#여행 가방을 공항 보안 검색대에 올려놓으면 보안요원이 엑스레이 기기를 통과하는 화면을 뚫어져라 쳐다본다. 폭발물이나 위험한 소지품이 있는지 보고 안전 여부를 결정한다. 일일이 눈으로 확인하지만 100% 위험 물질을 판독하기는 쉽지 않다. 내년부터 공항 보안 검색대에 '인공지능(AI) 보안요원'이 투입된다. LG CNS가 개발한 AI 보안요원은 순식간에 수하물 이미지를 판독, 위험도를 알려준다.
#급하게 핸들을 꺾는 바람에 옆차와 부딪혀 범퍼가 찌그러졌다. 보험사 직원이 현장에 왔지만 수리비가 어느 정도일지 가늠하기 어렵다. 보험개발원은 최근 한화시스템과 함께 보험사 직원이 사고현장에서 사고차량 손상부품을 사진으로 촬영하면 예상 수리비를 현장에서 바로 확인해 알려주는 서비스를 개발했다. 100만장 이미지를 분석해 AI 엔진을 개발, 국산 승용 세단·SUV 차량 195종에 대한 수리비 산출이 가능하다.
인공신경망 기술 딥러닝을 이용해 사람 시각처럼 여러 사물을 정확하게 인식하는 'AI 이미지 분석'이 이미 산업에 적용 중이다. AI 이미지 분석은 방대한 양의 이미지를 학습해 이미지를 정확하게 인식하는 기술이다. 핵심은 이 과정에서 '노이즈'를 얼마나 판별해 실제 이미지를 구분하느냐는 것이다. 예를 들어 푸들이 앞 다리를 내밀고 찍은 사진 모양만 인식해 비슷하게 생긴 치킨을 푸들로 인식하거나 눈, 코, 입 까만색과 위치만을 인식해 건포도가 비슷한 위치에 박힌 머핀을 치와와로 인식하는 오류를 범하기 쉽다.
오류를 줄이기 위해 판별하고자 하는 이미지 특징을 포착하고 추상화한다. 관련 이미지를 수만장에서 수백만장까지 학습하면서 푸들과 치킨은 별개 사진임을 AI가 학습한다. 보험개발원 역시 100만장 이미지를 분석한 끝에 사고 차량 차종과 사고 종류에 따른 예상 수리비까지 산출할 수 있다.
AI 이미지 분석은 예전보다 정확도가 많이 높아지면서 산업 다양한 분야에서 활용 중이다. 제조 분야는 불량품 판별이 중요하다. AI 이미지 분석 기술을 도입하면 불량품을 빠르게 인식해 구분한다. 사람이 범하기 쉬운 오류를 줄여준다. 최근에는 유통 분야에서도 도입이 늘어난다. 무인 스토어 셀프 계산대에 구매한 제품을 올려놓으면 자동으로 상품을 인식해 계산한다.
AI 이미지 분석은 국내외 많은 기업이 경쟁하는 기술이다. 갈수록 적용 대상이 많아질 것으로 예상되기 때문이다. 구글, 알리바바 등 글로벌 기업뿐만 아니라 국내 주요 정보기술(IT) 서비스 기업도 앞다퉈 기술을 개발하며 상당 수준까지 올라섰다. LG CNS는 2018년 세계 권위있는 AI학회인 인공신경망 학회가 주최한 '이미지 인식 AI 대회'에서 미국 카네기멜론대(1위), 중국 칭화대, 캐나다 몬트리올 고등기술대에 이어 4위를 기록했다.
이주열 LG CNS AI빅데이터연구소장은 “사람은 사진 몇 장으로 어떤 사물인지 쉽게 학습할 수 있는데 현재 AI는 사진 수만 장을 학습해야 한다”면서 “정답도 사람이 알려주고 알고리즘 역시 사람이 직접 선택해 아직은 사람이 AI 선생님 역할을 하는 상황”이라고 설명했다. 이어 “사람처럼 '학습하는 방법 자체를 학습하는 기술'(메타학습)과 '정답 없이 스스로 학습하는 기술'(자기지도학습)을 도입해 이 문제를 해결하려는 긍정적 시도가 이어지고 있어 AI 이미지 인식 기술이 계속 발전할 것”이라고 내다봤다.
김지선기자 river@etnews.com
