칼럼

[송상효의 오픈과 혁신 이야기 21] 인공지능 활성화를 위한 오픈소스

발행일시 : 2020-12-01 08:52
송상효 성균관대 교수. <송상효 성균관대 교수.>

인공지능은 미래를 만들어가는 가장 혁신적인 기술로 대부분의 국가와 기업이 연구개발, 기술 확보 그리고 서비스 만들어 경쟁을 하고 있다. 이전의 기고(데이터와 인공지능 그리고 오픈)를 통해서 데이터와 오픈소스 기술은 오픈이 되어야 발전된다고 정리하였다. 그러나 이렇게 만들어지고 있는 인공지능 기술과 서비스가 활성화 되기 위해서는 기존의 정책과 환경에는 한계가 있다. 인공지능 활성화를 위해 오픈소스SW, 오픈 콘텐츠, 오픈 디자인 그리고 오픈소스HW가 필요하다.

대부분이 오픈소스는 SW만으로 알고 있지만 인공지능이 활성화 되기 위해서는 오픈 콘텐츠인 다양한 데이터가 제공되어서 학습이 되어야 하고, 만들어진 인공지능 소프트웨어가 쓰여 지기 위해서는 실제로 쓰여지는 다양한 장비/장치 등의 하드웨어를 통해서 만들어져야 한다. 만들어지는 하드웨어 역시 오픈 된 디자인과 표준으로 제공되어 활용될 수 있는 오픈소스 하드웨어가 있어야 한다. 이와 같이 오픈소스 생태계가 있어야 인공지능이 활성화 될 수 있으며, 오픈소스의 특성상 라이선스에 대한 문제 대응도 함께 고려 되어야 한다.
 
◇ 인공지능을 구현하기 위해 필요한 것들

인공지능은 사람을 대신해서 학습하고 판단하고 실행하는 모든 기능을 포함하여 구현이 된다. 그러므로 단순한 기술이 아니라 융합의 대표적인 분야이고 플랫폼이며 현실의 세계와 함께 발전해 나갈 분야이다.

인공지능을 실질적으로 구현하기 위해 필요한 것은 학습을 위한 데이터, 인공지능의 핵심인 알고리즘과 소프트웨어, 인공지능 소프트웨어를 운영하고 실행하기 위한 하드웨어(각종 서버와 반도체 그리고 IoT 장비 등)이 필요하다. 이 모든 것을 모두 제공하여 실질적인 인공지능 결과물이 나올 수 있는 환경은 아직 부족함이 많은 것이 현실이다. 우선 인공지능 학습을 위한 데이터는 현장이나 인터넷 포털 등의 일부 기업에서 주로 가지고 있어 일반 기업이나 교육기관에서 실질적인 인공지능에 대한 학습을 할 수 없는 경우가 많다. 그래서 정부나 기업 후원을 받는 공익단체에서 인공지능 학습을 위한 데이터를 다양하게 만들고 제공해야 한다.

정부는 “공공 데이터댐”이라는 이름으로 인공지능에 필요한 데이터를 수집하고 가공 및 제공을 위한 정책을 진행하고 있다. 다만, 실질적으로 현장에서 쓸 수 있도록 지속적인 관리와 지원이 필요한데 그 부분은 아직 부족하다. 인공지능의 알고리즘과 소프트웨어는 대부분 오픈소스로 제공되어 초기 진행을 가능하지만, 현장의 상황과 다양한 조건을 적용해서 수정 보완과 최적화를 해야 한다. 인공지능을 운영하고 실행하기 위한 하드웨어는 한국이 가장 부족한 부분이다. 대부분의 인공지능 관련 하드웨어는 오픈소스로 설계도와 디자인 그리고 다양한 기본 키트가 제공되어, 초기 작업은 가능하다. 그러나 실질적인 제품과 서비스를 만들기 위해서는 추가적으로 수정 보완과 개선이 필요하다. 이를 위해서는 오픈소스로 제공되는 프로젝트에 참여하여 함께 만드는 노력이 필요한데 이런 일들은 아직 적극적으로 진행되지 않는 것으로 보인다. 가져다 쓰기만 하고 같이 만들고 개선해 나가는 일은 거의 하지 않고 있는 것이다. 이런 부분을 대학이나 연구소 그리고 기업이 해야 하는데 아직은 활동이 미미한 것이 현실이다.

인공지능 구현을 위해 필요한 인력들은 다음과 같다.

첫 번째로는 소프트웨어 개발자(인공지능 및 인지 컴퓨팅 관련 소프트웨어 개발 전문가)가 필요하다. 인공지능, 기계학습, 인지 컴퓨팅, 텍스트 분석, 자연어 처리, 플랫폼, API, 마이크로서비스, 구조 및 보안 설계와 같은 다양한 어플리케이션을 개발하는 개발자로 필요한 인력이 많아서, 적극적이고 대량으로 양성을 해야 되는 핵심 인력이다.

두 번째로는 인공지능 기술자(신속하고 빠른 프로토타입 개발이 가능한 전문가)로 학습 알고리즘, 기기학습, 디지털 신호처리 경험자이다. 인공지능 기술자는 현재 대부분 대학을 통해서 양성을 시작하고 있으나, 조금 더 빠르고 많이 양성해야 된다. 실질적으로 인공지능이 구현되기 위해서는 인공지능 기술자가 현장에서 지속적인 작업을 통해서 인공지능 기술을 발전시켜야 된다.

세 번째로는 인공지능 리더(전략적 제품개발 및 제품 혁신 전략수립 및 감독자)로 컴퓨터과학, 인공지능, 인지 컴퓨팅 관련 전문가들로 현장에서 실질적인 경험을 기반으로 서비스나 제품을 만들어 내는 인력이다. 인공지능 리더는 교육을 통해서 양성되는 것이 아니라 기업과 연구소 등에서 실제 인공지능 프로젝트와 제품/서비스를 많이 시도해야 되는 현장 전문가들이다. 이를 위해서는 정부의 연구과제와 기업의 적극적인 투자가 필요하다.

네 번째로는 인공지능 및 기계학습 기술자(대규모 데이터 처리가 가능한 코드 개발자)로 기존의 데이터 전문가들이 인공지능을 위한 데이터 수집, 처리 및 정리를 통한 데이터 셋 구조화 및 모델링을 하는 전문가들이다. 인공지능 및 기계학습 기술자는 현재 양성되어 있는 빅데이터 전문가들을 기반으로 양성된 인력을 활용할 수 있으나, 제대로 된 인공지능 학습을 위해서는 조금 더 많은 인력과 관련 플랫폼이 만들어 져야 한다. 이러한 인공지능 인력은 인공지능의 활성화를 위해 가능한 빨리 양성할 수 있도록 정부와 기업이 투자를 해야 한다. 지금 시작은 했지만, 단기와 장기 계획으로 전략적인 수행이 요구 된다.

인공지능을 구현하기 위해서는 인공지능 인재를 적극적으로 양성하고, 오픈소스 기반의 다양한 재료들을 잘 활용하고 함께 만들어 가는 오픈소스 기반 생태계에 참여와 활동이 필요하다.
 
◇ 인공지능 구현을 위해 오픈으로 제공되는 것들

인공지능 구현을 위해서는 위에서 정리한 바와 같이 오픈소스SW, 오픈 콘텐츠, 오픈 디자인 그리고 오픈소스HW가 필요하다. 오픈소스SW는 이미 세상을 바꾸고 이끌어 나가고 있으며, 오픈 콘텐츠는 콘텐츠의 가치를 높이는 것 보다는 활용을 통해 많은 것들이 가능하도록 하고 있으며, 오픈 디자인은 오픈소스 HW를 만드는 기반이 되고 있다. 마지막으로 오픈소스HW는 벤더 기반으로 제공하는 HW를 현장에서 필요한 기능만을 선택하여 HW를 만들 수 있는 방법을 제공하고 있다.

인공지능의 구현을 위해 필요한 데이터, 소프트웨어(알고리즘) 그리고 하드웨어 등 제품과 서비스를 만드는 모든 것에 다양한 오픈소스는 필요하다. 인공지능의 특성상 혼자 할 수 있는 것이 거의 없고, 개발자와 사용자가 함께 만들고 사용하고 개선해야 되는 것들이 대부분이다. 그래서 인공지능 구현을 위한 모든 것들은 오픈 되어 제공된다고 해도 크게 틀리지 않다. 다만, 오픈 되어 제공되는 것들은 기본적인 기능과 시작을 위한 초기 도구이지 실제에서는 참여하는 인력들의 능력이 인공지능의 역량을 키워나가는 것이다.

오픈으로 제공되는 도구를 잘 활용하고 개선하고 실제 제품과 서비스에 구현할 수 있는 인력을 키우기 위한 방법을 만들어야 한다. 이는 기존의 교육 방법으로는 한계가 있고, 프로젝트기반으로 오픈소스를 잘 활용하고 협업을 할 수 있는 새로운 인력 양성 체계를 만들고 운영해야 한다. 현재 이노베이션아카데미를 통해서 시작을 했지만, 이정도 규모로는 인공지능을 구현하기 위한 인력을 양성하기는 많이 부족하다. 그래서 다가오는 인공지능 세상을 위해서는 새로운 인력양성 방법과 체계가 만들어져 운영되기를 기대해 본다.
 
◇ 인공지능 교육을 위한 오픈소스

인공지능 인재 양성을 위해서 세계 주요 국가에서는 정책을 만들고 수행을 하고 있다. 한국에서도 소프트웨어교육을 중점적으로 진행한데 이어서 인공지능 교육을 전국민을 대상으로 하기 위한 정책을 과학기술정통부와 교육부가 함께 만들고 진행하고 있다. 그러나 인공지능을 위한 교육 내용과 방법은 실질적이고 구체적으로 만들지 못하고 있는 것이 현실이다.

인공지능 인재양성은 실질적인 교육 프로그램은 개발해야 하는 것이지만 아직 시작 단계라서 교육 방법과 재료 그리고 수준에 대한 평가 방안도 계속 만들어 가야하는 상황이다. 또한 인공지능 인재상을 구체적으로 만들어 전문 분야별로 어떻게 양성해야 될지를 정하고, 단계적 교육프로그램과 능력 측정방법 등을 만들어야 할 것이다.

인공지능을 개발하고 구현하기 위한 소프트웨어는 대부분 오픈소스 소프트웨어 이고, 인공지능을 훈련시키기 위한 데이터 역시 오픈 콘텐츠/데이터가 필요하다. 그리고 인공지능을 위한 데이터 수집과 로봇이나 IoT 장비를 만들기 위해서는 오픈소스 하드웨어도 필요하다. 이렇게 인공지능의 교육을 위해서는 오픈소스가 당연히 필요한데, 어떤 오픈소스를 써야 하는지에 대한 가이드는 오픈소스SW 부분에 대해서만 있고, 다양한 오픈소스를 사용 후에 문제가 발생하지 않게 하기 위한 오픈소스 거버넌스도 일부에만 적용되어 있다.

인공지능 교육을 위해서는 오픈소스에 대한 활용과 개발 그리고 거버넌스에 대한 교육이 필수적이며 이를 통해서 오픈소스 생태계에 참여해서 한국이 만든 오픈소스가 기술과 산업 그리고 인력의 우수성을 보일 수 있는 인재양성 프로그램과 정책을 만들어야 한다.
 
◇ 인공지능 활성화를 위해 필요한 오픈소스

인공지능의 활성화는 오픈소스의 활성화와 다르지 않다. 인공지능이 미래를 위한 전략적 선택이지만 이를 위해 한국에서 오픈소스를 생태계에 어떻게 참여하여 활동하는지가 중요하게 되었다.
아직 한국에서의 오픈소스는 다른 나라의 개발자와 커뮤니티에서 만들어진 오픈소스를 쓰는 것에 머무르고 있다. 쓰여진 오픈소스가 문제가 생기지 않도록 하는 컴플라이언스를 지키는 정도가 대부분이다. 아직 소프트웨어 교육에서도 오픈소스는 기본이라 특별하게 배울게 없다는 것이 대부분의 교수와 교사들이 하는 이야기이다. 이전에 교육을 받은 교수와 교사는 아직도 오픈소스를 어떻게 대해야 하고 함께 참여해야 한다는 것을 모르고 있기 때문이다.

기업에서도 마찬가지이다. 상용소프트웨어 개발, 임베디드 개발, 그리고 소프트웨어가 포함되는 다양한 기기들에 오픈소스가 포함되어 있지만 인지하지 못하고 있으며, 문제가 발생 할 수 있느니 대응해야 된다는 정도로 알고 있다.

정부 및 기업의 연구소에서도 마찬가지이다. 특히 대학의 연구에는 오픈소스에 대한 개념이 부족해서 만들어진 결과물이 제대로 쓰여지지 못할 수 도 있다. 연구 시 활용되는 다양한 오픈소스를 정확히 파악하고 정리하고 관련 커뮤니티에 참여하는 등의 활동이 같이 되어야 하지만 그런 노력은 거의 하지 않고 있는 것이 현실이다. 이런 상황을 개선하려고 하고 있지만, 기존의 연구 책임자들은 그런 것에 대해서 추가적인 일이라 하지 않으려 하고 있으며 이런 이유로 오픈소스 활동을 하려고 하는 젊은 인재들도 활동이 어려운 상황이다.

인공지능 활성화는 오픈소스 활성화와 함께하고 이를 통해서 양성되는 다양한 인재들이 미래를 위해서 노력하는 한국이 되면 좋겠다. 오픈소스는 이제 미래를 위한 동력이고 우리가 참여하고 공개하는 기술선진국으로의 발전을 의미하는 것이다. 한국이 오픈소스의 주도국이 되는 그 날이 빨리 오기를 바란다.
 
송상효 교수 shsong07@hanmail.net
성균관대학교 산학중점교수이자 디지털 정부혁신 범정부 TF의 스마트업무분과 분과장을 맡고 있으며, 전자정부표준프레임워크(e-GovFrame)와 클라우드플램폼서비스(PaaS-TA)커뮤니티를 운영하는 오픈플랫폼개발자커뮤니티(OPDC) 이사장이다. 오픈소스SW 전문가로 정부 및 기업의 자문 활동 중이다. 한국공개소프트웨어 협회 회장으로 4년 동안 재임하는 동안 국내의 오픈소스SW 활성화를 위해 노력하였고, 글로벌 오픈소스 커뮤니티(리눅스파운데이션, 오픈스텍파운데이션, 클라우드파운드리파운데이션 등)과도 지속적인 협력을 통해 국내 기업과 커뮤니티가 협력할 수 있는 기반을 만들고 있다. 또한 국내에서 오픈소스를 기반으로 하는 사업과 자문을 통해서 소프트웨어 산업의 변화와 혁신을 함께 하였으며, 이를 통해 정부와 기업 그리고 개발자들이 성장할 수 있도록 공유하는 기회가 많아지면 좋겠다.
 

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