[이동만의 소프트파워 신세계] 한국형 'AI 리빙랩 클라우드'를 구축하라
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유럽은 리빙랩 연결해 자율주행 연구
AI 기술 중심국으로 발돋움 위해 필수
이동만 KAIST 교학부총장
AI 기술 중심국으로 발돋움 위해 필수
이동만 KAIST 교학부총장
인공지능(AI)은 기술적인 환경에서 우리 삶의 모든 영역에 현저한 변화를 가져왔다. 가전제품, 자동차, 로봇, 스마트폰 등 우리가 매일 사용하는 제품에서 AI는 필수 구성 요소로 자리 잡았다. 더 나아가 이런 제품이 사용자의 높은 기대를 충족시키기 위해서는 현실에서 일어날 수 있는 다양한 상황을 AI가 학습하고 있어야 한다. 그러나 현실 세계는 예측 불가능해 제한된 실험실 환경에서는 고려되지 않는 다양한 변수가 발생한다.
이처럼 현실 세계의 가변성을 효율적으로 대처할 수 있는 혁신적인 기술과 솔루션을 개발하고 검증하기 위한 방안으로 ‘리빙랩 (Living Lab)’이 활용되고 있다. 예를 들어 국내에서는 K-시티, C-트랙 등 자율주행 테스트베드를 중심으로 도심 일부 구간을 정해 다양한 AI 알고리즘의 안전성과 효율성을 실제 도로를 활용해 평가할 수 있다. 스마트 교통 통제 시스템을 실증하는 리빙랩인 것이다. 리빙랩은 기술 발전과 실용화에 중요한 역할을 하고 있으며 더 나아가 설계 시 예측하지 못한 상황이나 윤리적인 이슈에 대처할 수 있도록 AI의 능력을 확장할 수 있어 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.
하지만 현존하는 많은 리빙랩은 특정 지역 또는 사용자 그룹에 중점을 둬 다양성을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이로 인해 AI 모델의 적응성과 공정성을 보장하는 데 어려움이 있다. 이 같은 문제를 해결하기 위한 대안으로 개방형 리빙랩 클라우드가 주목받고 있다. 이는 여러 리빙랩을 연결해 다양한 지리적 위치와 환경에서 실험을 진행할 수 있게 하며, 국제적인 협력과 연구에 기여하고 국제 표준 및 규제 프레임워크를 발전시키는 역할을 한다. 유럽의 C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems) 코리더가 대표적인 모델이라고 할 수 있다.
C-ITS 코리더는 교통안전과 효율성 문제를 해결하는 데 중점을 두고 유럽 전역의 주요 도로를 대상으로 안전성, 효율성, 환경 친화성을 개선하는 실험을 하고 있다. 여기서 중요한 포인트는 C-ITS 코리더에는 정부, 기업, 연구기관, 시민단체 등 다양한 이해관계자가 협력해 교통안전과 효율성 개선이라는 실생활 문제를 해결하고 있다는 점이다. 이는 AI 기반 교통 관리의 현실적인 적용과 안전한 자율주행 기술 발전에 중요한 기여를 하고 있다.
더 나아가 암스테르담, 베를린, 부다페스트, 바르셀로나 등 유럽 주요 도시를 포함한 총 6개의 코리더(리빙랩)를 연결해 일반 도로, 고속도로, 도심 도로 등 다양한 도로 환경에서 자율주행 자동차를 테스트할 수 있는 리빙랩을 제공한다. 이를 통해 여러 가지 기상 조건에서도 작동하는 AI 기반 자율주행 기술 시험을 할 수 있다. 또 시민 참여를 적극적으로 유도해 자율주행 자동차의 안전성과 효율성을 개선하기 위한 학습 데이터를 축적할 수 있다. 이처럼 C-ITS 코리더는 수없이 많은 교통 환경, 제도, 사용자 피드백, 차량 및 도로 인프라 간 협력 등 다양한 조건을 만족하는 최적의 AI 알고리즘 개발과 검증을 지원할 수 있는 플랫폼 역할을 수행한다.
한국은 이미 세계적 수준의 통신 및 기술 인프라와 우수한 AI 연구 역량을 보유하고 있다. 우리는 C-ITS 코리더를 참고해 국내에서 개별적으로 진행되는 AI 리빙랩을 통합해 다양한 환경에서 실증적인 실험을 진행해야 한다. AI 모델을 테스트할 수 있는 개방형 AI 리빙랩 클라우드를 구축할 필요가 있다. 이를 위해 정부, 기업, 연구기관, 시민사회가 긴밀히 협력하고 지속 투자해야 한다. 한국형 AI 리빙랩 클라우드는 우리의 기술력을 높이고 지능화된 미래를 열어가는 열쇠가 될 것이다. 이를 통해 우리는 세계적인 AI 기술의 중심지로서 글로벌 기술 경쟁에서 우위를 확보할 수 있을 것이다.
이처럼 현실 세계의 가변성을 효율적으로 대처할 수 있는 혁신적인 기술과 솔루션을 개발하고 검증하기 위한 방안으로 ‘리빙랩 (Living Lab)’이 활용되고 있다. 예를 들어 국내에서는 K-시티, C-트랙 등 자율주행 테스트베드를 중심으로 도심 일부 구간을 정해 다양한 AI 알고리즘의 안전성과 효율성을 실제 도로를 활용해 평가할 수 있다. 스마트 교통 통제 시스템을 실증하는 리빙랩인 것이다. 리빙랩은 기술 발전과 실용화에 중요한 역할을 하고 있으며 더 나아가 설계 시 예측하지 못한 상황이나 윤리적인 이슈에 대처할 수 있도록 AI의 능력을 확장할 수 있어 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.
하지만 현존하는 많은 리빙랩은 특정 지역 또는 사용자 그룹에 중점을 둬 다양성을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이로 인해 AI 모델의 적응성과 공정성을 보장하는 데 어려움이 있다. 이 같은 문제를 해결하기 위한 대안으로 개방형 리빙랩 클라우드가 주목받고 있다. 이는 여러 리빙랩을 연결해 다양한 지리적 위치와 환경에서 실험을 진행할 수 있게 하며, 국제적인 협력과 연구에 기여하고 국제 표준 및 규제 프레임워크를 발전시키는 역할을 한다. 유럽의 C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems) 코리더가 대표적인 모델이라고 할 수 있다.
C-ITS 코리더는 교통안전과 효율성 문제를 해결하는 데 중점을 두고 유럽 전역의 주요 도로를 대상으로 안전성, 효율성, 환경 친화성을 개선하는 실험을 하고 있다. 여기서 중요한 포인트는 C-ITS 코리더에는 정부, 기업, 연구기관, 시민단체 등 다양한 이해관계자가 협력해 교통안전과 효율성 개선이라는 실생활 문제를 해결하고 있다는 점이다. 이는 AI 기반 교통 관리의 현실적인 적용과 안전한 자율주행 기술 발전에 중요한 기여를 하고 있다.
더 나아가 암스테르담, 베를린, 부다페스트, 바르셀로나 등 유럽 주요 도시를 포함한 총 6개의 코리더(리빙랩)를 연결해 일반 도로, 고속도로, 도심 도로 등 다양한 도로 환경에서 자율주행 자동차를 테스트할 수 있는 리빙랩을 제공한다. 이를 통해 여러 가지 기상 조건에서도 작동하는 AI 기반 자율주행 기술 시험을 할 수 있다. 또 시민 참여를 적극적으로 유도해 자율주행 자동차의 안전성과 효율성을 개선하기 위한 학습 데이터를 축적할 수 있다. 이처럼 C-ITS 코리더는 수없이 많은 교통 환경, 제도, 사용자 피드백, 차량 및 도로 인프라 간 협력 등 다양한 조건을 만족하는 최적의 AI 알고리즘 개발과 검증을 지원할 수 있는 플랫폼 역할을 수행한다.
한국은 이미 세계적 수준의 통신 및 기술 인프라와 우수한 AI 연구 역량을 보유하고 있다. 우리는 C-ITS 코리더를 참고해 국내에서 개별적으로 진행되는 AI 리빙랩을 통합해 다양한 환경에서 실증적인 실험을 진행해야 한다. AI 모델을 테스트할 수 있는 개방형 AI 리빙랩 클라우드를 구축할 필요가 있다. 이를 위해 정부, 기업, 연구기관, 시민사회가 긴밀히 협력하고 지속 투자해야 한다. 한국형 AI 리빙랩 클라우드는 우리의 기술력을 높이고 지능화된 미래를 열어가는 열쇠가 될 것이다. 이를 통해 우리는 세계적인 AI 기술의 중심지로서 글로벌 기술 경쟁에서 우위를 확보할 수 있을 것이다.