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231104 김지원 원격수술 성공 사례

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231104 김지원 원격수술 성공 사례

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로봇신문 : 네이버 블로그

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11215 이도윤 '자율주행 자동차 딥러닝으로 시동'

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11215 이도윤 '자율주행 자동차 딥러닝으로 시동'

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자율주행 자동차를 말할 때 빠지지 않고 등장하는 기술 중 하나가 딥러닝(deep learning)[1] 이다. 이번 회차에선 딥러닝 기술이 자율주행 자동차에 어떻게 적용되는지, 그리고 자율주행 자동차와 딥러닝에 관해 어떤 논의가 이뤄지고 있는지 살펴보겠다.

딥러닝 기술, 핵심은 '데이터 반복 입력 통한 자가 학습'

운전자가 주행 도중 전방에 나타난 물체의 정체를 판단하는 일은 매우 중요하다. 그 물체가 차량인지 보행자인지 쓰레기 봉투인지에 따라 운전 방식을 바꿔야 하기 때문. 인간 두뇌가 정보를 분류하는 과정은 순서가 정해진 논리적 판단이라기보다 무의식 중 이뤄지는 습관적∙직관적 판단에 가깝다. 예를 들어 누군가가 "저 물체를 왜 차량으로 분류했느냐"고 물으면 대부분은 "(바퀴∙램프∙창문 등) 자동차를 구성하는 요소들이 적절히 갖춰져서"라고 설명하기보다 "그냥 머릿속에서 차(車)로 분류됐기 때문"이라고 답할 것이다. 그런 대답이 가능한 건 △대부분 어릴 때부터 수많은 자동차를 봐왔고 △그게 자동차란 사실을 교육 받았으며 △그런 경험을 통해 뇌 속에 자동차를 직관적으로 분류할 수 있는 신경 네트워크가 형성됐기 때문이다.

이처럼 인간이 경험을 거치며 스스로 학습하는 과정을 모방, 인공지능을 만들어내는 기술 분야가 바로 '머신러닝(machine learning)'이다. 지금껏 연구된 여러 머신러닝 기술 중 가장 주목 받는 건 인간 뇌를 형성하는 신경망을 모방해 학습하는 딥러닝이다.

딥러닝을 활용, 특정 기능을 인공지능으로 구현하려면 그 기능에 대한 논리나 규칙을 프로그래밍하기 보다 데이터를 반복적으로 입력하는 과정을 통해 컴퓨터가 필요한 기능을 스스로 학습해가도록 해야 한다. 즉, 딥러닝 기반 인공지능 구현에서 필요 기능에 대한 전문 지식보다 더 중요한 건 컴퓨터를 충분히 학습시킬 수 있는 데이터다. 오늘날 딥러닝이 신기술로 주목 받는 것도 데이터 제공∙처리에 필요한 여러 기술이 뒷받침됐기 때문이다. 클라우드를 기반으로 한 빅데이터 기술의 발전으로 학습에 사용할 수 있는 데이터의 양과 종류가 엄청나게 늘어났고, 딥러닝의 방대한 자료를 처리할 수 있는 컴퓨팅 플랫폼(computing platform)도 날로 발전하고 있다.

딥러닝은 데이터가 존재하는 분야라면 어디에든 적용할 수 있다. 오랫동안 '사진 속 물체를 분류하는' 문제는 인간의 능력 밖 일로 치부돼왔다. 하지만 딥러닝의 등장으로 지금은 단순히 사진 속 물체 분류뿐 아니라 전체 사진이 어떤 내용인지 설명하는 문장까지 만들어낼 수 있다. 딥러닝의 등장으로 음성인식 분야의 성능 역시 기존 알고리즘에 비해 크게 향상됐다(스마트폰에 적용된 각종 음성인식 애플리케이션을 써보면 쉽게 확인할 수 있다). 그뿐 아니다. 딥러닝은 번역∙금융∙법률∙보험∙의료 등 학습 가능한 데이터가 존재하는 곳 어디서나 적용되고 있으며, 더 나아가 인간의 능력에 필적하는 성능을 발휘하고 있다. 자율주행 자동차도 마찬가지다. 자동차에 장착된 각종 센서에서 검출되는 데이터와 운전자(사람)의 운전 방식 데이터 덕에 딥러닝은 자율주행 자동차에도 다양하게 활용되고 있다.

사용자 기호∙감성까지 제어하는 자율주행차 탄생 '초읽기'

자율주행 자동차가 스스로 주행하려면 인지∙판단∙제어 등 세 가지 기능이 반드시 필요하다. 인지 기능은 카메라∙레이더∙라이다(LiDAR) 등 차체 내 센서 정보를 처리해 주변 환경 정보를 알아차리는 것, 판단 기능은 인지된 정보를 이용해 향후 벌어질 일을 예측한 후 가장 안전하고 빠른 차량 궤적을 생성하는 것, 제어 기능은 최종적으로 생성된 차량 궤적을 부드럽고 정확하게 따라갈 수 있도록 운전대∙액셀러레이터∙브레이크를 조작하는 것이다. 실제로 여러 곳에서 이 세 기능에 딥러닝 기술을 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 지금껏 나온 여러 연구 결과만 봐도 딥러닝이 각각의 성능을 비약적으로 향상시킬 수 있단 사실을 알 수 있다.

특히 카메라를 이용한 주행 환경 인지 분야에서 딥러닝은 가장 중요한 기술로 자리 잡았다. 카메라를 통해 입력된 이미지에 딥러닝을 적용하면 자율주행 시스템에 필요한 정적(靜的) 환경 정보(차선∙운전가능도로∙교통표지판∙교통신호 등)와 동적(動的) 환경 요소(차량∙보행자∙이륜차 등)를 전부 검출, 분류할 수 있다. 그 성능도 기존 머신러닝 알고리즘보다 월등히 뛰어나다. 또한 기존엔 인식이 불가능하다고 여겨졌던 영역의 성능까지 점차 개선되고 있다. 앞으로 카메라의 이미지 정보뿐 아니라 레이더와 라이다(LiDAR)의 센서 정보, 그리고 차량 간 통신에서 오는 정보를 모두 딥러닝에 적용할 경우 인간의 인지 능력을 뛰어 넘는 자율주행 자동차의 인지 시스템을 구현할 수 있을 전망이다.

딥러닝은 차량의 궤적을 생성하는 판단 기능에도 사용될 수 있다. 미래의 움직임을 판단하고 결정하려면 다른 운전자의 움직임을 예측해야 한다. 하지만 다양한 운전 방식을 파악하고 이를 (정답이 딱 떨어지는) 수학 모델로 정의하긴 쉽지 않다. 다른 차량 운전자가 어떻게 운전할지 논리적으로 예측하는 건 불가능하기 때문이다. 이처럼 행동 방식을 논리적으로 파악하기 어려울 때 딥러닝은 매력적 솔루션이 된다. 다양한 운전 방식과 관련 센서 정보를 데이터로 입력한 후 이를 딥러닝 알고리즘으로 학습한다면 정확한 수학 모델 없이 데이터만으로도 다른 운전자의 운행을 예측할 수 있는 인공지능 구현이 가능하다. 이런 방식은 논리적으로 설명하기 어려운, 운전자들의 미묘한 운전 규칙도 포함할 수 있기 때문에 발전 가능성이 무궁무진하다.

차량 제어 분야에서도 딥러닝을 응용할 수 있다. 고도의 안정성이 요구되는 차량 제어 기능을 구현하려면 검증된 기존 기술을 사용하는 게 일반적이다. 하지만 탑승자의 승차감을 튜닝(tuning)하기 위한 제어 기능엔 딥러닝을 적용할 여지가 있다. 승차감은 개개인이 느끼는 감성적 요소인 만큼 '공학적 기준'을 만들어 적용하기엔 한계가 있다. 따라서 이 경우, 딥러닝 기술을 활용해 개개인의 운전 방식을 데이터화하면 인간 감성을 고려한 차량 제어가 가능해진다. 다시 말해 단순 자율주행 기능뿐 아니라 탑승자의 안색∙음성∙상태 등을 인식, 개별 탑승자에게 '맞춤형 편의 기술'을 제공하는 서비스에도 딥러닝이 적용될 수 있다.

운전 과정 통째로 익히는 '엔드투엔드' 방식도 한계 뚜렷

앞서 살펴본 것처럼 자율주행 자동차의 기능은 인지∙판단∙제어로 분류된다. 하지만 이 모두는 사람이 설계한 범위 안에서 작동하기 때문에 설계 시점에서 예상치 못한 상황엔 적절히 대처할 수 없다. 따라서 이런 가정을 해볼 수 있다. 기능적 구분과 설계 없이 운전에 필요한 과정을 통째로 학습하는 딥러닝으로 자율주행 알고리즘을 구현하면 어떨까?

자율주행에 필요한 중간 기능 분류 없이 운전 과정 전체를 학습하는 방법을 '엔드투엔드(end-to-end)' 자율주행이라고 한다. 엔드투엔드 자율주행 자동차는 운전에 필요한 센서 데이터를 직접 입력 받고 다양한 운행 상황에 대해 학습한 후 스티어링(steering)과 액셀러레이터, 브레이크 값을 직접 출력해낸다. 즉 딥러닝 알고리즘 안에서 인지∙판단∙제어 기능이 처음부터 끝까지 네트워크로 구현되는 것이다.

엔드투엔드 학습 방식엔 운전자(사람)의 운행 방식을 데이터로 수집, 이를 모방하는 학습 방식과 시뮬레이터를 이용해 가장 최적화된 운전 방식을 스스로 학습하는 강화학습 기반 방식이 있다. 엔드투엔드 방식을 자율주행 자동차에 적용하면 새로운 운행 환경과 관련해 추가 기능이 필요할 때 인지∙판단∙제어 알고리즘을 매번 재설계하거나 변경하지 않고, 새로운 상황에 대한 데이터를 추가해 학습함으로써 자율주행 시스템을 구현할 수 있다.

하지만 (인간이 아닌) 딥러닝이 자율주행 알고리즘을 만들어냈단 사실은 자칫 엔드투엔드 자율주행 실현의 발목을 잡을 수 있다. 딥러닝 네트워크는 수 백만 개의 뉴럴 네트워크가 학습을 통해 복합적으로 연결돼 있고, 그 결과가 출력되는 구조다. 하지만 이 네트워크를 차근차근 분석해 왜 그런 결과가 나왔는지 논리적으로 분석, 검증하는 건 매우 어렵다. 대다수의 운전자가 정확한 논리 구조와 절차에 의해 운전하는 게 아니라 머릿속 운전 신경 네트워크를 따라 습관적으로 운전하듯 엔드투엔드 방식도 설계된 논리적 절차가 아니라 학습으로 형성된 네트워크에 의해 운전하기 때문이다.

쉽게 말해 일반 자동차 운행에서 주어진 상황에 따라 운전자(사람)가 어떻게 운전할지 100% 예측하기 어려운 것처럼 엔드투엔드 방식을 적용한 자율주행 자동차 역시 어떻게 운전할지 100% 예측이 불가능하다. 이상 행동을 보일 때에도 논리적 분석을 통해 해결하긴 어려울 것이다. 이런 블랙박스 구조(architecture)는 안전과 직결된 기능에서 100% 검증이 불가능한 만큼 엔드투엔드 딥러닝을 기반으로 한 자율주행을 실현하려면 더 많은 연구가 필요하다.

데이터∙학습의 선순환, '보다 안전한' 자율주행차 만들 것

자동차가 움직이려면 동력기관 연료가 있어야 한다. 마찬가지로 자율주행 자동차가 움직이려면 딥러닝 기술 구현에 활용될 데이터 구축이 필수다. 자동차는 도로를 주행하며 차량 안팎의 다양한 센서를 동원, '빅데이터'를 형성할 테고 이 데이터는 클라우드 서비스로 공유된 후 자율주행 자동차의 딥러닝 알고리즘 학습에 쓰일 것이다. 빅데이터를 통합 딥러닝 학습은 한층 발전된 자율주행을 가능케 할 것이며, 자율주행으로 생성된 빅데이터는 다시 공유, 학습될 것이다. 이 같은 데이터와 학습의 선순환 구조가 자율주행 자동차를 더 안전하게, 자율주행 자동차가 누빌 도로를 더 원활하게 만들길 기대한다.
※이 칼럼은 해당 필진의 개인적 소견이며 삼성전자의 입장이나 전략을 담고 있지 않습니다
[1] '딥 뉴럴 네트워크(deep neural network)'라고도 한다

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자율주행 자동차, '딥러닝'으로 시동 건다

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자율주행 자동차를 말할 때 빠지지 않고 등장하는 기술 중 하나가 딥러닝(deep learning)[1] 이다. 이번 회차에선 딥러닝 기술이 자율주행 자동차에 어떻게 적용되는지, 그리고 자율주행 자동차와 딥러닝에 관해 어떤 논의가 이뤄지고 있는지 살펴보겠다. 딥러닝 기술, 핵심은 '데이터 반복 입력 통한 자가 학습' 운전자가 주행 도중 전방에 나타난 물체의 정체를 판단하는 일은 매우 중요하다.

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11213윤우참 로봇음악공연

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11213윤우참 로봇음악공연

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미리보는 'YTN 미래전략포럼'…4차 산업혁명시대와 예술 / YTN 사이언스

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스포츠와 첨단 IT 기술의 융합이 빠르게 진행되고 있다.

국제축구연맹(FIFA)은 2022 카타르 월드컵에 각종 새로운 기술을 선보였다. 인공지능 카메라가 오프사이드 반칙을 잡아내고 축구공 내부에서 관성을 측정하는 장치가 경기 데이터를 수집한다. 2018년 비디오 보조심판(VAR, Video Assistant Referees) 기술을 도입한 지 불과 4년만이다.

센서가 달린 공인구는 이번 월드컵의 화제다. 지난 8강 경기까지 사용한 월드컵 공인구는 '알릴라(Al Rihla)'다. 아랍어로 '여정'을 뜻한다. 피파와 키넥슨(Kinexon)이 함께 기술을 개발하고 아디다스가 제작했다.

아르헨티나와 크로아티아의 4강 경기부터 새로운 공인구 '알힐름(Al Hilm)'이 등장했다. '꿈'이라는 의미가 담겼다. 디자인과 소재가 일부 바뀌었지만 내장된 전자 장비는 그대로 쓴다.

월드컵 공인구 '알 힐름' (사진=FIFA)

아디다스에 따르면 알힐름은 2개 센서를 탑재했다. 광대역 센서(UWB)와 관성 측정 센서(IMU)다. 센서는 초당 500회 속도로 경기 데이터를 수합해 공의 위치와 움직임을 비디오 팀에 전송한다. 지난달 우루과이와 포르투갈의 경기에서 호날두 선수의 공 접촉 여부를 판정하는 결정적 근거가 됐다.

키넥슨의 막시밀리안 슈미트 전무는 지난 7월 아디다스와의 인터뷰에서 "우리 기술의 목표는 축구 경기를 바꾸지 않고 더 나은 경험을 제공하기 위한 것"이라고 말했다.

한국의 조별리그 3차전 포르투갈과의 경기에서 황희찬 선수의 민소매 속옷도 눈길을 끌었다.

황희찬 선수가 지난 3일 포르투갈과의 경기에서 역전골을 터뜨리고 세레머니를 하는 중이다. (사진=뉴시스)

이날 황 선수는 역전 결승 골을 터뜨리고 입고 있던 상의를 벗어 던졌다. 그는 민소매 브라톱을 입고 있었다. 특정 부위를 가리는 보편적인 내의와는 다소 달랐다.

스포츠 업계에 따르면 이 옷은 단순한 내의는 아니었다. 전자 퍼포먼스 트래킹 시스템(EPTS) 단말이 장착된 스포츠 의류다. 단말에는 GPS 수신기와 자이로스코프 센서가 탑재됐다. 선수의 활동량이나 최고 속도를 파악할 수 있다. 선수 개인의 상태를 객관적인 정보로 파악하도록 돕는다.

패스 성공률, 스프린트 횟수 등 선수 한 명당 400가지의 데이터를 수집한다. 선수 부상을 미리 예방하고 적합한 포지션에 배치할 수 있는 근거가 된다. 이번 월드컵에 출전한 모든 선수가 이 웨어러블 기기를 착용하고 경기에 임한다.

일상 속 스포츠에도 IT 기술이 접목되는 사례가 늘었다. 스마트워치가 대표적이다. 이동 거리가 길거나 움직임이 많은 운동에 주로 쓴다. 코스와 운동 시간을 기록하는 것만으로도 규칙적으로 운동할 동기를 준다. 기기에 내장된 각종 센서는 운동 상황을 기록하는 것을 넘어 분석과 피드백을 제공한다.

갤럭시워치 (사진=삼성전자)

삼성전자 갤럭시워치는 3개 센서가 건강 정보를 제어한다. 체성분 센서(BIA)가 체지방 지수와 골격근량을, 심전도 센서(ECG)는 실시간 심장 박동을 측정한다. 광학 혈압 센서(BP)는 혈압을 측정하고 비정상적인 심박을 감지한다.

갤럭시워치는 골프 에디션을 출시해 골퍼들의 마음을 사로잡기도 했다. 지형을 파악해 거리를 측정하고 샷트래킹을 통해 코스를 공략할 수 있게 돕는다. 스코어를 기록하고 골프장을 찾는 등 편의 기능도 제공한다.

웨어러블 기기 전문업체 가민과 순토는 러닝, 사이클링, 다이빙 등 여러 종목에 맞는 제품군을 잇달아 선보였다.

한국체육대학교 스포츠산업학과 김혜영 교수는 "웨어러블 기기가 코치를 완전히 대신할 수는 없지만 도와주는 역할을 하고 있다"며 "선수들이 정해진 활동 범위에 방해가 되지 않는 선에서 활용한다면 긍정적이다"라고 전했다.

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센서 달린 월드컵 첨단 공인구... IT 기술 품은 스포츠

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스포츠와 첨단 IT 기술의 융합이 빠르게 진행되고 있다. 국제축구연맹(FIFA)은 2022 카타르 월드컵에 각종 새로운 기술을 선보였다. 인공지능 카메라가 오프사이드 반칙을 잡아내고 축구공 내부에서 관성을 측정하는 장치가 경기 데이터를 수집한다. 2018년 비디오 보조심판(VAR, Video Assistant Referees) 기술을 도입한 지 불과 4년만이다. 센서가 달린 공인구는 이번 월드컵의 화제다. 지난 8강 경기까지 사용한 월드컵 공인구는 '알릴라(Al Rihla)'다.

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1.  나노 기술
2. 부작용이 극심한 항암 치료에서 벗어날 수 있음
3. 나노 독성 및 임상 시험 등으로 인한 생명 윤리 문제

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세포 크기로 축소시킨 잠수정 속의 의사들이 환자 몸 속에 들어가 혈류를 따라 항해한다. 환자의 뇌 속으로 들어가 막힌 혈관을 뚫는다. 1966년 영화화된 공상과학 소설 「환상의 항해(A Fantastic Voyage)」의 줄거리이다. 미국의 물리학자이자 공상과학 소설가인 아이작 아시모프 박사는 환자의 몸 속에 실제 의사를 축소시켜 넣어 치료를 기대하는 것이 물리학적으로 완전히 불가능한 공상에 불과하다는 것을 알면서도 매우 도발적인 스토리를 제안하였다.

그로부터 20년 후인 1986년 미국의 과학자 에릭 드렉슬러는 「창조의 엔진(Engines of Creation)」이라는 책을 통해 이 영화의 상상력이 현실화될 수 있음을 암시했다. 바로 나노기술을 이용하는 것이었다. 그는 인체의 질병이 대개 나노미터 수준의 미세한 변화에서 시작되는 것에 주목하며 나노기술의 활용이 가장 기대되는 분야 중 하나로 의학을 꼽았다.

그 후로 다시 20여 년이 지난 2000년대 중반부터 나노의학의 가능성이 더욱 확장되기 시작했다. 특히 암, 감염병 등을 치료하기 위한 해결책을 제시하며 다방면으로 실현되고 있다. 가장 대표적인 것으로는 약물을 환자의 체내 질환 부위에 효과적으로 전하는 약물 전달 시스템의 개발이다.

일반적으로 사용하고 있는 화학약물요법의 경우 항암제가 종양 조직의 세포만 공격하는 것이 아니라 그 주변은 물론, 멀리 떨어져있는 다른 정상 장기에까지 영향을 미치는 문제가 있다. 이런 부작용을 나노의학 기술로 해결하는 노력이 다양하게 시도되고 있다. 그 중 대표적인 것이 수 나노미터 크기의 나노입자를 제작하여 약물을 담지하고, 이 나노입자들을 치료하고자 하는 종양 조직에 선택적으로 전달하는 방법이다.

나노입자를 이용한 약물 전달 시스템에서 나노입자의 역할은 택배 상자에 비유될 수 있다. 그 안에 담긴 약물이 질환 부위에 정확하게 배송되기 전까지 안전하게 약물을 보호하여 배송 중 손실되지 않도록 하고, 전달된 후에 쉽게 약물을 방출한다면 치료 효율을 높일 수 있으며 다른 장기나 건강 세포에 대한 독성과 부작용을 억제할 수 있다.

우리가 일상에서 사용하는 택배 상자는 대개 비슷한 모양의 육면체 구조이지만, 체내의 복잡한 생리학적 환경에서 효과적으로 약물을 전달하기 위해서 나노입자의 구조와 화학적 조성이 매우 다양하게 연구되고 있다. 사용하고자 하는 약물의 종류와 질환의 종류에 따라, 환자의 생리학적 특성에 따라 개인 맞춤형 치료가 가능한 나노의학 시스템으로 개발될 수 있다.

▲최근 캐나다 토론토 대학 연구팀의 보고에 따르면 종양 조직의 크기와 주변 혈관 형성 모양에 따라 다른 크기의 나노입자를 사용해야 한다는 것이 밝혀졌다. ▲미국 캘리포니아 샌디에고 대학의 연구팀은 환자의 혈액에서 추출한 적혈구의 세포막으로 나노입자를 포장하면 염증 반응을 억제하고 약물 전달 효율을 더욱 향상 시킬 수 있다는 것을 보고하였다. ▲미국 MIT의 연구팀은 수 나노미터 크기의 나노캡슐을 제작하여 암세포에 정확히 전달되었을 때만 약물을 방출하는 스마트 나노의학 시스템을 개발하고, 선택적으로 암세포를 궤멸시킬 수 있도록 외부 전압으로 제어하는 플랫폼을 고안했다. ▲미국 캘리포니아 버클리 대학의 연구팀은 인체의 특정 환경에 반응하는 복합 화학물질로 코팅된 소포체를 이용하여 나노알약을 제작해 이를 삼키면 미리 지정한 시간이나 위치(장기)에서만 항암 성분의 약물을 분비하도록 설계하였다.

이처럼 나노입자가 단순히 택배 상자의 역할만 하는 것이 아니라, 배송 후에 스스로 포장을 뜯고 상품을 보여주는 인공지능을 가지도록 하는 것이 현재 나노의학의 큰 이슈 중에 하나이며 활발하게 연구되고 있다. 아직 기초 연구에 머물러있는 경우가 많지만, 전세계적인 관심과 노력이 집중되고 있으므로 임상에 직접 접목될 시기가 머지 않았다.

이제까지 암 치료를 받는 환자들은 항암제가 암세포뿐 아니라 건강한 세포까지 공격하는 탓에 머리카락이 빠지고 몸이 극도로 허약해지는 것을 감수해야 했지만, 나노의학이 제안하는 약물 전달 시스템을 통해 부작용이 극심한 항암치료의 고통에서 벗어날 수 있을 것이다.
나노기술은 나노물질의 물성에 대한 연구와 측정 기술을 주요 대상으로 하는 초기 단계의 연구를 지나, 점차적으로 암, 치매, 심혈관질환, 관절염 등 난치성 질환의 조기 진단 및 치료의 난제를 극복할 수 있는 돌파 기술로 부상하고 있다.

이와 관련된 임상시험도 활발히 수행되고 있다. 이미 몇 가지 나노의약품은 FDA 승인 후 임상 현장에서 사용되고 있다. 나노의학이 가지는 높은 활용성과 파급효과만큼 안정성 평가와 생산성 등에 대한 체계적인 시험과 이슈가 지적되고 있는데 기술 개발과 동시에 이러한 문제에 대한 재고의 필요성도 대두되고 있다. 진단과 치료를 목적으로 하는 나노의약품의 성공적인 임상 활용화를 앞당기는 것이 융합학문의 시대를 맞이한 나노의학자들의 미션이다.

나노의학의 궁극적인 목표는 아이작 아시모프와 에릭 드렉슬러가 꿈꾼 나노로봇의 개발일 것이다. 의학용 나노로봇이 우리 몸 속의 혈류를 따라 '환상의 항해'를 하며 우리의 건강을 지켜줄 날이 그리 멀지는 않을 것이다.

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개인 맞춤형 치료를 위한 나노의학 시스템 | 메디컬컬럼 | 건강이야기 | 건강정보 | 서울아산병원

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세포 크기로 축소시킨 잠수정 속의 의사들이 환자 몸 속에 들어가 혈류를 따라 항해한다. 환자의 뇌 속으로 들어가 막힌 혈관을 뚫는다. 1966년 영화화된 공상과학 소설 「환상의 항해(A Fantastic Voyage)」의 줄거리이다. 미국의 물리학자이자 공상과학 소설가인 아이작 아시모프 박사는 환자의 몸 속에 실제 의사를 축소시켜 넣어 치료를 기대하는 것이 물리학적으로 완전히 불가능한 공상에 불과하다는 것을 알면서도 매우 도발적인 스토리를 제안하였다.

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11215 이도윤 실수가 없는 심판

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11215 이도윤 실수가 없는 심판

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심판의 잘못된 판정을 ai를 사용하여 더욱 정확한 판정을 내릴 수  있게 되어 선수들의 억울함을
덜어줌

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AI가 스포츠를 바꾼다?…美 빅리그에 달린 ‘호크아이’ 위력 [트랜D] | 중앙일보

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데이터를 활용해 선수의 경기력 향상은 물론 경기 시간 단축, 심판 판정에 대한 보완이 가능하기 때문입니다. 인공지능과 데이터 학습 모델은 선수들의 운동 방법과 경기력 향상에도 큰 도움을 줄 수 있습니다. 따라서 머신러닝을 활용한 스포츠 데이터 활용은 승자 예측보다는 개별 선수의 경기 내 기여도와 가치 등을 평가하는 목적으로 활용할 수 있습니다.

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[편집자주] 많은 사람들이 스포츠에 열광한다. 스포츠를 통해 에너지를 분출하고 공동의 감정을 나누어 가진다. 테크놀러지는 이러한 스포츠의 생동감을 더 잘 살리고 사람들이 스포츠를 더욱 잘 즐길 수 있도록 하는 핵심적인 도구로 자리잡았다.

인공지능(AI) 기술 발전은 스포츠 환경을 더욱 풍성하게 만들 것이라 많은 전문가들이 예상한다. 또, 잘못된 심판 판정도 줄어들고, 선수 훈련도 더욱 정교해질 것으로 예측한다. 일반인들도 좋아하는 스포츠를 더 정교하게 즐길 수 있다고 한다. 'AI가 있는' 스포츠 현장의 모습을 살펴보았다.

리버풀부터 첼시까지 영국 프리미어리그를 리드하는 유명 축구팀들이 인공지능(AI) 코칭 시스템을 도입했다. 딥마인드와 리버풀은 지난 5월 AI 기반 축구 코칭 시스템 연구 성과를 공개했다. 첼시는 2019년부터 러프버러대와 협약을 맺고 코칭 AI를 사용 중이다.

스포츠 코칭 AI 시스템은 경기 영상 빅데이터를 기반으로 선수들과 공 움직임을 분석해 새로운 전략을 제시한다. 코치가 직관적 판단 하에 선수에게 지시하는 기존 코칭 방식과 다르게 데이터 기반으로 훈련 방향을 제시한다.

흔히 생각할 수 있는 신체 능력 이외 경기 진행에 중요한 의사결정 능력까지 측정해 선수 개인 맞춤형 코칭을 제공한다. 대응력이나 집중력이 떨어지는 시점을 즉시 파악해 부상을 예방할 수도 있다. 패널티킥 성공률을 높이는 골 방향, 패스나 태클 실패가 골에 주는 영향과 같은 경기 분석 정보는 향후 전체 팀 전략 수립에 사용 가능하다.

AI 코칭 시스템이 빠르게 확산될 수 있는 이유는 기존 스포츠계에서 이미 빅데이터화가 일어났기 때문이다. 축구에 데이터 분석론이 처음 도입된 것은 무려 1950년으로 거슬러 올라간다. 야구에 통계학적·수학적 분석 방법론을 적용한 세이버메트릭스는 1971년 처음 등장했다. 농구에서는 2004년부터 APBR매트릭스를 통해 데이터 분석을 시작했다. 이렇듯 데이터 분석론을 기존에 활용 중이었던 스포츠 분야에서는 모두 AI 적용이 용이하다고 볼 수 있다.

우리나라에서는 2018년 평창올림픽 시기 스키 국가대표 선수들을 대상으로 처음 AI 코칭을 시작했다. 영상촬영 후 인간 코치가 분석하던 기존 방식에 AI를 접목해 선수 개개인에 맞춘 코스 운영 전략을 제시했다. 센서 개발은 LG 전자, AI 분석 방법론 연구는 KAIST 장영재 교수가 담당했다.

AI 스포츠 코칭 서비스에 주력하는 국내 스타트업들도 등장했다. 2018년 설립한 스타트업 큐엠아이티(QMIT)는 AI 부상 관리 솔루션 플레잉코치로 작년 문체부 우수 스포츠기업으로 선정됐다. 현재 수원 삼성과 같은 프로축구단과 대학 축구팀에서 해당 서비스를 사용 중이다.

AI 축구 영상 분석 서비스를 제공하는 비프로일레븐(Bepro11)은 2019년 국제축구연맹(FIFA) 주관 U-20 드컵서 준우승한 한국 유소년 선수팀 코칭에 활용됐다. 이외 유럽 5대 빅리그(영국·스페인·이탈리아·독일·프랑스) 축구팀을 포함해 전세계 약 700개 팀을 고객으로 확보했다. 자사 서비스 강점으로 비프로일레븐은 데이터 수집 장비 간소화와 저렴한 가격을 꼽는다.

◆2014년 독일 축구대표팀에 적용한 '매치 인사이트'부터 시작
스포츠 코칭에 본격 AI를 적용하기 시작한 사례로 2014년 브라질 월드컵에서 우승한 독일 대표팀을 꼽을 수 있다. 독일팀은 브라질 월드컵 전 자국 IT 기업인 SAP와 함께 '매치 인사이트(Match Insight)'라는 AI 기반 소프트웨어(SW)를 개발했다. 해당 SW에서는 선수들의 몸에 부착한 센서로 실시간으로 움직임을 측정해 AI로 분석했다. 또 2013년 독일-이탈리아 평가전 데이터를 토대로 선수들에게 전략을 제시했다.

독일 대표팀의 성공사례 이후 AI 코치가 유럽 국가들의 프로축구리그에서 본격 활용되기 시작했다. 현재 영국 프리미어리그가 열리는 전 구장에는 선수들의 움직임을 추적할 수 있는 디지털 카메라가 설치돼 있다. 데이터 분석 기업 '프로존'은 이렇게 얻은 자료를 분석해 경기가 끝나는 즉시 각 팀에 제공한다. 독일 분데스리가와 스페인 프리메라리가 리그에서도 데이터 확보에 적극 협조 중이다. 125개 경기장 내 2000여명 선수 움직임을 1m 단위로 기록한다.

◆리버풀-딥마인드, 첼시-러프버러대 손잡고 AI 코칭
최근 가장 주목할 만한 AI 스포츠 코칭 사례로는 단연 딥마인드와 리버풀의 협업을 들 수 있다. 양 기관은 지난 5월 딥마인드 AI 기술을 리버풀 축구팀 코칭에 사용한 연구논문 을 공개했다.

딥마인드 연구진은 2017년부터 2019년까지 리버풀이 진행한 모든 프리미어 리그 경기 데이터에 자사 강화학습 기술을 적용해 새로운 정보를 제공했다. 인간 코치의 직관과 경험이 아닌 데이터를 기반으로 선수 교체 타이밍과 교체 선수를 제안하는 식. 전술 변화로 인한 결과나 주요 플레이어가 부상을 입었을 때의 상대팀 플레이 방식도 예측 가능하다.

패널티킥 성공률을 높이는 골 방향 추정에 AI를 사용하기도 했다. 유럽 전역에서 치러진 경기에서 나온 1만2000개 이상 패널티킥을 분석한 결과, 미드필더보다 스트라이커는 왼쪽 아래 구석을 공략할 가능성이 더 높았다.

이외 패스 혹은 태클 실패와 같은 특정 행동이 골 성공률에 얼마나 영향을 미치는지 분석했다. 딥마인드 연구 결과는 리버풀 선수들에게 특정 상황에서 슈팅 대신 공을 패스해야 하는 이유를 제시했다.

첼시는 2019년부터 러프버러대와 협약을 맺고 AI 기반 코칭을 운영 중이다. 스포츠 경기 해설자들이 단순히 선수들의 아쉬운 플레이를 비판하는 것과 다르게 현실적인 대안을 제시하는 것이 목표다. 각 선수들의 피로도, 의사결정 능력, 신체 특징 등을 모두 고려해 실제 반영 가능한 코칭을 한다는 것.

여타 AI 코칭 시스템과 같이 먼저 여러 시즌 경기 데이터에서 선수와 공 움직임을 추적, 분석한다. 다른 플레이어 행동과 관계없이 적용할 수 있도록 개별 플레이어 성과를 분석하고, 다른 플레이어 행동에 따른 예상 결과를 시각화한다.

러프버러대 연구진은 공식 홈페이지에서 "해설가가 플레이어에게 패스하는 대신 드리블을 해야한다고 말한다면, 우리 시스템은 플레이어가 해당 지점에서 얼마나 피곤했는지와 같은 요소를 고려해 대안을 제시하고 현실성을 보여준다"고 설명했다.

강화학습을 사용하는 딥마인드와 달리 연구팀은 모방학습 방식을 사용한다. AI가 인간 전문가 행동 방식을 그대로 모방하면서 학습하는 것.

연구진은 "대부분의 현실 시나리오에서는 보드 게임에서의 승리와 같은 특정 보상이 없다. 모방 학습은 전문가가 작업을 수행하는 방법을 살펴봄으로써 근본적인 의사 결정 정책을 이해한 다음 전문가를 따라한다"고 말했다.

이어 "축구 전문가는 고급 기술로 결정을 내리기 때문에 프로그래밍으로 모델링하기 어려운 대상이다. 현실적인 AI 모델을 만드려면 기반 데이터가 가능한 한 현실 세계를 반영해야 한다. 선수들이 서로 공에 대해 어떻게 움직이는지 보여줄 뿐만 아니라 그들이 얼마나 피곤한지 전반적인 경기 상황을 포착해야 한다"고 강조했다.

축구뿐만 아니라 야구, 농구에서도 AI 기반 코칭이 최근 적용됐다. 뉴욕대 연구팀은 프로야구 스탯캐스트(Statcast) 시스템에 AI를 적용해 MLB 야구 경기 중 모든 선수와 공 움직임을 추적하는데 성공했다.

연구진은 스탯캐스트 내 150만회 경기 데이터에 딥러닝을 적용해 선수의 세부적인 움직임과 경기 패턴을 파악해 코치의 선수 관리법과 경기 전략 수립에 변화를 줬다. 선수의 대응력이 둔해지거나 집중력이 떨어지는 시점을 파악해 부상도 예방 가능하다. 농구의 경우 야구에 비해 경기장 크기가 크지 않고 실내에서 이뤄지는 만큼 데이터 수집이 더욱 용이하다.

◆국내 도입은 평창올림픽 스키부터...축구 분야 스타트업 도약
국내에서도 평창올림픽 시기인 2018년을 기점으로 스포츠 분야 AI 코칭 시스템 도입이 시작됐다. 최근 성과로는 국내 스타트업 큐엠아이티와 비프로일레븐의 AI 기반 축구 코칭 서비스가 대표적이다.

큐엠아이티는 AI 기반 부상 관리 솔루션 앱 플코(플레잉코치)를 프로축구단인 수원 삼성에 공급 중이다. 최근에는 기술력을 인정받아 문체부 선정 2020 우수 스포츠기업으로 선정됐다.

플코는 수십만개 규모 데이터를 바탕으로 선수들의 부상 부위를 예측한다. 선수들이 훈련 후 앱을 통해 직접 통증 부위를 입력하면 이를 알고리즘으로 분석해 트레이너에게 전달한다. 트레이너와 주치의가 없을 시 QMIT가 고용한 전문 인력이 피드백을 전달한다. 코치 인력이 부족한 아마추어 스포츠팀에 특히 유용하다는 설명이다.

축구 영상 분석 AI 스타트업 비프로일레븐은 경기 영상 데이터를 분석하는 AI와 정보 공유 플랫폼 기술을 함께 사용한다. 모든 선수 움직임과 경기 상황을 포착, 분석해 맞춤형 리포트를 제공한다.

경기장 전체 시점 카메라 3대로 영상을 수집한 후 대상 추적(Object tracking) 기술로 모든 선수 움직임을 포착한다. 슈팅, 패스, 크로스, 태클, 인터셉트와 같은 특정 행위와 더불어 주행거리, 최고속도, 스프린트 횟수 등 이동 데이터까지 모두 수집한다. 해당 데이터를 모두 모아 경기맥락과 전술 분석을 제공한다. AI가 놓치는 부분은 100여명 프리랜서 분석관이 보완한다.

비프로일레븐의 AI 코칭 시스템은 2019년 FIFA U-20 월드컵서 준우승한 한국 유소년 축구팀 코칭에 사용된 바 있다. 이외 유럽 5대 빅리그 주요팀을 포함한 전세계 700여개팀을 고객으로 확보한 상태다. 소프트뱅크 벤처스는 비프로일레븐에 현재까지 240억원을 투자했다.

AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com

[관련 기사][스페셜리포트] ② AI로 스포츠 심판이 바뀐다...오심 논란은 완전히 사라지게 될까

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[스페셜리포트]④유럽 축구 빅리그서 AI 선수 코칭 열풍...리버풀·첼시 시작

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편집자주] 많은 사람들이 스포츠에 열광한다. 스포츠를 통해 에너지를 분출하고 공동의 감정을 나누어 가진다. 테크놀러지는 이러한 스포츠의 생동감을 더 잘 살리고 사람들이 스포츠를 더욱 잘 즐길 수 있도록 하는 핵심적인 도구로 자리잡았다.인공지능(AI) 기술 발전은 스포츠 환경을 더욱 풍성하게 만들 것이라 많은 전문가들이 예상한다. 또, 잘못된 심판 판정도 줄어들고, 선수 훈련도 더욱 정교해질 것으로 예측한다.

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11221 최승윤  0.001초의 승부 그 순간에 벌어지는 오심...인공지능이 잡아낸다

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11221 최승윤  0.001초의 승부 그 순간에 벌어지는 오심...인공지능이 잡아낸다

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​ (출처=셔터스톡, 편집=조희연)

오로지 육안으로 판정을 내리는 심판은 최대 시속 150km에 이르는 축구공의 궤적을 완벽하게 추적하기 어렵다. 그 결과는 치명적이다.

지난 2010 남아공 월드컵 16강전에서 맞붙은 독일과 잉글랜드. 지고 있는 잉글랜드는 동점 골을 넣고도 오심으로 지고 말았다. 이외에도 여러 경기가 크고 작은 오심 논란에 휩싸였다.

이에 첨단장비를 활용한 과학적 판정 시스템으로의 개편 목소리가 커졌고, 공 내부와 골대 주위 등에 RFID 칩을 삽입해 공의 위치와 속도를 판독기에 전송하는 스마트 볼 시스템이 대안으로 떠올랐다.

RFID 판독기가 4m~수십m 떨어진 공에 전파를 발사해 골인 여부, 오프사이드 등의 상황을 감지해 심판의 손목에 찬 수신기로 즉시 알려주는 시스템이다.

그러나 국제축구연맹(FIFA)은 이 스마트 볼을 채택하지 않았다. 그 이유는 축구공이 매우 빠른 속도로 골문을 통과할 때, 이 칩도 제대로 판독을 하지 못할 수 있기 때문이다.

전문가들에 따르면, RFID 칩은 대상을 감지하는 정확도가 낮다. 오히려 이는 또 다른 오심을 낳을 수도 있다는 것이 FIFA의 설명이다.

이후 수많은 논의를 거듭한 끝에 도입된 것이 바로 '비디오 부심'이라고 불리는 VAR(Video Assistant Referee)이다. 비디오 판독 전담 부심은 모니터를 통해 영상을 보며, 주심의 판정을 돕는다.

국제축구연맹(FIFA)에 따르면, VAR이 사용된 1,000개의 프로 축구 경기의 심판 판정을 분석한 결과, 정확도가 5.8%에서 98.8%로 증가한 것으로 나타났다.

그러나 VAR도 만능은 아니라는 것이 FIFA의 주장이며, 이를 더욱 보완하기 위해 인공지능과의 결합을 추진하고 있다. 향후 경기장에 새로운 심판이 나타날 날도 머지않은 것이다.

지난해 2월 10일 포브스의 선임 작가 스티브 프라이스(Steve Price)는 포브스에 '인공지능으로 VAR 오프사이드 호출을 개선하려는 FIFA의 계획'이란 제하의 기사를 올렸다.

프라이스에 따르면, FIFA는 클럽 월드컵을 통해 경기장 관계자들과는 완전히 별개의 오프라인 테스트를 사상 처음 실행했다. 이는 VAR의 오프사이드 의사결정 능력을 향상시키는 것을 목표로 하는 신기술이었다. 이 기술은 신체의 사지 추적과 인공지능이 결합된 반자동 오프사이드 시스템이다.

현재 전 세계 리그에서 경기력 분석을 위해 광학 추적 기술인 히트맵을 통해 축구 애호가들은 시합을 지켜본다. 광학적 추적은 플레이어당 1점을 사용하지만, 사지 추적은 플레이어당 15~20점을 따른다.

알고리즘은 이러한 데이터 포인트를 기반으로 주어진 순간에 어느 지점, 어느 사지가 골라인에 가장 가까운지를 계산하고, 이를 통해 오프사이드 라인을 만들 수 있다.

이 데이터는 인공지능과 결합해 공이 재생되는 순간을 감지해 오프사이드 라인을 정확한 위치에 배치하는 반자동 오프사이드 시스템을 구성하는 데 활용된다.

이는 인간이 어떤 프레임을 사용할지, 어디에 VAR 선을 그어야 할지 결정하는 현재의 VAR 오프사이드 기술과는 차이가 있으며, 이 작업에 인공지능을 사용하는 것은 분명히 전체 과정을 빠르게 할 것이라고 프라이스는 설명했다.

요하네스 홀츠뮐러(Johannes Holzmüller) FIFA 축구기술혁신 국장은 "카타르에서 이 기술적 시도는 매우 유망하다"라며, "심판들이 VAR을 이용해 오프사이드 판정을 내릴 때 시간을 단축하고, 정확도를 높이는 가능성을 우리는 볼 수 있다"라고 말했다.

이 오프라인 실험들은 바로 첫 번째 테스트이었다. 다음 단계는 시스템을 시험하고, 실제 축구 경기에서 사용될 수 있는 수준이 될 때까지 기술을 개선하는 것이라고 홀츠뮐러 국장은 설명했다.

그는 올 상반기 동안 FIFA가 오프라인 테스트 이벤트와 단계별 시나리오를 사용해 "가능한 한 정확하고, 최대한 자동화되도록 알고리즘을 훈련시킬 것"이라고 밝혔다.

목표 라인 기술과 VAR은 기술적 관점에서 개발하는 데 약 2년이 걸렸는데 이 새로운 반자동 오프사이드 기술은 아직 초기라 훨씬 많은 테스트가 필요하다고 그는 주장했다.

이 새로운 반자동 오프사이드 시스템은 잠재적으로 골라인 기술만큼 빠르고 정확한 오프사이드 판정을 내릴 수 있어 현재 VAR 시스템의 주요 문제 중 일부를 제거했다.

이에 대해 홀츠뮐러 국장은 "속도와 효율성뿐만 아니라 이 시스템을 신뢰할수록 기술이 목적에 충분히 적합하다는 것을 확신할 수 있다"고 주장했다.

또 그는 "이는 인공지능 혁명이 축구에 어떤 영향을 미칠지 보여주는 사례"라며, "AI가 앞으로 축구에 가장 큰 영향을 미칠 기술 중 하나임은 분명하다"고 역설했다.

올해 4월 12일 아르센 벵거(Arsene Wenger) FIFA 국제 축구 개발 회장은 내년 12월로 예정된 카타르 월드컵에서 자동화된 VAR 오프사이드가 시행될 수 있다고 축구 전문 미디어 인사이드 월드 풋볼(Inside World Football)이 보도했다.

벵거 회장은 "지난 2019년 이후 VAR 오프사이드에 의해 오프사이드의 세세한 판정이 자동으로 결정된다면, 경기가 상당히 개선될 것"이며, "인공지능을 이용한 즉각적인 결정에 따라 2022년 카타르 월드컵 경기가 이루어지길 바란다"고 말했다.

또 국제축구연맹(IFAB)도 "지난달 반자동 의사결정 기술을 시험해 시즌 내내 팬, 선수, 감독 등에게 짜증을 유발했던 VAR 오프사이드 판정이 지루하게 지연되는 것을 막을 계획"이라고 밝혔다.

벵거 회장은 FIFA 리빙 풋볼 쇼에서 "현재 우리는 선수들의 포지션이 오프사이드인지, 아닌지를 보기 위해 선을 그은 적이 있다"라고 밝혔다.

벵거 회장에 따르면, 결정을 기다리는 평균 시간은 약 70초이며, 때로는 1분 20초, 때로는 조금 더 길다. 하지만 오프사이드인지, 아닌지를 알려주는 자동신호가 라인맨(부심)에게 전달되고, 이는 다시 주심이 차고 있는 빨간 불빛이 있는 손목시계에 전달된다.

벵거 회장은 "우리는 경기를 더 화려하고, 더 빠르게 보고 즐기기를 원한다"라며, "진화는 거부할 수 없는 것이며, 가만히 서 있는 것은 나쁠 것"이라고 말했다.

마지막으로 그는 "우리의 제안은 몸의 어느 한 부분이 수비수와 수평이 되는 한 오프사이드가 아니기 때문에 공격자는 대략적으로 완전한 보폭을 얻을 수 있다"고 주장했다.

지난 28일 국제축구연맹(FIFA)이 카타르 월드컵에서 인공지능 시스템을 사용할 목적으로 시험하고 있다고 IT 전문 매체 테크레지스터(Techregister)가 보도했다.

기사의 내용에 따르면, 지난 수십 년 동안 오프사이드는 축구 경기에서 가장 논란이 많은 사건 중 하나였으며, 심판의 정확한 휘슬을 부는 것은 정말 어려운 일이며, 심판들이 경기의 결과에 가장 영향을 미칠 수 있는 경기 중 하나로 인정됐다.

VAR(비디오 판독)은 비록 다른 논쟁을 막지는 못했지만, 이 문제를 최소화하는 데 도움을 주었다. 하지만 FIFA는 한 발짝 더 나아가서 오프사이드를 휘파람으로 불기 위해 인공지능 시스템을 사용하기를 원한다.

이 구상은 아랍 컵에서 시험대에 오를 예정이며, 성공할 경우 2022년 카타르 월드컵에서 구현될 수 있다고 매체는 전했다. 테스트는 아랍 컵이 열리는 6개 경기장에 설치되는 인공지능 시스템으로 구성되고, 이는 비디오 판독(VAR)과 밀접하게 연계돼 있어 한동안 프로 축구 세계 심판진들에게 중요한 도움이 됐다.

인공지능 시스템은 선수가 오프사이드를 했을 때, VAR에게 메시지를 보내지만, 그 선수가 경기에 개입했는지는 심판의 판단이다.

이 기술은 이미 이런 작업을 하고 있던 몇몇 회사들에 의해 예비 단계에 시작됐다. 즉, 맨체스터 시티, 바이에른 뮌헨, 세비야 등과 같은 팀들은 그들의 경기장에서 이 기술을 평가했다.

아랍 컵에 설치될 시스템은 경기장 주변에 있는 12개의 카메라로 구성되어 있고, 그들이 감시하는 카메라는 각 선수의 신체에 29개의 지점을 만들어 각 선수의 신체 각 부분의 정확한 위치를 기록할 수 있다.

볼과 패스의 움직임, 패스가 이루어지는 정확한 순간도 모니터링된다. 이를 통해 가능한 상황이 발생한 후 0.5초 이내에 플레이가 오프사이드 상태인지 아닌지를 알고리즘이 감지할 수 있는 것이다.

따라서 11월 30일부터 12월 18일까지 열리는 2021년 FIFA 아랍 컵의 시험은 2022년 11월에 열리는 차기 카타르 월드컵에서 이 시스템이 이식될 수 있는 몇 가지 테스트의 현장이 될 것이라고 매체는 전망했다.

찰나의 순간을 포착하는 계측 기술과 인공지능의 결합은 축구뿐만 아니라 모든 스포츠에서 색다른 재미를 선사하고 있다.

올해 7월 24일 미국의 IT 전문 매체 와이어드(WIRED)는 "AI가 도쿄 올림픽에서 박자를 맞추는데 어떻게 도움이 될 것인가?"란 제하의 기사를 올렸다.

매체에 따르면, 오메가 타이밍의 알랭 조브리스트(Alain Zobrist) 대표는 "배구에서 우리는 이제 선수들뿐만 아니라 공을 추적하기 위해 컴퓨터 비전 기술이 적용된 카메라를 사용하고 있다"고 말했다.

또 그는 "이것은 카메라 기술과 인공지능의 결합이다"고 덧붙였다.

조브리스트에 따르면 오메가는 매년 500개 이상의 스포츠 이벤트에서 다양한 스포츠에 대한 자세한 실시간 데이터를 제공할 수 있는 지점에 도달하는 것이 목표였다. 이 데이터는 시청자가 화면에서 보는 정보와 일치하도록 이벤트 중에 측정, 처리 및 전송되는 데 10분의 1초도 걸리지 않는다.

비치발리볼의 경우, 이러한 위치 결정과 동작 기술을 통해 AI가 스매시, 블록, 스파이크, 변형 등 무수한 샷 유형을 인식하고, 패스 유형과 공의 비행경로를 파악한 다음에 이 데이터를 선수복의 자이로스코프 센서에서 수집한 정보와 결합시킨다.

이 동작 센서는 점프 높이, 속도 뿐만 아니라 선수들의 움직임 방향을 시스템이 알 수 있게 해 준다. 일단 이렇게 처리되면, 이 모든 것이 해설이나 화면 그래픽에서 사용하기 위해 방송국에 실시간으로 공급된다.

아울러, AI가 가장 배우기 어려운 교훈 중 하나는 카메라가 더 이상 볼 수 없을 때, 정확히 공을 추적하는 것이라고 그는 설명했다. "가끔, 그것은 운동선수의 신체 부위로 덮이기도 하고, 때때로 TV 프레임 밖으로 나오기도 한다"

그는 "공을 잃어버렸을 때, 추적하는 것이 큰 도전이었으며, 공을 다시 나타나게 하려면 물체를 잃어버렸다가 다시 찾았을 때의 간격을 다시 계산하고, 데이터를 채운 다음 자동으로 계속 진행하는데 이것이 가장 큰 이슈 중 하나"였다고 회고했다.

AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com

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오로지 육안으로 판정을 내리는 심판은 최대 시속 150km에 이르는 축구공의 궤적을 완벽하게 추적하기 어렵다. 그 결과는 치명적이다.지난 2010 남아공 월드컵 16강전에서 맞붙은 독일과 잉글랜드. 지고 있는 잉글랜드는 동점 골을 넣고도 오심으로 지고 말았다.

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11206박시현 사인훔치기못한다 피치컴 도입

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테크플러스 : 네이버 블로그

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11205김진영전기차안전운행

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리튬이온전지에 '그래핀' 코팅했더니…"전기차 주행거리 20% 증가" 신기술 개발 / KBS 2021.09.02.

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🤖AI가 주심을 대체할 수 있을까요? | AI 심판의 현주소🤖

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11234 홍길동 자율주행트럭 실제 운행

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11234 홍길동 자율주행트럭 실제 운행

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자율주행 트럭으로 인천에서 부산까지 화물을 실어나르는 국내 최초의 간선도로 화물운송 서비스가 이달부터 본격 개시된다.

산업통상자원부는 지난해 12월 규제샌드박스 실증특례를 승인한 (주)마스오토의 '유인 자율주행트럭 기반 화물 간선운송 서비스' 사업을 시작한다고 16일 밝혔다.

현행 자율주행 관계법령에는 시·도를 넘나드는 유상운송을 할 근거가 없어 상용차 자율주행은 1개 지자체 내에서만 한정돼 왔다.

이러한 법적 제약을 극복하고 국내 자율주행 기술의 상용화를 위해 산업융합 규제특례 심의위원회에서 실증특례를 부여했다.

이번 실증특례는 이달부터 2025년 3월까지 국내에서 개발된 자율주행 기술을 적용한 트럭 14대를 수도권~영남권 실제 간선도로 화물운송에 순차적으로 투입해 기술·서비스의 유효성과 안전성을 검증한다.

이번 실증과제 추진을 계기로 기업은 제품·서비스 사업성을 테스트하고, 국토부 등 관계부처는 실증데이터 등을 검토하며 규제개선 필요성과 방향을 판단할 계획이다.

마스오토사는 트럭에 7대의 카메라, 소형 컴퓨터, 액추에이터로 구성된 마스 파일럿 프로그램을 장착해 유상 운송을 진행할 계획이다.

이 솔루션은 레벨3 자율주행에 해당하며, AI기반으로 도로와 운전자 상태를 인식·판단해 차량을 제어하고 위험상황 발생 때 관제센터와 시스템이 운전자에 경고를 보내 차량제어 권한을 수동으로 전환한다.

이번 실증이 성공하면 자율주행 경쟁력 강화를 위한 트랙레코드 확보는 물론, 근로자 안전·복지 향상, 연료비 절감 및 탄소배출 감축에도 기여할 것으로 기대된다.

이민우 산업부 산업기술융합정책관은 이날 마스오토 본사 등 실증현장을 방문해 실증계획과 사업비전을 청취한 뒤 실증차량에 탑승해 자율주행 솔루션의 주행 안정성을 점검했다.

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자율주행 트럭, 인천∼부산 화물 나른다 - 인천시니어뉴스

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자율주행 트럭으로 인천에서 부산까지 화물을 실어나르는 국내 최초의 간선도로 화물운송 서비스가 이달부터 본격 개시된다. 산업통상자원부는 지난해 12월 규제샌드박스 실증특례를 승인한 (주)마스오토의 '유인 자율주행트럭 기반 화물 간선운송 서비스' 사업을 시작한다고 16일 밝혔다. 현행 자율주행 관계법령에는 시·도를 넘나드는 유상운송을 할 근거가 없어 상용차 자율주행은 1개 지자체 내에서만 한정돼 왔다.

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인공지능 의사 '왓슨', 내달 환자 맞춤형 암치료 시작

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자율주행에는 '측위', '인지', '판단', '제어' 기술이필요합니다

사람은 편하게 쉬면서 갈 수 있다

사고가 나면 누구에 책임인지 확인하기 어렵다

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자율주행 시뮬레이션 솔루션 전문기업 모라이(대표 정지원, 홍준)는 자사의 시뮬레이션 플랫폼인 모라이 심 드라이브(MORAI SIM Drive)가 국제 표준 인증기관인 SGS-TUV Saar로부터 ISO 26262 인증을 취득했다고 밝혔다.

ISO 26262는 자동차 전기/전자 시스템의 기능 안정성(functional safety)을 평가하고 관리하기 위한 국제 안전 표준이다. 자동차는 운전자 및 보행자의 안전과 직결되어 있어 안전이 매우 중요하다. 특히 자율주행 자동차는 사람이 운전하는 차와는 달리, 차량 자체가 주행을 제어하는 데 중요한 역할을 수행하기 때문에 차량의 제어 시스템은 정확하고 신뢰성 높은 동작을 보장해야 한다. 이러한 배경에서 자율주행 자동차의 전기 및 전자 시스템의 안전성 보장을 위한 ISO 26262 인증이 필수적으로 요구되고 있다.

자율주행 자동차 개발사들은 모라이의 시뮬레이터를 활용한 테스트 결과를 자율주행 자동차의 실제 도로 주행 결과와 연계할 수 있어, 자율주행 자동차의 개발 과정에서 신뢰성을 한층 높일 수 있게 됐다. 특히 ISO 26262 인증을 받은 모라이 시뮬레이터를 사용하면 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황들을 가상환경에서 구현함으로써 안전한 자율주행 시스템을 구축할 수 있다. 이는 실제 도로에서 시스템을 테스트하는 것보다 훨씬 안전하고 효율적이다. 또한 이를 통해 시스템 개발과 테스트 과정에서 발생할 수 있는 인력 및 장비 비용을 줄일 수 있는 것도 장점이다.

정지원 모라이 대표는 "ISO 26262 인증 취득으로 모라이의 자율주행 시물레이션 플랫폼이 자율주행 자동차의 개발 및 운영에 필요한 안전성 요구사항 검증에 적합함을 입증받았다. 모라이의 시뮬레이터를 통해 고객들은 자율주행차 개발시 발생하는 다양한 문제점을 사전에 파악하고 해결할 수 있어, 개발 기간 단축 및 비용을 절감하고 경쟁 우위를 높일 수 있을 것으로 기대된다. 모라이는 안전하고 신뢰성 높은 자율주행 자동차 개발에 기여할 수 있도록 지속적으로 노력할 것이다"고 말했다.

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모라이, 자율주행 시뮬레이션 플랫폼 'ISO 26262' 인증 취득 - 로봇신문사

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자율주행 시뮬레이션 솔루션 전문기업 모라이(대표 정지원, 홍준)는 자사의 시뮬레이션 플랫폼인 모라이 심 드라이브(MORAI SIM Drive)가 국제 표준 인증기관인 SGS-TUV Saar로부터 ISO 26262 인증을 취득했다고 밝혔다. ISO 26262는 자동차 전기/전자 시스템의 기능 안정성(functional safety)을 평가하고 관리하기 위한 국제 안전 표준이다. 자동차는 운전자 및 보행자의 안전과 직결되어 있어 안전이 매우 중요하다.

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11211서동연 인공지능분석ㄷㄷ

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"선수 버릇까지 분석" AI가 여는 스포츠 빅데이터 시대 [MBN 종합뉴스]

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11218임진서 aI배달로봇 활용사례

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‘한국형 AI 배달로봇’ 날개 달고 상용화 ‘훨훨’

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국내 배달업체가 배달로봇을 활성화 시키며 실생활 속 한국형 AI를 확장시키는 데 주력하고 있다. 비슷한 예로 미국 내 맥도날드를 비롯한 패스트푸드 프랜차이즈 기업이 AI를 활용해 드라이브스루가 진화하는 현황이 있다. 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계적으로 감염예방을 위해 언택트 문화가 확산되는 가운데 한국도 국내 요식업 문화에 맞춰 AI를 녹여내는 모습이다. 국내 배달앱 1위의 배달의 민족을 개발·운영하는 ㈜우아한형제들은 지난해부터 자사 앱에 AI를 도입했다. 앱 메뉴 중 ‘도착시간’에 AI를 적용시킨 것. 이 서비스는 일명 배민

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[사진 출처 = 연합뉴스]

대학생 10명 중 4명이 챗GPT를 일상에서 활용하고 있는 것으로 나타났다. 일반 시민 3명 중 1명은 챗GPT를 최소 한 번 이상 사용한 경험이 있다는 조사 결과도 나왔다. 최근 조사를 종합하면 챗GPT는 주로 정보 검색에 쓰이는 것으로 보인다.

대학생 10명 중 4명 "일상에서도 챗GPT 사용"

아르바이트 전문 포털 '알바천국'은 20일 대학생 544명을 대상으로 진행한 인공지능(AI) 관련 설문조사 결과를 공개했다. 알바천국에 따르면 응답자 중 76.5%는 챗GPT와 같은 AI를 학업·취업에 활용하는 사례가 확산하는 데 대해 '긍정적'이라고 답했다.

챗GPT는 미국 오픈AI가 개발한 대화형 초거대 AI 챗봇이다. 사전 훈련된 자연어 처리 모델을 기반으로 한 생성형 AI 서비스를 제공한다.

챗GPT 확산을 긍정적으로 보는 이유는 시간을 효율적으로 사용할 수 있어서다.

실제 응답자 중 52.4%(복수응답)는 '학업·취업에 소요되는 물리적인 시간을 줄일 수 있다'는 점을 챗GPT의 긍정적 효과로 꼽았다. '학업·취업에 필요한 정보 습득 창구의 다양화'를 꼽은 응답이 47.8%로 뒤를 이었다.

'리포트·과제 등의 완성도를 높일 수 있어서'라는 응답은 41.1%, '학습 보조 도구로 활용도가 높아서'는 33.2%를 차지했다.

일상에서 챗GPT를 활용 중이라는 응답은 38.8%로 조사됐다. 주로 학업이나 과제, 수업과 관련된 정보 검색 등의 용도였다. '챗GPT의 엉터리 답변 등을 놀이처럼 즐기며 학업 스트레스를 해소했다'는 응답(23.5%)도 적지 않았다.

일반 시민을 대상으로 한 조사에서는 응답자 중 35.8%가 챗GPT를 한 번 이상 사용한 것으로 조사됐다. 대한상공회의소가 시민 1016명을 조사한 결과다. 한 번도 사용하지 않았다는 응답은 64.2%에 달했다.

챗GPT의 유용한 기능으로는 50.7%가 '정보 검색'을 꼽았다. 이어 ▲아이디어 확보 15.3% ▲작문·대필 11.9% ▲코딩 11.3% ▲요약 7.9% 순이었다.

챗GPT를 부정적으로 보는 시각도 없지 않다. 알바천국 조사에서 전체 응답자 가운데 23.5%는 챗GPT의 확산을 부정적으로 평가했다. AI를 활용한 각종 부정행위로 공정한 평가가 어려워질 것(64.1%·복수응답)이라는 이유에서다.

35.9%는 'AI와 차별화되는 고차원의 능력이 요구될 것 같아서', 32.0%는 'AI로 부정확한 정보나 지식을 학습할 수 있어서'를 이유로 꼽았다.

챗GPT 등 AI, 기대·우려 '교차'...이유 물으니

AI가 업무 성과를 끌어올리고 경제적 이익을 창출할 것이라는 기대감과 일자리를 줄일 수 있다는 우려가 교차하기도 했다.

AI를 긍정적으로 본 응답자(317명) 중 68.1%(복수응답)는 업무 성과가 향상될 것으로 내다봤다. 45.1%는 AI로 경제적 이익 창출 기회가 늘어날 수 있다고 봤다. AI와 관련한 새로운 일자리가 증가할 것이라는 응답도 42.0%를 차지했다.

AI가 부정적 영향을 미칠 것이라는 응답(167명) 중 73.1%(복수응답)는 일자리 감소를 우려했다. AI로 취업 가능한 업무 영역이 축소될 것이라는 응답도 52.7%에 달했다.

취업시장에서 더 높은 스펙이 요구될 것이라는 응답은 33.5%, AI 노동 지원만을 위한 불안정하고 질 낮은 일자리가 증가한다는 응답은 25.1%로 나타났다. 13.8%는 실질 임금 감소를 우려했다.

정부도 챗GPT를 다양한 분야에서 활용하는 방안을 찾고 있다. 과학기술정보통신부는 앞서 제3차 인공지능 최고위 전략대화를 열고 챗GPT가 교육·의료·공공분야에 미치는 영향을 논의했다. 데이터·컴퓨팅파워·기술경쟁력·산업생태계 등과 관련한 경쟁력 제고 방안을 논의하기도 했다.

이종호 과기부 장관은 당시 모두 발언에서 "초거대 AI 분야는 세계 빅테크 기업이 챗GPT 같은 초거대 AI 서비스를 내놓고 투자도 매우 큰 규모로 진행하고 있는 만큼 우리도 민관의 역량을 총결집해 국가적 대응력을 높여야 한다"고 주문했다.

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대학생 10명 중 4명이 쓴다...너도나도 챗GPT, 일상 속 용도는? - 매일경제

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대학생 10명 중 4명이 챗GPT를 일상에서 활용하고 있는 것으로 나타났다. 일반 시민 3명 중 1명은 챗GPT를 최소 한 번 이상 사용한 경험이 있다는 조사 결과도 나왔다. 최근 조사를 종합하면 챗GPT는 주로 정보 검색에 쓰이는 것으로 보인다. 대학생 10명 중 4명 "일상에서도 챗GPT 사용"아르바이트 전문 포털 '알바천국'은 20일 대학생 544명을

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11217이호진전기차안전운행

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11217이호진전기차안전운행

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리튬이온전지에 '그래핀' 코팅했더니…"전기차 주행거리 20% 증가" 신기술 개발 / KBS 2021.09.02.

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11203 김유빈 배민 라이더들 사라진다.. 드론 배달의 시작!

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11203 김유빈 배민 라이더들 사라진다.. 드론 배달의 시작!

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김모씨는 여름 휴가기간에 가족과 함께 한 글램핑장을 찾았다. 아이들 간식거리가 마땅치 않아 김씨는 OO앱을 켜 가까운 편의점에서 분식 세트를 주문했다. 채 10분도 지나지 않아 드론이 상품을 글램핑장까지 배송해줬다.

편의점 CU를 운영하는 BGF리테일이 6일 공개한 가상 사례다. 편의점 업계가 드론을 활용한 배달 서비스를 잇달아 선보이면서 이같은 일이 이달부터 일부 지역에서 가능해진다.

BGF리테일은 강원도 영월군과 손잡고 이달 중순부터 드론 배달을 상용화한다고 이날 밝혔다. 일반 고객을 대상으로 하는 드론 배달 서비스를 상시 운영하는 것은 CU가 업계에서 처음이다.

드론 배달 서비스를 선보이는 곳은 CU영월주공점이다. 점포에서 3.6㎞ 떨어진 오아시스 글램핑장까지 배달이 가능하다. 배달 가능 시간은 글램핑장 이용자가 늘어나는 금요일과 토요일 오후 3시부터 8시(일몰 전)까지이며 배달요금은 무료다.

드론 전용 배달 앱인 '영월드로'에서 상품을 주문하면 평균 10분 이내에 제품을 가져다준다. 고객들이 상품을 주문하면 점포에서 드론 이륙장으로 전달되고, 이를 드론이 지리정보시스템(GIS)을 기반으로 최종 목적지까지 비행해 배달하는 방식이다.

CU는 캠핑장에서 매출이 높은 라면과 햇반, 생수, 간식거리 등으로 네 가지 드론 전용 배달 세트도 기획했다. 드론의 최대 탑재 중량(5㎏)에 맞춘 라면 한 끼 세트, 커피∙디저트 세트, 글램핑 분식 세트, 글램핑 과자 세트 등이다.

배달에 사용되는 드론은 가로 1790㎜, 세로 1790㎜, 높이 700㎜ 크기에 17㎏ 무게로 약 20분 동안 충전 없이 비행이 가능하다. 최대 속도는 시속 36㎞로 전기자전거보다 최대 2배가량 빠르다. CU 측은 "이륜차 배송과 달리 라이더 배차 대기, 교통 상황 등에 영향을 받지 않기 때문에 보다 안정적으로 서비스를 제공할 수 있다"고 설명했다. 향후 고객 수요 등에 따라 드론 배달 서비스의 제공 범위와 폼목을 확대할 계획이다.

이정훈 BGF리테일 CVS 랩장은 "CU는 업계 최초로 드론 배달 서비스를 상용화해 지역과 거리의 한계를 극복하고 고객 중심의 쇼핑 환경을 제공할 수 있게 됐다"며 "최첨단 기술을 리테일에 접목해 상품이 고객에게 닿는 라스트마일을 단축해 나갈 것"이라고 말했다.

편의점 세븐일레븐도 다음 주 중에 경기도 가평에 드론 이착륙·관제시설 등 스테이션을 갖춘 점포를 연다. 세븐일레븐은 우선 드론 배송 스테이션 인근의 펜션 한 곳을 지정해 테스트 서비스를 선보인 뒤 드론 배송 지역을 확대할 예정이다.

매일 오전 10시부터 저녁 7시까지 파블로항공의 드론 배송 애플리케이션인 '올리버리'에서 주문하면 된다. 드론 배송을 위한 세트 상품과 일반 상품도 배달 가능하다. 세븐일레븐 관계자는 "지정한 펜션과 드론 배송 스테이션 거리가 1㎞ 정도라 3분 안에 배송이 가능하다"고 말했다.

드론 배송 서비스는 해외에서도 확대되고 있다. 구글 계열사 윙은 미국과 호주, 핀란드에서 드론 배송 시스템을 운영 중이다. 미국의 대형 유통업체 월마트도 지난달 미국 6개 주, 400만 가구로 드론 배송 서비스를 확대한다고 발표했다. 세계 최대 이커머스 업체인 아마존도 올해 말 미국에서 드론 배송 서비스를 시작한다고 지난달 밝혔다.

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하늘에서 편의점이 내려온다? 드론 배달 경쟁 시작 | 중앙일보

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일반 고객을 대상으로 하는 드론 배달 서비스를 상시 운영하는 것은 CU가 업계에서 처음이다. 이정훈 BGF리테일 CVS 랩장은 "CU는 업계 최초로 드론 배달 서비스를 상용화해 지역과 거리의 한계를 극복하고 고객 중심의 쇼핑 환경을 제공할 수 있게 됐다"며 "최첨단 기술을 리테일에 접목해 상품이 고객에게 닿는 라스트마일을 단축해 나갈 것"이라고 말했다.

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1. 자신이 찾아볼 분야를 선택합니다. 

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1. 자신이 찾아볼 분야를 선택합니다. 

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2. 어떤 활용사례들이 있는지 뉴스나 글을 게시해 보세요

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2. 어떤 활용사례들이 있는지 뉴스나 글을 게시해 보세요

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3. 댓글로 아래 내용을 남겨주세요

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1. 어떤 정보과학기술이 활용되었나요?
2. 편리한 점은?
3. 이로인해 발생하는 문제점은?

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자신이 작성한 글에는 반드시 자신의 학번과 이름을 표시되야 합니다 ~

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자신이 작성한 글에는 반드시 자신의 학번과 이름을 표시되야 합니다 ~

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야구 심판을 사람이 아닌 AI가 본다고요?? '로봇 심판' 실험한 미국 독립리그

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손에 땀을 쥐게 하는 11m의 #러시안룰렛 승부차기에서 골이 들어갈 확률은 약 70%입니다. 하지만 이론적인 성공률은 100%라는 사실을 아시나요?

#자극 에 #반응 하는 데엔 시간이 필요합니다. 공이 골대까지 오는 데 0.5초가 걸리지만, 날아오는 공을 보고 움직이는 데 0.75초가 걸리니 이론적으로는 막을 수 없지요.

자극과 반응은 #신경계 를 통해 일어납니다.
신경계를 구성하는 신경세포(#뉴런 )는 구심성 신경세포(감각 뉴런),
연합 신경세포(연합 뉴런), 원심성 신경세포(운동 뉴런)로 구분됩니다.

공을 잡을 때는 공이 날아온다는 시각 자극이 감각기관을 통해 뇌로 전달되고,
뇌에서는 공을 잡으라는 명령을 근육에 내려 보내 몸을 움직이는 과정을 거칩니다.

자극에 반응하기 위해선 반드시 거쳐야 하는 경로가 있기 때문에
골키퍼가 아무리 훈련해도 신경전달 속도 자체를 빠르게 할 수는 없습니다.

몇 년 전 일본의 한 TV 프로그램에서 축구선수 메시가 로봇을 상대로 대결하였습니다. 결국 골을 넣기는 했지만, 축구 천재 메시도 로봇 골키퍼에게 쩔쩔맸지요. 왜 그럴까요?

로봇의 정보 전달 체계가 인간과 다르기 때문입니다.
인간의 신경계는 신경전달 물질에 의한 전기화학적인 방법으로 신호를 전달합니다. 전달 속도는 대략 100m/s 정도이고요.

로봇은 거의 빛의 속도로 전달되는 전기신호를 사용해요.
반응속도가 빠를 뿐 아니라 공의 움직임을 정확하게 계산해낼 수 있으니 애초부터 인간이 불리한 경기입니다.

여러분의 #순발력 은 어느 정도인가요?
'반응속도 테스트'로 검색 후 측정해 볼 수 있는데요. 200ms(0.2초) 이내로 반응할 수 있을까요?

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메시도 쩔쩔맨 로봇 골키퍼 - 자극과 반응

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메시도 쩔쩔맨 로봇 골키퍼 - 자극과 반응] 손에 땀을 쥐게 하는 11m의 #러시안룰렛 승부차기에서 골이 들어갈 확률은 약 70%입니다. 하지만 이론적인 성공률은 100%라는 사실을 아시나요? #자극 에 #반응 하는 데엔 시간이 필요합니다. 공이 골대까지 오는 데 0.5초가 걸리지만, 날아오는 공을 보고 움직이는 데 0.75초가 걸리니 이론적으로는 막을 수 없지요.

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핑크퐁 (인기 동요・동화)

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붐칙붐칙 댄싱 로봇 | 댄싱 로봇과 함께 붐칙붐칙 춤을 춰봐요 | 핑크퐁 율동 교실 | 핑크퐁 체조 | 핑크퐁! 인기동요

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27일 월요일-농구부 친구들(내가 느끼는 정보과학기술의 발전)

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27일 월요일-농구부 친구들(내가 느끼는 정보과학기술의 발전)

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11208 박지훈 스포츠데이터분석

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11208 박지훈 스포츠데이터분석

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미국의 스포츠데이터분석

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상대의 시합 내용과 개인선수, 팀의 특성과

성과를 분석하고 감독과 공유하면서 다음

경기에 공격과 방어전략을 세우는 등

경기 계획과 전략, 선수관리에 활용함

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11207 박제민 스마트병원

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11207 박제민 스마트병원

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https://www.medigatenews.com/news/3561573923

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스마트병원 선도모델 지원사업. 사진=보건복지부

보건복지부와 한국보건산업진흥원이 '2023년 스마트병원 선도모델 개발 지원사업' 수행기관을 공모한다.

복지부는 2020년부터 지난 3년간 정보통신기술(ICT)을 의료에 활용해 환자 안전을 강화하고 의료 질을 높이는 '스마트병원'을 선정하고 지난해까지 9개 분야 스마트병원 선도모델 개발을 완료했다.

2020년에는 '감염병 대응 분야'에 분당서울대병원, 국민건강보험공단 일산병원, 서울성모병원, 용인세브란스병원, 계명대학교 동산의료원이 참여했고, 2021년에는 '환자 체검형 분야'에 강원대병원, 아주대병원, 국립암센터, 한림대 성심병원, 삼성서울병원이, 2022년에는 '환자 중심 소통 분야'에 충남대병원, 서울대병원, 한림대 동탄성심병원, 세브란스병원 등이 지원사업에 참여해 선도모델을 개발한 바 있다.

올해는 '환자 안전 환경 조성'을 주제로 ▲스마트 투약안전 환경 조성 ▲의료진 교육․훈련 ▲스마트 병원환경 관리 등 3개 분야에 스마트병원 선도모델을 구축할 병원을 모집한다.

복지부는 선정 평가 시 3개 지원 분야에 더해 지역기반 의료 네트워크 요소가 포함되는 경우, 중소규모 병원이 개발에 적극 참여하는 경우, 의료마이데이터 등 정보통신기술 기반 정부 사업에 참여하는 경우 가점을 부여할 계획이다.

이번 사업 공모는 3월 15일부터 4월 5일까지 3주간 진행할 예정이며 신청한 의료기관(컨소시엄)에 대해서는 사업목표 및 계획의 타당성, 사업수행 내용의 적정성, 사업수행 역량 및 성과관리 계획, 확산방안 등을 종합적으로 심사해 4월경 사업 수행기관을 선정한다.

선정된 의료기관은 최대 10억원까지 보조금을 지원(자부담 50% 이상)받아 올 12월까지 스마트병원 선도모델 구축 및 서비스 실증을 추진한다.

한편 복지부는 지난해부터 한국보건산업진흥원 내 스마트병원 확산지원센터 운영을 통해 그간 개발된 선도모델이 전국에 확산될 수 있도록 노력하고 있으며, 공공 및 민간병원 스마트화를 위해 선도모델 구축정보와 경험 공유, 의료종사자 인식제고 및 디지털 역량 강화를 위해 권역별 설명회를 추진하고 있다.

향후에는 한국보건산업진흥원과 스마트병원 선도모델 참여 전문가로 구성된 맞춤형 확산 자문팀을 통해 현장 집중 진단, 교육 지원 등 맞춤형 컨설팅을 강화할 방침이다.

보건복지부 은성호 첨단의료지원관은 "스마트병원 사업이 올해 4차 연도에 접어들었다. 그동안 의료현장에서 스마트병원 인식 제고 및 확산의 마중물 역할을 하고 있다"며 "앞으로 다양한 정보통신기술(ICT)을 의료기관에 적용해 국민들이 더 안전하고 수준 높은 의료서비스를 받을 수 있도록 스마트병원 확산을 위해 노력하겠다"고 밝혔다.

한국보건산업진흥원 차순도 원장은 "스마트병원 선도모델 개발은 병원운영의 효율화·최적화를 통해 의료진 업무를 지원해 궁극적으로 환자 경험을 향상시키는 방향으로 지원해왔다"며, "올해는 지역 중소병원의 참여를 넓히는 등 스마트화를 위한 지역사회 내 상생협력이 가능하도록 지원을 아끼지 않을 예정"이라고 밝혔다.

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ict기술 의료에 활용한 스마트병원…복지부

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올해는 환자 안전 환경 조성 선도모델 지원

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MEDI:GATE NEWS ICT기술 의료에 활용한 스마트병원...복지부, 올해는 환자 안전 환경 조성 선도모델 지원

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스마트병원 선도모델 지원사업. 사진=보건복지부 보건복지부와 한국보건산업진흥원이 '2023년 스마트병원 선도모델 개발 지원사업' 수행기관을 공모한다. 복지부는 2020년부터 지난 3년간 정보통신기술(ICT)을 의료에 활용해 환자 안전을 강화하고 의료 질을 높이는 '스마트병원'을 선정하고 지난해까지 9개 분야 스마트병원 선도모델 개발을 완료했다.