[시사주간=오영주 기자] 기계학습이라고 불리는 머신러닝(Machine Learning)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘 연구라고 볼 수 있다. 머신러닝은 딥러닝, 인공지능과의 개념이 혼동되는 경우가 많은데 인공지능의 한 분야를 머신러닝이라고 보면 된다. 사람이 학습하듯 컴퓨터도 데이터를 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내는 기술로, 2000년대 중반에 들어와서 현저한 발전이 이뤄졌다. 

그중 딥러닝(Deep Learning)은 사람의 뇌가 사물을 구분하는 것과 같이 컴퓨터가 사물을 분류하도록 훈련시키는 머신러닝의 일종이다. 머신러닝 기술 중 인공 신경망 분야에서 두드러진 발전이 이뤄졌는데 여기서 딥러닝이 탄생한 것이다.

머신러닝은 사물인터넷(IoT), 빅데이터와도 밀접한 연관이 있다. 사물인터넷이 활성화되면 엄청난 데이터가 발생하게 되는데, 이 빅데이터를 이용하여 학습할 데이터들을 사전 처리 및 최적화함으로써 머신러닝 기술이 두드러지게 되는 것이다. 

머신러닝은 그외 다양한 분야에도 지대한 영향을 미치고 있다. 김경민 미국 실리콘밸리무역관에 따르면, 머신러닝은 벤처캐피털 투자, 사모펀드(PE) 자금조달, 합병·인수의 지적재산권(IP) 및 특허분야에서도 우위를 차지할 것이라고 말했다. 

이처럼 광범위하게 영향을 미치고 있는 머신 러닝 시장은 빅마켓리서치 조사 결과, 2016 년 미화 1 억 2,900 억 달러 에서 2025년 3,980 억 달러까지 성장할 것으로 예상된다. 또한 하나금융경영연구소 동향 자료에 따르면, 글로벌 AI 시장 규모는 2019년 164억 달러에서 2025년 988억 달러로 6배 가까운 성장세를 보일 것으로 예상된다. 

이 가운데 세계 AI 시장에서 딥러닝이 차지하는 비중도 높아지면서 딥러닝의 글로벌 시장점유율도 2025년경 72%까지 커질 것으로 전망된다. 하나금융경영연구소 관계자는 “딥러닝을 활용한 언택트 소비가 확산되고, 수많은 기업들의 시장 진출이 활발해질 것으로 예상된다”고 말했다.

◇ 머신러닝, 번개 예보와 먹거리 등 삶의 질 높인다

그렇다면, 머신러닝은 가까운 미래에 우리 삶을 어떻게 변화시킬까? 최근에는 머신러닝을 통해 일기예보를 넘어 번개 예보까지 만들 수 있다는 보도가 나와 눈길을 끌었다. 번개 예보는 잠재적인 산불에 대비하고, 번개에 대한 안전 경고를 개선하며, 더 정확한 장거리 기후 모델을 만드는 데 도움 된다.

지난 13일 워싱턴 대학 뉴스(University of Washington News)에 따르면, 워싱턴 대학은 머신러닝을 기반으로 번개 예보를 개선하는 데 사용될 알고리즘을 개발했다. 이 새로운 기술은 일기예보와 과거 번개 사건의 분석에 기초한 머신러닝 방정식을 결합했다.

연구원들은 AI 컴퓨터가 날씨 변수와 번개 사이의 관계를 발견하도록 하면서 지난 2010년부터 2016년까지 번개 데이터로 머신러닝을 훈련시켰다. 그후 실제 낙뢰 관측을 활용하고, AI가 지원되는 기술과 기존 물리 기반 방법을 비교해 지난 2017년부터 2019년까지의 날씨에 관한 기술을 테스트했다

UW 대기과학부 박사 연구원 웨이 쳉(Wei Cheng)은 “이번 연구는 뇌우와 같은 악천후 시스템에 대한 예보가 머신 러닝에 기초한 방법을 사용함으로써 개선될 수 있다는 것을 보여준다”라고 말했다.

머신러닝은 유전자 변형 농산물(GMO)의 관리에도 유용하게 쓰인다. GMO 식품은 세계적인 식량 부족 문제를 해결할 수 있는 신기술로 평가받고 있다. 하지만, GMO뿐아니라 모든 식품은 현재 위해가 발생하지 않아도 몇 세대가 지나 발생할지 모른다는 잠재적 위험성을 고려해야 한다. 이에 GMO는 시판 전 엄격한 기준에 따라 안전성을 평가하여 승인하고 있으며, 시판 후에도 위해가 발생할 가능성에 대비하여 정보를 계속 수집· 분석하고 있다.

이러한 상황 속 농촌진흥청은 GMO를 빠르고 정확하게 판별할 수 있는 머신러닝 기반 기술을 개발했다고 지난 달18일 밝혔다. 분광(빛이 파장에 따라 여러 색으로 나뉘는 현상) 분석기로 농산물 표본을 분석해 유용한 정보를 추출하는 기술로, 관련 데이터베이스를 구축하고 머신러닝 알고리즘을 적용했다.

이 기술을 일반 유채, 유전자변형 유채, 배추 등 식물체 4종에 적용한 결과 95% 이상의 정확도로 GMO를 판별할 수 있었으며, 해당 연구 결과는 학술지 '분자과학 국제저널'(International Journal of Molecular Sciences)에 게재됐다.

강현중 농진청 생물안전성과장은 "이번 기술을 통해 검역에 걸리는 시간, 노동력, 비용을 아끼고 한 층 강화된 GMO 관리가 가능해질 것"이라고 말했다. SW

oyj@economicpost.co.kr

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