국내 연구진이 개발한 AI가 앞으로 7년 뒤에 유망한 10대 미래기술로 이산화탄소 자원화, 고압직류송전, 초분광 영상 기술 등을 꼽았다.

한국과학기술정보연구원(KISTI)이 명지대 데이터사이언스 연구실과 공동으로 딥러닝 기반 미래예측모형을 개발해, 이 인공지능(AI) 기술로 7년 뒤에 유망한 10대 미래기술을 예측해 발표했다. 빅데이터와 AI 기술이 발전하면서 다양한 분야에 빅데이터와 AI가 쓰이고 있는데, 이번에는 미래 예측에 활용했다.

연구진은 최근 12년 동안 전 세계에 출판된 과학기술과 인문·사회과학 분야를 포괄한 약 1,600만 건 논문을 모은 뒤, 이를 인용관계에 따라 비슷한 주제로 묶어 약 4500개 ‘기술군’으로 정리했다. 그리고 각 기술군의 네트워크 구조정보, 연구내용, 연구분야 정보를 AI로 수치화해, 딥러닝 예측모형을 완성했다. 그런 다음 7년 뒤에 크게 성장할 기술군을 찾아냈다. 연구진은 딥러닝 모형이 86.7% 정도로 높은 예측 정확도를 보였다고 밝혔다.

이렇게 만들어진 AI가 예측한 10대 미래유망기술은 수소에너지 활용을 위한 재생에너지 저장·변환 기술, 차세대 친환경 냉난방 시스템 핵심소재 기술, 이산화탄소 자원화 기술, 자율주행 고도화를 위한 차량 제어 기술, AI 기반 머신 비전 기술, 초고성능 콘크리트 기술, 생물다양성 연구, 고압직류송전(HVDC) 기술, 휴머노이드 로봇 기술, 초분광 영상 기술이다.

수소에너지 활용을 위한 재생에너지 저장·변환 기술은 재생에너지로 물을 전기분해해 수소를 생산하고, 이를 연료전지에 활용하는 기술이다. 재생에너지 저장과 온실가스 감축을 돕는다.

차세대 친환경 냉난방 시스템 핵심소재 기술은 전기식 에어컨의 대체기술인 흡착식 냉난방기 기술에서 안정적인 나노흡착제 개발 기술이다. 온실가스을 크게 줄일 수 있다.

이산화탄소 자원화 기술은 이산화탄소를 포집해 바이오연료와 화학제품, 건축자재 같은 유용자원으로 전환하는 기술이다. 탄소를 줄일 뿐 아니라 다양한 부가가치를 만들 수 있다.

자율주행 고도화를 위한 차량 제어 기술은 주행 중 급변하는 상황을 인식해 능동적으로 차량을 제어하고, 안전을 확보하는 기술이다. 데이터 처리성능과 지능화가 매우 중요하다.

AI 기반 머신 비전 기술은 이미지를 획득하고 처리해 판단을 자동으로 수행하는 기반 기술이다. 딥러닝 기반 이미지 처리·분류 기술을 획기적으로 발전시키고, 스마트 팩토리 같은 4차 산업 발전으로 적용 영역이 빠르게 늘고 있다.

초고성능 콘크리트 기술은 장수명 건축·구조물에 대한 사회적 수요에 대응해 기존 콘크리트보다 우수한 염해저항성, 탄산화 방지 같은 내구성을 높여 구조물 노후화와 열화현상을 지연하는 기술이다.

생물다양성 연구는 생물종을 발굴하고 이들의 서식 환경에 속하는 모든 생물과의 상호작용, 종 내의 유전자와 한 집단 내 개체 사이의 유전적 변이 연구 등을 포괄한다.

고압직류송전(HVDC) 기술은 교류 전력을 직류로 변환해 고압으로 송전하고 다시 교류로 재변환해 전력을 공급하는 기술이다. 전력손실이 적고 안정적으로 전송할 수 있는 차세대 송전방식이다. 국가 간 전력망 구축과 신재생에너지 연계 등 수요가 급증하고 있다.

휴머노이드 로봇 기술은 이족보행을 포함해 사람의 다양한 일을 대신할 수 있을 정도로 제어할 수 있는 인간형 로봇 제작 기술이다. 최근 돌발 상황 인지와 판단, 예측, 위험회피 등 지능화 관련 기술이 빠르게 발전하고 있다.

초분광 영상 기술은, 이미지 픽셀 당 세분화된 대역의 스펙트럼 정보를 획득해 특정 대상이나 물질을 쉽게 발견하고 구분하는 기술이다. 최근 소형 이미지 센서 기술, 1000개 이상 분광 밴드 수의 극초분광 이미징 기술, 머신러닝 기반 대규모데이터 분석 기술 등이 결합돼 크게 발전하고 있다.

KISTI 이준영 책임연구원은 “딥러닝기술로 높은 수준의 정확도를 보이는 예측모형을 개발했다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로 데이터 기반의 예측 결과와 전문가의 통찰력을 접목하는 선순환 구조 구축이 필요하다”고 지적했다.

이 연구결과는 빅데이터 기반 과학기술산업 이슈 분석채널인 KISTI DATA INSIGHT 제11호에 게재됐다.