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기술이 세상을 이롭게 변화시킨다1
by 김지영 Feb 06. 2018

지앤선 특파원 CES 다녀오다

지극히 개인적인(지앤선적인) 관심사 위주의 참관기

이 글은 '조선의 4번 타자'라는 필명으로 가끔 지앤선에 글을 공유해주시는 필자가 2018 CES를 다녀온 후 보내주신 참관 후기입니다. 지앤선이 현재 제일 많이 관심 가지고 있는 분야와 필자가 전공한 분야가 서로 같아 더 뜻깊은 자료가 될 듯합니다. 언제나 좋은 글 공유해주셔서 감사합니다.
아울러, 지앤선의 블로그나 페이스북 페이지 혹은 "월간 지앤선"을 통해서 좋은 글을 함께 나누고자 하는 분들은 jiandson@jiandson.co.kr로 연락 주시기 바랍니다.




안녕하세요 조선의 4번 타자입니다. 

얼마 전 2018 CES에 다녀오게 되어서 제가 보고 들은 것들을 공유하고자 합니다.


CES는 다들 아시겠지만 세계 최대 가전박람회이며, 삼성, LG 같은 가전 업체와 자동차 업체, 그리고 많은 스타트업과 대학교에서 전시 부스를 만들어 4~5일가량 기술력을 과시하는 자리를 갖습니다.


뉴스를 통해 이미 접했겠지만 200여 일 만에 라스베가스에 비가 내려서 정전이 되는 혼란을 겪었으나 전시회장의 부스들은 활기가 넘쳤습니다. CES는 크게 메이저 회사가 모여 있는 Central 그리고 North Hall, 드론 관련 회사가 있던 South Hall, 그리고 제가 가장 관심 있었던 스타트업 회사들이 모여있는 Tech West 이렇게 4가지 구역으로 나뉩니다. CES 기간 동안 셔틀이 거의 10분 단위로 운행이 되어서 Uber/Lyft는 거의 사용하지 않아도 될 정도로 편리했습니다.


이 글에서 뉴스에서 접할 수 있는 메이저 회사에 대한 이야기와 키노트는 생략하겠습니다. 대신 제가 전공했고 또 관심이 많은 인공지능이 어느 정도 수준까지 상품화가 되어 가고 있는지 느낀 점을 공유하도록 하겠습니다. 


전체적으로 인공지능 분야에서 구글, 바이두, 페이스북 등과 같은 소프트웨어 회사가 기술 부분을 먼저 주도해왔고 이를 마무리하는 것은 하드웨어 회사라는 느낌을 많이 받았습니다. 그런데 메르세데스 벤츠같은 하드웨어 회사에서도 소프트웨어를 강화하기 위해 많이 노력하는 모습이 보였습니다. 또한 바이두에서도 인공지능 분야 Chip을 만들 계획이 있다고 하는 등 소프트웨어 회사와 하드웨어 회사의 Gap이 줄어드는 추세였습니다. 그리고 예전 Dr. Andrew Ng이 말했듯이

"We have enough papers. Stop publishing, and start transforming people’s lives with technology!." 

즉, “기술은 이미 충분히 발전을 한 거 같으니 실용화 쪽에 좀 더 관심을 기울이자.” 하는 부분과 유사하게 시장이 흘러가는 것 같습니다.


AI on IoT  

CES라고 하면 역시 TV 등 가전제품이 주인공을 담당합니다. 그리고 그중에서도 IoT(Internet of Things)가 자율주행과 함께 이번 CES의 최대 화두였다고 생각되는데요. 작년 CES에서는 대부분의 업체들이 Amazon Alexa platform을 바탕으로 하여 device를 연결시켰지만 이번에는 Google에서 처음으로 부스를 만들고 모노레일에도 “Hey Google”을 부착하는 등 광고에 많은 노력을 기울이고, LG 등의 가전업체에서도 Amazon Alexa 이외에 Google Assistance도 적용했습니다. 삼성은 자체 플랫폼인 Bixby를 바탕으로 시장 장악력 1위인 자사 제품을 활용하여 자체 생태계를 구축하려고 노력하였고요. LG 등 다른 회사는 Google과 Alexa 플랫폼을 활용하고 있습니다. 삼성의 경우 Bixby로 음식 사진을 촬영하면 어떤 음식인지 object-detection을 통해 인식하고 냉장고에 자료를 전송합니다. 냉장고에서는 해당 사진에 있는 음식에 대한 레시피를 보여주는 등 Bixby의 활용 방안에 대해 많은 노력을 한 것으로 보였습니다. 다음 글에서도 설명하겠지만 냉장고는 Retail 업체 쪽으로도 확대가 가능하기 때문에 많은 연구가 활발히 이루어질 것 같습니다.


바이두는 Dr. Andrew Ng이 있을 때 NLP 쪽에 많은 노력을 가졌었는데 이번 CES에서 Duer OS라는 자체 플랫폼을 소개했습니다. 3월에 출시 예정이라고 들었고요, 놀랍게도 1년 만에 많은 업체들과 제휴를 했습니다. 대부분 중국 업체이지만 그중 Sony도 포함이 되어 있었습니다. 아마 로컬 시장에서 서비스를 먼저 한 후 글로벌 시장으로 뛰어들려는 거 같은데, 아쉬운 점은 아직 중국어만 지원이 된다는 점입니다. 하지만 Language Translation 분야에서 타 기업보다 좋은 성능을 많이 발표한 곳이기에 조만간 영어도 지원할 것 같았습니다. 엔지니어로 보이는 직원들에게 질문을 했는데, 한국업체에서도 느낀 점이지만, 영어로 소통이 많이 어려웠고 데모도 역시 중국어로 진행했습니다.


ImageNet을 통해서 상당히 기술적으로 향상되어 있는 분야이고 인터뷰한 결과 대부분 알고리즘은 ResNet과 YOLO, SSD 등을 사용하고 있었습니다. 그리고 이 알고리즘을 실생활에 활용하려고 노력하고 있었는데, 독일 자동차 부품 업체인 Bosh를 예로 들면 우선 자동차에서 Face Recognition을 통해서 사용자를 파악한 다음 그 사용자가 좋아하는 음악 등을 세팅해주고 의자 위치도 조정해주는 데모를 보여줬고요. 다른 업체들도 유사하게 Face Recognition을 사용하려고 하고 있었습니다. 자동차 업체에서 Object Detection은 당연하게도 Self-driving에서 활용을 하고 있는데 이는 다시 설명하겠습니다. 


Retail 업체와 패션 쪽에서도 Face Recognition을 활용하고 있었는데, 먼저 카메라를 통해 사용자를 파악하고 그 사용자가 구매한 히스토리를 알아내거나 나이와 성별을 알아내서 추천 쪽으로 활용 가능하고, 결제 수단 없이 얼굴 인식만으로 결제를 진행하는 방식입니다. 스타트업 회사 AIPoly가 좋은 예입니다. 우선 손님이 가게에 들어가면 그 사람이 누구인지 파악을 하고 냉장고에서 물건을 꺼낼 때 냉장고에 달려있는 카메라를 통해 Object Detection을 바탕으로 그 손님이 어떤 물건을 샀는지 파악을 합니다. 이 손님이 해당 시스템에 카드 등록이 되어 있는 경우 Queue에 들어갈 필요 없이 자동으로 결제를 시키는 개념입니다. 


아래 그림에서 보이듯이 냉장고 위에 카메라가 있어서 손님이 물건을 꺼낼 때 Object Detection을 통해 해당 물건을 알아내는 방법입니다.  


Self-driving & Car Share  

자동차 업체는 North hall에 위치하고 있었고 Self-driving에 대해 설명하는 회사가 많았습니다. 뉴스에서 보셨겠지만 NVIDIA에서 세계 최초로 Self-driving 전용 칩을 설계해서 우버를 통해 이미 활용을 하고 있고, 바이두에서는 칩을 아직 만들지는 않았지만 Self-driving 코드를 자체적으로 제작하여 운행을 했고, 제가 듣기로는 이 소스를 3월가량 모두 오픈할 예정이라고 합니다(한국분이 핵심 개발자 중 한 분입니다). 혹시나 바이두 자체 딥러닝 플랫폼이 PaddlePaddle(https://github.com/PaddlePaddle/Paddle)로 만든 게 아닌가 물어봤는데 다행히 아닌 것 같습니다. Object Detection Code 등 전부를 포함할 것이라고 하고 주석도 중국어가 아닌 영어로 공개한다고 했는데 확실한 건 3월에 알 수 있겠죠? 저도 기대하고 있습니다. 


그리고 Yamaha에서는 Self-driving bike데모를 보여줬는데 로봇이 시속 200km까지 달리는 영상을 보여주고 전시도 했습니다. 카메라로 돌아가는 알고리즘이 아니라 전문 드라이버가 센서를 부착해서 Bike를 운행하고, 이 데이터를 사용해서 GPS를 활용해 Self-driving을 했지만 차츰 Computer Vision 등을 사용해서 Self-driving 시스템을 구축할 예정이라고 합니다.


Helm.ai라는 업체에서는 Unsupervised Self-driving 모델을 YouTube 비디오 만을 가지고 train 하는 데모를 보여줬는데, Supervised와 달리 train 할 때 물체가 어디에 있는지(bounding box), 그리고 그 물체가 어떤 물체인지(class/label)를 직접 태그를 해주지 않아도 되는 이점이 있습니다. 같은 학교 출신이라서 알고리즘 부분을 물어봤는데 논문을 낸 적이 없어서 아직 비밀이라고 합니다. 이미지를 보시면 아시겠지만 어두운 밤에도 도로를 아주 명확하게 잘 구분하고, 자동차가 여러 대 있을 때도 파악을 잘하고 있습니다. 관심 있으신 분은 다음 논문을 참고하시면 도움이 될 거 같습니다(Unsupervised Object Discovery and Localization in the Wild: Part-based Matching with Bottom-up Region Proposals). 물론 해당 저자와 이 회사는 관련이 없고, 컨셉트는 유사한 것 같습니다.


VR은 제가 보기에 CES에서의 숨은 승자라고 느껴지는데요, 대부분 회사에서 prototype을 사람들에게 데모해줄 때 Interface로 많이 활용하고 있었습니다. 그리고 자동차 회사 부스에 Experience Zone이 있었는데 줄이 상당히 길어서 간접 체험하고 싶은 손님들에게 VR을 통해 경험하게 했습니다. 저는 개인적으로 VR을 처음 써봤는데요 조금 무겁기는 했지만 게임하는 것처럼 몰입감 있게 회사 제품을 소개받을 수 있었습니다. 현대와 삼성 부스에서 VR을 경험했는데 Self-driving이 미래에 어떻게 활용이 될지, 그리고 차량 HMI 시스템이 어떻게 구현이 될지 간접적으로 경험할 수 있었습니다. 게임 분야에서도 많이 활용되는 기술인 만큼 내년에도 VR은 계속 소개가 될 거 같네요.


Robot

Robot은 인공지능 기술의 집약체라고 생각이 되는데 역시 많은 업체들이 CES에서 기술력을 과시하고 있었습니다. 소개를 다 드리기는 어렵지만 Italy의 Yape에서 배달용 로봇을 보여줬는데 use case는 다음과 같습니다. 먼저 출발지점과 목적지를 설정하고, 목적지에 가서 어떤 사람에게 물건을 전달하라고 Robot에게 명령을 내립니다. 즉, 각각의 GPS 정보를 주고 사람 사진을 업로드합니다. 이때 Robot은 가장 Shortest Path를 구하고 사람과 같이 이동을 하는데 이때 카메라와 IR Sensor를 통해서 Object Detection 등을 하며 장애물을 피하고 이동합니다. 그리고 마지막 목적지에 가서 사람을 Face Recognition을 통해 확인을 한 다음 배달을 마칩니다. 


LG에서도 delivery robot을 소개했었는데 아직 prototype이라 데모 등은 보지 못했습니다. 


Health

마지막으로 Health 분야에서도 인공지능은 많이 활용이 되고 있었는데요, Smart Ring과 같이 손가락에 센서를 부착해 Heart Rate를 측정하기도 하고, 일본의 한 의과대학에서는 스포츠 브라에 센서를 부착해 폐 기능에 대한 연구를 하기도 했습니다. 한 스타트업 업체에서는 Brain EEG Sensor를 헤드폰에 부착을 해서 실시간으로 Brain Stress를 측정한 후, Stress가 많을 경우 잠시 쉬라는 Alert를 보여주는 제품을 소개했습니다.


덴마크의 Siren Care라는 업체에서는 센서를 Fabric에 부착을 해서 Temperature 등 건강 정보를 파악하고 이를 블루투스를 통해 app에 전송하는 제품을 소개했습니다. 아래 사진에서 튀어나온 부분은 블루투스와 배터리인데요, 사용하는데 지장은 있겠지만 기술적 보안을 기대합니다.


개인적으로 CES는 처음이었는데 전반적으로 너무 재밌었습니다. 특히 인공지능에 관심이 있으신 분은 이제 인공지능이 생활 전반적으로 상당히 들어오고 있다는 느낌을 많이 받을 수 있을 겁니다. Tech West에 각 나라별로 부스를 전시했는데 France, Italy, Israel은 전시한 회사도 많고 정리도 아주 잘 되어 있다는 느낌을 받았습니다. 영어로 소통도 아주 원활했고 소개도 훌륭했는데, 한국 업체는 조금 흩어져 있는 것 같았습니다. 아쉬운 점은 홍보 책자가 한글로 되어 있는 경우를 종종 봤고 한국 사람으로 보이는 사람들에게 한국어로 소개를 하려는 경향이 있었는데, 소개를 할 때 옆에서 지나가다가 같이 듣는 경우도 많이 있으니 공용어인 영어를 쓰는 게 좋지 않을까 하는 아쉬움이 있었습니다. 


내년 CES도 많이 기대가 됩니다.

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