문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (3)   지난 호에서는 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보았다. 사회적으로 문제가 되었던 인감도장의 진위문제 판단을 위한 이미지 분석을 통한 유사도 조사 사례도 소개하였다. 또한 근래에 문제가 되었던 천경자 화백과 이우환 화백의 작품으로 위작 시비가 일었던 사례도 간단하게 살펴보았다. 이번 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 살펴보도록 한다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제도 함께 생각해 본다. 목적 없이 촬영되는 사진이 과연 존재할까 하는 문제도 함께 생각해 보려고 한다. 그리고, 촬영된 이미지 데이터를 효과적으로 활용하기 위하여 필요한 관련 지식, 경험, 안목의 중요성에 관해서도 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스 제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스 제8회 목판본 고서 데이터베이스 제9회 금속활자본 고서 데이터베이스 제10회 근대 서지 데이터베이스 제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com 홈페이지 | www.wafermasters.com   역사 퍼즐(시간적 공간적 퍼즐) 조각 퍼즐(jigsaw puzzle)은 완성된 이미지를 여러 조각으로 분할하여 분할된 이미지를 여러 가지 조합으로 평면에 배치하여 본래의 이미지가 되도록 만들어 가는 게임이다. 모든 이미지는 어느 특정한 시각에서의 정보이다. 즉, 조각 퍼즐은 어느 특정한 시각의 이미지 정보를 공간적으로 분리해 놓은 것을 맞춰가는 것이다. 퍼즐의 모든 조각은 동일한 시각 또는 정지된 이미지의 일부이다. 동영상에서 한 장의 이미지를 뺐다면 그 이미지는 시간의 흐름 속에서 바로 앞의 장면과 바로 다음 장면의 사이에 해당하는 정보이다. 시간적인 전후 관계를 맞춰 가는 시간적 퍼즐이다. 역사 연구는 이러한 시간적, 공간적, 사회적, 문화적 다차원 퍼즐이라고 할 수 있다. 2023년 10월15일 광화문 월대(月臺)가 복원되고 새로운 현판이 공개되었다. 역사적 기록을 통한 고증을 거쳐 1865년에 흥선대원군에 의해서 경복궁 중건이 시작되어 1867년에 완성될 당시의 모습으로 복원되었다. 중건 당시의 완벽한 모습은 아니지만 조금씩 원형에 가까워져 가고 있다.   그림 1. 광화문 사진으로 풀어 보는 역사 퍼즐(사진이 촬영된 순서 맞추기)   <그림 1>에 다른 시기에 촬영된 다섯 장의 광화문 사진을 소개하였다. 광화문의 모습이 시대에 따라 어떻게 변화되었는지, 시간을 축으로 역사 퍼즐에 도전해 보는 것도 좋을 것 같다. 어떤 순서로 사진이 촬영된 것이며 어느 시기에 촬영된 것인지 함께 생각해 보자. 모든 사진이 촬영된 시기에 직접 현장을 방문한 사람이라면 쉽게 알 수 있는 문제이지만, 사진이 촬영된 시기의 폭이 약 100년 가까이 되니 현장을 방문했던 사람이라도 이미 고인이 되었거나 기억이 분명하지 않을 수도 있다. 사진의 특징, 풍경, 건물, 차량 등 다양한 정보와 자신이 알고 있는 역사적 사실(데이터베이스)을 바탕으로 추정하는 과정을 거쳐서 결론을 얻게 될 것이다. 자신이 내린 결론에 확신이 없는 경우도 있을 것이고, 확신하지만 데이터베이스나 기억이 사실과 달라서 오답을 하는 경우도 있을 것이다. 역사적 사실을 잘 알지 못하는 사람이라면 다섯 장의 사진 중에서 네 장(B, C, D, E)의 사진에는 큰 서양식 건물이 찍혀 있지만, 첫 번째 사진(A)에는 서양식 건물이 사라졌다는 사실로 힌트를 삼을 것이다. 또한 서양식 건물만 찍혀 있는 오래된 것 같은 사진(E)도 있으므로, 광화문이 서양식 건물을 세운 다음에 건립된 것으로 판단할 수도 있을 것이다. B, C, D의 사진은 지나가는 행인의 옷차림, 차량의 유무, 차량의 모델 등을 바탕으로 촬영된 순서를 유추하게 될 것이다. 사진 A는 광화문을 남겨두고 서양식 건물만 철거하는 가장 마지막에 촬영된 것으로 추정하게 될 것이다. 이러한 내용을 바탕으로 다섯 장의 사진이 촬영된 순서를 추정하면 E → B → D → C → A로 보는 것이 합리적이다. 실제의 촬영순서는 B → E → D → C → A이다. 사진에서 서양식 건물은 일제강점기에 지어진 조선총독부 건물이다. 당시에는 동양 최대의 근대식 건축물로 1912년 독일인 게오르그 라란데(Georg de Lalande)가 설계하고, 1916년에 광화문 뒤편 경복궁 내에 공사를 시작하여 1926년에 완공되었다.(B) 1945년 해방 후에는 미 군정 청사로, 1950년 6월 25일에 발발한 한국전쟁 직후에는 서울이 함락되어 조선인민군 청사로, 같은 해 9월 28일에는 UN군이 서울을 수복하여 1962년부터 대한민국 중앙청(정부 청사)으로 사용되었다. 1986년부터는 국립중앙박물관으로 사용되었으며, 김영삼 대통령 재임시절인 1995년 8월 15일에 철거를 시작하여 1996년에 철거가 완료되었다. 건물 철거 후 첨탑 부분은 천안 독립기념관에 전시되고 있다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (2)   지난 호에서는 이미지 데이터베이스와 문화유산 분야에서의 활용 사례를 소개하기에 앞서, 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성에 관하여 간단하게 소개하였다. 유로화 동전의 디자인을 예로 들어 이미지 데이터의 정보, 이미지 데이터의 정확도와 가치, 곡식과 금을 예로 든 순도의 중요성, 효용성과 가치에 관하여 설명하였다. 이미지 데이터와 추가 정보(metadata), 이미지 태깅(tagging)시의 중요성과 주의점을 간단한 손가락 표현인 V 사인과 엄지척 사인 두 가지의 경우를 예로 들어 소개하였다. 이번 호에서는 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보고자 한다. 아울러 회화 작품의 이미지 데이터베이스의 중요성도 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스 제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스 제8회 목판본 고서 데이터베이스 제9회 금속활자본 고서 데이터베이스 제10회 근대 서지 데이터베이스 제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 수 많은 인장이 찍혀 있는 김정희의 그림 ‘불이선란(不二禪蘭)’   서화와 인장 우리나라를 비롯해 중국, 대만, 일본, 베트남 등의 한자 문화권 국가에서는 서화 작품에 여러 가지의 인장이 찍혀 있는 경우가 많다. 이러한 인장을 낙관(落款)이라고 부른다. 글씨나 그림을 완성한 다음 작품을 완성한 시기와 장소, 자신의 이름, 호 등을 작품에 쓰고 인장을 찍는 것을 낙관이라고 한다. 작자가 누구이며 언제 완성한 것인지를 적는 의미 외에도 작품을 완성하는 의미를 지닌다. <그림 1>에 많은 인장이 찍혀 있는 조선 후기의 대표적인 서예가, 금석학자, 고증학자, 화가, 실학자였던 추사 김정희의 그림인 ‘불이선란(不二禪蘭)’을 예시하였다. ‘불이선란’은 김정희의 마지막 난초 그림으로 2023년 6월에 문화재청이 보물 지정을 예고하였다. 하나의 그림에 무려 15개의 인장이 찍혀 있다. 모두가 김정희의 인장일까? 모두 같은 날 찍은 낙관일까? 자세한 것은 뒤에 소개하기로 하고, 우선 낙관이라는 이름의 유래를 살펴보자. 낙관은 ‘낙성관지(落成款識)’의 줄임말로 알려져 있다. 옛날 중국에서 구리 또는 청동으로 만든 그릇이나 솥과 같은 동기(銅器) 등에 글자를 새기는 풍습이 있는데, 새겨진 글자를 각명(刻銘) 또는 명문(銘文)이라고 한다. 새겨진 글자 중에서 글자의 모양을 파서 새긴 글자를 음각자(陰刻字)라고 하는데 이것을 ‘관(款)’이라고 부르고, 글자 주변을 파서 글자의 모양이 튀어 나오도록 새긴 글자를 양각자(陽刻字)라고 하며 이것을 ‘지(識)’라고 하는 데에서 유래한 것으로 알려져 있다. 낙관은 서화에만 있는 것이 아니라 도자기의 밑면에서도 자주 볼 수 있다. 요즈음 제작된 도자기나 찻잔의 밑면을 보면 제작자의 낙관 또는 제작회사의 상호가 표시되어 있는 경우가 많다. 일종의 품질 보증 역할을 겸하고 있다. 추사박물관을 취재한 2022년 11월 29일자 KBS 뉴스에 의하면, 김정희의 친필 기록을 해석한 결과 ‘추사’는 김정희의 호가 아닌 것으로 밝혀졌다고 한다. 1809년 김정희가 스물 네 살 때 아버지를 따라 청나라에 가서 그곳 사람들과 필담으로 주고 받은 대화에 의하면, 청나라 인사가 자기소개를 청하자 이름(名)은 정희, 자(字)는 추사, 호(號)는 보담재(寶覃齋)라고 스스로 밝혔다고 한다. 우리가 알고 있는 ‘추사’는 김정희의 호가 아니었다. 거의 200년만에 밝혀진 사실이다. 이처럼 널리 알려진 상식도 사실과 다른 경우가 의외로 많다. 여기서 ‘자’는 성인이 되는 관례(冠禮)를 치르면 어른이 지어준 별칭이고, ‘호’는 누구나 허물없이 부르고 쓸 수 있도록 지은 별명이다.   낙관의 구분과 의미 서화에 낙관을 찍기 시작한 것은 송나라 시대부터라고 알려져 있다. 낙관은 작품의 작가, 제작시기 및 진위여부를 판단하는 중요한 근거가 된다. 오늘날 우리가 사용하는 도장과 같은 기능을 하고 있다고 볼 수 있다. 서화에 낙인된 낙관의 개수, 위치 및 길이로 구분하여 여러 가지 명칭으로 구분할 수 있다. 낙관은 손으로 쓰는 수인(手印)인 경우도 많으나, 대부분의 작품에서 손으로 쓰더라도 도장을 찍는 경우가 많아서 도장을 낙관이라고 생각하는 경우가 많다. 손으로 낙관을 적는 수인의 경우 작품에 작가의 정보만 낙인하는 경우는 단관(單款)이라고 하며, 작품을 받는 사람의 정보까지 기록하는 경우를 쌍관(雙款)이라고 하여 구별한다. 작품을 받을 사람의 정보를 먼저 기록하고 작가의 정보를 나중에 기록하는 관례에 따라서 받을 사람에 관한 정보를 상관(上款)이라고 하고, 작가의 정보를 하관(下款)이라고 한다. 관기(款記)의 길이로 구분하여 길이가 긴 장관(長款)과 길이가 짧은 단관(短款)으로 구별하기도 하는데, 길고 짧음의 기준이 명확하지 않아 자의적인 해석을 하게 되는 경우가 많다. 낙관에 사용되는 도장을 기능별로 구분하면 작가의 이름을 음각으로 새긴 성명인(姓名印), 작가의 호를 양각으로 새긴 호인(號印), 서화의 첫머리에 찍는 두인(頭印), 서화 수집가가 자신이 소장하고 있음을 나타내는 소장인(所藏印)으로 크게 나뉜다. 특별한 형식을 정하지 않고 찍는 낙관은 유인(遊印)이라고 부르며, 좋아하는 문구나 글자를 새겨서 사용하는 경우가 많다.   그림 2. 김정희의 ‘불이선란(不二禪蘭)’도에 찍힌 15개의 낙관과 의미   김정희의 그림 ‘불이선란’에 찍힌 낙관 ‘불이선란’에는 모두 15개의 낙관이 찍혀 있다. 작품이 완성되었을 때부터 15개가 찍힌 것일까? 모두 작자인 김정희의 낙관일까? 약 200년 전에 활동하던 선조의 작품을 자세히 살펴보자. 현대에도 한 사람이 여러 개의 도장을 갖는 경우가 많다. 막도장, 인감도장 등 용도에 따라서 사용한다. 요즈음에는 서명으로 대신하는 경우도 많지만 도장을 한두 개쯤은 가지고 있을 것이다. 김정희는 71세까지 생존했으므로 여러 개의 도장이 있어도 전혀 이상할 것은 없다. 그렇다고 자신의 작품에 가지고 있는 도장을 전시하듯 낙관을 마구 찍어대지는 않았을 것이다. 시대에 따라서 좋아하는 글귀도 달라지는 법이므로, 작품 활동 시기에 따라서 유행처럼 낙관의 조합도 달라질 수 있는 것이다. 다행스럽게도 15개의 낙관은 여러 가지 낙관의 데이터베이스를 바탕으로 누구의 것인지 어떤 의미로 찍은 것인지 확인되었다.(그림 2)   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

전문가의 작업 노하우를 쉽고 빠르게 전수하는 방법   증강현실, 가상현실. 메타버스 등으로 잘 알려진 확장현실(XR)은 지식을 직관적인 형태로 전환하고 유통할 수 있는 기술로 꼽힌다. 특히 최근에는 노동 인력 감소에 따른 기업의 지식 자산과 노하우를 디지털화하고, 체계적으로 축적 및 전달할 수 있는 수단으로서 XR 기술이 더 많은 주목을 받고 있다.   ■ 조항래 XR 솔루션 전문기업 버넥트의 사업 개발 부장이다. 홈페이지 | https://virnect.com   XR 기술의 대두 그리고 재평가 코로나19 팬데믹을 계기로 우리에게 굉장히 친숙해진 기술이 있다. 바로 증강현실(AR), 가상현실(VR). 메타버스 등으로 우리에게 알려진 확장현실(XR) 기술이다. 우리에게 ‘포켓몬 고’ 게임을 통해 처음 다가왔던 이러한 기술은 그동안 그리 주목을 받지 못했지만, 코로나19 팬데믹과 함께 다양한 형태로 우리에게 다가왔으며 아주 짧은 기간에 누구나 들어본 굉장히 친숙한 개념이 되어 버렸다. 코로나19 팬데믹 상황으로 기존의 시스템이 제 역할을 하지 못하게 되고 이에 대한 대안으로 XR 기술이 부각된 것이다.  팬데믹 상황이 진정되고 이전부터 활용되어 오던 기존의 방식이 다시 활용될 수 있는 안정적인 상황이 유지되면서, 이러한 기술은 우리의 관심에서 멀어지고 있는 것처럼 보였다. 하지만 최근 이러한 기술이 다시 한 번 주목받고 있다.   그림 1. 외국인 근로자 국내 유입 증가를 다룬 뉴스   노동 인력 감소에 따른 해외 인력 유입 요즘 우리사회를 관통하고 있는 가장 큰 이슈가 있다. 바로 출생률이다. 현재 대한민국의 출생률은 약 0.7로 급격하게 감소하고 있는 추세이다. 이러한 출생률 감소로 인해 향후 노동인구가 감소될 것은 어렵지 않게 예측할 수 있다. 하지만 이러한 출산률 감소는 어제 오늘의 일이 아니다. 1980년 2.7을 기록하던 우리나라의 출생률은 이미 1985년 1.7, 1990년 1.6으로 극적인 감소를 보이고 있었다. 이렇게 1980년대부터 지속된 출산률의 감소는 현재도 우리에게 영향을 미치고 있다.  내국인 노동 인구의 감소에 가장 직접적으로 영향을 받고 있는 산업은 주로 건설, 중공업, 제조 부문이다. 남부 지방에 위치한 대기업 조선소의 경우 근로자에 대한 안전 수칙 안내문이 무려 7개국어로 작성되어 게시되고 있다는 것이 좋은 예시가 될 것이다. 우리나라 산업계는 외국인 근로자의 유입을 통해 내국인 근로자의 감소를 극복하고 있는 상황이다. 이에 대해 지원하고자 최근 법무부는 외국인 근로자의 E-7 비자 확대를 발표하기도 했다. 외국인 근로자의 유입과 활용을 조금 더 적극적으로 지원하고 살피겠다는 의지로, 이미 추세로 굳어져 버린 내국인 노동 인력 감소에 대한 대비책으로 생각된다.   그림 2. 비숙련 현장 인력을 원격 지원하는 버넥트 리모트 솔루션   암묵적 지식 정보의 특성 및 활용 필요성 내국인 노동 인력 감소로 인한 숙련 근로자의 지속적인 감소와 외국인 비숙련 근로자의 지속적 유입에도 기업이 생산성을 유지하고, 나아가 생산성을 지속적으로 강화하는 것이 노동 인력 수급 문제를 해결한 기업들이 대면한 두 번째 과제이다. 즉, 인력 운용 효율의 증대를 위해 속련 근로자의 지식과 노하우를 비숙련 근로자에게 효율적으로 전이시키는 방식에 대한 고민이며, 바로 이러한 고민에 대한 대안으로 최근 XR 기술이 재평가받고 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

측정의 목적(호기심, 정보 수집)   앞으로 12회에 걸쳐서 이미지 정보의 취득, 분석 및 활용에 관하여 소개한다. 이번 호에서는 측정의 목적에 관하여 생각해 보고자 한다. 대상에 대한 호기심이 없다면 아무런 흥미도 느끼지 못할 것이고 관심도 없기 때문에 존재 그 자체도 잊기 쉽다. 일단 대상에 대한 호기심이 생기면 자연스럽게 알고 싶어지는 것도 많아지게 마련이다. 대상에 대한 정보수집을 하게 되고 수집된 정보를 활용하고자 할 것이다. 측정의 목적인 호기심을 충족시키기 위해서 어떤 방법들이 사용되고 있는지 각 방법별로 어떠한 장단점이 있는지 살펴보자.    ■ 유우식 | 미국 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 연구원, 문화유산 회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 호기심과 호기심의 해소방법   호기심 호기심의 뜻을 사전에서 찾아보면 ‘새롭고 신기한 것을 좋아하거나 모르는 것을 알고 싶어하는 마음’으로 풀이하고 있다.  <그림 1>에 여러가지 색깔의 동그란 구형의 물체가 가득 들어 있는 유리병을 어린이가 손가락으로 가리키며 골똘히 생각에 잠겨 있는 모습을 그려 놓았다. 어떤 호기심을 가지고 있을까? 바꾸어 말하면 무엇을 알고 싶어하는 것일까? 우선 투명한 유리병에 담겨 있기에 유리병안에 무언가가 얼마만큼 들어 있는지와 들어 있는 것의 모양, 색상, 양 등의 기본적인 정보는 알 수 있어 그나마 다행이다. 만약 불투명한 용기였다면 안에 어떤 내용물이 있는지 없는지조차 알 수 없어 호기심의 내용도 달라졌을 것이다. 독자라면 어떤 정보가 알고 싶을까? 호기심의 정도나 필요성에 따라서 그 답은 달라질 것이다. 이미 경험한 적이 있는 상황이라면 경험적 데이터를 바탕으로 바로 답을 얻거나 한층 고차원적인 호기심을 갖게 될지도 모른다. 호기심은 어떻게 생기는 것일까? 당연한 이야기지만 모든 상황을 훤히 꿰뚫어 보고 있어 필요한 정보를 다 가지고 있다면 호기심은 생기지 않을 것이다. 우리의 감각기관을 통해서 전달된 신호를 통해서 필요한 정보를 전부 얻지 못하기 때문에 가지고 싶으나 갖지 못한 정보에 관한 욕구에서 호기심이 생기는 것으로 볼 수 있다. 다섯가지 감각기관을 통해서 얻는 신호와 그 신호의 해석만으로 알아낼 수 없는 것이 호기심의 정체가 아닐까 싶다.(그림 2)   그림 2. 오감에 의한 상황의 인지    어떤 정보를 알고 싶을까?  <그림 1> 또는 <그림 3>을 보고 어린아이의 입장에서 생각해 보자. 어떤 것이 궁금했을까? 우선 병 안에 들어 있는 것의 정체가 궁금했을 것이고, 몇 개나 들어있는 지도 궁금했을 것이다. 색깔마다 다른 맛이나 특징이 있는 것인지도 궁금했을 것이다. 껌일까? 사탕일까? 아니면 땅콩이나 아몬드가 들어 있는 초콜릿에 달콤한 맛의 껍데기를 씌운 것인지도 궁금하지 않았을까? 마음대로 먹어도 되는 것인지, 사야 한다면 얼마짜리인지 등등 수많은 궁금증이 생겼을 것이라는 것은 쉽게 짐작할 수 있다. 주인은 몇 개 들어 있는지 알고 있을까 하는 것도 의도에 따라서는 궁금해질 수도 있다.  이 밖에도 무게, 크기, 색깔, 냄새, 맛, 단단함의 정도, 촉감, 깨물었을 때 어떤 소리가 날까, 잘 부서질까, 잘 씹힐까 등등 현실적인 의문도 생기기 마련이다. 이런 것을 눈대중으로 알아 맞히는 게임도 등장하곤 한다. 감각기관으로부터 얻은 신호를 바탕으로 추정하거나 예측하는 게임이다. 개수를 추정하는 게임도 많다. 실제로 세어보면 알 수 있지만 제한적인 정보를 바탕으로 추정하지 않으면 안되는 경우도 많다. 아무리 잘 추정해도 확인하지 않으면 정확한 정보를 알 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 대상의 특징과 알고자 하는 정보에 적합한 측정방법을 고안하여 실생활에서 사용하고 있다.

어떤 감각이 필요할까?   지난 호에서는 인공지능에는 어떠한 것들이 있으며 무엇이 요구되는지 장단점과 한계에 관하여 정리하고 인공지능은 누가 어떻게 만들어 가야 하는지에 관해서 함께 생각해 보았다.  이번 호에서는 ‘우리의 감각과 인공적 감각(센서)’라는 주제의 올해의 연재를 마무리하면서 ‘어떤 감각이 필요할까?’에 관해서 생각해 보고자 한다.    ■ 유우식 | 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인 문학술원 객원연구원, 문화유산회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 우리가 환경에 관한 정보를 얻고 인식하는 경로   우리의 감각과 지각  우리는 환경정보를 신체의 각 부위의 감각기관을 통해서 감지하여 무의식적 또는 의식적으로 생명활동에 활용하고 있다. 눈, 코, 귀, 입(혀)은 머리에 위치하여 시각, 후각, 청각, 미각 정보를 받아들이고 온몸의 피부는 촉각 정보를 받아들인다.(그림 1) 이렇게 수집된 감각신호는 두뇌로 전달되어 특성에 따라 분류하고 두뇌의 지각 작용을 통하여 의미를 해석하여 활용하게 된다. 즉, 오감을 통하여 환경 정보를 감지하여 지각작용으로 의미를 파악하고 해석하며 어떤 반응을 할지를 결정하게 된다.  오감을 통하여 얼마나 많은 가지 수의 정보를 얻을 수 있을까? 시각, 후각, 청각, 미각, 촉각으로 느끼는 감각의 종류나 세기를 고려하지 않고 각각의 감각 신호가 있다(1)와 없다(0)의 두 가지 경우만 있다고 하더라도 2×2×2×2×2=25=32가지의 신호를 구별할 수 있는 셈이다. 시각으로 얻게 되는 정보의 종류를 전혀 고려하지 않고 시각신호가 있는 경우와 없는 경우의 두 가지 경우의 가능성만을 고려한 결과에 해당한다. 후각, 청각, 미각, 촉각의 경우도 신호의 유무만 구별이 가능하다는 전제하의 계산이다. 신호의 세기를 10단계로 느낄 수 있다고 하면 10×10×10×10×10=105=10만 종류의 신호를 구별할 수 있다는 계산이다. 100단계로 구별할 수 있다면 1005=1010=100억 가지의 신호를 구별할 수 있는 것에 해당한다.  실제로는 시각도 색상, 밝기, 형태 등의 정보를 구별할 수 있다. 후각도 좋은 냄새 싫은 냄새를 포함하여 표현하기 어려울 만큼 다양한 냄새를 맡을 수 있다. 청각도 주파수, 음색, 크기, 주파수의 조합 등 헤아릴 수 없을 만큼 다양한 소리를 구별할 수 있다. 미각 또한 쓴맛, 신맛, 짠맛, 단맛, 감칠맛을 기본으로 하는 다양한 맛을 구별할 수 있다. 촉각의 경우는 온도, 거칠기, 습도, 압력 등 매우 다양한 종류의 신호를 느끼고 구별할 수 있다.  여러 종류의 신호에 대해서도 그 강도를 넓은 범위에서 느낄 수 있는 것을 감안하면 감각별로 100가지 종류의 신호를 10단계로 구별할 수 있다고 하면 (100×100)5=100005=104×5=1020가지 이상의 감각을 느끼고 구별할 수 있다는 계산이다. 느끼는 것이 감각기관의 역할이라면 느껴진 신호를 분류하고 경험치를 바탕으로 해석하여 인식하는 기능이 두뇌에서 이루어지는 지각기능이라고 할 수 있을 것이다. 이러한 능력에 더하여 감정까지도 갖추고 있으니 가히 인간 한 사람 한 사람이 초능력을 겸비한 생체 기계라고 해도 손색이 없을 정도이다.

몰입감 있는 리얼타임 3D 경험 강화    에픽게임즈는 지난 9월 말 오토데스크(Autodesk)와의 새로운 전략적 협력을 발표했다. 에픽게임즈는 앞으로 오토데스크와 함께 건축, 엔지니어링 및 건설(Architecture, Engineering and Construction, AEC)을 시작으로 다양한 산업에서 몰입감 있는 리얼타임 경험을 확대해 나갈 예정이다.   ■ 자료 제공 : 에픽게임즈 코리아, www.epicgames.com   이번 협력의 목표를 간단히 표현하자면 툴 사이의 장벽을 허물어 크리에이터가 프로젝트에 더욱 집중할 수 있도록 지원하는 것이다. 기술적인 난관을 없애고 창작의 길을 열어주는 더 나은 연결된 워크플로를 기대할 수 있다. 그 시작으로, 오토데스크 레빗의 구독자는 이제 에픽의 쉽고 빠른 시각화 툴인 트윈모션에 무료로 액세스할 수 있게 된다. 오토데스크는 향후 출시에서 모든 레빗 고객이 레빗용 트윈모션을 사용할 수 있도록 지원할 예정이다. 레빗은 디자인, 문서화, 건설 및 인프라 프로젝트용 솔루션이다.     그림 1. 레빗용 트윈모션 시각화 모습(사진 제공 : 오토데스크, 에픽게임즈)   따라서 레빗 사용자는 디자인에 손쉽게 생동감을 더할 수 있고, 빠른 인터랙티브 디자인 프로세스를 통해 고퀄리티 시각화를 제작할 수 있게 된다. 스틸 이미지와 애니메이션에서부터 몰입감 넘치는 VR까지 모든 것이 가능하다. 오토데스크에 있어 에픽과의 협업은, 오토데스크가 지속적으로 추구해 온 현실 세계와 디지털 세계를 연결한다는 목표를 한 발 더 전진시키는 것을 의미한다. 오토데스크의 AEC 디자인 EVP 에이미 번젤(Amy Bunszel)은 “고객은 확장 현실을 활용한 더 많은 시각화와 협업 경험을 끊임없이 원하고 있다. 에픽게임즈와 함께 우리는 그 가능성을 확장해 나갈 것이며, 디자이너는 몰입감 있는 환경에서 팀과 고객에게 프로젝트가 완료되었을 때 어떻게 보이고 느껴질지 더없이 사실감 있게 소통함으로써 더 나은 의사 결정을 내리고 결과물을 만들 수 있을 것이다”라고 말했다. 이번 협력을 위한 노력은 에픽게임즈와 오토데스크 양사 모두에게 자연스러운 것이다. 크리에이터들은 리얼타임 3D 기술을 사용하여 우리가 패션 브랜드와 상호작용하는 방식, 음악을 경험하는 방식, 자동차 디자인과 주택 매매에 이르기까지 세상을 변화시키고 있다.   그림 2. 에픽게임즈 트윈모션을 통한 3D 시각화 모습(MP4 제공 : 에픽게임즈, MP4 링크 : https://cdn2.unrealengine.com/creators-are-using-real-time-3d-technology-9b2da71c222f.mp4)   에픽게임즈와 오토데스크 모두 리얼타임 3D로의 전환에서 중요한 역할을 할 수 있는 특별한 기회에 주목하고 있다. 협업을 통해 기술 장벽을 제거하면 크리에이터가 디자인, 제조, 엔터테인먼트 등 모든 분야의 차세대 콘텐츠와 경험을 그 어느 때보다도 쉽게 제작할 수 있다. 에픽게임즈의 언리얼 엔진 생태계 담당 부사장 마크 쁘띠(Marc Petit)는 “오토데스크 레빗과 트윈모션의 통합으로 디자인 전문가에게 진정한 리얼타임 3D 경험을 제공할 수 있게 되었다. 우리는 오토데스크와 공동의 목표를 공유한다. 고객이 혁신에 더 집중할 수 있도록 지원하는 것을 공동의 목표로 삼고 있으며, 크리에이터는 리얼타임 3D 툴과 라이브러리로 이루어진 에픽 생태계를 활용해 복잡한 데이터와 기술 워크플로를 처리하는 시간을 줄이고 디자인에 더욱 집중할 수 있다”라고 말했다.   에픽 생태계로 향하는 관문 꾸준한 개발로 새롭고 향상된 기능이 추가되어 온 트윈모션은 레빗 사용자에게 강력한 시각화 기능을 제공한다. 트윈모션의 최근 출시 버전에서는 옥외 광고판과 비디오 월 같은 대형 디스플레이용 콘텐츠에 적합한 최대 64K의 초고해상도 이미지와 비디오를 렌더링 할 수 있게 됐다. 또한 이 버전에서는 선도적인 웹 모델링 플랫폼 스케치팹과의 통합이 새로 추가되어 66만 개가 넘는 무료 애셋에 드래그 앤 드롭만으로 액세스할 수 있다. 하지만 이렇게 놀라운 기능들은 시작에 불과하다. 트윈모션에서 시작한 신을 언리얼 엔진에 가져올 수 있으므로, 트윈모션은 전체 에픽 생태계로 여러분을 안내한다.   그림 3. 트윈모션의 스케치팹 라이브러리 통합으로 무료 애셋들을 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 사용할 수 있다.(MP4 제공 : 에픽게임즈, MP4 링크 : https://cdn2.unrealengine.com/start-a-scene-in-twinmotion-b1072d2ad54f.mp4)   트윈모션 임포터 플러그인을 사용하면 트윈모션에서 언리얼 엔진으로 손쉽게 콘텐츠를 임포트 할 수 있다. 언리얼 엔진의 강력한 기능을 활용하면 끝없는 유연성과 창작의 자유를 발휘할 수 있으므로 프로젝트를 진정으로 차별화할 수 있다. 디지털 트윈, 가상 협업 플랫폼, XR 경험, 몰입감 있는 세일즈 컨피규레이터 등을 비롯하여 무엇이든 가능하다.   그림 4. 트윈모션 임포터 플러그인을 사용하여 트윈모션에서 언리얼 엔진으로 임포트할 수 있다.(사진 제공 : 에픽게임즈)   에픽 생태계 안에서는 창작 옵션이 대폭 확장된다. 무료로 제공되는 메타휴먼 프레임워크를 활용하면 단 몇 분 만에 고퀄리티의 디지털 휴먼을 제작할 수 있다. 사실적인 3D 스캔 라이브러리 퀵셀 메가스캔에도 액세스할 수 있다. 퀵셀 메가스캔으로 고퀄리티 소품과 배경 애셋으로 신을 채우거나, 적합한 텍스처 또는 머티리얼을 찾아볼 수 있다.   그림 5. 3D 스캔 라이브러리인 퀵셀 메가스캔으로 고퀄리티 소품과 배경 애셋을 사용할 수 있다.(MP4 제공 : 에픽게임즈, MP4 링크 : https://cdn2.unrealengine.com/quixel-megascans-assets-to-use-twinmotion-1ac550927bfe.mp4)   또는 퀵셀과 협업하여 개발된 무료 3D 스캔 앱 리얼리티스캔으로 스마트폰 사진을 고퀄리티 3D 모델로 만들 수도 있다. 그 외에도 언리얼 마켓플레이스, 스케치팹, 에픽 디벨로퍼 커뮤니티를 둘러볼 수 있다. 트윈모션을 처음 접한다면 기초부터 학습할 수 있는 무료 온라인 학습 리소스를 지원하고 있다. 씬을 언리얼 엔진으로 가져올 준비가 되었다면 에픽 디벨로퍼 커뮤니티에서 언리얼 엔진에 관한 풍부한 온라인 리소스는 물론, 포럼과 튜토리얼도 찾아볼 수 있다.   기타 산업을 위한 리얼타임 워크플로 에픽게임즈와 오토데스크는 AEC 산업용 툴과 워크플로에 주력하고 있지만, 앞으로는 M&E와 제조 산업의 고객을 위한 경험을 공동 개발하여 새롭고 다양한 사용자층에 리얼타임 콘텐츠를 제공할 예정이다. 

우리의 감각과 인공적 감각(센서) (11)   지난 호에서는 우리의 오감을 통해서 얻은 정보가 지각과 지능으로 이어지는 과정과 무의식 중에 이루어 졌던 기본 개념에 관한 학습, 반복된 훈련과 교육, 지역적 또는 시대적으로 독특한 관습이나 습관에 의한 영향에 관하여 살펴보았다.  이번 호에서는 인공지능의 기본개념과 인공지능의 개발에 요구되는 다양한 요소를 살펴본다. 인공지능의 장단점과 한계에 관하여 간단하게 정리하고 인공지능은 누가 어떻게 만들어 가야 하는지에 관해서 생각해 보고자 한다.   ■ 유우식 | 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인 문학술원 객원연구원, 문화유산회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 인공지능은 무엇일까?   자동화와 인공지능  모든 생명체는 상황에 적응해 가면서 생명활동을 하고 있다. 우리도 끊임없이 환경의 변화를 감지하면서 상황에 맞추어 판단을 하게 되고 필요한 대응을 하면서 살아간다. ‘비가 오면’ 우산을 쓰거나 비를 피하는 행동을 취한다. ‘피곤하면’ 휴식을 취하고 밤이 되면 잠을 잔다. ‘목이 마르면’ 물을 마시고 ‘배가 고프면’ 음식을 섭취한다. 숨을 쉬는 것처럼 무의식적으로 행하는 생명활동도 있다.  이러한 판단과 행동은 각각의 생명체가 자율적으로 하는 것이지만, ‘귀차니즘’의 진화로 우리를 대신해서 생활환경을 자동적으로 쾌적하게 조절해주는 자동화에 대한 다양한 요구가 나타난다. 특정한 상황에서 보편적으로 수요가 많은 것은 ‘자동화’라는 이름으로 ‘조건부’로 상황을 판단해서 미리 정해 놓은 규칙에 따라서 과업을 수행하는 기기나 시스템을 만들어 활용하고 있다. 냉방이나 난방 장치의 경우에는 적정한 온도 범위를 벗어나면 실내의 온도가 적정한 범위의 온도가 되도록 조절해 준다. 우리가 이해한 원리를 현실에서 잘 활용될 수 있도록 만들어 놓은 ‘초보적인 인공지능’이 ‘자동화’인 셈이다. <그림 1>에 인공지능(AI : Artificial Intelligence)의 정체를 표현해 보았다. 조건을 검출할 수 있는 센서와 미리 분류된 조건별 답안이 ‘IF…THEN…ELSE’로 대표되는 조건문의 루틴으로 프로그램 된 것이라고 볼 수 있다.   인간의 지능과 인공지능 같은 문제라도 본질을 이해하는 사람은 쉽게 문제를 풀 수 있지만 본질을 이해하지 못하는 사람은 문제도 이해하지 못하는 경우가 많다. 문제를 이해하고 문제의 본질을 파악하면 문제에 대한 접근 방법이나 해결방법을 논리적으로 제시할 수 있게 된다. 다시 말하면 문제의 해결방법을 IF…THEN…ELSE로 대표되는 조건문의 루틴으로 제시할 수 있다. 현재 빅데이터, 기계학습, 인공지능이라는 단어는 만병통치약처럼 모든 문제를 해결해 줄 수 있을 것 같은 착각을 유발하기도 하지만 마케팅 용어로 사용되는 경우가 대부분이다. 본질에 대한 생각 없이 유행가의 가사처럼 많은 이의 입에 오르내리는 정도로 보아도 무방한 경우를 자주 접하게 된다. <그림 2>의 삽화처럼 과대 포장된 경우가 대부분이다. 인간의 창의력의 승리이다. 이하에서는 몇 가지 구체적이면서도 간단한 사례를 바탕으로 우리가 문제를 어떻게 파악하고 해결하고 있는지, 어떤 문제에 부딪혔을 때 해결책을 찾지 못하고 고민하고 있는지 살펴보도록 한다. 우리가 문제의 본질을 파악하고 문제의 해결방법을 IF…THEN…ELSE로 대표되는 조건문의 루틴으로 제시할 수 있는 경우와 그렇지 못한 경우에 인공지능에게 무엇을 기대할 수 있는지 살펴보도록 하자.   그림 2. 신비로움으로 포장된 인공지능  

지각과 지능 : 훈련, 교육, 습관    지난 호에서는 우리의 오감을 대신할 인공적 보조감각(센서)과 그 활용사례에 관하여 살펴보았다. 제어의 기본 원리와 AI에 대한 환상에 가까운 막연한 기대와 그에 따른 문제점에 관해서도 생각해 보았다.  이번 호에서는 우리의 오감을 통해서 얻은 정보가 지각과 지능으로 이어지는 과정과 관계되는 훈련, 교육 및 습관에 관하여 살펴본다.   ■ 유우식 | 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인 문학술원 객원연구원, 문화유산회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 냄비 속의 끓는 물을 보면서 스쳐 지나가는 여러가지 생각   냄비 속의 끓는 물에 대한 단상 냄비에 물을 넣고 끓이는 일은 우리의 흔한 일상 중 하나이다. 굳이 의미를 둘 이유도, 따로 생각해 볼 일 조차 없는, 늘 보아왔던 매우 평범한 장면임에 틀림없다.(그림 1) 무엇이 특별하단 말인가? 매우 흔하게 접하는 일상 속의 한 장면을 통해서 우리가 무엇을 어떻게 보고 느끼고 어떻게 해석하고 판단하는지, 일련의 흐름을 살펴보는 것은 매우 의미 있는 일이 될 것이다. 거의 대부분의 사람들은 이런 생각을 해 본 적도 없고 그러한 필요성도 느끼지 못했을 것이지만 이러한 과정의 이해 없이 어떤 현상을 이해하는 것은 불가능하며 나아가서 현실세계에서 응용하는 것은 더더욱 불가능하다. 너무나도 자연스럽게 익혀온 것이라서 굳이 생각해야 할 필요성을 느끼지 못했을 수도 있지만 다음의 구체적인 사례를 보게 되면 무의식적으로 무언가를 보고 판단하고 행동하기 위해서 얼마나 눈물나는 노력과 아픈 경험이 있었는지를 알게 될 것이다. 신이 인간에게 준 가장 큰 선물은 망각이라는 이야기도 있듯이 그 선물 덕분에 아픈 기억이 잘 발효 숙성되어 덜 아프고 때로는 달콤하기까지 한 아름다운 추억으로 기억되고 있음을 알 수 있다. 과거의 아픈 기억이 같은 강도 또는 더 증폭된 강도로 기억된다면 정상적인 생활이 불가능해질 것이다. 우리는 가스렌지 위의 냄비 속의 끓는 물을 사진을 통해서 시각적으로 인식하고 있다. 사진은 실체도 아닌데 그 의미를 어떻게 이해하게 되는 것일까? 사진 속의 그림과 비슷한 상황을 전혀 경험해 보지 못한 사람이라면 아무런 감흥도 의미도 느낄 수 없을 것이다. 적어도 사진 속에 나타난 물체의 속성과 역할을 알아야 무슨 일이 벌어지고 있는 것인지 상상이라도 할 수 있을 것이다. 다행스럽게도 아무도 <그림 1>을 보고 무슨 일이 벌어지고 있는 것인지 고민할 독자는 없을 것이다. 어쩌면 완성된 라면이나 삶은 계란의 맛을 떠올리면서 맛있게 먹는 장면을 상상하고 있을 지도 모른다. 만약 조선시대나 고려시대 사람들에게 같은 사진을 보여주었다면 가스레인지나 반짝반짝 빛나는 스테인리스 냄비가 무엇인지 의아해했을 것이다. 그런 물건을 본 적이 없기 때문이다. 다만 당시에도 물은 끓여서 사용했기 때문에 무엇을 하고 있는지는 어렴풋하게 짐작할 수 있을 것이다. 이처럼 우리는 새로운 정보를 직접 또는 간접적인 경험을 통해서 구축한 자신만의 데이터베이스와 비교하여 가장 비슷한 상황을 찾아내어 상황을 판단하고 대처하게 되는 것이다. 사진을 통해서 전해지는 상황에서는 시각 이외의 청각, 후각, 미각, 촉각을 통한 정보는 차단된 매우 불완전한 정보만 전달되게 된다. 그것도 시간이 멈춰버린 상태의 정보이다. 물이 끓는 소리도, 수증기의 냄새도, 열기도 전해지지 않는 빈공간이 가득한 조각 퍼즐을 보고 완성된 조각 퍼즐을 연상하도록 강요받고 있는 셈이다. 그러나 아무런 위화감은 없다. 이런 상황은 우리가 늘 접하고 있는 매우 익숙한 장면의 하나이기 때문이다. 만약, TV나 모니터 화면을 통해서 보게 되었다면 어땠을까? 동영상의 형태로 제공되었다면 시간변화의 정보다 추가되었을 것이고 음성까지 제공되었다면 가스레인지의 연소음과 물이 끓는 소리도 함께 들리게 되니 청각정보가 더해져 조각 퍼즐의 빈 공간은 조금 더 메워져 우리의 판단의 정확성이 높아지게 될 것이다. 한걸음 더 나아가 현장에서 <그림 1>의 상황을 보게 된다면 관찰하는 거리에 따라 다르겠지만 가스레인지와 냄비로부터의 열기가 촉각정보로 전달되어 더욱 많은 양의 정보로 상황을 판단할 수 있게 된다. 가스레인지의 불꽃을 조절하기도 하고 수증기의 열기도 느껴보고 냄비의 손잡이를 만져 볼 수 있다면 사진 한 장의 정보만으로 판단하는 것보다는 판단 오류는 훨씬 줄어들게 될 것이다. 사진을 보면서 물을 끓이는 이유, 물의 온도, 손잡이의 온도 등 많은 것이 궁금해진다. 이러한 호기심에 대한 답을 찾아가는 것이 데이터베이스를 만들어 가는 과정이기도 하다. 여기에서 대부분의 사람들은   매우 중요한 개념이 필요하다는 사실을 간과하게 된다. 그것은 어떠한 상황이 누구에게나 보편적으로 적용되고 있으며 같은 상황은 조건만 맞으면 재현된다고 하는 사실에 기초해서 판단하게 된다는 것이다. 즉 특정한 사람이나 조건에서만 일어나고 일반적인 경우에는 일어나지 않는다면 그런 정보가 있어도 데이터베이스로서 활용가치가 거의 없다. 운 또는 우연으로 치부해 버리는 일이라면 데이터베이스의 의미가 사라지기 때문이다. 하물며 점괘도 통계를 바탕으로 한 과학적인 분석이라고 주장하는 사람들도 있는데 점괘만도 못하게 되기 때문이다. 특수성이 아닌 일반성이 확보되어야 데이터베이스로서 가치를 가지게 된다는 사실을 기억해 두자.   지식, 지혜, 지능의 차이 “지식이 많은 사람보다는 지혜로운 사람이 되라”라는 말을 많이 듣는다. 지식과 지혜에는 어떤 차이가 있는 것일까? 또한 요즈음 자주 듣게 되는 인공지능(AI : Artificial Intelligence)이라는 용어에 사용되는 지능이라는 단어는 무엇을 뜻하는 것일까? 지능지수(IQ : Intelligence Quotient)에도 지능이라는 단어가 사용된다. 사전에서 어떻게 정의하는지 정리해서 <그림 2>에 소개하였다. ‘지식’이라는 단어는 한자를 어떻게 쓰는지에 따라서 의미에 약간의 차이가 있지만 ‘대상에 대하여 배우거나 실천을 통하여 알게 된 명확한 인식이나 이해’, ‘알고 있는 내용이나 사물’, ‘생각하여 아는 작용’ 또는 ‘지혜와 견식’을 의미하는 것으로 정의하고 있다. 즉, 지식이란 배우거나 체험으로 알게 된 정보를 의미한다. ‘지혜’ 또한 두 종류의 한자를 사용하지만 그 의미는 ‘사물의 이치를 빨리 깨닫고 사물을 정확하게 처리하는 정신적 능력’으로 정의하고 있다. 지식을 데이터베이스를 구성하는 구슬로 비유한다면 지혜는 지식이라는 구슬을 활용하여 새로운 완성품을 만드는데 적용할 수 있는 능력이라고 비유할 수 있다. ‘지능’이라는 단어는 여러가지 의미로 해석될 수 있지만 본고에서 사용하는 지식 및 지혜와의 개념 비교에서는 세번째 설명으로 예시된 ‘새로운 대상이나 상황에 부딪혀 그 의미를 이해하고 합리적인 적응 방법을 알아내는 지적 활동의 능력’이 일반적인 표현으로 가장 적합해 보인다. ‘인공지능’은 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템으로 풀이되어 있다.  

인공적 보조 감각    지난 호에서는 인간의 오감으로 얻어진 정보로부터 어떻게 종합적인 감각으로 변환되어 활용되는지, 비몽사몽, 무감각, 무심이란 어떤 상태인지에 관하여 소개하였다.  이번 호에서는 우리의 오감을 대신할 인공적 보조감각(센서)과 그 활용사례에 관하여 살펴본다.   ■ 유우식 | 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인 문학술원 객원연구원, 문화유산회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 인간의 오감과 오감을 대신하기 위한 센서에 필요한 기능   오감의 표현 오감은 태어나면서부터 가지는 감각기능이기 때문에 굳이 생각해 볼 필요도 없는 경우가 대부분이다.(그림 1) 평소에 아무런 문제가 없을 때는 관심조차 없다가 평소와 다른 느낌이 들거나 정도가 심해져서 불편함 또는 장애로 다가왔을 때 비로소 의식하게 되는 경우가 대부분이다. 공기가 없으면 살 수 없지만 공기의 존재를 의식하면서 살고 있지 않은 것과 같다. 공기라고 하는 것도 두리뭉실한 표현일 뿐이다. 공기를 구성하는 기체의 종류, 구성비율, 밀도 등에 관한 정보가 갖춰져야 우리가 일상적인 대화에서 사용하는 공기라는 단어의 의미를 이해할 수 있을 것이다. 다만 구체적인 것을 이야기하지 않아도 비슷한 상황에 익숙한 사람들은 의사소통에 전혀 문제가 되지 않는 암묵적인 약속 같은 것이다. 물고기도 물이 없으면 살지 못한다. 물이 없는 세상은 생각할 수도 없는 일이다. 물이라고 다 같은 물일까? 민물, 바닷물, 녹조가 발생한 물, 오염된 물 등 물 앞에 갖가지 수식어가 붙는다. 물이라는 광범위한 액체의 상태를 지칭하는 말로는 구체적인 상태를 담아내지 못하기 때문이다. 물은 언제부터 물이라고 불리게 되었을까? 언어가 다르면 ‘Water’, ‘水’, ‘Agua’, ‘Wasser’ 등으로 그 이름도 달라지기 마련이다. 물의 상태를 특징 지은 개념이 ‘물’이라는 단어와 연결되어 사용하고 있을 뿐이다. 물의 상태를 형용하는 단어 역시 그 단어의 개념을 일상에서 사용되는 예문을 통해서 각자의 방식으로 학습하여 의사를 전달하는데 사용하고 있을 뿐이다. 언어적 사고 없이는 의사소통이 불가능하지만 언어의 불완전성 또한 크다는 사실을 이해할 필요가 있다. 오감 신호에 대한 해석과 표현 방법도 예외는 아닐 것이다.   오감의 정체 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각의 다섯 가지 감각의 정체는 무엇일까? 신체 외부의 환경을 감지하여 생명활동에 활용하기 위한 신호를 얻는 감각이다. 시각, 청각, 후각, 미각은 몸체의 머리부분에만 모여 있는 기능이고 촉각은 신체 전부에 골고루 분포되어 있다. 시각은 400nm~700nm의 한정된 범위의 빛의 유무와 세기 분포를 안구에 들어온 물리적 신호인 빛을 시신경을 통해서 감지하여 뇌로 전달한다.  청각은 초당 20~2만회(20Hz~20kHz)에 이르는 매질(공기)의 압력 변화를 귀 안에 있는 고막의 진동으로 감지하여 뇌로 전달한다. 매질이 없으면 전달되지 않으며 매질이 달라지면 전달 속도도 달라진다. 공기라는 매질이 없으면 생명을 유지할 수도 없다. 후각은 공기 중의 특이한 냄새를 콧속에 있는 후각세포를 통하여 감지한다. 공기는 무색 무취이므로 냄새를 맡게 되면 무엇인가 이상하다는 것을 느끼게 된다. 일산화탄소와 같은 유독 가스도 무색 무취이므로 냄새가 나지 않는다고 해서 안전하다는 의미는 아니다.  미각은 혀의 미각세포를 통해서 쓴맛, 신맛, 짠맛, 단맛, 감칠맛의 다섯가지 맛을 화학적 반응으로 감지한다. 매운맛, 떫은 맛은 맛이 아니고 통각을 맛처럼 느끼기 때문에 맛이라고 표현하는 것으로 알려져 있다.     신체 전체에 분포되어 있는 촉각을 담당하는 감각기관은 외부의 물리적인 상태를 감지하는데 부드러움, 딱딱함, 따스함, 차가움, 건조함, 젖음, 거침, 매끈함, 무거움, 가벼움 등의 다양한 정보를 수집한다.  

종합적 감각 : 비몽사몽, 무감각, 무심   지난 호에서는 ‘촉각’의 정체를 알아보고 ‘무감각’, 과민 반응으로 볼 수 있는 ‘바람만 스쳐도 아프다’고 하는 통풍과 점자를 비롯하여 인간의 촉각을 활용한 여러가지 사례에 관하여 소개하였다.  이번 호에서는 인간의 오감으로 얻어진 정보로부터 어떻게 종합적인 감각으로 변환되어 활용되는지, 비몽사몽, 무감각, 무심이란 어떤 상태인지에 관하여 생각해 본다. ■ 유우식 | 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인 문학술원 객원연구원, 문화유산회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 표류하는 사람과 고립된 사람의 동상이몽    오감으로 얻어진 신호의 종합적 처리와 활용 우리는 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각의 다섯 가지 감각기관을 통해서 얻어진 오감 신호를 어떤 방법으로든 종합적으로 처리하여 생명활동, 사회활동, 경제활동 등 생존과 생활에 필요한 다양한 요구에 도움이 되도록 활용하고 있다. 생명의 유지에 필수적인 기본 기능의 경우에는 무의식적으로 일어나는 경우가 많아서 살아있다는 것조차 느끼지 못할 때가 많다. 태어나면서부터 줄곧 유지되어 왔던 것으로 굳이 의식해야 할 만한 것이 되지 못했기 때문일 것이다. 태어나면서부터 숨은 계속 쉬어 오고 있지만 숨을 쉬고 있다는 사실도 잊고 지내는 시간이 훨씬 길다. 숨을 쉬기 어려운 상황에 처했을 때 비로소 숨을 쉬고 있었다는 사실을 인지하고 숨을 쉴 수 있도록 하려고 발버둥치게 된다.  앞서 언급한 오감은 생명활동이 유지되고 있을 때 비로소 가질 수 있는 매우 사치스러운 기능이라고 할 수 있다. 대부분의 사람들은 나면서부터 이러한 사치스러운 명품 기능을 가지게 된 탓에 명품의 가치를 잘 모르고 지내고 있다. 명품 기능에 이상이 생겼거나 잃게 되는 상황에 처해서야 그 소중함을 인식하게 되는 경우가 대부분이다. 당연한 권리라고 생각하는 경우가 많기도 하고, 전혀 생각해야 할 필요성을 느끼지 못했기 때문이다. <그림 1>에 작은 보트에 몸을 의지하고 망망대해를 표류하는 사람이 작은 섬을 발견한 경우와 작은 섬에 표류하여 섬을 빠져나갈 방법을 모색하고 있던 사람이 서로를 발견했을 때의 반응을 소개하였다. 섬을 발견한 사람과 보트를 발견한 사람 모두 “이제 살았다”는 생각을 하게 된다. 사람보다는 ‘섬’과 ‘보트’에만 신경이 집중되었을 것이다. 서로가 반대의 입장이 되었다고 생각하면 상황은 전혀 달라진 것이 없을 것이다. 같은 상황에 서로 다른 인식을 하고 있는 셈이다. 표류하는 상황이 아니고 취미 생활의 한 장면이었다고 해도 전혀 다른 생각을 하게 되었을 것이다. 오감을 통해서 얻어진 정보는 같은데 왜 다른 느낌을 받게 될까? 오감을 통해서 얻어진 신호를 종합적으로 처리하면서 자신이 처해 있는 상황에서의 유불리를 판단하기 때문에 발생하는 문제라고 할 수 있을 것이다. 바다도, 보트도, 섬도, 야자수도 자신의 존재와는 무관하게 그저 그때에 거기에 있었을 뿐이다.