정지훈 지음 / 11,500원 / 김영사  시각, 청각, 촉각까지 생생한 가상 세계, 언어 장벽과 시공간을 뛰어넘은 가상 인간, 그림을 그리고 대화까지 나누는 인공지능을 어떻게 이해하고 활용할 것인가? 미래 플랫폼으로 진화하는 메타버스, 챗GPT가 불러온 인공지능 개발 경쟁, 크리에이터가 중심이 되는 경제 시스템까지, 이미 일상화된 생성형 AI와 메타버스가 만들어낼 미래 사회를 보여준다. 국내 최고의 IT 융합 전문가 정지훈 교수의 미래 특강이 펼쳐진다. 각 분야 최고의 학자와 연구자가 미래 세대를 위해 만든 〈굿모닝 굿나잇〉 시리즈 열네 번째 책.   •     ‘미래의 인터넷’ 메타버스는 게임과 무엇이 다른가? •    생성형 AI로 만든 가상 아이돌이 성공할 수 있을까? •     메타와 애플은 어떻게 메타버스 디바이스 시장에 뛰어들었을까? •    생성형 AI 교사는 어떻게 가르칠까? •    미래의 크리에이터가 살아갈 세계는 어떤 모습일까?

마이크로소프트는 2024년에도 인공지능(AI)이 사람들의 일상과 업무 방식을 크게 변화시킬 것으로 전망했다. 나아가 인공지능 기술 통합과 발전으로 가장 어려운 문제 해결을 돕는 기술에 보다 쉽게 접근할 수 있으며, 인류의 삶을 더 풍요롭게 만들어 줄 것으로 기대하고 있다.   생성형 AI는 지난 한 해 동안 놀라운 발전을 이루며 인류의 일상 속에 자리잡았다. 특히 챗GPT, 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)과 같은 도구를 통해 연구실에서부터 일상생활에 이르기까지 수많은 사람들이 인공지능을 활용하며 가능성을 확인했다. 마이크로소프트는 2024년 주목해야 할 주요 인공지능 트렌드로 ▲인공지능 연구와 혁신을 촉진하는 소형 언어 모델 ▲인간의 인지 능력을 활용하는 멀티모달 AI ▲과학 분야의 새로운 가능성을 여는 인공지능 등 세 가지를 꼽았다.     마이크로소프트는 소형 언어 모델(SLM)이 인공지능 분야에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상했다. 수십억 개의 파라미터(언어 모델이 문장을 생성하거나 해석할 때 사용되는 변수)로 이뤄진 소형 언어 모델은 학습에 필요한 시간과 자원을 적게 소모해 모바일 기기에서도 쉽게 실행할 수 있고, 인터넷이 지원되지 않는 오프라인 상태에서도 언제 어디서나 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 선별된 고품질 학습 데이터를 사용해 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 마이크로소프트 연구진은 특정 분야에서 대형 언어 모델(LLM)과 동등하거나 더 나은 성능을 보이는 두개의 소형 언어 모델인 파이(Phi)와 오르카(Orca)를 개발해 성능에 대한 새로운 기준점을 찾기 위해 노력하고 있다. 특히 2024년에는 개선된 모델을 출시해 더 많은 연구와 혁신 촉진에 기여할 것으로 기대하고 있다. 이와 함께 멀티모달 AI(Multi-Modal AI)가 인간의 인지 능력과 더욱 유사하게 발전할 것으로 보인다. 이 기술은 텍스트·이미지·오디오·비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리해 검색 도구부터 크리에이티브 앱까지 다양한 기술의 성능을 향상시킨다. 마이크로소프트의 코파일럿은 멀티모달 AI 기술을 활용해 이미지, 자연어, 빙(Bing) 검색 데이터를 처리한다. 이를 통해 사용자는 본인이 업로드한 이미지에 담긴 역사적 배경과 같은 관련 정보를 파악할 수 있다. 멀티모달 AI 기술은 마이크로소프트 디자이너(Microsoft Designer) 그래픽 디자인 앱에도 적용된다. 이 앱은 사용자가 원하는 이미지에 대한 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있으며, 사용자 지정 신경망 음성(Custom Neural Voice) 기능을 통해 텍스트 리더기 및 청각 장애인용 도구에 사용 가능한 자연스러운 음성을 지원한다. 마지막으로 마이크로스프트는 인공지능 기술이 국제적 문제인 기후 변화, 에너지 위기, 질병 등 과학 분야에서도 혁신적인 해결책을 제시할 수 있을 것으로 내다봤다. 마이크로소프트는 인공지능을 활용해 기후 변화 완화와 농부의 효율적인 작업을 목표로 향상된 일기예보 시스템과 탄소 측정기를 개발하는 등 지속가능한 농업을 위한 도구를 구축하고 있다. 또한 잡초의 정보를 파악하고 트랙터의 상태를 체크할 수 있는 등 농부들이 현장에서 사용 가능한 인공지능 챗봇도 개발하고 있다. 생명과학 분야에서는 연구원들이 암 퇴치를 위한 세계 최대 규모 이미지 기반 인공지능 모델과 공동 연구를 진행 중이며, 감염병 신약과 혁신 의약품을 위한 새로운 분자를 찾기 위해 첨단 인공지능을 활용하고 있다. 이를 통해 수년 이상 소요되는 검증 과정을 수 주 또는 수 개월로 단축 가능하다. 재료과학 분야에서도 마이크로소프트는 스위스의 제약회사인 노바티스(Novartis)와 함께 인공지능과 고성능 컴퓨팅 기술을 활용해 저독성 배터리 소재 발견을 위한 검색 가속화에 성공했다.

트렌드에서 얻은 것 No.19   “과도한 자신감을 가져라.” - 샘 올트먼(오픈AI CEO)   2024년을 준비하며, 생성형 AI의 미래는 ‘아무도 모른다’ 지난 2023년 12월 16일 모두의연구소 강남캠퍼스에서 ‘2023 Korea MVP AI Conference(부제 : Copilot 내 동료가 되라!!)’가 열렸다. 마이크로소프트 MVP 중에서 특히 AI와 관련해 기라성같은 분들이 발표를 하기에 만사를 제치고 참석하였다. 마이크로소프트는 전 세계 기업 중에 가장 먼저 자사의 모든 솔루션에 AI를 추가하는 혁신적인 ‘코파일럿(Copilot)’이라는 제품을 선보였다. 그들의 행보가 어떻게 이어질지 사뭇 궁금했다. 그리고 코파일럿의 중심에 서있는 오픈AI의 CEO 샘 올트먼은 또 어떤 철학을 가지고 있을까 궁금했다. 스티브 잡스, 일론 머스크의 계보를 잇는 인물로 꼽히는 그의 철학이 무엇일까 검색해 봤다. 자신을 복리로 만들어 가라, 과도한 자신감을 가져라, 독창적으로 생각하라, 세일즈에 능통해져라, 위험을 기꺼이 감수하라, 집중하라, 열심히 일하라, 대담해져라, 버텨라, 경쟁이 어려운 상대가 되라, 네트워크를 구축하라, 소유로 부를 늘려라, 내적 동기로 움직여라 등이다. 2024년에도 그의 파워가 시장을 리딩할지 지켜보자. 다시 마이크로소프트로 돌아가 보자. 마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO는 모바일 시대에 적응하지 못하고 저물어가던 마이크로소프트를 부활시켰다. 공감과 경청을 통해 애플, 아마존, 구글을 넘어서는 기업을 만들고, 직원들에게 숫자 대신 자부심을 심어 줬다. 그것은 ‘선한 영향력’이었다. 마이크로소프트가 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)을 만든 주된 이유는 개발자들의 작업 효율을 높이기 위함이다. 코파일럿은 인공지능 기술을 활용하여 소스 코드를 자동으로 작성하거나 수정하는 도구로, 개발자들이 보다 빠르고 효율적으로 코드를 작성할 수 있도록 돕는다. 이러한 도구는 다음과 같은 이점을 제공한다.  시간 절약 및 효율 향상 : 코파일럿은 반복적이거나 간단한 코딩 작업을 자동화하여, 개발자가 더 창의적이고 복잡한 문제에 집중할 수 있게 한다.  코드 품질 개선 : AI가 제안하는 코드는 다양한 소스에서 학습된 베스트 프랙티스를 반영할 수 있어, 코드 품질을 높이는 데 도움이 된다.  학습 및 교육 도구로의 활용 : 특히 초보 개발자의 경우, 코파일럿은 다양한 프로그래밍 패턴과 스타일을 학습하는 데 유용한 도구가 될 수 있다. 다양한 언어와 프레임워크 지원 : 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크에 대한 지원을 통해 개발자가 더 넓은 범위의 프로젝트에 접근할 수 있게 한다.  마이크로소프트와 깃허브가 코파일럿을 개발한 목적은 기본적으로 이러한 점들을 포함하며, 이를 통해 개발 과정을 혁신하고 개발자 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치려는 노력의 일환으로 볼 수 있다. 앞으로 생성형 AI의 미래는 아무도 예측하기 어려운 상황이 되었다. 그만큼 변화도 많고, 리스크도 많고, 또 어떤 기술이 나와서 생성형 AI를 묻어 버릴 수도 있을 것이다. 하지만, 현재까지의 전망은 대다수가 지속 성장을 예상한다. 그런 의미에서 필자는 최근 챗GPT4 플러스(ChatGPT4 plus)로 업그레이드를 하였다. 챗GPT에게 코파일럿의 전략, 철학, 역할과 역량에 대해 물었고, 답변에 추가하여 필자의 생각을 넣어 보았다.  “더 적은 것으로 많은 일을 해야 하는 시대이다. 디지털 숙명이 정말 많은 차이를 만든다.” - 사티아 나델라(마이크로소프트 CEO)   마이크로소프트의 인공지능 통합 전략 : 코파일럿의 철학과 미래 마이크로소프트가 자사의 전체 제품 라인업에 코파일럿과 같은 인공지능(AI) 기술을 통합하는 전략은, 단순한 기술 혁신을 넘어 사용자 경험과 생산성 혁신에 대한 깊은 철학을 담고 있다. 마이크로소프트가 AI 통합을 통해 추구하는 핵심 가치와 그 전략이 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 탐구해 보겠다. 첫째, 생산성의 극대화이다. 마이크로소프트의 주요 목표 중 하나는 사용자의 작업 효율성을 극대화하는 것이다. 코파일럿과 같은 AI 도구는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 최소화함으로써, 사용자가 보다 창의적이고 중요한 작업에 집중할 수 있게 돕는다. 이는 문서 작성부터 복잡한 코드 개발까지 다양한 영역에서 시간을 절약하고 생산성을 높이는 데 기여한다. 둘째, 사용자 경험의 개인화이다. AI 기술의 통합은 사용자 경험을 개인화하는 데에 핵심적인 역할을 한다. 각 사용자의 작업 스타일과 선호도를 학습하고 이에 맞춘 맞춤형 제안을 제공함으로써, 사용자는 더 효과적이고 편안한 방식으로 작업을 수행할 수 있다. 이러한 개인화는 작업의 효율뿐만 아니라 사용자 만족도를 높이는 데도 중요한 역할을 한다. 셋째, 접근성과 포용성이다. 마이크로소프트는 AI를 통해 제품의 접근성과 포용성을 증진시키고자 한다. AI 기술은 다양한 언어와 문화에 걸쳐 효과적인 커뮤니케이션을 가능하게 하며, 시각 장애인이나 청각 장애인과 같은 다양한 사용자 그룹에 맞는 기능을 제공한다. 이는 기술의 범위를 확장시키고 더 많은 사람들이 기술을 통해 혜택을 받을 수 있도록 하는 중요한 단계이다. 넷째, 지속적인 혁신과 발전이다. AI 통합은 제품의 지속적인 학습과 발전을 가능하게 하며, 사용자 피드백과 사용 패턴을 기반으로 지속적으로 학습하고 개선한다. 이를 통해 제품은 시간이 지남에 따라 더욱 사용자 친화적이고 효율적으로 변모한다. 이는 기술 발전의 빠른 속도에 발맞추어 지속적으로 혁신을 추구하는 마이크로소프트의 철학을 반영한다. 마이크로소프트의 코파일럿과 같은 AI 기술 통합 전략은 단순히 기능적인 면에서의 혁신을 넘어, 사용자의 작업 방식과 기술 접근성을 근본적으로 변화시키려는 시도이다. 이는 생산성 향상, 개인화된 사용자 경험, 접근성 증진, 그리고 지속적인 혁신이라는 네 가지 핵심 가치를 바탕으로 한다. 마이크로소프트의 이러한 전략은 미래의 기술 환경에서 사용자와 기술 간의 상호작용을 어떻게 변화시킬지에 대한 흥미로운 통찰을 제공한다.  “적어도 인간 독재자는 죽음을 피할 수 없다. 그러나 인공지능에게는 죽음이란 없다. 영원히 살 것이며 이는 인간이 피할 수 없는 불멸의 독재자를 접하게 된다는 것이다.” -일론 머스크(테슬라 회장)   코파일럿 사용의 필요성과 인간 창의성에 대한 영향 기업체에서 마이크로소프트 코파일럿 사용의 중요성은 첫째, 효율성 증대를 꼽을 수 있다. 기업 환경에서 시간은 매우 중요한 자원으로, 코파일럿은 반복적이고 기본적인 작업을 자동화함으로써 직원들이 더 복잡하고 전략적인 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 한다. 둘째, 오류 감소이다. 인공지능은 일관된 정확도로 작업을 수행할 수 있다. 코파일럿의 사용은 문서 작성이나 코드 작성 과정에서 발생할 수 있는 인간의 오류를 줄이는 데에 도움이 된다. 셋째, 협업 및 표준화 촉진이다. 코파일럿은 팀간의 커뮤니케이션과 협업을 강화할 수 있으며, 업무 수행 방식의 표준화를 촉진시킨다. 넷째, 신속한 의사결정 지원이다. AI가 제공하는 데이터 분석 및 추천 기능은 빠르고 효율적인 의사결정을 지원한다.   인간의 창의성에 대한 코파일럿의 영향 우선, 창의성 촉진이다. 코파일럿의 기능은 일부 기본적인 작업을 처리함으로써 오히려 인간의 창의적 에너지를 더 중요하고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 한다. 인공지능이 간단한 작업을 처리하면서 인간은 더 큰 그림을 그리고, 전략적이고 창의적인 사고에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 그 다음으로, 창의적 영감이다. 코파일럿과 같은 도구는 새로운 아이디어와 접근 방식을 제시함으로써 창의적 영감을 제공할 수 있다. 다양한 예제와 추천을 통해 사용자는 새로운 관점을 얻거나 기존 생각의 틀을 벗어날 수 있다. 중요한 것은 인간의 창의성과 기술의 자동화 기능 간의 적절한 균형을 찾는 것이다. 코파일럿은 도구일 뿐이며, 궁극적으로 창의적인 아이디어와 결정은 인간이 내린다. 마이크로소프트 코파일럿의 사용은 기업 환경에서의 효율성과 생산성을 증대시키는 중요한 요소이다. 인공지능 기술이 인간의 창의성을 대체하기보다는 보완하고 촉진하는 역할을 하며, 최종적으로는 인간이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 여건을 마련한다. 코파일럿은 단순히 자동화 도구를 넘어서 인간의 업무를 보다 효과적이고 창의적으로 전환시키는 데 중요한 역할을 할 수 있다.   보수적인 제조업계에서 코파일럿의 역할과 영향 제조업계는 전통적으로 보수적인 경향이 있다. 안정적인 운영과 검증된 프로세스에 의존하는 경향이 강하다. 하지만, 급변하는 시장 환경과 경쟁에서 앞서가기 위해서는 기술 혁신이 필수적이다. 이러한 상황에서 마이크로소프트 코파일럿과 같은 AI 기반 도구가 제공하는 혁신은 매우 중요할 수 있다. 코파일럿이 제조업에 제공할 수 있는 혜택은 프로세스 자동화와 최적화이다. 제조업에는 반복적이고 정형화된 작업이 많다. 코파일럿과 같은 도구는 이러한 작업들을 자동화하고 최적화함으로써 효율성을 크게 높일 수 있다. 그리고, 품질 관리 및 오류 감소 측면에서 코파일럿은 정확한 데이터 분석과 품질 관리를 지원하여 제조 과정에서의 오류를 줄이고 전반적인 제품 품질을 개선할 수 있다. 또한, 제품 설계와 개발 과정에서 코파일럿은 다양한 설계 옵션과 최적화된 솔루션을 제시하여 개발 시간을 단축하고 혁신을 촉진할 수 있다. 교육 및 훈련 효율성 향상을 통해서 코파일럿은 신입 직원이나 덜 경험 있는 직원들에게 실시간으로 피드백과 가이드를 제공할 수 있어, 교육 및 훈련 과정의 효율성을 높일 수 있다. 마지막으로 시장 변화에 대한 신속한 대응이다. 코파일럿은 시장 데이터와 트렌드를 분석하는 데 활용될 수 있으며, 이를 통해 제조업체는 빠르게 변화하는 시장 요구에 더 신속하게 대응할 수 있다. 비록 제조업계가 전통적으로 보수적일지라도, 코파일럿과 같은 혁신적인 AI 도구의 도입은 작업 효율, 제품 품질, 프로세스 최적화 등 여러 방면에서 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 특히, 경쟁력을 유지하고 시장 변화에 빠르게 대응하는 것이 중요한 현대의 제조업계에서는 이러한 기술적 혁신이 필수이다. 코파일럿의 도입은 단기적인 작업 효율성 증대뿐만 아니라 장기적인 경쟁력 강화에도 기여할 것으로 보인다. “우리는 모두 기술을 통해 세상에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.” - 사티아 나델라(마이크로소프트 CEO)     ▲ All About Microsoft Copilot Map(Map by 류용효)(클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   All About Microsoft Copilot Map 그림의 맵은 2023년 12월 16일 ‘2023 Korea MVP AI Conference’에서 4명의 강사분께서 발표한 내용을 요약한 맵이다. 내용 중에서 마이크로소프트의 전략이나 정보는 마이크로소프트 정책에 따라 달라질 수 있으며, 학습노트로 코파일럿의 향후 방향성은 달라질 수 있음을 참조하면서 보면 좋을 것 같다. 현재까지 생성형 AI를 통하여 자사의 솔루션과 자산에 AI를 추가한 회사는 아직까지 드물다. 그 선두에 마이크로소프트가 있는 것 같다. 우리는 마이크로소프트의 전략과 철학을 학습하여, 기업이나 개인의 업무에 도움이 되었으면 하는 바람이다.    ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

주요 CAE 소프트웨어 소개   광학 해석 소프트웨어, Ansys Optics & Virtual Reality 제품군 ■ 개발 : Ansys, www.ansys.com ■ 자료 제공 : 앤시스코리아, www.ansys.com/ko-kr 빛의 전파와 그 영향을 모델링하는 것은 제품 성능과 인간의 편안함, 인식 및 안전성을 측정하고  확인하는 데 매우 중요하다. 앤시스 옵틱스(Ansys Optics) & VR 솔루션은 시스템의 광학 성능을 시뮬레이션하고, 최종 일루미네이션 효과를 평가하며, 조명 및 재료 변화가 실제 조건에서 외관 및 제품의 품질에 미치는 영향을 예측 및 검증한다.  1. 광학 & VR 솔루션 제품 (1) 주력 제품 ■ Ansys SPEOS : 광학 시스템 설계 및 성능 모델링 소프트웨어 ■ Ansys VRXPERIENCE : 자율주행차의 가상 환경 테스트 시뮬레이션 소프트웨어 ■ Ansys OMD : 재료 표면 및 매질의 광학 특성 정밀 측정 장비 솔루션   (2) 주요 제품 ■ Ansys Lumerical : 광학, 전기, 열 형상의 상호작용을 고려한 포토닉스 모델링 소프트웨어   2. Ansys SPEOS  Ansys SPEOS는 광학 시스템 설계, 최적화 및 검증 툴이다. 가상 모델에서 조명을 켜고 3D로 전파되는 빛을 직관적으로 확인할 수 있다. 고객의 요구사항에 맞게 설계된 lightguide, 렌즈 등의 광기구를 초기부터 올바르게 시뮬레이션하여 설계 반복 시간을 단축하고, 의사 결정 프로세스를 더욱 가속화할 수 있다. SPOES는 성능 사양을 충족하기 위해 강력한 해석 기능과 UV~FIR 스펙트럼 전반의 조명 평가를 제공하여, 인간의 시각 능력에 기반하여 높은 정합성의 시각화 기능을 제공한다. ■ 광학 부품을 모델링하고, 물리적으로 정확한 색도계 및 광도계 연구를 수행하여 조명 시스템을 검증 ■ 광학 성능 자동 최적화를 통한 최적의 결과 도출 ■ 조명 시스템의 성능과 외관에 대한 고급 해석 수행 ■ SPEOS Human Vision을 통해 빛, 색상 및 재료에 대한 인지 시뮬레이션   3. Ansys Lumerical Ansys Lumerical은 광학, 전기, 열 현상의 상호작용을 고려하여 복잡하고 어려운 포토닉스 문제까지도 모델링할 수 있는 전문 소프트웨어이다. Ansys Lumerical의 제품, 솔버 및 상호 운용성은 서로 원활하게 연동되어 있어, 제품군 간의 유연한 상호 운용성을 통해 소자의 다중 물리 시뮬레이션, 시스템 레벨에서의 광집적회로 시뮬레이션을 할 수 있고, 타사의 설계 자동화 및 생산성 툴과 결합할 수 있다. 또한, Automation API를 통한 Python 기반의 자동화와 고품질의 포토닉스 파운드리를 위한 컴팩트 모델 라이브러리(CML)도 지원한다. ■ FDTD : 3D 전자기 시뮬레이터 ■ STACK : 평면박막(Multilayer) 광학 시뮬레이터 ■ FDTDK : 가속기 ■ MODE : 광도파관(Waveguide), 커플러 시뮬레이터 ■ CHARGE : 3D 전하 이동 시뮬레이터 ■ HEAT : 3D 열 전달 시뮬레이터 ■ DGTD : 3D 전자기 시뮬레이터 ■ FEEM : 유한 요소 광도파관(Waveguide) 시뮬레이터 ■ MQW : Quantum Well Gain 시뮬레이터 ■ INTERCONNET : 광집적회로 시뮬레이터   4. Ansys VRXPERIENCE Ansys VRXPERIENCE Sensor는 높은 정확도의 실시간 물리 기반 카메라 시뮬레이션이 가능하다. 실제 카메라 모델을 시뮬레이션할 수 있는 카메라의 파라메트릭 모델이 포함되어 있으며, 렌즈 시스템, 이미저 및 전처리기와 같은 모든 구성요소를 시뮬레이션한다. 시뮬레이션은 렌즈 시스템의 광학적 특성(왜곡, 색수차 등) 및 이미저의 광전자적 특성(컬러 필터 어레이, 암전류 노이즈 등)과 함께 가시 범위 내 환경의 광학적 특성을 고려한다. 또한, 모든 유형의 라이다 기술(scanning, solid-state, flash 등)을 소프트웨어에서 파라미터화할 수 있다. 강력한 그래픽 시각화 기능을 통해 광학 및 기능 작동을 단일 주행 시뮬레이터에 연결하여 복잡한 ADAS 시스템과 자율 주행 차량을 가상으로 평가할 수 있다. Ansys VRXPERIENCE Sensor는 레이더 모델 또한 제공한다. 레이더 시스템의 가상 설계, 테스트 및 검증을 용이하게 하는 자동차 애플리케이션에 적합하다. 다양한 주파수 및 측면 각도에 대한 대상(자동차, 트럭, 인프라 등)에 대한 일관된 RCS(레이더 단면) 데이터를 기반으로 복잡한 시나리오의 레이더 에코를 실시간으로 시뮬레이션한다. Ansys VRXPERIENCE Perceived Quality는 SPEOS 조명 시뮬레이션과 인터페이스하여 스튜디오 설계자에게 물리 기반 조명 시뮬레이션을 제공한다. 빛을 기반으로 하는 Ansys VRXPERIENCE Perceived Quality는 ‘실제로 보는 것을 얻을 수 있는’ 솔루션이다. 높은 정확성과 상호작용성을 특징으로하며, 최적화된 계산을 통해 확장 가능한 스펙트럼 및 물리 기반의 렌더링을 제공한다. Ansys VRXPERIENCE Sound는 특정 사운드의 물리적 파라미터를 엔드유저의 청각 인지와 연결하는 고성능 툴이다. 일반적인 분석 기능도 제공하여 유저가 시간 도메인과 주파수 도메인 모두에서 신호를 연구할 수 있다. 또한, VRXPERIENCE Sound는 다양한 사운드 구성 요소를 분리 및 수정하여 인지에 미치는 영향을 평가하기 위한 혁신적인 시간-주파수 분석 및 처리 기능을 제공한다.   2차 방출로 인한 SPAD의 광학 누화(출처 : 앤시스)     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

유니티가 사회의 불평등을 해결하고 모두의 ‘디지털 접근성’을 제고하기 위해 노력하고 있다고 밝혔다. 최근 한 시각장애인이 플레이스테이션으로 출시된 ‘갓 오브 워 라그라로크(God of War Ragnarök)’를 플레이해 화제를 모았다. 게임에 탑재된 시각장애인을 위한 접근성 기능을 활용해 게임을 즐겼던 것으로, 게임 내 많은 작업이 자동화되고 버튼 입력이 단순해져 정확한 조작을 하지 않아도 쉽게 게임을 플레이할 수 있었던 것이다. 이처럼 웹, 모바일 등의 공간에서 누구나 동등하게 서비스를 제공받을 수 있도록 하는 것을 ‘디지털 접근성’이라고 하는데, 코로나19를 계기로 디지털 전환이 급속도로 이루어지면서 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 장애인, 고령층 등 디지털 취약계층 누구나 소외 또는 차별 없이 서비스를 이용할 수 있는 환경이 구축되어야 할 필요성이 제기되고 있는 것이다. 실제로 2020년 장애 자선단체 스코프(Scope)의 의뢰로 센서스와이드(Censuswide)가 총 1,326명의 장애인 게이머와 비장애인 게이머를 대상으로 진행한 설문조사 결과에 따르면, 66%의 게이머가 게임과 관련된 장벽이나 문제에 직면했다고 답했다. 이들은 게임 접근성을 개선하기 위해 게임에 탑재된 접근성 기능을 사용하거나 하드웨어 솔루션을 사용하는 등 보조 기술을 사용하는 것으로 나타났다. 최근 10년 동안 꾸준히 높은 성장세를 유지하고 있는 국내 게임 시장에서도 디지털 접근성에 대한 관심이 높아지고 있다. 한국콘텐츠진흥원이 발표한 ‘2022 대한민국 게임백서’에 따르면, 2021년 국내 게임 시장 규모는 20조 9,913억 원으로 이는 2020년도(18조 8,855억 원) 대비 11.2% 증가한 수치다. 2022년 국내 게임 시장 규모 역시 지속적인 성장세가 이어질 것으로 전망되는 가운데, 소외계층의 문화 향유 기회 확대 필요성 역시 커지고 있다. 이에 전 세계 PC, 콘솔, 모바일 게임의 절반 이상에서 활용된 유니티 엔진이 ‘디지털 접근성’을 높이고, 안전성과 포용성을 갖춘 콘텐츠를 개발하는 데 활발히 사용되고 있어 눈길을 끈다. 아울케미 랩스의 VR 게임 ‘코스모니어스 하이’   VR 게임 회사 아울케미 랩스(Owlchemy Labs)는 지난해 출시한 게임 ‘코스모니어스 하이(Cosmonious High)’를 통해 VR 게임에 대한 접근성 문화를 구축하고 있다. 코스모니어스 하이는 외계인들이 모여 있는 고등학교 곳곳을 탐험하며 문제를 찾고, 우주적인 규모의 혼돈으로부터 학교를 구하는 어드벤처 게임이다. 게임은 역동적인 제스처와 활발한 상호작용을 필요로 하는데, 한 손 컨트롤 모드, 휠체어 사용자도 즐길 수 있는 기능, 색맹 접근성 개선, 몰입형 자막 시스템 등 접근성 기능 업데이트를 통해 플레이어 누구나 게임을 즐길 수 있도록 했다. 특히 색맹을 위한 커스텀 툴을 통한 색맹 접근성 개선은 다양한 유형의 색맹을 가진 플레이어도 코스모니어스 하이의 다채로운 비주얼을 즐길 수 있게 해 호평을 얻었다. 색 효과를 이용해 더 높은 콘트라스트 색상을 사용함으로써 제2 색맹, 제1 색맹, 제3 색맹 등 색맹 사용자들의 가시성을 향상한 것이다. 소셜 사이퍼의 어드벤처 게임 ‘아바 스페이스 파이럿츠’   전체 직원 중 40%가 자폐증을 가지고 있는 소셜 사이퍼(Social Cipher)는 신경 발달 장애를 가진 청소년들을 위한 어드벤처 게임을 제작했다. ‘아바 스페이스 파이럿츠(Ava Space Pirates, 이하 아바)’는 우주 해적과 함께 사회적 문제를 해결하고 자기 회의(Self-doubt)를 극복하면서 궁극적으로 공동체를 찾아가는 롤플레잉 어드벤처다. 아바는 몰입형 가상세계에서 신경 다양성을 가진 모든 청소년들이 사회적 상황과 감정적 반응을 시도할 수 있는 것이 특징이다. 유저가 자신의 기기로 게임을 즐기는 동안 카운슬러는 별도의 기기에서 게임 플레이를 지켜보면서 핵심 사회 정서적 학습(social-emotional learning)을 분석하고, 추적함으로써 다양한 사회적, 정서적 기술을 가르치게 된다. 실제로 해당 게임을 사용한 95%의 카운슬러가 아바를 사용한 후 1:1 치료 세션이 향상되었다고 답하기도 했다. 캥스터즈의 ‘휠리엑스’ 국내에서도 모든 플레이어들의 접근성 향상을 위해 노력하는 기업이 다수 있다. 먼저 접근성 기술 벤처기업인 캥스터즈(Kangsters)가 장애인을 위한 디지털 헬스 케어 콘텐츠를 제공하고 있다. 장애인 커뮤니티를 위한 건강 및 피트니스 분야에서 포용성 기회를 창출하는 캥스터즈는 ‘휠체어’와 ‘트레드밀 (treadmill·러닝머신)’ 그리고 ‘피트니스 콘텐츠’를 조합한 ‘휠리엑스(Wheely X)’ 콘텐츠를 선보이며 운동 약자를 위한 통합 건강관리 솔루션을 제공하고 있다. ‘휠리엑스’는 휠체어 이용자가 스스로 트레드밀에 탑승해 운동할 수 있도록 돕는 콘텐츠로 누구나 장벽 없이 즐길 수 있는 피트니스 환경을 구축하는 것을 목표로 한다. 특히 휠체어로 운동하는 경험을 유니티 기반의 3D 레이싱 게임으로 개발해 재미 요소를 강조했다. 캥스터즈는 세계 3대 재활보조기기 박람회로 손꼽히는 국제 재활 및 복지 산업 전시회 ‘레하케어(REHACARE) 2022’에서 휠체어 레이싱 게임을 최초로 공개했다. 또한 지난해 11월에 개최된 ‘유니티 포 휴머니티 서밋(Unity for Humanity Summit) 2022’에서도 관련 게임을 소개하며 실시간 3D를 활용해 긍정적이면서 의미 있는 영향을 주는 경험을 공유했다. 이지투게더의 VR갤러리 ‘더보다’에서 진행된 ‘Every Single Day’ 그룹전시 게임 외에 문화 콘텐츠에서도 편의 증진 및 접근성 확보에 유니티 엔진이 활용되고 있다. 대표적으로 발달장애 아티스트의 주체적인 삶의 성립 및 삶의 질 향상을 지향하는 비영리단체인 이지투게더는 VR 갤러리 ‘더보다(THE VODA)’를 통해 장애 예술의 다양성의 가치를 추구하고 있다. 더보다는 유니티 엔진을 기반으로 구현한 3D 가상갤러리로, 발달장애 아티스트의 독특한 시점, 자유로운 생각 그리고 색다른 상상이 담긴 작품들을 만나볼 수 있는 공간이다. 한국장애인예술원의 유망예술분야 프로젝트인 VR 갤러리 프로젝트에서 이지투게더와 동아대학교 산업디자인학과 산학협력으로 개발되었다. 이후 2021년부터 지금까지 개인전, 기획전 등 다양한 작품 전시가 열리며 발달장애인의 미술창작활동 및 전시활동에 대한 관심을 제고하고 있다는 평가다. 한양대학교 플레이랩 ‘스포츠 모바일 쇼다운’ 플레이 모습 한양대학교 플레이랩(PlayLab)은 기존에 시각장애인을 위해 개발한 VR 게임을 한층 더 개선함으로써 시공간의 제약을 해소한 콘텐츠를 선보였다. 한양대학교 플레이랩은 VR 기기만 있으면 언제나 쇼다운(시각장애인을 위해 고안된 스포츠)을 즐길 수 있는 ‘시각장애인 스포츠 쇼다운 VR’을 선보였다. 해당 콘텐츠는 장애인 접근성 향상 및 우수 학생 콘텐츠로 호평 받으며 ‘메이드 위드 유니티 코리아 어워드 2021(Made With Unity Korea Award 2021)’에서 베스트 스튜던트(Best Student) 부문을 수상했다. 한양대학교 플레이랩은 특정 공간에서만 게임을 즐길 수 있다는 한계를 인식, 모바일로 해당 게임을 옮김으로써 공간의 제약까지 해소한 ‘스포츠 모바일 쇼다운’을 개발했다. 이로써 시각장애인들이 시공간의 제약을 받지 않고 언제, 어디서나 ‘시각장애인 스포츠인 ‘쇼다운’을 즐길 수 있게 했다. ‘2022 유니티 포 휴머니티 그랜트’에 선정된 VR영화 ‘다크닝’ 우울증의 실상을 경험하면서 동시에 우울증에 대한 적절한 대처 전략을 찾을 수 있는 VR영화 ‘다크닝(Darkening)’도 있다. 다크닝은 실시간 3D를 사용하여 더 나은 세상을 만드는 사회 공헌 크리에이터를 지원하기 위해 기획된 ‘2022 유니티 포 휴머니티 그랜트(2022 Unity for Humanity Grant)’에 선정되고 ‘제79회 베니스 국제영화제’에서 베니스 이머시브 경쟁 부문에 선정되는 등 작품성을 인정받았다. 영화는 감독이자 주인공인 온드레이 모라베크(Ondřej Moravec)가 정신 건강 문제에 대한 인식을 높이기 위해 기획됐다. 가족 여행, 대학 등 일상에서 우울증을 겼었던 자신의 이야기를 공유하며 우울증을 어떻게 대처하고, 어떤 매커니즘을 사용해 극복할 수 있는지 등을 공유하고 있다. 인터랙티브 수화 학습 툴 ‘엘에스앱’ 이 외에도 청각 장애인의 삶의 질 향상을 위해 개발된 수화 학습 앱도 있다. 바네사 바란(Vanesa Barán)이 포시빌리언 테크(Possibillian Tech), 플로렌스 로스(Florence Roth), 그리고 아르헨티나 농아 협회(Argentine Association of the Deaf, ASO)의 지원을 받아 설계한 ‘엘에스앱(LSApp)’이 바로 그것이다. 청각 장애인과의 대화에 있어서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위해 설계된 해당 학습 앱은 청각 사람들의 삶의 질 향상을 목표로 무료로 제공되고 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.

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.  

후각, 무취    지난 호에서는 ‘청각, 이명, 환청’이라는 주제로 우리의 청각과 청각기관에 관련된 내용을 귀의 중요한 감각기능인 평형감각과 함께 소개하였다. 소리의 정체, 소리의 특징, 소리의 매질에 따른 전달 속도, 도플러 효과에 관하여 설명하고 빛과 소리에서 일어나는 현상과의 차이점도 소개하였다.  이번 호에서는 ‘후각, 무취’라는 주제로 우리의 후각의 정체, 후각 기관의 기능 및 후각을 대신하는 각종 센서에 관하여 소개한다.   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. 냄새의 정체는 무엇이며 어떻게 인식되는 것일까?   후각 냄새의 정체는 무엇이며 어떻게 인식되는 것일까? 좋은 냄새를 맡으면 기분이 좋아지고 좋지 못한 냄새를 맡으면 인상이 찌푸려지고 피하고 싶어진다. 냄새를 맡는 것은 후각기관을 통해서 이루어진다.  <그림 1>에서 보는 바와 같이 냄새의 성분을 가진 향기(또는 악취) 물질이 비강을 통해서 후신경구와 후각 신경 소자를 통해서 감정과 욕구 등을 관장하는 신경계인 대뇌의 변연계에 전달되면 냄새로 인식하게 된다. 냄새를 지닌 물질을 비강을 통해서 흡입하는 것만으로 냄새 물질의 존재, 종류, 농도를 검출하는 셈이다. 기체를 호흡하고 있기 때문에 밀도가 매우 낮은 물질이다. 우리가 생명활동을 이어 가기 위해서는 일정한 농도와 양의 산소가 필요하기 때문에 냄새 물질의 농도가 수 퍼센트를 넘을 수 없다. 지난 호에서도 소개한 바와 같이 1기압의 대기에서 공기 1리터의 무게는 1.2그램으로, 물 1리터의 무게인 1킬로그램의 830분의 1의 밀도이다. 이렇게 밀도가 낮은 공기의 수 퍼센트 이하의 냄새 물질을 호흡을 통한 샘플링만으로 냄새를 느낄 수 있다는 것은 후각의 감도가 매우 높다는 것을 짐작할 수 있다.   향기와 악취 사람마다 기호가 달라 좋아하는 냄새와 싫어하는 냄새에도 개인차가 있을 수 있다. 문화와 지역에 따라서도 기호에 차이가 있어 향기와 악취를 구분하는 절대적인 기준을 정할 수는 없지만 대체적으로 좋아하는 냄새를 향기라고 하고 싫어하는 냄새를 악취로 구별할 수 있을 것이다.  <그림 2>에 향기와 악취를 내는 것들을 예시하였다. 그림에서는 어떤 냄새도 나지 않지만 시각적으로 예시된 사진과 일러스트를 통해서 자신의 경험을 바탕으로 냄새를 상상할 수 있을 것이다. 향기를 내는 것은 실물의 사진을 사용하였고 악취를 내는 것은 일러스트를 사용하였다. 악취를 내는 것도 실제의 사진을 사용하게 되면 혐오스러운 경우도 있고 냄새가 나는 상태는 사진으로는 전달되지 않기 때문이다.   그림 2. 향기와 악취의 공통점과 차이점