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STORAGE

더 이상 낯설지 않은 AI, 우리의 일상에 적용된 AI기술

2024. 12. 10. 16:37

 

현대인의 일상생활과 인공지능

아침 7시, 스마트워치가 수집한 심박수와 움직임 데이터를 인공지능(AI)이 분석해 "어제 총 수면시간은 7시간 반 기준으로 깊은 수면 1시간, 얕은 수면 5시간 반으로 수면 효율이 94%네요"라고 알려줍니다. AI 스피커에 "오늘 날씨 어때?"라고 물어보자 AI 스피커가 "오늘은 맑고 기온이 영상 12도까지 올라가요. 환기하기 좋은 날씨네요"라는 답을 알려주며 스마트폰을 통해 SNS를 열자 내 취향에 맞게 피드들이 줄줄이 등장합니다. 이렇게 시작된 평범한 아침, 벌써 3번의 AI를 만났다는 사실, 알고 계셨나요? 현대의 일상생활에서 AI는 매우 빈번하게 사용되고 있지만, 대부분의 사람은 이를 인식하지 못합니다. 현대인이 하루 평균 몇 번 AI 기술을 사용하고 있는지에 대한 정확한 수치를 알 수는 없지만, 스마트폰의 음성 비서, OTT 및 Youtube 추천 시스템, 자율주행과 같은 기술을 통해 무의식적으로 AI와 상호작용하는 경우가 많습니다.

 

이는 AI가 사용자 경험에 자연스럽게 융합되고 있음을 보여줍니다. 또한, McKinsey의 The State of AI in 2024 보고서에 따르면, 사업적으로 AI 기술을 하나라도 적용하고 있는 조직이 72%로 증가했으며, 이는 이전 조사보다 약 17% 포인트 상승한 수치입니다. 특히, 생성형 AI 기술은 2023년도 측정한 조사에 비하면 두 배 많은 수치가 기록되었습니다. 예를 들어 고객 맞춤형 추천 물품 리스트 제공, 고객 맞춤형 대답을 해주는 챗봇, 물류회사에서 많이 사용하는 효율적인 물류 운영 시스템 등에서 AI가 중요한 역할을 하고 있으며, 다양한 연령대와 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 마치 공기처럼 자연스럽게 우리 일상에 스며든 AI 기술들, 많은 현대인이 AI 기술을 사용하고 있으면서도, 정작 어떤 기술이 적용되었는지는 잘 모르는 경우가 많습니다. 이제 일상에서 흔히 접하지만 잘 모르는 대표적인 AI 기술들을 하나씩 살펴보겠습니다. 아래 왼쪽 그림은 생성형 AI가 만들어준 인간과 AI 로봇이 함께 공존한다는 의미 해서 만든 이미지이고 오른쪽 그림은 스마트 홈 기술을 이미지로 표현한 그림입니다.

 

AI, 인공지능

AI와 스마트 홈 (출처: moneybill)

 

로봇청소기 & 서빙로봇에 사용된 인공지능 기술

로봇 청소기에는 컴퓨터 비전과 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술이 결합한 AI가 적용되어 장애물을 피하고 최적의 경로를 찾는 데 중요한 역할을 합니다. 컴퓨터 비전은 카메라와 센서를 통해 방 안의 가구와 장애물을 실시간으로 인식하고 분석하여 청소기가 이를 피하도록 돕습니다. 동시에, SLAM 기술은 로봇이 이동하면서 주변 환경의 지도를 작성하고 위치를 파악해 새로운 장애물이나 환경 변화를 감지하고 반응하게 합니다. 이 과정에서 AI는 공간 데이터를 학습해 장애물을 피하면서 효율적인 경로를 설계하며, 매번 최적화된 방식으로 청소 환경에 적응해 더욱 스마트하게 작업을 수행합니다. 예를 들어, LG전자에서 현재 생산하는 로봇청소기 기준 약 300만 장의 사물 이미지를 학습한 딥러닝 기술로 실내 장애물을 정밀히 인식하고, 높은 성능의 CPU로 장애물을 빠르게 감지해 최적의 청소 경로를 계획하여 사람이 설정한 시간에 혼자 해당 공간 전체를 효율적으로 청소한 후 원래 있던 자리로 복귀하도록 설정되어 있습니다. 삼성전자에서 출시한 로봇청소기는 청소 기능뿐 아니라 추가 기능까지 제공하고 있습니다. 예를 들면 빅스비를 적용하여 청소와 관련된 정보와 기능을 알려주고, 반려동물을 위한 펫 케어 기능을 제공하여 집에 없는 동안 반려동물을 모니터링할 수 있습니다.

 

SLAM(Simultaenous Localization and Mapping)

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)은 로봇이나 자율 주행 장치가 알려지지 않은 환경에서 자신의 위치를 추적하고, 실시간으로 환경의 지도를 작성하는 기술입니다. SLAM은 카메라, LiDAR, 초음파 센서 등의 다양한 센서 데이터를 이용해 주위의 지형과 장애물을 감지하고, 이를 바탕으로 로봇의 위치와 이동 경로를 계산합니다. 특히, 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 기술이 SLAM에 통합되어, 카메라나 LiDAR 센서로부터 수집된 데이터를 통해 환경의 특징을 더욱 정확하게 추출하고 인식할 수 있게 되었습니다. 또한, 강화학습 기법을 활용하여 로봇이 스스로 최적의 경로를 학습하고, 동적 환경에서도 효율적으로 이동할 수 있도록 지원합니다. 이 과정에서 센서가 수집한 데이터와 로봇의 위치 정보가 동시에 업데이트되며, 이를 통해 점차 정확한 지도와 위치 정보가 만들어집니다. SLAM은 자율 주행 차량, 로봇 청소기, 드론 등에서 주로 활용되며, 실내와 실외에서의 자율적이고 안전한 이동을 가능하게 하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.

 

AI, 인공지능

SLAM (출처: 다나와)

 

스마트 스피커

스마트 스피커는 음성을 이해하고 대화하는 세 가지 핵심 AI 기술인 음성 인식(STT), 자연어 처리(NLP), 음성 합성(TTS)의 조화를 통해 작동합니다. 먼저 음성 인식(STT) 기술이 사용자의 음성을 텍스트로 변환합니다. 이 과정은 딥러닝 기반의 음향 모델과 언어 모델을 활용하여 높은 정확도를 보장합니다. 이렇게 변환된 텍스트는 자연어 처리(NLP) 기술로 전달되며, 이를 통해 사용자의 의도를 분석하고 적절한 응답을 생성합니다. NLP는 의도 파악, 문맥 이해, 응답 생성 과정을 거쳐 사용자가 요청한 내용을 처리합니다. 마지막으로 음성 합성(TTS) 기술이 이 응답을 자연스러운 음성으로 변환하여 사용자에게 전달합니다. 이러한 기술은 다양한 서비스에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 우리나라에서 네이버 크로버는 HyperCLOVA X와 VITS 구조를 결합한 음성 합성 모델을 사용하여 화자의 감정과 억양을 섬세하게 표현합니다. 특히, zero-shot 음성 합성 기술을 토대로 화자의 목소리와 감정을 묘사할 있기 때문에 사용자 맞춤형 경험을 제공합니다. 한편, 아마존 에코는 단순한 음성 대화를 넘어 쇼핑, 음악 재생, 스마트홈 제어, 일정 관리 등 다양한 서비스를 제공합니다. 아마존 이커머스와의 통합으로 쇼핑 리스트 추가나 프라임 특가 알림을 제공하며, Alexa Guard 보안 시스템과 연동한 보안 기능, 멀티룸 오디오, Drop In 통화 등 포괄적인 기능을 지원합니다. 또한, 수천 개의 서드파티 스킬을 통해 확장할 수 있는 인공지능 생태계를 구축하여 다양한 사용자 요구를 충족합니다. 스마트 스피커는 STT, NLP, TTS라는 AI 핵심 기술의 융합을 통해 단순한 가전제품을 넘어 일상적인 인터페이스로 자리 잡았습니다. 이는 스마트홈, 보안, 쇼핑 등 다양한 분야에서 AI 기술의 가치를 증명하며, 앞으로 더 많은 기능과 서비스가 추가되어 사용자 경험을 혁신적으로 확장할 것으로 기대됩니다.

 

AI, 인공지능

스마트 스피커 (출처: RightBrain LAB)

 

STT(Speech-to-Text)

음성 인식(Speech-to-Text, STT)은 사람의 목소리를 텍스트로 변환하는 AI 기술입니다. 이 기술은 4단계로 진행되는데, 첫째로 마이크를 통해 들어온 음성 신호를 디지털 데이터로 변환하는 음성 신호 처리 단계, 둘째로 이 디지털 신호에서 음성의 특징(주파수, 음높이, 강도 등)을 추출하는 특징 추출 단계, 셋째로 추출된 특징을 딥러닝 기반 음향 모델로 분석해 기본 발음 단위인 음소로 변환하는 음소 인식 단계, 마지막으로 언어 모델을 통해 인식된 음소들을 문맥에 맞는 단어와 문장으로 조합하는 텍스트 변환 단계로 구성됩니다. 최신 STT 시스템은 Transformer나 WHISPER와 같은 학습 모델을 도입해 이러한 과정을 더욱 효율적으로 처리하며, 다양한 억양과 발음, 심지어 배경 잡음이 있는 상황에서도 높은 정확도를 보입니다.

 

TTS(Text-to-Speech)

음성 합성 기술은 텍스트 데이터를 자연스럽고 인간의 목소리와 유사한 음성으로 변환하는 AI 기술입니다. 이 기술은 크게 세 단계로 나뉩니다. 첫 번째는 텍스트 분석 단계로, 입력된 텍스트를 처리하고 그 구조를 파악하여 음성 변환에 적합한 형태로 가공합니다. 이는 문장 분리, 단어 분석, 발음 기호 변환 등의 작업을 포함합니다. 두 번째는 음성 생성 단계로, Tacotron 2, WaveNet, VITS와 같은 딥러닝 모델을 기반으로 텍스트의 발음, 억양, 리듬을 결정합니다. 이러한 모델은 텍스트의 의미와 문맥을 고려하여 더욱 자연스러운 억양과 발음을 생성할 수 있습니다. 마지막으로, 음성 합성 단계에서는 생성된 음향 데이터를 실제 오디오 신호로 변환합니다. 이 과정에서 음질을 개선하고 왜곡을 최소화하기 위해 다양한 신호 처리 기술이 적용됩니다. 최근 TTS에서는 감정 표현과 특정 목소리 대체 기술이 주목받고 있습니다. 감정 표현 기술은 음성의 톤, 억양, 속도 등을 조절하여 행복, 슬픔, 분노 등 다양한 감정을 담을 수 있도록 설계되었습니다. 이를 구현하기 위해서는 감정표현이 음성에 라벨링 된 대규모 음성 데이터가 필요하며, 최근에는 감정 벡터(Emotion Embedding)를 활용해 TTS 모델의 감정 표현 성능을 더욱 정교하게 높이는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 기술은 오디오북, 애니메이션, 가상 비서 등에서 몰입감 있는 음성을 제공하는 데 활용되고 있습니다. 또한, 특정 목소리 대체 기술에는 Zero-shot Learning(ZSL)이 사용됩니다. Zero-shot Learning은 라벨링 되지 않은 새로운 데이터(또는 클래스)에 대해 이전에 학습된 모델을 활용해 작업을 수행하는 기술입니다. 음성 합성에서는 이 기술을 통해 단 몇 초의 샘플 음성만으로도 특정 화자의 목소리를 복제할 수 있습니다. 이를 통해 개인화된 가상 비서, 고인의 목소리를 복원하는 특별 프로젝트 등 다양한 응용이 가능해졌습니다. TTS 기술은 단순히 스마트 스피커에 국한되지 않고, 내비게이션 안내, 고객 상담용 챗봇, 오디오북 등 다양한 서비스에서 활용되고 있습니다. 더 나아가, 인간과 유사한 감정 표현과 개성을 담은 목소리를 생성할 수 있도록 지속적으로 발전하고 있습니다.

 

AI, 인공지능

음성 인식 기술 (출처: Dacon)

 

마치며

우리는 매일 아침 눈을 뜨는 순간부터 잠들기 전까지 수많은 AI 기술과 마주치고 있습니다. 음성으로 간단히 제어하는 스마트홈 기기들, 터치 한 번으로 집 안 구석구석을 청소하는 로봇청소기, 수면 패턴을 분석해 건강한 생활을 도와주는 스마트워치까지 이러한 AI 기술들은 이미 우리의 일상 깊숙이 자리 잡았고, 그 존재감은 나날이 커지고 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 이러한 AI 기술들이 더 이상 '신기한 미래 기술'이 아닌 '평범한 일상의 도구'로 자리매김했다는 것입니다. 불과 몇 년 전만 해도 SF 영화에서나 볼 수 있었던 기술들이 이제는 우리 손 안에서, 집안 곳곳에서 자연스럽게 작동하고 있습니다. 복잡한 AI 기술들은 점점 더 정교해지고 있으며, 동시에 더욱더 직관적이고 사용하기 쉬운 형태로 발전하고 있습니다. 이제는 단순히 '새로운 기술'이라는 이유로 AI 제품들을 어렵게 생각하거나, 익숙한 기존 제품만을 고집할 필요가 없습니다. AI 기술이 적용된 제품들은 이미 우리의 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어주고 있으며, 그 사용법도 점점 더 직관적으로 바뀌고 있기 때문입니다. 앞으로도 AI 기술은 계속해서 발전하고 진화하여 더 많은 기기에 인공지능이 탑재되고, 활용 범위 또한 넓어질 것입니다. 이러한 흐름 속에서 우리에게 필요한 것은 새로운 기술을 두려워하거나 거부하는 것이 아닌, 적극적으로 받아들이고 활용하는 자세입니다. 인공지능 기술을 우리 삶의 자연스러운 일부로 받아들이고, 이를 통해 더 나은 일상을 만들어 나가는 것이야말로 현대를 사는 우리가 가져야 할 태도일 것으로 생각됩니다.

 

 

 

참고자료

EDITOR

권영인

Data Science Center · Researcher

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