[4차산업 인공지능㉞] “인공지능”… 빅데이터로 본 환경과 전망

[디지털비즈온 김맹근 기자] 인공지능(AI)은 여러 학문이 연계된 융합 분야이며 기술적 관점에서는 인간의 인지, 학습, 추론 등 지적 능력을 기계(컴퓨터)로 구현하는 기술로 정의한다. 인공지능은 데이터와 지식이 산업 경쟁력의 핵심 원천이 되는 4차산업혁명의 핵심 원동력이며 의심할 여지없이 현재 가장 주요한 기술 트렌드 중 하나이다. 따라서 세계는 AI 기술 수준이 국가의 역량을 좌우하는 핵심 기술로 보고 있다.

특히 머신러닝 알고리즘은 우리가 원하는 부분의 솔루션에서 더욱 정교해지고 정확해지고 있다. 이는 공공 영역의 데이터를 활용하여 컴퓨터 비전 시스템에서부터 접촉 추적 이니셔티브를 통해 밝혀진 상호작용을 분석하는 데 이르기까지 자기 학습 알고리즘은 수동적인 인간 분석을 통해 눈에 띄지 않는 연결과 통찰력을 발견할 것이다.

데이터 중심 사회로의 발전은 필연적으로 데이터 기반의 의사결정과 지능적 서비스로 연결되며 인공지능 기술의 영향력은 점차 증가 될 것으로 전망된다. 정부는 AI 기술력을 향상시키고자 응용분야에서의 R&D 프로젝트를 진행 중이며, 공공 데이터 수집 및 분석하여 이를 이용한 분야를 중심으로 핵심 기술구축 사업 등을 시행하고 있다. 이는 국가와 기업 그리고 사용자 모두에게 경제적, 사회적 가치를 제공할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

특히 환경오염(미세먼지, 유해물질 등)문제와 국제적인 팬데믹상황으로 AI의 활용이 보편화될 가능성이 클 것으로 전망했다. 정보통신 정책연구원은 최근 발표한 보고서에 따르면 보건 의료분야에서는 AI 성과가 상당하며 상당수준의 기술을 선보였다고 소개했다. 국내에서는 AI을 기반으로 성남시는 네이버 클로버 AI 음성봇으로 감염 의심자 감시, 전주시는 한컴 AI체크 25를 이용하 여 자가격리자 관리, KT는 코로나 확산 예측 연구에 AI를 사용하였다.

국내의 빅데이터 관련하여 미세먼지, 공기질의 환경 난재의 예측 및 분석이 가능해야 하며 다분야에서 빅데이터 분석 R&D를 추진하여 한다. 이는 IoT 정보를 활용하여 실시간으로 얻어진 환경 데이터를 수집 후 데이터 전처리 및 분석할 수 있는 다양한 기술을 확보해야 한다.

정형 데이터는 다양한 IoT 기반 환경센서, 웨어러블센서 등 각종 디바이스와 환경보건 공공데이터(환경부, 기상청 정보 등)를 통해 수집한다. 비정형 데이터는 환경 측정자료에서 측정된 자료는 유형별로 분류하여 재구성하여 빅데이터를 활용한 수요, 예측 분석에 주로 사용할 수 있다.

특히 비정형 데이터의 정형화는 부분은 데이터소스 부터 수집해서 각 시스템별로 데이터를 구분을 하고 전사메타표준관리체계에 따라서 정리되는 사항(지침, 단어, 도메인 등)을 통해서 표준관리해서 정리할 예정이다. 또한 정리되지 않은 것들은 비표준 매핑을 통해서 유형별로 데이터 마이닝을 할 수 있다.

결론적으로 최근 수년간 진화를 거듭하고 있는 인공지능(AI) 기술은 4차산업혁명을 선도하는 주요 차세대 기술들 가운데 가장 혁신적인 기술로, 산업뿐 아니라 인간의 삶 자체를 변화시키는 핵심 역할을 수행 할 것으로 보여진다. 최근 5G시대를 맞아 IoT 디바이스 보급으로 인해 데이터가 폭증함에 따라 빅데이터는 더욱 중요해 질것으로 예상되고 있는 실정이다.

특히 환경오염문제가 대두되면서 국가차원에서 환경 난제 예측 분석을 위해 기상, 환경, 교통, 생산 등 다분야 빅데이터 분석 R&D 추진 중에 있으며 많은 데이터를 확보하기 위해서 지속적인 환경측정센서 개발이 필요하며 센서의 신뢰성을 고도화를 위해 노력해야 한다.