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뉴스

 
작성일 : 18-06-13 14:00
2020년 국내 인공지능 시장 규모 11조원… 지자체, 인공지능 이용 공공 서비스 박차
 글쓴이 : 리더스시스템즈
조회 : 24  


AI 치안ㆍ물류ㆍ금융ㆍ의료 등 다양한 영역서 활용
2025년 전 세계 AI 산업 연간 매출 약 43조 원 예상
국내 지자체들 각종 공공서비스에 접목 업무 효율↑



인공지능로봇 이미지.

한국지역정보개발원(KLID)이 최근 발간한 '지역정보화백서' 따르면 국내 인공지능 시장 규모는 2020년까지 약 11조 원에 이를 것으로 추정된다. [아주경제DB]



#지난해 중국 허난성 인근 기차역에 선글라스를 쓴 경찰들이 등장했다. 이들은 선글라스를 활용해 범죄자를 수색했다. 선글라스는 스마트폰과 연동돼 1만 명가량의 범죄 용의자가 미리 등록된 데이터베이스(DB)를 기반으로 용의자 얼굴을 탐지할 수 있다.


그 결과 강력범죄를 저지른 용의자 7명과 허위신분증을 보유한 여행자 26명가량을 적발했다. 경찰이 이들을 체포할 수 있었던 것은 안면인식기술 덕분이다. 인공지능(AI) 기반의 CCTV(폐쇄회로) 카메라는 △행인의 성별 △얼굴 △키 등으로 사람을 인식할 수 있다.


바야흐로 인공지능 시대가 우리 앞으로 성큼 다가왔다. 인공지능이 사람들의 일자리를 빼앗고 인간을 지배할 것이라는 막연한 두려움에서 벗어나 다양한 영역에서 활용되고 있다.


인공지능은 치안뿐만 아니라 △물류 △금융 △법률 △의료 등에 이르기까지 다방면으로 확대되고 있다. 이에 따라 인공지능의 시장 규모는 급속도로 증가할 것으로 전망된다.


한국지역정보개발원(KLID)이 최근 발간한 '지역정보화백서' 따르면 2025년에 전 세계 인공지능 산업의 연간 매출이 약 43조 원에 이를 것으로 예상된다. 국내 인공지능 시장 규모는 2020년까지 약 11조 원에 이를 것으로 추정된다.


국내 지방자치단체들도 인공지능에 대한 높은 관심을 보이고 있다. 주민복지수요의 다양화와 정보화를 통한 지속가능한 발전이 요구됨에 따라 국민의 생활을 편리하게 만들기 위한 서비스 기반의 정보화가 강조되고 있기 때문이다.

실제 인공지능을 이용해서 △대응 업무 △안전 및 교통 △환경 등 공공 서비스에 접목하기 위한 노력을 진행 중이며, 시·도별 지역정보화 우수 사례들이 눈길을 끈다.



◆민원서비스 대기시간 줄여 주민들 만족도 높여
 
강남구는 지난해 주정차 민원 시스템인 '강남봇' 서비스를 선보였다. 전국 지자체 중에 주정차 위반 건수가 가장 높은 지자체인 강남구는 주차 관련 민원이 아주 많은 편이다. 민원담당자들은 반복적인 응대에 어려움을 겪어왔다. 주민들은 의문사항 해결에 시간이 걸리고 구청에 서면이나 팩스를 보내야 하는 번거로움을 느꼈다.


강남구는 이런 문제점을 해결하기 위해 강남봇을 활용했다. 강남봇은 별도의 앱을 설치하지 않고 카카오톡을 통해서 서비스를 받을 수 있으며 과태료 납부에 대한 이의 신청 접수를 언제든지 할 수 있는 장점이 있다.


대구시는 여권민원상담 시스템인 '뚜봇'을 시범 운영하고 있다. 지금까지 민원 관련 상담은 콜센터 상담사들이 전화로 응대해왔다. 뚜봇은 스마트폰이나 컴퓨터를 활용해 채팅으로 궁금한 사항을 질문하면 학습한 정보를 이용해 자동으로 상담해준다.


뚜봇은 여권 규정을 기준으로 상담 민원 중에서 가장 많이 하는 질문에 대한 내용을 규칙화해 민원인의 질문에 답변해준다. 아직은 초기단계라 복잡하거나 모호한 질문에 대해선 정확도가 낮은 편이나 여권의 신청, 분실, 발급 등 기본적인 사항에 대해선 정확하게 대응하고 있다.


경기도는 '지능형 지방세 상담봇'을 추진하고 있다. 이 서비스는 스마트기기를 활용해 세금고지와 세금 문의가 가능한 서비스다. 세금 관련 문의는 복잡한 부분이 많고 세무 관련 용어 등이 어려워 전문적인 상담사가 필요하다.


그러나 상담에 필요한 인원은 제한적이라 민원인들이 전화로 대응하기에는 한계가 있었다. 향후 지방세 상담봇 서비스를 통해 주민들의 다양한 상황에 맞춘 세금 안내와 정보 등을 제공할 예정이다.


은평구는 인공지능을 활용해 '인공지능 기반의 대형생활폐기물 수거' 시스템을 시범 운영했다. 가구·소파 등 대형생활폐기물을 스마트폰으로 촬영하면 인공지능이 분석하여 폐기물 종류를 자동으로 인식한다.


몇 번의 클릭으로 요금을 지불한 후 폐기물을 수거장소에 버리면 수거업체가 폐기물의 위치정보를 자동으로 확인해서 수거하는 서비스다. 기존에는 주민들이 주민센터 혹은 지정 판매처를 방문해 대형생활폐기물 종류에 따라서 요금을 계산하고 배출 스티커를 쓰레기에 부착해서 지정된 장소에 내놔야 했던 것을 개선할 수 있다.


과천시는 지자체 최초로 '인공지능 재활용 자판기'를 도입했다. 시범사업의 일환으로 도입된 이 쓰레기통은 과천시민회관에 설치됐다. 주민들은 다 마신 음료수 캔이나 병을 자판기에 투입하면 인공지능이 재활용을 인식한다. 망가진 캔도 정확하게 인식하고 분석해 자동으로 포인트를 적립해준다. 재활용이 가능한 쓰레기를 자동 선별해 종류별로 분리·회수할 수 있어 시민의식 향상과 더불어 업무 효율성을 높일 수 있다. 현재 여러 지자체에서 도입 및 검토 중이다.


고양시는 '스마트 쓰레기 수거관리' 사업을 추진하고 있다. 쓰레기통에 사물인터넷 센서를 부착해 쓰레기가 얼마나 쌓여 있는지에 대한 쓰레기 적재량 정보를 실시간으로 확인할 수 있게 구현했다. 쓰레기통에 설치된 사물인터넷 센서를 통해 정확한 쓰레기양을 확인함에 따라 쓰레기가 넘쳐나 거리가 지저분해지는 상황을 방지할 수 있고, 환경미화원들은 수거가 필요한 쓰레기통이 있는 장소만 방문해 업무의 생산성을 높인다.


또 수거차량의 동선 효율화를 통해 유류비 절감 및 주정차로 인한 교통 불편도 줄일 수 있다. 인공지능 분석기술을 도입해 쓰레기통의 설치 위치나 개수 등의 정책을 수립할 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 시각인식 기술을 활용해서비스를 만드는 것은 정확도를 높여야 하는 것이 문제다. 결국 얼마나 많은 종류의 사진자료를 모으고 인공지능에게 이것을 학습시키는가에 달려 있다.



◆AI 판단 오류 발생··· 현재까지 기술적 한계


그렇다면 과연 인공지능은 완벽한 대안이 될수 있을까. 또 장밋빛 미래만 그려나갈 수 있을까. 냉정하게 현실을 생각해보자. 구글이 2015년에 출시한 이미지를 인식하는 애플리케이션은 흑인 남성을 고릴라로 판단해 논란이 됐다.


2016년 마이크로소프트사는 인간과 대화할 수 있는 인공지능 채팅봇 '테이'를 선보였다. 소셜네트워크서비스(SNS) 트위터와 모바일메신저 등으로 사람들과 대화를 한 지 얼마 지나지 않아 '유대인이 싫다. 히틀러는 옳다" 등 인종차별을 비롯, 극단적인 발언을 쏟아내 서비스 오픈 16시간 만에 중단할 수밖에 없었다.


매사추세츠공과대학(MIT) 미디어랩 연구 결과에 따르면 현재 사용되는 안면인식 정확도는 흑인 여성보다 백인 남성이 훨씬 높은 것으로 조사됐다. 백인 남성은 99%가 안면인식에 성공했지만 흑인여성은 35%나 오류가 났다. 이는 학습에 사용된 초기 데이터의 편향성이 인종과 성별에 따라 오류를 달라지게 하는 원인의 한 가지일 수 있다고 분석했다.


이처럼 인공지능은 아직까지 기술적 한계가 있다. 문제는 인공지능이 최종 결론에 도달하게 된 이유와 과정에 대해 명확하게 이해하기 어렵다는 것이다. 엄청나게 많은 데이터를 학습하는 과정을 통제하거나 결과에 대해 알 수가 없다. 인공지능에 활용되는 데이터에는 사람들의 생각과 의도, 사상이 담겨 있다.


다시 말해 인간의 편견이나 편향성이 들어갈 수 있는 것이다. 다행히 최근 이를 극복하기 위해 설명이 가능한 인공지능 기술에 대한 연구가 진행 중이다. 결과만 알려주는 인공지능을 넘어서 납득할 수 있게 설명하고 최종 결론을 적절하게 제시해 신뢰성 있는 의사결정과 오류 수정이 가능하게 된다.


한국인공지능협회 관계자는 "만약 인공지능이 인간을 앞서 나갈 정도로 발달했을 경우, 지금의 인간의 모습을 인공지능이 배운다면 사람들은 신뢰성 있는 데이터를 형성하기 위해 노력해야 한다"며 "정당한 의도가 선한 결과를 낳는 것처럼 인간을 모방한 인공지능이 결국 '사람을 위하고 사람을 위한 기술'로 만들어질 것"이라고 전했다.



조득균 기자 chodk2001@ajunews.com