스마트시티는 한글로 풀면 지능형 도시라고 해석할 수 있습니다. 지능형 도시란 무엇이며 지능을 가진 똑똑한 도시는 어떻게 진화하고 있을까요? 이번 편에서는 지능형 도시 구현을 위해서 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능이 적용되고 있는 사례들을 살펴보고 똑똑한 미래 도시의 진화 방향을 살펴보도록 하겠습니다.
스마트시티의 핵심 기술인 인공지능 기술은 진화 중
인공지능은 1956년 존 매카시가 개념을 정립한 이후 1970년대에 전문가 시스템이 개발되면서 관심이 커졌으며 이후 인공신경망 기법들이 고도화되면서 발전을 해 왔으나, 성능의 한계로 인해 현실 세계 적용은 매우 제한적으로 구현됐습니다. 그러나, 최근 딥러닝 기술의 발전으로 인공지능이 본격적으로 현실 세계에 적용되면서 인공지능 기술은 비약적인 성장을 하고 있습니다.
그렇다면, 딥러닝 기술이 기존의 기술과 다른 점은 무엇일까요? 딥러닝 기술 이전의 기계학습 기술은 사람이 규칙을 미리 정해주고 컴퓨터가 규칙 안에서만 움직여 응용범위가 제한적이었으나, 딥러닝 기술로 인해 컴퓨터가 자율적으로 특징을 추출하고 스스로 학습을 하여 인식이나 상황판단 규칙을 자동으로 생각할 수 있게 되었습니다. 예를 들면, 컴퓨터가 수많은 이미지를 스스로 분석하고 학습하여 특정 사물을 구분해 낼 수 있게 되었으며, 이를 활용하여 최근 스마트폰에 인공지능 카메라 기능이 구현되고 있습니다.
국내의 경우, 2016년 구글의 알파고가 이세돌에게 바둑을 이기면서 인공지능에 대한 관심이 증폭되었는데, 이때 적용된 기술이 딥러닝 기술이었습니다. 최근 딥러닝 기술 구현이 가능하게 된 이유는 컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 함께 온라인에서 생성되는 데이터뿐만 아니라 IoT, 각종 센서 등으로부터 다양한 데이터의 수집을 통한 빅데이터 확보가 가능해졌기 때문입니다.
현재 구글 외에도 IBM, 마이크로소프트, 애플, 아마존, 페이스북 등 글로벌 IT 기업뿐 아니라, 국내의 대형 IT 서비스 기업, 가전제품 제조사, 통신사, 네이버, 카카오 등 국내 다양한 분야의 기업들이 인공지능을 활용한 서비스를 제공하거나 인공지능 제품과 솔루션을 제공하기 위하여 연구개발 활동과 함께 새로운 인공지능 서비스, 제품들을 출시하고 있습니다.
인공지능 기술의 발전 방향을 보면 과거 보고, 듣고, 읽는 인지 영역 중심에서 현재 학습, 추론 및 예측 중심으로 연구가 진행 중이며, 앞으로는 자율적 판단과 행동 영역을 중심으로 한 연구가 활성화될 것으로 예상하고 있습니다.
인공지능으로 구현되는 스마트시티
앞서 살펴본 인공지능 기술의 발전에 따라 현실 세계에 적용된 다양한 사례들이 생겨나면서 도시는 점차 똑똑해지고 있습니다. 다양한 혁신 사례를 살펴보면서 인공지능 기반 스마트시티의 모습이 어떻게 변화되고 있는지 알아보도록 하겠습니다.
인공지능으로 유명한 IBM 왓슨이 초기 사례를 확보했던 분야는 헬스케어였습니다. 스마트 헬스케어 분야에서는 의료 기록 및 영상 데이터에 인공지능을 적용해 질병 진단의 정확도를 향상하고 유전자 분석 및 치료 시뮬레이션에 활용하고 있으며, 최근에는 혈액을 통해 분석한 개인 DNA 정보에서 암 유발 세포를 찾아내고 나노 로봇 등을 활용해 치료까지 연계하는 시도를 하고 있습니다.
미국 스타트업 회사인 엔리틱(Enlitic)은 인공지능 기술을 활용하여 악성 종양을 찾아내는 서비스를 제공하고 있고, 센스리(Sense.ly) 회사가 개발한 몰리(Molly)라는 인공지능 간호사는 환자와 대화를 통해 혈압을 재고, 화상회의를 통해 의사에게 진찰을 받을 수도 있습니다. 앞으로 다양한 이미지 및 영상 판독, 의료 기록의 분석을 통해 의료진보다 높은 정확도로 질병을 진단하고 개인의 유전 정보를 기반으로 한 맞춤형 건강관리 서비스 분야의 성장이 가능할 것으로 예상합니다.
금융 분야의 경우 기존에는 금융 사기 문제 및 저신용자의 신용평가가 어려워 대출이 어렵고, 자산관리를 위해 직접 기관을 방문하여 상담해야 하는 등의 불편이 존재해 왔습니다. 하지만 인공지능 기술의 적용을 통해 이러한 금융거래상의 문제도 해결하고자 하는 시도가 이루어지고 있습니다.
인공지능 기술을 적용하여 금융 거래상의 이상 패턴을 감지하여 통보할 수 있으며, 저신용자의 SNS 정보나 거래 정보 등을 활용한 신용평가를 통해 저신용자 대출 확대가 가능하고, 투자자의 성향을 인공지능을 통해 분석하여 맞춤식 자산관리를 제공하는 투자 조언 서비스가 등장하기 시작했습니다. 투자 조언 서비스 분야에서는 웰스프론트, 퍼스널 캐피털 등의 핀테크 벤처기업뿐만 아니라 국내외 금융기관들이 로보어드바이저를 통해 고객의 목표 수입, 리스크에 대한 태도 등 기본 옵션 정보를 활용하여 고객 성향에 맞춘 최적의 투자 가이드를 제공해 주고 있습니다.
제조 분야의 경우, 생산 설비가 인공지능과 결합하여 공정 자체가 고도화되는 스마트팩토리 분야를 중심으로 인공지능 적용이 확대되고 있습니다. GE의 Brilliant Factory가 대표적인 사례로 고객 주문 맞춤형 생산 공정을 최적화할 수 있으며 제품 출고 후의 상태 정보까지 모니터링하여 최상의 유지 보수 서비스를 제공하고 있습니다.
특히, GE는 클라우드 기반 분석 소프트웨어 프레딕스(Predix)를 출시하여 다양한 기기들로부터 수집된 데이터를 활용한 분석을 통해 제조 효율성을 극대화하고 있으며, 자산을 데이터화해 가상공간에서 운영하는 디지털 트윈 기능을 활용하고 있습니다.
유통 산업에서도 소비자가 실감할 수 있는 쇼핑 환경의 변화가 발생하고 있습니다. 앞서 언급했던 인공지능을 활용한 이미지 인식 및 분류 기술을 활용하여 사고 싶은 물건의 사진으로 제품과 관련된 정보를 확인하고 구매도 가능하게 됩니다. 뿐만 아니라, 사고 싶은 물건을 음성으로 설명하고 컴퓨터와 대화를 통해 최적화된 제품을 찾을 수도 있으며, 소비자의 구매 이력을 바탕으로 추천의 정확도를 향상할 수 있습니다.
유통에서 가장 혁신적인 사례는 미래형 무인점포인 아마존 고라고 할 수 있습니다. 아마존 고는 컴퓨터 영상 인식, 다양한 감지 데이터를 종합하는 센서 퓨전과 인공지능 기술이 결합된 서비스로 앱을 활용하여 매장에 입장 후 살 물건을 골라 매장을 그냥 걸어 나가면 자동으로 결제가 되는 서비스입니다. 아마존 고와 같은 무인 자동 결제 기술은 식품 유통업 외에도 여행, 호텔, 식당 등 다양한 접객 서비스로 확대될 것으로 예상합니다.
드론이나 로봇 등 미래 산업 분야에서도 인공지능이 활발하게 적용되고 있습니다. 드론의 경우는 인공지능 기술 적용을 통하여 장애물을 스스로 인식하고 주행 경로를 판단하는 자율 비행이 개발되고 있으며 아마존의 드론 택배 서비스 외에도 교량, 건물 점검, 농약 살포, 위험지역 촬영 등 다양한 목적, 적용 분야별 인공지능 드론의 확대가 예상됩니다.
로봇의 경우에는 단순 작업용 로봇이 아니라 사람과 대화하는 지능형 로봇이 증가하는 추세로 호텔의 컨시어지 서비스용 로봇, 홈 비서 로봇 등이 대표적인 예입니다.
행정, 치안, 교육, 교통 등 공공 서비스의 경우에도 인공지능의 활용이 증가하고 있는데요. 많은 양의 데이터 분석이 필요한 업무인 특허, 세무, 법률 등의 업무를 효율화하는 서비스 사례가 등장하고 있으며 민원 업무에 챗봇 적용, 지능형 CCTV 및 지능형 영상 관제 등을 통해 치안 서비스 개선이 가능합니다.
교육 측면에서는 학생의 수준에 맞는 학습 콘텐츠 제공 또는 테스트 수행이 가능한 적응형 학습(Adaptive learning) 서비스가 등장하고 있습니다.
교통의 자율 주행 영역의 경우에도 인공지능 기술은 필수적인 요소라 할 수 있습니다. 레이더나 카메라 등 각종 센서로부터 수집된 정보를 실시간으로 인공지능이 적정 경로나 속도 등을 결정하고 결정에 따라 제동, 조향 등 제어를 수행하게 됩니다. 구글은 이미 자율주행차를 상용화했으며, 자동차 제조사도 인공지능 기반 자율주행차를 개발하고 있습니다.
마지막으로, 인공지능과 IoT와의 결합을 통해서 IoT 디바이스를 스스로 운용할 수 있는데요. 최근 음성인식 기반 홈 IoT 서비스의 경쟁이 확대되고 있습니다. 아마존은 에코 스피커에 음성 인식 비서인 알렉사를 결합하여 가전제품 제어부터 음악 서비스, 음식 주문 등 서비스를 확대해 나가고 있습니다.
지금까지 다양한 산업과 서비스 부문에서 검증된 인공지능 적용 사례를 통해 도시의 스마트화가 진행되는 방향을 살펴보았습니다. 앞으로도 인공지능 기반의 똑똑한 도시로의 진화는 딥러닝 기술의 발전과 함께 가속화될 것으로 예상합니다. 이를 위해서 인공지능의 학습을 위한 충분한 데이터의 확보가 필수적으로 고려되어야 하며, 인간의 인지능력과 공존해 나가면서 상호 보완적인 역할에 대한 고민이 필요할 것으로 예상합니다.
글 l LG CNS 엔트루컨설팅 스마트엔지니어링그룹
[‘스마트시티’ 연재 현황]
[1편] 각국의 도시와 기업은 왜 스마트시티에 집중할까?
[2편] 스마트시티, 미래 모습을 현재에 그리다.
[3편] 도시, 분산발전을 통해 에너지를 생산하다.
[4편] ESS, 새로운 발전소 없이 전력을 공급한다.
[5편] ESS를 이용하여 휴대폰 요금을 면제 받는다면?
[6편] 전기를 아끼면 돈을 벌 수 있을까?
[7편] 똑똑한 도시로의 진화, 스마트시티의 미래
[8편] 스마트시티에 어울리는 건축물, 그린 빌딩
[9편] 싱가포르가 전 국토를 가상현실로 만드는 이유는?
[10편] 건물의 에너지 사용을 제어하는 인공지능
[11편] 시민과 함께 만드는 스마트시티의 새로운 행정 서비스
[12편] 스마트시티, 차세대 드론 서비스를 제시하다
