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디즈니 이매지니어링, 스타워즈에 등장한 이족 로봇 공개
- 디즈니 이매지니어링이 새로운 이족 보행 로봇을 공개했다. IT 정보 미디어 더 버지에 따르면 지난 10월 초 디트로이트에서 열린 인텔리전트 로봇·시스템 국제 콘퍼런스에서 공개된 디즈니의 이족 보행 로봇은 스스로 걷고 균형을 유지할 수 있는 기술을 갖췄으며, 비탈길 등 다양하고 까다로운 지형에서도 안정적인 움직임을 보였다. 이 로봇은 취리히 디즈니 리서치의 모리츠 배쳐 팀이 1년 가량의 시간을 들여 개발되었으며, 주로 3D 프린팅 기술을 활용해 제작됐다. 디즈니의 연구과학자 모건 폽은 과학 기술 잡지 'IEEE 스펙트럼'에서 "대부분의 로봇 공학자들은 이족 로봇이 안정감 있게 걷게 하려고 노력한다. 로봇은 다양한 감정을 표현하며 움직이는 것도 중요하다"며 이 로봇의 특별함을 강조했다. 이 로봇은 다양한 표정과 몸짓으로 감정을 표현할 수 있는 능력도 가지고 있다. 애니메이터와 공학자가 협력해 이처럼 고도의 표현 능력을 가진 로봇을 개발했다. 로봇이 자연스럽고 다양한 표현을 할 수 있도록 하기 위해 여러 분야의 전문가들이 힘을 합쳤다는 설명이다. 이 이족 로봇은 몇 년 전 안키(Anki)라는 회사가 만든 애완 로봇 코즈모(Cozmo)와 유사하지만, 현실 세계에서 생생하게 표현하는 게 매우 힘들었다는 전언이다. 베쳐는 "일반적으로 애니메이션 도구에는 물리학이 내장되어 있지 않다. 그래서 아티스트가 실제세계에서 작동할 애니메이션을 디자인하는 것이 힘들다"라고 토로했다. 디즈니는 새로운 로봇 플랫폼을 '하드웨어 중립적'으로 설계해, 다양한 체형의 캐릭터에 동일한 기술 원칙을 적용할 수 있도록 했다. 이렇게 함으로써 디즈니 리서치팀은 애니메이션에서 얻은 영감을 기반으로 로봇이 새로운 행동을 더 빠르게 학습하게 만들어, 개발 과정을 몇 달만에 완료할 수 있을 것으로 기대했다. 이 실험적인 로봇은 애니메이션 주인공 월-E(WALL-E)나 스타 워즈의 드로이드(C-3PO, R2-D2)와 약간 닮았지만 디즈니 파크에서는 볼 수 없을 것으로 알려졌다. 디즈니는 이전에도 영화 '가디언즈 오브 갤럭시'의 그루트(Groot) 캐릭터와 애니메이션 '주토피아'의 주디 홉스(Judy Hopps)와 같은 캐릭터를 닮은 유사한 이족 보행 컨셉 로봇을 공개하기도 했다. 디즈니의 이 기술은 애니메이션과 로봇공학이 결합된 혁신적인 사례로, 이를 통해 디즈니의 애니매트로닉스가 앞으로 디즈니랜드를 자유롭게 거닐 수 있게 될 가능성을 보여준다. 이러한 기술 발전은 한국의 애니메이션 산업에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보인다. 한국은 애니메이션 분야에서 세계적으로 인정받은 기술력과 창의성을 가진 애니메이터들이 활약 중이다. 로봇공학 기술이 애니메이션에 적용되면, 더욱 현실감 넘치고 정교한 작품을 만들어낼 수 있을 것이며, 이는 로봇 산업과 애니메이션 산업의 일자리 창출에도 기여할 것으로 예상된다.
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디즈니 이매지니어링, 스타워즈에 등장한 이족 로봇 공개
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구글, 애플 기본 검색 엔진 유지비로 연간 180억 달러 지불
- 구글이 아이폰의 기본 검색 엔진으로 남기 위해 지불하는 금액은 연간 180억 달러(약 24조3360억원)에서 200억 달러(약 27조 400억원) 사이로 추정된다. 번스타인(Bernstein)의 한 분석가는 이 금액은 애플의 연간 영업 이익의 약 15%를 차지한다고 밝혔다. 기술 전문매체 기즈모도에 따르면 번스타인 분석가들은 애플이 당초 '더 레지스터(영국 기반 IT 뉴스 웹사이트)'가 보도했던 구글을 상대로 한 법무부의 반독점 소송과의 연관성을 조사하고 있다. 이 사건의 주요 관심 분야 중 하나는 '정보서비스협정(ISA)'에 따라 분류되는 애플에 대한 지급액이다. 번스타인 보고서는 "우리는 연방 법원이 구글에 불리한 판결을 내리고, 구글이 애플과의 검색 계약을 해지하도록 강요할 가능성이 있다고 생각한다"고 전했다. 미국 법무부의 주요 소송 변호사 케네스 딘처는 구글의 ISA 지불액을 100억 달러가 넘을 것으로 추정했다. 실제 금액은 기밀로 유지되지만 180억 달러에서 200억 달러 사이가 될 것으로 보인다. 구글이 1위 검색 엔진이 되기 위해 안드로이드에 지불하고 있는 금액도 말할 것도 없다. 구글은 사용자가 경쟁사보다 구글 서비스를 선호하기 때문이라고 반론을 폈지만, 딘처는 검색 엔진으로 기본 설정된 것이 더 설득력이 있다고 주장했다. 애플은 이러한 지불금을 받는 당사자이지만, 구글의 반독점 소송에서 애플이 얼마나 많은 손실을 입을지는 불분명하다. 번스타인 보고서는 "중요한 것은 애플이 아니라 구글이 재판을 받고 있다는 점이며, 애플은 (이론상) 다른 검색 엔진과 제휴하여 기본값으로 설정하거나 미국 이외의 지역에서 구글과의 계약을 유지할 수 있다"고 말했다. 구글과 애플의 검색엔진 계약은 2025년까지 유효하다. 미국 법무부의 반독점 소송은 아직 진행 중이며, 판결은 2024년 말이나 2025년 초에 나올 것으로 예상된다. 구글은 이번 소송에서 패소할 경우, 애플과의 계약을 해지하거나, 애플에 지불하는 금액을 줄일 수 있다. 애플은 기본 검색 엔진으로 구글이 아닌 다른 검색 엔진을 선택할 수도 있다. 구글은 아이폰의 기본 검색 엔진으로 남음으로써 막대한 수익을 올리고 있다. 구글은 아이폰 사용자의 검색 트래픽을 통해 광고 수익을 얻고 있다. 구글이 아이폰의 기본 검색 엔진 지위를 잃을 경우, 이러한 수익이 감소할 수 있다. 또, 구글의 브랜드 이미지에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 애플은 기본 검색 엔진으로 구글이 아닌 다른 검색 엔진을 선택할 수도 있다. 또 애플은 경쟁 검색 엔진과의 계약을 체결하거나, 자체 검색 엔진을 개발할 수도 있다. 한편, 지난 9월 26일 애플은 미국 정부가 구글을 상대로 제기한 검색 시장에서의 반독점 소송과 관련해 구글을 옹호하는 진술을 했다. 애플의 서비스 부문 수석 부사장인 에디 큐는 워싱턴DC 연방법원에서 열린 '구글 반독점 소송'에 증인으로 출석했다. 큐 부사장은 2016년 애플이 사파리 브라우저에서 기본 검색 엔진을 구글로 설정하는 것과 관련해 애플-구글 간 합의문을 설계한 인물이다. 구글은 2002년 사파리에서 처음 기본 옵션으로 채택된 이후 애플과의 합의 내용은 여러 차례 수정됐다. 미 법무부는 구글이 2020년까지 사파리에 기본 검색 엔진 설정을 위해 애플에 40억 달러(5조4080억원)~70억 달러(9조4640억원)를 지불한 것으로 보고 있다. 이런 반독점 행위를 통해 구글이 경쟁을 제한했다는 것이 법무부 주장이다. 그러나 큐 부사장은 "고객들을 위해 구글을 기본 검색 엔진으로 가져가는 것이 최선의 선택이었다"며 구글과 거래를 옹호했다. 그는 "(합의 당시) 우리가 할 수 있는 대안은 분명히 없었다"며 "만약 협상이 결렬됐다면 우리가 어떻게 했을지 모르겠다"고 설명했다. 당시 큐 부사장은 구글 검색 엔진이 분명 최고의 선택이기 때문에 애플이 독자적인 검색 도구를 개발할 필요가 없다고 본다고 강조했다.
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구글, 애플 기본 검색 엔진 유지비로 연간 180억 달러 지불
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뇌, 수면 중에도 언어자극에 반응
- 잠자는 동안에도 사람의 뇌는 언어 자극에 반응한다는 연구 결과가 공개됐다. 프랑스 의학 전문매체 메디컬 익스프레스에 따르면, 파리 뇌 연구소(Paris Brain Institute)와 파리 피티에 살페트리에르 대학 병원(Pitié-Salpêtrière University Hospital)의 연구팀은 수면 중에도 단어를 듣고 이해할 수 있다는 연구 결과를 발표했다. 이 연구는 국제 학술지 '네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)'에 게재되었다. 연구자들은 수면 중인 사람의 뇌가 주변 환경의 언어 자극에 반응하며, 이는 수면의 정의와 구분에 대한 새로운 의문을 제기했다. 지금까지 수면은 신체와 정신이 완전히 휴식을 취하는 상태로 여겨졌다. 하지만 이번 연구로 인해 수면과 각성 상태 사이의 경계가 생각보다 모호하다는 것이 드러났다. 연구팀은 잠자는 동안 사람들이 언어 정보를 인식하고 이에 물리적 반응을 보이며, 이런 현상이 수면의 다양한 단계에서 일어난다고 밝혔다. 이러한 발견은 잠자는 동안에도 외부 세계와의 연결이 일시적으로 유지된다는 증거가 될 수 있으며, 수면 연구에 새로운 지평을 열어줄 것으로 전망된다. 수면과 각성 경계 모호 이번 연구에서의 새로운 발견은 잠자는 동안의 정신 활동 변화에 대한 이해를 깊게 하고, 잠자는 사람과의 표준화된 의사소통 프로토콜을 개발하는 데 기여할 수 있음을 보여준다. 이를 통해 정상 수면과 병리 수면의 기초를 이해하는 새로운 도구와 방법이 곧 나올 것으로 예상된다. "수면은 일상적으로 경험하는 것이지만, 실제로는 매우 복잡한 현상"이라며 피티에 살페트리에르 대학 병원의 라이오닐 나카체(Lionel Naccache) 박사는 "각성과 수면 사이에는 명확한 경계가 없으며, 다양한 의식 상태가 혼재해 있다."고 설명했다. 수면 연구에서는 각성 상태와 수면 사이의 다양한 뇌 활동을 파악하는 것이 중요하다. 연구 팀은 이러한 중간 상태의 뇌 메커니즘을 이해하려고 노력하고 있으며, 이것이 몽유병이나 수면 마비, 환각 등의 수면 장애와 관련이 있을 수 있음을 발견했다. 연구자들은 뇌파검사 등의 기존 방법으로는 잠자는 동안의 정신 활동을 완벽하게 이해할 수 없다고 지적하며, 수면 중인 사람의 실제 경험과 더 잘 맞는 새로운 연구 방법의 개발이 필요하다고 강조했다. 이런 방법은 수면과 각성의 다양한 단계를 더 정확하게 구분하고 이해하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 무의식과 명쾌함 사이의 놀이 이번 연구에서 연구자들은 수면 장애가 없는 22명과 기면증을 가진 27명을 대상으로 연구를 진행했다. 기면증 환자들은 주로 낮에 통제할 수 없는 졸음을 겪으며, 자각몽을 자주 경험하는 것으로 알려져 있다. 이러한 환자들은 꿈 속에서 자신이 잠들어 있다는 것을 인식하며, 때로는 꿈의 내용을 스스로 조절할 수도 있다. 델핀 오디에뜨(Delphine Oudiette) 박사는 "기면증 환자들은 REM 수면 단계로 빠르게 들어갈 수 있기 때문에, 수면 중 의식의 변화를 연구하기에 적합한 대상이다"라고 설명했다. 연구 과정에서 참가자들은 낮잠을 취하게 했고, '어휘 결정' 테스트를 통해 언어 자극에 대한 반응을 관찰했다. 이 테스트에서 연구자들은 참가자들에게 실제 단어와 가상의 단어를 들려주었으며, 참가자들은 이에 반응하여 각 단어를 구분했다. 이와 같은 실험을 통해 연구자들은 참가자들의 수면 패턴, 뇌 활동, 심장 박동 등을 종합적으로 분석했다. 그 결과, 대부분의 참가자들, 기면증 여부와 상관없이 잠든 상태에서도 언어 자극에 적절하게 반응했으며, 특히 자각몽을 꾸는 경우 이러한 현상이 더 자주 발생했다고 이자벨 아눌프(Isabelle Arnulf) 박사는 밝혔다. 수면의 단절에 도전 연구자들은 생리학적 및 행동적 데이터와 참가자들의 주관적 보고를 종합적으로 분석함으로써 수면 중에 환경과의 상호작용이 언제 가능한지를 예측할 수 있었다. 이러한 상호작용의 가능성은 뇌 활동의 증가와 풍부한 인지 활동과 연관되어 있었다. 라이오넬 나카체 박사는 "자각몽을 경험하는 사람들은 말에 반응하고, 꿈에서 깨어났을 때 그 경험을 더 잘 기억하는 것으로 나타났다. 이러한 사람들은 내부 세계, 그리고 때로는 외부 세계에 대한 더 높은 인식을 가지고 있는 것으로 보인다"고 설명했다. 추가 연구를 통해 이러한 상호작용의 빈도가 수면의 질이나 학습 능력, 또는 특정 수면 장애와 어떤 관련이 있는지 알아볼 필요가 있다. 델핀 오디에뜨 박사는 "자기뇌파검사와 같은 첨단 신경 영상 기술을 사용하면, 수면 중의 뇌 활동과 행동을 더 정확하게 이해할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 이번 연구에서 얻은 새로운 데이터는 우리의 수면에 대한 이해를 깊게 하며, 수면이 단순한 휴식 상태가 아니라 활발한 인지 활동이 이루어지는 중요한 시간임을 재조명할 수 있을 것으로 보인다.
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뇌, 수면 중에도 언어자극에 반응
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AI 에너지 효율성 100배 개선⋯클라우드 의존 없는 실시간 나노전자소자 개발
- 노스웨스턴 대학교 엔지니어들은 가장 에너지 효율적인 방식으로 정확한 머신러닝 분류 작업을 수행할 수 있는 새로운 나노 전자 장치를 개발했다. 12일(현지시간) 미국 매체 노스웨스턴나우(northwestern now)에 따르면 기존 기술보다 100배 적은 에너지를 사용하는 방식으로 실시간으로 인공지능(AI) 작업을 수행할 수 있다. 이 장치의 가장 큰 특징은 클라우드를 이용하지 않고도 대용량 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있는 점이다. 따라서 설치 공간이 협소하고 전력 소비가 적은 웨어러블 기기, 예를 들어 스마트 시계나 피트니스 트래커에 적용하기에 이상적이다. 연구 팀은 이 새로운 나노전자소자의 성능을 확인하기 위해 심전도(ECG) 데이터를 활용해 불규칙한 심장 박동인 부정맥을 진단하는 실험을 진행했다. 실험 결과, 이 장치는 다양한 부정맥 유형을 거의 95%의 높은 정확도로 판별할 수 있었다. 이번 연구 결과는 공학과 의학 분야에서 큰 파장을 일으킬 것으로 보이며, 관련 논문은 12일 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)' 저널에 게재됐다. '개인화된 서포트 벡터 머신 분류를 위한 재구성 가능한 혼합 커널 이종 접합 트랜지스터'라는 제목의 이 연구는 미국 에너지부, 국립과학재단, 육군 연구소의 지원을 받아 진행됐다. 이 연구의 선임 저자인 노스웨스턴의 마크 허삼(Mark C. Hersam) 박사는 "오늘날 대부분의 센서는 데이터를 수집한 다음 클라우드로 전송하고, 분석은 에너지 소모가 많은 서버에서 수행된 후 최종적으로 사용자에게 결과를 전송한다"며 "이 접근 방식은 엄청나게 비싸고 상당한 에너지를 소비하며 시간이 많이 걸린다"고 성명했다. 이어 "우리 장치는 에너지 효율이 매우 높아 웨어러블 전자기기에 직접 배치하여 실시간 감지 및 데이터 처리를 할 수 있으므로 건강 응급상황에 보다 신속하게 개입할 수 있다"고 말했다. 나노기술 전문가로 유명한 허삼 박사는 노스웨스턴 맥코믹 공과대학에서 월터 머피 재료과학 및 공학 교수로 활약하고 있다. 또한 재료 과학 및 공학과 학과장, 재료 연구 과학 및 공학 센터 소장, 그리고 국제 나노기술연구소 회원 등 왕성한 역할을 하고 있다. 허삼 박사는 이번 연구를 서던캘리포니아 대학교의 한 왕(Han Wang) 교수, 노스웨스턴 대학교의 비노드 상완(Vinod Sangwan) 연구 조교수와 공동으로 주도했다. 머신러닝 툴은 신규 데이터를 분석하기 전에, 먼저 학습 데이터를 다양한 카테고리에 정확하게 분류하는 과정을 거쳐야 한다. 예를 들어, 사진을 색상별로 분류하는 도구의 경우, 빨간색이나 노란색, 파란색 등 각 사진의 색상을 정확히 식별할 수 있어야 한다. 이러한 작업은 인간에게는 간단하지만, 기계에게는 상당한 에너지를 소모하는 복잡한 작업이다. 현재 실리콘 기반 기술로 심전도와 같은 대규모 데이터 세트를 분류하려면 100개 이상의 트랜지스터를 필요로 한다.이러한 각각의 트랜지스터는 작동과정에서 에너지를 소비한다. 하지만 노스웨스턴의 나노 전자 장치는 단 두 개의 장치로 동일한 머신러닝 분류를 수행할 수 있다. 연구진은 디바이스 수를 줄임으로써 전력 소비를 획기적으로 줄이고 표준 웨어러블 기기에 적용 가능한 훨씬 더 작은 크기의 디바이스를 개발했다. 이 새로운 디바이스의 비결은 다양한 소재를 혼합하여 전례 없는 조정성을 구현한 것이다. 기존 기술은 실리콘을 사용하지만 연구진은 2차원 이황화몰리브덴과 1차원 탄소 나노튜브로 소형화된 트랜지스터를 제작했다. 따라서 데이터 처리 단계마다 하나씩 많은 실리콘 트랜지스터가 필요한 대신, 재구성 가능한 트랜지스터는 다양한 단계 간에 전환할 수 있을 만큼 동적이다. 이번 새로운 디바이스의 성공 비결은 다양한 소재의 혼합과 창의적인 조절 능력에 있다. 기존에는 실리콘을 주로 사용했으나, 이번 연구에서는 2차원 이황화몰리브덴과 1차원 탄소 나노튜브를 활용하여 소형화된 트랜지스터를 구현했다. 이러한 혁신적 접근 방법 덕분에, 각 데이터 처리 단계에 여러 개의 실리콘 트랜지스터를 사용하는 것이 아니라, 하나의 재구성 가능한 트랜지스터만으로도 다양한 단계를 동적으로 전환할 수 있게 되었다. 허삼 박사는 이에 대해 "두 가지 서로 다른 재료를 하나의 디바이스에 통합함으로써, 전류 흐름을 강력하게 조절할 수 있는 동적 재구성이 가능하다"며 "이런 방식으로 단일 디바이스에서도 높은 수준의 조절이 가능해져, 작은 공간과 적은 에너지만을 소비하면서도 정교한 분류 알고리즘 실행이 가능하다"고 덧붙였다. 연구진은 장치를 테스트하기 위해 공개적으로 사용가능한 의료 데이터 세트를 찾았다. 먼저 심전도 데이터를 해석하도록 디바이스를 훈련시켰는데, 이는 일반적으로 숙련된 의료진이 상당한 시간을 들여야 하는 작업이다. 그런 다음 장치에 정상, 심방 조기 박동, 심실 조기 수축, 속도 박동, 왼쪽 다발 분기 블록 박동, 오른쪽 다발 분기 블록 박동 등 6가지 유형의 심장 박동을 분류하도록 요청했다. 연구팀은 장치의 성능을 테스트하기 위해 공개적으로 접근 가능한 의료 데이터 세트를 활용했다. 첫 단계에서 연구팀은 디바이스를 훈련시켜 심전도 데이터를 해석할 수 있도록 하였는데, 이는 일반적으로 전문 의료인력이 상당한 시간을 투입해야 해결할 수 있는 문제였다. 연구팀은 이어서 장치에게 정상 심장 박동, 심방 조기 박동, 심실 조기 수축, 속도 박동, 왼쪽 번치 가지 블록, 오른쪽 번치 가지 블록 등 총 6가지 유형의 심장 박동 패턴을 구분하도록 요청했다. 이렇게 개발된 나노전자 장치는 1만 개의 심전도 샘플을 분석하며 각각의 부정맥 유형을 정확하게 식별할 수 있었다. 또한, 이 장치는 데이터를 클라우드로 전송할 필요가 없어, 환자의 소중한 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 환자의 개인 정보 보호도 가능하다. 허삼 박사는 "데이터가 전송될 때마다 도난당할 위험이 증가한다"고 주장했다. 그는 "개인 건강 정보가 손목 시계와 같은 웨어러블 장치에서 로컬로 처리될 경우, 정보의 도난 위험이 크게 감소한다"고 덧붙였다. 그러면서 이런 방법으로 이 장치가 개인 정보의 보호를 강화하고 정보 유출의 위험을 줄일 것이라고 강조했다. 그는 이러한 나노전자 장치가 향후 웨어러블 기기에 통합되어, 각 사용자의 건강 상태에 맞춰 개인화되며 실시간 애플리케이션에 적용될 것으로 전망했다. 이를 통해 사용자들은 추가적인 전력 소모 없이도 기존에 수집된 데이터를 최적화하여 활용할 수 있을 것으로 보인다고 말했다. 허삼 박사는 "AI 도구들이 전력 소비의 큰 부분을 차지하고 있는 상황"이라며 "현재의 컴퓨터 하드웨어에 계속 의존하는 것은 지속 가능하지 않다"라고 경고했다.
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AI 에너지 효율성 100배 개선⋯클라우드 의존 없는 실시간 나노전자소자 개발
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MS, 의료 지원 AI 도구 공개
- 마이크로소프트(MS)는 10일(현지시간) 의료 서비스용 인공지능(AI) 제품을 공개했다. MS는 미국 네바다주 라스베이거스에서 열린 헬스케어(HLTH) 2023 콘퍼런스에서 데이터 및 분석 플랫폼인 자사의 패브릭(Fabric) 내에 새로운 의료 서비스 전용 도구를 추가했다고 밝혔다. 이 도구는 전자 의료 기록과 이미지, 연구실 시스템, 의료 기기, 클레임 시스템 등 모든 정보를 결합해 의료 기관이 데이터를 표준화하고 손쉽게 이용할 수 있도록 지원한다. MS는 새로운 도구가 의료진이 데이터를 하나씩 검색하는 '시간 소모적인' 프로세스를 제거하는 데 도움이 될 수 있으므로 의료 제공자가 치료에 집중할 수 있다고 설명했다. 세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면 병원에서는 연간 50페타바이트(petabyte, pb)의 고립된 데이터를 생성한다. 이는 약 100억 개의 음악 파일에 해당한다. 많은 귀중한 통찰력이 담겨 있는 이 데이터의 97%는 사용되지 않는다. MS는 이 모든 데이터를 잘 활용하는 것이 환자의 삶과 의료 여정에 의미 있는 변화를 가져올 수 있는 임상과 운영상의 혁신을 여는 열쇠라고 강조했다. 의료용 패브릭은 시카고 통합 학술의료시스템인 노스웨스턴 메디슨(Northwestern Medicine)을 비롯해 캐나다의 아서 헬스(Arthur Health), 싱가포르 최대 공공 의료기관 네트워크인 싱헬스(SingHealth) 등 일부 의료 기관에서 시범 사용해 오고 있다. 노스웨스턴 메디슨의 최고정보책임자인 더그 킹(Doug King)은 "MS 기술은 우리가 살고 있는 방법과 환자를 돌보는 방법을 바꿀 것"이라며 더 많은 환자들을 진료하는 데 도움이 될 것으로 기대했다. MS는 또 환자 진료에 도움을 주는 생성형 AI 챗봇인 '애저(Azure) AI 헬스봇'도 출시할 예정이라고 밝혔다. 이 AI 챗봇은 미 식품의약국(FDA)과 같은 외부 기관의 데이터뿐만 아니라 의료 기관 자체 내부 데이터로부터 정보를 추출할 수 있다. 리니샤 바즈 MS 건강 및 생명 과학의 수석 제품 관리자는 챗봇을 사용하여 조직 내 직원이 특정 질병을 치료하는 방법, 내부 프로토콜 및 프로세스와 같은 질문을 할 수 있다고 말했다. 또 환자도 환자 포털 내에서 챗봇을 사용하여 자신의 증상과 의학 용어에 대해 명확하게 질문할 수 있다고 덧붙였다. 바즈는 언론 브리핑에서 "정말 중요한 것은 이 프로세스에 가드레일과 안전장치를 구축했다는 점"이라고 말했다. MS는 임상 문서와 메모 등과 같은 다양한 비정형 데이터 원본에서 중요한 의료 정보에 레이블을 지정하고 추출할 수 있는 '의료용 텍스트 분석(Text Analytics for health)'이라는 또 다른 솔루션을 발표했다. 바즈는 이 도구가 영어 외에 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 독일어, 포르투갈어, 히브리어로도 출시될 예정이라고 전했다. 이를 통해 의료진이 특정 질병을 어떻게 치료하는지 내부 프로토콜과 프로세스에 대해 질문해 답을 얻을 수 있고, 환자들도 자신의 증상과 의료 용어에 대해 명확한 질문을 할 수도 있다고 MS는 설명했다. MS는 이와 함께 의사, 간호사 등이 더 많은 정보를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 도움을 주는 '애저 AI 헬스 인사이트(Azure AI Health Insights)' 모델도 공개했다. 이 모델은 생성형 AI를 사용해 의료진에게 환자의 의료 기록에 대한 개요를 제공하고, 복잡한 의학 용어로 된 보고서를 환자가 더 잘 이해할 수 있는 언어로 풀어준다. 또 여러 보고서에서 발생할 수 있는 오류와 불일치를 식별해 의료진을 지원한다고 MS는 설명했다. 바즈는 "애저 AI에 포함된 마이크로소프트의 새로운 의료 서비스 도구가 환자 경험을 개선하고 임상의가 더 나은 치료를 제공하는 데 집중할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다. MS 측은 새로운 솔루션은 10일부터 미리 보기로 사용할 수 있다고 밝혔다.
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MS, 의료 지원 AI 도구 공개
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화장지의 종말이 가까워지고 있다
- 환경을 위해 화장지를 사용하지 않는 시대가 가까워지고 있다. 화장지는 환경에 대한 재앙으로 여겨진다. 오염시키는 플라스틱, 중독시키는 화학물질, 사라지는 나무, 고통받는 동물 사이에서 화장지는 이제 과거의 물건이 될 수도 있다. 프랑스 매체 '르포르타주 포토(reportages photos)'에 따르면 프랑스인들은 19세기부터 화장지를 사용하기 시작했다. 현대식 화장지의 발명은 클라렌스와 어빈 스콧['스카티(scott)' 화장지 창립자] 형제 덕분이다. 화장지는 오랜 역사를 갖고 있다. 중국인들은 천 조각을 사용해 몸을 닦았다. 그리스인들은 매우 매끄러운 세라믹 돌을 사용했다. 로마인들은 '자일로스폰지움(xylospongium)'이라는 도구를 사용했는데 스펀지가 달린 막대기 끝에 젖은 스폰지가 달려 있었다. 다른 문화에서는 비슷한 목적으로 동물 가죽을 사용했다. 19세기가 되어서야 비로소 현대판 화장지가 빛을 보기 시작했다. 1857년에 미국 기업가 조셉 가야티(Joseph Gayetti)가 최초로 화장지 롤을 시장에 출시했다. 그는 알로에를 주입하고 민감한 피부를 진정시키는 화장지를 치료상의 이점을 약속하는 이름인 '가야티의 의료용 휴지(Gayetty's Medicated Paper)'라고 불렀다. 이후 클라렌스와 어빈 스콧 형제가 개발한 화장지는 어떤 경쟁 업체도 이것을 대체할 수 없었다. 스콧 형제는 화장지를 더 실용적이고 쉽게 보관할 수 있도록 롤 형태로 만드는 아이디어를 생각해 냈다. 그리하여 대부분의 서구 국가에서 필수적인 위생 제품인 화장지가 탄생했다. 그러나 환경적 영향 때문에 이제는 롤 형태의 화장지를 불가피하게 대체해야 할 필요성이 대두됐다. 화장지는 실용적이지만 이를 제조하려면 수천 그루의 나무를 베어야 하므로 많은 자연 서식지가 파괴된다. 잎의 재활용 여부에 관계없이 목재 섬유를 처리하기 위해 생산에 많은 양의 물이 필요하다는 것은 말할 것도 없다. 화장지 롤이 완성되면 잎은 배수구로 흘러가는 경우가 많으며, 배수구에서 유해 물질이 폐수로 배출 될 수 있다. 플라스틱 오염은 화장지 롤과 관련된 또 다른 문제다. 화장지는 대부분 비닐랩으로 포장되어 있다. 또 완전히 생분해되는 화장지 롤도 매우 드물다. 19세기 혁신 기술 화장지 화장지는 상대적으로 최근의 발명이며, 역사를 통틀어 모든 문명에서 보편적으로 사용되지는 않았다. 우리가 오늘날 알고 있는 화장지의 등장은 19세기로 거슬러 올라가 클라렌스와 어빈 스콧 형제의 노력 덕분에 1890년에 혁신적인 제품이 탄생했다. 그런 다음 분리 가능한 셀룰로오스시트를 사용했다. 그 이후로는 어떤 대안도 그것을 대신할 수 없었다. 그러나 아시아에서는 종이를 사용하면 배수관이 막히기 때문에 화장실 사용 후 개인 위생을 위해 비데가 일반적으로 사용되기도 한다. 이 방법은 더 위생적으로 여겨지지만, 사람들은 화장지를 다른 것으로 바꾸려는 변화를 싫어한다. 화장지 대체품은 무엇? 화장지를 대체하기 위한 제안 중 하나는 재사용 가능한 대체품을 사용하는 것이다. 이 경우, 화장지를 화장실에 버리는 대신 사용 후에 세척해야 한다. 물론 실수로 변기에 버리지 않아야 하며, 그렇게 하면 배관이 막힐 수 있다. 그러나 이 대안은 효과와 위생에 대한 질문이 제기된다. 화장지는 효율성 측면에서 비데와 비교할 때 매우 부족한 면이 많다. 종이는 잔여물과 대변을 충분히 제거하지 못할 수 있다. 게다가 민감한 피부를 가진 사람들 중에서 화장지를 자주 사용하면 피부 자극을 일으킬 수 있다. 일본은 화장지 대신 워시렛을 사용한다. 종이 없이도 깨끗하게 씻을 수 있는 물세척 기능을 갖춘 최첨단 변기다. 환경에 대한 인식이 증가하면서 생태학과 지구 보전에 관심 있는 사람이라면 변화를 고려하는 것이 필수적이다. 우리의 생태계를 보존하기 위해서는 화장지 대체품을 찾는 신속한 조치가 필요하다.
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- 산업
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화장지의 종말이 가까워지고 있다
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페덱스의 신형 AI로봇, 테트리스 연상 적재 신공 과시
- 매일 1500만 개 이상의 패키지를 처리하는 물류 대기업 페덱스(FedEx)가 최근 AI 기반의 양팔 로봇 '덱스(DexR)'를 선보였다. 이 로봇의 목적은 다양한 크기와 무게의 상자를 트럭에 테트리스처럼 효율적으로 적재하는 것이다. '덱스'는 페덱스 직원들에게 가장 어려운 작업인 화물의 트럭 적재를 자동화하기 위해 개발되었다. 기술 전문 매체 와이어드에 따르면, 이 로봇은 AI를 활용해 다양한 크기의 상자를 최대한 효율적으로 배치, 트럭 내부의 공간을 최대한 활용한다. 이는 결코 쉽지 않은 작업이다. 페덱스의 레베카 양(Rebecca Yang) 운영 및 첨단 기술 담당 부사장에 따르면, 패키지는 다양한 포장재, 크기, 모양, 무게로 제공돼 그 조합은 예측하기 어렵다. 로봇은 패키지를 감지하기 위해 카메라와 라이다(LiDAR, 일종의 레이저 광) 센서를 사용한다. 그리고 상자들을 효과적으로 배열해 안정적인 '벽'을 구성하고, 상자를 끊임없이 조정하여 미끄러짐이나 기타 문제에 대응한다. 양 부사장은 "몇 년 전 AI는 이처럼 복잡한 결정 과정을 처리하기엔 한계가 있었다"고 설명했다. 양팔 로봇 덱스는 현재 페덱스에서 광범위한 적용을 위한 예비 테스트를 거치고 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구 덕분에 많은 산업이 AI가 거의 모든 작업을 수행할 수 있다고 인식하기 시작했다. 그렇지만, 예측하기 어려운 현실 세계에서 물체를 다루는 것은 알고리즘에게 여전히 큰 도전이다. 대다수의 산업용 로봇은 주로 반복적이고 극도로 정밀한 작업을 수행하기 위해 설계되었다. 반복 작업 위해 정밀 설계 로봇 공학은 지속적으로 발전하고 있으며, 현재 많은 기계들이 AI를 통해 물체를 인식하고 이를 처리하는 방법을 결정하고 있다. 이런 과정에서 알고리즘이 실제 로봇에 적용되기 전에, 시뮬레이션에서 오류를 최소화하며 훈련을 받을 수 있다. 하지만 시뮬레이션의 세계에서 현실로의 전환은 간단하지 않다. 개선된 알고리즘, 로봇 기계 학습에 대한 신선한 접근법, 그리고 발전된 하드웨어 및 센서 덕분에 고급 로봇의 실용적인 응용이 점점 확장되고 있다. 카네기 멜론 대학의 로보틱스 연구소장 매튜 존슨-로버슨은 "최근 1~2년 동안 AI와 머신러닝의 발전으로, 많은 사람들이 이를 '비용 절감 및 효율성 향상을 통한 수익성 있는 비즈니스 케이스로 활용할 수 있다'고 주장하고 있다"고 밝혔다. 자율주행 차량과 AI의 지속적인 발전에 대한 오랜 기간의 투자 덕분에 로봇이 더 다양한 작업장에서 활용될 수 있게 될 것이라고 존슨-로버슨은 지적했다. 그는 "현재 상업용 로봇 공학의 초창기에 불과하다고 볼 수 있다"라고 덧붙였다. 생성 AI 활용해 패턴 계산 페덱스 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 본사를 둔 스타트업인 덱스터리티(Dexterity)가 페덱스를 위해 개발했다.덱스터리티는 창고 운영을 위한 다양한 AI 기반 로봇 시스템 개발을 전문으로 하는 기업이다. 페덱스의 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 위치한 스타트업 덱스터리티(Dexterity)가 개발했다. 덱스터리티는 창고 자동화를 위한 AI 기반 로봇 시스템의 전문 개발업체이다. 사미르 메논(Samir Menon) 덱스터리티의 최고경영자(CEO)는 페덱스를 위해 제작된 로봇이 생성 AI를 활용하여 다양한 유형의 상자를 적절히 쌓을 수 있도록 설계되었다고 밝혔다. 이 AI는 상자를 인식하고, 그것을 잡는 과정에도 활용된다. 그렇지만 메논은 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 신중한 엔지니어링 작업이 필요하다고 강조했다. 로봇이 상자를 적재할 때마다, 포스 피드백을 통해 패키지의 정확한 배치를 확인한다. 더불어 카메라와 깊이 센서로 로딩 된 물품을 스캔하여 기존의 모델과의 일치성을 점검한다. 일치하지 않을 경우, 로봇은 현재 작업 상태에 맞춰 적재 전략을 수정한다. 온라인 쇼핑의 대표 기업인 아마존의 성장과 함께, 패키지 처리는 로봇 개발에서 혁신적인 핵심 분야로 부상했다. 아마존은 현재 제품을 보다 효율적으로 관리하고 처리하기 위해 수천 대의 첨단 로봇을 운영하고 있다. 트럭 내부는 다양한 상자를 적재해야 하는 제한된 공간이다. 이것은 로봇이 창고에서 수행하는 일반적인 선택 작업보다 "더 큰 도전"이라고 매사추세츠 공과대학(MIT)의 AI와 로봇 공학 전문가 풀킷 아그라왈(Pulkit Agrawal) 교수는 지적했다. AI로봇 활용으로 실업 우려 확산 로봇이 다양한 업무를 수행하는 시대가 급속히 다가오면서, AI 기반 로봇 활용의 증가로 인한 실업에 대한 우려가 커지고 있다. 미국의 자동차 공장 노동자들의 연속적인 파업은 전기차와 자율 주행과 같은 급변하는 기술 트렌드와 연관되어 있다. 페덱스의 양 부사장은 이 로봇이 완벽하진 않지만, 결국 숙련 노동자와 동등한 속도로 트럭에 화물을 적재할 수 있을 것이라고 전망했다. 페덱스는 이미 버크셔 그레이의 기술을 활용해 일부 시설에서 소포 분류 작업을 수행 중이다. 이 기술에 대해 회사는 2022년에만 약 2억 달러를 투자했다. 양 부사장은 페덱스가 몇 대의 로봇을 언제 도입할지에 대해 구체적으로 밝히지 않았다. 로봇의 신뢰성 관련 데이터는 아직 수집 단계에 있다. 그럼에도 덱스터리티의 로봇 기술은 다른 영역에도 적용될 전망이며, 페덱스는 로봇을 통해 더욱 다양한 업무를 처리하고자 한다. 그는 "이것은 우리에게 큰 전환점이며, 다가오는 세대가 우리의 업무 방식을 향상시키는 것을 목격하게 되어 기쁘다"고 말했다.
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- IT/바이오
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페덱스의 신형 AI로봇, 테트리스 연상 적재 신공 과시
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AI 워터마크, 뚫기 쉽다⋯보안 강화 촉구
- 디지털 워터마크는 다양한 분야에서 활용되는 보안 기술로, 우표부터 현금, 이미지까지 폭넓게 적용되며 그 핵심 역할은 정보의 신뢰성 확보와 위조 방지에 있다. 최근 '엔가제트(engadget)' 매체에 따르면 디지털 워터마크의 취약점에 대한 우려가 커지고 있다. 인공지능(AI)을 활용한 딥 페이크와 생성 예술 등의 확산으로 인해 디지털 워터마크의 중요성이 갈수록 커지고 있다. 특히 AI로 만들어진 콘텐츠를 정확히 식별하고, 해당 콘텐츠가 실제로 AI에 의해 생성됐는지 확인하는 것이 중요한 과제로 부상했다. 이러한 워터마크는 AI에 의한 콘텐츠의 오용을 방지하는 목적으로 이미지 등에 적용되기도 한다. 딥 페이크나 허위 정보의 생성이 급증하자 이를 방어하고 정보의 신뢰성을 보장하기 위해 많은 기업들이 워터마크 기술의 개발에 힘쓰고 있다. 구체적으로 오픈AI, 메타, 아마존 등 주요 기업들이 이러한 문제점에 대응하기 위한 워터마킹 기술 개발에 앞장서고 있다. 메릴랜드 대학교(UMD)의 컴퓨터 과학 연구팀은 워터마크의 추가나 제거에 관한 연구를 수행했다. UMD의 쇼헤이 페이지(Soheil Feizi) 교수는 와이어드(Wired)와의 인터뷰에서 현재 신뢰할 수 있는 워터마킹 응용 프로그램이 없다는 연구 결과를 얻었다고 밝혔다. 실제로, AI를 사용하지 않고 이미지에 가짜 워터마크를 추가하는 것은 상대적으로 간단한 일이었다. 반면, 워터마크를 완전히 제거하는 것은 여전히 복잡한 작업으로 판명되었다. 일부 연구진은 워터마크를 거의 완전히 제거하기 어렵게 만드는 기술의 개발에 힘쓰고 있으며, 이런 기술은 제품의 도난 감지에도 활용될 전망이다. 캘리포니아 대학교 산타 바바라 캠퍼스와 카네기 멜론 대학교의 연구팀은 디지털 워터마크의 제거 방법에 대한 공동 연구를 진행했다. 이 연구에서는 디지털 워터마크를 쉽게 제거할 수 있다는 사실을 확인했다. 두 가지 주요 워터마크 제거 방법, 즉 파괴적 접근과 건설적 접근이 탐색되었다. 파괴적 접근은 워터마크를 이미지의 일부로 간주하고 이를 조정하여 제거하는 방식인데, 이 과정에서 이미지 품질이 떨어질 수 있다. 반면, 건설적 접근은 워터마크를 유지한 채로 제거하는 복잡한 방법을 취한다. 이 연구는 디지털 워터마크의 취약성을 드러내면서 그 개선의 필요성을 부각시켰다. 디지털 워터마킹 기술은 지속적으로 발전해야 하며, 특히 AI가 잠재적으로 잘못된 정보를 만들어내어 사회에 혼란을 줄 수 있기 때문에, AI 생성 콘텐츠의 식별 도구와 기술의 발전이 필요하다.
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AI 워터마크, 뚫기 쉽다⋯보안 강화 촉구
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미국, 중국에 반도체칩‧AI칩 수출 통제 추가 조치
- 미국 바이든 행정부는 이르면 10월 초 중국으로의 반도체 장비와 인공지능(AI) 칩에 대한 추가적인 수출 통제 규칙을 발표할 계획으로 알려졌다. 미국 정부 관계자는 이러한 결정은 강대국 간의 관계를 안정화하기 위한 정책이라고 말했다. 연합뉴스는 3일 로이터통신을 인용, 이를 위해 미국은 중국에 이르면 이달 초 대(對) 중국 반도체 장비 등에 대한 수출통제를 업데이트할 수 있다고 중국측에 경고했다고 보도했다. 앞서 상무부는 지난해 10월 7일 미국 기술을 사용한 첨단 반도체 장비나 인공지능 칩 등의 중국 수출을 포괄적으로 제한하는 수출통제를 발표했다. 구체적으로 △ 핀펫(FinFET) 기술 등을 사용한 로직칩(16nm 내지 14nm 이하), △18nm(나노 미터) 이하 D램, △ 128단 이상 낸드플래시를 생산할 수 있는 장비·기술을 중국 기업에 판매할 경우 허가를 받도록 했다. 다만 당시 발표는 잠정 규정이었으며 상무부는 그동안 최종 규정 발표를 준비해왔다. 또 다른 소식통은 "이번 업데이트는 새로운 네덜란드와 일본의 규칙에 따라 미국은 칩 제조 도구에 도구에 대한 액세스를 더욱 제한하고 인공 지능 (AI) 칩에 대한 수출 제한의 일부 허점을 메우려고한다"고 전했다. 미국 관리는 "중화 인민 공화국과의 대화를 바탕으로, 행정부는 약 1년 후에 규칙 업데이트를 예상하고 있다"고 말했다. 해당 관리는 최근 몇 주 동안 미국 관리들이 중국에 정보를 제공했다고 밝혔지만 구체적인 대화 내용은 공개되지 않았다. 바이든 행정부는 중국과의 관계 안정화를 위한 전략의 일환으로 중국에 이 규칙 변경에 대해 미리 경고했다. 이러한 조치는 미국이 지난 2월 중국 스파이 풍선을 격추한 이후 양국 간에 긴장감이 고조된 상황에서 이루어졌다. 바이든 행정부는 지난 8월 지나 러몬도 상무부 장관 등 고위 관리들을 중국에 파견하였으며, 제이크 설리반 국가 안보 보좌관은 9월에 중국 왕이 외교부장과 회담을 진행했다. 지난해 10월 발표된 제한 조치는 첨단 AI 칩 접근을 제한하고, 미국의 고급 칩 제조 도구 수입을 제한함으로써, 미국의 기술이 중국 군대 강화에 이용되는 것을 방지하려 했다. 주미 중국 대사관 류펑위 대변인은 "중국은 미국이 국가 안보 개념을 과도하게 확장하고, 수출 통제 조치를 남용하여 중국 기업을 억압하는 행위에 반대한다"고 강조했다. 전 백악관 관리인 피터 해럴은 바이든 행정부가 중국에 새로운 규칙을 경고했는지에 대한 확신은 없지만, 경고했다면 그것은 행정부의 "전략적 변화"를 의미할 수 있다고 말했다. 재닛 옐런 재무장관 역시 지난 7월 중국 관리들에게 8월에 발표될 미국의 대중국 투자 제한에 대한 정보를 전달했다. 바이든 행정부는 오는 11월 샌프란시스코에서 열리는 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의에 중국 국가주석 시진핑의 참석을 기대하고 있으며, 이는 다가오는 수출 규칙 발표에 영향을 줄 수 있다. 소식통에 따르면, 중국 당국은 시 주석의 참석이 위태로울 수 있어 정상회의 직전에 규칙 발표를 피하려 노력했다고 한다. 10월 초까지 아직 완벽하게 준비되지 않은 이 규칙은 중국과의 관계를 위해 정상회담 종료 후까지 발표를 미룰 가능성이 있는 것으로 전해졌다. 바이든과 시 주석은 지난달 인도에서 열린 G20 회의에 시 주석이 참석하지 않으면서 작년 11월 인도네시아의 발리 섬에서 열린 G20 정상 회담 이후 약 10개월 동안 만나지 않았다. 한편, 미국은 구체적으로 AI 반도체 칩의 수출통제를 더 강화할 것으로 보인다. 예를 들어, 미국 엔비디아는 상무부의 대중국 수출통제에 따라 기존 A100보다 성능을 낮춘 A800을 중국에 수출하고 있는데 이와 같은 저사양 AI 반도체도 금지될 것으로 보인다고 월스트리트저널(WSJ)이 지난 6월 보도했다. 미국 정부가 중국 기업들이 이용하는 클라우드 서비스 임대도 차단하는 방안 역시 고려하고 있다는 보도도 나왔다. 아마존 웹 서비스와 마이크로소프트(MS) 애저 등과 같은 클라우드 서비스를 이용할 경우 미국의 수출통제를 우회해 강력한 컴퓨팅 능력에 접근할 수 있다는 판단에 따른 것으로 알려졌다. 나아가 반도체 장비에 대한 수출 제한 조치도 업데이트될 것으로 보인다고 로이터통신은 보도했다. 미국은 지난해 10월에 수출 통제 조치를 발표한 이후, 반도체 장비 강국인 네덜란드와 일본에도 동참을 촉구하여 성공적으로 이끌어냈다. 일본은 7월부터 첨단 반도체 노광 및 세정 장비를 포함한 23개 품목에 대한 수출 통제 조치를 시행했고, 네덜란드도 수출 규제를 강화했다. 미국의 최신 규정은 이와 같은 변경 사항을 반영할 것으로 예상된다. 한국 정부는 이러한 조치가 한국 기업에 큰 영향을 미치지 않을 것으로 보고 있다. 이는 한국 기업들이 AI용 반도체 제조에 참여하지 않으며, 반도체 장비의 반입에 대한 유예 조치가 사실상 확정되었기 때문이다.
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미국, 중국에 반도체칩‧AI칩 수출 통제 추가 조치
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미국 10년물 국채 수익률 16년 만에 사상 최고치⋯주가 하락
- 미국 10년 만기 국채 수익률이 16년 만에 사상 최고치를 기록했다. 연합뉴스는 로이터통신을 인용, 미국 연방준비제도(연준·Fed)이 추가 금리 인상 가능성을 언급하면서 하루 만에 10년물 미국 국채 수익률이 4.48%를 돌파해 16년 만에 최고치로 상승했다고 22일 보도했다. 21일(현지시간) 10년물 국채 수익률은 4.490%로 2007년 11월 이후 최고치를 기록했다. 금리에 민감한 2년물 국채 수익률은 5.202%를 넘어서면서 2006년 7월 이후 또다시 최고치를 기록했다. 2년물과 10년물 사이의 수익률 곡선 역전은 마이너스 69bp(베이시스 포인트)로 좁혀졌다. 시장에서는 국채금리가 아직 정점에 도달하지 않은 것으로 보고 계속 상승할 가능성에도 대비하고 있다. 전일 미국 중앙은행은 시장의 예상대로 금리를 동결했으며 기준 익일 금리가 최고 5.50%~5.75% 범위로 인상될 수 있다고 말했다. 또한 2024년에는 0.5%포인트의 금리 인하를 예상하고 있다. 지난 6월 현재 연준 관계자는 내년에 금리를 1%포인트 인하할 것으로 예상했다. 제롬 파월 연준 의장은 20일 '견고한' 경제와 여전히 '강한' 일자리 증가로 중앙은행이 이전 미국의 인플레이션 전쟁보다 비용을 훨씬 적게 들이면서 2025년까지 금융 상황에 대한 추가적인 압력을 유지할 수 있을 것이라고 말했다. 그는 인플레이션을 연준의 목표인 2%로 되돌리기 위해 금리가 "적절한 수준에 도달했다는 설득력 있는 증거를 보고 싶다"고 덧붙였다. 연준이 매파적인 전망을 고수할지 여부는 경제 데이터에 달려 있다. 시카고옵션거래소(CME) 그룹의 페드워치(FedWatch) 도구에 따르면 연방기금 선물 거래자들은 추가 금리 인상 가능성이 11월에 32%, 12월에 45%로 부분적으로만 가격을 책정하고 있다. 21일 데이터에 따르면 실업 수당을 새로 청구하는 미국인 수가 전미자동차노조(UAW)의 부분 파업으로 인해 자동차 제조업체들이 노동자들을 일시적으로 해고하게 되면서 앞으로 몇 주 안에 반등할 수 있는 것으로 나타났다. 미국의 지난주 신규 실업보험 청구자 수는 전주보다 2만명 감소한 20만1000명으로 집계됐다. 이는 8개월 만에 가장 적은 수준으로 월스트리트저널(WSJ)이 집계한 전문가 예상치 22만5000명을 밑돌았다. 국채금리는 연준의 금리 결정과 이날 주간 실업 지표 강세 등에 추가 상승했다. 연준이 '더 높은' 금리를 '더 오래' 유지할 것으로 예상되면서 채권 금리 상승 압력이 커지고 있다. 미 재무부는 21일 10년 만기 국채 인플레이션 보호 증권(TIPS) 150억 달러(약 20조 955억 원)를 매각할 계획이다. 한편, 뉴욕증시는 전날 연준의 매파적 기조와 국채금리 상승에 하락했다. 21일(미 동부시간) 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 다우존스30산업평균지수는 전일대비 370.46포인트(1.08%) 하락한 3만4070.42로 장을 마감했다. 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수는 전일 대비 72.20포인트(1.64%) 밀린 4330.00으로, 나스닥지수는 245.14포인트(1.82%) 떨어진 1만3223.99로 거래를 마쳤다.
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미국 10년물 국채 수익률 16년 만에 사상 최고치⋯주가 하락
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[퓨처 Eyes(4)] 2023년 이후 주목받는 AI 트렌드 5가지
- 인공지능(AI) 시장은 지난 몇 년 동안 기하급수적인 속도로 성장했다. 전 세계적으로 널리 알려진 챗GPT(ChatGPT)와 구글 바드(Bard), IBM의 왓슨(Watson), 네이버의 클로바X와 같은 제품 덕분에 이런 성장이 가능했다. 글로벌 경영 컨설팅 회사인 맥킨지(McKinsey)는 현재 전체 조직의 50~60%가 이미 AI 기반 도구를 사용하고 있으며, 이 비율은 가까운 미래에 더욱 늘어날 것으로 추정된다. 포브스 보고에 따르면, AI는 현재 세계에서 가장 빠르게 성장하고 있는 산업 중 하나이다. 이 분야의 시장 가치는 10년 내로 연평균 37.3%의 성장률을 기록하며, 같은 기간 동안 약 1조 8100억 달러의 누적 가치에 이를 것으로 전망된다. 이러한 증가세는 근거가 없는 것이 아니며, 실제로 많은 전문가들이 2030년까지 AI가 세계 경제에 기여할 가치가 15조 7000억 달러에 이를 것으로 예측한다. 이는 현재 인도와 중국의 GDP를 합한 것보다도 더 큰 금액이다. 이러한 예상은 생성형 AI)와 자연어 처리(NLP) 같은 특정 기술 트렌드의 발전 덕분이라고 할 수 있다. 기술의 중요성이 점점 부각됨에 따라, 시장 및 기술 전문가들은 AI가 주도하거나 영향을 미칠 주요 트렌드들에 주목하고 있다. AI 어시스턴트의 성장부터 생성형 AI의 부상까지 코인텔레그래프가 진단한 '2023년 이후 주목받는 AI트렌드 5가지'를 소개한다. AI 어시스턴트 사용 증가 기술이 지속적으로 발전하며 확장되면서, AI 어시스턴트는 다양한 서비스 분야의 자동화와 디지털화를 가능하게 하는 준비 상태에 있다. AI 기반 디지털 서비스 개발사 VAIOT의 최고 운영 책임자 파베 안드루슈키에비츠는 법률 서비스, 공공 행정, 시민 서비스 등이 AI의 도움으로 크게 향상될 수 있는 몇몇 분야라고 지적했다. 그는 "AI 어시스턴트는 사용자에게 더 나은 접근성과 비용 절감, 사용의 편리성을 제공한다. 법률 서비스의 경우, 많은 사람들이 비용 문제나 접근성의 어려움으로 인해 이용하는데 어려움을 겪기도 한다. AI 어시스턴트는 24시간 연중무휴로 모바일 기기에서 접근 가능한 '자연스러운 사용자 인터페이스'를 제공함으로써, 이런 부분의 장벽을 낮추어 누구나 쉽게 법률 지원을 받을 수 있도록 도와준다"고 설명했다. 포춘 500대 기업에서 AI 도입 선호도 상승 AI 컨설팅 전문 회사 킨포크스(Keenfolks)의 미구엘 마차도 CEO이자 공동 창립자는 최근 사람들이 AI 제품의 빠른 확장 속도와 폭넓은 접근성에 대해 놀라게 될 것이라고 전망했다. 그는 오픈AI의 챗GPT 인터페이스가 2022년 3월에 출시된 후 현재 사용자 수가 1억 명이 넘는 것을 예로 들었다. 그는 "다양한 파일럿 실험을 통해, 포춘 500대 기업은 AI 전략을 더 빠르게 조정하고 향상시킬 수 있을 것이며, 커뮤니티는 언어 모델에 대한 지식을 활용하여 협동 학습과 기술 개발을 추진하는 플랫폼 구축에 핵심 역할을 할 것"이라고 강조했다. 마차도는 법률, 인사, 재무 등의 분야에서 최고 경영진이 비즈니스를 혁신하기 위해 AI를 적극 도입하는 추세가 확산되고 있다고 지적했다. 그는 "노코드(Nocode) 솔루션의 등장은 AI도입을 대중화해서 기술적 전문성이 부족한 브랜드들도 첨단 기술을 그들의 운영체계에 손쉽게 통합하게 만들어줄 것"이라고 덧붙였다. 생성형 AI 급성장 최근 몇 년 간 많은 AI 기반 애플리케이션은 기존 데이터를 활용하여 예측하거나 인사이트를 추출하는 예측 모델에 주로 의존했다. 이렇게 생성된 결과는 기존 데이터에서 파생되며 실제로 새로운 내용을 제공하지 않는다. 반면, 생성형 AI는 머신러닝과 딥러닝을 사용해 기존 학습 데이터 위에 구축된 새로운 패턴을 사용하여 독립적으로 계산된 독창적인 정보를 생성한다. 지난 한 해 동안 이러한 모델은 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 콘텐츠를 생성하는 데 광범위하게 사용됐다. 메타와 언스트앤영의 생성형 AI 전문가이자 기술 자문인 헨리 아더(Henry Ajder)는 이 기술의 미래 가능성에 대해 "우리는 현재 생성형 기술의 초기 단계에 있으며, 앞으로 합성 미디어는 단순한 신기함에서 벗어나 엔터테인먼트, 교육, 접근성 등의 분야에서 큰 발전을 이끌 것"이라고 전망했다. 자연어 처리(NLP) 시스템의 성장 가까운 미래에 큰 관심을 받을 것으로 예상되는 AI 분야 중 하나는 자연어 처리(NLP)이다. 이 기술은 검색 엔진부터 음성 인식 시스템까지, 많은 사람들이 일상적으로 의존하는 다양한 기술 제품의 핵심이다. NLP를 통해, 기계는 사람의 언어를 보다 자연스럽게 이해하고 해석하여 대응할 수 있다. 실제로, 언어 모델링, 구문 분석, 감정 분석, 기계 번역, 음성 인식 등의 방식을 활용하여 이 기술은 다양한 비즈니스 환경에서 사용자에게 현실적인 대응을 제공한다. 아직 초기 단계이 이 분야의 잠재력을 강조하는 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)의 최신 보고서에 따르면, 2023년에서 2030년 사이에 연평균 40.4%의 성장률을 보일 것으로 예상되며, 10년 후에는 약 4385억 달러의 시장 규모를 이룰 것으로 전망된다. 의료 분야의 AI 활용 확대 포브스에 따르면, 의료 분야에서 AI의 활용은 질병을 진단하고 치료하는 의사의 방식을 혁신적으로 바꿀 것으로 보인다. 또한 신약 개발과 의학 연구 분야에서도 머신 러닝의 적용이 확대될 것이다. 2027년까지 신약 개발에 AI가 사용되는 규모는 40억 달러에 달할 것으로 예상된다(45.7%의 연평균 성장률로 성장). 마찬가지로 미국 의료 서비스 제공업체의 50% 이상이 내부 의료 프로세스의 일부로 로보틱스 프로세스 자동화와 같은 AI 도구를 도입했거나 도입할 계획이다. 2027년까지 AI가 신약 개발에서 차지하는 부분은 약 40억 달러로 추정되며, 이는 45.7%의 연평균 성장률로 성장할 것으로 예측된다. 또한, 미국의 의료 서비스 제공자 중 절반 이상이 로보틱스 프로세스 자동화 등의 AI 도구를 의료 프로세스에 통합하거나 도입 계획을 세우고 있다. 결과적으로 AI, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리와 같은 첨단 기술이 주도하는 디지털 시대로 전환하면서 다양한 산업에서 이러한 기술의 적용이 확대되어, 보다 디지털화되고 자동화된 미래를 구축하는 데 큰 역할을 할 것으로 예상된다.
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- 포커스온
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[퓨처 Eyes(4)] 2023년 이후 주목받는 AI 트렌드 5가지
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플라스틱 먹는 '효소' 연구 활성화⋯고비용 과제
- 플라스틱을 먹는 효소가 개발이 활성화돼 폐플라스틱 처리에 힘을 보탤 전망이다. 환경오염 주범으로 꼽히는 지구를 뒤덮은 폐플라스틱을 재활용하기 위해 수 많은 연구팀들은 다양한 해결책을 찾고 있다. 특히, 벌집나방 애벌레와 같은 생물학적 자원 활용은 소각이나 매립보다 환경친화적으로 플라스틱을 처리하는 유용한 도구가 될 수 있다. 미국 생화학·분자 생물학 매거진 'ASBMB 투데이'에 따르면, 스페인 생물학자 페데리카 베르토치니(Federica Bertocchini)는 약 10년 전 벌집나방의 애벌레가 플라스틱의 일종인 폴리에틸렌을 먹어 치운다는 사실을 발견했다. 폴리에틸렌은 플라스틱 용기 등을 만드는 데 흔하게 이용되지만, 잘 분해 되지 않는 특성이 있어 폐기가 어렵다는 단점이 있다. 최근 과학자들은 매립지나 자동차폐차장 등을 찾아다니면서 플라스틱을 분해할 수 있는 유기체를 찾고 있다. 이를 채취해 플라스틱의 구성 요소를 회수하는 효율적인 방법을 찾길 기대하고 있는 것. 이후 새로운 재료를 조합해 ‘무한 재활용’이 가능하도록 한다는 계획이다. 영국 포츠머스대 효소혁신센터 존 맥기한(John McGeehan)은 "놀랍게도 전 세계의 수백 개 그룹과 수천 명의 과학자들이 이 문제를 연구하고 있다"고 설명했다. 폐플라스틱, 환경오염 주범 플라스틱은 1950년대 들어 본격적으로 생산됐고 생산량도 급증했다. 매년 약 4억6000만 톤에 가까운 플라스틱이 생산되는 것으로 추정된다. 하지만 이렇게 생산된 플라스틱은 아쉽게도 소각하거나 매립지에 묻히고 있다. 플라스틱은 지구상의 심해나 극지방을 비롯해 비를 타고 내려오거나, 심지어 태반이나 모유, 사람의 혈액에서도 흔적이 보고 되는 등 우리 눈에 보이지 않는 구석구석까지 침투했다. 이처럼 플라스틱은 건강과 환경 문제와 직접 연결되어 있다. 그럼에도 수요는 줄어들지 않고 있으며, 생산량은 오는 2050년까지 10억 톤을 넘길 것으로 예상된다. 플라스틱은 가볍고, 형태를 잡기 쉬운 특성 때문에 이를 대체할 마땅한 소재가 없기 때문이다. 현실적으로 모든 플라스틱을 교체하거나 재활용할 수 없다는 점에서 차선책은 덜 만드는 것이다. 또 약 9%에 불과한 전 세계 플라스틱 재활용률을 높이는 것이 과제다. 하지만, 재활용 과정에서 유해한 화학물질을 흡수할 수 있으며, 수천 가지의 플라스틱 유형에는 각각 고유한 구성과 화학 첨가물이나 착색제가 들어 있어 대다수는 재활용할 수 없는 것이 문제다. 효소 재활용 회사 버치 바이오사이언스(Birch Biosciences) 공동 창립자이자 합성 생물학자인 요한 커스(Johan Kers)는 "우리는 심각한 플라스틱 순환성 문제를 안고 있다"며 "알루미늄과 종이 등은 재활용할 수 있지만 플라스틱 재활용은 힘들다"고 지적했다. '자연'에서 착안한 '효소' 주목 캘리포니아대학교 버클리 캠퍼스 고분자 과학자 팅 쉬(Ting Xu)는 "효소를 통한 접근법은 폐플라스틱을 폐기물의 원천이 아닌 귀중한 자원으로 전환시킬 수 있다"고 설명했다. 이미 1970년대에 플라스틱을 먹는 효소에 대한 연구가 시작됐다. 그러다가 2016년 일본 과학자팀이 사이언스 학술지에 플라스틱을 먹는 획기적인 박테리아의 새로운 변종에 대한 논문을 발표하면서 효소 연구에 다시 불을 지폈다. 교토공과대학 미생물학자 코헤이 오다(Kohei Oda)가 이끄는 연구팀은 이데오넬라 사카이엔시스(Ideonella sakaiensis) 201-F6이라고 불리는 미생물이 음료수병과 섬유에 널리 사용되는 폴리에스터인 PET 플라스틱을 주요 에너지와 식품 공급원으로 사용한다는 사실을 발견했다. 그 이후로 과학자들은 독일 라이프치히 묘지의 퇴비 더미, 그리스 하니아(Chania) 해변 등 전 세계 여러 장소에서 플라스틱을 먹는 미생물을 발견했다. 그리고 바다, 북극 툰드라 표토, 사바나 및 다양한 숲을 포함한 환경에서 자유롭게 떠다니는 DNA에서 발견된 2억 개 이상의 유전자에 대한 대규모 분석을 통해 플라스틱 분해 가능성이 있는 3만 개의 다양한 효소가 있다는 것을 찾아냈다. 맥기한은 콜로라도를 포함해 다른 지역의 국립 재생 에너지 연구소(National Renewable Energy Laboratory)의 동료들과 함께 이데오넬라 사카이엔시스의 플라스틱 섭취 능력을 담당하는 두 가지 효소를 조작해 성능을 높이고 연결해 플라스틱을 분해할 수 있는 효소 칵테일을 만들었다. 그 결과 이전보다 6배 더 빠르게 PET를 분해할 수 있었다. 최근 과학자들은 인공지능(AI)을 사용해 플라스틱을 더 빠르게 해중합[해중합은 유색 페트(PET)병이나 폴리에스터 섬유 등 플라스틱 분자를 화학적으로 분해하는 기술]하고, 표적 기질에 대해 덜 까다롭고, 더 높은 온도를 견딜 수 있는 효소를 찾아내고 있다. 초기 데이터에 따르면 생물학적 효소를 이용한 재활용은 플라스틱을 새로 만드는 것보다 탄소 배출량이 더 적은 것으로 알려졌다. 탄소와 산소가 얽혀 있는 PET 재활용 플라스틱은 생물학적 재활용에 가장 적합하다. 영국 포츠머스 대학교의 분자 생물물리학자 앤디 픽포드(Andy Pickford)는 이 물질이 '일종의 아킬레스건'이라고 말했다. PET은 탄소가 산소와 얽혀 있다. 직물과 음료수병에서 흔히 발견되며 매년 생성되는 플라스틱의 약 5분의 1을 차지하는 PET는 생물학적 재활용 업체들 사이에서 인기 있는 대상이자 상업적으로 이용 가능한 제품이기도 하다. 실제로 프랑스 회사 카르비오(Carbios)는 연간 5만 톤의 PET 폐기물을 재활용하는 것을 목표로 2025년 프랑스 북부에 바이오 재활용 공장을 열 계획이다. 호주에 본사를 둔 삼사라에코(Samsara Eco)는 2024년 멜버른에 PET에 초점을 맞춘 2만 톤 규모의 재활용을 계획하고 있다. 플라스틱 유형을 연구하고 있는 픽퍼드(Pickford)는 "PET와 유사한 화학적 구성을 가진 폴리아미드와 폴리우레탄도 본질적으로 효소에 의해 분해되기 쉬워 효소 재활용의 유망한 대상"이라고 말했다. 삼사라에코는 합성 폴리아미드의 일종인 나일론을 연구하고 있다. 지난 5월 버려진 옷으로 '세계 최초의 무한 재활용' 나일론-폴리에스테르 의류를 생산하기 위해 인기 운동복 브랜드 룰루레몬(Lululemon)과 다년간의 파트너십을 발표했다. 아직은 연구가 미진하지만 연구원들은 폴리우레탄을 분해하는 미생물에 대해서도 연구 중이다. '슈퍼웜' 유충 활용 기술 향상 효소 재활용은 순수 탄소 골격을 가진 플라스틱의 경우 전망은 흐리다. 비닐봉지를 만드는 데 사용되는 폴리염화비닐(PVC), 폴리비닐알코올(PVA), 폴리스티렌 및 폴리에틸렌을 포함하는 제품은 기름기가 많아 투입된 효소를 붙잡을 수 없기 때문이다. 그런데 페데리카 베르토치니는 데메트라(Demetra)와 세레스(Ceres)라는 이름을 붙인 왁스 벌레 타액에서 플라스틱 분해 효소를 확인했다. 이 효소는 탄소 골격에 산소를 주입해 실온에서 몇 시간 내에 폴리에틸렌을 분해하는 것으로 나타났다. 폴리스티렌을 연구하는 호주 퀸즈랜드 대학교의 미생물학자 크리스 린케(Chris Rinke) 박사는 '슈퍼웜(Superworm)'이라고 불리는 미국왕딱지벌레(Zophobas morio) 유충을 발견했다. 플라스틱을 기계적으로 작은 조각으로 파쇄하고 산소 원자를 투입해 '노화'한 다음 특수 기술을 사용해 해당 조각을 해중화하는 두 가지 과정을 통해 폴리스티렌을 분해한다. 린케 박사는 "곤충에서 발견되는 효소가 열쇠를 쥐고 있을 수 있다"고 말했다. 반면, 일부 전문가들은 생물학적 재활용 전망에 대해 낙관적이지 않다. 픽포드는 "아직 폴리에틸렌, 폴리프로필렌, PVC와 같은 폴리올레핀이 대규모 효소 재활용을 위한 현실적인 목표가 될 것이라고 확신하지 못했다"며 "이런 경우 재활용이 가능한 새로운 플라스틱을 만드는 방향으로 전환하는 것이 더 현실적"이라고 말했다. 한국의 경우, 2020년 포스텍의 차형준 교수 팀은 '산맴돌이거저리(Plesiophthalmus davidis)'라고 불리는 검은 딱정벌레의 유충에서 폴리스티렌 소화 능력을 부여한 장내 세균인 '세라티아 폰티콜라(Serratia Fonticola)'에 대해 보고했다. 또 다른 그룹은 PLA를 포함한 특정 유형의 생분해성 플라스틱을 분해할 수 있는 두 가지 저온 적응성 곰팡이 균주[고산 토양과 북극 해안에서 분리된 라크네룰라(Lachnellula)와 네오데브리에시아(Neodevriesia)]를 발견했다고 보고했다. 하지만 효소를 활용하는 프로세스를 확장하는 것이 얼마나 쉬울지, 그리고 확장된 환경이 어떤 모습일지는 불분명하다. 한편, UN은 오는 2024년 세계 최초의 글로벌 플라스틱 오염 조약을 만들 예정이다. 플라스틱 오염을 억제하는 것을 목표로 하며, 특히 재활용을 더 쉽게 하기 위해 플라스틱 제품의 생산 과 설계에 대한 새로운 규칙을 도입할 것으로 예상된다. 다음 해에는 워싱턴과 캘리포니아, EU에서 플라스틱 용기와 음료수병 재료의 25%를 재활용 플라스틱으로 규정하는 법률이 시행될 예정이다. 그러나 추가적인 변화와 인센티브가 없다면 이러한 노력은 물거품이 될 수도 있다는 지적이다. 화석 연료의 저렴한 가격으로 인해 순수 플라스틱이 저렴하게 유지되는 한 생물학적 효소 활용은 비용 면에서 경쟁력이 없기 때문이다. 맥기한은 "과거 석유 및 가스 산업이 혜택을 누렸던 방식으로 PET 또는 기타 생분해성 공정에 인센티브를 부여해야 한다"며 "생물학적 재활용 기술이 향상되면 새로운 플라스틱과 경쟁할 수 있을 만큼 비용면에서 효율적일 것"이라고 강조했다. 그럼에도 그는 "효소가 전체 플라스틱 문제를 해결하지 못하지만 이제 막 첫 걸음을 뗐다"며 향후 발전에 기대감을 드러냈다.
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- IT/바이오
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플라스틱 먹는 '효소' 연구 활성화⋯고비용 과제
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글로벌 부채 307조 달러 돌파…미국·일본 등 주도
- 금리 인상으로 은행 대출이 억제됐음에도 불구하고 올해 2분기 글로벌 부채가 307조 달러(약 40경8310조 원)로 사상 최대 기록을 세웠다고 국제금융연구소(IIF, Institute of International Finance)가 19일(이하 현지시간) 밝혔다. 연합뉴스가 보도한 로이터통신에 따르면 특히 미국과 일본 등 선진국 시장이 이 같은 부채증가를 주도한 것으로 나타났다. 국제금융협회(IIF)는 최근 보고서에서 달러화 기준 글로벌 부채가 올해 상반기에 10조 달러(약 1경3300조 원), 지난 10년간 100조 달러(13경3000조 원)가 증가했다고 밝혔다. 최근 증가로 국내총생산(GDP) 대비 전 세계 부채비율이 2분기 연속 336%로 상승했다. IIF에 따르면 2023년 이전에는 부채비율이 7분기 동안 감소했다. 보고서는 경제성장률과 물가상승률 둔화로 인해 명목 GDP 증가 속도가 부채수준을 따라가지 못한 것이 부채비율 상승의 원인으로 작용했다고 지적했다. IIF는 "인플레이션 급등이 지난 2년간 부채비율이 급락한 주요 원인"이라며 "임금과 물가 압력이 완화되면서 목표치에는 못 미치더라도 부채가 늘어날 것으로 기대한다"고 말했다. 아울러 임금과 물가 압력이 완화하면서 연말까지 부채비율이 337%를 넘어설 것으로 내다봤다. IIF의 엠레 티프틱 지속가능성 연구 담당 이사는 기자회견에서 "GDP 대비 부채비율이 다시 상승세를 보이고 있다"며 "특히 이번 상승은 7분기 연속 부채비율이 하락한 이후 나온 것으로 인플레이션 압력이 완화된 영향이 반영된 것"이라고 설명했다. 최근 부채증가의 80% 이상이 선진국에서 발생했으며 미국, 일본, 영국, 프랑스가 가장 큰 증가세를 기록했다. 신흥국 시장 중에서 중국, 인도, 브라질 등 경제 규모가 큰 국가들에서 부채비율이 가장 큰 상승폭을 보였다. 보고서에 따르면 신흥시장의 GDP 대비 가계 부채비율은 중국, 한국, 태국을 중심으로 여전히 코로나19 이전 수준을 웃돌고 있는 것으로 나타났다. 반면, 선진국의 가계 부채비율은 올해 상반기 동안 20년 만에 최저 수준으로 떨어졌다. 이번에 공개된 IIF 보고서를 후원한 국제신용평가사 피치의 토드 마르티네스 미주 평가팀 공동 총괄은 이에 대해 "오랜만에 선진국 시장보다 신흥국 시장이 개선된 추세를 보이고 있다"고 평가했다. 한편, 시장은 가까운 시일 내에 미국 연방준비제도(연준·Fed)의 금리 인상 가능성이 없다고 보고 있지만 시카고상품거래소(CME) 그룹의 페드워치(FedWatch) 도구에 따르면 현재 5.25%~5.5% 사이의 목표 금리가 적어도 내년 5월까지 유지될 것으로 예상된다. 미국에서는 금리가 장기간 높은 수준을 유지할 것으로 예상되며, 이는 덜 위험한 선진국에 필요한 투자가 집중되면서 신흥국 시장에 압력을 가할 수 있다. 연준은 20일 연방공개시장위원회(FOMC) 회의가 끝날 때까지 금리를 동결할 것으로 예상되지만, 추가 금리 인상 가능성이 있다는 신호를 보낼 수도 있다. 티프틱 IIF 이사는 "가계부채부담이 대체로 관리 가능한 수준으로 유지되고 있다는 점은 좋은 소식"이라고 말했다. 그는 "미국에서 인플레이션 압력이 지속될 경우 가계의 재정건전성이 연준의 추가 금리 인상에 완충 역할을 할 수 있을 것"이라고 기대했다.
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글로벌 부채 307조 달러 돌파…미국·일본 등 주도
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비트코인, 9월 첫 2만7000달러 돌파
- 암호화폐 대장격인 비트코인(BTC)이 9월 들어 처음으로 2만7000달러를 잠시 돌파했다. 글로벌 암호화폐 시세 추적사이트 코인마켓캡에 따르면 비트코인은 18일(이하 현지시간) 장중 한때 최고 2만7414.73달러까지 치솟았다. 비트코인은 장 초반 최저 2만6538.50달러를 찍은 뒤 반등하기 시작해 9월 최고가를 기록한 것. 두 번째로 큰 암호화폐 이더리움(ETH)도 장중 한때 최고 1669.02달러까지 올랐다. 또 다른 가상자산 가격 추적사이트 코인메트릭스에서도 비트코인은 장 초반 최고 2만7403달러에 거래됐다. 시가총액 2위 이더리움(ETH)은 장중 최고 1635.90달러를 찍었다. 암호화폐는 거래소마다 거래 가격이 각각 다르게 적용된다. 비트코인과 이더리움 등 암호화폐 가격이 아시아 시장에서 갑자기 급등한 요인은 분명하지 않은 것으로 알려졌다. 가상화폐 데이터 제공업체 카이코의 데시슬라바 오베르트(Dessislava Aubert) 선임연구원은 "현재의 낮은 유동성 환경에서 상대적으로 낮은 매수와 매도 압력은 현물 가격 움직임을 증폭시키고 파생상품 시장의 청산을 촉진할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "지난 주말 일본 닛케이가 일본 정부가 스타트업이 주식이나 스톡옵션과 같은 기존 자산 외에 디지털 토큰을 벤처캐피털 펀드에 판매할 수 있도록 허용할 계획이라고 보도한 것도 거래량 급증에 영향을 미쳤다"고 분석했다. 오베르트는 "전반적으로 이번 주에는 여러 주요 중앙은행 회의를 앞두고 변동성이 커질 것으로 예상된다"고 덧붙였다. 외신은 비트코인 등 암호화폐 가격 상승 움직임은 19일로 예정된 미국 연방준비제도(연준·Fed)의 이틀간의 정책 회의를 앞두고 주식 시장이 상승하는 것과 일치했다고 전했다. 뉴욕증시는 9월 연준의 연방공개시장위원회(FOMC) 정례회의를 하루 앞두고 투자자들의 관망세에 보합권에서 마감했다. 18일(미 동부시간)뉴욕증권거래소(NYSE)에서 다우존스30산업평균지수는 전일 대비 6.06포인트(0.02%) 오른 3만4624.30으로 마감했다. 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수는 전일비 3.21포인트(0.07%) 상승한 4453.53으로, 나스닥지수는 1.90포인트(0.01%) 오른 1만3710.24로 장을 마쳤다. 투자자들은 오는 20일 발표될 FOMC 정례회의 금리 결정과 제롬 파월 연준 의장의 기자회견을 앞두고 관망세를 보였다. 연준은 19일과 20일 이틀 동안 금리 정책을 결정하기 위해 회의를 가질 예정이다. 코인텔레그래프는 연준 회의에서 어떤 결정이 내려지든 이는 암호화폐를 포함한 위험 자산에 심각한 영향을 미칠 수 있다고 전했다. 연방기금 선물 시장의 가격을 측정하는 CME 그룹의 페드워치(FedWatch) 도구에 따르면 거래자들은 연준이 금리를 현행대로 유지할 확률을 99%, 11월에 인상할 확률을 31%에 불과하다고 보고 있다. 비트코인은 투자자들의 약세 정서에도 불구하고 5월 이후 처음으로 주간 연속 상승세를 이어가고 있다. 50일 이동평균은 8월부터 하락세로 돌아서기 시작했으며 최근에는 200일 이동평균을 하회했다. 암호화폐 거래자들은 단기 변동성에 당황하지 않지만, 일부에서는 이러한 추세로 인해 장기 모멘텀이 깨질 수 있다고 우려하고 있다. 다른 일부 분석가들은 2024년까지의 비트코인 전망에 대해 냉정한 태도를 취하고 있다. 인기 트레이더이자 분석가인 렉 캐피털(Rekt Capital)은 주간 시간대에 약세 이중 정상 패턴이 나타날 가능성을 계속해서 주시하고 있다. 그는 주말 X(구 '트위터') 분석에서 "실수하지 마십시오. 비트코인은 상승장 초기 단계에 있다"고 적었다. 그는 장기적으로 전망은 낙관적이라면서 "향후 7개월 동안 마지막으로 큰 수정이 일어날 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 일어난다면 적어도 이에 대비하는 것이 현명할 것"이라고 트윗했다. 18일 움직임으로 비트코인의 월간 상승률은 4%를 기록했다. 지난 7일 동안의 주간 상승률 또한 4%를 넘었다. 한편, 온체인 분석기업 글래스노드(Glassnode)에 따르면 새로 생성되는 비트코인 지갑 주소의 수는 2017년 말 이후 최고치를 기록했다. 암호화폐 분석기업 크립토슬레이트(CryptoSlate)의 제임스 스트래튼(James Straten) 연구 및 데이터 분석가는 글래스노드의 추가 데이터에 대해 "0.01비트코인 이하의 주소에서 사상 최고치를 기록했다"고 전했다. 비트코인은 온전한 1개(홀 비트코인)로 구입할 수도 있고, 0.1개 혹은 0.01개 등 아주 작은 단위로 쪼개서 구매할 수 있다.
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비트코인, 9월 첫 2만7000달러 돌파
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인공지능(AI), 망막 영상으로 파킨슨병·안질환 진단
- 인공지능(AI)을 활용해 파킨슨 병을 감지하는 방법이 개발됐다. 과학 학술지 '네이쳐(Nature)'에 따르면, 연구원들이 망막 이미지 분석을 통해 안질환을 비롯해 다양한 건강 문제를 진단하고, 심지어 파킨스병까지도 예측하는 AI를 개발했다. 과거에는 연구원들이 질병을 진단하기 위해 160만개의 망막 이미지를 수집하는데 많은 비용과 긴 시간이 소요됐다. 그러나 최근 개발된 '렛파운드(RETFound)' AI 도구는 자가 지도 학습을 활용하여 효율적으로 학습한다. 이 도구는 수많은 예제를 활용해 망막 이미지의 누락된 부분을 예측하며, 망막의 구조와 특징을 깊이 파악한다. 런던 무어필드 아이 호스피털(Moorfields Eye Hospital)의 피어스 킨(Pearse Keane) 안과전문의는 "망막은 우리 신체에서 모세혈관 네트워크를 직접 관찰할 수 있는 유일한 부분"이라며 "망막 이미지를 통해 고혈압과 같은 전신 질환을 시각화할 수 있다"고 전했다. 연구팀은 이번 연구에서 160만개의 망막 이미지를 기반으로 'RETFound'를 훈련시킨 후, 파킨스병 환자와 비환자의 망막 이미지를 추가로 분석했다. 영국 버밍엄 대학교의 임상 연구원인 시아우수안 리우(Xiaoxuan Liu) 박사는 "RETFound는 성공적으로 의료 이미지 분석에 적용된 몇 안 되는 예시"라고 평가했다. 캘리포니아 스탠포드 대학의 커티스 랭로츠 교수는 자기 공명 이미지나 CT 스캔 같은 복잡한 이미지에서도 이 방법의 효과를 기대하며 지켜보고 있다고 밝혔다. 킨은 "각 나라에서 이 알고리즘을 적용하여 자체 데이터를 통해 최적화할 수 있다"고 강조했다. 이 모델은 공개적으로 이용 가능하며, 연구진은 전 세계 다양한 의료 환경에서 'RETFound'의 적용과 훈련을 기대한다. 다만, RETFound 기반의 다른 질병 감지 모델을 개발할 때에는 윤리적 안전성과 제한 사항의 투명한 소통이 중요하다.
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인공지능(AI), 망막 영상으로 파킨슨병·안질환 진단
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로봇공학, 맞춤형 학습 제공으로 교육 환경 혁신
- 교육과 로봇공학은 서로 긴밀하게 연관되어 있다. 로봇공학은 교육 방법론에 로봇 기술을 결합해 교육 환경을 혁신하고 학습 효과를 높이는 데 활용된다. 과학 전문 매체 애널리틱스 인사이트(Analytisc Insight)는 2023년에 로봇공학의 발전 덕분에 학생들이 최첨단의 교육 경험을 누릴 수 있게 되어 교육 분야에 새로운 시대가 열렸다고 최근 보도했다. 이 매체는 올해 교육 분야에서 로봇공학이 교육과 창의력을 높이는 10가지 방법을 제시했다. 1. 맞춤형 학습 로봇공학이 교육 분야에서 주목받는 기여 중 하나는 바로 맞춤형 학습이다. 맞춤형 학습은 각 학생의 학습 능력과 목표를 고려해 개별적인 학습 계획을 세우고, 교육 자료를 최적화한다. 디지털 기술을 통해 학습 환경을 맞춤 설정하고, 학습 과정을 지속적으로 추적하여 개선해 나간다. 학생마다 다른 피드백을 제공하여 학습의 방향성을 미세 조정한다. 인공지능을 탑재한 로봇은 학생의 개별적인 필요에 맞춰 교육을 제공한다. 이로 인해 모든 학생이 동등한 교육 기회를 가지며, 이해도와 기억력을 향상시킬 수 있다. 2. STEM 교육의 활성화 STEM 교육은 과학(Science), 기술(Technology), 공학(Engineering), 수학 (Mathematics) 분야의 통합 교육을 말한다. 이 교육은 학생들의 과학적, 기술적 능력 개발과 함께 문제 해결 능력을 향상시킨다. 로봇은 학생들에게 이론을 실제로 적용하는 실습 기회를 제공한다. 이러한 접근 방식은 STEM 분야에 대한 학생들의 관심을 높여, 미래의 직업 준비에 더욱 도움을 준다. 3. 코딩과 프로그래밍 스킬 현대의 디지털 시대에서 코딩과 프로그래밍 능력은 더욱 중요해지고 있다. 레고 그룹에서 만든 '마인드스톰(LEGO Mindstorms)'은 로봇 제작 및 프로그래밍을 통해 다양한 작업을 수행하게 한다. 또 교육용 로봇 플랫폼으로 설계된 '라즈베리파이(Raspberry Pi)'는 학생들의 코딩 교육에 인기 있는 도구로 자리 잡았다. 이런 도구들은 프로그래밍의 진입 장벽을 낮춰 다양한 연령대의 학습자들이 쉽게 접근할 수 있게 만든다. 4. 비판적 사고력 강화 로봇은 실제 세계의 시나리오를 통해 학생들의 비판적 사고력을 강화한다. 이를 통해 학생들은 문제를 깊게 분석하며, 혁신적인 해결책을 찾아내고 변화하는 상황에 적응하는 능력을 키운다. 이 경험은 교실을 넘어서서도 유용하게 활용될 수 있는 문제 해결 능력을 학생들에게 배움의 기회로 제공한다. 5. 접근성과 포용성 강화 로봇 기술은 장애를 가진 학생들까지 포함하여 더 포괄적인 교육 환경을 제공한다. 특수 교육이 필요한 학생들에게 로봇은 맞춤 지원을 통해 그들이 본인의 속도와 방식에 맞게 학습하도록 돕는다. 이렇게 포용성을 강화함으로써 모든 학생에게 평등한 교육의 기회를 제공하는 중요한 단계를 밟게 된다. 6. 가상 학습 동반자 디지털 교육의 확산에 따라, 로봇 기반의 가상 학습 동반자는 중요한 역할을 시작하게 되었다. 학생들이 느낄 수 있는 외로움이나 고독감을 해소하는 데 도움을 주며, 학습을 상호작용적으로 만들어 학생의 동기를 부여하고 온라인 교실 참여를 높인다. 7. 교사 보조 로봇은 교사를 대체하는 것이 아닌, 그들의 업무를 지원하고 보완하는 역할을 한다. 숙제 채점, 교실 자원 관리, 학생 관리 등의 업무를 로봇이 수행하게 되면 교사는 학생들의 교육과 멘토링에 더욱 집중할 수 있다. 8. 문화와 언어 교육 로봇은 문화와 언어 교육에서 몰입도 높은, 상호작용적인 경험을 제공한다. 언어 교육 로봇은 학생들이 의미 있는 대화를 나누게 하여 언어 능력을 향상시키는 동시에 다른 문화에 대한 이해를 깊게 한다. 이 로봇들은 현실 세계 상호 작용을 시뮬레이션 하여 언어의 장벽을 줄이고 다양한 문화에 대한 이해를 높이게 함으로써, 학생들이 글로벌한 사회에서 더 잘 연결될 수 있게 도와준다. 9. 팀워크와 협력 강화 현대의 직장에서는 팀으로의 협업 능력이 중요한 역량 중 하나이다. 로봇은 학생들에게 프로젝트를 통한 협업의 중요성을 실감하게 해주며, 이를 통해 의사소통 및 협업 능력을 향상시키도록 도와준다. 이는 현대 사회에서 성공하기 위한 필수 기술을 갖추는 데에 기여한다. 10. 미래 직업을 위한 준비 교육 분야의 로봇공학은 학생들에게 최신 기술의 트렌드를 직접 경험하게 해 줌으로써 미래의 직업에 대비할 수 있게 한다. 로봇 관련 공모전이나 프로젝트 중심의 학습을 통해, 학생들은 기술 중심의 직업 시장에서 요구되는 핵심 능력과 경험을 얻게 된다. 이와 같이 로봇공학은 현재 교육 분야의 변화를 주도하고 있다. 맞춤형 학습에서부터 미래 직업 준비에 이르기까지, 로봇은 학생들의 학습 방식과 그들이 세상과 어떻게 상호작용하는지를 새롭게 정립하고 있다. 기술의 발전에 힘입어, 로봇공학은 교육 분야에서의 중요성을 지속적으로 확대하며 학습자들에게 밝고 혁신적인 미래의 가능성을 제시하고 있다. 이런 변화를 적극적으로 받아들이는 교육자와 기관들은 끊임없이 발전하는 세상에서 학생들이 성공적으로 나아갈 수 있도록 지원할 수 있다.
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로봇공학, 맞춤형 학습 제공으로 교육 환경 혁신
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AI 열풍, '대량 실업' 아닌 새로운 협력의 무대로
- 최근 오픈AI를 중심으로 세계적인 인공지능(AI) 트렌드가 확산되며, 많은 국민들이 AI에 의한 직업 감소에 대한 우려를 표명하고 있다. 그렇지만 실체는 AI가 일자리의 위협이 아닌, 새로운 협력의 터전과 혁신의 기회로 작용하고 있다. 일본 매체 겐다이(現代) 미디어에 따르면 일본과 미국의 주요 기업들은 AI 도입을 통해 비용 절감과 생산성 향상의 가능성을 긍정적으로 인식하며, AI를 활용한 경쟁력 강화 및 업무 효율화를 추진하고 있다. 이와 관련, 일본의 유력 연구기관 '공인된 일본의 책(Authorized Books of Japan, ABJ)' 소속 이와타 타로 칼럼니스트는 최근 직업 위협에 관한 조사 결과를 바탕으로, AI에 의한 직업 위협이 과장된 관점이라며 현실적인 시각을 제시했다. 특히, 이와타 타로에 따르면 지난 7월 일본 경제지에서 실시한 기업 대상 AI 도입 조사에서 94개 기업 중 AI를 도입하지 않을 계획인 기업은 겨우 1개에 불과했다고 전하며, 이는 AI의 중요성과 적용의 필요성을 확연히 보여준다고 말했다. 기업들이 AI 도입의 목적을 조사한 결과, 다음과 같은 주요 이유들이 나타났다. -근무 시간 단축 (83%): AI의 업무 최적화 및 자동화를 통해 직원들의 근무 시간을 줄이며 업무 효율을 증진시킨다. -매출 증가를 위한 생산성 향상 (67%): AI를 활용한 생산 프로세스의 최적화로 생산성을 상승시키고, 그 결과로 매출을 증대시킨다. -비용 절감, 특히 판관비와 인건비 (63%): AI 도입을 통한 인력 및 관리 비용의 절감으로 전반적인 비용 효율성을 개선하였다. 기업에서 도입한 AI 서비스 일본의 주요 기업들이 업무 효율화를 위해 '마이크로소프트(MS) 365 코파일럿' 도입에 주목하고 있다. 이 솔루션은 MS 오피스와 챗GPT를 결합하여 엑셀, 파워포인트(PPT), 팀스 등에서 데이터 분석부터 협업까지의 업무 생산성을 크게 향상시킬 것으로 보인다. 실제로 AI를 활용하여 주어진 정보로 PPT 제작, 구두 지시에 따른 그래픽 전환, 화상회의 내용의 자동 요약 등 AI 비서가 함께 작업하는 듯한 효과를 기대하고 있다. 그러나, 이런 혁신적인 솔루션에도 비용 문제는 피할 수 없다. 코파일럿의 라이센스 비용은 사원 1인당 연간 360달러(약 5만2000엔, 약 48만 원). 3년간의 라이센스는 1080달러(약 15만6600엔, 약 144만 원)로, 100명의 직원에게 라이센스를 제공하려면 3년 동안 약 3만6000달러(약 520만엔, 약 4800만 원)의 비용이 발생한다. 이는 결코 가볍게 여길 수 있는 금액이 아니다. 따라서 기업들은 라이선스 비용을 효과적으로 활용하기 위한 방안을 모색해야 한다. 어떤 직원에게 이 솔루션의 라이선스를 할당할 것인지, 그 기준과 목표는 무엇인지를 명확히 설정해야만 코파일럿이 기업에게 효율적인 솔루션이 될 수 있다. 직원 역량과 '코파일럿' 활용 연계성 기업들이 '코파일럿' 프로그램을 최대한으로 활용하려면 해당 프로그램의 능력과 한계에 대한 깊은 이해가 필요하다. 그리고 이러한 이해를 바탕으로 그 기능을 활용하는 직원의 역량이 중요하다. 비용 절감과 업무 효율성 극대화를 위해선 직원의 역량 향상이 필수적이다. 또한, 코파일럿을 통한 높은 품질의 결과물을 얻기 위해서는 원 데이터의 질이 좋아야 한다. 그렇기에 원 데이터를 만드는 직원의 역량 향상도 중요하다. 직원 역량에 따른 교육 및 인재 육성 투자는 '코파일럿'의 효과를 최대로 누릴 수 있게 한다. 오픈AI와 협력의 새 시대 일부 미디어는 지속적인 학습과 발전능력을 가진 오픈AI가 직원 대체의 원인이 될 것이라는 비관적인 시각을 강조한다. 실제로, AI의 활용도가 높아지면서 계약서 검토나 소스 코드 작성 같은 특정 업무에서 업무 효율이 크게 증가하였다. 그러나, OpenAI를 활용한 높은 품질의 데이터 분석 결과를 얻기 위해서는 원 데이터의 품질이 좋아야 하는데, 이는 높은 역량을 가진 직원이 만들어내야 한다. 이를 통해 볼 때, 오픈AI는 단순히 인간을 대체하는 도구가 아니라, 인간과의 협력을 통해 업무 혁신과 새로운 일자리 창출의 기회를 제공한다는 것을 알 수 있다. 경영자는 회사의 목표 달성을 위해 AI를 효과적으로 활용하려면 직원들의 역량 강화와 적절한 AI 활용 정책을 수립해야 한다. 그렇지 않으면, 오픈AI의 도입 비용에 비해 실제 업무 효율성은 기대 이하로 나타날 수 있다. 이에 전문가들은 "직원의 역량과 원 데이터의 품질이 오픈AI의 성능에 큰 영향을 미치므로, 'AI에 의한 대량 실업'에 집중하기보다는 직원 역량 강화와 오픈AI와의 원활한 협력을 통해 회사의 목표를 달성하는 것에 중점을 둬야 한다"고 조언했다.
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AI 열풍, '대량 실업' 아닌 새로운 협력의 무대로
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마이크로소프트, AI 탑재 백팩 특허 획득
- 기술 대기업 마이크로소프트(MS)는 스마트 센서가 탑재된 인공지능(AI) 기반 백팩 디자인에 대한 특허를 취득했다. 미국 기술 전문매체 톰스 하드웨어(Tom's Hardware)에 따르면 미국 특허청(USPTO)은 지난 5월 출원된 마이크로소프트의 AI 기반 백팩 특허를 최근 승인했다. MS파워유저(MSPowerUser)가 처음 보도한 마이크로소프트의 디지털 비서가 장착된 백팩 특허는 '인공 지능 지원 웨어러블'에 대한 것으로 명시되어 있다. 공개된 AI 탑재 백팩 특허 삽화와 주요 예시 대부분은 독특한 디자인으로 시선을 끌고 있다. MS 스마트 백팩의 주요 디자인 특징으로 암 스트랩(Arm strap)에 여러 개의 센서가 내장됐다. 착용자의 정면을 향하고 있는 이 센서들은 각각 카메라, 마이크, GPS, 나침반 등의 기능을 포함한다. 마이크로소프트는 백팩의 스트랩(strap, 끈)에 햅틱 액추에이터(haptic actuator, 촉각적 피드백을 생성하기 위해 사용하는 장치)뿐만 아니라 LED와 스피커를 추가했다. 스마트 웨어러블에는 일부 실시간 처리가 필요한 것으로 보인다. 따라서 이미지, 텍스트, 음성, 얼굴 및 인지 인식을 제공하기 위해 다양한 인식 모듈이 들어 있다. 백팩에 탑재된 시스템은 AI 스마트 기능을 위해 내장된 처리 능력에 데이터를 공급하는 실시간 모니터뿐만 아니라 기록 장치(온보드 스토리지 사용), 무선 연결, 배터리 전원/충전 등의 기능도 갖추고 있다. 착용자는 위의 모든 감지 및 처리 기능을 갖춘 디지털 백팩을 통해 AI의 향상된 사물 식별과 분석, 주변 기기와의 상호 작용, 상황별 인사이트 확보 등의 혜택을 누릴 수 있을 것으로 예상된다. 위 그림에서 데이터 플로(Flow) 차트는 백팩과 데이터 피드가 개인용 컴퓨터 및 클라우드 서버와 함께 작동하는 방식을 보여준다. 또 다른 삽화(아래 그림)에서는 디지털 백팩을 메고 돌아다니는 사람이 스키장을 탐색하고 슈퍼마켓 가격을 확인하고 콘서트 티켓 예매를 고려하는 모습을 보여준다. 사용자는 때때로 "헤이 백팩, 이 포스터를 내 캘린더에 추가해 줘"와 같이 음성을 통해 백팩에 내장된 AI와 상호 작용할 수 있다. 또는 스트랩의 센서와 상호 작용해 일부 AI 동작 또는 상황에 맞는 작업을 실행할 수도 있다. 마이크로소프트의 특허는 주로 집 밖에서 디지털 비서의 유용성에 대해 집중한 면모가 돋보인다. PC 프로세서는 이제 전용 AI 가속 하드웨어를 갖추기 시작했으며, 마이크로소프트는 사무실 생산성 및 협업 도구에 AI를 빠르게 통합한 것으로 보인다. 그러나 톰스 하드웨어는 마이크로소프트의 AI 백팩은 개발 과정에서 드러난 시장성 부족이나 기타 단점으로 인해 많은 특허가 취소되었기 때문에 실현되지 않을 수도 있다고 전했다.
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마이크로소프트, AI 탑재 백팩 특허 획득
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소형 곤충 로봇 '클라리', 좁은 틈새서 형태 변형…재난 대응 혁신 기대
- 미국 콜로라도 대학교 엔지니어들이 곤충처럼 모양을 바꾸고 좁은 틈새를 통과할 수 있는 로봇 '클라리(CLARI)'를 개발했다. 미국 기술 전문매체 인터레스팅엔지니어링은 곤충의 끈기와 적응력에서 영감을 받은 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스(CU 볼더)의 엔지니어 팀이 좁은 공간에서 움직일 수 있도록 형태를 바꿀 수 있는 획기적인 소형 로봇인 클라리(CLARI, Compliant Legged Articulated Robotic Insect)를 개발했다고 최근 보도했다. 사람 손바닥보다 작고 탁구공보다 가벼운 클라리는 정사각형에서 좁고 길쭉한 형태로 모양을 바꿀 수 있어 좁은 공간도 거뜬히 통과할 수 있다. 휴대하기 쉽고 형태 변형 능력을 갖춘 이 작은 로봇은 재난 대응 작업에 혁신을 가져올 것으로 보인다. CU 볼더의 폴 M. 레이디 기계공학과 박사과정에 재학 중인 하이코 카부츠는 보도자료를 통해 "주변 환경에 수동적으로 적응할 수 있는 클라리의 능력은 우리가 미처 생각지도 못한 엄청난 역할을 앞으로 담당할 수 있다"고 말했다. 연구진은 지난 8월 30일 학술지 「고급 지능형 시스템(Advanced Intelligent Systems)」 에 로봇 클라리의 혁신적인 설계를 게재했다. 모듈식 설계 구조로 유연성 갖춰 현재 클라리는 4개의 다리를 가진 모듈식 구조로 설계되었다. 이런 설계 덕분에 다리를 추가하거나 구조를 다양하게 조정하는 것이 가능하다. 카부츠는 거미에서 영감을 받아 거미줄을 통과할 수 있는 8개의 다리를 가진 로봇을 구상하고 있다. 그는 "모듈식 설계는 다양한 용도로 활용 가능한 다용도 도구로의 변신을 가능하게 한다"고 말했다. 클라리는 막대한 잠재력을 가지고 있지만, 현재는 전원과 기본 명령을 전달하는 전선에 의존하고 있다. 이 연구의 공동 저자인 카우식 자야람 조교수는 클라리가 자율적으로 돌아다니기를 기대하고 있다. 자야람은 "클라리는 초기 단계이지만, 제트 엔진 내부나 무너진 건물 잔해 아래와 같이 기계가 접근하기 어려웠던 곳에도 들어갈 수 있는 로봇의 개발이 목표"라고 밝혔다. 동물의 왕국을 모델로 한 로봇을 디자인한 경력이 있는 자야람은 기존의 큐브형 로봇 구조에 도전하고 있다. 그는 "동물들의 다양한 형태처럼 로봇도 다양한 형태를 가질 수 있지 않을까요?"라고 반문했다. 곤충 특성 모방 로봇 자야람은 클라리 개발 이전, 버클리 캘리포니아 대학교에서 바퀴벌레가 좁은 수직 공간을 통과하는 능력을 모방한 로봇을 설계했다. 그는 이런 작업이 시작 단계에 불과하다고 여긴다. 자야람은 "동물의 세계는 디자인에 대한 무한한 영감을 제공합니다. 동물들이 좁은 공간을 통과하는 다양한 방법이 있는데, 왜 단 하나의 방식만을 참고할까요?"라고 질문을 던졌다. 클라리는 기존의 디자인을 발전시켜 수평 간격을 좁히는 데 중점을 뒀다. 이 로봇은 폭이 34mm(약 1.3인치)에서 21mm(약 0.8인치)까지 조절 가능해, 다양한 환경에 적응하며 움직일 수 있다. 장애물 자율 감지 지원 자야람과 카부츠는 클라리의 단순한 형태 변형 능력만으로 만족하지 않고, 센서를 통합하여 클라리가 장애물을 자울적으로 감지하고 회피할 수 있게 만들 계획이다. 특히 로봇에 다리가 추가되면서, 유연성과 힘의 균형을 찾기 위한 연구도 진행하고 있다. 카부츠는 "고르지 못한 울퉁불퉁한 자연 지형을 넘나들거나, 풀잎 같은 장애물을 피하거나, 바위 틈을 기어다닐 수 있는 로봇을 상상해 보세요. 이것이 우리가 목표로 하는 미래 곤충 로봇의 모습이다"라고 말했다. 클라리는 작은 크기, 높은 적응성, 그리고 유연한 모듈식 설계를 통해 로봇공학의 새로운 지평을 열 예정이다. 이러한 특성들은 재난 발생 지역의 구조 활동이나 엔진 내부 점검과 같은 복잡한 작업에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 카부츠는 "거미나 파리처럼 움직이는 로봇을 구현한다면, 지금까지 접근하기 어려웠던 지역까지 탐험하게 될 것이다. 말 그대로 하늘도 그 한계가 아니라는 것이죠"라고 말했다. 클라리는 현재 엄청난 잠재력을 갖춘 프로토타입 단계에 있다. 생물체의 독특한 움직임을 모방한 로봇은 미래의 로봇 기술의 가능성을 활짝 열어주고 있다.
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소형 곤충 로봇 '클라리', 좁은 틈새서 형태 변형…재난 대응 혁신 기대
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
- 인공지능(AI)의 성장과 함께 반도체 산업도 그 국면을 바꾸고 있다. CPU(중앙연산처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)의 전통적인 경계는 흐려지며, 인텔과 엔비디아가 그 양대산맥에서 새로운 경쟁을 펼치고 있다. 특히, 엔비디아는 AI 분야에서의 독보적 지배력을 강조하며, 칩부터 소프트웨어, 그리고 다양한 서비스까지 AI 개발을 위한 원스톱 시스템을 제공함으로써 세계적인 톱 위치를 차지하게 되었다. 최근의 데이터센터와 인공지능 열풍은 기존의 반도체 업체들에게 큰 변화의 기회를 제공했다. 닛케이, 뉴욕타임스 등 외신들에 따르면, CPU 최대 업체인 미국 인텔과 GPU 최대 업체인 미국 엔비디아는 서로의 강점을 잠식하는 방향으로 성능 향상을 모색하고 있다. 이 중에서도 엔비디아는 AI에 특화된 원스톱 솔루션으로 시장의 주목을 받으며 독보적인 위치를 확립했다. 뉴욕타임스에 따르면, 신경과학자 출신의 기술 기업가 나빈 라오(Naveen Rao)는 "인텔이 인수한 스타트업에서 AI 작업에 적합한 GPU를 대체할 칩 개발을 했으나, 속도에서 뒤처진 인텔에 비해, 엔비디아는 신속한 제품 업그레이드와 새로운 AI 기능 도입으로 경쟁력을 확보했다"고 주장했다. 라오는 인텔을 떠나 모자이크ML(MosaicML)을 창업, 엔비디아의 칩을 사용해 경쟁사의 칩과 비교 평가했다. 그에 따르면 엔비디아는 자체 기술로 대규모 AI 프로그래머 커뮤니티를 형성해, 단순한 칩 생산 이상의 차별화를 달성했다고 전했다. 엔비디아의 경영전략 AI 집중 선택 엔비디아는 자사의 AI 알고리즘 및 개발 도구를 통해 개발자와 연구자들이 AI 솔루션을 제작하는 데 필요한 지원을 제공하며, 독특한 커뮤니티 활동을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 개발하고 공유하고 있다. 엔비디아는 AI를 위한 다양한 제품 라인업을 보유, GPU를 비롯하여 AI에 특화된 칩, 클라우드 서비스, 고성능 서버 및 슈퍼컴퓨터 솔루션, 그리고 AI 연구와 개발 지원 시스템 등을 포함한다. 10년 동안 거의 경쟁 없는 자리를 유지하며, 챗봇용 텍스트 생성 등에도 성공한 바 있다. 엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영자(CEO)는 '씨그래프(SIGGRAPH)'에서 생성 AI시대의 새로운 프로세서인 '그레이스 호퍼(Grace Hopper)' AI 반도체를 발표했다. 이 반도체는 엔비디아가 처음으로 데이터센터용으로 개발한 CPU를 포함하며, 주력 GPU 'H100'과 결합하면 AI 학습 속도를 기존 대비 약 4배 향상시킬 수 있다. 젠슨 황CEO는 "회사의 초점이 항상 AI 개발에 있어 원스톱 샵의 위치를 확보했다"고 밝혔다. 엔비디아 그레이스 호퍼 vs 인텔 GPU 맥스 리서치 회사인 옴디아(Omdia)에 따르면 구글, 아마존, 메타, IBM 등도 AI칩을 출시하고 있지만, 엔비디아는 AI 칩 시장의 70% 이상을 차지해, 2분기 매출은 월스트리트의 예상을 크게 뛰어넘는 64%의 증가를 기록했다. 현재 시가총액 1조 달러(약 1321조 원)로, 세계에서 가장 가치 있는 칩 제조업체로 올라섰다. 엔비디아는 지난 10여 년 동안 이미지, 얼굴, 음성 인식 등의 복잡한 AI 작업을 위한 칩의 생산에서 뚜렷한 우위를 보여왔다. 특히, 챗봇용 텍스트 생성 기술인 챗GPT와 같은 분야에서의 성과를 통해 그 능력을 입증하며, 초기 AI 추세를 선제적으로 파악하고 적극 반영함으로써 경쟁력을 강화했다. 인텔도 엔비디아에 뒤질세라 적극적인 반격 자세를 취하며 지난 6월 데이터센터용 AI 반도체인 'GPU 맥스 시리즈'를 시장에 선보였다. 이 제품은 고성능 GPU를 탑재하며, 특히 AI를 이용한 이미지 분석 등에서는 엔비디아의 H100보다 우수한 성능을 보여주는 것으로 알려졌다. 맥스 시리즈의 핵심 반도체는 인텔의 7나노미터 기술과 대만 TSMC의 5나노미터 기술이 통합됐다. 21년 만에 인텔로 복귀한 팻 겔싱어 CEO는 전통적인 독립 제조 방식에서 벗어나 엔비디아를 탄력있게 추격하고 있다. 캐나다의 조사기관 프레지던트 리서치 예상에 따르면 2023년 AI 반도체 시장은 전년 대비 30% 성장하여 218억 달러 규모에 이를 것으로 보인다. AI 반도체의 시장 점유율은 전체의 3%에 불과하지만, 고가 거래가 빈번하게 일어나고 있으며, AI 반도체는 현재의 반도체 시장에서 가장 주목받는 영역 중 하나다. 삼성전자와 비슷하지만 다른 엔비디아 전략 엔비디아와 삼성전자는 AI 분야에서 각기 다른 전략을 펼치며 세계적인 경쟁을 펼치고 있다. 엔비디아는 GPU와 같은 특화된 AI 하드웨어의 개발 및 제조에 중점을 둔다. 또한, 개발자들을 위해 소프트웨어 도구와 프레임워크를 제공하며, GPU 클라우드 서비스로 AI 작업의 효율성을 높이고 있다. 반면 삼성전자는 반도체 분야의 세계적인 위치를 바탕으로 AI 칩과 컴퓨팅 솔루션을 제작하며, 이를 스마트폰, 자율주행차, 그리고 다양한 AI 응용프로그램에 적용한다. 또한, 가전제품에서의 음성인식 AI 기술 개발로 스마트 홈 환경을 강화하고 있다. 예컨대, 엔비디아는 AI 하드웨어와 관련된 도구 및 서비스를 중심으로 생태계를 구축하는 반면, 삼성전자는 다양한 전자 제품에서 AI를 접목해 스마트한 기술 환경을 선도하고 있다. 두 기업은 각자의 강점을 바탕으로 AI 분야에서 세계 각국과 경쟁하며 주도권을 놓고 다투고 있다. 한편 반도체 기술의 지속적인 발전에 따라, 서로의 강점을 지닌 분야를 잠식하고 있는 인텔과 엔비디아의 싸움에 세계 반도체가 흥미진지하게 지켜보고 있다. 인텔과 엔비디아는 모두 압도적인 자금력과 연구 및 개발 능력을 보유하고 있어, 반도체 산업 내에서의 핵심적인 위치를 계속 유지할 것으로 전망된다. 산업 전문가들은 엔비디아에서 촉발된 반도체 산업의 독점적 구조 변화를 산업의 건강한 발전의 일환으로 평가하며, 이로 인해 경쟁이 활성화되어 더 우수한 기술 및 제품이 시장에 등장할 것이라는 기대감을 드러냈다.
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
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