SW Studying

4월 27일, 월드 IT쇼에 갔다가 이와 비슷한 기술을 보았다. 정확히 말하면 '영상기반 다개체 추적 및 군중 분석 기술' 이었는데, 처음 이것을 봤을 때 '어느 곳에 활용할 수 있을까?' 라는 생각이 들었다. 활용을 할 수는 있겠지만 폭 넓은 분야에 필요한 기술인가라는 의문이 들었었다. 내가 체험해본 부스에서 이 기술이 활용되는 모습을 시연해주었다. 지하철 역에서 일정하지 않은 걸음걸이로 비틀비틀 걷는 사람을 보고 '취객'이라고 인식하는 것이었다. 그 부스에서는 '이렇게 CCTV로 활용될 수 있다' 이런 식으로 설명이 끝나서 아쉬었다. 아래 인용한 기사 내용을 보면,

영상 속에서 동물이 아닌 사람의 움직임을 식별해낸다. 그림자나 물체 흔들림 등으로 인한 오인식을 최소화시켰다. 고객의 스마트폰으로 연동되는 U+지능형CCTV 앱에서는 112·119 긴급신고와 에스원 출동 요청을 지원한다. 이를 통해 고객은 AI가 보내온 실시간 감지 알림과 영상을 확인하는 즉시 현장 대응을 할 수 있게 된다.

스마트폰과의 연동을 통한 구체적인 활용 방안이 나와있다. 이 CCTV가 널리 상용화 된다면 범죄 위험 속에서 많이 벗어날 수 있을거라 생각한다. 

원문 보기:

https://www.mk.co.kr/news/business/view/2019/04/276868/

사람들이 인공지능 발달의 우려로 제일 먼저 꼽는 것이 '일자리 감소' 일 것이다. 그 동안 사람이 해오던 일을 AI로 대체하는 것. 사람들은 그것을 우려한다. 그렇지만 이 기사와 같이 사람이 잘 하지 못했던 일을 인공지능을 통해 가능케 하는 것은 인공지능이 발달함으로써 기대할 수 있는 효과다. 의료, 병리와 같이 오차가 적고 시간이 빠를 수록 좋은 분야에서 인공지능은 우리에게 기대 이상의 큰 효과를 선물할 것이다.

이번 연구를 통해 의료, 병리 분야에서 좀 더 정확하고 효율적인 인공지능이 개발됐으면 좋겠다.

원문보기:

https://www.mk.co.kr/news/it/view/2019/04/276659/

빅데이터 활용을 떠올리면 '사생활 침해'가 자연스럽게 우려된다.

빅데이터 기술이 발전하면서, 특정 데이터를 수정 및 가공처리하여 본래 목적 외에 2차, 3차 목적으로 활용될 가능성이 증가했다.

기사 내용 중

"지금까지 개인 프라이버시 보호와 인공지능 기술 활용은 서로 긴장 관계에 있었다. 좋은 인공지능 모델을 개발하기 위해선 많은 데이터가 필요하다. 하지만 개인정보를 보호를 위해선 데이터를 기업 등이 마음껏 수집하지 못하게 하는 규제가 필요하다. 둘이 서로 대립하는 것은 당연해 보인다. 대표적인 것이 의료 데이터다. 질병 기록이나 디엔에이(DNA) 자료 등은 개인의 민감한 개인 정보이면서, 동시에 질병을 퇴치하고 신약 개발 등을 위한 연구에 귀중한 데이터이기도 하다. 프라이버시와 인공지능, 양립할 방법은 없을까?

둘이 양립하게 도울 수 있는 새 인공지능 기술이 최근 주목을 받고 있다. 바로 연합학습(FL·Fedreated Learning)이다. 미국 매사추세츠공대에서 발간하는 <엠아이티 테크놀로지 리뷰>(MIT Technology Review)는 지난 11일 이 기술이 “프라이버시 위협 없이 의료 데이터를 활용할 수 있는” 새로운 가능성을 열고 있다고 소개했다. 스타트업 관련 매체 <벤처비트>는 이달 초 열린 ‘텐서플로 개발자 대회’에서 이 기술이 단연 주목을 받았다고 소개했다. 텐서플로는 구글이 공개한 오픈소스 기계학습 플랫폼이다."

대표적인 예로 '의료 데이터'를 말하고 있어 이 기사에 눈길이 갔다.

내가 현재 하고 있는 프로젝트가 의료 데이터와 밀접한 관계를 맺고 있다. 의료 데이터는 현재 각 의료 기관에 분산되어 있으며 수집 및 활용이 굉장히 어렵다. 의료 데이터 소유자가 병원처럼 되어 있는데, 환자의 의료 데이터는 환자 본인 소유이다. 따라서 환자가 자신의 의료데이터 수집과 활용을 동의한다면 데이터들을 수집 가능하다고 보았다. 그리고 나는 그것을 '블록체인'을 활용해야 한다고 생각했다.

하지만 이 기사를 읽어보면 각 환자의 데이터를 다른 곳으로 이동시키지 않고 연합학습 모델이 찾아가서 배우는 식이라고 되어있다. 데이터를 하나의 서버로 모으는 것이 아니라 모델을 각 데이터가 저장된 곳으로 전송시킨다는 것이 흥미로웠다.

이 기술이 발전된다면 특정 데이터를 가져올 필요 없이 간단하게 각자의 스마트폰에서 인공지능 모델을 학습시킬 수 있는 것이다. 개개인의 인공지능 모델을 개발할 기회가 생긴다고 해석할 수 있을 것 같다.

원문보기: 
http://www.hani.co.kr/arti/science/science_general/887030.html#csidxc62a620113ab739a600dd22c5b66642