2030 핵심 미래기술50

상상이 현실이 되는 놀라운 미래 기술

Q: 새로운 첨단 기술들이 우리 삶에 녹아들고 있다. 이러한 미래 기술이 우리에게 미치는 영향은 무엇인가?

A: 미국 매사추세츠 미디어랩 설립자 니콜라스 니그로폰테는 “미래에는 인류가 정보를 알약 형태로 만들어 필요할 때마다 먹기만 하면 지식이 늘어날 것”이라고 말했다. 즉. 알약만 먹으면 영어나 셰익스피어 문학에 대한 지식도 쌓을 수 있는 시대가 온다는 것이다. 알약 성분이 혈관을 타고 흘러 뇌에 이르면 곧 지식으로 나온다는 건데, 영화 ‘매트릭스’ 같은 현실이 그리 멀지 않았다. 이와 같은 기술은 우리 삶에 엄청나고 급속한 변화를 가져올 것이다.

Q: 들어본 거 같긴 하지만 너무 허무맹랑한 얘기 아닌가?

A: 대부분 터무니없는 얘기로 들리겠지만, 과학적 사실에 기반을 두고 나온 말이다. 이는 영화 ‘메트릭스’에서 주인공 네오가 자신의 뇌와 컴퓨터 간 인터페이스를 통해 쿵후를 배운 것과 유사하다. 현재 전 세계에서 개발 중인 BCI(Brain-Computer Interface: 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술)을 보면 이해할 수 있을 것이다. 이 BCI 기술은 일론 머스크가 세운 뉴럴링크를 비롯해 메가구 페이스북, 미국 듀크대학도 개발 중이다. 유럽은 물론, 우리나라도 삼성전자와 전자통신 연구원에서 개발 중이다.

Q: 그게 일명 텔레파시 기술이라는 거 아닌가?

A: 그렇다. 이런 미래 기술을 이해하려면 여러 가지 지식을 융합해서 추론해야 한다. 신경과학과 이론물리학 등을 통해야 이해할 수가 있다. 이를테면 뇌에서 기억생성 입자가 새로운 지식이 되는 과정을 관찰하는 데 성공했고, 또 양자물리학과 의식 간의 상관관계를 찾아내고 있다. 실제로 우리 인간은 원자로 이루어져 있는데, 이 원자라는 게 텅 비어 있는 거 아닌가. 따라서 원자의 빈 공간에는 뭔가를 넣거나 세울 수도 있다. 만화 영화에 나오는 나노 로봇처럼 아주 미세한 기계가 우리 몸속 어디나 다닐 수 있다는 거다. 심지어는 세포 속까지.

Q: 미래 기술을 이해하는 데 물리학을 공부하는 게 그렇게 중요한가?

A: 그렇다. 앞으로 세상은 가장 근원적인 원자를 우리 인간이 어떻게 제어하느냐에 따라 달라질 수 있다. 1990년에 IBM 알마덴 연구소의 과학자들은 제논 원자 27개를 가지고 ‘IBM’이란 글자 형태로 재배열하는 데 성공한 후, 영국의 과학전문지 <네이처>에 이를 발표했다. 이는 이제 인류가 원자를 제어하기 시작했다는 의미다. 또한 지금까지는 움직이는 원자를 따라다녔지만, 이제는 원자를 붙잡아 두고 이를 관측할 수 있는 기술을 개발하고 있다. 그러니 니그로폰테의 먹는 지식 알약이 아직은 멀었지만, 이론적 배경은 충분한 거다. 그 후 IBM은 물질의 최소 단위인 분자로 사람의 모습을 그릴 수 있는 기술을 개발했다. 이것은 머리카락 1개에 일산화탄소 분자 28개를 붙여 만든 ‘분자 인간’을 2만 개나 그릴 수 있는 기술이었다. 언젠가는 사람 형체뿐 아니라 모든 사물의 형태를 그리고 만들 수 있는 ‘분자시대’가 올 것이다.

미래 교통(Future transportation)

Q: 오늘은 어떤 주제에 대해 말해주실 것인가?

A: 미래 모빌리티, 즉 미래의 이동수단에 관해 얘기를 해볼까 한다.

Q: 요즘은 도로가 잘 만들어져 있다. 그래도 여전히 차가 많이 밀린다.

A: 먼저 가변차선에 대해 말씀드리겠다. 명절에 고향을 내려가거나 올라올 때면 한쪽은 밀리고, 다른 한쪽은 완전히 텅텅 비어있는 경우가 있다. 이럴 때 총 왕복 8차선이라면 밀리지 않는 두 차선을 제외하고 나머지는 밀리는 차선으로 바꾸는 거다. 이게 바로 아마존의 미래 스마트 도로 특허다.

Q: 그러니까 중앙 분리대도 같이 움직인다는 것인가?

A: 그렇다. 자유자재로 교통 흐름에 따라 왕복 차선을 자유롭게 바꾸는데, 이를 인공지능이 담당한다는 것이다.

Q: 그렇게만 된다면 아주 편리하고 좋을 것 같다.

A: 그렇다. 또 하나, 고속도로를 운전하다 보면 대형 차량으로 인해 위협적인 상황을 경험한 적이 있을 것이다. 그 이유는 대형 차량의 차량 폭이 넓어 도로 1개 차선을 꽉 채우기 때문이다. 이때도 차선 폭을 자유자재로 바꿀 수 있다는 것인데, 이 또한 아마존이 출원 등록한 특허이다.

Q: 특허가 나왔다고 해서 꼭 상용화가 되는 건 아니지 않나?

A: 물론 그렇다. 그러나 다양한 특허를 분석하고 특허 맵, 즉 특허 지형도를 그리다 보면 기술 개발의 방향성을 알 수 있다. 또한 이는 글로벌한 경제활동에서 미래를 예측하는 데 매우 중요한 지표

이기도 하다.

Q: 또 어떤 미래 기술이 있는가?

A: 네, 이번엔 애플의 특허를 말씀드리겠다. 운전을 하다보면 여러 형태의 교통사고 난다. 막힌 터널이나 꺾어진 도로를 달리다 보면 갑자기 차가 밀려 있는 경우가 있다. 이에 제대로 대처하지 못하면 대형 사고가 발생할 수 있다. 이럴 때 보이지 않는 앞 구간을 미리 볼 수 있는 증강현실(AR) 디스플레이가 차에 장착이 되어 있으면 미리 예방을 할 수 있다는 거다.

Q: 그렇게만 된다면 사고를 예방할 수 있을 것 같다. 그것은 어떤 방식으로 구현되는가?

A: 사전에 생성된 클라우드의 3D Mesh Map(3D 그물 지도)를 자율차의 센서들이 실시간으로 센싱한 데이터에 겹쳐 가상 이미지를 생성한다. 이 데이터를 클라우드 스토리지에서 받아 자율차의 센서들이 센싱한 로컬 데이터에 증강시킨 후, HUD(Head Up Display)나 유리창에 투영하여 운전자에게 보여준다. 그러면 운전자는 센서들이 잡은 실제 장면을 통해 그늘이 졌는지, 빌딩이나 숲에 가려 안 보이는지, 그 장면의 물체가 무엇인지, 교통표지판은 무엇을 의미하는지, 옆의 연못에는 무슨 물고기가 사는지, 그 장면의 먼 거리에는 무엇이 있는지 등을 판단할 수 있다. 이를 통해 운전자는 주위 환경을 잘 이해하여 운행의 안전을 도모할 수 있고, 재미있게 운전할 수 있다.

Q: 그러고 보니 구글도 자율차를 만드는데 애플은 조용하다.

A: 애플이 애플카를 만든다는 소문은 8년 넘게 이어져 왔다. 애플카 제작 계획은 비밀로 진행돼 지금까지도 명확한 실체가 드러나지 않고 있다. 그러나 2022년 7월에 나온 보고서를 보면 애플카의 개발 과정과 목표에 대한 정보가 나와 있다. 애플은 애플카를 ‘차 안에서 사람들이 대화할 수 있도록 마주보는 형태’로 만드는 것을 시도하고 있다. 운전자가 아예 뒤를 돌아보고 앉아서 가는 ‘완전 자율 주행’을 염두에 둔 디자인인 것이다. 이외에도 운전자가 완전히 누워서 갈 수 있는 디자인도 테스트 중이다. 이와 함께 애플카 내에 완전히 상승, 하강할 수 있는 대형 디스플레이를 탑재할 방안도 논의 중이라고 밝혔다.

최근 가장 이슈가 된 것은 애플카가 핸들도 페달도 없는 디자인을 가지고 있다는 사실이다. 이는 최근 미국의 유력 외신에서 몇 번이나 보도된 내용으로, 애플은 이러한 ‘완전 자율 운전’에 대해 미국 도로교통안전국의 허가를 받기 위해 노력 중이라고 밝혔다. 이러한 새로운 시도들은 애플이 단순히 프리미엄 자동차를 만들려고 노력하는 게 아니라 자동차의 재정의에 도전하고 있다는 것을 의미한다. 2023년 초에는 애플이 자율 주행차 관련 2개의 특허를 취득했다. 2023년 7월에는 애플이 아리조나주의 한 장소에서 일명 ‘애플카’로 불리는 자율주행 전기차 시범 주행을 극비리에 진행한 것으로 파악됐다.

3D 프린팅(3D Printing)

Q: 오늘은 어떤 내용에 대해 말씀해주실 것인가?

A: 오늘은 뭐든지 찍어내고, 심지어 음식까지 찍어내서 먹을 수 있는 3D 프린터에 대해 말씀드리겠다.

Q: 3D 프린터라는 게 정확히 무엇인가?

A: ‘3차원 프린팅’이란 3차원 형상을 구현하기 위한 전자적 정보(이하 ‘3차원 도면’이라 한다)를 자동화된 출력장치를 통하여 입체화하는 활동을 의미한다. 일반적으로 3D 프린터라고 하면 이것을 가리킨다. 매질을 층층이 쌓아 올려 조형하는 적층형(Additive Manufacturing)과 분말 재료 위에 액상 접착제를 뿌려서 적층하는 접착제 분사형(Binder Jetting) 방식이 있다.

Q: 그렇다면 PC 프린터기처럼 잉크가 중요한가?

A: 가공의 용이성 등 여러 문제 때문에 초창기에는 재료로 대개 플라스틱을 사용했다. 하지만 점차 종이, 고무, 콘크리트, 식품, 금속까지 그 범위가 점점 넓어지고 있다. 단순히 조형물 출력뿐만 아니라 건축, 설계 분야에도 활용이 가능하며, 세포를 재료로 하여 인조 생체조직이나 장기 등을 프린팅할 수 있는 3D 바이오 프린팅 기술도 등장하는 등 향후가 기대되는 분야다.

Q: 구체적인 사례를 좀 들어 달라.

A: 다품종 소량생산에 적합하고 맞춤형 제작이 가능한 3D 프린팅 기술의 장점을 활용해 가장 빠른 속도로 사업화가 진행되고 있는 분야는 의료 산업이다. 현재 의료계에서는 사람의 몸체가 저마다 다른 형상을 갖고 있기 때문에 의족과 의수, 두개골, 인공 관절, 인공 치아 등을 모두 신체에 맞게 따로 제작하고 있다. 3D 프린터는 맞춤형 기술로, 의료 분야에는 최적의 기술로 꼽힌다. 환자의 신체 특성에 맞는 치아, 관절, 뼈 등을 출력하는 것이 가능해 환자 특성에 맞는 구조물을 제작해 활용할 수 있기 때문이다. 현재는 심장이나 폐, 위 등과 같은 장기들은 물론, 화상을 입은 환자들을 위해 피부를 재생하는 기술도 개발 중에 있어 3D 프린터가 의료 분야에서 어떻게 활용될지 앞으로가 무척 기대된다.

Q: 인간의장기를 찍어낸다니 대단하다. 음식도 찍어 먹는다고 들었다.

A: 우리가 먹는 음식도 3D 프린터로 출력이 가능하다. 3D 프린터로 만든 최초의 음식은 초콜릿이었다. 초콜릿 원료를 녹여서 내가 원하는 모양으로 출력하는 것이 푸드 3D 프린터의 시작이었다. 지금은 초콜릿에 이어 피자, 쿠키, 햄버거 등으로 출력 가능한 음식의 종류가 점점 늘어나고 있다. 스페인이나 이탈리아에서는 음식을 전문으로 개발하는 기업이 파스타의 면을 인쇄하는 기술을 개발하기도 했다. 2019년에 러시아 우주비행사들은 고기 세포를 3D 프린터 재료로 써서 고기를 만들어냈고, 이 고기를 실제로 우주에서 먹기도 했다.

Q: 우주에서 음식을 프린트해서 먹었다는 말인가?

A: 그렇다. 미국 항공우주국도 우주인이 우주에서 음식을 찍어 먹는 기술을 개발해 실험 중이다. 미국 항공우주국의 자회사인 3D 푸드 프린팅 기업 비헥스(BeeHex)는 3D 프린터를 이용해 폐플라스틱을 우주 식량으로 만드는 연구를 하고 있다. 플라스틱을 음식물로 만드는 첫 번째 단계는 폐플라스틱을 미생물과 반응시키는 것이다. 박테리아와 같은 미생물들은 폐플라스틱을 먹고 분해하는 과정에서 바이오 매스라는 물질을 생성한다. 바이오 매스는 생물로부터 얻은 에너지다. 축산 분뇨 및 음식물 쓰레기, 톱밥 등 유기성 폐자원이다. 3D 프린터를 이용해 이런 바이오 매스의 질감과 형태를 조절하면 스테이크와 닭 가슴살 등 인공 식품을 만들어 낼 수 있다.

Q: 그럼 우리 일상에서 활용되는 것으로는 어떤 것이 있는가?

A: 사람은 발 크기가 제각각이라고 한다. 내 발에 꼭 맞지 않는 신발은 고통과 불편함을 안겨 준다. 3D 프린터는 맞춤형 신발을 보다 저렴하게 신게 해줄 수 있는 기술이다. 아디다스는 이미 세계적인 3D 프린터 회사 카본과 합작하여 시중에 맞춤형 신발, ‘Futurecraft 4D’를 선보였다. 또한 2014년에 네덜란드의 유트레이트 의과대학은 세계 최초로 3D 프린터로 만든 두개골을 22세 여성에게 이식하는 데 성공했다. 이 여성은 두개골의 두께가 점점 두꺼워져서 뇌를 압박하는 희귀병을 앓고 있었다. 빨리 두개골을 이식하지 않으면 뇌 기능을 상실할 가능성이 높았다. 그래서 결국 의료진은 환자의 두개골 윗부분 전체를 잘라내고 3D 프린터로 출력한 플라스틱 두개골을 이식했다. 환자는 수술 후 시력도 회복하고, 모든 일상생활을 정상적으로 하고 있다고 한다. 2016년에는 국내에서도 한 환자가 3D 프린터로 출력된 두개골을 성공적으로 이식받았다.

생체 모방(Biomimetics)

Q: 오늘은 어떤 주제에 대해 알아볼 것인가?

A: 오늘은 미래 기술 중 생체 모방(Biomimetics) 기술에 대해 알아볼 것이다. 대머리 독수리를 본뜬 비행기나 단풍나무 씨앗에서 착안한 헬리콥터의 프로펠러 등이 대표적인 생체 모방 기술의 사례라 할 수 있다. 이외에도 ‘찍찍이’라 불리는 벨크로(Velcro)는 갈고리모양의 산우엉 가시에서 아이디어를 얻어 만들었으며, 로봇청소기는 박쥐가 초음파로 장애물을 피하는 원리를 이용해 탄생했다.

Q: 생체모방 기술은 인간이나 동물의 생체를 모방하는 기술인 것인가?

A: ‘생체모방’이라는 분야는 생명을 뜻하는 ‘Bios’와 모방이나 흉내를 의미하는 ‘Mimesis’라는 두 개의 그리스어 단어에서 비롯되었다. 자연에서 영감을 받아 연구하는 기술이라고 생각하면 간단하다. 인간을 비롯해 동식물의 구조와 기능을 모방하여 인간의 도구로써 활용 혹은 재탄생시키거나 생물의 특성을 모방하여 제품의 성능을 향상시키는 기술을 말하는 것으로, 오늘날 다양한 분야에서 활용되고 있다. 연구 분야에 따라 생체 모방, 자연모사, 청색 기술, 생물 영감(Bioinspiration), 의생학(擬生學), 등으로 다양하게 불리고 있다. 국제표준화기구(ISO)는 ‘Biomimetics’를 표준 용어로 채택하고 있다.

Q: 생체 모방 기술이 여러 가지 이름으로 쓰이는 것 같다.

A: 생체모방 기술은 크게 생물 중심 접근 방법(Biology push)과 기술 중심접근 방법(Technology pull)으로 나뉜다. 생물 중심 접근 방법은 생물학적 이해에서 출발하여 기술 개발·제품 생산으로 이루어지는 접근 방법을 말하는데, 옷에 붙은 산우엉 씨를 관찰한 후 구조를 파악하여 벨크로 테이프를 발명한 사례나 연잎 표면이 물에 젖지 않는 현상을 발견한 후 이를 응용하여 방수 페인트를 생산한 사례가 이에 해당한다.

반면에 기술 중심 접근 방법은 기술 개발 및 제품 생산에 필요한 지식이나 기술적 난제를 생물·생태적 특성에서 찾고자 하는 접근 방법으로, 일본 신칸센 고속열차의 소음 줄이는 방법을 찾다가 물총새

의 부리에서 원리를 찾아 열차에 적용한 것이나 에어컨 팬의 소음을 해결하고자 혹등고래 지느러미를 연구해 이를 적용한 사례가 이에 해당한다.

Q: 생체 모방 사례들은 어떤 게 있나?

A: 생체 모방 사례는 물질에서부터 소재, 로봇 개발, 인체 장기 및 조직 개발, 자연선택 모방, 집단지능 및 건축물, 도시에 이르기까지 다양하게 이루어지고 있다. 식물의 광합성 기능을 모방한 태양열 전지판, 상어 피부를 모방한 수영복, 흰개미집의 환기 시스템을 모방한 짐바브웨 이스트게이트 센터, 도마뱀붙이의 나노 빨판을 모방한 접착 필름, 도토리거위벌레의 큰 턱 구조를 모방한 확공형 드릴 장치 등이 있다.

Q: 생체 모방이 사람을 도와준다는 게 무슨 뜻인가?

A: 생체 모방 기술에는 단순히 효율이 좋은 제품뿐 아니라 사람에게 직접적으로 도움이 되는 기술도 있다. 그 예시로 인공 각막이 있다. 최근 78세 시각장애인 남성이 생체 모방 기술을 이용한 인공 각막을 이식받은 후 시력을 회복해 큰 화제가 되었다. 이 기술은 기증자의 각막 조직이 없어도 흉터가 있거나 변형된 각막을 대체할 수 있다. 인공 각막 이식은 이전에도 존재했다. 그러나 수술이 매우 복잡해 최후의 수단으로만 고려되고, 성공률도 낮았다.

반면 생체 모방 기술을 이용한 인공 각막 이식은 최소한의 접합과 절단만 하기 때문에 수술이 비교적 간단하다. 생체 모방을 이용한 인공 각막은 세포 증식을 자극해 조직 통합을 유도하는 물질을 사용한다. 이 생체 모방 물질을 이용한 인공 각막 이식은 수술 후에도 백내장 등 추가 수술이 가능하다.

이미지 생성 인공지능(Image Generation AI)

Q: 오늘은 어떤 주제에 대해 말씀해주실 것인가?

A: 2022년 말 공개된 챗 GPT에 이어 4개월 만에 GPT-4가 세상에 모습을 드러냈다. 정말 놀랍게도 챗 GPT-4는 챗 GPT에 비해 8배 이상 똑똑해졌다. 이런 인공지능을 ‘생성형 인공지능’이라고 한다. 챗 GPT가 텍스트, 즉 문자 위주였다면 챗 GPT-4는 이미지까지 포함하고 있다.

Q: 이미지 인공지능 기술이라면 사진을 직접 찍는 것이 아니라 인공지능으로 만든다는 것인가?

A: 그렇다. 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 음악, 비디오와 같은 원본 콘텐트를 생성할 수 있는 인공지능을 말한다. 몇 가지 키워드나 구체적인 명령을 입력하면 인공지능이 학습한 대규모 데이터 세트를 기반으로 새로운 이미지를 생성해 낸다. 챗 GPT가 일으킨 생성형 인공지능 열풍이 이미지 생성 인공지능으로도 확산되고 있는 것이다. 몇 년 전부터 개발되고 사용된 프로그램들이지만 최근 챗 GPT 덕분에 사용자들이 늘고 있다.

Q: 그렇다면 이미지 생성 인공지능은 어디까지 발전했는가?

A: 이미지 생성 인공지능은 2022년부터 소위 뜨기 시작했다. 여기서 이미지란 사진과 영상을 포함한 용어를 말한다. 요즘은 이미지 생성 인공지능이 엄청나게 발전했다. 이전에는 원하는 포즈를 취한 이미지를 생성하려면 인공지능을 천 번, 만 번 돌려야 했다. 기존에는 무작위로 이미지를 만들기 때문에 원본 이미지 하나를 놓고 수십 많게는 수천 번 돌려서 하나를 고르는 방식이었다면, 요즘은 원하는 모습이나 움직임까지 단 한 번에 만들어낼 수 있다.

Q: 어떻게 한 번에 원하는 이미지를 만들 수 있는 것인가?

A: 이미지를 글로 표현하면 인공지능이 이를 이해하고 그림을 그려준다. 원하는 화풍을 선택할 수도 있다. 또한 자신이 원하는 형식의 그림을 입력해 비슷한 이미지를 만들어내는 것도 가능하다. 결과물을 간편하게 수정하는 기능도 갖췄다. 챗 GPT와 마찬가지로 인공지능으로 생성한 그림은 각종 미술대회에서 수상작으로 선정되는 등 놀라움을 안겨주고 있다.

Q: 어느 나라에서 그런 일이 발생했는가?

A: 지난해 국제 미술대회인 ‘콜로라도주 박람회의 연례 미술대회’에서 게임 디자이너인 제이슨 앨런이 이미지 생성 인공지능 도구인 ‘미드 저니(Mid Journey)’를 활용해 그린 ‘스페이스 오페라 극장’이 1등을 차지해 큰 논란이 됐다. 많은 미술가들은 “인공지능이 예술을 죽였다”며 분노했고, 디지털 예술가인 RJ 파머는 “나와 같은 예술가들이 일자리를 빼앗길 것 같다. 두렵다”고 말했다. 작품의 작가가 인간인지 인공지능인지 분간할 수 없을 정도로 인공지능 아티스트의 수준이 올라왔음을 알 수 있다.

Q: 우리나라 사례는 없는가?

A: 있다. 학생들이 과제에 인공지능 도구를 사용한 것인데, 국내 인공지능 스타트업 ‘매스프레소’가 개발한 AI 학습 플랫폼 ‘콴다’를 악용한 사례가 대표적이다. ‘콴다’는 모르는 문제를 스마트폰으로 촬영하면 인공지능이 판독해 5초 내에 풀이 과정, 관련 유형, 개념 영상 등을 제공하는 학습 플랫폼이다. 교과서나 문제지에 있는 문제에 대한 답과 풀이 과정을 빠르게 알려주기 때문에 학생들이 과제에 사용하는 사례가 빈번히 발생하고 있다

Q: 이미지 생성 인공지능은 누구나 사용할 수 있는가?

A: 아직은 접근이 조금 어려운 것도 있고, 별도의 프로그램 설치 없이 쉽게 사용할 수 있는 것도 있다. 그런데 조금 어렵다는 것도 사용 매뉴얼만 잘 읽어보면 누구나 할 수 있다. 앞으로 이미지 생성 인공지능은 챗 GPT처럼 입력창에 텍스트를 치면 이미지 결과물을 생성해주는 모델로 발전할 것이다.

Q: 인공지능이 만들었다고 하지만 100퍼센트 만족하지 못할 수도 있지 않은가? 다 만든 후에 직접 편집도 되나?

A: 그렇다. 포토샵처럼 이미지 합성이나 편집도 가능하다. 포토샵만큼 세밀하고 복잡한 편집은 안 되지만, 문장을 입력하는 것만으로도 편집을 할 수 있다는 점은 이미지 생성 인공지능 활용의 무한한 확장성을 시사한다.

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본 정보는 도서의 일부 내용으로만 구성되어 있으며, 보다 많은 정보와 지식은 반드시 책을 참조하셔야 합니다.