[컴퓨터공학개론] 유비쿼터스 / 메타버스 / 인공지능

1. 유비쿼터스 컴퓨팅

가. 등장배경 및 개념

 유비쿼터스란 ‘어디든지 존재한다’ 또는 ‘편재한다’라는 의미를 가진 라틴어로, 언제 어디서나 정보를 원활하게 보내고 받을 수 있는 환경이 유비쿼터스의 세계이다. 노트북 컴퓨터, 무선 컴퓨터 접속, 스마트폰의 발전과 지능화로 인해 유비쿼터스의 개념이 등장하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅의 등장배경에는 다음과 같다. 미국의 마크 와이저(Mark Weiser)가 유비쿼터스 컴퓨팅을 처음 언급하였는데, 조용한 기술(calm technology)이라는 용어로 유비쿼터스 컴퓨팅의 특징을 묘사하였다. 그는 초소형 컴퓨터, 태블릿, 저전력 기술, 네트워킹, 무선접속 기술, 인터페이스 기술 등이 유비쿼터스 컴퓨팅을 가능하게 하는 요소들이라고 파악하였다. 마크 와이저는 유비쿼터스 컴퓨팅의 개념을 인간이 언제 어디에 있든지 네트워크에 접속된 컴퓨터를 자신의 컴퓨터로 사용할 수 있는 환경이라고 정의하였다. 또한 전자공간과 물리공간을 연결해주는 차세대 기반 컴퓨팅 기술이라고 할 수 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 누구나 상호접속 컴퓨팅이 이루어질 수 있는데, 이때의 ‘누구나’라는 것은 사람만을 의미하는 것이 아닌 사물까지의 범위를 포함한다. 이렇듯 유비쿼터스 컴퓨팅은 사물 인터넷과도 연결되는 개념이며, 기술적인 정의에 머무르지 않고 서비스 및 문화적인 영역에까지 확대되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 이동성, 인간성, 기능성 등에 따라 여러 가지 기술들로 구분할 수 있다.

 

나. 유비쿼터스를 응용한 컴퓨팅 7가지 기술 및 활용사례

1) 웨어러블 컴퓨팅(Wearable Computing) - 일체성 : 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 출발점으로 컴퓨터를 옷이나 안경처럼 신체에 착용할 수 있게 해줌으로써, 컴퓨터를 인간의 몸의 일부로 여길 수 있도록 기여하는 기술이다.

2) 임베디드 컴퓨팅(Embedded Computing) - 기능성 : 사물에 마이크로 칩(Microchip)을 심어 사물을 지능화하는 컴퓨팅으로 활용 사례로는 다리, 빌딩 등과 같은 건축물에 컴퓨터 칩을 장착하여 안전진단 및 조치가 가능한 사례가 있다.

3) 감지 컴퓨팅(Sentient Computing) - 지각성 : 컴퓨터가 센서 등을 통해 사용자의 상황을 인식하여, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해 주는 컴퓨팅 기술이다.

4) 노매딕 컴퓨팅(Nomadic Computing) - 이동성 : 어떠한 장소에서건 이미 다양한 정보기기가 편재되어 있어, 사용자가 정보기기를 휴대할 필요가 없는 환경을 말한다.

5) 퍼베이시브 컴퓨팅(Pervasive Computing) - 편재성 : 어디든지, 어떤 사물이든지 컴퓨가 편재되도록 하여, 현재의 전기나 가전제품처럼 일상화 된다는 비전을 담고있으며, 1998년 IBM 중심으로 착안되었다. 퍼베이시브 컴퓨팅은 유비쿼터스 컴퓨팅과 비슷한 개념이다.

6) 1회용 컴퓨팅(Disposable Computing) - 경제성 : 1회용 종이처럼 한 번 쓰고 버릴 수 있는 수준의 저렴한 값으로 만들 수 있는 컴퓨터 기술이다. 1회용 컴퓨터의 실현은 어떤 물건에라도 컴퓨터 기술의 활용을 지향한다.

7) 엑조틱 컴퓨팅(Exiotic Computing) - 인간성 : 스스로 생각하여 현실세계와 가상세계를 연계해주는 컴퓨팅을 실현하는 기술이다.

 

2. 메타버스

가. 개념 및 5가지 고유 특징 등

 메타버스(Metaverse)는 메타(Meta)와 유니버스(Universe)의 합성어로 메타는 가상과 초월을 뜻하고, 유니버스는 우주를 의미한다. 아바타를 통해 실제 현실과 같은 사회, 경제, 교육, 문화, 과학기술 등 활동을 할 수 있는 3차원 가상공간 플랫폼 또는 가상 세계가 메타버스이다. 메타버스는 현실과 가상의 결합이 현실 세계가 되어 그 안에서 상호 작용하고 활동 할 수 있으며, 가상현실보다 발전된 개념으로 IT산업의 핵심 키워드 중 하나이다. 주로 게임, SNS, 교육, 의료 등 서비스 플랫폼에서 활동하며, 메타버스 내 아바타가 상호 교류 및 쇼핑 등 현실 세계처럼 활동한다.

 

[ 메타버스의 특징(5C) ]

1	세계관(Canon)	메타버스는 현실 세계와 다른 법칙으로 흘러가는 ‘새로운 세계’이다.
2	창작자(Creator)	창작자는 메타버스를 창작해낸 주체이다.
3	디지털 통화(Currency)	메타버스 내에서는 가상세계에서 통용되는 화폐가 있다.
4	일상의 연장(Continuity)	가상세계 안의 활동이 연속적으로 진행된다는 뜻이다.
5	연결(Connectivity)	메타버스가 관계를(공간과 공간, 사람과 사람, 세계와 세계) 연결시켜 주는 매개체가 된다는 뜻이다.

 

나. 메타버스의 4가지 유형 및 각 활용 예시

메타버스는 증강현실과 현실모방(Simulation)의 정도, 내부와 외부적 접근 방법에 따라 네 가지 유형으로 나뉜다.

1) 증강현실(Augmented Reality) : 현실 공간과 상황 위에 상상(가상)의 이미지나 환경 등을 덧입혀 현실 기반으로 새로운 세상을 보여주는 것이다. 증강현실의 활용 예시로는 포켓몬이나, IKEA 플레이스를 사례로 들 수 있다.

2) 라이프 로깅(Life Logging) : 자신의 생활에 대한 다양한 경험과 정보를 기록하고 저장하여, 여러 사람들과 공유하는 세상을 말한다. 라이프 로깅의 대표적인 예시로는 블로그, 페이스북, 인스타그램 등을 사례로 들 수 있다.

3) 거울 세계(Mirror World) : 현실 세계의 모습을 복사하듯이 만들어낸 세상을 말한다. 거울 세계의 활용 예시로는 네이버 지도, 구글어스, 음식 배달 앱 등을 사례로 들 수 있다.

4) 가상 세계(Virtual World) : 현실과는 다른 공간, 배경, 인물 등을 디자인하여 그 안에서 활동하는 메타버스를 말한다. 활용 예시로는 스페이셜, 세컨드라이프, 로블록스, 제페토 등이 있다.

 

3. 인공지능

가. 인공지능의 개요, 목표, 인공지능의 역사(7단계)

 먼저 인공지능이란 컴퓨터를 사용하여 인간의 지능을 모델링 하는 기술이다. 인간의 지능으로 수행할 수 있는 다양한 능력을 컴퓨터가 할 수 있도록 하여, 인간 두뇌와 컴퓨터 기술의 결합으로 지능적인 원리를 이해하는 것이다. 추론, 사고, 음성인식, 영상인식, 자연어 이해, 학습 활동 등을 연구하며 컴퓨터를 통해 지능을 구현하는 기계 지능(Machine Intelligence) 연구 분야이다.

 음성인식 시스템과 영상인식 시스템은 인공지능의 주요 영역이다. 음성인식 기술은 스마트폰에 적용하여, 음성으로 명령하고 검색하여 결과를 즉시 알 수 있는 수준에 도달하였고, 영상인식 수준 또한 점차 높아지고 있다. 인공지능의 주요 목표는 인간의 지능 활동을 컴퓨터에 접목하는 것으로, 두뇌와 관련 있는 지능적인 원리를 컴퓨터에 적용하여 현실 생활에 활용하는 것이다. 인공지능의 장점으로는 첫 번째, 일상업무에서 상당 부분 인간의 역할을 대신 담당할 수 있다. 두 번째 복잡한 상황에서 인간의 빠른 판단과 올바른 결정에 도움을 줄 수 있다. 세 번째, 인간의 실수를 피하게 하고, 위험한 일을 대역하여 위험을 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.

 

[ 인공지능 발전의 역사 7단계 (1956~현재) ]

연도	구분	주요 내용	기타
1943년~ 1956년	준비기	맥컬럭과 피츠, 앨런 튜링, 프린츠	명제 논리의 개념, 튜링 테스트, 최초의 체스 프로그램 작성
1956년~ 1974년	요람기	다트머스 회의, 로젠블럿, 매카시, 와이젠바움, 민스키와 페퍼트	‘인공지능’이란 이름 탄생, ‘마크 Ⅰ 퍼셉트론’ 신경망 개발, Lisp 언어 개발, ELIZA 발표, 『퍼셉트론즈』 책 출간
1974년~ 1980년	첫 번째 겨울기	미국과 영국	『퍼셉트론즈』 이후 신경망 쇠퇴로 연구 기금 급격히 저하
1980년~ 1987년	발전기	DEC사, 일본, 러멜하트 등	‘XCON’이란 전문가 시스템 개발, 제5세대 컴퓨터 프로젝트 수행, 다층 신경망으로 부활
1987년~ 1993년	두 번째 겨울기	신경망의 정체, 미국, 미국방성(DARPA)	제한적 성능과 컴퓨팅 파워 부족, 300개 이상 인공지능 시장 붕괴, 인공지능 관련 정부 연구 기금 고갈
1993년~ 2011년	안정기	IBM Deep Blue, IBM Watson	세계 체스 챔피언, 제퍼디 퀴즈쇼 챔피언
2011년~현재	부흥기	힌튼, 앤드류 응, 구글의 알파고	딥러닝 기반의 imageNet, 고양이 인식 구글 프로젝트, 딥러닝 기법의 세계 바둑 챔피언

 

 

나. 규칙기반 AI 와 신경망 기반 AI의 개념 및 비교

 규칙기반 AI는 기호(Symbol)와 규칙(Rule)을 사용하는 인공지능이다. 규칙기반 인공지능은 기호주의(Symbolism) 계열의 인공지능으로 인간의 지능과 지식을 기호화하여 학습시키는 방법이다. 신경망 기반 인공지능은 연결주의(Connectionism) 계열의 인공지능으로 두뇌 세포인 뉴런 연결을 모방한 인공지능이다. 여러 신경을 네트워크 구조로 연결해 연결 강도를 학습시키는 방법이다.

 초기에는 퍼셉트론 신경망을 제외한 규칙기반 인공지능 연구가 더 활성화되었다. 1980년대에는 신경망 기반 인공지능이 다소 우세한 양상을 보였고 그 후 각 기술이 발전 중이다. 2000년대에 들어서는 신경망 기반의 딥러닝이 인기를 끌고 있으며, 두 인공지능 기법은 적절하게 결합함으로써 상승적인 효과를 누리고 있다. 신경망 기반 인공지능과 규칙 기반 인공지능은 영역이나 도구, 대표적인 개발자, 핵심 기술, 응용 분야에서 각각 비교할 수 있다.

구분	신경망 기반 인공지능	규칙기반 인공지능
영역	연결주의	기호주의
도구	뉴런의 연결	기호와 규칙
대표적 개발자	로젠블럿, 힌턴 등	민스키와 매카시 등
핵심 기술	머신러닝, 딥러닝	규칙기반의 추론
응용 분야	음성인식 등 패턴인식	문제 해결, 전문가 시스템

 

다. 약한 AI, 강한 AI 설명 및 비교, 기술 특이점(Technical Singularity)설명

 인공지능의 수준에 따라 ‘약한 인공지능’과 ‘강한 인공지능’으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 특정 분야에서 인간의 지능을 흉내내는 지능적인 활동을 할 수 있는 인공지능이다. 현재 수준에서 개발되고 있는 대부분의 인공지능 기술은 약한 인공지능에 해당한다. 강한 인공지능은 인간과 같은 수준 또는 그 이상의 지능을 가지고 다양한 일을 할 수 있는 인공지능이다. 강한 인공지능은 인간 수준 능력으로 생각하고 판단하며 더 나아가 상황의 이해 수준 또한 높은 편이다.

 

[ 약한 인공지능과 강한 인공지능과의 비교 ]

약한 인공지능	강한 인공지능
특정 분야에서만 활용 가능	다양한 분야에서 활용 가능
인간의 지능을 흉내 내는 수준	인간과 유사 또는 뛰어넘는 지능 수준
인간 두뇌의 제한된 일부 기능	인간 두뇌의 일반 지능
현재의 인공지능 수준	미래지향적 인공지능 수준
제작자나 소유자가 책임	인공지능 자체가 대부분 책임
지능적인 것 같이 행동	실제로 지능적인 행동
시리, 알파고, 전문가 시스템 등	공상 소설이나 SF 영화에 등장
느낌이나 감정이 없음	자아의식과 감정도 가짐
특정 분야(바둑)에서 인간 능가	아직도 요원하며 예측 어려움

 

 기술적 특이점(Technological Singularity)을 특이점(Singularity)이라고 표현한다. 인공지능이 인간의 능력을 넘어 새로운 문명을 만드는 가설적 미래 시점을 기술적 특이점이라고 한다. 폰 노이만이 기술적 특이점을 정의하였고, 미래학자들은 인공지능이 통제 불가능한 수준으로 발달하는 시점을 예상하였다. 특이점에 지능의 폭발(Intelligence Explosion)이 발생하며 지능의 폭발은 인공지능이 발전하여 인간의 지능을 뛰어넘는 시점이라고 볼 수 있다. 기술적 특이점은 강한 인공지능 이상의 슈퍼 인공지능이 출현하는 시기라고 바라본다.