“AI, 범죄 및 재난 예방·교통·국방 활용도 높아”
[시큐리티월드 김태형] 올해 들어 산업계에 최대 이슈는 ‘인공지능’이다. 인공지능(기계학습, Machine Learning) 기술이 급속히 발전하면서 다양한 기술 혁신이 일어날 것으로 전망된다.
하지만 인공지능 기술 때문에 사람들은 일자리를 빼앗기는 등, 인공지능 기술 발전에 따른 역기능도 문제점으로 떠오르고 있다. 그럼에도 불구하고 올해 물리보안 분야에서도 인공지능 기술 활용을 통한 보안 강화와 효율성 제고가 주요 이슈가 될 것으로 보인다.
최근 세계경제포럼(WEF)이 발표한 ‘직업의 미래 보고서’에 따르면 로봇과 인공지능(이하, AI), 유전학 등 과학기술의 발전으로 2020년엔 500만개의 일자리가 사라질 것이라는 분석도 나왔다.
구글 前 CEO이자 구글의 모회사인 알파벳을 이끌고 있는 에릭 슈미트는 이러한 AI 기술로 인해 전 세계에 있는 어려운 문제가 해결될 것이라고 밝히기도 했다. 현재 구글은 AI 기술을 다양한 서비스에 활용하고 있다. 구글 검색엔진의 정밀도 향상, 음성인식 기술, 자율주행 자동차 개발 등이 대표적이다.
에릭 슈미트의 말처럼, 기계가 학습을 하도록 하는 알고리즘은 우리가 풀지 못하는 문제들을 해결하는 데 충분한 도움을 줄 수 있기 때문에 인공지능 기술은 앞으로도 다양한 분야에서 그 중요성이 높아질 것으로 보인다.
정부, AI 기술 전략적 육성 추진
우리나라 정부도 드론·자율주행 자동차·로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 AI를 전략적으로 육성할 계획을 발표했다. 이에 올해부터 AI 기술 개발을 민·관 합동 프로젝트를 본격화한다.
미래창조과학부는 올 초 대통령 업무보고에서 이 같은 내용을 포함한 지능정보기술로 IT 산업을 업그레이드하고 범정부·사회 전반에 스마트 혁신을 추진하기 위한 국가 전략을 마련하겠다고 밝혔다.
미래부가 밝힌 지능정보기술은 최근 각광을 받고 있는 딥러닝, 머신러닝 등 AI 기술을 말한다. 최근 미국에서 개최된 ‘CES 2016’에서도 인공지능 기술이 무인자동차·드론 등 다양한 분야에서 활용되고 있다는 사실이 입증됐다.
이에 따라 우리 정부도 이와 관련한 종합 육성계획을 마련해 발표하고 수행 체계도 한꺼번에 공개할 계획이다. 우선 미래부는 지능정보기술 관련 산업 기반 조성을 위해서 지능정보기술 주도권을 확보해 나간다는 계획이다.
이를 위해 스토리 이해·요약, 공간·감성지능을 가진 지능형 SW 분야 연구에 타깃팅한 플래그십 프로젝트를 발굴할 예정이다. 이 플래그십 과제는 연구에 특화된 DB를 구축하고 머신러닝 기술 등을 활용해 해당 분야 지식 학습 및 추론(문제해결 지능)을 연구한다.
또한, 지능정보기술에 최적화된 연구수행을 위해 민간 주도의 ‘지능정보기술연구소’를 설립하고 플래그십 프로젝트 등의 관련 연구를 진행할 방침이다. 이를 위해 미래부는 올해 약 300억원을 투입한다. 한편, 미래부는 IT 산업 육성을 위해 지난해 3월 수립한 ‘K-ICT 추진 계획’에 AI 분야를 추가할 예정이다.
정보보안, AI 활용 보안이벤트 정보 수집·분석
이러한 AI는 최근 알파고와 이세돌 9단이 세기의 바둑대결을 벌여 이슈로 부각됐고, 글로벌 보안업계에서도 알파고와 같은 AI이나 AI의 전 단계인 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보안 분야에 접목시키려는 시도가 본격적으로 진행되고 있다.
특히 보안 분야에 있어 AI나 머신러닝 기술을 접목하려는 시도는 아직 각종 보안이벤트 정보를 자동으로 수집·분석해 보안 위협을 확인하거나 알려주는 수준에 머물러 있다. 하지만 최근에는 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용해 필요한 연산능력을 확보할 수 있게 됐고, 보안에 특화된 알고리즘 연구개발이 진행되고 있어 각종 공격이 어떤 방식으로 들어오는지를 학습하고, 이를 통해 적절한 대응법을 적용하는 툴이 등장할 날도 멀지 않았다는 전망이다.
최근의 지능형 사이버 공격은 자체적인 보안 시스템으로 방어하기에는 한계가 있기 때문에 AI를 접목한 인텔리전스 보안관제를 통해서 지능화된 사이버 공격을 실시간으로 탐지하고 분석·대응하고 있다.
점점 진화하는 사이버 공격에 대응하기 위해서는 역량이 강화된 보안전문 인력에 의한 인텔리전스 보안관제를 통해서 빅데이터·클라우드 기반의 엔드포인트 영역까지 효율적인 보안강화가 가능하다는 것이다.
이와 관련, 글로벌 IT 기업인 한국EMC는 통합보안 솔루션에 머신러닝을 기반으로 한 실시간 패턴 분석 기능을 이미 추가했고, 마이크로소프트도 머신러닝 기술을 보안에 적용하기 위한 연구에 주력하고 있는 상황이다. 또한, IBM은 AI와 가지고 있는 인지·학습·추론 능력이 핵심인 코그너티브 컴퓨팅을 보안에 활용해서 위험을 분석하고 예방할 뿐만 아니라, 공공과 민간 분야에서 발생한 사이버 위협 정보를 서로 공유하도록 제공하고 있다.
CCTV에도 인공지능 기술 접목 본격화
이처럼 AI는 각 산업분야서 혁신을 주도할 기술로 자리 잡고 있다. 국내에서는 국민안전 증진 개발 사업으로 영상 빅데이터 기반의 기계학습을 통한 스마트 범죄예방 솔루션 개발을 추진하고 있으며 국방 분야에서는 최전방 철책선 경계 등에 적용되고 있다.
AI 기술을 접목한 CCTV는 감지대상의 상황을 분석하고 각 상황에 따라 담당자에게 알람을 보낸다. 기존 단순하게 녹화된 영상을 저장했던 것에서 한단계 진화한 AI CCTV는 IoT 기술과 접목돼면, 범죄 상황을 예측할 수도 있고 그에 따라 피해를 예방할 수 있게 됐다.
이러한 AI CCTV는 범죄 현장에서 범인 추적은 물론, 도주방향을 예측해 통합관제센터에 통보해준다. 또한 감지대상의 행동 패턴에 따라 계속적인 추적이나 감시를 수행하고 차량번호 및 사람 얼굴 등을 인식해 그 정보를 분석해 제공한다.
특히 재해나 재난 상황에서도 AI CCTV는 큰 역할을 한다. 예를 들면 홍수로 범람하는 강이나 하천의 수위를 감지하고 알람을 제공하며 산이나 도로의 붕괴 예측이나 해수면 측정 등의 분야에서 다양하게 적용할 수 있다.
아울러 한강의 각 교각 감시를 통해 투신자살 예방에서도 매우 효과적이다. 또한 교통량 측정 및 정체 해소나 터널 내부나 도로 상의 사고 감지 및 낙하물이나 장애요서 감지 등, 다양한 분야에서도 활용하고 있다.
이처럼 AI CCTV는 감지대상의 패턴이나 영상을 분석해 범죄 및 재해재난 예방과 테러 상황 감지 등 우리 사회의 안전분야에서 큰 역할을 하고 있으며 그 용도는 더 확대될 것으로 전망된다.
이제 CCTV는 단순히 사람의 눈을 대신하던 것에서 사람의 두뇌를 대신하는 AI로 진화하고 있다.
최근에는 영상에 찍히는 사람의 나이와 성별까지 분석이 가능한 지능형으로 발전하고 있다. CCTV에 빅데이터 기술이 결합되면서 다양한 정보 처리가 가능해졌기 때문이다. 이에 따라 AI 기술과 접목된 CCTV의 활용 분야는 더욱 더 넓어지고 있다.
여기에다 클라우드와 빅데이터를 활용한 데이터 마이닝(Data Minning) 기술과 머신러닝 기술이 접목되어 현실화되면서 이와 같은 기능이 실제로 활용되고 있는 것이다.
[글 시큐리티월드 김태형 기자(sw@infothe.com)]
[월간 시큐리티월드 통권 235호(sw@infothe.com)]
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[시큐리티월드 김태형] 올해 들어 산업계에 최대 이슈는 ‘인공지능’이다. 인공지능(기계학습, Machine Learning) 기술이 급속히 발전하면서 다양한 기술 혁신이 일어날 것으로 전망된다.
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하지만 인공지능 기술 때문에 사람들은 일자리를 빼앗기는 등, 인공지능 기술 발전에 따른 역기능도 문제점으로 떠오르고 있다. 그럼에도 불구하고 올해 물리보안 분야에서도 인공지능 기술 활용을 통한 보안 강화와 효율성 제고가 주요 이슈가 될 것으로 보인다.
최근 세계경제포럼(WEF)이 발표한 ‘직업의 미래 보고서’에 따르면 로봇과 인공지능(이하, AI), 유전학 등 과학기술의 발전으로 2020년엔 500만개의 일자리가 사라질 것이라는 분석도 나왔다.
구글 前 CEO이자 구글의 모회사인 알파벳을 이끌고 있는 에릭 슈미트는 이러한 AI 기술로 인해 전 세계에 있는 어려운 문제가 해결될 것이라고 밝히기도 했다. 현재 구글은 AI 기술을 다양한 서비스에 활용하고 있다. 구글 검색엔진의 정밀도 향상, 음성인식 기술, 자율주행 자동차 개발 등이 대표적이다.
에릭 슈미트의 말처럼, 기계가 학습을 하도록 하는 알고리즘은 우리가 풀지 못하는 문제들을 해결하는 데 충분한 도움을 줄 수 있기 때문에 인공지능 기술은 앞으로도 다양한 분야에서 그 중요성이 높아질 것으로 보인다.
정부, AI 기술 전략적 육성 추진
우리나라 정부도 드론·자율주행 자동차·로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 AI를 전략적으로 육성할 계획을 발표했다. 이에 올해부터 AI 기술 개발을 민·관 합동 프로젝트를 본격화한다.
미래창조과학부는 올 초 대통령 업무보고에서 이 같은 내용을 포함한 지능정보기술로 IT 산업을 업그레이드하고 범정부·사회 전반에 스마트 혁신을 추진하기 위한 국가 전략을 마련하겠다고 밝혔다.
미래부가 밝힌 지능정보기술은 최근 각광을 받고 있는 딥러닝, 머신러닝 등 AI 기술을 말한다. 최근 미국에서 개최된 ‘CES 2016’에서도 인공지능 기술이 무인자동차·드론 등 다양한 분야에서 활용되고 있다는 사실이 입증됐다.
이에 따라 우리 정부도 이와 관련한 종합 육성계획을 마련해 발표하고 수행 체계도 한꺼번에 공개할 계획이다. 우선 미래부는 지능정보기술 관련 산업 기반 조성을 위해서 지능정보기술 주도권을 확보해 나간다는 계획이다.
이를 위해 스토리 이해·요약, 공간·감성지능을 가진 지능형 SW 분야 연구에 타깃팅한 플래그십 프로젝트를 발굴할 예정이다. 이 플래그십 과제는 연구에 특화된 DB를 구축하고 머신러닝 기술 등을 활용해 해당 분야 지식 학습 및 추론(문제해결 지능)을 연구한다.
또한, 지능정보기술에 최적화된 연구수행을 위해 민간 주도의 ‘지능정보기술연구소’를 설립하고 플래그십 프로젝트 등의 관련 연구를 진행할 방침이다. 이를 위해 미래부는 올해 약 300억원을 투입한다. 한편, 미래부는 IT 산업 육성을 위해 지난해 3월 수립한 ‘K-ICT 추진 계획’에 AI 분야를 추가할 예정이다.
정보보안, AI 활용 보안이벤트 정보 수집·분석
이러한 AI는 최근 알파고와 이세돌 9단이 세기의 바둑대결을 벌여 이슈로 부각됐고, 글로벌 보안업계에서도 알파고와 같은 AI이나 AI의 전 단계인 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보안 분야에 접목시키려는 시도가 본격적으로 진행되고 있다.
특히 보안 분야에 있어 AI나 머신러닝 기술을 접목하려는 시도는 아직 각종 보안이벤트 정보를 자동으로 수집·분석해 보안 위협을 확인하거나 알려주는 수준에 머물러 있다. 하지만 최근에는 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용해 필요한 연산능력을 확보할 수 있게 됐고, 보안에 특화된 알고리즘 연구개발이 진행되고 있어 각종 공격이 어떤 방식으로 들어오는지를 학습하고, 이를 통해 적절한 대응법을 적용하는 툴이 등장할 날도 멀지 않았다는 전망이다.
최근의 지능형 사이버 공격은 자체적인 보안 시스템으로 방어하기에는 한계가 있기 때문에 AI를 접목한 인텔리전스 보안관제를 통해서 지능화된 사이버 공격을 실시간으로 탐지하고 분석·대응하고 있다.
점점 진화하는 사이버 공격에 대응하기 위해서는 역량이 강화된 보안전문 인력에 의한 인텔리전스 보안관제를 통해서 빅데이터·클라우드 기반의 엔드포인트 영역까지 효율적인 보안강화가 가능하다는 것이다.
이와 관련, 글로벌 IT 기업인 한국EMC는 통합보안 솔루션에 머신러닝을 기반으로 한 실시간 패턴 분석 기능을 이미 추가했고, 마이크로소프트도 머신러닝 기술을 보안에 적용하기 위한 연구에 주력하고 있는 상황이다. 또한, IBM은 AI와 가지고 있는 인지·학습·추론 능력이 핵심인 코그너티브 컴퓨팅을 보안에 활용해서 위험을 분석하고 예방할 뿐만 아니라, 공공과 민간 분야에서 발생한 사이버 위협 정보를 서로 공유하도록 제공하고 있다.
CCTV에도 인공지능 기술 접목 본격화
이처럼 AI는 각 산업분야서 혁신을 주도할 기술로 자리 잡고 있다. 국내에서는 국민안전 증진 개발 사업으로 영상 빅데이터 기반의 기계학습을 통한 스마트 범죄예방 솔루션 개발을 추진하고 있으며 국방 분야에서는 최전방 철책선 경계 등에 적용되고 있다.
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AI 기술을 접목한 CCTV는 감지대상의 상황을 분석하고 각 상황에 따라 담당자에게 알람을 보낸다. 기존 단순하게 녹화된 영상을 저장했던 것에서 한단계 진화한 AI CCTV는 IoT 기술과 접목돼면, 범죄 상황을 예측할 수도 있고 그에 따라 피해를 예방할 수 있게 됐다.
이러한 AI CCTV는 범죄 현장에서 범인 추적은 물론, 도주방향을 예측해 통합관제센터에 통보해준다. 또한 감지대상의 행동 패턴에 따라 계속적인 추적이나 감시를 수행하고 차량번호 및 사람 얼굴 등을 인식해 그 정보를 분석해 제공한다.
특히 재해나 재난 상황에서도 AI CCTV는 큰 역할을 한다. 예를 들면 홍수로 범람하는 강이나 하천의 수위를 감지하고 알람을 제공하며 산이나 도로의 붕괴 예측이나 해수면 측정 등의 분야에서 다양하게 적용할 수 있다.
아울러 한강의 각 교각 감시를 통해 투신자살 예방에서도 매우 효과적이다. 또한 교통량 측정 및 정체 해소나 터널 내부나 도로 상의 사고 감지 및 낙하물이나 장애요서 감지 등, 다양한 분야에서도 활용하고 있다.
이처럼 AI CCTV는 감지대상의 패턴이나 영상을 분석해 범죄 및 재해재난 예방과 테러 상황 감지 등 우리 사회의 안전분야에서 큰 역할을 하고 있으며 그 용도는 더 확대될 것으로 전망된다.
이제 CCTV는 단순히 사람의 눈을 대신하던 것에서 사람의 두뇌를 대신하는 AI로 진화하고 있다.
최근에는 영상에 찍히는 사람의 나이와 성별까지 분석이 가능한 지능형으로 발전하고 있다. CCTV에 빅데이터 기술이 결합되면서 다양한 정보 처리가 가능해졌기 때문이다. 이에 따라 AI 기술과 접목된 CCTV의 활용 분야는 더욱 더 넓어지고 있다.
여기에다 클라우드와 빅데이터를 활용한 데이터 마이닝(Data Minning) 기술과 머신러닝 기술이 접목되어 현실화되면서 이와 같은 기능이 실제로 활용되고 있는 것이다.
[글 시큐리티월드 김태형 기자(sw@infothe.com)]
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[2024-10-02] 
