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  • 2020 SPR IN

    G VO

    L.26 M A G A Z IN E

    2020년 인공지능은 생활과 산업, 세상 전반의 패러다임을

    바꾸고 있다. 이 변화의 시대, 어떻게 중심을 잡아야 할지.

    그리고 공간정보에 있어 인공지능과 어떻게 시너지를 모색해야

    할지 생각하는 시간을 갖고자 한다.

    ARTIFICIAL INTELLIGENCE

    공간정보로 만들어가는 더 나은 미래

    SPATIAL INFORMATION QUARTERLY MAGAZINE

    2020 SPRING Vol. 26 공간정보로 만들어가는 더 나은 미래

  • 30 Report 레벨 3 자율주행자동차 상용화를 위한 한국국토정보공사의 역할과 책임

    36 Travel 인공지능과 공간정보가 바꾼 여행 지형도

    40 Tech 블록체인 기반 전자 투표 시스템, 유권자의 권리에 스마트를 더하다

    44 Trend 널리 사람을 이롭게 하다, 개인 맞춤형 로봇의 등장

    48 Worldwide EU 회원국, 코로나19 바이러스 대응을 위해 위치정보 관련 개인정보보호법 완화 EU member states loosen privacy rules

    for location data to contain COVID-19

    56 Industry 가지 않은 길, 새로운 길을 개척하다 (주)유오케이

    60 Education 치열하게 고민하고 열정적으로 도전하라 공간정보가 열어갈 더 나은 미래를 향해 세종대학교 환경에너지공간융합학과

    64 Forum 재난 극복, 인력이 아닌 기술로 공간정보를 통한 솔루션 찾기

    70 Government 팬데믹을 해결하기 위한 세계 각국의 노력들

    72 Keyword 불법 드론에 대응하다, 안티 드론에 대해

    74 Books 외

    76 News 2020년 봄 LX & 공간정보연구원 소식들

    78 For Readers 편집실 공지와 독자 후기

    발행일 2020년 4월 30일 발행인 최규성 편집인 김현곤 책임 편집 조혁기, 박상기

    발행처 한국국토정보공사 공간정보연구원 전라북도 완주군 이서면 안전로 163

    기획·디자인 큐라인 02-2279-2209

    구독 및 광고문의 편집실 박상기 063-906-5621 / sigmap@lx.or.kr

    SPATIAL INFORMATION QUARTERLY MAGAZINE

    2020 SPRING Vol. 26

    ARTIFICIAL INTELLIGENCE

    세계는 이미 4차 산업혁명에 진입했으며 인공지능은 빠르게 자리를 잡고 있다. 과거 산업혁명이 ‘기계근육’을 만드는 과정이었다면 4차 산업혁명에서는 ‘기계두뇌’가 탄생할 전망이다.

    06 Focus 공간정보에서 공간지능으로 진화, 인공지능이 만드는 기술의 혁신

    12 Opinion ① 인공지능에게 이유를 묻다 : 설명 가능한 인공지능의 탄생부터 현재까지

    ② 좋은 인공지능 모델을 만들기 위해 : 한 번의 비행으로 화성에 닿을 수 없듯이

    반복되는 시행착오를 통해 진보를 이루다

    ③ 전 지구적 문제의 해법을 찾아서 : 인공지능, 만능 해결사가 되기 위해

  • ➋ 좋은 인공지능 모델을 만들기 위해 : 한 번의 비행으로 화성에 닿을 수 없듯이 반복되는 시행착오를 통해 진보를 이루다

    ➌ 전 지구적 문제의 해법을 찾아서 : 인공지능, 만능 해결사가 되기 위해

    ➊ 인공지능에게 이유를 묻다 : 설명 가능한 인공지능의 탄생부터 현재까지

    공간정보에서 공간지능으로

    진화, 인공지능이 만드는

    기술의 혁신

    06

    12

    FOCUS

    OP I N I O N

  • 07SPATIAL INFORMATION QUARTERLY MAGAZINE

    ‘인공지능’은 인간의 지능을 기계에 옮기고자 하는 오랜 시도의 결과물이다. 그리고 이러한 인공지능의 발전으로 공간정보 또한 큰 변화를 겪게 될 전망이다. ‘인간지능’에서 인간이 만든 지능으로 발전하는 인공지능의 역사와 함께 인공지능이 기존의 공간정보 기술과

    산업에 어떤 영향을 끼칠 것인지 예상해본다.

    W 남광우 군산대학교 컴퓨터정보공학과 교수

    인간의 지능과 인간이 만든

    지능 장치의 시작

    인간의 지식과 지능을 기계에 옮겨 놓고자 하는 욕망의 역사는 기계 장치 발명과 함께 시작되었다

    고 볼 수 있다. 물시계의 예를 들어보자. 인간이 시간의 변화와 일관성에 대한 지식을 발견하게 되었

    을 때, 어떻게 하면 이 지식을 기계화 하여 시간의 변화를 측정하고 일정한 시간마다 알려줄 수 있

    을까를 고민한 결과가 바로 물시계라는 기계 장치이다. 물시계 장치에 내포된 인간의 지식은 기원전

    1600년경에 등장할 정도로 고전적이며 단순하지만 강력하다. 인간의 지식을 기계적으로 표현하기 위

    한 가장 말단의 요소는 바로 ‘특정 조건 C를 만족하면 A를 동작해라’와 같은 조건(Condition)과 행동

    (Action)의 쌍으로 이루어진 규칙(Rule) 시스템이다. 이 규칙을 구현한 기계 장치를 다수의 조건을 측

    정할 수 있도록 병렬로 나열하거나, ‘A가 동작하면 B를 하라’와 같이 종렬로 붙여 나가는 것을 무한히

    확장할 수 있다면 인간의 지식을 내포하며 사람의 명령에 따라 인간처럼 행동할 수 있을 것이다. 이

    것이 현대적인 인공지능과 컴퓨터의 뿌리라고 할 수 있다.

    당연하게도 모든 사람들이 물리적인 기계 장치를 인간의 지식을 표현할 수 있을 만큼 확장하는 것은

    불가능하다고 생각했으며, 상상이나 소설 속의 로봇 형태로만 존재할 수 밖에 없었다. 변화의 전기

    가 된 것은 1791년 전기가 발견되고 나서도 한참 후인 1904년에 존 앰브로즈 플레밍(John Ambrose

    Fleming)이 2극 진공관을 발표한 후이다. 이 작은 전기적인 장치의 조합인 회로(Circuit)를 통해 간단

    한 조건 규칙을 만들 수 있다는 걸 알게 되었을 때, 이를 이용해 인간의 지식을 프로그래밍의 형태로

    기계에 옮겨 놓을 수 있게 되었으며 복합적인 계산을 할 수 있는 전기 장치이자 최초의 컴퓨터인 ‘콜

    로서스(1943)’가 탄생하게 된다. 이때 참여했던 앨런 튜링(Alan Turing)이 1950년에 전기 장치의 확장

    을 통해 인간의 지능을 구현해낼 수 있었고, 현재 튜링 테스트라 불리는 인공지능 판단 실험을 제안

    한 ‘Computing machinery and intelligence’를 발표하면서 대중들까지 인공지능을 실제 구축할 수 있

    다고 믿게 되었다.

    Focus

    공간정보에서 공간지능으로 진화, 인공지능이 만드는 기술의 혁신

  • 09SPATIAL INFORMATION QUARTERLY MAGAZINE

    인간이 만든 지능이

    인간의 지능을 넘어서는 순간

    인공지능을 통해 생각하는 기계를 구현하고자 하는 시도는 계산주의(Computationalism)와 인공신경

    망(Connectionism)으로 구분될 수 있다. 첫 번째 계산주의는 인간의 지식을 규칙 회로들의 연결로 커

    다란 네트워크를 표현하고, 이를 통해 추론하고 탐색할 수 있게 함으로써 인간의 지능을 모방할 수

    있다고 보았다. 앨런 튜링이 생각한 인공지능의 모습이 바로 이것이다. 두 번째는 연결주의로 인공신

    경망 접근법은 인간의 뇌를 구성하는 뉴런을 모방한 네트워크를 만드는 것이다. 1887년 산티아고 라

    몬 이 카할(Santiago Ramon y Cajal)이 골지염색법으로 인간의 신경계가 뉴런의 연결로 구성되어 있

    음을 발견했으며, 단순한 추론이 아니라 뉴런 자체를 컴퓨터상에서 구현하는 것만이 실제 인공지능

    을 만들 수 있을 것으로 보았다. 두 접근법의 가장 큰 차이점은 계산주의는 현재 알고 있는 전통적인

    기계장치적 접근법으로 발견된 지식 자체를 네트워크로 구성하여 지능을 구현하는 것이고, 인공신경

    망 기반의 연결주의는 일단 어떤 지식이든 내재할 수 있는 보편적인 지능신경망을 구축하고, 이후 어

    린아이가 말을 배우듯 학습을 통해 지식을 담도록 하는 것이라고 할 수 있다.

    우리가 알고 있듯 초기의 시도들에서 인공신경망에 의한 인공지능 구현은 매우 성공적이지 못했다.

    기계 장치에 의한 네트워크의 구축이 인간의 지식을 포괄할 만큼 충분히 크게 만들 수 없었던 것과

    비슷하게, 초기의 컴퓨팅 기술로는 충분히 큰 네트워크를 만들 수도 없었고 학습에 필요한 만큼의 큰

    규모의 데이터를 모을 수도 없었기 때문이다. 이에 비해 알려진 경험적 지식에 기반한 계산주의도 충

    분히 큰 지식망을 만들 수 없는 것은 동일하지만, 특정 분야의 지식으로 한정할 경우 훨씬 작은 컴퓨

    팅 자원만으로도 효율적으로 동작할 수 있는 시스템을 만들 수 있었기 때문에 최근까지 전문가 시스

    템의 형태로 살아남을 수 있었다. IBM의 딥블루와 왓슨 시스템이 여기에 해당한다.

    최근 인공신경망 기반의 딥러닝이 성공하게 된 것은 빅데이터를 포함한 컴퓨팅 기