특별 인터뷰 김원화 교수ㅣ “인공지능” 부정적 전망 있지만 희망적 활용 필요

김원화 UTA 컴퓨터공학교수, 두뇌촬영 이미지 자동인식으로 “치매 초기 진단” 연구

김원화 교수는 올해 초 UTA 컴퓨터과학공학(the Department of Computer Science and Engineering) 교수로 부임했다. 김 교수는 2008년 성균관대에서 정보통신공학 학사, 2010년 한국 카이스트에서 로봇공학 석사, 인공지능(Artificial Intelligence)을 연구해 2017년 위스콘신 주 메디슨에 위치한 위스콘신대학에서 컴퓨터과학 박사학위를 받았다. UTA에 오기 전, NEC 연구소에서 데이터과학팀 연구원으로 잠깐 근무했다.
박사학위에 들어가기 전에 현대자동차에서 연구원으로 일했다. 현대자동차에서는 하이브리드/전기 자동차를 위한 전원 전자부품을 개발했다. 김 교수의 최근 연구주제는 기계학습, 컴퓨터 비전과 신경과학이며 비유클리드 공간에서 이미지 데이터를 분석하는 새로운 방법과 신경이미지를 포함한 이미지 분석 애플리케이션을 개발하는데 연구의 초점을 두고 있다.
김 교수는 초기 단계에서 알츠하이머병을 진단하는 것을 목표로 연구하고 있다. 이에 발생하는 두뇌 사진에 대한 통계적 분석상의 여러가지 문제점들을 해결하려고 노력하고 있다. 김 교수의 연구논문은 NIPS, CVPR, ICCV, ECCV, MICCAI와 같은 최고 권위의 학술 컨퍼런스와 NeuroImage와 같은 학술잡지에 게재되고 있다. 김 교수는 2016년 IEEE Conference on CVPR에서 Doctoral Consortium Travel 상을, 2017년 UT에서 STARs 상을 수상했다.

 

UTA 김원화 교수는 자신의 주된 연구분야를 세 가지로 소개했다. 첫번째가 기계 학습(Machine Learning), 두번째가 컴퓨터 비전(Computer Vision), 세번째가 신경과학(Neuro Science)이다.
첫번째 기계 학급 분야는 기계가 스스로 학습을 하도록 하는 컴퓨터 프로그램을 개발한다.
두번째 컴퓨터 비전은 기계 학습을 이용해 사진이나 비디오 자료를 컴퓨터를 이용해 분석하는 프로그램을 개발하는 것이다.
세번째 신경과학은 뇌를 영상으로 찍어 그 자료를 분석해 병을 진단하는 분야다. 김 교수는 의료 영상을 기계학습으로 분석하는 프로그램을 연구한다. 병에 걸리면 어떤 두뇌 사진 이미지를 갖게 되는지를 연구해 자료를 누적하고 이를 병의 진단에 이용해 초기 단계에서 질병을 찾아내 치료를 용이하게 하고자 하는 연구다.

◎ 현재는 제4차 산업혁명이 진행중
미래학자 앨빈 토플러가 자신의 저서 ‘제3의 물결’에서 농업혁명, 산업혁명, 정보화혁명을 물결에 비유하면서 현대를 정보화혁명이 진행되는 시기로 보았다. 요즘은 산업혁명이후의 시기를 증기기관과 내연기관의 발명이 유발시킨 제1차 산업혁명, 전기 모터를 동력으로 하는 대량생산체제 도입으로 진행된 제2차 산업혁명, 컴퓨터의 활용으로 자동 통제가 가능해진 제3차 산업혁명, 컴퓨터와 인터넷 기술의 융합, 특히 빅 데이터 분석과 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 무인 운송 수단(무인 항공기, 무인 자동차), 3차원 인쇄, 나노 기술과 같은 6대 분야의 과학 기술 혁신으로 말미암은 제4차 산업혁명으로 현재의 기술 혁신을 설명하고 있다.

◎ 인공지능(AI)이 발전하면 어떤 세상이 될까?
사람들이 생각하는 제4차 산업혁명의 영향에는 긍정적인 전망과 부정적인 전망이 공존한다. 부정적인 전망은 일자리 감소, 빈부격차, 감시통제 수단의 증가로 프라이버시 침해 등이며 긍정적인 전망은 인류의 노동을 기계가 대치해 인간이 더 많은 시간적 자유를 얻을 것이라는 전망이다.
김원화 교수는 “사람들이 인공지능 등 제4차 산업혁명으로 실업문제가 발생할 수 있다고 이야기하는데 중간 단계를 거치면서 부작용을 줄일 수 있을 것”이라고 말했다.
“3차 산업혁명으로 많은 걱정을 했지만 많은 직업이 생겼다. 인공지능이라는 분야의 발달에 따라 로봇이 인간의 일을 대체함에 따라 오히려 인간이 생각하는 동물로서의 삶을 살아 갈 수 있는 기반이 생기지 않을까”라고 낙관적으로 전망했다.

◎ 언젠가는 100퍼센트 무인자동차가 거리에서 일상적으로 다니는 시대가 올까?
김 교수는 “언젠가는 될 것이다. 그렇지만 하루아침에 되지는 않을 것이다. 중간단계가 있을 것이다. 그렇게 되어도 사람의 관리가 필요한 부분이 있을 것이다. 먼저 인공지능이 사람을 도와주는 형태가 될 것이다. 제도와 법안도 보완될 것이다”라고 말했다.
또 “효율성이 증가돼 한 사람이 커버할 수 있는 업무의 양이 늘어날 것이다”고 말했다. 김 교수는 “ATM 기계가 도입돼 창구에서 일하는 은행원들의 숫자를 감소시켰지만 업무의 효율성으로 연결됐다. 변호사의 경우도 지금까지 하루에 처리하는 업무의 양이 1이었다면 인공지능으로 몇 배로 늘어날 것이다”라고 말했다.

◎ 인공지능의 능력
알파고가 이세돌 9단을 4대1로 이겨 세상을 놀라게 했다. 청소로봇, 두바이에서 하늘을 나는 택시로 도입키로 한 드론, 최신 기술을 적용한 자동차 등이 인공지능이 도입된 사례이다.
요즘 최신 기술을 도입한 자동차는 크루즈 기능 뿐만 아니라 Rain Detection, 앞 차와의 거리 조절, 자동 스티어링 기능까지 도입됐다. 인공지능은 군사용으로도 투자되고 있고 경계 근무에도 응용되고 있다. 군사용 로봇을 만드는데 어려운 점은 로봇에는 소음이 많이 발생한다는 점과 배터리 문제다. 배터리가 로봇공학에서 해결해야 할 중요한 문제라는 것은 영화 아이언맨에서 주인공 토니 스타크가 제일 먼저 하는 일이 소형 핵 발전기를 만들어 가슴에 붙이는 것에 반영돼 있다.
김 교수는 “인공지능이 만능이 아니다. 사람이 하는 일을 100퍼센트 대체할 수 없다. 로봇은 임기응변 능력이 없고 일류 세프의 미묘한 일까지 할 수 없다”고 말했다.
김 교수의 주된 연구 관심은 이미지 자동 인식 프로그램이다. 김 교수는 “현재 물체와 배경을 분리하는 인식 능력 등 사진을 인식하는 능력에서 거의 인간 수준에 이르렀다”고 말했다.
구글 데이터셋 중 Labelling된 대규모 사진자료에 Deep Learning 알고리즘을 적용시킨 프로그램을 구글이 공개했다. 그래서 특정인이나 특정 이벤트를 찾아내는 프로그램을 개발하는 것이 가능해졌다.
중국의 도시에서 길을 건너면 누가 지나갔는지 3초내 자동 인식하는 체제를 구축할 것이라는 뉴스가 나온 적이 있는데 이것이 가능한 상태다.
김 교수는 “중국이 인공지능 연구에 굉장히 활발히 참여하고 있으며 중국이 인공지능연구에 절반 이상을 차지하고 있다고 해도 과언이 아니다”고 말했다.

◎ 인공지능은 사람을 뛰어넘을 수 있는가?
김 교수는 “인공지능의 인식능력이 인간 전문가가를 뛰어 넘는 것이 쉽지 않다. 그 이유는 기계 학습의 시작점에서 사람 전문가가 레이블링해 놓은 것을 컴퓨터가 학습하기 때문이다”라고 말했다. 김 교수가 이렇게 말한 것은 인식 속도를 말하는 것이 아니라 최종적 판단 권위를 말하는 것으로 보인다.

◎ 이미지 인식 기술이 실종자를 찾는데 사용될 수 있을까?
김 교수는 “나이 변화에 따른 얼굴 변화를 추정하는 기술이 이미 존재한다”고 말했다. 이 기술을 발전시키면 실종자나 미아 찾기에 활용할 수 있는 것이다. 기계 학습을 실행하는데 어떠한 데이타를 이용하는가 하는 것이 중요한 문제다.

◎ 뇌사진 이미지 자동인식으로 무엇을 할 수 있나?
김 교수는 “치매 환자의 뇌 사진 영상에 연구를 집중하고 있다. 현재 인간 전문가가 봤을 때 중증에 이른 뇌를 이미지 자동 인식으로 높은 성공율을 가지고 분별하는 것이 가능한 단계다”고 말했다.
앞으로는 치매 발현 전 단계에서 치매가 생길 뇌다 아니다를 빠른 시기에 판별하는 기술이 필요하다. 뇌를 PET 스캔 하면 뇌의 아밀로이드(단백질성분) 누적 상태를 알 수 있다. 아밀로이드는 뉴런 간의 정보전달을 막는 역할을 한다. 이 물질이 많이 누적돼 있다는 것은 뇌의 정보 전달이 어렵다는 것을 나타낸다.
인공지능이 하는 일은 인간 전문가의 판단을 도와주는 역할을 한다. 사람이 실수로 놓칠 수 있는 부분을 전문가에게 보여줘 정확성을 높이는 역할도 한다. 김 교수는 지금까지 인공지능학회에 6개의 치매 관련 영상 자동인식 논문을 발표했고 뇌영상에 관련되는 학술 잡지에 7개의 논문을 게재했다. 미국 정부도 이에 대해 NIH를 통해 지원하고 있다.

조현만 기자 press@newskorea.com

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