인터넷의 한계 극복

NTT ‘IOWN(광전융합기술)’의 야망, 차세대 정보인프라의 탈환

총론. 일렉트로닉스에서 포토닉스로
한계가 임박한 인터넷의 돌파에 ‘광 기술’, NTT가 도전

인터넷이 기로에 접어들고 있다. 인공지능(AI)의 침투로 데이터 계산량이 폭발적으로 증가하면서, 이대로는 소비전력 증가에 브레이크가 걸리지 않기 때문이다. 최근에 이를 극복할 기술로서 광기술이 주목을 받고 있다. 전자기술(일렉트로닉스)과 비교해 에너지절약형인 광기술(포토닉스)이 인터넷의 한계를 돌파할 수 있는 길을 개척한다.

음성부터 텍스트, 영상에 이르는 모든 정보를 운반하는 인프라로서 과거 30년간 진화를 거듭하며 세계적으로 혁명을 일으켜 온 인터넷. 그 인터넷이 기로에 섰다. 인터넷 데이터 양의 폭발적 증가로 인한 전력소비량의 증가라는 과제에 직면했기 때문이다. 미국 시스코의 조사에 따르면, 세계의 IP 트래픽은 연평균 26%로 확대되고 있고, 2022년에는 월 396EB(엑사바이트)에 달할 것이라고 한다. 심층학습의 확대도 데이터 양의 폭발에 기여하고 있다. AI가 이용하는 데이터 양은 최근 5년간 30만배 증가했다는 조사결과도 있다.

데이터 양이 증가할수록 정보처리 계산량이 확대되면서 전력이 필요해진다. 과학기술진흥기구 저탄소사회 전략센터가 19년에 조사한 리포트에 따르면, 세계의 IT관련 소비전력량은 현재의 기술 그대로 에너지절약 대책을 실시하지 않을 경우, 30년에 16년의 5,000배가 될 것이라고 한다. 현재 전세계의 소비전력 약 24,000TWh/년과 비교해도 약 200배다.

섬뜩한 해킹 방법의 정밀도는 어느 정도일까?

스마트폰이나 태블릿에 숫자 또는 문자를 입력할 때에는 화면에 표시되는 자판을 누르는 것이 일반적이다. 이 때 그 소리나 진동의 피드백을 없애도 손가락이 화면을 두드림으로써 발생되는 미세한 타격음(탭 소리)이 생긴다. 스마트 스피커 등 외부 마이크로 이 소리를 포착하면 입력한 PIN이나 문장을 추측할 수 있지 않을까에 대한 상당히 섬뜩한 연구를 소개해본다.

영국 케임브리지대학 연구팀은 2020년 12월, ‘HEY ALEXA WHAT DID I JUST TYPE? DECODING SMARTPHONE SOUNDS WITH A VOICE ASSISTANT’라는 제목의 논문을 발표했다. 논문의 저자들이 탭 소리를 포착하기 위한 외부 마이크로 선택한 것은 음성 어시스턴스 기능을 가지고 있는 Amazon Echo와 Google Home 등 스마트스피커이다. 연구팀은 다음과 같은 해킹 시나리오를 상정했다.

1. 유저가 스마트폰을 탭 해 은행 등의 비밀번호를 입력한다.
2. 유저 옆에 놓인 스마트 스피커가 그 탭 소리를 포착한다.
3. 입력된 음성정보를 클라우드로 송신. 그곳에서 처리 및 보존된다.
4. 해커가 어떤 방법으로든 음성 정보에 액세스한다.
5. 음성 정보에서 탭 소리를 유출한다.
6. 탭 소리로 비밀번호를 추측한다.

디지털 프로세스, 실제 생산라인과 같은 속도의 시운전으로 검증 정밀도 향상

디지털프로세스(시나가와 현)는 공업제품 조립 공장에서의 생산라인 신설 및 개선을 사전에 검증하는 VR시스템 ‘DIPRO Xphere(디프로 크로스피어)’의 기능을 강화해 실제 생산라인과 동일한 속도로 움직이는 3D 모델을 매우 근접한 시점에서 볼 수 있도록 한다. Xphere를 생산 시뮬레이터 ‘COLMINA 디지털 생산 준비 VPS GP4’와 연동시키는 새로운 기능을 개발, 3월 중순을 목표로 Xphere의 기능 개선 패치 ‘Xphere 연계 메뉴’로서 제공할 계획이다.

지금까지는 3D 모델을 이용해도 세밀한 부분까지는 검증이 불가능해 마지막에는 실제 기기로 검증할 필요가 있어 시간이 걸렸다. 설비 간이나 설비와 사람이 충돌할 위험 등을 피하기 위해 저속으로 검증해야 하기 때문이다. VR을 통해 3D 모델의 상세한 움직임을 실제 속도로 볼 경우, 사전에 세밀한 부분의 문제까지 찾아내 사람의 움직임을 수정할 수 있어 실제 기기의 검증 필요성을 줄일 수 있다.

생산라인의 동작 상황뿐만 아니라 설비의 위치가 적절한지 여부 등도 보다 자세히 검증할 수 있다. 예를 들어 키가 작은 작업자가 VR로 검증할 경우, 높이가 있는 선반 등의 설비가 시야를 막아 운송 차량의 주행 상황을 볼 수 없게 됨으로써 위험에 처할 수 있는 등의 문제를 쉽게 파악할 수 있게 된다. Xphere 내에서 고정 설비를 어디로 치워야 시야에 방해가 되지 않는지 등의 검증도 가능하다.

선명함이 부족한 애플, 차원이 다른 테슬라

미국 캘리포니아 주 차량관리국(DMV)가 21년 2월에 발표한 20년도(보고기간: 19년 12월~20년 11월) 자율주행 공도 시험 결과보고서에 따르면, 미국 IT기업 관련해서 성적이 좋았던 기업은 미국의 스타트업 Zoox였다. Zoox는 아마존닷컴이 20년 6월에 인수했다.

이번 보고서에서는 자율주행 계속 평균거리는 약 2,620km로 19년도와 비교해 약간 증가하면서 10위에 들었다. 총 주행거리는 기간 중에 코로나19로 인한 락다운(도시봉쇄) 제한에도 불구하고 19년도 대비 약 50% 증가해 약 16만 5,000km였다. 이는 미국의 크루즈와 웨이모, 중국의 Pony.ai의 뒤를 잇는 주행거리다. Zoox가 정력적으로 시험을 추진하고 있다는 사실을 엿볼 수 있다.

Zoox는 20년 9월에 캘리포니아 주 DMV로부터 테스트 드라이버가 없는 상태에서 자율주행 차량을 이용한 공도 시험 인가를 얻었다. 20년 12월에는 이동서비스(로보택시)용 독자의 소형 전기자동차(EV)를 공개하는 등 아마존에 인수된 후에도 실용화를 순조롭게 진행하고 있다.

아마존은 이전부터 자율주행 기술을 전개하는 미국의 스타트업 오로라(Aurora Innovation)에 출자하며 자율주행 기술 분야에 큰 관심을 기울여왔다. 그리고 Zoox의 인수를 단행했다. 아마존은 자율주행 기술에 주목하는 이유를 명확하게 밝히지 않았다. 배송 비용의 삭감을 위해 단순히 배송용 차량에 적용할지, 로보택시처럼 이동서비스를 본격적으로 시작할지는 분명하지 않다.

비즈니스 메일 사기를 방지

기업을 대상으로 하는 비즈니스 메일 사기 피해가 끊이지를 않고 있다. 수 억엔 단위로 속여서 받아내고, 작은 금액으로 반복하여 인출하는 등, 범죄 수법도 다양하다. 인공지능(AI)에 의한 검출이나 재무시스템의 디지털화 등의 피해를 막기 위한 방법들을 모색하고 있다.

-- 도요타방직은 40억엔의 피해 --
-- 프로세스 약점을 디지털화 --
-- 번역 AI의 진화로 일본어 메일 사기도 --

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영업, 마케팅이 극적으로 변한다  

‘돈이 되는 AI’를 만들 수 있는 요령을 몸에 익히기 위해 본서에서는 Python(파이손)을 사용하여 AI 프로그램을 만들어 간다. 그러나 ‘자신이 만들면 될까’라는 생각이 들지도 모르나, AI 기술의 발전에 따라 Python을 사용하여 누구라도 AI 프로그램을 만드는 시대가 되었다.

본서에서는 AI 적용 업무의 선정에서 학습데이터의 입수, 가공, AI 프로그램의 개발과 평가까지 실천적으로 진행해 나간다. 본서에서 준비한 Python 프로그램은, 실제의 AI 시스템의 모형이 된다. 간단한 시스템이라면 현장의 리더나 멤버 자신이 모형에서 AI를 완성시키는 것도 가능하다. 이러한 스킬을 가지고 있으면 IT Vendor에게 AI 시스템을 발주하는 경우에도 낭비적인 시행착오를 줄이고 ‘돈이 되는 AI’를 보다 스피디하게 만들 수가 있습니다.

업무의 눈높이를 유지하면서 AI를 만드는 것은 AI 엔지니어(Data Scientist)에게도 중요한 것이다. 본서에서 소개하는 실천적 AI 프로그램을 만드는 익혀두면, 틀림없이 Data Scientist로서의 첫걸음을 내딛게 되는 것이다.

또한 필자의 방침으로, 본서의 실습 Code는 모두 GitHub라는 인터넷상의 서버에서 공개되어 있다. 브라우저상의 실습 코드를 테스트해보는 것만으로도 본서가 지향하는 곳을 이해될 수 있게 된다고 생각된다.   

● 목차

권두언
컬러 토픽스 (Colored Topics)
1. 연구 개발
1.1   라이프
1.2   인더스트리
1.3   인프라
1.4   모빌리티
1.5   통신시스템ㆍIT시스템
1.6   전자 디바이스
1.7   공통 기반
1.8   생산 인프라ㆍ설계기술

2. 전력 시스템
3. 교통 시스템