AI의 신체성 -- 스스로 학습하는 어린이 로봇

해동 위클리 브리핑
Vol.111 | 2018/08/14 http://hjtic.snu.ac.kr
AI의 신체성 Nikkei Science_2018.8

스스로 학습하는 어린이 로봇 (Self-Taught Robots)

어린 아이처럼 학습하는 로봇을 통해 마음과 몸이 어떻게 연계되어 지식과 기능을 획득하고 있는지에 대해 깊은 이해를 할 수 있게 되었다.


2015년에 공개된 SF영화 ‘채피’에 등장하는 기술자 디온은 스스로 생각하거나 느낄 수 있는 로봇을 만들고 싶다고 생각한다. 그래서 그는 아이처럼 학습하는 인공지능 프로그램을 만들었다. 그의 시작기(試作機)였던 채피의 사고능력은 처음에는 완전히 백지상태였다. 그러나 주위를 관찰해 이것저것 시도하는 속에, 상식이나 언어, 복잡한 기능들을 습득해 나갔다. 이것은 현 시점에서 최고 성능을 자랑하는 AI시스템도 하지 못하는 대단한 테크닉이다.

물론 TV프로그램에서 퀴즈에 답하거나 체스 및 바둑 시합을 하는 등의 특정한 과제에 있어 인간의 능력을 뛰어넘는 기계는 이미 존재한다. 2017년 10월, 영국 딥마인드 사는 바둑을 겨루는 AI시스템의 최신판 ‘알파고 제로’를 공개했다. 이전 버전의 ‘알파고’는 방대한 양의 인간의 기보 데이터를 조사하는 것으로 게임을 습득했으나, 알파고 제로는 스스로와의 경합을 통해 경험을 축적시켰다.

이것은 대단한 위업이지만, 알파고 제로는 규칙이 명확한 게임만을 학습할 수 있었으며 그 초인적인 기능을 갖기 위해 몇 백만 번이나 경합을 해야 할 필요가 있었다. 한편, 아이는 상당히 어릴 적부터 주변을 탐험하며 동작이나 대화를 통해 성장해 간다. 스스로 데이터를 수집하여 새로운 상황에 적응함으로써 전문지식을 다른 분야에도 응용한다.

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배터리의 성능 향상과 저 코스트화 Nikkei Automotive_2018.7

전고체배터리는 2030년에 실용화

EV(전기자동차)의 보급은 배터리의 진화가 관건이다. 리튬이온배터리의 성능 향상은 정극재인 니켈의 비율을 높이는 방법으로 진행된다. 셀 비용이 100달러/kWh를 달성하면 차량 가격과 차량 비용이 같아진다. 포스트 리튬이온배터리로서 기대를 받고 있는 전고체배터리는 2030년 무렵의 실용화가 유력하다.

본 연재에서는 마크로∙미크로의 관점에서 EV의 시장성을 살펴봤다. 이번에는 EV 보급에 있어서 최대의 기술적인 장벽인 배터리에 대해 살펴본다. EV 보급에 있어서 해결해야할 과제로 ‘차량 비용’ ‘항속거리’ ‘충전 시간’의 세가지를 들 수 있다. 이중 ‘차량 비용’의 경우는 배터리 비용이, 특히 엔진 차와의 가격 차이의 관점에서 크다.

EV의 경우는 엔진 차에서 엔진과 변속기를 생략하고 대신에 모터나 인버터, 배터리를 새롭게 추가하게 된다. 모터와 인버터만이라면 엔진과 변속기의 합계보다도 비용이 다소 낮아진다. 때문에 EV 비용은 배터리 비용으로 결정된다.

배터리 비용은 ‘탑재용량 X 용량당 비용’이다. 예를 들면, 독일 폭스바겐 ‘골프’의 EV 모델(e-Golf)은 35.8kWh의 리튬이온배터리를 탑재한다. 2015년 당시의 가장 낮은 배터리팩 비용을 2.5만엔/kWh 정도라고 한다면, 엔진을 탑재한 베이스 모델에 대해 60만엔 정도의 가격 상승으로 억제하고 있는 현재의 가격 설정으로는 적자일 것으로 상정된다.


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측량의 주역, 3차원 레이저스캐너 Nikkei Construction_2018.6.25

i-Construction의 기술표준 정비

측량의 ‘주역’이 머지않아 토털스테이션(TS)에서 레이저스캐너로 바뀔 것 같다. 종합건설 컨설턴트 회사인 퍼시픽컨설턴트는 양자의 실력을 독자적으로 검증. 레이저 드론 등을 사용하여 고정밀 지형 데이터를 TS의 절반 이하의 기간에 취득하였다.

아이치현도로공사가 21년 3월까지 완공을 목표하고 있는 다케토요키타 인터체인지(IC). 그 건설 예정지에 레이저스캐너를 탑재한 드론이 도입되었다. 레이저 드론은 수목으로 덮인 지형을 효율적으로 계측할 수 있는 주목할 만한 측량 기술이다. 그러나 설계 전의 조사 측량에서 채용한 사례는 적다. 국토교통성이 기공 측량이나 완성도 계측에서 활용한 결과, 시공 단계가 돼서야 비로소 도입을 검토하는 현장이 많기 때문이다.

그래서 다케토요키타IC의 설계를 담당하는 퍼시픽컨설턴트는 레이저 드론으로 얻은 3차원 점군 데이터 설계의 실용성 검증에 착수하였다. 계측리서치컨설턴트(히로시마)에 3차원 측량의 협력을 의뢰하여 앞서 실시한 TS측량과 철저하게 비교하였다.

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일본기업, 연구개발비 9년 연속 증가 일간공업신문_2018.8.7

도요타 1조 800억엔으로 17년 연속 1위

일간공업신문사가 실시한 연구개발(R&D) 앙케이트(유효응답 245사)에 따르면, 2018년도의 연구개발비 계획에 응답한 186사의 연구개발비 합계는 17년도 실적 대비 3.8% 증가하여 9년 연속 증가하였다. 10위 이내의 기업 중 9사가 전년보다 연구개발비를 늘렸다. 연구개발에 대한 높은 투자 의욕을 엿볼 수 있다.

연구개발비의 기업 별 순위를 살펴보면, 도요타자동차가 17년도 실적 대비 1.5% 증가한 1조 800억엔으로 17년 연속 1위를 차지하였다. 도요타 관계자는 “개발 효율의 계속적인 향상을 위해 노력하고 있다. 한편 전동화나 자율주행과 같은 새로운 영역에서의 개발 등 미래를 위한 선행 개발을 충실화한다”라고 강조한다.

2위는 혼다, 3위는 닛산자동차, 4위는 덴소로 자동차∙부품업체가 상위를 차지하였다. ‘미래를 위한 전략적인 투자 확대’(닛산), ‘파워일렉트로닉스 분야의 요소기술이나 인공지능(AI), 이미지인식 기술 등 전동화나 자율주행 분야를 중심으로 하는 기술 개발의 강화∙가속’(덴소) 등 개발 투자에 대한 높은 의욕을 엿볼 수 있다.

5위는 파나소닉, 6위는 소니로 전기기기 업체가 올랐다. 또한 7위가 히타치제작소, 10위가 미쓰비시전기로 종합전기기기∙중전기 업체가 상위에 들었다.

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기후 변동, 벼랑 끝의 지구 Nikkei National Geographic_2017.12.20

기후변동의 영향은 이미 나타나기 시작했다. 변화해 가는 지형, 침수로 피해를 입는 사람들, 생식 지역에서 쫓겨나는 동물들, 그리고 경제적인 피해. 변해가고 있는 세계의 현장을 National Geographic이 취재했다.

2100년, 아시아의 일부가 혹서로 거주불능하게 된다
15억 명에 영향, 대 이주의 시대가 올 것인가? 최신 연구
 
이대로 지구 온난화가 진행되면 남아시아의 일부의 사람들이 살 수 없을 정도의 더위를 맞이 한다는 연구결과가 발표되었다. 가장 심각한 영향을 받는 곳은 인도 북부, 방글라데시, 파키스탄 남부이다.

세계 인구의 1/5에 해당하는 15억 명이 사는 지역이다. 남아시아에서 가장 가난한 지역이면서, 많은 사람들이 옥외에서 힘든 농작업에 종사하고, 자급자족에 가까운 생활을 보내고 있다.

온라인 과학지 ‘Science Advance’에 8월 2일부로 발표된 논문에 의하면, 이대로 이산화탄소 배출 발생량을 줄이지 않을 경우, 수 십년 이내에 생명의 위험을 가져올 열파가 발생하여, 일대의 식료 공급의 대부분을 담당하고 있는 인더스강, 갠지스강 유역이 괴멸적인 피해를 받을 수 밖에 없다는 것이다.

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새로운 서비스를 창조하는 NTT의 AI NTT기술저널_2018.6

[corevo®] [DNN음향모델] [심층학습] [웨어러블] [시공간데이터]

최근의 인공지능(AI) 기술은 콘택트 센터의 업무 지원이나 스마트 스피커 등으로 우리의 업무나 사회 생활을 착실하게 서포트하기 시작하였다. 본 특집에서는 고객이 요구하는 서비스를 실현해 나가기 위한 NTT의 AI 기술에 대해 소개한다.


■ 고객의 요구를 들어주는 AI 서비스를 위해 – 사회 실장이 진행되는 corevo®의 기술
가정 안에서의 음성 커뮤니케이션 시스템을 이용하거나 의료에 있어서 AI의 활용 등 현실 사회에서 고객이 요구하는 서비스를 실현해 나가기 위한 NTT의 AI 기술을 소개한다.

■ 원격 음성 인식 강화를 위한 다양한 시도와 그 성과
주로 가정 내의 잡음 환경을 상정하여, 잡음이나 성량에 상관없이 근접∙원격의 양 조건에서의 음성 인식을 완벽하게 시행하기 위해 실시한 다양한 어프로치를 소개한다.

■ 차량탑재 카메라를 이용한 효율적인 점검을 위한 맨홀 뚜껑 열화 정도 추정 기술

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원약 개발에 있어서 결정다형의 제어와 평가 Fine Chemical_2018.6

● 특집에 있어서
Kohsaku Kawakami / 물질∙재료연구 기구 국제 나노아키텍트닉스 연구 거점 의료응용 소프트 매터 그룹 수석 연구원

최근 의약품 후보 화합물은 분자량이 비교적 크며, 또한 개발의 과정에서 거의 확실하게 결정형 탐색이 시행됨에 따라 결정다형(結晶多形)을 찾을 확률은 지극히 높다. 결정다형에 관한 열(熱)역학적 연구는 일본이 선도해 왔다고 해도 과언이 아니다.

특히 80년대 후반부터 90년대 초에 걸쳐 시행된 결정다형에 대한 일본인들의 심도 있는 연구는 지금까지도 세계에 널리 인지되고 있다. 지금은 결정다형에 관한 열역학적 연구는 거의 완성단계에 있으며, 대학 연구실이 결정다형을 테마로 하는 경우가 줄어들었기 때문에 젊은 연구자가 결정다형을 접할 기회도 줄어들고 있다고 사료된다.

그러나 기업에서 신규 화합물이 창출되는 한, 결정다형은 검토 과제로 계속 존재하게 될 것이며 기업에게 있어 결정다형 문제는 교과서에 씌어져 있는 것처럼 단순하지는 않다. 결정다형에 관한 이론 연구는 거의 해결이 끝난 상태인 반면, 측정 장치는 확실하게 발전을 계속하고 있으며

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