세계적으로 딥 러닝과 로봇 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 글로벌 시장동향 분석업체인 프로스트&설리반이 지난 2016년 발표한 자료에 따르면 AI가 발전시킬 10대 분야 가운데 4개 분야가 로봇과 관련돼 있다.
그중 AI 헬스케어는 전체 AI 시장 가운데 연평균 성장률이 가장 높은 60.3%로 전망되고 있다. AI 기술에서 헬스케어 분야에 적용할 수 있는 기술로는 딥러닝, 영상 인식, 자연어 처리, 음식 인식 등이 있다. 딥러닝 포함 기계학습 시장은 약 5970억원으로, 가장 큰 69% 비중을 차지하고 있다. 뒤를 이어 자연어 처리 16.5%, 이미지 인식 13.3%, 음성 인식 0.9%이다.
국내 AI 헬스케어 시장 규모 역시 빠른 성장세가 예상되고 있다. 한국보건산업진흥원에 따르면 국내 AI 헬스케어는 2015년 17억9000만원에서 2020년 256억4000만원 규모로 전망되고 있다.
AI가 의료 분야에 적용되면 진료 질이 높아질 것으로 보인다. 축적된 의료 데이터를 활용한 질환 조기 발견으로 의료 질 향상과 의료비 절감 효과도 기대된다. 소셜 로봇은 비정형 환경에서 영상 인식과 음성 처리가 주요 기능이다. 딥 러닝 발전과 밀접한 관계가 있어 시장 규모가 크게 성장할 것으로 보인다.
산업로봇 부품조립 작업에 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)는 상용화 수준에 도달했다. 시각적 이미지 분석에 가장 일반적으로 적용되는 CNN 딥 러닝이 비약적으로 발전하고 데이터가 기하급수적으로 증가하면서 관련 제품이 잇따라 출시되고 있다.
로봇을 똑똑하게 만드는 강화 학습 기술도 완성 수준 연구단계에 접어들었다. 칭찬을 받은 행위를 더욱 많이 하고 반대로 벌을 받을 만한 행위는 줄이는 로봇과 날씨나 교통 상황, 인근 식당에 대한 정보를 알려주고 전화를 걸어 예약까지 하는 재주를 갖춘 로봇 비서가 대표적이다. 이들 로봇은 전통적인 머신러닝 알고리즘에 딥 러닝을 접목해 성과를 거둔 대표 사례라 할 수 있다.
이 밖에 인간과 협동 작업을 벌이거나 문화 예술 공연에 적용할 수 있는 로봇도 상용화 단계 수준까지 개발되고 있다.
광주=김한식기자 hskim@etnews.com
