인공지능(AI) 서비스가 국가·사회 전반에 확산하기 위해서는 AI 첨단 인프라 경쟁력이 중요하다. AI는 우리 경제의 활력소로 다양한 사회문제 해결에 기여하고 있다.
전문가들은 국가 AI 경쟁력이 AI 첨단 인프라 수준과 직결된다고 본다. 고도화된 AI 인프라는 AI 산업 발전의 원동력이 될 수 있기 때문이다. 고도화된 AI 인프라 위에서 기업은 혁신적인 아이디어와 최신 기술을 AI로 구현하고 정보통신기술(ICT) 신산업을 확장할 수 있다.
AI 첨단 인프라는 세 가지로 구분한다. △데이터를 수집하기 위한 기반 인프라로 센서망 등으로 구성된 AIoT 인프라 △데이터를 학습하기 위한 인프라로 데이터 센터와 고성능 컴퓨팅 자원 등을 이용한 인프라 △최근 떠오르고 있는 초거대 AI 인프라다. 초거대 AI는 방대한 양의 데이터 학습을 통해 기존 AI를 뛰어넘는 차세대 AI로, 그 자체가 하나의 인프라처럼 작동한다.
정보통신산업진흥원(NIPA)은 국가와 사회에 AI 서비스를 확산하기 위해 AI 첨단 인프라를 제공하는 다양한 ICT 기금사업을 추진하고 있다.
※공동기획 : 한국방송통신전파진흥원
◇지능형 IoT 적용·확산 사업
사물인터넷(IoT)은 5세대(5G) 이동통신·6G로 통신망이 발전하고 초소형 마이크로 컴포터칩과 초소형 지능형 센서가 탑재된 지능형 사물이 네트워크로 연결됨에 따라 AIoT로 진화하고 있다. 이에 보다 고도화된 AI 개발을 위한 데이터 수집 통로로 활용되고 있다.
NIPA는 지난해부터 지능형 IoT 적용·확산 사업을 통해 IoT 도입 분야 중에서도 성장 가능성이 높은 분야를 우선 선별해 국민 편익 창출이 가능한 AIoT 킬러서비스를 발굴하고 있다.
특히 올해는 국민 체감 성과가 높은 과제발굴을 위해 생활밀착형, 사회문제 해결형 등 주제를 중심으로 스마트홈, 재난안전, 농림축산어업 등 분야의 12개 과제에 85억5000만원을 지원했다. 과제 공모에는 총 200여개 이상의 기업(기관)이 포함된 55개 컨소시엄이 신청했고 주제·지원 분야와 적용·확산 가능성 등을 고려해 최종 12개 과제가 선정됐다.
생활밀착형 주제로는 개인별 수면 관리 시스템, 어린이의 영양 섭취를 빠르게 분석할 수 있는 맞춤형 영양 섭취 지능화 관리 시스템, 디지털 취약계층을 위한 음성인식 무인매장 키오스크, 장애인을 위한 AI 기반 점자·수어 키오스크 등이 선정됐다. 실증과 서비스 개발을 통해 국민 편익을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
사회문제 해결형으로는 유해화학물질 산업시설 재난 안전 예측 시스템과 승강기 스마트 유지관리 서비스, AI 기반 한·육우 육량 및 신체충실지수 예측 시스템, 공유 전동킥보드 통합 안전 관제, AI 기반 공용·관용 차량 관리 서비스 등이 선정됐다. 서비스가 실제 적용되면 국민 및 산업 안전성이 강화될 전망이다.
대표 성과사례는 지난해에 진행한 '백신 냉장고 콜드체인 통합관제 서비스'다. 당시 코로나19 백신 보관 중 온도 일탈 사고 발생으로 폐기 백신이 발생함에 따라 사고 방지를 위한 해결책 마련이 사회적 이슈로 떠올랐다. 신현영 더불어민주당 의원실에 따르면 당시 온도 일탈로 인한 백신 폐기 현황은 지난해 2월 26일에서 7월 1일 기준 7667회분으로 전체 폐기량의 86.2%에 달했다.
NIPA는 지난해 10월 질병관리청과 함께 코로나19 백신 접종 기관 150개소를 선정해 백신 냉장고에 온도 모니터링 장비 설치를 지원했다. 백신 냉장고 콜드체인 통합관제 서비스는 백신을 보관하는 온도 데이터를 콜드체인 AI가 15분 간격으로 판정해서 그 결과를 중앙관제 화면을 통해 제공한다. 온도 일탈이 판정되면 즉각 담당자에게 알림이 전달된다. 이 같은 서비스 도입을 통해 운영된 150대의 백신 냉장고 중 온도 일탈로 인한 백신 폐기 0건을 달성해 안정적인 백신 공급에 기여하는 성과를 거뒀다.
◇고성능 컴퓨팅 지원사업
방대한 AI 데이터를 학습하기 위해서는 GPU 기반의 고성능 컴퓨팅 연산자원이 필요하다. 이를 활용해야 다량의 데이터를 빠르게 처리하고 실용적인 AI 서비스를 개발할 수 있기 때문이다.
예를 들어 동일 가격 대비 GPU가 CPU 대비 10배 이상 AI 계산 성능이 높다. CPU는 명령어가 입력된 순서대로 데이터를 처리하는 직렬(순차) 처리 방식에 특화된 구조다. 반면에 GPU는 여러 명령어를 동시에 처리하는 병렬 처리 방식에 특화됐다. 이에 데이터 연산(AI 학습)을 위한 고속연산기능을 극대화 할 수 있다.
이처럼 고성능 컴퓨팅 자원의 규모는 AI 학습 속도와도 비례하는데, 고가의 구축 비용 때문에 중소기업에는 상대적으로 초기 진입장벽이 높다. 특히 AI 가속기 서버의 임대료는 연간 3000만원 수준이다. 이에 NIPA는 2019년부터 고성능 컴퓨팅 지원사업을 통해 민간 분야의 AI 확산을 지원하고 있다. 고성능 컴퓨팅 지원사업은 이미 구축된 민간 클라우드 사업자의 GPU 서버 자원을 AI를 연구·개발하는 중소·벤처기업, 연구기관, 대학 등이 사용할 수 있도록 매칭시켜준다.
사업 추진 이래 총 3000여개 이상의 기업·기관을 지원했다. 이를 통해 지난해 기준 지원기업당 평균 4.4개월의 개발 기간 단축과 월 3400만원의 비용 절감 성과를 거뒀다. 특히 쓰리아이는 현실세계의 기계나 장비 등을 가상세계에 구현해 각각의 상호작용과 데이터를 수집하고 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 돕는 디지털 트윈 기술을 적용한 '비모(Beamo)'를 개발했다. 지난해 기준 매출 180억원을 달성해 전년 대비 420% 성장했다. 280억원의 규모의 시리즈 A 투자도 유치했으며, 중소벤처기업부 아기유니콘 200기업으로 선정되기도 했다.
한국은 세계 최초 5G 상용화, AI 국가전략 수립 등 디지털 전환에 적극적으로 대응 중이다. 하지만 국가 AI 경쟁력은 아직 7위 수준이다. 기술패권 시대에 AI 선도국가로 거듭나기 위해서는 AI 첨단 인프라 구축과 함께 최고 수준의 전문인력 확보 등 AI 산업 선순환 생태계를 마련하는 것이 중요하다.
NIPA는 이에 디지털 혁신 전문인력 양성을 위한 ICT이노베이션스퀘어 조성 사업, 'AI+X' 'AI 바우처' '클라우드 플래그십' 사업 등 국가·사회 전반에 AI를 확산시키고 AI 선도국가 달성을 위한 다양한 지원을 강화하고 있다.
정예린기자 yeslin@etnews.com