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Edge AI와 교육의 미래

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AI 중심의 스마트 교육의 새로운 서막

교실이 없는 시대가 온다

코로나19 팬데믹이 전 세계를 강타한 이후 우리 일상의 모든 분야에서 디지털 트랜스포메이션이 시작되고 있다. 그리고 패러다임의 전환을 이끄는 중심에 AI 기술이 있다. 인공 지능(AI)이란 인간처럼 생각하고 행동을 모방하도록 프로그래밍 된 기계에서 학습이나 추론, 의사소통과 같은 인간의 지능적 행동을 시뮬레이션 할 수 있는 일종의 지능정보기술이다. ICT 플랫폼은 10년마다 커다란 패러다임의 변화를 일으켜 왔으며 2020년은 AI를 중심으로 하는 데이터산업과 스마트 교육의 새로운 서막이 열리는 기점이 될 것이다.


인공지능은 최근에서야 우리 의 일상에 보편화되면서 큰 화두 가 되고 있지만 사실 역사가 오래 된 학문이다. 1940년대 후반부 터 인공지능의 가능성이 논의되 기 시작하였으며 마빈 민스키나 존 매카시 같은 과학자들에 의해 초기 신경 네트워크와 게임 인공 지능 등에 대한 아이디어가 발표 되었다. 특히 애플 컴퓨터의‘한 입 베어먹은 사과’로고와 종종 연관되곤 하는 인물인 앨런 튜링 이 튜링테스트를 고안하여 생각 하는 기계의 구현 가능성에 대해 서술한 논문을 발표한 것이 1950 년임을 떠올려 볼 때, 인공지능의 역사는 결코 짧지 않다. 그렇다면 이렇게 오랜 역사를 지닌 학문으로서의 인공지능이 왜 최근에 와서야 화두가 되 고 있을까? 그 배경에는 사물인터넷(IoT)의 보편적 보급과 5G 통신기술을 통한 네트워크의 발달이있다. 4G보다 최대 100배 빠른 초당10기가 비트의 5G 통신기술이 상용화 되면서 수 백억 대의 기기를 높은 신뢰 수준과 효율적 방법으로 빠르게 연결하는 통합구조가 마련된 것이다. 이와 동시에 IoT의 범위와 규모가 놀라울 만큼 확장되었고 Cloud의 기능이 Edge 로 확장됨에 따라 우리가 일상에서 쉽게 접할 수 있는 Edge AI, AIoT가 등장하게 된다.


  

Marvin Minsky (1927~2016)                            John McCarthy (1927~2011)                              Alan Turing (1912~1954)



엣지 컴퓨팅과 Edge AI의 등장 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 에지 노드를 통해 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 분산 컴퓨팅의 개념이다. 이렇게 데이터처리를 분산화하면 클라우드와 같은 중앙장치에서 데이터를 처리하는 대신 IoT 장치 또는 Edge 서버와 같은 로컬 위치에서 데이터 처리, 연산의 프로세스를 실행하므로 데이터를 클라우드에 업로드할 필요가 없다. 그렇다면 Edge AI는 어떻게 등장하게 되었을까? 인공지능의 적용시기와 인공지능의 성능(TOPS-Trillions or Tera Operations Per Second의 약자로 초당 수행가능한 테라 작업을 의미함) 그래프를 살펴보면 고성능의 클라우드 기반 인공지 능이 적용되던 과거와 비교하여 TV나 가전에 활용되는 최근의 인공지능은 아주 높은 수준의 연산 능력이 요구되지는 않는다.

 

AI와 IoT의 트렌드가 중앙서버(클라우 드)에서 인간의 일상 생활 중심으로 이동함에 따라 Edge Device인 TV, 로봇청소기, 세탁기, 냉장고 등에 AIoT를 결합한 Edge AI가 등장한 것이다. 그리고 이에 따라 Edge AI는 개인에 맞는 개별적인 맞춤 서 비스를 제공하고, 사용자의 사생활에 대한 보안 이슈를 강화하는 방향으로의 진화하 고 있다. 예를 들면, Edge Device인 AI스 피커에게“내일 날씨 알려줘”라는 메시지 를 전달하면 스피커에서 목소리를 인식하고 알고리즘에 따라 내일 날씨에 대한 메시지는 전달하지만, 그 질문을 한 사람이 누구의 목소리인지는 클라우드에 따로 저장하지 않는 것이다. Edge AI는 AI 알고리즘이 클라우드와 연결 없이 각종 Edge Device에서 생성된 데이터를 기반으로 하는 로컬로 처리됨을 의미한다. 이를 통해 매우 빠른 시간(수 밀리 초) 이내에 데이터 처리가 가능하여 사용자와 실시간 소통이 가능해진다. 일반적인 AI 프로세싱이 방대한 컴퓨팅 용량을 요구하는 고가의 클라우드 기반 데이터 센터에서 이루어지던 것과 비교해 Edge AI를 사용하면 Edge Device마다 다양한 센서를 활용함으로써 데이터의 활용 범위가 확장되고 기기 간 소통을 통해 지능적인 IoT 관리가 가능해진다.



Edge AI와 교육의 미래


 <표2> Edge AI의 적용 분야
필자는 Edge AI의 교육적 활용 가능성을 검토하기 위해 LG전자로부터 인공지능 칩을 대 여받아 직접 체험해보았다. 인공지능 칩이란 AI 기술을 구현할 수 있는 특수 실리콘 칩으로 서 AI 스피커, AI 냉장고 같은 Edge Device에 내장되어 Edge AI를 구현하게 해주는 핵심 부품의 일종이다. 국내에서 개발 중인 인공지능 칩은 과거에 비해 컴퓨팅 성능이 많이 개선되어 대학교의 전공 수업에서 하드웨어 프로그래밍 설계 및 영상 인식 네트워크를 통한 자동차 자율 주행 실습의 교구로 활용될 정도로 발전한 수준이다. 여기에 보다 많은 교육기관에 인공지능 칩을 보급하려는 노력도 더해지고 있으니, 인공지능 칩을 유용한 학습 교구로 활용할 날은 머지 않은 것 같다. 필자가 체험한 LG전자의 인공지능 칩은 소형 카메라가 부착된 작은 보드에 사용자의 목 적에 따라 다양한 센서를 부착할 수 있었고 카메라를 통해 사람의 얼굴을 인식하거나 자동차, 고양이, 뱀 등 특정 형체를 구별하고 모션을 감지할 수 있었다. 앞으로의 교실은 교사가 학생들의 출결 상황을 일일이 체크하지 않아도 인공지능 칩이 인식한 학생들의 얼굴로 출석 체크를 자동화하는 모습으로 바뀌지 않을까. 74 | 2021 서울과학교육 주변 상황을 잘 이해하는 똑똑한 인공지능 칩을 구현하기 위해서는 인체의 뇌가 인지하는 감각의 역할이 인공지능 칩에도 적용되어야 하고, 이 기술력의 차이가 인공지능 칩의 성능을 결정하게 된다. 뛰어난 시각 지능(Vision intelligence)을 탑재한 인공지능 칩이라면 사진이나 영상을 촬영할 때에는 카메라의 입력 한계를 실시간으로 보완하여 인식과 판단의 성능을 스스로 개선할 것이다. 물론 지금의 기술로도 광각 렌즈의 왜곡을 자동으로 보정해주거나, 주변 빛 환경에 적응하여 저조도 환경 또는 형광등의 빛 번짐을 실시간으로 보완해주는 정도의 기능은 이미 가능하다. 다중채널 마이크를 사용하거나 머신러닝을 활용해 기기별 소음 특성을 파악하고 잡음을 필터링 해주는 기술 등은 점점 개선되고 있으며, 예전보다 자연어를 훨씬 더 정확하게 인식 하는 똑똑한 청각 지능을 지닌 인공지능 칩이 다양한 기기에 사용되고 있다. 



 





인공지능 칩 활용 예시

비록 국내 인공지능 칩 개발은 세계적인 수준에서 볼 때 아직 걸음마 단계에 불과하다는 평가도 있지만, 인공지능 칩 시장은 매우 빠르게 성장하고 있으며 대규모의 투자와 함께 관 련 분야의 인재 유입도 지속적으로 이루어지고 있다. 기술의 장기적인 발전을 위해 후속 연구를 위한 인재 교육도 필수적임은 자명하다. 존 카우치는 그의 저서 “교실이 없는 시대가 온다”에서 최첨단 기술이 교육과 만나면서 교실의 형태와 기능은 지금과는 완전히 다른 모습으로 진화될 것이라고 말한다. 확실한 것은 Edge AI는 앞으로 우리가 숨쉬고 살아가는 일상의 모든 순간에 자연스럽게 녹아들 것이며, 교육의 모습도 언제 어디서나 접근 가능한 형태로 진화하게 될 것이라는 점이다. 새로운 시대에 새로운 교실 환경을 만들어 가기 위해 우리는 지금 어떤 고민과 노력을 해야 할까. 21세기형 교육의 방향은 어디를 향해가야 할지, 교육의 본질은 무엇인지에 대한 진지한 고민과 성찰이 필요한 시점이다.





임민영 선생님은 서울대학교 및 동 대학원에서 화학교육과 졸업했다. 현재 세종과학고 교사로 재직하면서, 세종과학고 영재교육원 강사 및 교재 개발에 힘쓰고 있다.