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4차산업혁명과 미래

“사생활 제로” ‘인공지능 눈(目)’ 시대

  • | 유성민 IT칼럼니스트

“사생활 제로” ‘인공지능 눈(目)’ 시대

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‘마이너리티 리포트’ 현실이 되다

영상 정보로 사방을 인지하는 자율주행차. [lickr]

영상 정보로 사방을 인지하는 자율주행차. [lickr]

FBI는 범죄 대응뿐 아니라 예방을 위해 NGI(Next Generation Identity)를 진행한다. 이 프로젝트는 CCTV 영상을 활용해 개인 신상을 파악하는 것. 영상에서 추출하는 정보로는 걸음걸이, 얼굴, 홍채 등이 있다. FBI는 2016년 상반기 기준으로 43만 명의 홍채를 확보한 것으로 알려졌다. 

지능형 CCTV를 범죄 예측 기술인 프레드폴(PredPol)과 함께 사용하면 범죄 예방에도 효과적일 수 있다. 프레드폴은 몰러 샌타클래라 UCLA(캘리포니아대 LA캠퍼스) 교수가 개발한 것이다. AI가 범죄 발생 지역을 6개월 단위로 학습해 범죄 발생 지역과 유형을 예측해낸다. 영화 ‘마이너리티 리포트’가 곧 현실화하는 셈이다. 

한국에서도 비슷한 시도가 이뤄진다. 2016년 1월 인천시가 ‘CCTV 활용 이동 경로 예측 시스템’을 특허로 등록했다. CCTV로 범죄자 이동 경로를 파악한 후 AI 분석으로 도주 경로를 예측하는 것이다. 

지능형 영상 분석은 CCTV에만 국한되지 않는다. 자율주행차 핵심 기술로도 활용된다. 자율주행차는 라이다(LiDAR·Light Detection And Ranging)를 활용한다. 라이다는 비(非)가시적인 빛을 발사해 형상, 거리 등을 파악하는 기술. 카메라처럼 정확한 영상 정보를 제공하진 않으나 주위 사물을 인식한다는 측면에서 활용도가 높다. 

구글이 개발한 자율주행차는 물론이고 지난해 6월 서울대가 선보인 ‘스누버’까지 거의 모든 자율주행차가 라이다를 장착한다. 자율주행차도 운전할 때 사람과 마찬가지로 눈이 중요하다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 따르면 사람의 경우 시속 90㎞로 운행하는 도중에 5초만 눈을 떼도 거리 주행 360m를 놓쳐 사고율이 높아진다. 

엔비디아는 일반 카메라 영상 정보를 분석해 자율주행을 가능케 한 ‘PX-2’를 선보였다. PX-2는 우수한 GPU(Graphic Processing Unit)를 기반으로 초고속으로 영상을 분석하는 AI 기반 기술이다. 이를 통해 그간 라이다밖에 적용할 수 없던 자율주행차에 일반 카메라 센서도 장착할 수 있게 됐다. 더욱 안전한 자율주행이 가능해진 것이다. 미국 자율주행차 업체 테슬라는 엔비디아가 제공하는 PX-2를 탑재하고 있다.


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