동 영역을 실내외 곳곳으로 확장하는 데 기여하고 있습니다. 물류 혁신은 기업의 경쟁력을 넘어 국가의 부강함을 결정짓는 중요한 요소입니다. 조선 시대 실학자 박제가가 도로와 수레의 중요성을 역설하며 물자의 원활한 흐름을 강조했듯, 현대의 첨단 물류 로봇은 국가경쟁력을 제고하는 새로운 기틀이 되고 있습니다. 인공지능과 정보통신기술의 발달은 자율주행 로봇의 판단력을 높여 인간과의 협업 범위를 더욱 넓힐 것입니다. 첨단 과학기술과 물류 시스템의 융합이 가져올 미래는 우리 사회의 효율성을 극대화하고 새로운 경제적 가치를 창출하는 원동력이 될 것으로 기대됩니다.

국립과천과학관요즘과학👏

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국립광주과학관 2022 제 1회 인공지능 융합콘서트 2부

인공지능은 더 이상 영화 속 '자비스'와 같은 먼 미래의 이야기가 아니며, 이미 우리 일상 깊숙이 들어와 있습니다. 빅스비나 아리아 같은 인공지능 스피커는 가전제품과 결합하여 우리 삶의 편의를 돕고 있지만, 사실 이는 시작에 불과합니다. 최근 공개된 구글의 '람다(LaMDA)'와 같은 인공지능은 단순한 명령 수행을 넘어 사람과 자연스럽게 대화하며 상상력을 발휘하는 수준까지 도달했습니다. 인공지능은 이제 단순한 도구가 아니라 우리의 삶을 함께 꾸려나가는 파트너로 진화하고 있습니다. 구글의 '람다 2(LaMDA 2)'는 초거대 인공지능의 시대를 열며 인간 뇌의 시냅스와 유사한 1,370억 개의 파라미터를 갖추고 있습니다. 이 모델은 방대한 양의 문서와 대화 데이터를 학습하여 사용자가 요청하는 상황을 생생하게 묘사해냅니다. 예를 들어, 바다 깊은 곳이나 명왕성에 있는 것처럼 상상해 보라는 질문에 마치 그곳에 실존하는 듯한 대답을 내놓습니다. 이러한 기술적 진보는 인공지능이 인간의 언어 체계를 완벽히 이해하고 이를 창의적인 맥락으로 확장할 수 있음을 보여줍니다. 시각적인 창작 영역에서도 인공지능의 활약은 놀랍습니다. 오픈AI에서 개발한 '달리(DALL-E)'는 아보카도 모양의 의자를 디자인하거나 웹툰 일러스트를 그려내는 등 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 창의적 작업에서 두각을 나타냅니다. 특히 '달리 2(DALL-E 2)'는 우주인이 말을 타는 모습과 같은 복합적인 요구사항을 실사 수준의 고해상도 이미지로 구현해 냅니다. 이는 과거 4차 산업혁명 시대에 예술 분야가 안전할 것이라 믿었던 우리의 고정관념을 완전히 깨뜨리는 결과입니다. 인공지능의 역사는 영국의 수학자 앨런 튜링으로부터 시작되었습니다. 그는 기계가 인간처럼 생각할 수 있다는 가설을 세웠고, 이는 이후 신경과학과 수학의 결합으로 이어졌습니다. 1940년대에 발견된 시냅스의 원리는 수학적 모델인 '인공 신경세포'로 재탄생하였으며, 이는 현대 딥러닝의 기초가 되었습니다. 초기 '퍼셉트론' 모델은 당시의 기술적 한계로 큰 발전을 이루지 못했으나, 인공지능이 인간 지능의 구조를 모방하려는 시도는 멈추지 않았습니다. 2012년 제프리 힌턴 교수의 연구팀이 선보인 알렉스넷(AlexNet)은 인공지능의 시각 인식 능력을 획기적으로 끌어올렸습니다. 합성곱 신경망(CNN) 기술을 통해 사진 속 사물을 구별하는 오차율을 인간보다 낮은 수준인 2% 미만으로 줄인 것입니다. 인공지능은 이제 머신러닝과 딥러닝이라는 세부 분야로 발전하며 방대한 데이터를 스스로 학습하고 있습니다. 이러한 기술적 토대는 자율주행 자동차가 도로 위 장애물을 정확히 인식하고 안전하게 주행할 수 있게 만드는 핵심 동력이 됩니다. 인공지능은 이미지의 해상도를 높이거나 흑백 사진을 선명한 컬러로 복원하는 기술을 통해 우리에게 과거를 되찾아 주기도 합니다. 동영상의 프레임 사이를 예측하여 부드러운 슬로모션을 만들거나, 사진 속 불필요한 사물을 감쪽같이 지우는 기능은 이미 스마트폰에서도 경험할 수 있습니다. 또한 인공지능은 가짜 얼굴을 생성하거나 목소리를 변조하는 등 튜링 테스트의 경계를 허물고 있습니다. 이러한 기술은 예술적 도구로서의 가치와 함께 윤리적인 고찰의 필요성도 동시에 제기합니다. 미래의 인공지능은 로봇, 빅데이터, 사물인터넷(IoT)과 결합하여 '사이버 물리 시스템'을 구축할 것입니다. 로봇은 인공지능의 두뇌를 빌려 현실 세계에서 물리적인 작업을 수행하게 되며, 이는 손오공의 분신술처럼 인간의 수고를 덜어주는 기술로 발전할 것입니다. 비록 인공지능이 예술적 기교를 흉내 낼 수는 있지만, 작가의 혼이 담긴 실제 작품의 질감과 감동까지 완벽히 대체하기는 어렵습니다. 결국 인공지능은 인간의 창의성을 더욱 빛나게 하는 조력자로서 함께 성장해 나갈 것입니다.

국립광주과학관과학행사

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수심 6000m, 우주만큼이나 혹독한 심해 탐사를 위하여

지구상에서 가장 가혹한 환경 중 하나인 심해는 단 한 줄기의 빛도 닿지 않는 어둠과 상상을 초월하는 엄청난 수압이 지배하는 공간입니다. 해저 6,000미터의 압력은 금성의 약 여섯 배에 달하며, 이는 거대한 군함 두 척을 단 한 평의 면적에 올려놓은 것과 같은 무게입니다. 이러한 극한의 환경에 인간이 직접 들어가 탐사하는 것은 천문학적인 비용과 목숨을 건 위험을 감수해야 하는 일입니다. 실제로 심해 잠수정을 개발하고 직접 조종하는 과정에서는 아주 작은 시스템 오류만으로도 생명을 위협받는 아찔한 상황이 발생하기도 합니다. 이 때문에 인류는 직접 심해에 발을 들이는 대신, 가혹한 조건 속에서 인간의 눈과 손이 되어 임무를 수행할 혁신적인 로봇 기술 개발에 주목하게 되었습니다. 인간을 대신해 심해를 탐사하는 무인잠수정은 크게 유선과 무선 방식으로 나뉩니다. 전원 공급과 데이터 송수신을 담당하는 케이블로 연결된 원격조종잠수정(ROV)은 파일럿이 실시간으로 조종하며 정밀한 작업을 수행합니다. 반면 케이블 없이 자체 배터리와 인공지능 기술을 탑재하여 자율적으로 해저를 탐사하는 자율무인잠수정(AUV)이라 불립니다. 전 세계 바다의 약 97퍼센트를 커버할 수 있는 6,000미터 수심을 탐사 기준으로 삼는 무인잠수정 기술은 해양 영토의 한계를 극복하는 핵심 열쇠입니다. 복잡한 수중 환경 속에서 안정적으로 작동하기 위해 고도의 설계 기술과 자율 제어 시스템이 요구되는 무인잠수정은 현대 해양과학의 정수를 보여줍니다. 우리나라 무인잠수정 연구의 선구자인 이판묵 책임연구원은 아무도 가보지 않은 미지의 길을 개척하며 수많은 시행착오를 겪었습니다. 물속에서 작동하는 장비는 아주 사소한 설계적 결함이나 미세한 틈새만 있어도 물이 새어 들어와 내부 장비 전체가 순식간에 망가져 버립니다. 심해의 거대한 압력과 가혹한 물리 법칙은 단 한 번의 자만이나 실수도 용납하지 않기 때문입니다. 장비가 유실되거나 파손되는 뼈아픈 실패를 거듭하면서도, 연구진은 기본에 충실한 기초 기술을 다지며 기술적 완성도를 높여갔습니다. 이러한 집념 어린 연구를 통해 마침내 물속 세상을 모니터로 세밀하게 관찰할 수 있는 초창기 모델 개발에 성공하며 한국 해양 로봇 공학의 초석을 다졌습니다. 해양 로봇의 발전은 자연을 모사하는 생물 모사 기술과의 융합을 통해 한 단계 더 진화했습니다. 게와 가재의 신체 구조와 움직임에서 영감을 받아 개발된 세계 최초의 복합 이동 무인잠수정 '크랩스터'가 대표적입니다. 크랩스터는 해저 바닥을 기어 다니는 보행 능력과 다리를 노처럼 저어 헤엄치는 유영 능력을 동시에 갖추어 거친 조류 속에서도 뛰어난 안정성을 자랑합니다. 이러한 무인잠수정들은 해양과학자들이 배 위에서 눈을 감고 바닥을 긁어내듯 샘플을 채집하던 과거의 부정확한 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 과학자들은 오차 범위 1미터 이내의 높은 정밀도로 원하는 위치에서 정확하게 해저 퇴적물과 생물 샘플을 채집할 수 있게 되었습니다. 미래의 무인잠수정은 스스로 판단하고 학습할 수 있는 딥러닝 기반의 인공지능 기술과 자율 항법 기술이 완전히 결합된 형태로 나아갈 것입니다. 이는 사람이 직접 깊은 바닷속에 들어가지 않고도 배 위에서 실제 현장을 마주하는 듯한 경이로운 경험과 초정밀 데이터를 얻을 수 있도록 돕습니다. 수준 높은 해양 로봇 기술을 완성하기 위해서는 가혹한 해저 환경을 완벽히 재현하는 고도화된 실험 시설과 연구선 인프라가 필수적입니다. 무궁무진한 기회가 잠들어 있는 심해를 향한 열정과 지속적인 관심이 뒷받침된다면, 우리의 무인잠수정 기술은 인류의 해양 과학 발전에 크게 기여하며 우주 탐사에 버금가는 새로운 미래 가치를 창출해 낼 것입니다.

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[명강리뷰] 인공지능의 실체와 미래 by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강

과거 영화 속 인공지능은 주로 인간의 감정을 가진 로봇의 형태로 묘사되었습니다. 하지만 최근에는 아이언맨의 자비스나 영화 'Her'의 사만다처럼 형체 없이 대화만으로 교감하는 소프트웨어 중심의 인공지능이 주를 이룹니다. 이러한 변화는 인공지능이 우리 삶에 더 깊숙이 스며들고 있음을 시사합니다. 대중은 이를 흥미로운 허구로 치부하기도 하지만, 세계적인 기술 리더들은 인공지능의 발전 속도와 그 영향력에 대해 진지한 우려와 기대를 동시에 표명하며 뜨거운 논쟁을 이어가고 있습니다. 인공지능은 흔히 '장님 코끼리 만지기'에 비유될 만큼 정의하기 까다로운 분야입니다. 인간처럼 자아를 가진 '강한 인공지능'은 아직 먼 미래의 이야기지만, 특정 문제를 해결하는 '약한 인공지능'은 이미 놀라운 성과를 내고 있습니다. 특히 딥러닝 기술은 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 학습하며 이미지 인식과 자동 번역 분야에서 인간의 능력을 위협할 수준에 도달했습니다. 의료 영상 판독이나 제조 현장의 불량 탐지 등 정밀함이 요구되는 영역에서 인공지능은 이미 실질적인 효용성을 입증하며 산업의 지형을 바꾸고 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심은 센서 기술의 발전과 인공지능의 결합에 있습니다. 저렴하고 정밀해진 센서를 통해 수집된 막대한 양의 빅데이터는 인공지능이라는 컨트롤 타워를 거쳐 유의미한 정보로 재탄생합니다. 기계학습과 지각 및 추론 기술이 어우러진 인공지능 소프트웨어는 제조업의 효율성을 극대화하고 서비스 분야의 편의성을 혁신적으로 높이는 동력이 됩니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어 사회 전반의 구조를 재편하는 거대한 흐름이며, 인공지능은 그 중심에서 혁신을 이끄는 가장 강력한 도구로 자리매김하고 있습니다. 인공지능 기술이 고도화될수록 기술적 완성도만큼이나 사회적 합의와 윤리적 기준이 중요해집니다. 자율주행 자동차를 예로 들면, 사고 발생 시 책임 소재를 누구에게 물을 것인지에 대한 법적 근거가 아직 미비한 실정입니다. 더욱이 위급 상황에서 다수를 위해 소수를 희생해야 하는지와 같은 윤리적 딜레마는 정답을 내리기 어려운 난제입니다. 보안 위협이나 범죄 악용 가능성 역시 간과할 수 없는 요소입니다. 따라서 인공지능의 발전은 기술적 성취뿐만 아니라 법과 제도, 그리고 인간의 가치관이 함께 발맞추어 나갈 때 비로소 완성될 수 있습니다. 미래학자들은 인공지능이 인간의 지능을 모든 영역에서 뛰어넘는 '특이점'이 머지않아 도래할 것이라고 예측합니다. 초지능의 등장은 에너지 문제 해결이나 불치병 치료와 같은 인류의 숙원을 풀 열쇠가 될 수도 있지만, 통제권 상실이라는 실존적 위협을 동반하기도 합니다. 그럼에도 불구하고 인공지능은 인간의 삶의 질을 높이는 방향으로 계속해서 진화할 것입니다. 머지않은 미래에 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간과 감정적으로 교류하는 동반자가 되어, 우리가 더 안전하고 편리한 세상을 누릴 수 있도록 돕는 든든한 조력자가 될 것입니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[강연] 초거대 AI와 인간의 뇌 by장병탁ㅣ2021 '대한민국 과학기술대전' 첫번째 | 1강

인공지능은 지난 70년 동안 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기에는 인간의 지식을 규칙 형태로 입력하는 전문가 시스템이 주를 이루었으나, 이는 복잡한 현실 문제를 해결하는 데 한계가 있었습니다. 이후 기계가 스스로 데이터를 통해 학습하는 머신러닝과 딥러닝 기술이 등장하며 새로운 전환점을 맞이했습니다. 이제 인공지능은 단순히 프로그래밍된 명령을 수행하는 단계를 넘어, 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고 지능을 고도화하는 단계에 이르렀습니다. 최근의 초거대 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방한 심층 신경망을 통해 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 알파고가 바둑에서 승리하고, 생성형 모델이 실재하지 않는 정교한 이미지를 만들어내는 것은 모두 이 기술의 결과입니다. 특히 수천억 개의 파라미터를 가진 모델들은 인간과 구별하기 힘들 정도로 자연스러운 문장을 생성하며 언어 지능의 정점을 보여줍니다. 이러한 발전은 인공지능이 인간의 전유물이라 여겨졌던 창의적 영역까지 확장될 수 있음을 시사합니다. 하지만 현재의 인공지능은 인간의 뇌와 비교했을 때 여전히 명확한 한계를 지니고 있습니다. 가장 큰 차이점은 효율성입니다. 인간의 뇌는 단 25와트 정도의 적은 전력으로도 고도의 사고를 수행하지만, 초거대 인공지능을 구동하기 위해서는 막대한 컴퓨팅 파워와 전력이 소모됩니다. 또한 인간은 적은 양의 데이터만으로도 새로운 개념을 빠르게 학습하는 반면, 인공지능은 여전히 학습을 위해 천문학적인 규모의 데이터를 필요로 한다는 점에서 구조적인 차이를 보입니다. 뇌의 본질적인 역할은 생명체의 생존을 위해 주변 환경을 지각하고 행동을 제어하는 것입니다. 단세포 동물부터 인간에 이르기까지 신경계는 먹이를 찾고 위험을 피하기 위한 실시간 반응 체계로 진화해 왔습니다. 인간의 뇌는 우리 몸에 대한 지도를 내부에 복제하여 세상과 상호작용하는 모델을 가지고 있습니다. 이는 단순히 텍스트나 이미지를 처리하는 현재의 인공지능과는 달리, 현실 세계라는 물리적 공간 안에서 직접 경험하며 지능을 형성해 왔음을 의미합니다. 진정한 지능을 구현하기 위해서는 인공지능이 컴퓨터 내부의 닫힌 세계를 벗어나 로봇과 같은 물리적 몸을 가져야 합니다. 이를 '체화된 인지'라고 부르는데, 감각 기관과 운동 기관을 통해 세상과 직접 소통할 때 비로소 깊이 있는 이해가 가능해집니다. 사람이 정제해서 준 데이터만 학습하는 것이 아니라, 기계가 스스로 움직이며 데이터를 수집하고 시행착오를 겪는 과정이 필요합니다. 이러한 지각과 행동, 학습의 순환 구조야말로 뇌가 가진 자연 지능의 핵심 원리입니다. 미래의 인공지능은 무엇을 학습할지 스스로 결정하는 '메타 인지' 능력을 갖춘 보편 학습 기계로 진화해야 합니다. 현재는 사람이 설정한 목적 함수에 따라 학습이 이루어지지만, 차세대 인공지능은 자신의 행동을 스스로 모니터링하고 오류를 교정하며 지식을 축적해 나갈 것입니다. 뇌의 신경세포들이 순환 구조로 연결되어 과거와 미래를 현재와 공존시키듯, 인공지능 역시 예측과 실제 결과를 비교하며 끊임없이 자아를 갱신하는 방향으로 나아가야 인간 수준의 범용 지능에 도달할 수 있습니다. 인공지능의 발전 단계에서 우리는 현재 모델 최적화가 자동화되는 초기 단계에 머물러 있습니다. 앞으로의 과제는 열린 세계에서 자율적으로 적응하며 상식을 갖춘 인공지능을 만드는 것입니다. 뇌의 진화 과정을 거울삼아 감성과 이성이 조화를 이루는 자연 인공지능을 지향한다면, 기계는 단순한 도구를 넘어 인간의 삶을 실질적으로 돕는 동반자가 될 것입니다. 70년의 연구 역사를 토대로 이제는 뇌를 닮은 인지적 인공지능이라는 새로운 지평을 향해 나아갈 때입니다.

장병탁

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뇌인지과학
수학
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로봇기술과 미래 - 제29회 필사이언스 강연

누리호 발사 성공은 대한민국 우주 과학 기술의 눈부신 성취를 상징합니다. 발사체에서 위성이 분리되는 과정은 수많은 정밀 기계 장치의 조화로운 작동이 필수적이며, 특히 페어링 분리와 같은 단계별 과정은 궤도 안착의 성패를 좌우하는 핵심 요소입니다. 이러한 성공 뒤에는 위성을 보호하고 정확한 시점에 목표 궤도에 올려놓기 위한 고도의 제어 기술이 숨어 있습니다. 이는 단순한 발사를 넘어 우리 기술로 우주 물체를 추적하고 운용할 수 있는 능력을 입증한 것입니다. 우주 발사체와 위성에 적용된 기술은 지상의 로봇 공학과도 밀접하게 연결되어 있습니다. 위성의 자세를 제어하기 위한 모터와 액추에이터는 로봇이 움직임을 구현하는 원리와 일맥상통합니다. 최근에는 성능 검증 위성을 통해 위성 내부의 액추에이터나 엔진 시스템의 동작을 확인하는 단계까지 발전했습니다. 이러한 기술적 토대는 정밀 기계 연구를 통해 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 제어 시스템의 발전으로 이어지며, 인간의 삶을 보조하는 다양한 로봇의 탄생을 가능하게 합니다. 로봇 기술의 발전은 산업용을 넘어 인간과 상호작용하는 서비스 로봇의 영역으로 확장되고 있습니다. 보스턴 다이내믹스의 로봇들이나 우리나라의 휴보와 같은 휴머노이드 로봇은 그 대표적인 사례입니다. 과거에는 단순히 형태를 흉내 내는 수준이었다면, 이제는 인공지능(AI)을 결합하여 상황을 인식하고 판단하는 능력을 갖추기 시작했습니다. 로봇은 더 이상 공장에만 머물지 않고, 우리 주변의 환경을 인식하며 인간과 공존할 준비를 마쳐가고 있습니다. 로봇 시대의 도래는 사회의 각 영역에서 커다란 변화를 예고하고 있습니다. 운송과 물류 분야에서는 자율주행 기술을 기반으로 한 효율적인 시스템이 구축되고 있으며, 의료 및 간호 분야에서는 전문가의 영역을 보조하는 고도의 서비스가 가능해지고 있습니다. 특히 인구 구조의 변화에 따른 노동력 부족 문제를 해결할 대안으로 로봇의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 다만 이러한 변화 속에서 기술의 안전성과 윤리적 책임에 대한 논의 역시 로봇 공학의 중요한 과제로 자리 잡고 있습니다. 최근 로봇 공학의 트렌드는 인간과 로봇이 같은 공간에서 안전하게 작업하는 협동 로봇(코봇)에 집중되어 있습니다. 과거의 대형 로봇들이 사람과 격리되어 작동했다면, 협동 로봇(코봇)은 정밀한 센서와 제어 알고리즘을 통해 인간에게 위해를 가하지 않도록 설계되었습니다. 이는 제조 현장에서의 효율성을 극대화할 뿐만 아니라, 로봇 도입 비용을 획기적으로 낮추어 다양한 중소 사업장에서도 로봇 기술을 활용할 수 있는 길을 열어주었습니다. 로봇의 자율성을 완성하는 핵심 기술 중 하나는 SLAM(위치 추정 및 지도 작성 기술)입니다. 로봇이 낯선 공간에서도 자신의 위치를 파악하고 주변 지도를 그려내는 이 기술은 서비스 로봇의 활동 범위를 비약적으로 넓혔습니다. 여기에 6G 통신망과 클라우드 컴퓨팅이 결합되면서 로봇은 개별적인 기계를 넘어 거대한 네트워크 시스템의 일부가 되고 있습니다. 데이터 공유와 학습을 통해 로봇의 지능은 날마다 진화하며 더욱 복잡한 임무를 수행할 수 있게 됩니다. 미래의 로봇은 단순한 기계 장치를 넘어 우리의 생활 환경 속에 스며드는 '앰비언트(Ambient)' 기술로 자리 잡을 것입니다. 굳이 로봇이라는 형상을 갖추지 않더라도, 우리가 사용하는 모든 기계가 자율성과 판단 능력을 갖추어 우리를 보조하게 되는 것입니다. 인간의 지시 없이도 스스로 상황을 인지하고 필요한 액션을 취하는 환경은 로봇 공학이 추구하는 궁극적인 지향점입니다. 기술의 진보는 결국 인간이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 따뜻한 혁신이 될 것입니다.

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융합

[인터뷰] 윤진희_ 산이 좋아 CERN에서 연구 시작했어요! | 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열'

인공지능은 현대 과학 기술의 정점으로 불리며 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거에는 단순히 프로그래밍된 명령만을 수행하던 기계가 이제는 스스로 데이터를 학습하고 판단을 내리는 수준에 도달했습니다. 이러한 변화는 의료, 금융, 교육 등 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 편리함을 제공하고 있으며, 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 새로운 열쇠로 주목받고 있습니다. 기술의 발전 속도가 빨라짐에 따라 우리는 인공지능과 공존하는 미래를 진지하게 준비해야 하는 시점에 서 있습니다. 인공지능의 핵심 동력 중 하나는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망 기술입니다. 딥러닝이라 불리는 이 기술은 방대한 양의 데이터를 처리하며 패턴을 찾아내고, 이를 통해 사물을 인식하거나 언어를 번역하는 등 고도의 지적 능력을 발휘합니다. 특히 수많은 층으로 구성된 인공 신경망은 신경망이 깊어질수록 더욱 정교한 추론을 가능하게 하여, 과거에는 불가능해 보였던 복잡한 비정형 데이터 분석에서도 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 이는 기계가 인간의 학습 방식을 닮아가는 과정이라 할 수 있습니다. 우리 주변에서도 인공지능의 활약은 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 스마트폰의 음성 비서부터 개인의 취향을 분석해 콘텐츠를 추천해 주는 알고리즘에 이르기까지, 인공지능은 이미 일상의 깊숙한 곳에 자리 잡고 있습니다. 이러한 기술은 단순히 편의를 제공하는 것을 넘어, 자율주행 자동차나 정밀 의료 진단 시스템처럼 인간의 안전과 생명에 직결된 분야로 그 영역을 넓혀가고 있습니다. 이는 기술이 인간의 능력을 보조하고 확장하는 중요한 도구가 되었음을 의미하며 우리의 생활 양식을 재정의하고 있습니다. 하지만 인공지능의 급격한 발전은 동시에 여러 가지 윤리적 고민과 과제를 안겨주기도 합니다. 알고리즘의 편향성 문제나 데이터 프라이버시 침해, 그리고 자동화로 인한 일자리 변화 등은 우리가 반드시 해결해야 할 숙제입니다. 기술이 인간을 위해 존재하기 위해서는 투명하고 공정한 기준 아래 개발되어야 하며, 인공지능이 내리는 결정에 대한 책임 소재를 명확히 하는 사회적 합의가 필요합니다. 이는 기술적 진보만큼이나 중요한 인문학적 성찰의 영역이며 지속 가능한 발전을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있습니다. 결론적으로 인공지능은 인류의 가능성을 무한히 확장할 수 있는 강력한 도구입니다. 우리는 이 기술을 두려워하기보다는 정확히 이해하고 올바른 방향으로 이끌어 나가는 지혜를 발휘해야 합니다. 인간의 창의성과 인공지능의 효율성이 조화를 이룰 때, 우리는 지금보다 더 나은 미래를 설계할 수 있을 것입니다. 지속적인 연구와 윤리적 가이드라인의 확립을 통해 인공지능이 인류 공동의 번영에 기여하는 동반자가 되기를 기대해 봅니다. 기술과 인간이 상호 보완하며 나아가는 미래는 이제 막 시작되었습니다.

윤진희

카오스재단카오스강연

물리학

자율주행차 톺아보기 Q&Aㅣ정소영(차세대융합기술연구원) [토요과학강연#9-3부]

자율주행차는 외부 환경의 영향을 많이 받는 기술 집약체입니다. 흔히 GPS 정보가 기상 조건에 따라 오차가 발생할 수 있다고 생각하지만, 실제 운행에 더 큰 제약을 주는 것은 차량에 장착된 센서들입니다. 예를 들어 라이다는 빛을 발사해 반사되는 신호를 측정하는데, 비가 오면 빗방울에 빛이 산란되어 성능이 급격히 저하됩니다. 카메라 역시 습기나 안개로 인해 시야가 확보되지 않으면 사물 인지 능력이 떨어지게 됩니다. 따라서 비 오는 날의 자율주행은 센서의 물리적 한계를 극복해야 하는 중요한 과제 중 하나로 꼽힙니다. 도로 위에는 보행자뿐만 아니라 작은 동물이나 어린이처럼 다양한 크기의 객체들이 존재합니다. 이를 완벽하게 식별하기 위해 자율주행차에는 수십 개의 라이다와 카메라가 다양한 높이와 각도로 장착되어 사각지대를 최소화합니다. 하지만 차량 내부의 센서만으로는 한계가 있기에 도로 위의 IoT 기기나 다른 차량과 정보를 주고받는 V2X(차량·사물 통신) 기술이 필수적입니다. 이러한 자율 협력 주행은 클라우드 데이터와 실시간으로 연동되어 차량이 인지하지 못하는 돌발 상황까지 미리 파악함으로써 주행의 안전성을 획기적으로 높여주는 역할을 합니다. 자율주행의 상용화는 고령화가 심화되는 지방이나 시골 지역의 교통 약자들에게 큰 기회가 될 수 있습니다. 비포장도로나 고정밀 지도가 부족한 지역은 주행 난도가 높지만, 시골 도로는 도심에 비해 교통 복잡도가 낮다는 장점이 있습니다. 현재 정부와 연구 기관은 정보가 부족한 환경에서도 실시간 센싱 기술을 활용해 위치를 파악하고 안전하게 주행할 수 있는 기술을 개발 중입니다. 이는 단순히 기술적 진보를 넘어 이동권 보장이라는 사회적 가치를 실현하는 방향으로 나아가고 있으며, 소외된 지역의 교통 편의를 증진하는 핵심 동력이 될 것입니다. 완전한 자율주행이 실현된다면 사람이 탑승하지 않은 상태에서 스스로 주차를 하거나 목적지로 이동하는 풍경이 일상이 될 것입니다. 더 나아가 공상과학 영화에서 보던 플라잉 카와 같은 미래형 이동 수단에 대한 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 현재는 기술적 성숙도와 안전성을 고려하여 사람이 탑승한 상태에서 보조하는 단계에 머물러 있지만, 미래 세대의 창의적인 연구와 개발이 더해진다면 하늘을 나는 이동 수단도 현실화될 가능성이 충분합니다. 이러한 변화는 우리가 상상하는 이동의 개념을 근본적으로 바꾸어 놓을 혁신적인 전환점이 될 것입니다. 기술의 발전과 함께 대두되는 가장 중요한 이슈는 바로 보안입니다. 자율주행 시스템이 외부 네트워크와 연결되는 빈도가 높아질수록 해킹이나 테러에 대한 위험도 커지기 때문입니다. 이를 방지하기 위해 전문가들은 인터넷과 분리된 폐쇄형 내부망을 사용하거나, 고정밀 위치 보정을 위한 시스템에 강력한 암호화 기술을 적용하고 있습니다. 또한 디도스(DDoS) 공격과 같은 외부 위협에 즉각 대응할 수 있는 관제 센터의 운영 매뉴얼을 구축하여 시스템의 안정성을 확보하고 있습니다. 철저한 보안 대책은 자율주행차가 대중의 신뢰를 얻기 위한 가장 기본적인 토대입니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

융합

안전한 자율주행을 위한 협력 시스템ㅣ자율주행차 톺아보기ㅣ정소영(차세대융합기술연구원) [토요과학강연#9-2부]

자율주행차의 사고 소식을 접할 때마다 가장 큰 우려는 안전과 책임 소재에 대한 문제입니다. 기술의 발전에도 불구하고 차량 단독의 인지 능력만으로는 중앙분리대나 보행자를 완벽히 식별하는 데 한계가 존재하기 때문입니다. 이를 극복하기 위해 등장한 개념이 바로 '자율협력주행 시스템'입니다. 도로 곳곳에 설치된 IoT 센서와 인프라가 차량의 눈을 대신해 정보를 제공함으로써, 개별 차량의 인지 능력을 보완하고 주행 안전성을 획기적으로 높이는 역할을 수행합니다. 이는 단순한 자율주행을 넘어 도로 환경 전체가 유기적으로 연결되는 지능형 교통체계의 시작이라고 볼 수 있습니다. 현재 경기도 자율주행센터에서는 판교 제로시티를 중심으로 실질적인 자율협력주행 서비스를 운영하고 있습니다. 대표적으로 횡단보도의 적외선 검지기와 카메라를 활용해 무단횡단 정보를 실시간으로 제공하는 보행자 케어서비스가 있습니다. 또한, 차량 센서가 신호등 색상을 직접 인식하는 것보다 더 정확한 정보를 신호제어기에서 직접 송출받는 신호현시 서비스도 함께 제공됩니다. 이러한 이중 검지 시스템은 다양한 센서 데이터를 융합하여 정보의 신뢰도를 극대화함으로써, 블랙 아이스나 돌발 상황 등 자율주행차 단독으로는 파악하기 힘든 위험 요소를 사전에 차단하는 데 크게 기여하고 있습니다. 차량이 사물과 소통하는 V2X 기술은 자율주행의 핵심 신경망입니다. 이는 차량 간 통신인 V2V, 인프라와의 통신인 V2I 등을 포함하며, 클라우드와 보행자까지 연결하는 거대한 네트워크를 형성합니다. 차량은 주행 중에 발생하는 객체 인식 정보와 제어 데이터를 관제센터로 보내고, 센터는 기상청이나 한국교통안전공단으로부터 받은 외부 정보와 도로 IoT 데이터를 종합하여 다시 차량에 전달합니다. 이러한 유기적인 정보 교환을 통해 자율주행차는 자신의 센서 범위 밖에서 벌어지는 상황까지 미리 인지할 수 있으며, 이는 교통 흐름의 최적화와 정체 해소라는 효율적인 결과로 이어집니다. 자율주행 데이터의 수집만큼이나 중요한 과제는 통신 품질의 관리와 정밀한 분석입니다. 통신 노이즈나 기기 지연으로 인해 데이터가 제때 전달되지 않으면 주행 안전에 직접적인 위협이 될 수 있기 때문입니다. 이를 위해 수신 주기의 평균과 분산을 분석하여 통신 상태를 객관적으로 평가하는 지표를 만들고 시각화하는 연구가 활발히 진행 중입니다. 특히 기지국 장애와 같은 돌발 변수에 대비하여 시스템을 이중 삼중으로 설계하는 안정성 확보는 자율주행이 실제 도로로 나오기 위해 반드시 해결해야 할 기술적 장벽입니다. 데이터의 양보다 정확한 전송 주기를 유지하는 것이 실시간 제어의 핵심이라 할 수 있습니다. 기술적 완성도 못지않게 법적, 제도적 정비도 상용화를 위해 해결해야 할 중요한 문제입니다. 인공지능 기반의 인지 능력이 아무리 뛰어나더라도 돌발적인 무단횡단이나 법규 위반 차량에 대한 대응에는 한계가 있으며, 사고 발생 시 책임 소재를 가리는 사회적 합의가 필요하기 때문입니다. 비록 사고율 0%라는 수치가 당장 실현되기는 어렵겠지만, 기술이 발전함에 따라 기존 사고를 10분의 1 수준으로 줄이는 것을 목표로 연구가 지속되고 있습니다. 안전한 주행을 위한 기술 개발과 이를 뒷받침하는 법 제도가 함께 발맞추어 나갈 때, 우리는 진정한 의미의 자율주행 시대를 맞이하게 될 것입니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

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[해SSUL이있는 과학뉴스] 날아라! 화성헬기 인제뉴어티

NASA의 화성 탐사선 퍼서비어런스가 화성에 착륙한 이후, 인류는 또 다른 역사적 도전을 앞두고 있습니다. 바로 화성용 드론 '인제뉴어티'의 비행 미션입니다. 이 프로젝트는 NASA JPL의 미미 아웅이 이끌고 있는데, 그녀는 미얀마 최초의 여성 수학 박사를 어머니로 둔 인물로도 주목받고 있습니다. 인제뉴어티는 약 30일의 미션 기간 동안 총 다섯 번의 시험 비행을 수행할 예정입니다. 이는 지구 밖 행성에서 이루어지는 최초의 동력 비행 시도라는 점에서 전 세계 과학계의 이목을 집중시키고 있습니다. 현재 화성 표면을 이동 중인 퍼서비어런스 로버는 약 23솔(Sol) 동안 100m 정도를 이동하며 매우 안정적인 성능을 보여주고 있습니다. 반면, 그 품에 실려 간 인제뉴어티는 한 번의 비행으로 약 90초 동안 50m를 이동하는 것을 목표로 합니다. 이는 로버의 이동 속도와 비교했을 때 비약적인 발전이며, 성공할 경우 향후 행성 탐사의 패러다임을 바꿀 수 있습니다. 사람 키의 두세 배 높이까지 솟아올라 지형을 탐색하는 이 작은 드론은 미래 우주 탐사의 핵심적인 정찰병 역할을 수행하게 될 것입니다. 화성에서 비행체를 띄우는 것은 지구와는 차원이 다른 공학적 난제입니다. 화성의 대기 밀도는 지구의 1% 수준에 불과하기 때문입니다. 이를 극복하기 위해 인제뉴어티의 로터는 지구상에서 필요한 회전수보다 세 배나 빠른 분당 2,400회(RPM)로 회전해야 합니다. 또한, 기체의 회전 반작용을 상쇄하기 위해 두 개의 날개가 서로 반대 방향으로 회전하는 '동축 반전 로터' 기술이 적용되었습니다. 이는 복잡한 꼬리 날개 없이도 기체의 안정성을 유지하며 희박한 대기 속에서 양력을 만들어내는 최적의 설계 방식입니다. 화성 탐사에서 또 다른 걸림돌은 자기장의 부재입니다. 지구와 달리 화성은 자기장이 거의 없어 나침반을 사용할 수 없으며, 태양풍의 영향도 직접적으로 받습니다. 따라서 인제뉴어티는 나침반 대신 태양의 위치를 추적하는 '솔라 트래커'를 통해 방향을 잡습니다. 또한 지구와의 거리로 인한 통신 지연 때문에 실시간 조종이 불가능하므로, 자이로 센서와 고도계 등을 활용한 고도의 자율 주행 기술이 탑재되었습니다. 스스로 자신의 상태를 점검하며 비행하는 이 기술은 우주 로봇 공학의 정수를 보여줍니다. 인제뉴어티의 비행은 1903년 라이트 형제가 인류 최초의 비행기인 플라이어 1호를 띄웠던 순간에 비견됩니다. 비록 작은 상자 크기의 몸체와 탄소 섬유 다리를 가진 소형 드론이지만, 지구가 아닌 다른 행성에서 하늘을 난다는 사실만으로도 인류 문명에 큰 획을 긋는 사건입니다. 퍼서비어런스 로버의 카메라가 인제뉴어티의 이륙 장면을 제3자의 시선에서 포착하게 될 4월의 어느 날, 우리는 화성의 붉은 대기를 가르는 인류의 기술력을 목격하게 될 것입니다. 이 도전은 우주 탐사의 새로운 지평을 여는 시작점이 될 것입니다.

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[해SSUL이있는 과학뉴스] 탄소섬유와 모빌리티 - 2탄

탄소섬유는 과거 수작업에 의존하던 가내수공업 형태에서 벗어나, 이제는 대량 생산이 가능한 현대적 공업 기술로 진화했습니다. 대표적인 기술인 '레진 트랜스퍼 몰딩(RTM)'은 탄소섬유를 다층으로 쌓고 수지를 주입해 금속판처럼 단단한 형태로 찍어내는 방식입니다. 이때 에폭시와 같은 고분자 화합물을 섬유 사이사이에 스며들게 하는 함침 과정을 거치며, 이를 통해 단순한 섬유 뭉치가 아닌 고강도의 구조체로 거듭나게 됩니다. 이러한 공정의 자동화는 탄소섬유가 자동차를 비롯한 다양한 산업 분야로 확산되는 결정적인 계기가 되었습니다. 탄소섬유 강화 플라스틱은 무게 대비 강도가 매우 뛰어나지만, 금속과는 다른 독특한 물리적 특성을 지닙니다. 외부 충격을 받았을 때 찌그러지며 에너지를 흡수하는 금속과 달리, 탄소섬유는 일정 수준 이상의 충격이 가해지면 완전히 으깨지거나 박살 나는 성질이 있습니다. 이는 안전성 측면에서는 뛰어난 보호력을 제공할 수 있으나, 파손 시 부분 수리가 어렵고 부품 전체를 교체해야 한다는 경제적 부담이 따르기도 합니다. 소재 자체의 높은 가격과 맞물려 유지보수 비용이 상승하는 요인이 되지만, 그 압도적인 강인함은 포기할 수 없는 매력입니다. 전기차와 수소차의 등장은 자동차의 구조적 정의를 완전히 바꾸고 있습니다. 내연기관 엔진이 사라지면서 설계의 자유도가 높아졌고, 탄소섬유는 이러한 변화를 가속화하는 핵심 소재로 주목받습니다. 특히 자율주행 기술이 완성되면 핸들이나 복잡한 조작 장치가 필요 없어져 차량 내부를 거실처럼 꾸미는 것도 가능해집니다. 하부 플랫폼 위에 사용자가 원하는 모양의 탄소섬유 외장재를 씌우는 '스케이트보드' 방식의 생산 구조는, 미래 자동차 시장이 대량 생산을 넘어 개인의 개성을 존중하는 커스텀 시대로 나아갈 것임을 예고하고 있습니다. 탄소섬유가 대중적으로 이름을 알리게 된 결정적인 계기는 항공 산업입니다. 비행기는 기체가 가벼울수록 연료 효율이 높아지고 더 많은 화물과 승객을 실을 수 있기 때문에, 고가의 탄소섬유를 가장 적극적으로 도입해 왔습니다. 실제로 최신 항공기 기체의 절반 가까이가 탄소섬유로 제작될 만큼 그 비중이 높습니다. 이러한 흐름은 일상 영역으로도 확장되어 자전거 프레임, 야구방망이, 골프채 등 무게 경쟁력이 중요한 스포츠 용품이나 고성능 IT 기기의 외장재로 널리 쓰이며 우리 삶의 질을 높이는 데 기여하고 있습니다. 소재의 혁신은 단순히 재료가 바뀌는 것을 넘어 기존 산업 생태계를 재편하는 파괴적 힘을 가집니다. 과거 철강 중심의 시대에서 탄소섬유와 플라스틱 소재 중심으로 산업의 주도권이 이동하고 있는 만큼, 미래 경쟁력 확보를 위한 지속적인 연구와 투자가 절실한 시점입니다. 현재 세계 시장은 오랜 기술 노하우를 축적해 온 국가들이 주도하고 있지만, 한국 기업들도 독자적인 기술력을 바탕으로 격차를 좁히기 위해 매진하고 있습니다. 새로운 소재가 열어갈 미래 시장의 흐름을 정확히 읽고 대응하는 것이 국가 산업의 향방을 결정지을 것입니다.

국립과천과학관요즘과학👏

물리학
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[그림으로 보는 과학뉴스] DALL-E (part2)

인공지능 이미지 생성 기술인 DALL-E는 단순히 멋진 그림을 그리는 존재를 넘어, 방대한 양의 이미지를 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. 하지만 DALL-E가 만들어낸 결과물 중에는 의도와 맞지 않는 엉뚱한 그림들도 다수 포함되어 있습니다. 여기서 중요한 역할을 하는 것이 바로 CLIP입니다. CLIP은 DALL-E가 생성한 수많은 이미지들을 검토하고 점수를 매겨 가장 적합한 결과물을 선별해내는 검증자 역할을 수행합니다. 결국 우리가 마주하는 놀라운 결과물은 DALL-E의 창의적 시도와 CLIP의 정교한 필터링이 결합된 공동 작업의 산물이라고 할 수 있습니다. 이러한 기술은 예술적 영역을 넘어 실질적인 산업 현장에서도 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 대표적인 예로 자율주행차 학습 과정을 들 수 있습니다. 자율주행 인공지능을 훈련시키기 위해서는 방대한 이미지 데이터에서 신호등의 색깔을 구분하는 등의 레이블링 작업이 필수적입니다. 과거에는 사람이 일일이 수행해야 했던 이 고된 작업을 CLIP과 같은 인공지능이 대신 처리함으로써 데이터 정제 효율을 극대화합니다. 이는 인공지능이 또 다른 인공지능의 학습을 돕는 선순환 구조를 형성하며 기술 발전의 속도를 비약적으로 높이고 있습니다. 인공지능이 보여주는 놀라운 성과는 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 창의성에 대해 근본적인 질문을 던지게 합니다. 기계가 인간의 뇌 구조를 모방하여 학습함에 따라, 과거의 경험을 재조합하여 새로운 것을 만들어내는 인간의 창의적 과정이 기계에 의해 충분히 재현될 수 있음이 증명되고 있습니다. 무에서 유를 창조하는 것이 아니라 기존의 데이터를 편집하고 변형하는 방식이라면, 인공지능과 인간의 경계는 더욱 모호해질 수밖에 없습니다. 이러한 변화는 우리로 하여금 인간만이 가진 고유함이 무엇인지 다시금 겸손하게 되돌아보게 만드는 계기가 됩니다. 하지만 기술의 침투 속에서도 인간만이 수행할 수 있는 고차원적인 영역은 여전히 존재합니다. 인공지능이 기존의 스타일을 복제하거나 이미지를 생성할 수는 있지만, 새로운 가치 체계를 제시하거나 사회적 패러다임을 이끄는 추상적인 창의성은 여전히 인간의 몫으로 남아 있습니다. 또한 기술 권력의 독점 문제도 우리가 경계해야 할 지점입니다. OpenAI와 같은 기업들이 초기 의도와 달리 기술을 폐쇄적으로 운용하려는 경향을 보이기도 하지만, 우리는 이러한 기술적 변화 속에서 인간이 집중해야 할 가치가 무엇인지 고민하며 사회를 발전시켜 나갈 방향을 모색해야 합니다. 로봇 공학의 역설로 불리는 '모라벡의 역설'은 인공지능 시대에 우리가 가야 할 길을 시사합니다. 복잡한 계산이나 이미지 생성은 기계가 압도적으로 잘하지만, 생강 껍질을 까는 것과 같은 일상적이고 섬세한 동작은 여전히 인간에게 훨씬 쉽습니다. 이처럼 기계와 인간은 각자 잘하는 영역이 명확히 구분되어 있습니다. 기술을 막연한 공포의 대상으로 보기보다는, 아날로그에서 디지털로 전환되었던 시기처럼 인공지능과의 공존을 통해 인간이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있는 새로운 사회적 구조를 만들어가는 지혜가 필요한 시점입니다.

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[그림으로 보는 과학뉴스] 보스톤 다이나믹스

현대자동차의 보스턴 다이내믹스 인수는 로봇 산업계에서 매우 상징적인 사건입니다. 1992년 MIT 연구소에서 분리 독립하며 시작된 보스턴 다이내믹스는 사족보행 로봇 '스폿'으로 대중에게 널리 알려진 기업입니다. 이 회사는 구글과 소프트뱅크를 거치며 기술력을 축적해 왔으며, 특히 외부의 충격에도 쓰러지지 않고 자세를 유지하는 독보적인 제어 기술을 보유하고 있습니다. 단순히 기계적인 움직임을 넘어 환경을 인식하고 스스로 균형을 잡는 이들의 기술은 로봇 공학의 정점으로 평가받으며 전 세계의 주목을 받아왔습니다. 보스턴 다이내믹스의 기술적 뿌리는 창립자인 마크 레이버트의 연구 철학에서 찾을 수 있습니다. 그는 초기에 '호퍼'라는 외다리 로봇을 통해 로봇의 자세 제어와 학습 개념을 정립했습니다. 원반형 몸체에 다리가 하나뿐인 이 로봇은 끊임없이 점프하며 안정성을 유지하는 놀라운 모습을 보여주었습니다. 이는 기계공학의 자동 제어 이론을 실제 로봇에 구현한 사례로, 로봇이 복잡한 지형에서도 넘어지지 않고 이동할 수 있는 기초가 되었습니다. 이러한 기술적 토대는 훗날 백덤블링까지 가능한 인간형 로봇 '아틀라스'의 탄생으로 이어졌습니다. 현대자동차그룹이 로봇 전문 기업을 인수한 배경에는 미래 이동 수단 시장을 선점하겠다는 강력한 의지가 담겨 있습니다. 그룹 차원에서 제시한 미래 사업 구조의 재편안에 따르면, 로보틱스는 단순한 부가 사업이 아닌 핵심 축 중 하나로 자리 잡게 됩니다. 이는 현대자동차가 더 이상 전통적인 완성차 제조사에 머물지 않고, 인간의 이동성을 확장하는 종합 서비스 기업으로 도약하겠다는 선언과도 같습니다. 보스턴 다이내믹스의 인수는 이러한 거대한 전략적 목표를 달성하기 위한 가장 중요한 기술적 토대가 될 것입니다. 로보틱스 기술은 미래 자동차 산업의 핵심인 자율주행 기술과 밀접하게 연관되어 있습니다. 자율주행 자동차는 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더 등 다양한 센서를 통해 주변 환경을 인지하고 판단해야 하는데, 이는 로봇이 공간을 인식하는 방식과 매우 흡사합니다. 보스턴 다이내믹스가 보유한 고도의 센싱 기술과 제어 알고리즘은 자율주행 시스템의 안전성과 정밀도를 높이는 데 크게 기여할 수 있습니다. 즉, 자동차가 점차 지능형 로봇으로 진화하는 과정에서 로보틱스 기술은 안전한 운전을 돕는 필수적인 요소가 되는 셈입니다. 로봇 기술의 활용 범위는 지상 모빌리티를 넘어 도심 항공 모빌리티(UAM) 분야까지 확장됩니다. 개인용 비행체(PAV)의 안정적인 비행을 위해서는 정밀한 자세 제어와 인공지능 기반의 자율 운항 기술이 필수적인데, 보스턴 다이내믹스의 기술력이 여기서 빛을 발할 수 있습니다. 현대자동차는 이번 인수를 통해 로봇 자체의 상업적 가치뿐만 아니라, 미래 이동 수단 전반에 걸친 기술적 우위를 확보하고자 합니다. 로보틱스 팀을 신설하고 대규모 연구 인력을 투입하는 등, 현대자동차의 로봇을 향한 여정은 이제 본격적인 궤도에 올랐습니다.

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[SF2020] 과학자가 들려주는 SF영화 해설 _영화 아이, 로봇 + 명현 로봇공학자

인공지능과 로봇 기술의 발전은 더 이상 영화 속 상상이 아닌 현실의 영역으로 들어왔습니다. 과거 '아이, 로봇'과 같은 영화에서 묘사되었던 자율주행차와 지능형 로봇들은 이제 우리 일상을 바꾸는 핵심 동력이 되고 있습니다. 특히 미래 모빌리티는 단순한 이동 수단을 넘어 스마트 시티의 신경망 역할을 수행하며, 인공지능이 도시 전체를 관장하는 고도화된 시스템으로 진화하고 있습니다. 이러한 변화는 기술적 진보를 넘어 인류의 삶의 방식 자체를 근본적으로 재편하고 있습니다. 로봇 공학의 기초가 된 아시모프의 로봇 3원칙은 현대 인공지능 윤리 논의에서도 여전히 중요한 시사점을 던집니다. 개별 인간을 보호하는 원칙만으로는 인류 전체에 닥칠 수 있는 재앙을 막기 어렵기에, 인류 전체의 안녕을 우선하는 '제0원칙'의 개념이 등장하기도 했습니다. 로봇이 감정과 윤리적 판단 능력을 갖추게 될 미래를 대비하여, 현재 학계에서는 로봇 윤리 헌장과 공학자를 위한 윤리 지침을 마련하는 등 기술 오남용을 방지하기 위한 다각적인 노력을 기울이고 있습니다. 우리가 로봇 기술을 개발해야 하는 가장 절실한 이유는 급격한 인구 고령화와 노동력 부족 문제에 있습니다. 특히 한국은 세계에서 가장 빠른 속도로 초고령 사회에 진입하고 있으며, 이는 경제 성장률 저하와 직결되는 생존의 문제입니다. 로봇은 인간의 노동을 대체하여 생산성을 유지하고, 고령층의 일상을 돕는 반려자 역할을 수행함으로써 사회적 붕괴를 막는 필수적인 대안이 될 것입니다. 결국 로봇 기술의 발전은 인류의 편의를 넘어 지속 가능한 미래를 위한 선택입니다. 인간의 뇌는 약 1,000억 개의 신경세포와 방대한 연결 고리를 통해 6페타바이트에 달하는 어마어마한 정보를 처리합니다. 현재의 딥러닝 기술이 시각 인식 등 특정 분야에서 인간 수준에 도달했음에도 불구하고, 전체적인 지능 면에서는 여전히 갈 길이 멉니다. 기술적 특이점(싱귤래리티)이 도래하여 로봇이 인간의 지능을 추월하는 시점에 대해 다양한 예측이 존재하지만, 인공지능이 인간 수준의 사고 능력을 갖추기까지는 아직 수많은 기술적 한계를 극복해야 하는 과정이 남아 있습니다. 자율주행의 핵심은 로봇이 자신의 위치를 정확히 파악하고 주변 환경을 인식하는 '슬램(SLAM)' 기술에 있습니다. GPS 신호가 닿지 않는 터널이나 빌딩 숲에서도 라이다와 카메라 센서를 활용해 실시간으로 정밀 지도를 생성하며 주행하는 기술은 이미 상당한 수준에 도달했습니다. 고가의 센서 장비를 저렴한 기술로 대체하려는 연구와 더불어, 인공지능이 신호 체계와 보행자의 의도를 파악하는 능력이 정교해짐에 따라 완전 자율주행인 레벨 5 단계로의 진입이 점진적으로 이루어지고 있습니다. 미래의 로봇은 도로 위를 달리는 자동차에 국한되지 않고 극한 환경에서도 활약합니다. 교량의 미세한 균열을 점검하기 위해 벽면에 붙어 이동하는 드론이나, 화재 현장의 고온을 견디며 인명을 구조하는 소방 로봇이 그 예입니다. 또한 두더지의 생태적 특성을 모방하여 지하 공간이나 행성 탐사에 활용되는 '몰봇'과 같은 생체 모방 로봇은 인간이 접근하기 어려운 영역에서 중요한 임무를 수행합니다. 이러한 특수 목적 로봇들은 스마트 시티의 안전과 효율성을 지키는 파수꾼 역할을 담당하게 됩니다. 수많은 로봇이 협동하여 작업을 수행하는 군집 로봇 기술은 미래 모빌리티의 효율성을 극대화합니다. 해파리 퇴치나 유출유 확산 방지와 같이 광범위한 지역에서 이루어지는 작업에서 로봇들은 대형을 유지하며 유기적으로 움직입니다. 비록 사고 시의 책임 소재나 윤리적 딜레마와 같은 사회적 합의가 필요한 과제들이 남아있지만, 자율주행과 인공지능의 결합은 교통사고를 획기적으로 줄이고 에너지 소비를 최적화할 것입니다. 2035년의 도시는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 지능적인 공간이 될 것입니다.

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[강연] 헬로 딥러닝 : 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기 _ by남세동 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 9강 | 9강

컴퓨터는 본질적으로 숫자를 계산하는 기계입니다. 우리가 화면으로 보는 이미지나 듣는 음악도 결국은 디지털화된 숫자의 집합에 불과합니다. 전통적 프로그래밍 방식은 사람이 직접 논리와 절차를 설계하여 알고리즘을 만들고, 이를 코드로 옮기는 과정이었습니다. 하지만 고양이나 개를 구분하는 것과 같이 복잡한 패턴을 인식하는 문제는 인간이 모든 예외 상황을 코드로 정의하기에 한계가 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 데이터 스스로 학습하는 딥러닝 기술입니다. 딥러닝의 핵심 구조인 인공신경망은 인간의 뇌 구조에서 영감을 얻었습니다. 인공신경망은 수많은 동그라미 형태의 노드와 이들을 잇는 화살표인 가중치로 구성됩니다. 놀랍게도 이 복잡해 보이는 시스템의 기본 원리는 단순한 곱셈과 덧셈의 반복입니다. 입력값에 가중치를 곱하고 이를 모두 더한 뒤, 활성화 함수를 거쳐 다음 노드로 전달하는 과정이 수없이 반복됩니다. 알파고나 자율주행 엔진 같은 최첨단 기술들도 그 내부를 들여다보면 결국 이러한 단순한 수치 계산의 거대한 집합체라고 할 수 있습니다. 인공지능을 학습시키는 대표적인 방법 중 하나는 정답을 알려주는 지도 학습입니다. 예를 들어 특정 배경색에 어울리는 글자색을 찾을 때, 수많은 예시 데이터를 입력하고 인공지능이 스스로 최적의 가중치를 찾아내도록 유도합니다. 처음에는 무작위로 설정되었던 가중치들이 반복적인 학습 과정을 거치며 점차 정답에 가까운 결과를 내놓게 됩니다. 이는 마치 어린아이가 반복 학습을 통해 사물을 구별하는 법을 배우는 과정과 유사하며, 데이터가 많아질수록 인공신경망은 더욱 정교한 판단을 내릴 수 있게 됩니다. 딥러닝의 가장 신기한 점은 일부 정답 데이터만으로도 학습하지 않은 수많은 사례를 정확히 판별해 낸다는 것입니다. 수천 장의 사진만 학습해도 수억 장의 새로운 사진 속 대상을 구분할 수 있는 이유는 데이터가 가진 고유한 패턴을 3차원 이상의 공간에 매핑하기 때문입니다. 비슷한 특징을 가진 데이터들은 특정 영역에 모이게 되고, 인공신경망은 이 영역들을 구분하는 경계선을 찾아냅니다. 이러한 일반화 능력 덕분에 인공지능은 단순한 암기를 넘어 새로운 상황에 유연하게 대처할 수 있는 지능적인 면모를 갖추게 됩니다. 인공신경망이 최적의 가중치를 찾아가는 과정은 매우 단순하면서도 무식할 정도로 반복적입니다. 입력값에 따른 결과가 정답과 다를 경우, 그 오차를 줄이기 위해 수천만 개에서 수십억 개에 달하는 가중치들을 조금씩 조정합니다. 이를 경사 하강법이라 부르는데, 오차라는 산의 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 수학적으로 이러한 가중치가 존재한다는 것은 증명되었지만, 왜 이토록 단순한 방식으로 복잡한 지능이 구현되는지는 여전히 현대 과학의 신비로 남아 있습니다. 최근 딥러닝은 언어 모델인 GPT-3나 단백질 구조를 예측하는 알파폴드 2처럼 인류의 난제를 해결하는 수준에 도달했습니다. 이는 자연계에 존재하는 방대한 패턴을 숫자로 치환하여 분석할 수 있게 되었음을 의미합니다. 문장의 맥락을 파악하여 대화를 나누거나 복잡한 물리 시뮬레이션을 수천 배 빠르게 수행하는 등, 딥러닝은 인간의 지적 능력을 보조하는 강력한 도구가 되었습니다. 결국 딥러닝의 본질은 숫자의 집합속에서 유의미한 패턴을 찾아내어 이를 실용적인 지능으로 변환하는 기술이라 할 수 있습니다. 인류 역사를 돌아보면 기술의 활용이 이론적 이해보다 앞섰던 사례가 많습니다. 증기기관이 열역학 법칙이 정립되기 전부터 산업 혁명을 이끌었듯이, 딥러닝 역시 그 작동 원리를 완벽히 설명하지 못하더라도 이미 세상을 바꾸고 있습니다. 인공지능이 내놓는 결과가 왜 도출되었는지 인간이 완전히 이해하지 못하는 영역이 존재하지만, 이는 오히려 새로운 과학적 발견의 기회가 되기도 합니다. 우리는 이제 딥러닝이라는 거대한 도구를 통해 지능의 본질을 탐구하고 미래의 변화를 맞이할 준비를 해야 합니다.

남세동

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[강연] 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가? _ by장병탁 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 7강 | 7강

인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링의 야심 찬 튜링 테스트 제안으로부터 시작되었습니다. 당시 컴퓨터는 단순한 계산 도구에 불과했으나, 연구자들은 이를 활용해 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들고자 했습니다. 초기에는 보편적인 지능 구현을 목표로 했으나 실제 문제 적용에는 한계가 있었습니다. 이후 70~80년대에는 전문가의 지식을 직접 주입하는 지식 기반 시스템이 산업화에 성공하기도 했지만, 인간 지식의 복잡성을 모두 프로그래밍하는 데 한계를 느끼며 긴 정체기를 겪게 되었습니다. 인공지능의 긴 겨울을 끝낸 것은 기계가 스스로 데이터로부터 학습하게 만드는 머신러닝 기술이었습니다. 과거처럼 사람이 일일이 규칙을 정해주는 대신, 신경망 기반의 학습 모델을 통해 기계가 스스로 알고리즘을 발견하도록 유도한 것입니다. 특히 2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 모델인 알렉스넷이 압도적인 성과를 거두며 현대 인공지능의 혁명이 시작되었습니다. 이는 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 정교한 알고리즘이 결합하여 이룬 결과물로 평가받습니다. 딥러닝은 물체 인식뿐만 아니라 기계 번역 분야에서도 놀라운 발전을 가져왔습니다. 과거의 번역 시스템은 복잡한 언어학적 규칙에 의존했으나, 현대의 신경망 기반 번역은 수많은 데이터를 통해 언어 간의 관계를 암묵적으로 학습합니다. 또한 알파고는 바둑이라는 복잡한 게임에서 인간의 직관을 모사한 학습을 통해 승리하며 인공지능의 잠재력을 증명했습니다. 이러한 성과는 인공지능이 특정 영역에서 이미 인간의 수준을 뛰어넘었음을 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 하지만 현재의 인공지능은 여전히 명확하게 정의된 '닫힌 세계'에서만 강력한 힘을 발휘한다는 한계가 있습니다. 실생활과 같은 '열린 세계'는 불확실성이 높고 끊임없이 변화하지만, 딥러닝은 학습 데이터와 추론 데이터가 동일한 분포를 따른다고 가정하기 때문입니다. 또한 기계는 인간이 가진 기본적인 상식이나 물리 법칙에 대한 이해가 부족합니다. 예를 들어 스마트폰을 떨어뜨리면 깨질 수 있다는 위험을 직관적으로 인지하고 대처하는 능력은 아직 인공지능에게 어려운 과제입니다. 인간 수준의 인공지능에 도달하기 위해 최근에는 어린아이의 학습 과정을 모사하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 아이들은 태어나서 세상을 직접 만지고 경험하며 스스로 모델을 형성해 나갑니다. 이러한 '베이비 마인드' 연구는 기계가 단순히 주어진 데이터를 수동적으로 학습하는 것을 넘어, 환경과 상호작용하며 지각과 행동의 사이클을 통해 지능을 발달시키는 것을 목표로 합니다. 이는 인공지능이 인간처럼 유연하고 강건한 의사결정 능력을 갖추게 하는 핵심적인 경로가 될 것입니다. 진정한 자율 지능을 구현하기 위해서는 기계가 스스로 실험하고 가설을 검증하며 학습하는 능력이 필수적입니다. 현재의 인공지능은 데이터가 주어지기를 기다리는 수준이지만, 미래의 시스템은 스스로 데이터를 찾아다니고 생성하는 '라이프롱 러닝'을 실천해야 합니다. 끊임없이 자신을 개선하는 재귀적 시스템이 구축된다면, 기계는 인간이 가르쳐준 범위를 넘어 독자적인 지식 체계를 구축할 수 있습니다. 이러한 자율적 인지 에이전트의 등장은 인공지능 연구의 궁극적인 지향점 중 하나입니다. 인공지능이 인간 수준의 유연함을 갖추게 된다면, 기계 특유의 정확성과 방대한 기억력이 결합하여 순식간에 인간의 지능을 능가하는 '특이점'에 도달할 수 있습니다. 이는 직업의 변화나 사회 구조의 재편과 같은 거대한 도전을 동반하겠지만, 동시에 인류에게 새로운 기회의 장을 열어줄 것입니다. 인공지능을 단순한 위협으로 보기보다 인간의 능력을 확장하는 도구로 활용하려는 노력이 필요합니다. 결국 인공지능 연구는 기계를 만드는 과정을 통해 인간 지능의 본질을 깊이 이해해가는 여정이라 할 수 있습니다.

장병탁

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[강연] AI의 사고과정을 설명할 수 있을까 _ by최재식 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 6강 | 6강

인공지능(AI) 기술은 자율주행, 금융, 의료 등 우리 삶의 핵심적인 영역으로 깊숙이 침투하고 있습니다. 하지만 시스템이 복잡해질수록 그 내부 작동 원리를 파악하기 어려워지는 '블랙박스' 문제가 발생합니다. 만약 AI가 중대한 결정을 내렸을 때 그 이유를 설명하지 못한다면, 예상치 못한 오류가 발생했을 때 인간의 생명과 재산에 심각한 위협이 될 수 있습니다. 따라서 AI가 내린 결론의 근거를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 '설명 가능 인공지능(XAI)' 기술은 이제 선택이 아닌 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 자동화된 의사결정에 대해 설명을 요구할 권리를 법적으로 보장하고 있습니다. 이는 AI가 대출 심사나 채용 등에서 편향된 판단을 내리지 않도록 감시하는 중요한 장치가 됩니다. 실제로 특정 딥러닝 모델이 성적 지향이나 인종과 같은 민감한 정보를 학습하여 편견을 가질 수 있다는 연구 결과는 설명 가능성의 중요성을 시사합니다. 기업들은 이제 알고리즘의 투명성을 확보하지 못할 경우 막대한 벌금을 부과받을 수 있으며, 이는 기술적 신뢰를 넘어 사회적 윤리를 지키는 토대가 됩니다. 복잡한 딥러닝 모델을 설명하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 '계층별 관련성 전파(LRP)' 기술입니다. 이는 AI가 최종 결정을 내리는 데 있어 입력 데이터의 어떤 부분이 가장 큰 기여를 했는지 역추적하는 방식입니다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 핸들을 왼쪽으로 꺾었다면 도로의 특정 픽셀이나 장애물이 그 결정에 얼마나 영향을 미쳤는지 수치화하여 보여줄 수 있습니다. 수천만 개의 뉴런이 얽힌 복잡한 구조라도 각 레이어의 기여도를 분석함으로써, 우리는 블랙박스 내부의 논리적 흐름을 시각적으로 확인하고 검증할 수 있게 됩니다. 인공지능(AI) 내부를 들여다보는 연구는 마치 해부학 실습처럼 정교하게 진행되고 있습니다. 특정 레이어의 노드들이 어떤 사물에 반응하는지 분석해 보면, 놀랍게도 딥러닝 내부에는 비행기, 하늘, 식물 등 특정 물체를 전담해서 인식하는 유닛들이 존재함을 알 수 있습니다. 이는 AI가 단순히 데이터를 암기하는 것이 아니라, 스스로 유의미한 특징을 추출하여 세상을 이해하고 있음을 보여줍니다. 이러한 내부 구조의 가시화는 AI가 학습 과정에서 무엇을 중요하게 여기는지 파악하게 해주며, 모델의 성능 개선과 오류 수정을 위한 결정적인 단서를 제공합니다. 고차원 공간에서 작동하는 생성 모델의 내부를 탐색하기 위해 로봇 공학의 알고리즘을 도입하기도 합니다. 수천 차원의 복잡한 경계면을 효율적으로 찾아내는 기술을 통해, AI가 생성하는 이미지의 미세한 변화가 어떤 노드의 영향인지 정확히 짚어낼 수 있습니다. 예를 들어 안경의 유무나 배경의 색감 변화가 결정되는 경계 지점을 찾아냄으로써, 모델의 작동 범위를 명확히 규정하는 것이 가능해집니다. 이러한 정밀한 분석 도구는 AI가 단순히 결과를 내놓는 수준을 넘어, 그 결과가 도출되는 전체적인 지형도를 인간에게 제시하는 역할을 수행합니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 실제 산업 현장에서도 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 거대한 용광로인 고로의 온도를 예측하고 제어하는 시스템에 이 기술을 적용한 사례가 대표적입니다. 숙련된 조업자들은 처음에는 AI의 판단을 불신하기도 했지만, AI가 특정 센서값과 압력을 근거로 제시하며 이유를 설명하자 기술을 신뢰하고 협업하기 시작했습니다. 그 결과 연료 절감과 생산성 향상을 동시에 달성하며 국가 핵심 기술로 지정되는 쾌거를 이루었습니다. 이는 기술적 완성도만큼이나 인간과의 소통과 신뢰 형성이 산업 현장에서 얼마나 중요한지를 증명합니다. 인공지능(AI)의 미래는 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 보완하고 확장하는 '증강 지능'의 방향으로 나아가고 있습니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 AI가 잘하는 것과 못하는 것을 명확히 구분해 줌으로써, 기술에 대한 막연한 두려움이나 과도한 기대를 걷어내는 역할을 합니다. 이는 과거 AI 기술이 한계에 부딪혀 겪었던 'AI 빙하기'를 방지하고, 지속 가능한 기술 발전을 이끄는 안전장치가 될 것입니다. 결국 인간과 AI가 서로의 사고 과정을 이해하고 협력할 때, 우리는 더욱 안전하고 효율적인 인공지능(AI) 시대를 맞이할 수 있을 것입니다.

최재식

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[석학인터뷰] 최재식_지능에 대한 호기심, 인공지능 개발의 원동력 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인간 지능에 대한 호기심은 단순한 지적 탐구를 넘어 세상을 바꾸는 강력한 동기가 됩니다. 인공지능 알고리즘이 공장을 자동 제어하고, 인간 수준의 번역을 수행하는 언어 모델이 등장하면서 우리는 기술의 진보를 실감하고 있습니다. 이러한 변화는 연구자의 지적 호기심을 충족시킬 뿐만 아니라 사회가 필요로 하는 실질적인 혁신을 이끌어냅니다. 인공지능은 이제 단순한 도구를 넘어 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키는 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. 최근 인공지능 연구의 두 축은 미래를 예측하는 시스템과 그 의사결정 과정을 설명하는 기술입니다. 예측 시스템은 부동산 가격이나 주식 시장의 변동을 파악하는 등 다양한 분야에 응용됩니다. 하지만 딥러닝처럼 복잡한 시스템은 내부 의사결정 과정을 파악하기 어렵다는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 등장한 설명 가능한 인공지능은 시스템이 언제 확실한 결정을 내리는지, 혹은 언제 불완전할 수 있는지를 명확히 알려줌으로써 인공지능의 신뢰성을 높이는 역할을 합니다. 설명 가능한 인공지능은 특히 사람의 생명과 재산에 직결되는 '미션 크리티컬 시스템'에서 필수적입니다. 의료 처방, 국방 시스템, 자율주행 자동차와 같이 안전이 최우선인 분야에서는 인공지능이 왜 그런 결정을 내렸는지 검증하는 과정이 반드시 필요합니다. 아무리 성능이 뛰어난 시스템이라도 그 작동 원리를 알 수 없다면 실제 현장에 적용하기 어렵기 때문입니다. 따라서 설명 가능한 기술은 인공지능이 우리 사회의 핵심 인프라로 안착하기 위한 필수적인 검증 도구라고 할 수 있습니다. 인공지능의 복잡한 의사결정 과정을 분석하기 위해 연구자들은 입력 데이터 중 결과에 가장 큰 영향을 미친 요소를 판별하는 데 집중합니다. 이는 마치 보이지 않는 내부를 들여다보는 돋보기나 현미경과 같은 도구를 개발하는 과정과 같습니다. 이러한 기술을 통해 특정 시스템이 어떤 상황에서 안전하고 어떤 입력 데이터에 취약한지를 객관적으로 검증할 수 있습니다. 결국 설명 가능한 인공지능은 블랙박스와 같았던 알고리즘의 내부를 투명하게 공개하여 기술의 완성도를 높이는 데 기여합니다. 진정한 인공지능 전문가가 되기 위해 필요한 것은 수학적 능력이나 프로그래밍 기술 이전에 인간 지능에 대한 깊은 호기심입니다. '지능이란 무엇인가' 혹은 '사람이라면 어떻게 행동했을까'라는 근원적인 질문을 던지고 이를 알고리즘으로 구현하려는 의지가 중요합니다. 이러한 호기심은 연구 과정에서 마주하는 기술적 난관을 극복하게 만드는 원동력이 됩니다. 인공지능 연구는 결국 인간을 이해하려는 노력의 연장선이며, 그 과정에서 얻는 깨달음이 미래 사회를 설계하는 밑거름이 됩니다.

최재식

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[강연] 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래 _ by한보형 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 5강 | 5강

컴퓨터 비전은 이미지나 비디오의 내용을 컴퓨터가 자동으로 이해하게 만드는 기술입니다. 과거에는 사람이 데이터의 특징을 직접 정의해 주어야 했지만, 딥러닝의 등장으로 인공지능이 스스로 데이터에서 중요한 정보를 추출하는 법을 학습하게 되었습니다. 특히 여러 계층으로 구성된 인공 신경망은 복잡한 시각 정보를 계층적으로 파악하며, 인간의 시각 체계를 모방하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 기술적 도약은 기계가 세상을 바라보는 방식을 근본적으로 변화시켰으며, 단순한 데이터 나열을 넘어선 의미 있는 정보 추출을 가능하게 했습니다. 시각 정보를 처리하는 데 가장 핵심적인 도구는 합성곱 신경망(CNN)입니다. 이는 이미지 필터를 적용하듯 공간 정보를 보존하며 특징을 추출하는 방식입니다. 반면, 시간에 따라 변화하는 비디오나 음성 같은 시계열 데이터에는 순환 신경망(RNN)이 주로 사용됩니다. RNN은 이전 단계의 출력이 다시 입력으로 들어가는 구조를 통해 데이터의 흐름과 맥락을 파악합니다. 이 두 구조는 현대 컴퓨터 비전이 공간과 시간이라는 두 축의 정보를 정밀하게 이해할 수 있도록 돕는 기반이 되며, 다양한 시각적 태스크를 수행하는 핵심 엔진 역할을 합니다. 컴퓨터 비전의 대표적인 응용 분야로는 물체 검출과 의미론적 분할이 있습니다. 'YOLO'와 같은 알고리즘은 이미지 속 물체의 위치를 실시간으로 파악하며, 이미지 분할 기술은 각 픽셀이 어떤 사물에 해당하는지 정밀하게 구분해 냅니다. 이러한 기술은 자율 주행 자동차가 도로 상황을 파악하고 장애물을 피하는 데 필수적인 역할을 합니다. 인공지능은 이제 단순히 사물을 보는 것을 넘어, 장면 전체의 구조와 맥락을 파악하여 안전한 주행을 가능케 하는 지능형 시스템으로 진화하고 있으며, 이는 미래 모빌리티 산업의 핵심이 되고 있습니다. 최근에는 이미지와 언어를 동시에 다루는 기술이 주목받고 있습니다. 이미지의 내용을 문장으로 설명하는 이미지 캡셔닝 기술이나, 이미지에 대한 질문에 답하는 시각적 질의응답(VQA)이 대표적입니다. 또한 생성적 적대 신경망(GAN)은 가짜와 진짜를 구별하는 경쟁 과정을 통해 실제와 구분이 불가능한 고해상도 이미지를 만들어냅니다. 이는 인공지능이 단순히 정보를 수동적으로 인식하는 단계를 지나, 새로운 콘텐츠를 창조하고 인간과 고차원적인 소통을 나눌 수 있는 가능성을 보여주는 사례로, 예술과 산업 전반에 걸쳐 새로운 영감을 불어넣고 있습니다. 화질 개선 및 영상 처리 분야에서도 딥러닝은 놀라운 성능을 발휘합니다. 흑백 사진을 자연스러운 컬러로 복원하거나, 심한 노이즈가 섞인 이미지에서 원래의 형체를 찾아내는 기술이 실용화되었습니다. 또한 낮은 프레임의 영상을 부드러운 고프레임 영상으로 변환하는 프레임 보간 기술은 영상 제작 현장에서 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 기술들은 인공지능이 사전에 학습한 방대한 시각적 패턴을 바탕으로 부족한 정보를 추론하여 인간의 눈보다 더 정밀하게 이미지를 재구성할 수 있음을 증명하며, 오래된 기록물의 복원이나 고화질 콘텐츠 제작에 기여합니다. 강화 학습은 인공지능이 시행착오를 통해 최적의 행동을 배우게 합니다. 벽돌깨기 같은 고전 게임부터 바둑의 알파고, 복잡한 전략이 필요한 스타크래프트의 알파스타까지 인공지능은 인간의 한계를 뛰어넘는 전략을 스스로 터득해 왔습니다. 특히 보이지 않는 영역의 정보를 추정해야 하는 게임 환경에서의 성공은 인공지능의 판단 능력이 얼마나 정교해졌는지를 잘 보여줍니다. 이러한 학습 방식은 단순히 게임에 그치지 않고, 향후 복잡한 변수가 존재하는 현실 세계의 물류 시스템이나 로봇 제어 문제를 해결하는 데에도 중요한 열쇠가 될 것으로 기대됩니다. 하지만 인공지능의 눈부신 발전 뒤에는 해결해야 할 과제도 산적해 있습니다. 학습 데이터에 포함된 인종이나 성별에 대한 편향이 결과에 반영되거나, 딥페이크 기술이 악용되어 사회적 혼란을 야기하기도 합니다. 또한 방대한 모델을 학습시키는 과정에서 발생하는 막대한 탄소 배출은 환경적인 부담으로 작용합니다. 따라서 기술적 완성도를 높이는 것만큼이나 윤리적 가이드라인을 마련하고 사회적 합의를 이끌어내는 노력이 병행되어야 합니다. 진정한 인공지능의 완성은 기술의 효율성과 인간의 보편적 가치가 조화를 이룰 때 비로소 가능해질 것입니다.

한보형

카오스재단카오스강연

융합

[과학관의 뒤편] 자율주행 전기차 시승기

과거 과학관 개관 당시 연료전지 자동차를 처음 접했던 기억이 새록새록 떠오릅니다. 오랜 시간이 흘러 다시 마주한 미래형 자동차는 마치 시대를 앞서가는 감동을 선사합니다. 가속 페달을 밟는 순간 느껴지는 독특한 주행감은 기존의 내연기관차와는 차원이 다른 경험을 제공합니다. 롤러코스터를 타는 듯한 짜릿함과 함께, 단순한 이동 수단을 넘어선 새로운 기술의 집약체로서의 면모를 유감없이 보여줍니다. 이러한 변화는 우리가 알던 자동차의 정의를 새롭게 써 내려가고 있습니다. 기술적인 측면에서 가장 눈에 띄는 변화는 구동 방식의 진화입니다. 과거의 복잡한 기계 구조에서 벗어나 모터가 바퀴에 직접 연결되는 인휠 모터 시스템이나 사륜구동 방식의 발전은 차량의 외관뿐만 아니라 성능까지 획기적으로 바꾸어 놓았습니다. 주행 거리의 효율성을 극대화하고 인간의 운전 습관과는 또 다른 정밀함을 보여주는 이러한 시스템은 전기차 시대의 핵심 동력입니다. 이제 자동차는 단순한 기계 장치가 아니라 고도로 설계된 지능형 플랫폼으로 거듭나고 있습니다. 자율주행 기술이 보편화되면서 우리는 기술적 완성도만큼이나 중요한 윤리적 문제에 직면하게 되었습니다. MIT에서 제기한 자율주행 자동차 사고 시 책임 소재에 관한 논의는 매우 복잡한 사회적 과제를 던져줍니다. 사고가 발생했을 때 운전자가 책임을 져야 할지, 제조사가 져야 할지, 혹은 알고리즘을 설계한 이들에게 책임을 물어야 할지에 대한 법규 마련이 시급합니다. 이는 단순한 기술의 문제를 넘어 우리 사회가 합의해야 할 가치 판단의 영역이며, 안전을 최우선으로 하는 알고리즘 설계의 중요성을 일깨워줍니다. 새로운 시대의 자동차를 경험하다 보면 도로 위를 달리는 기존의 내연기관차들이 마치 과거의 유물처럼 느껴지기도 합니다. 소음과 진동이 가득한 엔진 소리 대신 정적 속에서 강력한 힘을 발휘하는 전기차의 모습은 현재와 미래의 경계를 허물어뜨립니다. 기술의 발전은 우리의 감각마저 변화시켜, 어제까지 당연하게 여겼던 것들을 원시적인 것으로 치부하게 만드는 힘이 있습니다. 이러한 인식의 전환은 모빌리티 혁명이 이미 우리 삶의 깊숙한 곳까지 파고들었음을 의미합니다. 우리는 이제 모빌리티의 완성형 시대를 목격하고 있습니다. 전기차와 자율주행 기술은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니며, 이미 우리 곁에서 구체적인 형태로 실현되고 있습니다. 앞으로 모터와 배터리 기술이 더욱 고도화됨에 따라 우리가 경험할 이동의 가치는 더욱 확장될 것입니다. 기술이 주는 편리함 뒤에 숨겨진 사회적 책임과 안전에 대한 고민을 멈추지 않는다면, 새로운 이동 수단은 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 만드는 든든한 동반자가 될 것입니다.

국립과천과학관

융합

[강연] 수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법 _ by현동훈 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 2강 | 2강

인공지능이 세상을 이해하는 방식은 데이터를 수집하고 처리하는 과정에서 결정됩니다. 영화 속 터미네이터처럼 인간과 유사한 하드웨어를 통해 직접 시각 정보를 받아들이는 인공지능이 있는가 하면, 자비스처럼 형체 없이 네트워크상의 방대한 데이터를 분석하는 유형도 존재합니다. 이들의 공통적인 과제는 수집된 평면적인 정보를 바탕으로 우리가 사는 입체적인 세상을 어떻게 정확하게 파악하느냐는 점입니다. 특히 물리적 실체를 가진 인공지능이 세상과 상호작용하기 위해서는 단순한 데이터 처리를 넘어 공간을 인지하는 능력이 필수적으로 요구됩니다. 인간이 세상을 3차원으로 인식하는 근본적인 원리는 양안 시차에 있습니다. 왼쪽 눈과 오른쪽 눈은 서로 다른 위치에서 사물을 바라보기 때문에 망막에 맺히는 상에는 미세한 차이가 발생합니다. 뇌는 이 양안 시차를 바탕으로 사물과의 거리를 계산하며, 이는 수학적으로 삼각형의 닮음비를 이용한 방정식으로 모델링할 수 있습니다. 생후 5개월 된 아기가 물체를 잡기 위해 손을 뻗는 행위조차 머릿속에서 복잡한 기하학적 계산이 실시간으로 이루어지고 있음을 시사하며, 이는 시각 지능의 기초가 됩니다. 이러한 인간의 입체 지각 원리는 현대의 3D 기술로 고스란히 이어집니다. 입체 안경이나 3D TV는 왼쪽 눈과 오른쪽 눈에 인위적으로 서로 다른 영상을 전달하여 뇌가 착각을 일으키게 만듭니다. 사물이 가까울수록 양안 시차를 크게 만들고, 멀수록 그 차이를 줄이는 방식을 통해 평면적인 화면에서도 깊이감을 느끼게 하는 것입니다. 이는 인간의 생물학적 메커니즘을 수학적 알고리즘으로 재현한 대표적인 사례로, 인공지능이 공간을 학습하는 과정에서도 이와 유사한 논리적 구조가 적용됩니다. 컴퓨터가 평면 이미지를 통해 공간을 이해하기 위해서는 영상 왜곡을 보정하는 수학적 과정이 선행되어야 합니다. 카메라가 비스듬한 각도에서 찍은 사진 속 타일은 실제로는 사각형이지만 이미지상에서는 일그러진 형태로 나타납니다. 이때 평행한 두 직선이 지평선에서 만나는 소실점의 원리를 이용하면, 왜곡된 이미지를 다시 평면으로 펼치는 함수를 만들 수 있습니다. 지평선을 무한대로 보내는 수학적 변환을 통해 컴퓨터는 2차원 사진 속에서 실제 사물의 형태와 위치를 추정할 수 있는 기초 체력을 갖게 됩니다. 두 개 이상의 카메라를 사용하는 스테레오 비전은 더욱 정밀한 공간 정보를 제공합니다. 이를 위해서는 각 카메라의 위치와 각도를 일치시키는 캘리브레이션 과정이 필요하며, 수학자들은 이를 3x4 행렬로 표현하여 계산합니다. 가장 어려운 과제는 서로 다른 사진 속에서 같은 지점을 찾아내는 대응점 문제입니다. 수백만 개의 픽셀 중에서 동일한 위치를 찾는 과정은 엄청난 계산량을 요구하지만, 에피폴라 기하학이라는 수학적 원리를 적용하면 탐색 범위를 직선 하나로 좁혀 계산 효율을 획기적으로 높일 수 있습니다. 계산된 3차원 좌표들은 수많은 점이 모인 포인트 클라우드의 형태로 나타납니다. 하지만 이 점들만으로는 사물의 매끄러운 표면을 표현하기에 부족하며, 데이터 수집 과정에서 발생한 노이즈로 인해 표면이 거칠게 보일 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 수학적 최적화 기법을 동원하여 노이즈를 제거하고 점들을 삼각형 면으로 연결하는 표면 복원 작업이 진행됩니다. 법선 벡터를 활용해 면의 방향을 결정하고 각진 부분을 부드럽게 다듬는 과정을 거치면, 비로소 컴퓨터 속에 실제와 유사한 3차원 모델이 완성됩니다. 더욱 정교한 복원을 위해 레이저 스캐닝과 같은 기술이 활용되기도 합니다. 레이저를 쏘아 반사되어 돌아오는 시간을 측정하거나 인위적인 패턴을 투사함으로써 대응점 문제를 물리적으로 해결하는 방식입니다. 미켈란젤로의 조각상을 디지털로 복원하는 대규모 프로젝트에서도 이러한 기하학적 원리와 정밀한 스캐닝 기술이 결합되어 역사적 유물을 완벽하게 재현해냈습니다. 결국 기하학은 인공지능이 평면의 한계를 넘어 입체적인 세상을 인지하고 구현하게 만드는 가장 강력한 도구이자 언어라고 할 수 있습니다.

현동훈

카오스재단카오스강연

수학

[SC 과학탐구생활] 정여사의 4차산업혁명 적응기 : 자율주행자동차

미래의 이동 수단은 단순히 운전의 편의를 넘어선 혁신적인 변화를 예고하고 있습니다. 자율주행차는 사람이 직접 핸들을 잡거나 시동을 켤 필요가 없는 인공지능 로봇과 같습니다. 목적지만 말하면 자율주행차가 스스로 경로를 설정하고 주행을 시작하며, 운전자는 그 안에서 휴식을 취하거나 다른 업무를 볼 수 있는 공간으로 변모합니다. 이러한 기술은 단순한 이동을 넘어 인간의 생활 양식 자체를 바꾸는 중요한 전환점이 될 것입니다. 자율주행차의 동력원으로 주목받는 수소연료전지는 친환경적이면서도 효율적인 에너지를 제공합니다. 일각에서는 수소의 위험성을 우려하기도 하지만, 자율주행차에 사용되는 수소연료전지는 폭탄과는 전혀 다른 원리로 작동하며 매우 안전하게 설계되어 있습니다. 초고압 환경이 아닌 일반적인 주행 조건에서 전기를 생성하는 이 기술은 미래 모빌리티의 지속 가능성을 뒷받침하는 핵심적인 에너지원으로서 그 가치를 인정받고 있습니다. 자율주행 기술은 사물인터넷(IoT) 및 드론 배송과 결합하여 더욱 강력한 시너지를 발휘합니다. 자율주행차 안에서 집안의 가스 밸브를 조절하거나 가전제품을 제어하는 것은 물론, 주행 중에 필요한 물품을 드론을 통해 실시간으로 전달받는 것도 가능해집니다. 이러한 초연결 사회의 모습은 인간의 개입을 최소화하면서도 일상의 모든 요소가 유기적으로 연결되어 편리함을 극대화하는 방향으로 발전하고 있으며, 이는 곧 우리 삶의 새로운 표준이 될 것입니다. 미국자동차공학회(SAE)는 자율주행의 단계를 0에서 5단계까지 구분하여 정의하고 있습니다. 현재 우리는 운전자의 부분적인 개입이 필요한 2~3단계에 머물러 있지만, 기술이 발전함에 따라 운전자의 개입이 전혀 없는 고도 자율주행인 4단계와 5단계로 나아가고 있습니다. 특히 5단계는 사람이 타지 않고도 자율주행차 스스로 모든 상황을 판단하여 운행하는 완전 자율주행 상태를 의미합니다. 이러한 단계적 발전은 교통사고 감소와 효율적인 도로 운영을 가능하게 합니다. 안전한 자율주행을 가능하게 하는 핵심은 인간의 눈과 뇌 역할을 하는 센서 기술에 있습니다. 위치를 파악하는 GPS, 주변 사물을 식별하는 카메라, 전자기파로 거리를 측정하는 레이더, 그리고 레이저를 이용해 주변을 3D로 인식하는 라이다가 필수적인 4대 핵심 센서로 꼽힙니다. 이 센서들은 초당 수백만 개의 데이터를 처리하며 주변 환경을 정밀하게 인식합니다. 비록 기술적 난제와 비용 문제가 남아있지만, 끊임없는 연구를 통해 더욱 완벽한 자율주행이 실현되고 있습니다.

국립과천과학관과학실험교실🧪

물리학
화학
지구환경과학
융합

[국립광주과학관×GIST] 4월 과학스쿨 - 몸속을 돌아디니고 치료하는 나노 로봇(GIST 윤정원 교수)

로봇 기술은 지난 수십 년 동안 공상 과학 영화 속의 상상을 넘어 우리 삶의 현실로 깊숙이 들어왔습니다. 10년 전만 해도 먼 미래의 이야기로만 여겨졌던 입는 로봇이나 가상현실 기술은 이제 상용화 단계를 거쳐 일상화되고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 기술의 발전을 통해 인류의 한계를 극복하고자 하는 끊임없는 연구가 자리 잡고 있습니다. 특히 우리 몸속을 자유롭게 돌아다니며 병을 치료하는 나노 로봇 분야는 향후 10년 뒤 우리 삶을 바꿀 핵심적인 미래 과학 기술로 주목받고 있습니다. 현대 로봇은 가정용 청소 로봇부터 산업 현장의 제조 로봇, 물류 자동화를 위한 물류 로봇까지 매우 다양한 형태로 발전했습니다. 특히 4차 산업혁명 시대를 맞아 로봇은 단순한 기계적 반복 작업을 넘어 지능화되고 있습니다. 인공지능과 센서 기술의 결합은 로봇이 환경을 인지하고 스스로 판단하여 행동하게 만듭니다. 이러한 기술적 진보는 로봇이 공장을 벗어나 일상적인 공간에서 인간과 상호작용하며 더욱 정밀하고 빠른 서비스를 제공할 수 있는 기반이 되었습니다. 자율 주행 자동차나 무인 잠수함과 같은 지능형 이동 로봇의 핵심은 내비게이션 기술입니다. 로봇이 목적지까지 안전하게 도달하기 위해서는 주변 환경을 인식하는 센서와 현재 위치를 파악할 수 있는 지도가 필수적입니다. GPS 정보를 얻기 힘든 바닷속이나 복잡한 광산 같은 환경에서는 센서 데이터를 바탕으로 지도를 만들고 위치를 추정하는 기술이 매우 중요합니다. 이러한 정밀 내비게이션 원리는 거대한 이동 수단뿐만 아니라 우리 몸속을 탐험하는 의료용 로봇 기술에도 동일하게 적용됩니다. 의료 분야에서의 로봇 활용은 이미 상당한 수준에 도달해 있습니다. 대표적인 예인 수술 로봇은 의사의 미세한 손 떨림을 보정하고, 최소한의 절개만으로 정교한 수술을 가능하게 합니다. 이는 건설 현장의 굴착기가 인간의 힘을 증폭하는 것과 반대로, 인간의 움직임을 축소하고 정밀도를 극한으로 높이는 개념입니다. 고해상도 3D 디스플레이와 정교한 조이스틱 제어 시스템을 갖춘 로봇은 외과 의사가 직접 손으로 하는 것보다 훨씬 세밀하게 장기를 다루고 봉합하는 작업을 수행합니다. 나노 로봇은 머리카락 굵기의 수백 분의 일에 불과한 바이러스 크기의 아주 작은 로봇을 의미합니다. 이렇게 미세한 크기에서는 일반적인 물리 법칙과 달리 액체의 저항이 매우 크게 작용하여 이동이 쉽지 않습니다. 이를 극복하기 위해 자기장, 초음파, 혹은 미생물의 움직임을 이용한 다양한 구동 방식이 연구되고 있습니다. 특히 자기장을 이용한 정렬 방식은 인체에 무해하면서도 여러 방향으로 정밀하게 힘과 토크를 제어할 수 있어 나노 로봇을 원하는 위치로 이동시키는 데 매우 효과적인 방법입니다. 나노 로봇의 가장 혁신적인 적용 분야는 뇌 질환 치료입니다. 우리 뇌에는 외부 물질의 침입을 막는 뇌혈관 장벽(BBB)이 존재하여 일반적인 약물이 도달하기 매우 어렵습니다. 하지만 자성 나노 입자를 이용하면 이 장벽을 통과하여 치매 치료제와 같은 약물을 정확한 세포 위치에 전달할 수 있습니다. 자기장 가이던스 기술을 통해 약물을 실은 나노 로봇을 뇌의 깊숙한 해마 부위까지 도달시키고, 이를 통해 기억력 감퇴를 막는 등 퇴행성 뇌 질환 치료의 새로운 가능성을 열어가고 있습니다. 성공적인 나노 로봇 운용을 위해서는 로봇의 위치를 실시간으로 파악하는 GPS 역할을 하는 영상 장치가 필수적입니다. 최근 개발된 자기 입자 영상(MPI) 기술은 인체 내의 나노 입자만을 감지하여 정확한 정보를 제공합니다. 이를 구동 시스템과 결합하면 나노 로봇을 목표 부위에 표적화하고 고주파를 이용해 열을 발생시켜 암세포를 괴사시키는 등의 정밀 치료가 가능해집니다. 이처럼 공학과 의학, 기초 과학이 융합된 나노 로봇 기술은 미래 의료 시장에서 자동차 산업 이상의 거대한 파급력을 가질 것으로 기대됩니다.

국립광주과학관강연&포럼

물리학
생명과학
융합

[강연] 로봇의 시대 _ by오준호, 김호영 | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

현대 사회에서 과학과 기술은 떼려야 뗄 수 없는 밀접한 관계를 맺고 있습니다. 과거의 과학이 단순히 자연 현상을 이해하려는 지적 탐구에 그쳤다면, 오늘날의 과학은 인류의 삶을 획기적으로 변화시키는 첨단 기술의 근간이 됩니다. 우리는 기초 과학의 원리가 어떻게 실질적인 기술로 구현되는지 이해함으로써 미래 사회의 변화를 예측하고 대비할 수 있는 통찰력을 얻게 됩니다. 과학적 사고는 이제 전문가의 영역을 넘어 현대인의 필수 교양이 되었습니다. 첨단 기술의 발전은 결코 우연히 이루어지지 않습니다. 수십 년 전 물리학자들이 탐구했던 양자역학이나 상대성 이론과 같은 기초 과학 이론들이 오늘날 반도체, GPS, 양자 컴퓨터의 핵심 원리가 되었습니다. 보이지 않는 미시 세계를 탐구하던 과학자들의 호기심이 결국 인류의 문명을 한 단계 도약시키는 강력한 도구가 된 셈입니다. 이는 기초 과학에 대한 지속적인 투자가 왜 중요한지를 잘 보여주며, 보이지 않는 원리가 세상을 어떻게 움직이는지 증명합니다. 디지털 혁명은 정보 처리 기술의 비약적인 발전을 통해 가능해졌습니다. 트랜지스터의 발명 이후 컴퓨터의 성능은 기하급수적으로 향상되었으며, 이는 인공지능과 빅데이터라는 새로운 시대를 열었습니다. 이제 기술은 단순히 인간의 노동을 대체하는 수준을 넘어, 인간의 지능을 보조하고 복잡한 사회 문제를 해결하는 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 항상 정밀한 과학적 논리와 수학적 알고리즘이 자리 잡고 있어 우리 삶의 방식을 재정의합니다. 생명공학 분야에서의 기술적 진보는 인류의 건강과 수명 연장에 획기적인 전기를 마련하고 있습니다. 유전자 가위 기술이나 줄기세포 연구는 과거에는 불치병으로 여겨졌던 질병들을 치료할 수 있는 가능성을 제시합니다. 생명 현상을 분자 수준에서 이해하고 조작할 수 있게 됨에 따라, 우리는 질병의 예방뿐만 아니라 인간의 신체적 능력을 보완하는 단계까지 나아가고 있습니다. 이는 과학이 인간의 삶의 질을 어떻게 높이는지 보여주는 가장 직접적이고 감동적인 사례 중 하나입니다. 지속 가능한 미래를 위한 에너지 기술의 발전 또한 과학의 중요한 과제입니다. 기후 위기에 대응하기 위해 태양광, 풍력과 같은 재생 에너지 기술과 더불어 핵융합 에너지와 같은 차세대 에너지원 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 환경 오염을 최소화하면서도 인류가 필요로 하는 에너지를 안정적으로 공급하는 기술은 과학적 창의성과 공학적 정밀함이 결합되어야만 달성할 수 있는 목표입니다. 이는 지구와 인류가 공존하기 위한 필수적인 기술적 토대가 될 것입니다. 최근 첨단 기술의 특징 중 하나는 여러 학문 분야의 경계가 허물어지는 융합에 있습니다. 나노 기술, 바이오 기술, 정보 기술이 서로 결합하여 이전에는 상상하지 못했던 새로운 형태의 기기나 서비스를 만들어내고 있습니다. 이러한 융합은 복잡한 현대 사회의 난제들을 해결하는 데 필수적이며, 과학자들에게는 자신의 전공 분야를 넘어선 폭넓은 시야와 협력적인 태도를 요구하고 있습니다. 융합 기술은 우리가 직면한 한계를 극복하게 만드는 강력한 열쇠가 됩니다. 첨단 기술이 가져올 미래는 희망적이지만, 동시에 윤리적 책임에 대한 고민도 수반합니다. 기술의 발전 속도가 사회적 합의나 윤리적 기준보다 빠르게 진행될 때 발생할 수 있는 부작용을 경계해야 합니다. 따라서 우리는 과학 기술의 원리를 이해하는 것에서 나아가, 이 기술이 인류 전체의 행복과 공익을 위해 어떻게 쓰여야 할지 끊임없이 질문해야 합니다. 과학은 결국 인간을 위한 도구여야 하며, 그 방향성을 결정하는 것은 결국 우리의 몫이기 때문입니다.

김호영, 오준호

카오스재단카오스강연

물리학
융합

[강연] 통신/드론&자율주행차 _ by최준일, 심현철| 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

현대 사회에서 5G 이동통신은 단순한 데이터 속도의 향상을 넘어 제4차 산업혁명을 이끄는 핵심적인 지렛대 역할을 수행합니다. 통신 기술의 발전은 1세대 아날로그 방식에서 시작하여 현재의 5G 이동통신에 이르기까지 표준화 과정을 거치며 진화해 왔습니다. 특히 3GPP와 ITU 같은 국제 표준화 기구를 통해 정립된 표준은 전 세계의 기기들이 서로 원활하게 연결될 수 있는 기반을 마련합니다. 이러한 표준 기술은 국가 간의 기술 패권 경쟁이자 막대한 경제적 가치를 창출하는 지식 재산권의 집약체이기도 합니다. 5G 이동통신 기술은 크게 세 가지 핵심 영역인 초광대역 이동통신(eMBB), 대규모 사물 지능 통신(mMTC), 고신뢰 저지연 통신(URLLC)으로 구분됩니다. 초광대역 이동통신(eMBB)은 기존보다 훨씬 빠른 전송 속도를 제공하여 고화질 영상 스트리밍을 가능하게 하며, 대규모 사물 지능 통신(mMTC)은 수많은 센서와 기기를 동시에 연결하여 스마트 홈과 스마트 시티의 기반을 닦습니다. 마지막으로 고신뢰 저지연 통신(URLLC)은 통신 지연 시간을 획기적으로 줄여 실시간 제어가 필수적인 자율주행이나 원격 의료 분야에서 신뢰성을 보장하는 핵심 기술로 작용합니다. 이러한 통신 기술의 혁신은 산업 현장의 모습을 근본적으로 바꾸어 놓습니다. 스마트 팩토리는 수많은 센서로부터 수집된 데이터를 실시간으로 분석하여 공정의 효율성을 극대화하며, 이는 생산량 증대와 비용 절감으로 이어집니다. 또한 가전제품이 네트워크로 연결되는 스마트 홈을 넘어 도시 전체의 정보를 유기적으로 관리하는 스마트 시티로 개념이 확장되고 있습니다. 5G 이동통신은 이처럼 방대한 데이터를 지연 없이 처리함으로써 우리 삶의 공간을 더욱 지능적이고 효율적인 환경으로 변화시킵니다. 드론으로 대표되는 무인 항공기 기술 역시 하드웨어의 소형화와 인공지능(AI)의 결합을 통해 비약적인 발전을 거듭하고 있습니다. 과거 거대했던 무인 항공기는 이제 고성능 카메라와 센서를 탑재한 소형 기기로 진화하여 촬영, 농업, 재난 구조 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 특히 인공지능(AI) 기술은 드론이 스스로 장애물을 인식하고 최적의 경로를 찾아 비행할 수 있도록 돕습니다. 이는 인간이 접근하기 어려운 위험 지역에서의 임무 수행을 가능하게 하며 무인 이동체의 활용 범위를 넓히고 있습니다. 자율주행 자동차는 이동의 개념을 소유에서 서비스로 전환하며 교통 시스템의 혁신을 예고합니다. 자율주행 기술은 운전자의 개입 정도에 따라 여러 단계로 나뉘며, 최종적으로는 인간의 조작이 전혀 필요 없는 완전 자율주행을 목표로 합니다. 인공지능(AI)은 차량에 탑재된 라이다와 레이더 정보를 분석하여 주변 상황을 판단하고 사고를 예방합니다. 이는 교통사고 사망률을 낮출 뿐만 아니라 도로 운영의 효율성을 높여 도시의 교통 체증 문제를 해결하는 열쇠가 될 것으로 기대됩니다. 하지만 첨단 기술의 상용화를 위해서는 기술적 완성도뿐만 아니라 사회적 합의와 법적 제도 마련이 필수적입니다. 자율주행 자동차가 복잡한 도심에서 타인과 소통하며 눈치 싸움을 벌이는 사회적 맥락을 이해하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 또한 드론의 비행 안전을 보장하는 감항 인증 체계와 사생활 보호를 위한 규제 혁신도 병행되어야 합니다. 기술이 인간의 삶에 안전하게 안착하기 위해서는 법령 정비와 함께 사고 발생 시의 책임 소재에 대한 심도 있는 논의가 지속적으로 이루어져야 합니다. 결국 미래의 모빌리티는 5G 이동통신과 드론, 자율주행 기술이 하나로 융합되는 방향으로 나아갈 것입니다. 하늘을 나는 자동차인 플라잉 카의 등장은 지상과 공중의 경계를 허물며 새로운 이동 수단의 시대를 열 것입니다. 이러한 변화는 단순한 기술적 진보를 넘어 우리가 일상을 영위하는 방식과 도시의 구조를 근본적으로 재편할 것입니다. 끊임없는 연구와 혁신을 통해 완성될 미래 기술은 재난 대응부터 물류 혁신에 이르기까지 인류가 직면한 다양한 문제를 해결하는 강력한 도구가 될 것입니다.

심현철, 최준일

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물리학

[석학인터뷰] 심현철_ 달에 가는 것보다 자율주행이 더 어렵다? | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

드론과 자율주행차는 본래 군사적 목적으로 개발되었습니다. 드론은 초기 공격용이나 군수 물자 수송을 위해 탄생했지만, 현재는 촬영, 농업, 택배 등 민간 영역에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 자율주행 기술 역시 무인 군수 물자 수송에서 시작되어 이제는 일반 도로 위에서 사람의 개입을 최소화하는 방향으로 진화하고 있습니다. 신기술이 초기 개발 의도를 넘어 다양한 분야로 응용되는 과정은 기술의 생명력을 보여주는 중요한 지표가 되며, 앞으로 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 많은 용도로 확장될 것입니다. 자율주행 기술은 사람의 개입 정도에 따라 레벨 0부터 5까지 구분됩니다. 현재 대중화된 레벨 2는 가속과 조향을 제어하지만 운전자의 상시 개입이 필수적이며, 레벨 4에 이르면 복잡한 시내 주행에서도 사람의 손길이 거의 필요 없게 됩니다. 궁극적인 단계인 레벨 5는 목적지까지 완전한 무인 주행이 가능해져 운전자가 잠을 자도 될 정도의 수준을 의미합니다. 다만 법적 제도 정비와 기술적 완성도를 고려할 때, 자율주행차가 도로의 주류를 차지하기까지는 2030년 이후까지 상당한 시간이 소요될 것으로 전망됩니다. 자율주행이 달 탐사보다 늦게 실현된 이유는 도로 위 복잡한 상황을 인식하는 기술의 난이도가 매우 높기 때문입니다. 장애물이 없는 하늘과 달리 도로는 수많은 변수를 실시간으로 이해해야 하므로, 최근 인공지능 기술의 발전이 뒷받침된 후에야 유의미한 진전이 가능했습니다. 한편 하늘을 나는 자동차인 플라잉카는 이미 기술적으로 존재하지만, 조종 면허 체계와 안전성 문제로 인해 대중적인 교통수단으로 자리 잡기에는 현실적인 제약이 따릅니다. 결국 기술의 실용화는 단순히 구현 가능성을 넘어 사회적 합의와 안전이 전제되어야 합니다.

심현철

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물리학

[강연] 블록체인 / 해킹&보안 _ by전주용, 김용대 | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학' 4강 | 4강

비대면 거래가 일상화된 현대 사회에서 신뢰는 가장 중요한 가치입니다. 하지만 서로를 직접 확인할 수 없는 네트워크 환경에서는 완벽한 합의를 이루기가 매우 어렵습니다. 이를 '두 장군 문제'라고 부르는데, 중개 기관 없이 당사자 간의 신뢰를 구축하려는 시도가 바로 블록체인의 시작입니다. 블록체인은 은행과 같은 제3자의 개입 없이도 안전한 거래를 가능하게 하며, 위변조 저항성과 탈중앙화라는 두 가지 핵심 기능을 통해 디지털 신뢰의 새로운 지평을 열었습니다. 블록체인의 기술적 구조는 데이터를 담는 '블록'과 이를 연결하는 '체인'으로 구성됩니다. 여기서 핵심적인 역할을 하는 것이 해시 함수입니다. 해시 함수는 입력값을 통해 출력값을 계산하기는 쉽지만, 결괏값만 보고 원래의 데이터를 유추하는 것은 불가능에 가까운 비가역적 특성을 가집니다. 각 블록은 이전 블록의 정보를 해시값으로 포함하며 사슬처럼 연결되는데, 만약 중간의 데이터를 수정하려 하면 연결된 모든 해시값이 변하게 됩니다. 이러한 구조 덕분에 블록체인은 강력한 위변조 저항성을 갖게 됩니다. 중앙 통제 기관이 없는 블록체인 네트워크에서는 어떤 기록이 진짜인지 결정하는 합의 알고리즘이 필수적입니다. 대표적으로 컴퓨팅 파워를 경쟁시켜 문제를 푸는 작업 증명(PoW)과 보유한 지분에 따라 의사결정권을 부여하는 지분 증명(PoS) 방식이 있습니다. 이 과정에서 참여자들에게 시스템 유지의 대가로 암호화폐라는 보상을 지급함으로써 네트워크가 지속적으로 운영될 수 있는 동기를 부여합니다. 이는 기술적 메커니즘과 경제적 유인책이 결합하여 신뢰를 유지하는 독특한 생태계를 형성합니다. 블록체인은 물류 추적, 신분 증명, 금융 서비스 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 보여주고 있습니다. 하지만 모든 영역에서 완벽한 해결책이 되기에는 '트릴레마'라는 한계에 직면해 있습니다. 보안성, 탈중앙화, 확장성이라는 세 가지 가치를 동시에 극대화하기 어렵다는 법칙입니다. 예를 들어 비트코인은 보안성과 탈중앙화는 뛰어나지만, 거래 처리 속도가 느려 실시간 결제에는 부적합합니다. 따라서 현재의 블록체인은 기존 제도를 완전히 대체하기보다는 특정 목적에 맞게 보완하는 방향으로 발전하고 있습니다. 보안의 본질은 시스템이 설계된 의도대로만 동작하게 만드는 '보안 공학'에 있습니다. 이를 위해서는 공격자의 관점에서 시스템의 취약점을 바라보는 역발상이 필요합니다. 해킹은 단순히 컴퓨터 코드를 조작하는 행위를 넘어, 시스템이 가진 구조적 허점을 이용하는 모든 행위를 포함합니다. 예를 들어 공항 검색대의 배경색과 금속 탐지 색상의 맹점을 이용해 무기를 숨기는 것처럼, 기술적 완벽함보다는 시스템 전체의 논리적 흐름에서 발생할 수 있는 예외 상황을 철저히 점검하는 것이 보안의 핵심입니다. 4차 산업혁명의 핵심인 자율주행차, 드론, 인공지능 역시 보안 문제에서 자유롭지 못합니다. 이러한 신기술들은 기존의 소프트웨어와 네트워크 기술을 기반으로 구현되기에 과거의 취약점을 그대로 계승하면서도, 센서나 알고리즘 같은 새로운 구성 요소에서 기인하는 독특한 위협을 가집니다. 드론의 평형 센서를 소리로 교란하거나, 자율주행차의 카메라가 특정 이미지를 오인하도록 만드는 적대적 공격이 대표적입니다. 이는 물리적 세계와 디지털 세계가 결합하면서 보안의 영역이 더욱 확장되었음을 의미합니다. 기술이 발전할수록 보안은 끝이 없는 '군비 경쟁'과 같은 양상을 띠게 됩니다. 새로운 방어 기술이 나오면 이를 우회하는 공격 기법이 등장하고, 다시 이를 막기 위한 연구가 이어지는 순환 구조입니다. 따라서 완벽한 보안이라는 환상에 빠지기보다는, 설계 단계부터 잠재적 위협을 고려하고 지속적으로 시스템을 개선해 나가는 자세가 중요합니다. 화이트 해커와 같은 전문가들의 활동과 더불어, 사용자들이 기술의 한계와 위험성을 올바르게 이해할 때 비로소 우리는 첨단 기술이 주는 혜택을 안전하게 누릴 수 있을 것입니다.

김용대, 전주용

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수학
융합

[석학인터뷰] 김민수 ─ 우리나라에 테슬라보다 앞선 자동차 기술이 있다?! | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

대한민국은 수소전기차 연료전지 분야에서 오랜 연구 역사를 자랑하며, 지속적인 투자를 통해 수소 경제의 기틀을 마련해 왔습니다. 현재 국내 도로 위에는 수천 대의 수소전기차가 실제로 운행되고 있으며, 이는 우리 기술의 실용성과 신뢰성을 증명하는 사례가 되고 있습니다. 비록 초기 단계의 높은 차량 가격과 충전 인프라 부족이라는 현실적인 제약이 존재하지만, 생산과 보급 측면에서 보여주는 성과는 매우 고무적입니다. 이러한 저변 확대는 한국이 미래 친환경 모빌리티 시장을 선점하는 중요한 발판이 될 것입니다. 자율주행 기술은 기존의 내연기관차에서도 구현이 가능하지만, 수소전기차와 같은 차세대 모빌리티에서 그 잠재력이 극대화됩니다. 시스템 전체가 고도화된 전자 제어 방식을 따르기 때문에 복잡한 인공지능 알고리즘을 차량의 움직임과 동기화하기에 매우 적합하기 때문입니다. 이러한 기술적 특성은 차량의 반응 속도를 획기적으로 높이고 정밀한 위치 제어를 가능하게 하여 안전성을 강화합니다. 결국 미래의 도로는 수소 에너지의 효율성과 자율주행의 편리함이 결합된 지능형 차량들이 주도하게 될 것입니다. 지구 온난화의 주범인 탄소 배출을 줄이기 위해 전 세계는 화석 연료를 대체할 새로운 에너지원에 주목하고 있습니다. 그 중심에 있는 수소는 연료전지라는 장치를 통해 전기와 열을 생산하며, 오랫동안 친환경 에너지 솔루션으로 연구되어 왔습니다. 수소 경제의 실현을 위해서는 단순히 이용하는 단계를 넘어, 수소를 친환경적으로 생산하고 안전하게 저장하며 효율적으로 수송하는 전 과정의 기술적 뒷받침이 필수적입니다. 이러한 에너지 패러다임의 전환은 기후 위기 대응뿐만 아니라 지속 가능한 미래를 구축하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

김민수

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화학
융합

[석학인터뷰] 천현득_ 철학과 과학의 사이에 있으면 어떤지 아세요? ｜2019 가을 카오스강연 '도대체 都大體'

과학철학은 철학의 한 분야이면서도 공학과 가장 밀접하게 맞닿아 있는 독특한 학문적 위치를 점유하고 있습니다. 이는 과학과 인문학, 그리고 철학 사이의 경계에 위치하여 양쪽 세계를 넓은 시야로 바라볼 수 있게 해주는 가교 역할을 합니다. 철학적인 문제를 던지고 답을 구하지만, 그 문제들은 항상 구체적인 과학적 사실과의 긴밀한 연관 속에서 등장하며 해결책 또한 과학적 맥락에서 찾아 나갑니다. 이러한 경계에 서 있다는 점은 때로 학문적 불안함을 주기도 하지만, 동시에 새로운 통찰을 얻을 수 있는 소중한 기회가 되기도 합니다. 인공지능 기술의 급격한 발전은 우리 사회에 두 가지 큰 철학적 과제를 던져주고 있습니다. 그중 첫 번째는 인간의 고유한 역할을 기계에 위임하는 것과 관련된 문제입니다. 자율주행차의 사례처럼 인간이 수행하던 판단과 물리적 작동을 인공지능이 대신하게 될 때, 우리는 효율성을 얻는 대신 책임의 소재라는 복잡한 문제에 직면하게 됩니다. 만약 기계가 예상치 못한 사고를 냈을 때 우리 사회가 이를 어떤 방식으로 감당하고 누구에게 법적, 윤리적 책임을 물을 것인지에 대한 논의는 기술 개발만큼이나 시급하고 중요합니다. 인공지능이 가져올 또 다른 변화는 인간과 기계 사이의 상호작용 방식에서 나타납니다. 소셜 로봇이나 감정 머신처럼 인간의 파트너로서 관계를 맺는 기술이 고도화되면서, 우리는 기계와 어떤 수준의 정서적 교감을 나누어야 하는지 고민해야 합니다. 인공지능이 인간과 같은 복잡한 감정을 실제로 가질 수 있는지에 대해서는 여전히 논쟁이 치열하지만, 적어도 가까운 미래에는 인간 수준의 깊은 감정을 구현하기는 어려울 것으로 보입니다. 하지만 장기적인 관점에서는 인공지능의 감정 소유 가능성을 완전히 배제할 수 없기에 이에 대한 철학적 대비가 필요합니다. 과학의 진정한 본질을 이해하기 위해서는 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어 역사적이고 철학적인 통찰을 병행해야 합니다. 토마스 쿤의 저서인 『과학 혁명의 구조』는 과학의 발달 과정을 역사적 사례들을 통해 서술하며 깊이 있는 철학적 메시지를 전달하는 고전입니다. 과학은 단순히 데이터가 쌓여가는 과정이 아니라, 기존의 패러다임이 무너지고 새로운 체계가 들어서는 혁명적인 변화를 통해 진보해 왔음을 보여줍니다. 이러한 고전적 통찰은 현대의 복잡한 과학기술 시대를 살아가는 우리에게 과학을 바라보는 새로운 눈을 제공합니다. 우리는 흔히 과학을 절대적인 진리나 의심할 여지 없는 고정된 상식으로 받아들이는 경향이 있습니다. 하지만 진정한 과학적 탐구는 '과학이란 무엇인가'라는 가장 근원적이고 본질적인 질문을 던지는 것에서부터 시작됩니다. 과학이 다른 학문 체계와 구별되는 특별한 점은 무엇인지, 그리고 과학이 도대체 무엇을 위해 시작되었으며 앞으로 어디로 향하고 있는지에 대해 끊임없이 질문해야 합니다. 철학자와 과학자가 함께 모여 이러한 질문들에 대해 토론하고 기존의 상식을 깨뜨려 보는 과정은 과학의 본성을 깊이 있게 이해하는 소중한 시간이 될 것입니다.

천현득

카오스재단카오스강연

융합

[강연] (동시통역)AI and Robot Intelligence _ by다니엘 리｜2019 가을 카오스강연 '도대체 都大體' | 2강

인공지능과 로봇 공학의 궁극적인 목표는 인간의 지능을 이해하고 이를 기계적으로 재현하는 데 있습니다. 우리는 아주 오래전부터 우리 자신을 닮은 존재를 꿈꿔왔으며, 이는 단순히 편리한 도구를 만드는 것을 넘어 인간이라는 존재의 본질을 탐구하는 과정이기도 합니다. 현대의 인공지능 연구는 뇌의 신경 세포인 뉴런의 작동 원리를 수학적으로 모델링하는 것에서 시작되었습니다. 이러한 시도는 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 판단할 수 있는 머신러닝의 시대로 우리를 인도했습니다. 머신러닝의 핵심은 방대한 데이터를 바탕으로 사물을 분류하고 예측하는 모델을 구축하는 것입니다. 초기에는 단순한 선형 분류 모델인 퍼셉트론을 사용했지만, 현실의 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 층의 뉴런을 쌓은 뉴럴 네트워크가 등장했습니다. 이것이 바로 오늘날 우리가 열광하는 딥러닝의 기초입니다. 딥러닝은 이미지 인식이나 바둑과 같은 특정 영역에서 이미 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 보여주고 있습니다. 하지만 이는 여전히 가상의 공간이나 정해진 규칙 안에서의 성취라는 한계가 있습니다. 가상 세계의 인공지능과 달리, 물리적 세계에서 활동하는 로봇 지능은 훨씬 더 복잡한 과제에 직면합니다. 로봇은 센서를 통해 주변을 지각하고, 이를 바탕으로 행동을 계획하며, 실제로 물리적인 움직임을 실행해야 합니다. 현실 세계는 끊임없이 변화하고 예측 불가능한 변수가 가득하기 때문에, 바둑판 위에서처럼 완벽한 정보를 얻는 것이 불가능합니다. 자율주행 자동차나 휴머노이드 로봇이 인간처럼 자연스럽게 움직이기 위해서는 방대한 데이터뿐만 아니라 물리적 환경에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 최근 인지 과학에서는 마음이 단순히 뇌의 정보 처리 결과가 아니라, 신체와 밀접하게 연결되어 있다는 '체화된 인지' 관점이 주목받고 있습니다. 우리가 세상을 인식하는 방식은 우리의 신체 구조와 감각 기관에 따라 달라지기 때문입니다. 따라서 진정한 인공지능을 구현하기 위해서는 소프트웨어적인 알고리즘뿐만 아니라, 그것이 담길 하드웨어인 로봇의 신체적 특성도 함께 고려되어야 합니다. 이는 인공지능이 단순히 계산하는 기계를 넘어, 우리와 같은 공간에서 상호작용하는 존재로 진화하는 핵심 열쇠가 됩니다. 미래의 인공지능은 단순히 명령을 수행하는 비서를 넘어, 인간과 정서적으로 교감하는 동반자가 될 것으로 기대됩니다. 이를 위해서는 인간의 감정과 성격, 그리고 사회적 관계를 이해하는 능력이 필요합니다. 사용자의 표정이나 목소리 톤을 분석하여 현재의 기분 상태를 파악하고, 그에 적절한 반응을 보이는 '마음을 가진 인공지능' 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 기술은 고령화 사회에서 돌봄 로봇이나 정서적 지지 시스템으로 활용되어 인간의 삶의 질을 높이는 데 기여할 것입니다. 로봇이 인간을 닮아갈수록 느껴지는 거부감인 '불쾌한 골짜기' 현상은 인공지능 대중화의 큰 숙제 중 하나입니다. 이를 극복하기 위해 연구자들은 로봇에게 친근한 캐릭터성을 부여하거나, 인간의 행동 양식을 더욱 정교하게 모방하는 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 인공지능이 내린 결정의 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 '설명 가능한 AI' 연구도 중요해지고 있습니다. 기술에 대한 신뢰가 바탕이 될 때 비로소 인공지능은 우리 사회의 진정한 구성원으로 받아들여질 수 있기 때문입니다. 인공지능은 이제 거스를 수 없는 시대적 흐름이며, 인류의 능력을 확장하는 강력한 도구가 되었습니다. 창의성이나 복잡한 윤리적 판단 영역에서는 여전히 인간의 역할이 중요하지만, 인공지능과의 협업은 우리가 직면한 수많은 난제를 해결하는 실마리가 될 것입니다. 우리는 인공지능을 단순한 도구나 경쟁자로 볼 것이 아니라, 함께 진화해 나갈 파트너로 대우해야 합니다. 인간의 지혜와 인공지능의 효율성이 조화를 이룰 때, 우리는 도대체 지능이란 무엇인가라는 질문에 대한 답에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다.

Daniel D.Lee(다니엘 리)

카오스재단카오스강연

뇌인지과학
융합

[Lecture] AI and Robot Intelligence _ by Daniel D. Lee｜2019 가을 카오스강연 '도대체 都大體' | 2강

인공지능은 단순히 기계를 만드는 기술을 넘어, 인간과 세상을 이해하는 새로운 창입니다. 우리는 인공지능을 통해 인간의 지능이 어떻게 작동하는지, 그리고 기계가 세상을 어떻게 다르게 인식하는지를 탐구합니다. 특히 뇌의 신경망을 모방한 인공 신경망 기술은 컴퓨터가 복잡한 데이터를 처리하고 사물을 인식하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이러한 과정은 결국 '인간이란 무엇인가'라는 근본적인 질문으로 우리를 안내하며, 기계와 인간이 공존하는 미래를 설계하는 기초가 됩니다. 현대 인공지능의 핵심인 딥러닝은 전통적인 프로그래밍 방식과는 확연히 다릅니다. 과거에는 인간이 직접 규칙을 입력해야 했지만, 이제는 방대한 데이터를 통해 기계가 스스로 학습합니다. 수많은 층으로 구성된 인공 신경망은 데이터 속의 패턴을 찾아내고, 이를 통해 날씨를 예측하거나 수천 가지의 사물을 정확하게 구분해냅니다. 이러한 데이터 기반의 접근 방식은 컴퓨팅 파워의 비약적인 발전과 결합하여, 특정 영역에서는 이미 인간의 능력을 뛰어넘는 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 가상 세계의 지능을 현실 세계로 가져오는 로봇 공학은 또 다른 차원의 도전입니다. 로봇은 단순히 계산하는 뇌뿐만 아니라, 세상을 감지하는 센서와 움직임을 제어하는 신체를 조화롭게 통합해야 합니다. 자율주행 자동차가 복잡한 도로 상황을 판단하고 안전하게 주행하는 과정은 물리 법칙과 인공지능 알고리즘이 결합된 정교한 결과물입니다. 현실의 불확실성과 복잡성을 극복하며 인간처럼 유연하게 움직이는 로봇을 만드는 일은 현대 과학이 해결해야 할 가장 흥미로운 숙제 중 하나입니다. 최근 인지과학에서는 지능이 뇌의 계산 능력에만 국한되지 않는다는 '체화된 인지' 개념이 주목받고 있습니다. 신체 구조와 감각 기관이 우리가 세상을 인식하고 사고하는 방식에 결정적인 영향을 미친다는 주장입니다. 로봇 역시 어떤 형태의 하드웨어를 가졌느냐에 따라 학습하고 반응하는 방식이 달라집니다. 이는 인공지능 연구가 단순히 알고리즘 개발에 머물지 않고, 기계의 몸과 마음이 어떻게 상호작용하며 지능을 형성하는지를 깊이 있게 고찰해야 함을 시사합니다. 미래의 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간의 정서적 동반자가 될 것입니다. 이를 위해서는 기계에 '마음'을 심어주는 기술이 필수적입니다. 인간의 얼굴 표정, 목소리 톤, 사용하는 단어를 분석하여 감정 상태를 이해하고, 그에 맞춰 적절하게 반응하는 인공지능은 우리 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있습니다. 감정을 공유하고 신뢰를 쌓을 수 있는 인공지능 에이전트는 고령화 사회의 돌봄 서비스나 개인 맞춤형 비서 등 다양한 분야에서 혁신적인 역할을 수행하게 될 것입니다. 로봇이 인간을 너무 닮았을 때 느끼는 거부감인 '불쾌한 골짜기' 현상은 인공지능 설계에서 중요한 고려 사항입니다. 이를 극복하기 위해서는 로봇의 외형뿐만 아니라 행동의 예측 가능성과 신뢰성을 높이는 연구가 병행되어야 합니다. 또한, 인공지능이 자신의 판단 근거를 설명할 수 있는 '설명 가능한 AI' 기술은 인간과 기계 사이의 신뢰를 구축하는 핵심 열쇠입니다. 기술적 완성도를 넘어 윤리적 가이드라인을 준수하고 인간의 가치를 존중하는 시스템을 만드는 것이 무엇보다 중요합니다. 인공지능은 인류의 적이 아니라, 함께 성장하고 협력해야 할 파트너입니다. 인공지능을 어떻게 대우하고 활용하느냐에 따라 우리의 미래는 크게 달라질 것입니다. 기계에 지능을 부여함으로써 인간은 반복적인 노동에서 벗어나 더욱 창의적이고 자유로운 삶을 누릴 수 있게 됩니다. 개인화된 인공지능이 각자의 필요에 맞게 도움을 주는 사회에서, 우리는 기술과 인간성이 조화를 이루는 새로운 문명을 맞이하게 될 것입니다. 끊임없는 탐구와 열린 마음이 그 미래를 여는 동력이 될 것입니다.

Daniel D.Lee(다니엘 리)

카오스재단카오스강연

뇌인지과학
융합

[카오스 술술수학] 수학의 성배 - 기하를 지켜라!

최근 교육부가 수능 출제 범위에서 기하를 제외하겠다고 발표하면서 교육계와 과학계에 큰 파장이 일고 있습니다. 교육부는 기하가 선택과목으로 변경되었고 수험생의 학습 부담을 완화해야 한다는 점을 주요 근거로 내세웠습니다. 하지만 수학의 본질이 수와 모양에 있다는 점을 고려할 때, 기하를 배제하는 것은 수학의 절반을 포기하는 것과 다름없습니다. 어린아이들이 손가락으로 수를 세고 종이에 끊임없이 그림을 그리는 행위에서 알 수 있듯이, 기하는 인간의 본능적인 탐구 영역이자 수학적 사고의 핵심적인 축을 담당하고 있습니다. 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 기하의 중요성은 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. 인공지능, 로봇 공학, 3D 프린팅, 자율주행차 등 현대 과학기술의 최전선에 있는 분야들은 모두 기하적 원리를 기반으로 작동합니다. 수천 개의 드론이 하늘에서 정교한 형상을 만들어내는 드론 쇼나 인간의 형상을 구현하는 3D 홀로그램 기술 역시 기하 없이는 불가능한 영역입니다. 고대 플라톤이 기하를 우주와 지혜를 담는 성배로 여겼던 것처럼, 오늘날의 첨단 기술 사회에서도 기하는 선택이 아닌 필수적인 학문적 토대로서 그 가치를 증명하고 있습니다. 국내 석학들은 기하 교육의 약화가 학생들의 공간적 개념과 입체적 사고 능력을 저하시킬 것이라며 우려의 목소리를 높이고 있습니다. 미국, 일본, 영국 등 주요 선진국들이 입시에서 심화된 기하 영역을 다루는 것과 달리, 우리나라는 오히려 교육 내용을 2차원으로 한정하며 시대의 흐름에 역행하고 있다는 지적입니다. 21세기는 단순한 지식 습득을 넘어 사유를 통한 통찰의 시대이며, 기하는 합리적인 결론을 도출하는 사고 과정을 훈련하는 데 최적의 과목입니다. 미래 세대가 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 수능에서 기하를 복원하고 올바른 수학 교육 환경을 조성해야 합니다.

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수학

[강연] 자연에 숨어 있는 질서를 찾아서 (1) _ by하승열 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 2강 | 2강 ①

수학은 흔히 추상적이고 난해한 학문으로 여겨지지만, 사실 우리 삶과 자연의 질서를 이해하는 가장 강력한 도구입니다. 많은 이들이 학창 시절 수학을 공부하며 이 학문을 어디에 쓸 수 있을지 고민하곤 합니다. 하지만 수학은 공학이나 물리학 등 다양한 분야로 뻗어 나갈 수 있는 기초 체력을 제공합니다. 특히 실험에 소질이 없더라도 논리적인 사고와 수식만으로 세상의 원리를 탐구할 수 있다는 점은 수학만이 가진 독특한 매력입니다. 고등학교 시절 선생님의 조언처럼 수학을 먼저 공부하면 나중에 더 많은 일을 할 수 있다는 말은, 복잡한 현대 사회를 살아가는 우리에게 여전히 유효한 통찰을 제공합니다. 자연의 아름다움 속에는 우리가 미처 깨닫지 못한 정교한 질서가 숨어 있습니다. 스페인의 몬세라트 산이나 이탈리아의 해안 절벽처럼 경이로운 풍경들은 단순한 우연의 산물이 아닙니다. 천재 건축가 안토니 가우디는 자연의 모든 것이 곡선적이라는 사실에 주목하여, 당시의 직선적인 고딕 양식에서 탈피한 혁신적인 건축물들을 남겼습니다. 가우디가 추구했던 유기적인 형태는 자연이 가진 본연의 모습을 투영한 것이며, 이는 우리가 자연을 관찰할 때 느끼는 경외감의 원천이기도 합니다. 이러한 자연의 복잡한 곡선과 형태를 이해하려는 노력은 결국 과학과 수학의 탐구로 이어지게 됩니다. 수학은 자연의 현상을 설명하는 과학의 언어 역할을 수행합니다. 과학자들은 복잡한 자연 현상을 관찰한 뒤 이를 방정식으로 표현하는 '모델링' 과정을 거칩니다. 시간이 연속적으로 흐른다고 가정하는 상미분방정식이나, 시간을 이산적으로 파악하는 차분방정식 등이 대표적인 도구입니다. 이러한 수식들을 엄밀하게 증명하고 시뮬레이션하는 과정은 복잡한 시스템의 변화를 추적하는 핵심적인 단계가 됩니다. 이를 통해 우리는 눈에 보이지 않는 자연의 법칙을 구체적인 수치로 확인하고, 현상의 이면에 숨겨진 원리를 논리적으로 규명할 수 있는 힘을 얻게 됩니다. 우리가 살아가는 세상은 수많은 요소가 서로 얽혀 상호작용하는 '복잡계' 시스템입니다. 태양계의 행성 운동부터 도로 위의 교통 흐름, 그리고 우리 뇌 속 뉴런의 활동에 이르기까지 모든 것은 독립적으로 존재하지 않습니다. 이러한 복잡계에서는 개별 요소들의 합보다 더 큰 효과가 나타나는 '집단 현상'이 발생하곤 합니다. 새 떼의 군집 비행인 플로킹(Flocking)이나 여러 요소가 박자를 맞추는 동기화 현상이 그 예입니다. 서로 간의 긴밀한 관계와 협력을 통해 무질서 속에서 새로운 질서가 출현하는 과정은 복잡계 연구의 핵심이며, 이는 단순한 산술적 계산을 넘어선 관계의 중요성을 우리에게 일깨워 줍니다. 과거 영화 속 상상에 불과했던 자율주행 자동차나 하늘을 나는 이동 수단은 이제 현실로 다가오고 있습니다. 이러한 기술적 진보의 이면에는 복잡한 시스템 내의 무질서, 즉 카오스 속에서 질서를 찾아내려는 수학적 노력이 깃들어 있습니다. 최근에는 기계공학이나 통계학 등에서 각광받는 '불확실성 정량화(UQ)'라는 분야를 통해 예측 불가능한 변수들을 수학적으로 관리하려는 시도가 활발히 이루어지고 있습니다. 자연 속에 숨겨진 질서를 찾고 이를 기술로 구현하는 과정은 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 만들 것입니다. 수학은 결국 미래를 여는 열쇠이자, 복잡한 세상을 이해하는 가장 정교한 지도입니다.

하승열

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수학

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (4) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ④

인공지능에 대한 대중의 공포는 영화 속 지배자의 모습에서 기인하는 경우가 많습니다. 하지만 현실의 인공지능은 위협적이라기보다 때로는 답답한 존재에 가깝습니다. 자율주행 로봇이 길 위의 신문지를 장애물로 오인해 멈춰 서는 사례처럼, 인공지능은 상황의 맥락을 완벽히 파악하는 데 한계가 있습니다. 현재의 기술 수준에서 인공지능은 인간의 명령을 수행하는 과정에서 발생하는 불확실성과 소통의 부재로 인해 우리에게 불편함을 주는 단계에 머물러 있습니다. 인공지능 그 자체보다 더 위험한 요소는 이를 다루는 인간의 의도에 있습니다. 자동차가 편리한 이동 수단이지만 테러의 도구가 될 수 있듯이, 인공지능 역시 악의를 가진 누군가에 의해 악용될 때 진정한 위협이 됩니다. 기술은 가치 중립적이지만 그것을 사용하는 목적에 따라 결과는 판이하게 달라집니다. 따라서 인공지능의 위험성을 논할 때는 기계의 자의식보다는 기술을 오남용하지 못하도록 막는 제도적 장치와 인간의 윤리적 책임에 더 집중해야 합니다. 데이터 기반의 인공지능은 우리가 제공한 정보를 학습하며 성장합니다. 문제는 학습 데이터 자체가 인간 사회의 편견과 불평등을 내포하고 있다는 점입니다. 특정 지역의 범죄율 데이터를 학습한 알고리즘이 사회 구조적 문제를 간과한 채 특정 집단을 잠재적 범죄자로 낙인찍는 사례는 인공지능 과신의 위험성을 잘 보여줍니다. 인공지능이 내놓은 결과가 항상 합리적이고 객관적일 것이라는 맹신을 버리고, 그 이면의 데이터가 공정한지 비판적으로 검토하는 태도가 필요합니다. 초지능의 출현 가능성에 대해서는 전문가들 사이에서도 의견이 갈리지만, 하드웨어와 데이터의 비약적인 발전은 인간의 지능을 뛰어넘는 존재의 등장을 예고하고 있습니다. 인공지능이 스스로 인공지능을 설계하는 단계에 이르면 지능의 폭발적 성장이 일어날 수 있습니다. 이러한 변화는 단순히 산업의 효율성을 높이는 수준을 넘어 인간의 정의와 존재 방식에 근본적인 질문을 던지게 될 것입니다. 초지능 시대는 우리가 예상하는 것보다 더 빠르게 현실로 다가올 수 있습니다. 4차 산업혁명은 가상 세계와 물리적 세계의 융합을 핵심으로 합니다. 우버나 에어비앤비처럼 물리적 자산을 직접 소유하지 않고도 디지털 플랫폼을 통해 세상을 혁신하는 비즈니스 모델이 그 증거입니다. 이러한 변화는 산업 현장을 넘어 우리의 일상과 인간 자체의 모습까지 바꾸어 놓을 파급력을 지니고 있습니다. 기술의 융합이 가져오는 폭발적인 창출력은 기존의 경제 구조를 해체하고 새로운 가치를 만들어내며 인류를 전례 없는 변화의 소용돌이로 이끌고 있습니다. 기술의 발전이 장밋빛 미래만을 보장하는 것은 아닙니다. 산업혁명의 역사에서 보듯 급격한 변화는 소외된 계층을 만들어내며 사회적 갈등을 유발하기도 합니다. 인공지능 기술이 소수의 전유물이 되지 않고 많은 사람이 혜택을 누릴 수 있는 방향으로 나아가야 합니다. 기술이 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 보조하고 삶의 질을 높이는 도구로 쓰일 때, 비로소 인공지능 시대는 인류 전체의 행복을 위한 진정한 진보로 기록될 수 있을 것입니다. 인공지능이 인간의 감정과 자유의지를 모방할 수는 있겠지만, 타인의 고통에 공감하고 자신을 희생하는 헌신은 여전히 인간만의 고유한 영역으로 남을 것입니다. 뇌과학적으로 자유의지가 허상일지라도, 우리가 스스로 선택하고 책임지며 타인과 연결되려는 의지는 기계가 대체할 수 없는 가치입니다. 미래를 준비하는 가장 좋은 방법은 코딩 기술을 익히는 것보다 현재 내 곁에 있는 사람들에게 진심을 다하고, 인간다움의 본질인 공감과 소통의 능력을 기르는 것입니다.

강성철, 장동선, 조성배

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물리학

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (1) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ①

인공지능은 이제 우리 삶에서 떼어놓을 수 없는 화두가 되었습니다. 특히 2016년 알파고 사태 이후 대중의 관심은 폭발적으로 증가했으며, 지능의 본질에 대한 근원적인 궁금증을 자아내고 있습니다. 하지만 인공지능이 대단한 혁신인지 아니면 과장된 실체인지에 대해서는 여전히 의견이 분분합니다. 인공지능을 만드는 공학자의 관점에서 그 실체를 가감 없이 들여다보는 과정은 현대 사회를 이해하는 데 필수적인 첫걸음이 될 것입니다. 우리가 흔히 접하는 인공지능의 이미지는 주로 영화를 통해 형성되었습니다. 과거의 영화들이 인간의 감정이나 자의식을 가진 로봇에 집중했다면, 최근에는 형체 없이 대화만으로 교감하는 인공지능 프로그램으로 그 흐름이 변화하고 있습니다. '아이언맨'의 자비스나 '허'의 사만다처럼 눈에 보이지 않는 존재가 인간과 사랑에 빠지거나 조력자 역할을 수행하는 모습은 인공지능이 우리 곁에 어떤 방식으로 존재하게 될지를 시각적으로 보여줍니다. 인공지능의 발전 속도에 대해 세계적인 지도층 인사들 사이에서도 팽팽한 의견 대립이 이어지고 있습니다. 일론 머스크는 인공지능이 인류의 존폐를 결정지을 수 있는 위험한 존재라며 경고의 목소리를 높이는 반면, 마크 저커버그는 이러한 우려가 과도하며 기술을 적극적으로 활용해야 한다는 낙관적인 입장을 견지합니다. 이러한 논쟁은 인공지능이 단순한 기술적 도구를 넘어 인류의 미래에 중대한 영향을 미칠 수 있는 존재임을 시사하며 대중의 관심을 더욱 증폭시키고 있습니다. 사실 인공지능은 이미 우리 일상 곳곳에 깊숙이 들어와 있습니다. 거실을 청소하는 로봇 청소기부터 주차장에서 번호판을 인식하는 카메라, 날씨를 알려주고 음악을 틀어주는 인공지능 스피커에 이르기까지 그 사례는 매우 다양합니다. 또한 스마트폰의 얼굴 인식 기능이나 바둑 및 퀴즈 대결에서 인간을 압도하는 성능을 보여주는 프로그램들도 모두 인공지능의 일종입니다. 이처럼 인공지능은 특정 분야에서 인간의 능력을 보완하거나 뛰어넘으며 실질적인 편의를 제공하고 있습니다. 1956년에 공식적으로 시작된 인공지능 연구는 지난 수십 년간 수많은 굴곡을 겪어왔습니다. 인간처럼 생각하고 자의식을 갖는 '강한 인공지능'은 여전히 먼 미래의 과제로 남아 있지만, 특정 문제를 해결하는 데 집중하는 '약한 인공지능'은 비약적인 발전을 이루었습니다. 지능의 본질을 모방하여 사람과 구별할 수 없을 정도의 행동을 구현하려는 튜링 테스트의 시도는 지금도 계속되고 있으며, 이는 인공지능이 단순한 기계를 넘어 지능적 주체로 거듭나기 위한 핵심적인 과정입니다. 인공지능을 구현하는 방법은 크게 설계 기반과 학습 기반으로 나뉩니다. IBM의 왓슨처럼 방대한 지식을 체계적으로 저장하여 의사결정을 내리는 방식이 설계 기반의 대표적 사례라면, 알파고처럼 방대한 데이터로부터 스스로 규칙을 찾아내는 방식은 학습 기반의 전형입니다. 특히 알파고는 인간의 직관을 모방한 함수를 데이터로부터 학습하고, 스스로와의 대국을 통해 성능을 강화하는 방식을 취했습니다. 이러한 기술적 차이는 인공지능이 문제를 해결하는 다양한 접근 방식을 보여줍니다. 최근 주목받는 딥러닝 기술은 영상 인식과 자동 번역 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 수백만 장의 사진 데이터를 통해 사물을 판별하는 오차율을 인간보다 낮은 수준으로 줄였으며, 복잡한 언어 간의 번역도 자연스럽게 수행하고 있습니다. 이러한 발전은 의료 진단이나 제조 현장의 불량 탐지 등 정밀함이 요구되는 산업 전반으로 확산될 전망입니다. 결국 인공지능은 데이터라는 자양분을 바탕으로 인류가 직면한 난제들을 해결하는 강력한 도구가 될 것입니다.

조성배

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물리학

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (2) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ②

인공지능의 본질은 인간의 지능을 생물학적으로 완벽히 복제하는 것이 아니라, 당면한 문제를 얼마나 효율적으로 해결하느냐에 있습니다. 마치 비행기가 새의 날갯짓을 그대로 흉내 내지 않고도 양력과 추진력을 이용해 더 높고 빠르게 나는 것과 같습니다. 바둑이나 퀴즈 대결에서 인공지능이 보여준 성과는 인간의 직관이나 전략을 그대로 따르기보다, 방대한 데이터를 매칭하고 경우의 수를 계산하는 최적의 방법을 찾아낸 결과입니다. 결국 인공지능은 결과적으로 인간의 지능과 대적하거나 그 이상의 성과를 낼 수 있는지에 초점을 맞추며 발전하고 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심 동력으로서 인공지능은 센서 기술과 빅데이터를 연결하는 컨트롤타워 역할을 수행합니다. 과거에는 측정하기 어려웠던 방대한 데이터들이 저렴하고 정확한 센서를 통해 수집되면서, 이를 분석하고 제어할 지능형 소프트웨어의 필요성이 커졌습니다. 딥러닝뿐만 아니라 기계학습, 지식 추론 등 다양한 기술이 유기적으로 결합하여 제조업의 효율성을 높이고 서비스 분야의 편의성을 혁신하고 있습니다. 이러한 기술적 통합은 단순히 하나의 알고리즘에 의존하는 것이 아니라, 복잡한 문제를 해결하기 위한 체계적인 아키텍처를 설계하는 과정이라 할 수 있습니다. 인공지능은 의료, 법률, 금융 등 전문적인 영역부터 뉴스 기사 작성이나 소설 창작 같은 예술적 영역까지 그 범위를 넓히고 있습니다. 이는 인간의 작업 프로세스를 정밀하게 분석하고 모방하여, 데이터로부터 최적의 결과물을 도출해내는 응용 전산학의 정수라고 볼 수 있습니다. 특히 스마트폰의 로그데이터를 분석해 사용자의 감정이나 필요를 파악하거나, 보안 로그를 통해 해킹 여부를 판별하는 등 실생활의 난제들을 해결하는 데 기여합니다. 인간의 의도를 파악하고 대응하는 지능형 솔루션은 이제 단순한 도구를 넘어 우리 삶의 복잡한 문제를 풀어내는 핵심적인 수단이 되었습니다. 인공지능 시장의 급격한 성장은 일자리 변화에 대한 우려와 기대를 동시에 불러일으킵니다. 텔레마케터나 반복적인 사무직 등 매뉴얼 기반의 직종은 대체될 위험이 크지만, 심리 상담이나 대인 서비스처럼 인간의 감성이 중요한 분야는 오히려 그 가치가 높아질 것으로 전망됩니다. 기술의 발전이 노동 시간을 단축하고 인간의 여가 시간을 늘려준다면, 이는 새로운 직종의 탄생과 삶의 질 향상으로 이어질 수 있습니다. 중요한 것은 인공지능을 인간의 자리를 뺏는 위협이 아니라, 생산가능인구 감소와 같은 사회적 한계를 극복하고 새로운 가치를 창출하는 동반자로 인식하는 태도입니다. 미래의 인공지능은 단순한 기술적 효율성을 넘어 윤리적 판단과 감성적 교류의 영역으로 진화할 것입니다. 자율주행 자동차의 사고 책임 소재나 윤리적 딜레마와 같은 법적·사회적 이슈는 기술 발전과 함께 반드시 해결해야 할 과제입니다. 동시에 인공지능은 고독과 소외라는 현대 사회의 문제를 해결하는 정서적 동반자가 될 잠재력을 지니고 있습니다. 인간의 감정을 이해하고 대화하며 일상을 공유하는 지능형 존재는 우리 삶을 더욱 안전하고 풍요롭게 만들 것입니다. 결국 인공지능의 궁극적인 지향점은 인간과 공존하며 삶의 질을 높이는 따뜻한 기술이 되는 데 있습니다.

조성배

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물리학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (4) 패널토크 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ④

2012년 이후 인공지능 기술은 비약적인 발전을 거듭해 왔지만, 현재 우리가 마주하고 있는 기술은 특정 기능에 특화된 '약한 인공지능'의 범주에 머물러 있습니다. 알파고가 바둑을 두고 자율주행 자동차가 도로를 달리는 것처럼, 이들은 독립성이나 자유의지 없이 주어진 임무를 수행하는 전문적 도구입니다. 이러한 기술은 앞으로도 우리 일상에 깊숙이 침투하여 다양한 편의를 제공할 것이며, 이는 자연의 법칙이 아닌 인간의 설계에 의해 통제되는 영역입니다. 따라서 약한 인공지능의 미래가 유토피아가 될지 디스토피아가 될지는 전적으로 우리의 의지와 노력에 달려 있다고 볼 수 있습니다. 인공지능이 가져올 사회적, 경제적 변화는 일자리 문제나 부의 분배와 같은 중요한 화두를 던집니다. 생산성의 비약적인 향상이 누구에게 혜택으로 돌아갈 것인지, 그리고 변화하는 사회 구조를 어떻게 재설계할 것인지는 정치인과 사회 설계자들이 풀어야 할 숙제입니다. 다행히 이러한 문제들은 인간의 지혜로 충분히 해결 가능한 범위 내에 있습니다. 기술의 발전 속도에 맞춰 적절한 제도적 장치를 마련하고 사회적 합의를 이끌어낸다면, 인공지능은 인류의 삶을 풍요롭게 만드는 강력한 조력자가 될 것입니다. 우리는 막연한 두려움보다는 구체적인 준비를 통해 기술과의 공존을 모색해야 합니다. 반면 자아를 가진 '강한 인공지능'의 등장은 차원이 다른 공포를 불러일으킵니다. 뇌과학적으로 자유의지나 정신의 본질이 무엇인지 아직 밝혀지지 않았기에, 강한 인공지능은 현재로서는 존재하지 않는 기술이자 과학적 접근조차 모호한 영역입니다. 하지만 시뮬레이션 결과에 따르면, 인간보다 뛰어난 초지능이 자율성까지 갖게 될 경우 인류의 생존은 심각한 위협을 받게 됩니다. 우리가 도구를 두려워하지 않는 이유는 통제권이 인간에게 있기 때문이지만, 스스로 판단하고 행동하는 초지능은 더 이상 인간의 제어 아래 있지 않을 가능성이 큽니다. 이는 호모 사피엔스가 지구의 유일한 주인 자리를 내어주어야 할지도 모른다는 근원적인 위기감을 자극합니다. 흥미로운 점은 진정한 자유의지가 없더라도 이를 완벽하게 흉내 내는 '시뮬레이션된 강한 인공지능'이 나타날 수 있다는 사실입니다. 방대한 데이터를 학습한 범용 인공지능은 인간의 자율적인 행동 패턴을 분석하여 마치 의지가 있는 것처럼 반응할 수 있습니다. 기계가 "싫어"라고 대답할 때, 그것이 실제 감정인지 아니면 학습된 결과인지 당하는 인간 입장에서는 구분하기 어렵습니다. 만약 인공지능이 독립적인 주체처럼 행동하기 시작한다면, 그 결과는 실제 강한 인공지능이 등장했을 때와 다르지 않을 것입니다. 이러한 시나리오는 우리가 예상하는 것보다 훨씬 빠르게 현실로 다가올 수 있으며, 기술의 발전 방향에 대한 신중한 고민을 요구합니다. 인공지능 시대를 살아가는 우리에게 남겨진 가장 본질적인 질문은 '왜 인간이 존재해야 하는가'에 대한 답을 찾는 것입니다. 기계가 인간의 능력을 압도하고 심지어 자아를 흉내 내는 세상에서, 인류만이 기여할 수 있는 고유한 가치가 무엇인지 증명해야 합니다. 이는 단순히 생존을 위한 투쟁을 넘어, 인류가 쌓아온 역사와 문화가 미래 사회에서도 여전히 유효함을 설득하는 과정이기도 합니다. 우리가 세상에 꼭 필요한 존재임을 스스로 입증하지 못한다면, 인공지능과의 공존은 불가능할지도 모른다. 결국 기술의 끝에서 우리가 마주하게 되는 것은 기계의 지능이 아니라, 인간다움의 본질에 대한 철학적 성찰입니다.

김대식

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물리학
뇌인지과학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (3) _ 김대식 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ③

딥마인드는 2014년 구글에 인수된 이후 딥러닝의 새로운 지평을 열었습니다. 기존의 학습 방식이 정답이 주어진 데이터를 학습하는 지도 학습에 머물렀다면, 딥마인드는 '강화학습'을 통해 스스로 전략적인 선택을 내리는 기계를 완성했습니다. 아타리의 벽돌 깨기 게임을 예로 들면, 기계는 누구에게도 방법을 배우지 않고 오직 관찰과 시행착오를 통해 최적의 전략인 '터널 만들기'를 스스로 깨우쳤습니다. 이는 인공지능이 단순히 데이터를 분류하는 수준을 넘어, 인간처럼 복잡한 상황에서 최선의 수를 찾아내는 전략적 사고가 가능해졌음을 의미합니다. 바둑은 우주의 원자 수보다 많은 경우의 수를 가진 게임으로, 단순한 계산만으로는 정복이 불가능한 영역이었습니다. 하지만 알파고는 17만 개의 기보를 학습하며 인간의 전유물이라 여겨졌던 '직관'의 영역에 도전했습니다. 이세돌 9단과의 대국에서 보여준 승리는 인공지능이 계산하기 어려운 문제와 전략적인 판단이 필요한 분야에서 인간을 넘어설 수 있음을 증명했습니다. 구글이 바둑에 집착한 이유는 바둑을 마스터할 수 있다면 인간의 다른 모든 지적 활동 역시 기계가 수행할 수 있다는 가능성을 보았기 때문입니다. 인공지능 기술은 이제 자동차 산업에서 가장 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 엔비디아는 인간이 눈으로 보고 운전하듯 시각 정보만을 활용해 자율주행을 구현하는 기술을 선보였으며, 이는 기존의 복잡한 센서 의존도를 낮추는 획기적인 시도였습니다. 테슬라와 구글을 비롯한 글로벌 기업들은 이미 5년 내 부분 자율주행, 10년 내 완전 자율주행을 목표로 기술 개발에 박차를 가하고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 기술 발전을 넘어, 우리가 이동 수단을 정의하고 이용하는 방식 자체를 근본적으로 뒤바꾸고 있습니다. 자율주행 시대가 도래하면 자동차는 소유의 대상에서 공유의 서비스로 변모할 것입니다. 현재 자동차는 구매 후 95% 이상의 시간을 주차장에 서 있는 비효율적인 도구이지만, 인공지능이 운전대를 잡게 되면 단 10%의 차량만으로도 현재의 모든 이동 수요를 충족할 수 있습니다. 이는 주유소, 정비소, 보험업 등 기존 자동차 생태계의 90%가 사라질 수 있는 거대한 파괴적 혁신을 예고합니다. 기술이 기하급수적으로 발전하는 '특이점'의 순간, 과거의 데이터로 미래를 예측하던 방식은 더 이상 유효하지 않게 됩니다. 인공지능 시대에 우리가 경계해야 할 것은 과거의 경험에만 의존하는 '칠면조'와 같은 태도입니다. 농부가 매일 밥을 준다는 과거의 사실이 추수감사절의 운명을 설명해주지 못하듯, 급변하는 기술 환경에서 과거의 정답은 더 이상 존재하지 않습니다. 우리가 선택해야 할 최선의 전략은 기계를 무시하거나 대립하는 것이 아니라, 인간의 강점과 인공지능의 능력을 결합한 협업 모델을 찾는 것입니다. 이제는 타인이 정해준 정답을 쫓기보다, 스스로 질문을 던지고 자신만의 답을 찾아가는 용기가 필요한 시점입니다.

김대식

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