기술은 어디에나 존재합니다. 의료부터 교육까지 모든 분야가 기술에 의해 관리되고 발전하고 있습니다. 지난 몇 년간 우리의 삶을 더욱 편리하게 만든 수많은 개혁과 발전이 있었으며, 특히 인공지능(AI)과 의학 연구 분야는 기술적으로 큰 변화를 겪었습니다. 이 외에도 거의 모든 산업 분야에서 자체 기술의 비약적인 발전을 경험하고 있습니다. 하지만 가장 많이 회자되고 인기 있는 기술이 무엇인지 이야기하려면, 관련 데이터를 면밀히 분석해볼 필요가 있습니다.
오늘은 우리의 삶을 더 편리하게 만들어준 최근의 인기 기술들을 하나씩 살펴보겠습니다.
1. 딥러닝(Deep Learning)
딥러닝은 인간에게 자연스러운 일을 컴퓨터가 수행하도록 가르치는 방법입니다. 마치 컴퓨터 안에 '인간'을 심어, 특정 상황에서 인간처럼 반응하도록 만드는 것과 같습니다. 딥러닝은 정지 신호를 읽고 보행자와 가로등을 구분할 수 있는 자율주행차의 근본 기술이기도 합니다. 또한 스마트폰, 태블릿, TV, 노트북 등 다양한 기기의 음성 제어 기능을 뒷받침하는 핵심 동력입니다.
딥러닝은 텍스트, 이미지, 소리 등으로부터 분류 작업을 수행하는 법을 스스로 학습하는 성공적인 기술입니다. 이러한 모델은 대량의 레이블링된 데이터와 여러 층으로 구성된 신경망 아키텍처를 통해 학습됩니다. 성능이 걱정된다면, 딥러닝 모델은 최첨단 수준의 정확도를 달성하며 때로는 인간의 정확도와 성능마저 뛰어넘는다는 점을 기억하세요. 과제 수행과 그 결과에 있어 기계를 인간만큼 신뢰할 수 있는 존재로 만든 데에는 의심의 여지가 없습니다.
딥러닝 모델은 학습 방식이 신경망 아키텍처를 기반으로 하기 때문에 '딥 신경망(Deep Neural Network)'이라고도 불립니다. 왜 '딥(deep, 깊은)' 러닝이라 부르는지 궁금하다면, '딥'이라는 단어가 네트워크 내 은닉층(hidden layer)의 총 개수를 의미한다는 점을 알아두시기 바랍니다. 기존 신경망이 2~3개의 은닉층으로 구성되는 반면, 딥러닝은 경우에 따라 최대 150개의 은닉층을 가질 수 있습니다.
딥러닝 모델의 작동 방식은 놀라울 정도로 효율적입니다. 수동으로 특징(feature)을 추출할 필요 없이 데이터로부터 직접 특징을 학습하기 때문입니다. 이는 대량의 레이블링된 데이터와 신경망 아키텍처를 활용한 학습 덕분에 가능합니다. 합성곱 신경망(CNN)은 가장 널리 쓰이는 딥 신경망 중 하나로, 학습된 특징을 입력 데이터와 합성곱(convolution)하고 2D 합성곱 계층을 사용합니다. 이러한 구조 덕분에 CNN은 이미지와 같은 2D 데이터 처리에 가장 적합한 아키텍처로 자리 잡았습니다.
2. 증강현실(AR)과 가상현실(VR)
불가능을 가능으로 바꾸는 것이 바로 이 기술들의 본질입니다. 증강현실(AR)은 컴퓨터와 소통하는 완전히 새로운 방식을 열어줍니다. AR은 현실 위에 겹쳐진 기계 생성 그래픽과 상호작용할 수 있는 능력을 통해 경험을 한층 더 의미 있게 만들어 줍니다. 간단히 말해, AR은 컴퓨터 그래픽을 활용해 우리의 주변 환경을 증강(augment)하는 기술입니다.
AR은 실제 생활 환경을 플랫폼으로 삼아 그 위에 가상 콘텐츠를 쌓아 올립니다. 예를 들어 방의 벽이 커다란 스크린으로 변하거나, 식탁이 모노폴리 보드게임판이 되는 상상을 해보세요. 이 모든 것이 현실의 사물을 관찰하고 화면 속 가상 이미지로 재현하는 AR 기술 덕분에 가능합니다. 대표적인 AR 사례로는 포켓몬 고(Pokémon Go) 게임과 스냅챗(Snapchat) 필터를 꼽을 수 있습니다.
반면 가상현실(VR)은 자체적인 가상 세계를 창조해 소통을 돕는 기술입니다. VR을 체험하려면 VR 헬멧이나 VR 고글 같은 장비를 착용해야 하며, 이를 통해 생성된 가상 세계 안에 실제로 존재하는 듯한 몰입감을 느끼게 됩니다. 가상현실은 주로 청각과 시각을 자극해 사용자를 깊이 몰입시키며, 마치 눈앞에 펼쳐진 환경 속에서 실제로 살아가고 있다고 믿게 만듭니다.
증강현실과 가상현실 사이에는 많은 차이점이 있지만, 공통점도 분명히 존재합니다. 두 기술 모두 향상된 사용자 경험을 제공하기 위해 동일한 기반 기술을 활용한다는 점입니다. 특히 사용자의 실제 움직임을 파악하기 위해 '헤드 트래킹(head tracking)' 기술을 함께 사용합니다. 처리 능력 측면에서는 AR이 완전히 새로운 환경을 렌더링할 필요가 없기 때문에 VR보다 적은 연산 능력을 소모합니다.
3. 그래픽 가속기(Graphics Accelerator)
그래픽 가속기는 컴퓨터 메인보드에 장착되어 이미지 로딩 시 더 빠르고 나은 반응 속도를 제공하는 마이크로일렉트로닉 칩셋입니다. 이 칩셋은 화면에 이미지를 새로 고치고 전송하는 작업과 3D 및 2D 특수 효과 이미지의 연산을 컴퓨터 프로그램에서 대신 처리하도록 연결됩니다. 이름 그대로 그래픽 가속기는 화면에 이미지를 표시하는 과정을 가속화하여, 다른 방식으로는 구현하기 어려운 효과까지 실현할 수 있게 해줍니다.
쉽게 이해하기 위해 다양한 액션을 요구하는 게임을 예로 들어보겠습니다. 칩셋이 화면의 인터랙티브 이미지를 제때 로드하지 못하면, 게임 상황에 실시간으로 대응할 수 없게 됩니다. 이러한 이미지 로딩 속도를 높이기 위해 컴퓨터에는 그래픽 가속기 칩셋이 탑재됩니다. 현재 대부분의 개인용 PC에는 그래픽 가속기가 기본으로 장착되어 있어 더 쾌적한 게임 경험을 제공합니다. 참고로 모든 가속기는 응용 프로그램 인터페이스(API)를 함께 제공합니다.
결국 기술은 끊임없이 성장하고 있으며, 먼 미래에는 지금의 기술조차 낡은 것이 되어 있을지도 모릅니다. 하지만 각 분야에서 과학적 지식을 실질적인 응용 기술로 발전시키기 위한 현재의 연구와 노력은 충분히 높이 평가받아야 합니다. 오늘날의 기술 없이는 한 걸음 더 나아갈 수 없기 때문입니다. 인류에게 도움이 될 만한 흥미로운 기술을 더 알고 계신다면, 아래 댓글로 공유해 주세요.