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ETRI, ITU서‘선한 영향력을 미치는 AI 기술’발표

- ITU 주관 『AI for Good』 글로벌 서밋에 세션 개최

- 환경·교육·사회안전 분야 AI 기술 온라인 발표

한국전자통신연구원(ETRI)이 그동안 연구 개발한 인공지능(AI) 기술 중 사회문제나 전 지구적 공통문제 해결 등 인류에게 긍정적 영향을 미칠 수 있는 기술을 전 세계에 발표한다.

ETRI는 국제전기통신연합(ITU)이 개최하는 『AI for Good』 글로벌 서밋에 단독 세션으로 참가해 연구진이 개발한 ▲녹조 예측 기술(10월 8일) ▲외국어 학습 기술(10월 15일) ▲지능형 영상보안 기술(11월 3일) 등을 발표한다고 밝혔다.

먼저, 연구진이 발표하는 녹조 예측 기술은 녹조 발생으로 인한 수질 피해를 최소화하기 위해 인공지능 기술을 기반으로 녹조를 예측하는 기술이다. 기상, 수질, 수위, 댐 운영 등 정보 수집 및 학습을 통해 녹조 발생 가능성을 보정, 예측하는 기술로 시뮬레이션 모델 및 딥러닝 기술이 결합됐다.

외국어 학습 기술은 외국어를 습득하기 위해 교육 비용을 절감하는 인공지능 기반의 외국어 학습 기술이다. 주제 및 챗봇 기반 하이브리드 자유대화처리 기술 등을 활용해 비원어민의 영어와 한국어 구사에 따른 오류를 검출해 피드백을 제시하는 기술이다. 올해 개발 및 시범서비스를 완료해 내년부터 공교육에 도입될 예정으로 사교육비, 다문화 가정의 언어소통 문제 해소 등 사회문제 해결에 크게 기여할 전망이다.

지능형 영상보안 기술은 다양한 보안위협으로부터 CCTV 등 사회안전 인프라 및 국민의 프라이버시를 보호하기 위한 기술이다. 인공지능 영상보안기술 개발을 통해 CCTV 영상 등 실데이터 활용 급증에 따른 개인 프라이버시 침해, 영상 오·남용 등 잠재적 위험을 원천 차단하고 고신뢰 인프라를 보장함으로써 국민의 안전을 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

ETRI 김명준 원장은“전 세계가 AI의 미래를 함께 고민하고 의견을 공유하면서 선한 방향으로 이끄는 것이 매우 중요하다. AI는 이미 인간 생활에 밀접하게 다가와 있고 산업과 인프라, 사회에 다양하게 영향을 미치는 패러다임이 될 것이다”고 말했다.

ETRI 특별 세션은 10월 8일 오후 4시 30분(한국시간)에 녹조 예측 기술을 시작으로 세 차례에 걸쳐 온라인으로 공개된다. 이후 10월 15일 동일한 시각에 외국어 학습 기술, 11월 3일에는 지능형 영상 보안 기술을 선보인다. ETRI가 발표하는 기술은 과학기술정보통신부 사업의 일환으로 진행되었다.

AI for Good 행사는 2017년 스위스 제네바에서 처음 시행되어 건강, 교육, 에너지 및 환경 보호 등 AI 관련 정보를 공유한 바 있다. 각 나라의 기관, 언론 등 여러 분야 대표들이 참여하는 본 행사는 매년 참가자가 꾸준히 증가하고 있다. 올해는 COVID-19의 영향으로 오프라인 참가 대신 온라인 행사로 대체되었다. <보도자료 본문 끝>

참고1

세부기술 설명

ETRI는 과기부의 기술개발 요구사항을 받아 59개월(18.2.1.~22.12.31.) 동안 녹조 예측 기술개발을 수행하고 있다. 녹조 예측 기술은 기상, 수질, 수위, 댐 운영 등의 정보를 수집하고 학습하여 녹조가 발생 가능성을 사전에 예측하여 예방적 관리 대책을 추진함으로써 매년 반복되는 녹조에 대한 국민의 불안감을 줄이고, 식수원 관리에 도움을 줄 전망입니다. 녹조 예측 과제는 대청호를 기반으로 연구를 진행하였으며 수질 데이터는 결측률이 높고 녹조가 발생하는 비율이 낮은 관계로 불균형한(imbalance) 특징을 갖고 있으므로 이를 딥러닝 방법으로 보정하고 보완한다. 기존 시뮬레이션 모델과 딥러닝 기술을 결합하여 단일지점 뿐 아니라 면단위의 공간적 녹조 예측이 가능하다.

인공지능 기반의 외국어 학습 기술은 과기부의 기술개발 요구사항을 받아 5년 이상 (`15~현재) 기술개발을 수행하고 있다. 영어와 한국어에 대해 유창성이 떨어지는 비원어민 발화에 대한 주제 및 챗봇 기반 하이브리드 자유대화처리 기술, 비원어민 발성에 대한 고성능 음성인식 기술 및 유창성 수준을 제시하는 발음평가 기술, 대화내 문법 및 표현 오류를 검출하고 교육적 피드백을 제시하는 기술 확보를 통해 누구나 쉽게 원어민과 대화하는 학습 효과를 가질 것으로 기대한다. 특히 본 기술은 올해 개발 및 시범서비스를 완료하고 내년부터는 공교육에 도입될 예정으로 과도한 영어 사교육비, 다문화 가정의 언어소통 문제 해소 등 사회문제 해결에도 기여할 전망이다.

인공지능 기반 지능형 영상보안 기술은 과기부 사업의 일환으로 몇 년간 핵심기술이 집중적으로 연구되고 있으며, 현재는 상용화 가능 수준에 있다. 인공지능 CCTV 기술이 급속도로 보급, 발달하여 범죄, 사고, 재난·재해 등 국민의 안전을 위협하는 많은 사회안전 문제를 해결하고 있지만, 이로 인하여 발생하는 프라이버시 침해와 같은 보안 역기능에 의한 피해도 증가하고 있다. 따라서 인공지능 영상보안기술 개발을 통해 CCTV 영상 등 실데이터 활용 급증에 따른 개인 프라이버시 침해, 영상 오·남용 등 잠재적 위험을 원천 차단하고 신뢰 인프라를 보장함으로써 국민의 안전을 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

참고2

인공지능 기반 녹조 예측 기술 개념 및 내용

[개념도]

[인공지능 기반 녹조 예측 기술 개념]

ㅇ 녹조 발생 시 억제 방책을 조기 투입하여 비용 절감 및 효과 증대를 얻기 위한 광역 실시간 녹조 모니터링 및 인공지능 기반 예측 기술

ㅇ 2022년까지 금강 대청호를 대상으로 실시간 녹조 제어 시스템 구축을 목표로 개발 진행 중

[인공지능 기반 녹조 예측 기술 추진배경 및 경과]

ㅇ (배경) 폭염, 가뭄, 기온 상승 등의 기후 변화와 물부족에 따른 유속 변화로 인해 녹조로 인한 피해가 점증되고 있음. 심각한 녹조로 금강과 낙동강에서 물고기가 떼죽음을 당하고, 녹조에서 독소 물질이 검출되기도 하면서 식수원의 안전 문제가 부각됨

ㅇ (2017년 9월, 과기정통부) 20대 국정전략 세부 기술 중 국민 안전과 생명을 지키는 안심 사회와 관련해 ‘녹조 대응 신기술’ 대두

ㅇ (2018년 5월) 제 39차 국정현안점검조정회의에서 4대강 보 연중 상시개방과 녹조 유발 오염물질 집중 저감기간을 설정하는 ‘여름철 녹조 대응 및 관리 대책’을 심의, 확정

ㅇ (2018년) 머신러닝 성능 향상을 위한 불균형한 수질 데이터 보정, 증식 기술 개발

ㅇ (2019년) 수리 수질모델 시뮬레이션 기술과 머신러닝을 결합한 영역 대상 녹조 예측 기술 개발

참고3

인공지능 기반 영어학습 기술 개념 및 내용

[개념도]

[영어학습 기술 개념]

ㅇ 비원어민 발성에 대한 주제 및 챗봇 기반 자유대화처리

ㅇ 대화중 문법 및 표현 오류를 검출하고 교육적 가이드 제시

ㅇ 비원어민 발성에 대한 정확도 높은 음성인식

ㅇ 비원어민 발음에 대한 유창성 수준을 제시하는 발음평가

[영어학습 기술 추진배경 및 경과]

ㅇ(배경) 비원어민 발성에 대한 높은 정확도의 음성인식 및 대화처리 등 원천기술을 개발하고 궁극적으로 원어민을 대신하는 말하기 학습도구로 활용함으로써 영어 사교육비 및 교육격차 해소 등 사회문제해결에 기여

ㅇ(성과) 영어 말하기학습 기술이전, 상용화 밀착지원에 따라 사업화 및 수출 성공. 특히 공교육 서비스로서 교육부의 영어말하기 연습시스템에 적용, 문체부 세종학당의 한국어 말하기 학습 서비스에 적용

참고4

인공지능 기반 지능형 영상보안 개념 및 내용

[개념도]

[지능형 영상보안 개념]

ㅇ CCTV 등 영상 수집, 저장, 관제, 지능형 분석 등으로 인하여 발생하는 보안 역기능 발생을 원천적으로 차단하고 신뢰할 수 있는 CCTV 사회안전인프라 구축을 위한 SW

개인 프라이버시 침해 방지, CCTV 영상 오·남용 방지 기술

CCTV 영상의 전주기 기밀성(Confidentiality), 무결성(Integrity) 보장

ㅇ 공공 CCTV 영상뿐만 아니라, 민간 클라우드 서비스를 통해서 댁내까지 확대되고 있는 CCTV의 신뢰성을 보장하고 국민이 안심할 수 있는 영상보안인프라 구축

[지능형 영상보안 추진배경 및 경과]

ㅇ (배경1) 최근 범죄가 점점 대형화, 흉악해짐에 따라 CCTV의 대수가 매년 급증하고 있으며, 지능형 CCTV의 운용이 확대되고 있음

* 국내 CCTV의 대수는 약 1,000만대 이상이 운용되고 있으며, 공공용 CCTV는 100만대, 민간용 CCTV는 900만대 이상으로 잠정 집계되고 있음(2019년 기준)

ㅇ (배경2) 민간용 CCTV 설치가 증가함에 따라, 홈 IoT CCTV와 같이 민감한 사생활 공간까지 확대되고 있어, 이에 따른 보안 사고가 연이어 발생하고 있음

* IP카메라와 공유기 해킹 SW가 중국에서 18위안(약 3,000원)에 판매되고 있으며, 가정 내 CCTV를 해킹해서 유출된 몰카 영상이 성인사이트에 판매되고 있음(2017년)

* 국내에서는 반려동물 감시용 IP카메라 264대를 해킹해서 여성의 은밀한 사생활 영상을 훔쳐보고 저장한 사건 발생(2018년)

ㅇ (경과) 상용 IP 카메라 탑재 시험 완료, NVIDIA Jetson TX2 보드 탑재 및 성능시험 완료, 영상 휴먼검출/식별 딥러닝 모델 연동형 프라이버시 마스킹 및 복원 시험 완료

* 사업화를 위한 기술이전 및 수요처 요구사항 분석 중