[더테크=전수연 기자] 한국전자통신연구원(이하 ETRI)이 ETRI의 주요 AI 성과를 발표하고 연구진, 협력 기관·기업의 기술 세션 자리를 마련했다. ‘초성능’ 개념을 기반으로 AI 컴퓨팅·로봇지능·6G에 집중하고 있는 것으로 나타났다.

ETRI는 서울 강남구 과학기술컨벤션센터에서 ‘ETRI 컨퍼런스 2024’를 26일 진행했다.

이번 행사는 ‘디지털 혁신으로 만드는 행복한 내일: 인공지능과의 동행’을 주제로 열렸다. 첫 순서는 방승찬 ETRI 원장의 ‘ETRI 성과발표 및 시연’으로 이뤄졌다.

ETRI는 ICT를 기반으로 디지털 융합을 추진하면서 공공 국민생활 문제 해결을 통해 진화 기술 지원, 국가 혁신 성장 동력 마련에 힘쓰고 있다. 초성능을 가장 중요한 목표로 삼고 고성능 컴퓨팅, AI 프로세스 등으로 △입체 통신의 초연결 △AI 공존의 초지능 실현 △AI로 무장된 가상공간 혼합현실 속 몰입감이 극대화된 초실감 서비스 구현 등을 추진하고 있다.

ETRI는 인류를 디지털 생태계로 이끄는 대변혁을 추진하고 있으며 ICT를 기반으로 지능형 로봇, 정밀 의료, 스마트홈 등 여러 산업 분야의 디지털 융합을 추구하고 다양한 공공사회 문제 해결을 위해 노력하고 있다.

방 원장은 “탑 챌린지 프로젝트라는 초성능(AI컴퓨팅), 초지능(AI로봇지능), 초연결(6G) 분야의 초정밀 프로세스 칩을 개발하고 있다”며 “교감대화, 제스처, 표정, 움직임이 가능한 반려로봇 프로토타입도 개발하고 100기가 급 무선 전송 시스템을 구축했다”고 말했다.

ETRI는 초실감 메타버스 분야에서 라이트필드 기반의 입체 영상과 가상 융합 미디어 핵심 기술을 개발했다. 디지털 융합(첨단 모빌리티)면에서는 ICT 기반의 비상상황인지 안전항법시스템 프로토타이핑을 진행했으며 첨단 바이오 분야에서는 비친숙 혈당 측정 시스템과 테스트베드를 구축했다.

이러한 ETRI의 추진 분야는 크게 △실시간 스트리밍 종단형 음성 인식 △자율 성장 AI △혼합현실 대테러 훈련 기술 △디지털 기술 기반 신속, 긴급 구조로 구성됐다.

실시간 스트리밍은 고속 실시간 디코딩이 가능한 트랜스포머 스트리밍 기반의 다국어 음성인식 기술이다. 전체 입력이 끝날 때까지 기다려야 하는 ‘셀프 어텐션‘ 구조의 단점이 완화됐으며 세계 최초로 실시간 스트리밍 음성 인식이 가능하다.

자율성장 AI는 인간과 교감하고 사람처럼 배우면서 자율적으로 평생 학습하는 AI다. 해당 AI는 ’aAIa’라는 이름으로 한 번도 배운 적 없는 패션 코디 등을 스스로 수행할 수 있다.

또한 혼합현실 대테러훈련기술은 훈련자와 디지털 휴먼 간 극사실적 상호작용이 가능한 혼합현실 플랫폼 기술이다. 위해범, 테러범, 일반인 역할을 수행하는 디지털 휴먼이 다양한 상황조치 대응 훈련을 진행한다.

디지털 기술 기반 신속, 긴급 구조는 우선 3차원 복합 측위 기술과 이동형 와이파이 기반 정밀 측정 순서대로 진행된다. GPS 운용 환경에서 신고가 들어오면 초기 위치를 파악한다. 이후 와이파이 무선통신 기반 탐색을 통해 이동형 와이파이 송신기를 활용해 신속한 정밀 탐색을 지원한다.

다음으로는 이경일 솔트룩스 대표의 ‘AI for ALL 시대, AI의 다음 단계를 위해 무엇을 준비해야 하나?’ 발표가 이뤄졌다.

이 대표는 “앞선 AI 변화를 돌이켜보면 손글씨, 이미지, 음성 인식률을 올리는 데에는 20년이 걸렸다”며 “다만 AI가 사람처럼 프로그램을 생성하는 코드 생성 능력은 2년 만에 인간을 뛰어넘기 시작했다”고 말했다.

그러면서 그는 “지금 우리가 개발하고 있는 LLM을 포함한 생성형 AI 기술이 어떤 변화를 하고 있는지 고민하고 있다”며 “공개된 알고리즘을 개선하고 투자하면서 자본, 장치의 싸움이 되고 있다”고 전했다.

이 대표는 AI 개발이 각 국가별 싸움이 되고 있다고 분석했다. 예를 들어 글로벌 기업들의 경우 연구 시 GPU를 동시에 2만 개 이상 사용할 수 있다. 다만 국내에서는 이러한 규모가 불가능하며 인프라, 자산을 가진 기업이 국내에 부족한 상황이다.

이 대표는 “이러한 상황을 해결하기 위해 국내 연구진들은 GPT-2 수준으로 학습을 진행하고 있다”며 “이런 것들을 sLLM이라고 하는데 sLLM을 활용해 비용을 절감하고 특수한 분야의 연구가 이뤄진다”고 설명했다.

AI 연구를 위해 필요한 미래 역량은 적절한 답변의 시대에서 위대한 질문의 시대로 변화할 전망이다. 예를 들어 챗GPT에 똑같은 질문을 어떻게 하는가에 따라 답변이 완전히 달라질 수 있다. 특히 임베딩 된 데이터를 어떻게 재구성하는지, 어떤 질문과 요구사항을 창의적으로 다르게 할 수 있는지의 여부가 점차 중요해지고 있다.

이와 함께 인간 수준의 지능을 가진 AGI(Artificial General Intelligence, 일반인공지능)까지 등장하고 있다. AGI는 △자율적 학습 △개념, 일반화 △추론, 이해 △과학적 사고 △문제 해결 △의사소통 △지각, 자의식 △자웅인지 △윤리, 사회성 △반성, 성찰 △개성, 친밀감 등의 측면에서 개선되고 있다.

다만 AGI를 개발하는 데 △작은 데이터 학습 △몸을 통한 학습, 인지 △지극히 당연한 상식 추론 △신경 가소성의 신비 등이 걸림돌로 언급되고 있다. 이에 이 대표는 “인간이 도구를 만드는 데 그 도구가 인간을 진화시키고 생각하는 방식을 통으로 바꾸고 있다”며 향후 발전 방향을 내다봤다.