[퀀텀글로벌] 인공지능 선도 국가 미국, AI 기반 공공 서비스 혁신 사례

한국정보화진흥원 '2019 인공지능(AI) 수준 조사'는 2018년 미국의 AI 산업 시장 규모를 7억 6,650만 달러로 예측했다. 2위를 기록한 영국 3억 1,060만 달러와 비교했을 때도 두 배 이상 높은 수치다. 미국은 2018년 기준 2,028개의 AI 기업을 보유했으며, 스타트업 수도 2017년에 이미 1,300여 개를 넘어서 전 세계에서 AI 시장이 가장 활성화된 곳으로 조사됐다.

미국은 정부 차원에서 AI R&D 전략을 수립해 실행 중이다. AI 원천기술 연구·개발에 정부 자금을 장기 투자하고 이후 민간에 기술을 이전해 제품 상용화를 유도하는 방식으로 AI 분야 국가 경쟁력을 확보하고 있다.

2019년 미국 국가 AI 연구개발 전략계획은 전략 기반 확보, 연구개발, 활용이라는 3개 분야로 구분해 향후 AI 연구의 발전 방향을 제시하고 있다. 먼저 윤리적·법적·사회적 함의, 안전·보안, 공공데이터·제반 환경, 기술 표준·벤치마킹, AI 연구개발 인력 확보, 민관 파트너십 구축을 통해 AI 발전의 발판을 마련할 것을 밝혔다. 연구 개발 분야는 데이터 애널리틱스, 범용 AI, 로보틱스 등 12개의 R&D 과제를 제시했다. 더불어 농업, 정보통신, 국방, 교육 등 15개의 활용 분야를 제시하며 신기술을 일상의 영역에 적용해 나아갈 것을 알렸다.

정부의 적극적인 지원을 기반으로 미국 AI 기술은 빠르게 발전하고 있다. 새롭게 개발한 AI 기술을 공공 서비스와 접목시켜 활용하려는 시도 또한 활발히 이뤄지고 있다.

◇ 파이어버드(FireBird): 알고리즘 이용해 화재 위험을 예측한다


미국 애틀란타 소방부서는 조지아공대와 협력해 AI 소프트웨어 '파이어버드(FireBird)'를 개발했다.

기존에는 직전 연도의 소방 검사 목록을 바탕으로 검사 대상 건물을 파악했다. 직접 조사 방법은 검사자의 주관적인 판단이 개입되는 경우가 많아, 화재 위험도가 높은 건물이 소방 검사 대상에서 제외되는 경우가 있었다. 자연스럽게 상업 건물의 화재 발생 위험을 예측해, 소방 검사가 필요한 건물을 찾아주는 서비스에 대한 수요가 높아졌다.

사용자는 파이어버드에 건물 위치, 규모, 구조, 건축 연도와 과거 화재 발생 건수 등 데이터를 입력한다. 파이어버드는 기계학습 알고리즘을 이용해 5천여 개 건물의 화재 위험 지수를 예측할 수 있다. 정확도는 약 73%이다. 빨강, 파랑, 초록색을 이용해 건물의 화재 위험 지수를 시각적으로 표시해, 소방 검사 대상 건물을 쉽게 파악할 수 있도록 돕는다.

화재 발생 위험이 큰 상업 건물을 중심으로 검사하기 때문에, 검사의 정확성과 소방 업무의 효율성을 높여줄 것으로 예상한다. 또한, 화재의 가능성을 예측해 차단하기 때문에 대형 화재를 예방할 수 있다.

◇ 로드보틱스(RoadBotics): 도로 상태 조사의 객관성, 신속도 높인다


'로드보틱스(RoadBotics)'는 스마트폰으로 도로포장을 관리할 수 있는 AI 시스템이다. 개발팀은 AI 기반 플랫폼을 구축해 1,100마일(약 1,770km)에 달하는 알라바마 주 도로 상태를 수집했다. 알라바마 주의 최신 도로 상태 지도는 8년 전 작성본이었다. 6명으로 구성된 팀이 6개월 동안 도로의 상태를 조사하고, 추가 2개월 동안 데이터베이스화해야 했기 때문에 데이터를 업데이트하는 데 어려움을 겪어왔다.

이 시스템을 이용하면 30일 안에 200마일 거리의 도로 구간 데이터 수집과 도로 상태 지도 작성이 가능하다. 도로 상태를 평가하던 조사관의 업무를 AI에게 넘겨주자, 시간 단축은 물론 객관적인 평가까지 가능해졌다. 또한 로드보틱스를 활용해 즉시 보수가 필요한 도로를 식별하고, 실제 보수 작업을 진행하면서 사고로 인한 비용을 줄일 수 있었다. 미국 통계에 따르면 도로 예방보수에 1달러를 투자하면 보수 지연 시 발생하는 20달러의 비용을 감축할 수 있다.

◇ 라스베이거스 공공 안전 솔루션: AI으로 공공 안전 책임진다


라스베이거스가 NTT, DELL과의 협업을 통해 사물인터넷(IoT), AI·기계학습·인지 컴퓨팅, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 기술을 결합한 솔루션을 구축했다.

범죄 환경에 대한 정보를 제공해 초동 출동자가 적절한 대처를 할 수 있도록 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 공공 안전 책임자가 시의 안전을 위한 합리적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

거리에 비디오 카메라를 설치하고, 수배 차량을 탐색할 때 활용하면 납치된 아동을 찾아내는 데 도움을 주고, 도난차량, 잘못된 방향으로 주행하는 자동차도 탐지할 수 있다. 총성, 비명, 유리 깨지는 소리 등 범죄와 연관성이 높은 소리를 인식하고 사람 수, 차량 수 파악은 물론 기상 상황 모니터링까지도 가능하다.

본 솔루션은 다양한 소스로부터 들어오는 데이터를 분석하고 현재의 상태를 스스로 인식한다. 자체 판단을 바탕으로 이후의 행동을 계획·결정할 수 도 있다. 수집된 데이터는 엣지 컴퓨팅을 이용해 분석한다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 분산해 소형 서버에서 실시간으로 처리하는 기술로 위급 상황 발생 시, 빠른 정보처리로 안전 요원의 대처 속도를 높여준다.

사람의 뇌와 유사한 방식으로 데이터를 처리하는 인지 컴퓨팅 기술도 사용됐다. 과거 데이터, 범죄 정보, 날씨 데이터, 소셜 미디어 데이터 등을 기계학습해 시 당국에 법조 대응, 범죄 예방에 필요한 정보를 제공해주기도 한다.

차진희 기자 postmoneynews@gmail.com

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