AI로 추락했던 보잉, AI로 다시 난다

오춘호 선임기자

입력2021.04.28 23:08 수정2021.04.29 05:37

사고 일으켰던 737 맥스 보완해 다시 운항
매일 수억개 데이터분석, 자율비행시대 연다

보잉과 호주공군이 개발한 무인 전투기 로열윙맨이 2월말 첫 비행을 하고 있다. 호주 국방부홈페이지

지난 2월 미국 보잉사와 호주 공군은 공동 개발한 무인전투기 로열 윙맨의 활주로 고속 주행 시험에 성공했습니다. 로열 윙맨은 조종사가 직접 통제하지 않는 인공지능(AI) 무인전투기입니다. 항속거리가 3700km나 되는 전투기입니다. 물론 보잉은 이 AI 전투기를 더욱 더 확장해 AI 민간 항공기로도 개발할 계획입니다. 이른바 자율비행 시대의 개막입니다. 보잉의 미래는 결국 AI에 의한 자동화에 달려있다고 본 것입니다.

자율 항공기에 앞선 자율전투기 비행 성공

보잉이 AI에 관심을 기울인 건 어제오늘의 일이 아니었습니다. 보잉은 이미 1990년대부터 자동항법장치를 운영해왔습니다. 일종의 인공지능 소프트웨어라고 할 수 있습니다. 하지만 보잉은 지난 2018~2019년 신형항공기 737 맥스(MAX)8의 연이은 추락을 겪었습니다. 첫 번째 사고는 2018년 10월 인도네시아의 라이언 에어에서 발생했으며 이로 인해 탑승객 189명 전원이 사망했습니다. 첫 번째 사고 후 130여 일 만인 2019년 3월 10일 에티오피아에서 두 번째 추락 사고가 일어났습니다. 두 번째 사고 역시 탑승객 157명이 모두 목숨을 잃었습니다. 이 사고의 원인으로 지목된 게 737 맥스에 새롭게 탑재된 MCAS(Maneuvering Characteristics Augmentation System)의 오작동이었습니다. MCAS는 기체 엔진을 보완해 기체의 안전성을 유지하도록 하는 소프트웨어였습니다. AI의 하나였습니다. 이 사고가 일어나면서 미국 언론계는 들끓었습니다. AI의 실패를 대대적으로 보도하고 AI의 안전과 보안에 문제가 있다고 지적했습니다. 주가도 급락했습니다. 보잉도 잘못을 인정하고 소프트웨어를 곧바로 보완했으며 AI 개발을 중단하기도 했습니다. 그러나 2년이 지난 뒤 지난해 11월 미연방항공청(FAA)은 737맥스의 안전성이 확보됐다고 판단해 운항과 판매 개시를 허가했습니다. 이미 항공회사인 사우스웨스트 등에선 737맥스를 이용한 항공기의 운항을 시작했습니다.

보잉이 다시 AI에 매진하고 있습니다. 사고났을 때 정리하려던 AI 연구팀들도 다시 가동하고 있습니다. 보잉이 자랑하는 건 매일 쌓이는 엄청난 데이터입니다. 현재 개발되는 항공기들은 비행기 머리에서 꼬리까지 비행기 상태를 추적하는 센서와 회로가 있습니다. 이를 통해 수억 개의 데이터가 처리되면서 비행기의 이상 징후를 포착하고 있습니다. 더불어 항공기가 언제 보수 유지가 필요한지도 모니터링합니다. 이런 역량 축적을 통해 이전에 추진하던 무인 항공기에 다시 힘을 쏟고 있습니다.
보잉이 생각하는 무인기는 무인 여객기보다 무인 화물기입니다. 무인 여객기가 보편화되는 것보다 무인 화물기가 더욱 주목받을 것이라는 전망이 우세하다는 판단에서입니다. 보잉은 화물기 시장이 향후 20년 동안 60%이상 성장할 것으로 예상합니다. 2039년까지 2430대의 화물기가 새로 선보일 것으로 전망했습니다. 그중 930대가 대형비행기이고 제트기가 1500대 정도 될 것으로 보입니다.

무인 화물기에 관심… 도심형 자율비행기도 개발

이들 화물기를 조종하려면 충분한 조종사 인력이 필요합니다. 공항도 많이 세워야 하고 공항 인력도 많이 필요합니다. 하지만 조종사 인력이 충분한 건 아닙니다. 무인 화물기가 활용될 수 있는 이유입니다. 보잉은 이미 최대 500파운드(226.80kg)를 운송하도록 설계된 무인 전기 화물기 운항을 테스트했습니다. 장기적으로는 무인 화물기 전용 공항도 마련할 예정입니다. 이곳에는 무인관제탑으로 비행기들이 오갈 수 있을 것입니다. 이미 X 윙 등 스타트업들이 자율항공 화물기를 운영하기도 합니다.
도시에서 날 수 있는 수직이륙용 무인비행기도 보잉의 새로운 영역입니다. 보잉이 인수한 오로라플라이트사이언스는 우버와 협력해 플라잉 택시 노선망 구축을 추진하기도 했습니다. 조종사가 비행 중에 사고를 일으키면 가장 가까운 공항과 지형 날씨 및 항공 교통 관제 기능이 있는 무선 통신을 고려해 안전한 착륙을 위해 항공기를 자동으로 가져오는 패닉 버튼을 누를 수 있는 오토랜딩 시스템도 마련했습니다.
이처럼 AI와 함께 자동항공 시대가 바짝 앞에 다가왔습니다. 21세기의 항공산업은 새로운 패러다임으로 짜일 것 같습니다.
오춘호 연구위원

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데이터는 기업의 만병통치약 아니다

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한국전자통신연구원 - AI 종합서비스 연구기관으로 거듭난다

요즘 ‘인공지능(AI)’이라는 말은 더 이상 전문가의 전유물이 아니다. 정체가 무엇인지 정확하게는 모르나 미래 산업을 책임질 엄청난 기술이라는 것은 모두가 인지하고 있다. ‘인공지능’이라는 말을 들으면 우리는 흔히 바둑의 황제 ‘알파고’ 또는 애플의 ‘시리’와 같은 인공지능 비서 등을 떠올리게 된다. 신기하기도 하고 이해하기도 쉽다. 하지만 정작 알파고를 개발한 영국의 ‘딥마인드’ 사는 2017년부터 3년간 10억달러 이상을 까먹었다. ‘딥 강화학습’이라는 엄청난 원천기술을 개발하고 이를 증명했는데도 말이다. 반면 인공지능 기술을 클라우드서비스에 결합한 아마존의 AWS 서비스는 연간 400억달러의 매출을 기록하고 있다. 국내 철강 기업인 포스코는 인공지능과 사물인터넷을 용광로에 적용해 일일 용선량을 240톤이나 늘렸다고 한다. 이 두 가지 사례의 차이점은 무엇일까.인공지능 기술은 핵심 알고리즘만으로는 가치를 창출하기 어렵다. 인공지능 기술이 컴퓨팅이나 통신, 센서기술 등과 같은 정보통신기술(ICT)을 만나 ‘인공지능 서비스(또는 제품)’가 될 때 비로소 화려한 빛을 발하게 된다. 요즘 화두가 되고 있는 자율주행 자동차의 경우도 주변 사물을 인지하고 상황을 이해하는 인공지능 기술이 핵심이지만 이를 도와주는 카메라나 레이더, 라이더와 같은 각종 센서, 인공지능 반도체, 차량과 사물 간 통신(V2X·Vehicle to Everything) 기술 등이 어우러져 가능한 것이다. ETRI는 과거 ICT 전문 정부출연연구기관이었으나 2019년부터 ‘국가 지능화 종합연구기관(National AI Research Institute)’으로 탈바꿈하기 시작했다. 필자가 몸 담고 있는 ‘인공지능연구소’도 그때 탄생했다. 인공지능연구소에서는 AI 핵심 알고리즘 연구뿐만 아니라 인공지능 서비스를 구현하기 위한 인프라 기술인 AI 반도체 및 컴퓨팅기술, 그리고 자율주행 자동차, 지능로봇, 드론과 같은 모빌리티 분야 AI 응용서비스 기술도 함께 연구하고 있다. 국내에 인공지능을 연구하고 있는 많은 기관들이 있지만, 이처럼 AI 서비스를 위한 전방위 기술을 함께 연구하는 조직은 거의 없는 상황이다. 짧은 기간임에도 AI 서비스 지향적인 조직이 탄생할 수 있었던 것은 과거 수십 년간 쌓아온 ETRI의 ICT 실력이 기반이 되었음은 자명하다.ETRI가 인공지능 분야에서 일궈낸 성과를 몇 가지 살펴보자. 언어지능을 대표하는 ‘엑소브레인(ExoBrain)’은 심층 질의응답 기술로써 인간의 언어를 이해하고 인간에게 전문지식을 제공하는 기술이다. 2016년 장학퀴즈 왕중왕전에서 인간과 대결해 우승한 뒤 현재 국회도서관에 설치돼 국회의원의 입법 활동을 돕고 있다.시각지능의 ‘딥뷰(Deep View)’는 사물을 인식하는 단계를 넘어서 영상의 의미를 이해하는 기술이다. CCTV에 적용돼 서울과 대전, 세종시 등에서 불법 쓰레기 투기를 단속하거나 안전사고를 빠르게 인지해 조치하는 등 다양한 서비스에 적용 가능하다.음성인식기술은 EBS의 ‘펭톡’이라는 ‘대화형 외국어 교육 서비스’에 올해 3월부터 적용돼 우리나라 초등학교 6000여 곳에서 서비스되고 있다. 인공지능과 학생 간 1:1로 영어대화 연습이 가능하다. 인공지능 영어 원어민 선생님이 투입된 것이다. AI펭톡은 ETRI가 1990년대부터 개발해 온 음성인식과 자연어 대화처리 기술의 집약체라 할 수 있다. 공교육에 대규모로 AI를 활용한 외국어 교육을 도입한 사례는 세계에서 처음이다.이처럼 인공지능을 효율적으로 수행하기 위해서는 컴퓨팅 기술도 아주 중요하다. ETRI에서 개발한 AI 반도체 알데바란(AB9)은 초당 40조 개의 부동소수점연산이 가능한 고성능 반도체이면서 전력효율도 세계 최고 수준이다. 500원 동전 크기 칩이 형광등을 하나 켜는 수준의 전기로 매우 똑똑한 계산이 가능한 셈이다. 이 칩은 AI서버 시스템, 자율주행차나 드론 등에 적용 가능하며 현재 관련 기업들과 협력해 개발을 진행 중이다.인공지능 응용서비스로써 주력하고 있는 모빌리티 분야의 연구도 빼놓을 수 없다. 앞서 언급한 인공지능 핵심기술과 인프라 기술을 융합하여 자율주행(4단계) 차량용 플랫폼을 개발하고 있다. 이미 자체 개발한 AB9 반도체에 자율주행용 AI SW를 탑재해 제한된 구간의 자율주행 테스트를 마쳤다. 2021년에는 ETRI 내부 순환 셔틀 ‘오토비(AutoBe)’ 서비스를 선보일 계획이다. 이젠 ETRI를 방문하게 되면 운전자가 없는 자율주행차를 타고 원하는 연구동으로 이동이 가능할 것이다.그렇다면 ETRI가 지향하는 연구의 방향은 어디로 향하고 있을까. ETRI는 이미 ‘기술발전지도 2035’라는 로드맵을 만들어 2035년에 우리가 맞이하게 될 미래사회의 신개념 형상을 그려냈다. 새롭게 설정된 ETRI의 역할과 책임(R&R)에 도전성을 더해 15년 후 미래상을 제시하고 이를 통해 국가 지능화를 실현하기 위한 기술발전지도를 만들었다.인공지능(AI)은 국가 지능화에 앞서 중요한 길라잡이가 되어 경제·사회 발전의 새로운 기제(機制)가 될 것이다. 이는 ‘개인의 지능화’, ‘사회의 지능화’, ‘산업의 지능화’, ‘공공의 지능화’ 등 사회 전반을 아우르고 있다. 개인의 지능화를 통해 누구나 쉽게 지능정보를 활용하며 창의적이고 가치 있는 일을 추구할 기회가 마련될 것이다. 또 사회의 지능화를 통해 노인, 장애인, 사회적 소외계층 등 도움이 필요한 사람에게 사회적 지원이 강화될 것이다. 산업의 지능화는 생산효율을 향상시킴으로써 지속 발전을 가능하게 하며 산업경쟁력을 강화시킬 것으로 기대된다. 마지막으로 공공의 지능화를 통해 국가 차원은 물론 인류의 행복을 저해하는 미래의 문제나 걱정거리가 해결될 것이다.앞서 강조했듯 인공지능이 만들어낼 미래의 서비스 형상을 먼저 정의하고 이를 실현할 기술을 개발하는 것이 ETRI의 인공지능 R&D 전략이다. 이는 ICT 강국인 대한민국의 저력을 기반으로 인공지능 기술이 꽃을 피우는 형상이며, 이 중심에서 ETRI의 연구자들은 열심히 달려 나갈 채비가 돼 있다.