아이가 “심심해~”를 외치며 꽁무니를 따라다닌다고요? 일기쓰기 숙제하는데 ‘마트에 다녀왔다’만 쓴다고요? 무한고민하는 대한민국 부모님들을 위해 ‘소년중앙’이 준비했습니다. 이번 주말 아이랑 뭘할까, 고민은 ‘아이랑GO’에 맡겨주세요. 이번 주엔 생활 속 인공지능 기술을 알아보고 그 원리와 기술을 배우며 인공지능 기술이 변화시킬 미래 세상을 경험하며 미래 자신의 가능성을 발견해 보세요.

LG디스커버리랩에서 AI 기술 체험하기
스마트폰이나 스마트스피커를 통해 명령을 내리면, 인공지능(AI) 기술이 음성을 이해하고 필요한 정보를 제공하는 세상. 지금 아이들이 어른이 되어 살아갈 세상은 인공지능으로 가득한 세상이다. 인공지능(人工智能) 또는 AI(Artificial Intelligence)는 인간의 학습·인지·추론·판단 등의 능력을 컴퓨터로 구현하기 위한 기술 혹은 그 연구 분야 등을 총칭한다. 대용량 데이터를 학습해서 사람처럼 생각하고 행동하는 인공지능 기술은 나날이 정교해지고 있다. 데이터 수집과 학습이 주특기였던 초창기의 인공지능은 이제 조합과 분석, 예측, 제안까지 할 줄 아는 수준으로 올라섰다. 일상으로 넘어와 검색은 물론 업무나 창작 방식 등 전반적으로 영향을 미치고 있다. 인공지능 기술을 사용할 줄 안다면, 미래에 어떤 직업을 갖든 상관없이 다양한 도움을 받을 수 있다고 한다.

등가윤 학생모델·홍원교·이정한·정아인(뒷줄 왼쪽부터 시계방향) 학생기자가 생활 속 인공지능 기술과 그 기술이 변화시킬 미래 모습을 이해하기 위해 LG디스커버리랩을 찾았다.

소중 학생기자단이 서울 강서구 마곡동에 있는 LG디스커버리랩을 찾은 이유다.(LG디스커버리랩 홈페이지에서 사전예약 시 다양한 교육 프로그램 참여 가능) 등가윤 학생모델과 이정한·정아인·홍원교 학생기자가 LG디스커버리랩에 들어서자 군데군데 있는 LED 스크린에 띄워진 ‘소년중앙 학생기자 여러분 환영합니다!’라는 문구가 마음을 설레게 했다. “오늘 하루 여러분은 1일 인공지능 연구원으로 활동하게 됩니다. 연구원 카드를 나눠드릴게요.” 카드를 목에 걸고 연구원으로 변신한 소중 학생기자단은 김수연 연구리더를 따라 먼저 영상을 통해 인공지능 기술로 만들어진 AI 휴먼 틸다를 만났다. 틸다는 뉴욕 패션위크에 참가해서 200여 가지 이상 이미지와 패턴을 스스로 만들어서 수상한 적도 있는 AI 아티스트. 틸다가 직접 LG디스커버리랩을 소개했다.

LED 스크린에 띄워진 ‘소년중앙 학생기자 여러분 환영합니다!’라는 환영 문구가 눈에 띈다.

인공지능과 함께할 미래의 삶을 보여주는 1층 전시존에선 공장·자동차·집에 적용되는 인공지능 기술을 체험해볼 수 있다. 첫 번째는 인공지능 기술이 활발히 도입된 산업 현장의 ‘스마트 팩토리’. “우리가 매일 사용하는 물건을 어떻게 똑똑하고 정확하게 만들어주는지 보여주는 공장입니다. LG의 대표적인 가전 공장인 창원의 LG스마트파크도 이 스마트 팩토리 기술로 가동되며 사람의 눈을 대신해서 양불판정을 진행하는데요. 양불판정이 어떤 건지 알고 있을까요?” 김 리더의 질문에 소중 연구원들이 “불량품을 찾아주는 거요”라고 답했다. “맞습니다. 공장에서 만들어진 정상적인 제품을 양품이라고 하고 이상 있는 걸 불량품이라고 하는데요. 인공지능의 시각지능을 활용해 양품과 불량품을 구분하는 걸 양불판정이라고 해요.”

인공지능 기술로 만들어진 AI 휴먼 틸다가 직접 LG디스커버리랩에 대해 소개해줬다.

건조기에 들어가는 모터의 양불판정을 진행하는 검사대가 작동되자 모터가 컨베이어 벨트를 통해 앞쪽으로 이동했다. 로봇팔 앞까지 이동하면 로봇팔이 모터를 들어서 가운데 있는 검사대에 올려놓고, 측정 결과는 뒤에 보이는 큰 화면에 나타난다. “이건 진동 검사대입니다. 모터를 회전시켜서 나오는 진동 데이터를 위아래로 움직이는 그래프 형태로 먼저 측정하고, 그래프 형태를 컬러 이미지로 바꿔주는데요. 이 컬러 이미지는 색상으로 진동의 변화, 즉 진동 패턴을 보여주기 때문에 시각적 분석이 쉽죠. 사전에 다양한 양품의 컬러 패턴을 학습하고 학습한 데이터를 토대로 양불판정을 진행하게 됩니다.”

스마트 팩토리는 사람의 눈을 대신해서 인공지능 기술인 양불판정을 진행해준다. 건조기에 들어가는 모터의 양불판정을 진행하는 검사대가 작동되고 로봇팔이 모터를 들어 가운데 있는 검사대에 올려놓자 측정 결과가 뒤에 보이는 큰 화면에 나타난다.

첫 번째 모터의 검사가 시작됐다. 먼저 그래프 형태로 측정이 되다가 화면 우측 하단을 보니 OK라는 사인이 떴다. 인공지능이 사전에 학습했던 양품의 컬러 패턴과 일치하기 때문에 양품 판정이 내려진 것. 여기엔 이미지 분류 딥러닝 기술이 사용됐다. 색상으로 진동의 변화를 보여주기 때문에 인공지능이 훨씬 더 정확하고 신속하게 양불판정을 할 수 있다. 원교 연구원이 “같은 양품이라면 다 같은 컬러 패턴으로 바뀌나요”라고 질문했다. 김 리더가 “아니에요. 같은 양품이어도 정상적인 진동 범위 안에서 나타나는 진동의 패턴은 굉장히 다양하기 때문에 그만큼 훨씬 다양한 양품의 컬러 패턴으로 바뀌게 됩니다. 인공지능이 사전에 학습해야 할 데이터가 매우 많다는 의미이기도 해요.” 다음 모터의 검사 결과는 아쉽게도 NO GOOD이라는 사인과 함께 불량품 판정이 내려졌다. 이미지 분류 딥러닝 기술 덕분에 불량 검출 확률이 99.9%로 계산이 되는 등 스마트 팩토리는 훨씬 더 정확하고 신속하게 효율적으로 제품을 생산할 수 있다고 했다.

이동 수단을 넘어 또 다른 문화 공간으로 바뀔 자율주행 자동차의 모습.

중앙에는 미래 이동 수단을 살펴볼 수 있는 ‘스마트 모빌리티’가 전시됐다. 이동 수단을 넘어 또 다른 문화 공간으로 바뀔 자율 주행 자동차의 모습을 볼 수 있는데, 정보통신기술과 자동차를 연결한 일명 커넥티드카로 양방향 인터넷, 모바일 서비스 등이 가능하다. “스스로 달리는 자율주행차라 운전석과 핸들이 없어졌고요. 대신 내부 공간을 훨씬 더 넓고 쾌적하게 이용할 수가 있죠. LG는 이 공간을 집 안 생활공간처럼 사용할 수 있게 만들었어요.“ 앞뒤에 큰 디스플레이가 있어 영화나 유튜브, 음악을 감상할 수 있고, 집 안에서처럼 맞춤형 가전제품도 들어가 있었다. 이동할 때 옷을 보관하면 냄새 제거와 살균이 가능한 스타일러와 미니 냉장고가 눈에 띄었다. 또 카드 태깅 기능이 있어 꺼내 먹은 간식이나 음료수 비용, 교통비를 카드 태깅만으로 결제할 수 있다. 커넥티드카는 미래에 개인적으로 소유하기보다는 택시 등의 공용 자동차로 이용될 가능성이 크다고 한다.

“여러분이 커넥티드카에 탑승하면 인공지능이 여러분의 일정과 날씨를 한번 보여주고 주행을 시작합니다. 목적지를 검색하고 최적의 이동 경로와 목적지 도착 시각을 계산해서 주행하죠. 여러분이 평소에 즐겨 듣는 음악 취향을 인공지능이 파악해 뒀다가 지금 이 시간대에 자주 듣는 음악도 추천해줘요.” 자동차를 타고 가다 보면 의도치 않게 교통사고 같은 돌발 상황이 발생할 수 있다. 교통사고가 발생하면 목적지 도착 시각을 다시 계산해 주행을 재개한다. 만약에 식당 예약한 내역이 있으면 그 예약 정보도 알아서 바꿔준다. 갑자기 구급차가 나타나면 알아서 차선을 변경하는 등 자율주행 시뮬레이션 영상을 통해 미래의 이동 수단을 상상해볼 수 있었다.

인공지능 스쿼트 체험을 하는 이정한 학생기자. 운동 자세가 바르다고 판단하면 운동 횟수를 세고 소비된 칼로리까지 계산해주지만, 바르지 않은 자세로 운동하면 카운팅 해주지 않는다.

마지막으로 우리에게 가장 익숙한 공간, 집 안의 변화를 보여주는 ‘스마트 홈’을 살펴봤다. 인공지능 알고리즘이 도입된 큰 화면을 통해 LG U+의 스마트 홈 트레이닝 기술을 볼 수 있었다. “팬데믹을 겪으면서 많은 분들이 집 안에서 운동을 즐기세요. 앞에 있는 화면을 보시면 딥러닝 기술을 통해 사람의 관절 위치를 파악하고, 움직임을 인식해 우리의 운동 자세가 바른지 아닌지 측정을 해줍니다.” 정한 연구원이 인공지능 스쿼트 체험을 해봤는데 인공지능이 인식하고 난 후 양팔을 앞으로 뻗고 스쿼트를 시작하자, 운동 자세가 바르다고 판단하면 운동 횟수를 세고 소비된 칼로리까지 계산해줬다. 반대로 바르지 않은 자세로 운동하면 카운팅 해주지 않았다.

또 다른 스마트 홈 공간에서는 사물인터넷 플랫폼을 통해 집 안에 있는 인공지능 가전을 하나로 연결해 통합 컨트롤하고 있었다. 단순히 제품의 전원을 껐다 켜는 것뿐 아니라 가전을 사용하면 사용할수록 인공지능이 사용자가 가장 편안하다고 느끼는 모드들을 잘 파악해 뒀다가 맞춤형으로 추천해준다. 공기청정기는 사용하는 습관을 파악해 바람의 세기와 온도 방향을 알아서 맞춰주고, 식물재배기는 사용자가 식물 재배에 능숙하지 않아도 알아서 영양분이 필요할 때나 물이 필요할 때를 안내한다.

스마트 미러도 눈에 띄었다. 평소에는 거울처럼 사용하다가 필요할 때 다양한 기능을 사용할 수 있는데, 외출하기 전에 외출 모드를 클릭하면 집 안에 사용하지 않는 가전들의 전원은 꺼지고, 빈집을 청소하기 위해 로봇 청소기가 실행된다. 스마트 미러 안면에 있는 적외선 카메라를 통해 혈압·맥박 등을 측정하고, 평소랑 다른 이상 상황이 있는지 데이터를 관리하는 건강관리 모드도 있다. 스마트 미러는 인터폰과 유사하지만 훨씬 더 좋은 기능들을 갖춰 요즘 새로 짓는 아파트 단지에 설치되는 경우도 있다.

홍원교·정아인 학생기자·등가윤 학생모델·이정한 학생기자(왼쪽부터)가 LG디스커버리랩을 방문해 인공지능 기술이 변화시킬 미래 세상을 경험하고 자신의 가능성을 발견해봤다.

영역별로 알아보는 인공지능 원리와 기술

전시존을 둘러보며 현재 인공지능 기술의 발달과 앞으로 우리 생활 모습은 어떻게 바뀔지 상상해 본 소중 연구원들은 2층 교육장으로 이동해 로봇지능·시각지능·언어지능 등 인공지능 영역별로 원리와 기술을 알아봤다.

로봇지능: 자율주행과 SLAM
로봇지능 연구소에서는 인공지능 기술을 기반으로 로봇이 스스로 판단하고 동작할 수 있는 자율주행에 대해 연구한다. 서혜림 연구리더가 “자율주행은 운전자의 조작 없이 스스로 판단하고 운행하는 기술로 집에 있는 로봇 청소기, 인천공항 등에 있는 가이드 로봇, 식당의 서빙 로봇, 드론에도 자율주행 기술이 도입되어 많이 상용화됐다”고 설명했다.

공항이나 박물관에서 한 번쯤 만나본 적 있는 LG클로이 가이드 로봇으로 슬램과 내비게이션 기술을 알아봤다.

로봇이 지도나 위치 정보 없이도 주변 환경을 인식하고 위치를 파악하는 등 스스로 알아서 움직이는 데 필요한 기술을 슬램(SLAM)이라고 한다. 슬램은 ‘Simultaneous Localization And Mapping’의 약자로 동시적 위치 추정 및 지도 작성이라는 뜻이다. 자율주행에 관련된 중요한 기술 중 하나가 주행 지도 그리는 슬램이고, 또 하나는 도착지점을 찾아가는 내비게이션(Navigation) 기술이다. 공항이나 박물관에서 한 번쯤 만나본 적 있는 LG클로이 가이드 로봇이 강의실을 활보하며 지도를 그리는 모습을 화면으로 확인했다. 지나갈 수 있는 곳은 하얀색, 미지의 영역은 회색 처리가 되고 벽이나 장애물 공간은 검은색 실선으로 나타났다. 자율주행에 필요한 지도를 그리고 클로이는 내장된 도착지인 벽에 있는 충전소로 이동했다. “바퀴 센서, 카메라 센서, 거리 센서 등 슬램 입력 센서들로 주변 환경을 인식할 수 있죠.”

미니카를 움직이며 미니카에 탑재된 센서 작동을 확인하고 있다. 바퀴의 회전 정도와 3가지 방향의 거리 센서 결괏값을 계산하면 미니카의 이동경로와 지도의 모양을 알아낼 수 있다.

미니카를 움직이며 미니카에 탑재된 센서 작동을 확인하는 시간도 가졌다. 바퀴의 회전 정도와 3가지 방향의 거리 센서 결괏값을 계산하면 미니카의 이동경로와 지도의 모양을 알아낼 수 있다.

소중 학생기자단이 연구리더들의 도움을 받아 라이다 센서가 장착된 슬램 로봇을 이용해 지도를 그리고 내비게이션 기술, 도착지 설정까지 하는 자율주행 실습을 해봤다.

거리 센서에 해당하는 라이다 센서가 장착된 슬램 로봇을 이용해 자율주행 실습도 했다. 라이다 센서는 빛 에너지가 반사되어 돌아오는 시간을 감지해 센서와 물체 사이의 거리를 측정한다. 2명씩 한 팀을 이룬 소중 연구원들은 노트북에서 ‘맵핑’을 선택하고 ‘실행’을 눌렀다. 라이다 센서가 달린 빨간색 원형이 돌기 시작했다 “회색 공간이 장애물이 없어서 로봇이 이동할 수 있는 공간이에요. 여러분이 로봇을 움직이면서 회색 공간이 점점 채워지는 모습을 볼 수 있을 거예요.”
조이스틱으로 로봇을 조종하자 노트북 화면에 라이다 센서가 인식한 지도가 그려졌다. 이어서 내비게이션 기술, 도착지 설정까지 하고 나니 소중 연구원들의 슬램 로봇이 자율주행을 완벽하게 해냈다.

시각지능: 스마트 팩토리 양불판정

양불판정 AI 머신을 직접 작동해보면서 시각지능의 개념이 어떻게 적용되는지, 양불판정의 세부단계가 어떻게 구현되는지 체험했다.

시각지능 연구소에서는 AI 기술로 불량품을 찾아내는 원리를 배울 수 있다. 이호진 연구리더가 “인간의 눈과 같은 역할을 하는 인공지능을 시각지능이라고 하는데요. 우리가 눈으로 물체를 보고 뇌에서 이미지를 인식하는 것처럼 시각지능은 카메라로 물체를 보고 인공지능 컴퓨터가 이미지를 인식합니다”라고 설명했다. 컴퓨터는 이미지를 작은 픽셀(Pixel) 단위로 본다. 픽셀은 각각 단일한 색을 가지며, 컴퓨터는 색을 디지털화된 숫자로 읽는다. 모든 색깔은 빛의 삼원색인 빨강(Red)·초록(Green)·파랑(Blue) 3가지 조합으로 나타낼 수 있는데, 컴퓨터는 이 R·G·B를 0에서 255까지 디지털 숫자화해 다른 색을 나타내고 각 픽셀의 숫자 정보를 종합하여 이미지를 볼 수 있는 것. 인공지능이 양불판정하는 비결은 바로 이미지 데이터 학습. 정상품 라벨이 붙은 사진 데이터와 불량품 라벨이 붙은 사진 데이터를 학습하며, 실제 현장에서는 불량품 데이터가 많지 않아 기존 불량 데이터를 여러 가지로 변형시킨 데이터도 학습해 불량품을 찾아낸다.

AI 피킹 로봇을 이용해 콜라를 학습시켜 여러 캔 중에서 콜라만 집어 지정한 장소에 옮기는 데 성공한 소중 학생기자단. 양품인지 불량품인지 판단하는 것, 물건을 구분하고 옮기는 것 등을 설정할 수 있다.

기본 원리를 배운 소중 연구원들은 양불판정 AI 머신을 직접 작동해보면서 시각지능의 개념이 어떻게 적용되는지, 양불판정의 세부단계가 어떻게 구현되는지 체험했다. “카메라, 컨베이어 벨트, 차단기가 있어요. 카메라로 인식해 학습을 하고 나서 학습된 거를 바탕으로 판정하고 차단하는 과정입니다. 직접 학습을 시켜볼 거예요.” 전원을 연결하고 머신이 움직이면 사물 판정 모드에서 냉장고와 세탁기를 이용해 이미지 데이터 학습 과정을 거칩니다. 불량품도 학습시키자 양품 판정을 받고 컨베이어 벨트 위를 통과하는 것, 불량품 판정을 받고 차단되는 것을 볼 수 있었다.

물체가 어떤 위치에 어떤 각도로 있는지까지 인식해 로봇팔로 물건을 원하는 위치까지 옮겨주는 AI 피킹 로봇. 양품인지 불량품인지 판단하는 것, 물건을 구분하고 옮기는 것 등을 설정할 수 있다.

언어지능: 읽고 답하는 기계독해
인공지능 연구소에서는 인공지능 기술을 기반으로 사람의 언어능력을 실현하는 언어지능에 대해 연구한다. 인공지능이 복잡한 글도 빠르게 읽고 답하는 기계독해(MRC)의 원리를 배우고 직접 체험할 수 있다. 한혜연 연구리더가 “MRC란 인공지능이 문서를 읽고 문서의 내용을 이해하고 질문에 답하는 기술을 말해요”라고 설명했다. 과연 어떻게 인공지능이 문서의 내용을 이해할 수 있을까. 인공지능도 사람처럼 공부해서 언어능력을 갖춰야 한다. 인공지능은 2단계의 학습을 거친다. 먼저 ‘오늘은 (  )가 맑네요’ ‘밤하늘에 (  )이 빛나요’ 같은 빈칸 추론 형식으로 언어를 학습한다. 다량의 문서 데이터에 빈칸을 뚫고 앞·뒤 단어와의 연관성을 계산하여 언어를 학습한다. 소중 연구원들도 언어지능 모델을 이해하기 위해 빈칸 추론 퀘스트를 해봤다. 앞·뒤 문장과 주변 단어를 보고 빈칸을 추론해 답을 적어 나갔다.

MRC 시스템에 접속해 글을 넣고, 질문하고 버튼을 누르면 그 글을 읽고 바로 답변을 해주는 것을 체험할 수 있다.

“지금 여러분이 어휘의 뜻을 이해하고 푼 것도 있지만 문맥을 이해해서 푼 것도 있죠. 그렇게 인공지능도 문맥이라는 거를 학습하게 돼요. 근데 인공지능이 이 정도만 갖고 언어를 익힐 수 있을까요. 아니겠죠.” 1단계에서 언어를 학습한 인공지능은 목적에 맞게 특화 학습이 필요하다. MRC는 문서를 읽고 질문에 답변을 잘하는 것이 주목적이다. 그래서 더 정확한 MRC를 만들려면 문서+질문+답변으로 구성된 데이터 세트를 활용한 목적 특화 학습이 필요하다. 이렇게 2단계의 학습과정을 거쳐 구현된 MRC를 활용하면 복잡하고 긴 문서라도 궁금한 내용의 답을 빠르게 찾을 수 있다. “MRC는 엄청나게 빠르게 읽고 답을 해주기 때문에 짧은 문장을 줘서 도움을 얻는 것보다는 긴 문장, 법률이나 보험약관 같은 이해하기 어려운 글을 익히게 하고 사람은 빠르게 답을 얻는 용도로 쓴다고 보시면 돼요. 실제 있는 문헌에서 답을 찾아주는 독해에 근간해서 답을 주는 거죠. 이게 무슨 말인지 실제로 활동을 해볼게요.”

인공지능이 문서를 읽고 이해한 뒤 질문에 답하는 기술 MRC를 활용하면 필요한 답을 빠르게 찾을 수 있다.

MRC 시스템에 접속해 글을 넣고, 질문을 하고 버튼을 누르면 그 글을 읽고 바로 답변을 준다. 캐릭터 펭수에 대한 정보글을 넣고, 연구원 각자 다양한 질문을 해봤다. ‘펭수의 현재 직업은?’ 하고 질문을 넣자 ‘EBS 연습생’이라고 나왔고, ‘펭수가 좋아하는 음식은?’이라고 질문하자 ‘빠다코코넛’이라고 나왔다. 언어지능과 MRC의 개념을 알 수 있었다.

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