한국전자통신연구원은 국가과학기술연구회 융합연구사업인 KSB 융합연구단 사업을 통해 개발한 '자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기술'의 1단계 연구성과를 26일 경기도 판교 글로벌R&D센터에서 공개하고 관련기술 전시회를 개최한다고 밝혔다.

연구진은 지난 7월 공개한 프레임워크 SW를 다운로드 받은 기업수가 지난달 말 기준 139개 이르고 전체 다운로드 현황은 450여개에 달했다고 밝혔다.

이용자별로는 기업에서 제일 관심이 많았고 대학, 연구기관, 일반인 순이었다.

연구진은 이번 정식버전인 v.1.0 "BeeAI”는 기존 베타버전 프레임워크 SW에 비해 기능면에서 주기적 학습 모델 업데이트 기능 신규 컴포넌트 개발 및 등록을 위한 코어 빌드 기능 다중 학습 모델들을 이용한 융합 API 파이프라인 서빙 기능들이 추가 개발되어 탑재되었다고 밝혔다.

아울러 딥러닝 기반 실시간 학습/예측 모니터링 등 다양한 응용 예제들도 포함 되는 등 완성도가 높아졌다고 설명했다.

연구진은 특히 이번 기술공개 및 전시회를 통해 프레임워크 SW에 알고리즘을 탑재하여 만든 인공지능 서비스 기술을 일반에 선보인다고 말했다.

주된 기술로는 기계학습 기반 고령자 건강(뇌졸중) 모니터링 기술 기계학습 기반 지능형 분산 빌딩 에너지 관리 기술 기계학습 기반 플랜트 누출진단 기술 지능형 IoE 엣지(Edge) 컴퓨팅 기술 등이다.

ETRI는 먼저 한국표준과학연구원과 함께 뇌졸중처럼 질병과 관련된 건강을 모니터링하는 기술개발에 나선다.

향후 대형병원과 손잡고 환자의 생체신호측정정보를 바탕으로 데이터 분석으로 알고리즘을 개발, 심박수나 족압(足壓) 등 데이터 센싱을 통해 질병에 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 이후 웨어러블 기기 신호를 통해 조기에 질병을 모니터링 한다는 계획이다.

ETRI는 한국에너지기술연구원과 협력하여 기존 빌딩 전체를 대상으로 하던 에너지 관리도 건물을 구역별로 나누어 에너지 제어가 가능한  기술을 개발키로 했다. 이로써 사람의 쾌적도를 고려, 구역내 온·습도 및 에너지 사용 정보를 통해 에너지를 쓰는 패턴을 분석하고 중소형 빌딩의 에너지 최적관리에 힘쓴다. 또한 연구진은 한국원자력연구원과 공동으로 발전소 플랜트에도 본 기술을 적용, 배관에서 누출되는 가스의 위치나 양을 조기에 발견, 신호 모니터링 후에 빠르게 판단하는데 활용할 예정이다.

이를 위해선 선결과제로 발전소 내 고장난 데이터가 적음에 따라 테스트베드를 구축하여 데이터 확보를 통한 연구가 필요하다고 밝혔다.

아울러 사물인터넷을 통한 데이터의 수집에 따른 폭발적인 데이터 량의 증가에 따라 클라우드 처리에 한계가 생김에 따라 건설현장 등에서 직접 데이터를 분석, 지능적으로 처리하는 엣지컴퓨팅 기술도 소개하고 향후 추가적으로 개발한다는 계획이다.

이처럼 연구진은 1단계 연구개발이 종료됨에 따라 향후 2단계 사업에서는 개발된 핵심기술과 프레임워크 SW를 바탕으로 기업들과 협력, 현장에 구축하여 실증 테스트를 해본다는 계획이다. 이를 통해 기업들이 사업화를 할 수 있도록 도와주고 연구진은 기술지원을 할 방침이다.

ETRI는 지난 7월부터 'KSB 인공지능 프레임워크 활용 공모전'을 개최, 출품작에 대한 시상과 전시도 이날 개최한다. 기업-기관부문의 최우수팀에게는 상금 500만원, 일반개인부문 최우수팀에게는 250만원의 상금이 수여된다.

KSB융합연구단 표철식 단장은 “베타버전 공개 후 문제점 파악 및 완성도 제고와 활용 확산을 위해 공모전과 사용자 교육 프로그램을 시범적으로 실시했다. 향후에도 많은 산업분야에 적용이 가능하도록 지속적으로 발전시키겠다”고 말했다.