미국 할리우드 영화 ‘미션임파서블’을 보면 사람 얼굴을 찍자마자 3차원(3D) 프린터로 가면을 만드는 장면이 나온다. 가면을 쓰면 누가 진짜인지 헷갈릴 정도로 완벽한 모사품이다. 2차원 사진을 3차원 데이터로 완벽하게 변환하는 기술이 있어야만 가능하다. 이 기술은 대수기하학으로 구현한다.
2차원 엑스레이는 싸지만 많은 인체 정보를 담지 못한다. 3차원 컴퓨터단층촬영(CT)은 비싸지만 몸 구석구석을 들여다본다. 엑스레이 사진 몇 장만으로 고가의 CT 영상을 대체할 수 있을까. 역시 대수기하학적 알고리즘을 짠다면 불가능한 일이 아니다.
인공지능(AI) 기반 의료기기업체인 뷰노의 창업자 정규환 기술이사(뒤쪽)가 의료영상 데이터를 분석하고 있다. /강은구 기자 egkang@hankyung.com 딥러닝 알고리즘 개발 경쟁
현동훈 서울대 수리과학부 교수는 이 같은 진단기술을 구현하기 위해 연구개발에 한창이다. 이 기술 개발에 앞서 습작단계로 최근 한 레이저 3D스캐너 알고리즘을 개발했다. 2차원 사진 한 장을 3차원 형상으로 바꿔주는 스캐너다. 2차원인 물체 주변에 좌표를 찍고 10차 다변수다항방정식을 풀어내 3차원 물체로 바꾸는 대수기하 알고리즘 ‘그뢰브너 기법’이 들어갔다. 벤처캐피털 등에서 반응이 좋아 에이치머신즈라는 회사도 창업했다.
현 교수는 “폐쇄회로TV(CCTV) 등에 찍힌 범인의 키 또는 체형 추정, 물류 로봇의 작업 정밀도 향상 등 다방면에 쓰일 수 있는 기술”이라고 설명했다.
수학 기반 인공지능(AI) 진단기술 발전 속도는 눈부시다. 영상 인식 딥러닝 알고리즘인 컨볼루션신경망(CNN)이 2012년 이후 크게 발전하면서부터다. 구글은 2016년 12만여 개의 안저 이미지를 분석해 당뇨성 망막병증 초기 진단율을 96%까지 끌어올렸다는 논문을 미국의사협회지(JAMA)에 실었다. 이듬해 미 스탠퍼드대 연구진은 CNN을 통해 13만여 개 피부암 사진을 분석해 진단율을 전문의 수준으로 끌어올렸다고 과학전문지 ‘네이처’에 발표했다.
MRI와 CT영상을 합성도 해
최근 의료계에서 가장 주목받는 딥러닝 알고리즘은 생성 적대관계 신경망(GAN: generative adversarial network)이다. 구글에서 AI 개발을 책임지다 최근 애플로 옮겨간 이언 굿펠로가 2014년 내놓은 GAN은 진짜 이미지와 가짜 이미지를 교차 학습하는 알고리즘이다. 실사와 전혀 분간이 안 되는 사람 사진을 스스로 만들어내는 것으로 유명해졌다.
독일 암센터 연구진은 2017년 자기공명영상(MRI)과 GAN을 접목해 진행성 전립선암 병변 구분 알고리즘을 만든 결과 판독이 전문의 수준에 육박했다고 보고했다. 서로 강점이 다른 MRI와 CT 영상을 합쳐 진단 정확도를 높이는 연구도 각국에서 하고 있다.
이때 서로 다른 영상 화소 간 불일치(기울기)를 ‘손실함수’로 보정하는 딥러닝 기법이 들어간다. 의료법상 AI 기기는 아직 의사의 진단 보조 역할에 머물고 있지만, 실력으론 이미 의사와 동등하거나 뛰어넘었다는 얘기다.
부정맥·간질 등도 수학으로 치료?
국내 최초로 AI 의료기기 인증을 받은 업체 뷰노는 내년 코스닥 상장을 준비 중이다. 이 업체의 골연령 측정 소프트웨어(SW) ‘뷰노메드 본에이지’는 서울아산병원 임상 후 의료기기 인증을 받았다. 삼성종합기술원, SK텔레콤 등에서 일했던 정규환 기술이사가 알고리즘 개발을 주도했다.
뷰노는 현재 흉부 CT로 폐암을, 안저 사진으로 녹내장 고혈압 등을 조기 진단하는 SW를 대학병원과 함께 개발 중이다.
양산부산대병원 이비인후과는 한국과학기술정보연구원과 함께 내시경 데이터 딥러닝에 기반한 후두암 조기진단 SW를 개발해 국내외 특허출원을 진행 중이다.
심장 박동의 동기화 현상을 수학적으로 모델링해 부정맥 등을 치료하는 연구분야도 있다. 미 하버드대 수학과 등에서 연구하고 있는 심혈관수학(cardiovascular math)이다. 심장근육의 동기화를 유도하는 페이스메이커 등 초소형 의료기기를 체내에 삽입하는 방식이다.
비슷한 원리로 간질(뇌전증)을 치료하려는 시도도 있다. 심혈관수학과는 반대로 동기화를 깨버리는 의료기기를 뇌 주변에 심는 치료법이다. 뇌파의 이상 동기화 때문에 발생하는 간질 특성을 감안했다.
수학의 대부분 분야가 4차 산업혁명 기술과 관련된다고 해도 지나치지 않다.최적화 알고리즘은 통상 ‘수학의 꽃’ 미분방정식으로 구현한다. 변수가 많아질수록 특정 변수의 변화에 따른 최적해(解)를 찾는 편미분이 필요해진다.인공지능신경망(ANN)이 대표적이다. ANN에 이미지 필터링 기능을 갖는 함수 ‘컨볼루션(합성곱)’을 넣은 게 딥러닝의 대표 알고리즘인 컨볼루션신경망(CNN)이다. CNN보다 더 진화한 최신 알고리즘, 생성 적대관계 신경망(GAN)도 미분이 필수요소다.비교적 단순한 인공지능(AI) 중 하나인 역전파 알고리즘 역시 수학을 기반으로 한다. 이는 비선형함수를 행렬 형태로 쌓아 1차 미분하는 것이다. 역전파는 TV 예능 프로그램 등의 ‘단어추정 게임’을 생각하면 쉽다. 한 단어를 보고 어떤 몸짓을 구사해 맞혀보라고 했을 때, 여러 사람을 거치면서 엉뚱한 단어로 바뀔 때가 있다. 이 과정을 역으로 밟아 애초의 단어에 접근하는 것과 비슷하다.위상수학은 ‘천재들의 무덤’이라 불릴 정도로 순수수학 가운데서도 최고 난도 분야로 꼽힌다. 위상수학자인 군나르 칼손 미국 스탠퍼드대 교수가 2008년 창업한 아야스디는 의료영상 내 특정 부위의 위상수학적 형태에 대한 빅데이터 분석을 진단기술로 연결한 스타트업(신생 벤처기업)이다.3차원 애니메이션 등 컴퓨터그래픽(CG) 기술을 구현하는 데엔 대수방정식 등 선형대수학이 주로 쓰인다. 빅데이터 사용 등에 필수적인 암호화 기술은 소인수분해 등 정수론에 기반한다. 소수의 단위가 무한히 커지면 이를 분해하는 게 불가능에 가깝다는 점을 역이용한다.송형석 기자 click@hankyung.com
“딥러닝 알고리즘이 벽에 부딪혔을 때 벽을 깨뜨리는 게 바로 수학입니다.”인공지능(AI) 소프트웨어 전문업체 애자일소다 최대우 대표(사진)의 말이다. 최 대표는 “AI의 약점은 곧 알고리즘의 약점”이라며 “이는 수학자들이 가장 잘 찾아내 극복할 수 있다”고 설명했다.애자일소다는 ‘기업 경영을 책임지는 뇌를 만들어 드립니다’란 슬로건을 내걸고 2015년 창업한 스타트업(신생 벤처기업)이다. ‘날렵한 소프트웨어로 정의된 인공지능(Agile software defined AI)’의 영문 앞자를 따서 사명을 지었다.컨볼루션신경망(CNN) 등을 이용한 이미지 학습, 방대한 텍스트(글자)를 하나의 점으로 만드는 정보압축기술 등이 핵심 기술이다. 삼성화재 한화생명 한화손해보험 보험개발원 등 금융권을 중심으로 납품하며 빠르게 성장 중이다.이 업체의 이미지 인식 알고리즘 ‘네이키드소다’는 사고차량 사진을 찍으면 자동으로 견적을 내준다.최 대표는 서울대 계산통계학과를 우등으로 졸업하고 미국 럿거스대에서 ‘확률부등식’이란 고도의 수학을 주제로 박사학위를 받았다. 한국외국어대 통계학과 교수인 그는 2010년 미국에서 안식년을 보내면서 2008년 글로벌 금융위기 여파를 AI와 빅데이터로 극복해내는 구글 등 글로벌 기업들을 생생히 지켜봤다.최 대표는 ‘주석 달기(annotation)’ 등 AI 설계엔 보이지 않는 무수한 단순 반복작업이 들어간다고 설명했다. 주석 달기는 특정 이미지 또는 데이터 등에 표시를 달아 반복학습을 시키는 딥러닝 과정 중 하나다.“테슬라 자율주행자동차가 갑자기 나왔겠습니까. 아프리카 케냐 등에서 차선, 차량, 행인, 신호, 표지판 등 무수한 이미지에 주석을 달면서 반복학습을 시켰어요. 이런 과정은 공개하지 않았지만 정말 어마어마한 시간과 비용이 들었을 겁니다.”그는 주 52시간 근로제, 급격히 오르는 최저임금 등으로 국내에선 이 같은 ‘주석 달기’ 작업을 감당할 수 없어 베트남 등으로 관련 사업부 이전을 검토하고 있다.이해성 기자 ihs@hankyung.com
이달 말 국내 최초로 변호사와 인공지능(AI)이 대결한다.한쪽은 변호사들, 다른 쪽은 AI와 협업한 변호사들이 어느 쪽이 업무수행 능력이 뛰어난지를 겨룬다. 변호사 자격증이 없는 일반인이 AI의 도움을 받아 변호사보다 법률 사무를 더 잘 처리할 수 있는지도 평가한다. AI와 변호사 중 누가 더 빠르고 정확하게 법률 계약서를 검토할 수 있을지, 법률(legal)과 기술(technology)을 결합한 ‘리걸테크’가 앞으로 법률 서비스의 문턱을 얼마나 낮출 수 있을지 법조계 안팎의 관심이 높아지고 있다.AI vs 변호사, 누가 더 빠르고 정확할까18일 법조계에 따르면 한국인공지능법학회(회장 이상용)와 사법정책연구원(원장 강현중) 주최로 오는 29일 열리는 ‘법률AI컨퍼런스’의 부대 행사인 ‘알파로 경진대회’의 참가 접수를 마감한 결과 총 10개 팀의 출전이 확정됐다. 대회 사무국 관계자는 “변호사들의 대회 참가 신청이 쏟아져 당초 예상보다 일찍 접수를 마감했다”고 밝혔다.대회에선 AI와 변호사 및 일반인이 협업하는 ‘AI팀’과 변호사 단독 혹은 2명으로 구성된 ‘인간팀’이 제한시간 50분 동안 근로계약서 3개를 검토하게 된다. AI팀은 변호사와 AI, 일반인과 AI로 각각 구성된 2팀이 참가한다. 인간팀은 총 8팀이 참가할 예정이다. 이들은 모두 익명으로 참가한다. 심사위원장을 맡은 이명숙 변호사는 “AI와 인간의 ‘협업지능’이 보여줄 미래 법률서비스의 무한한 가능성을 살펴볼 기회가 될 것”이라고 설명했다.AI의 도움을 받은 변호사나 일반인이 계약서상 누락된 항목과 위법한 요소를 얼마나 빠르고 정확하게 잡아낼 수 있느냐가 ‘관전 포인트’다. 주최 측 관계자는 “AI팀 중 하나는 변호사가 AI를 운용하고, 다른 한 팀은 일반인이 AI를 운용해 과제를 푼다”며 “법률 전문가와 일반인이 AI를 사용해 내놓는 결과물이 어떻게 다른지 비교하는 것도 흥미로운 포인트”라고 설명했다.대회에서 사용될 AI는 국내 스타트업(신생 벤처기업)인 인텔리콘메타연구소에서 개발한 법률 독해 프로그램 ‘C.I.A.(Contract Intelligent Analyzer)’다. ‘C.I.A.’는 계약서 내용을 통째로 읽고 이해한 뒤 계약서의 위험요소와 누락항목을 5~10초 만에 찾아낼 수 있는 것으로 알려졌다. 개발 초기 단계로 아직 학습된 데이터양이 많지 않아 중학생 정도의 지능을 가지고 있는 것으로 전해졌다.해외에선 AI가 변호사들을 상대로 ‘판정승’을 거둔 바 있다. 이스라엘의 스타트업인 ‘로긱스’가 자체 개발한 AI와 변호사들에게 각각 5건의 비밀유지계약서를 검토하도록 한 결과, AI는 26초 만에 모든 계약서의 검토를 마친 데 비해 변호사들은 평균 92분이 걸렸다. 결과물의 평균 정확도는 AI가 94%로 변호사 평균(85%)보다 높았다.전 세계 리걸테크 업체 900개AI는 이미 국내 법률 업무에 활용되고 있다. 국내 10위권인 법무법인 대륙아주는 지난해 국내 로펌 중 처음으로 법령 및 판례를 검색해주는 AI ‘유렉스’를 도입해 업무에 활용 중이다. 대법원은 2021년 시행을 목표로 빅데이터 기반의 ‘지능형 차세대 전자소송 시스템 구축’ 사업을 추진하고 있다. 헌법재판소도 최근 태스크포스(TF)를 꾸리고 ‘AI 헌법연구관’을 도입하는 작업에 착수했다.리걸테크는 국제적인 흐름이다. 미국 스탠퍼드 법학전문대학원(로스쿨) 코덱스 연구소에 따르면 전 세계 리걸테크 관련 등록 업체는 900개가 넘는다. 미국 뉴욕의 대형 로펌 베이커앤드호스테틀러가 고용한 AI 변호사 ‘로스’는 초당 10억 장의 판례를 검토한다. 일종의 ‘AI 검사’인 ‘컴퍼스’는 법정에서 폭력 사범인 피고인의 재범 가능성을 분석한다. 영국 중대범죄수사청(SFO)은 항공 엔진 제조사인 롤스로이스 PLC의 불법 로비 혐의를 수사하는 데 법률 AI를 활용하기도 했다.신연수 기자 sys@hankyung.com
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