[출근길 인터뷰] 인공지능 AI로 코로나19 예측·분석·진단까지
[앵커]
코로나19의 세계적 대유행 속에 국산 진단키트가 주목받고 있습니다.
코로나19 사태에 '특수'를 맞으면서 미국은 물론 전 세계가 한국산 진단키트를 구하기 위해 '러브콜'을 보내고 있습니다.
그런데 전 세계에서 수요가 빗발치고 있는 이 한국산 진단키트가 AI를 이용해 개발됐다는 사실을 아는 분들은 많지 않은데요.
오늘은 장병탁 서울대 AI 연구원장을 만나 코로나19 진단부터 분석, 확진자 예측까지 전방위 활약을 하는 AI 역할에 대해 들어본다고 합니다.
현장에 나가 있는 박진형 기자 나와 주시죠.
[기자]
박진형을 출근길 인터뷰 오늘은 장병탁 연구원장과 함께 이야기 나눠보겠습니다. 안녕하십니까?
[장병탁 / 서울대 AI연구원장]
안녕하세요.
[기자]
코로나19 때문에 AI 얘기도 굉장히 많이 나오던데 코로나19를 AI가 진단키트를 만들어줬다, 이런 도와줬다 이런 이야기가 있습니다. 어떤 이야기입니까?
[장병탁 / 서울대 AI연구원장]
그러니까 코로나 감염자의 예를 들면 폐의 사진을 찍어보면 일반 정상인의 폐 사진하고 차이가 납니다. 그래서 의사 선생님들이 그 차이를 판별해 가지고 병을 진단하거나 하는데 마찬가지로 인공지능이 정상인의 데이터하고 폐 사진이죠. 그다음에 코로나 감염자의 폐 사진을 비교를 해서 그 차이를 학습을 합니다. 그래서 데이터가 많이 쌓이면 점점 학습을 해 가지고 진단의 정확도가 올라가죠.
[기자]
보통 AI 하면 굉장히 멀리 있었던 이세돌과의 바둑 이 정도만 생각을 하고 있었는데 코로나 때문에 좀 더 우리와 가까워진 것 아닌가 생각이 들거든요.
[장병탁 / 서울대 AI연구원장]
그렇죠. 사실은 이세돌 바둑을 통해서도 알려지기도 했지만 이미 사실은 스마트폰이나 이런 데 다양한 서비스에 인공지능 기술이 많이 쓰여왔고요. 그런데 잘 느끼지는 못했는데 이번 이런 코로나19 사태를 통해서 모든 사람이 느끼는 부분에 AI가 도와줄 수 있고 어떤 예측력을 증가시킬 수 있다는 건 점점 AI가 우리 생활에 다가오고 있다는 걸 이야기해 주는 것 같습니다.
[기자]
그렇게 얘기를 하시니까 그렇다면 AI가 코로나19에 어떻게 보면 백신이나 치료제 개발에도 도움을 줄 수 있을까라는 것도 궁금해집니다.
[장병탁 / 서울대 AI연구원장]
맞습니다. 사실 인공지능이 잘 알려지지 않았지만 이미 과학을 하는 데 오래전부터 쓰였고요. 특히 생물학 연구나 무슨 천문학 연구나 이런 데도 쓰였고 백신 개발 같은 데는 특히 그러니까 신약 개발이나 백신 개발에 거기도 보면 실험실에서 다양한 데이터가 생깁니다. 그러면 다양한 데이터 내지는 후보 물질. 신약 후보 물질 같은 것이 나왕을 나왔을 때 어떤 것들이 실험을 해 보면 더 효과가 있고 어떤 것들이 더 효과가 적은지 이런 데이터를 계속 축적하면서 인공지능이 학습을 합니다. 역시 머신러닝, 딥러닝이라는 기술이 이제 이런 혁신을 가져왔는데 그래서 과학적 신약 물질 개발 이런 분야에서 쓰였던 기술들이 지금 코로나 감염 같은 데이터에 명확히 다시 적용될 수 있는 거죠.
[기자]
그렇다면 이제 또 궁금한 것이 코로나 이후의 세계는 지금까지의 세계와 다를 것이다. 전혀 다른 세계가 될 것이라고 하는데 이때 과연 AI는 어떤 역할을 할 것이고 그렇다면 우리는 어떻게 준비를 해야 될까도 궁금합니다.
[장병탁 / 서울대 AI연구원장]
지금은 이제 특히 질병 관련 감염을 통해서 우리 생활에 다가왔지만 앞으로 교육 현장에서도 변화가 많을 것 같습니다. 지금 보면 온라인 교육을 통해서 우리 생활이 일부 바뀌고 있죠. 그다음에 회사에서는 회의하는 방식도 달라졌죠. 그런 것 점점 이제 온라인으로 디지털로 현장을 일부 대체하는 업무 방식이 변화가 생길 거고 이런 부분에 인공지능이 다시 많은 도움을 줄 수밖에 없습니다. 그래서 그것뿐만 아니고 더 현장으로 가면 일상적인 공장이나 병원이나 아까 말씀드린 교육현장이나 아니면 길거리에서 모든 부분에 점점 사실은 데이터가 많이 쌓입니다.
예전에는 컴퓨터의 키보드를 통해서 데이터를 넣어줬었는데 지금은 이제 스마트폰을 통해서 사진을 찍기도 하고 소리가 녹음되기도 하고 이렇게 모든 게 촬영되기도 하고 이런 데이터를 가지고 인공지능이 상황을 파악하고 학습하고 예측을 하면 그게 새로운 서비스로 돌아가고 그다음 일상 업무를 더 효율적으로 만들고 생산성을 높이고 점점 더 사람이 하는 일의 일부를 도와주는 방향으로 가기 때문에 이런 기술을 좀 더 적극적으로 활용해서 우리 사회를 좀 더 편리하게 만들고 효율적으로 만드는 데 적극적으로 생각할 필요가 있어지는 것 같습니다.
[기자]
오늘 바쁘신데 고맙습니다. 지금까지 박진형의 출근길 인터뷰였습니다.
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