올해는 2020년 정부지원을 받아 수행한 약 7만 여 건의 연구개발(R&D) 과제 중 100건이 선정됐다. AI 기술이 들어간 연구 성과는 생명‧해양 1건, 기계‧소재 1건, 정보‧전자 2건, 융합기술 1건 등 5가지로 에너지‧환경과 순수기초‧인프라 분야는 포함되지 않았다.
◆ 생명‧해양 분야
화학물질인 염색약은 세포에 미치는 각종 영향 때문에 정확성을 떨어뜨릴 수 있어 유해성이 있다는 분석이 지속 제기된 바 있다.
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AI로 세포 내부 물질을 정량화 연구 성과 관련 실험중인 이성수 박사. (출처=한국기초과학지원연구원) |
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AI로 세포 내부 물질을 정량화 연구 성과 관련 실험중인 이성수 박사. (출처=한국기초과학지원연구원)한국기초과학지원연구원(KBSI) 이성수 박사는 '국산 3D 홀로토모그래피·인공지능 기술로 질환 치료제 개발의 새로운 패러다임을 제시하다'로 기존 생체세포 분석 기술로 염색약을 이용했던 방식을 개선했다.
이를 AI기반 홀로토모그래피 기술로 별도의 전처리 과정 없이 살아있는 세포 내부 물질을 정량화 할 수 있게 돼 생체 속에서와 유사한 상태로 세포를 분석, 보다 정확한 정보를 얻을 수 있게 됐다.
◆ 기계‧소재 분야
김창현 한국기계연구원 인공지능기계연구실장은 자동화가 고려되지 않은 일반 환경에 적용 가능한 자율작업 기술의 필요성을 제기하며, '다양한 제조 환경에 적용가능한 AI 기반 모듈형 자율작업 로봇 개발'했다.
이번에 선정된 기술은 '모듈형 모바일 매니퓰레이터 플랫폼'은 AI 기반 자율주행 기술이 들어간 이동식 자율작업 로봇이다. 다양한 환경과 작업에 따라 원하는 모듈을 조립해서 사용할 수 있기 때문에 중소 제조업 현장 속 비정형 제조 환경에서 다양한 작업이 가능해질 전망이다.
◆ 정보‧전자 분야
김정시 한국전자통신연구원(ETRI) 고성능디바이스SW연구실 책임연구원은 '스마트기기 내부 AI 구동을 가능하게 하는 온디바이스 인공지능 컴퓨팅 SW 기술개발'을 통해 저사양 소형기기에 탑재 가능한 비전인식용 '온디바이스 AI'를 인공지능 엔진 원천 기술로 확보했다.
온디바이스 AI는 컴퓨팅 능력이 부족한 소형 기기에서도 현장 데이터를 통해 스스로 인식하고, 실시간 대응할 수 있는 경량화된 AI기술로, 모바일 GPU를 지원하는 병렬 가속 기술을 적용한 인공지능 컴퓨팅 원천기술이다.
성능과 전력 소모에 한계가 있던 소형 디바이스의 비전 처리와 딥러닝 소프트웨어 활용의 한계를 극복해 정보처리를 가속화할 전망이다.
특히, 군수 분야에서의 FPGA 기반 고비용의 HW 대비 SW 기반 GPU 활용으로 저비용 및 확장성 있는 인공지능 컴퓨팅 기술을 확보, 첨단 지능형 무기체계의 국산화 및 군 수출 시장 확대에 기여할 것으로 기대된다.
최성원 ㈜아이도트 부사장은 자궁경부암 검진 혜택을 확대할 수 있는 '자궁경부암 원격진단 AI시스템의 글로벌 사업화' 신기술을 개발했다.
자궁경부암 검진방식 중 육안판독 방법인 VIA (Visual Inspection with Acetic-acid) 기법에 AI와 비대면 원격솔루션을 적용했다. AI기반 자궁경부 확대촬영 검사 시스템을 세계 최초로 상용화했다.
기존 자궁경부 세포검사(Pap smear)는 세포샘플을 채취하여 Lab실로 보내야 하는 불편함과 연구시설 등 초기 인프라 비용이 필요했다. 본 제품은 비대면 온라인으로 영상을 전송 후 AI가 1차 판독, 전문판독의가 육안으로 최종 판독을 하므로 별도의 인프라가 없이 신속한 검사가 가능하다.
VIA가 활성화된 선진국뿐 아니라 의료 인프라가 열악하거나 도농간 의료격차가 큰 지역, 개발도상국 여성의 자궁경부암 검진에도 활용될 전망으로, 현재 중국, 필리핀, 인도네시아, 베트남, 파라과이 등에 있는 파트너사와 계약을 맺은 상태다.
◆ 융합기술 분야
표철식 ETRI KSB융합연구단장은 '자가학습형 도메인 지식융합 인공지능 기술' 연구를 통해 새로운 지식융합 인공지능 플랫폼 개발 및 지능서비스 솔루션인 '지식융합 인공지능 프레임워크/플랫폼(BeeAI)'을 개발했다.
IoE 에지-코어-클라우드가 협업하는 인공지능 생태계 서비스와 저사양 H/W 플랫폼과 실시간 IoE 도메인 학습모델 등에 쉽게 적용할 수 있는 장점도 제공한다.
BeeAI과 IoE 에지 디바이스 기술 기반 실제 기계설비에서 나오는 소음 신호로 고장 여부를 판별할 수 있는 정확도 94%의 기계학습모델 기반 응용 솔루션을 구현했다. 인천 지하철 에스컬레이터 20기에 적용해 서비스를 운용하며 실증한 바 있다.
또, 실시간 수집한 멀티모달 생체신호로 AI를 기계학습/딥러닝 해 고령자 건강 모니터링 기술을 확보, 뇌졸중 사전감지와 예측 정확도 평균 98.05%를 세계최초로 기록했다.
한편, 과기정통부는 지난 2006년부터 우수성과 100선을 매년 선정해왔다. 올해부터는 '21년 국가연구개발 우수성과 100선 사례집'을 인터넷북으로 제작해 온라인 서점에 무상으로 제공할 예정이다.
AI타임스 이하나 기자 22hnxa@aitimes.com
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