[보안뉴스= 최성빈 슈프리마 전무·기술 연구소 소장]
사람의 말을 알아듣고 빠른 길을 찾아주는 ‘키트’, 날아가는 비행기를 보고 기종과 성능을 알려주는 ‘에어울프’, 필자와 같이 80년대 후반에 유년시절을 보낸 사람들에게는 익숙한 TV드라마 속의 머신들이다. 당시에는 키트와 에어울프를 그저 TV 속에만 존재하는 상상의 산물이라 생각했다. 하지만 30여년이 지난 지금, 음성인식 기반의 내비게이션과 영상기반의 사물인식 기술이 적용된 제품을 주변에서 어렵지 않게 만나볼 수 있다. 지난 30여 년간 우리는 잘 느끼지 못 했을지는 몰라도 세상은 이미 과거의 상상을 현실로 만들어 가고 있다.
이러한 변화의 동력이 바로 인공지능 기술이다. 인공지능 기반의 음성인식 기술과 영상인식 기술이 사람의 말을 알아듣고 사람보다 더 정확히 사물을 인지하는 기계를 만들어내고 있다.
1950년대에 출현한 인공지능 기술은 1980년대에 잠시 부활했다가 다시 사람들의 기억에서 사라졌다. 그리고 2000년대 후반부터 다시 주목받았고 지금은 IT 산업을 이끄는 핵심 기술이 되었다. 인공지능 기술은 학습을 위한 데이터를 필요로 했으나 2000년대 이전까지는 학습에 필요한 데이터를 수집하기 어려운 상황이었다. 하지만 2000년대 후반에 들어 인터넷과 스마트폰의 보급 그리고 클라우드 기반 서비스의 출현이 상황을 바꾸어 놓았다.
인터넷과 스마트폰을 통해서 수많은 데이터가 클라우드로 모이기 시작했다. 그리고 사물인터넷의 출현으로 보다 많은 정보가 클라우드로 모였다. 이렇게 수집된 데이터들을 기반으로 인공지능은 기존에 상상했던 것들을 현실화시키기 시작했다. 그리고 우리는 사물인터넷(스마트폰)-클라우드-데이터-인공지능으로 이어지는 산업플랫폼의 구축과 이를 기반으로 한 산업 환경의 변화를 4차 산업혁명이라고 부르고 있다.
이제 필자가 몸담고 있는 출입보안 산업으로 시선을 옮겨보자. ‘보안은 불편함과 비효율을 동반한다’ 이는 누구나 동의하는 말이다. 보안의 강화는 절차의 증가를 의미하고 증가된 절차는 구성원들이 추가 업무를 수행해야 하는 불편과 비효율을 가중시킨다. 이러한 경향은 IT 시스템을 이용한 출입보안 산업에서도 그대로 나타난다. 1,000명 중에 한 명이 발생시킬 확률의 문제를 방지하기 위해 1,000명이 추가된 절차를 수행해야 하는 것이 기존의 보안 강화이며 보안 강화와 비효율을 두고 저울질해야 하는 것은 모든 기업과 기관의 출입보안 담당자들이 풀어야만 하는 숙제였다.
그렇다면 기업과 기관의 출입보안 담당자들은 어떤 시스템을 상상을 하고 있을까? 바로, 보안은 강화되지만 운영과 사용은 불편하거나 비효율적이지 않은 시스템이다. 그리고 우리는 수많은 보안담당 자들의 이러한 바람을 현실로 만드는 방법을 바로 인공지능에서 찾을 수 있다.
1,000명 중에 한 사람이 발생시킬 확률의 문제를 대응하기 위해서 1,000명 모두가 추가 절차를 수행하기보다 문제를 발생시킬 확률이 높은 일부만을 모니터링 할 수 있다면, 또는 문제 발생의 징후를 포착해 문제 발생을 예측해 미리 대응할 수 있다면, 추가적인 불편과 비효율 없이도 보안을 강화할 수 있다.
바로 이러한 지능적인 동작들이 바로 축적된 데이터와 이를 학습한 인공지능을 통해서 가능하다. 사용자들의 정확한 출입 및 이동 정보를 수집하고 이를 통해서 사용자 개개인의 출입과 이동 패턴을 학습한 후에 각 개개인의 출입 및 이동 패턴이 학습된 패턴과 다른 경우를 찾아낸다면 문제를 발생시킬 확률이 높은 일부만을 추려낼 수 있다. 또한, 문제가 발생되는 경우의 출입 및 이동 패턴을 학습한 후에 동일 패턴이 나타날 경우에 사고를 미리 예측할 수 있다면 사고를 사전에 예방할 수 있고 필요한 조치가 자동으로 적용될 수 있다. 출입보안 시스템을 통해서 수집된 정확도 높은 출입, 이동, 위치 데이터가 클라우드에 수집되고 수집된 데이터를 이용해 학습한 인공지능이 만들어낼 수 있는 일들이다.
여기서 한 가지 짚고 넘어가야 할 부분이 과연 정확한 출입 이동 정보를 구할 수 있느냐 하는 문제이다. 현재까지 대부분의 출입보안 시스템은 출입인증만으로 출입여부를 판단한다. 사실 출입인증 후에 실제로 출입하지 않을 수 있다. 그리고 출입인증 없이 출입을 인증한 누군가를 따라서 출입할 수도 있다. 즉, 기존의 출입보안 시스템만으로는 정확한 출입 이동 정보를 구할 수 없다는 이야기다.
하지만 여기에 정확도 높은 실내측위(RTLS) 기술이 적용된다면 이야기가 달라진다. 정확한 출입 이동 정보를 구할 수 있게 된다. 출입인증 후 실제 출입여부뿐만 아니라 출입인증 없이 부정하게 출입한 경우도 파악이 가능하다. 출입보안 시스템에 실내측위(RTLS) 기술이 더해진다면 인공지능을 학습시키기에 필요한 정확도 높은 데이터의 수집이 가능하게 된다.
대표적인 실내측위(RTLS) 기술 중 하나인 UWB 기술이 최근 삼성과 애플을 필두로 경쟁적으로 스마트폰에 적용되고 있다. 스마트폰에 적용된 UWB 기술이 Mobile Credential과 만난다면 출입보안 시스템에 실내측위 기술이 더해지는 것은 어렵 지 않은 일이다. 수년 내에 실내측위 기술이 적용된 정확한 출입 이동 정보를 수집할 수 있는 출입보안시스템 제품들이 나타날 것이다.
정확한 출입 이동 정보를 바탕으로 문제발생 가능성을 예측하고 사전에 예방활동을 수행하는 출입보안 시스템, 바로 수많은 보안담당자들의 상상과 바람을 현실화시키는, 인공지능이 가져올 미래의 출입보안 산업의 단상들이다.
지난 2018년 여름, 필자가 정보통신진흥원의 해외연수 프로그램을 통해서 샌프란시스코의 세일즈포스닷컴 본사를 방문했을 때의 일이다. 입구부터 시작해서 ‘아인슈타인’이라는 세일즈포스닷컴의 서비스 광고가 건물 전체를 장식하고 있었다. 세일즈포스닷컴이 그동안 모은 빅데이터를 이용해서 계약 성공률 높은 고객을 추천하고, 판매량을 예측해 사전에 대처하도록 하는 인공지능 서비스가 바로 ‘아이슈타인’이다. 당시의 필자는 ‘제대로 동작할까?’라는 의구심을 가졌다. 하지만 이미 빅데이터로 불리는 방대한 데이터로 학습된 인공지능이 사람의 판단을 앞서기 시작했고, 이러한 인공지능 기반 클라우드 서비스 솔루션들은 사람의 판단에 의존하는 온프레미스 솔루션들이 제공하지 못하는 새로 운 가치를 제공하고 있었다.
산업혁명이란 쉽게 말해서 교환이 가능한 가치를 만들어 내는 방식의 변화 즉, 돈을 버는 방식의 변화이다. 필자는 2018년 여름 샌프란시스코에서 교환 가능한 가치를 만드는 방법이 어떻게 변하고 있는지를 보았고, 이 변화에 대해서 ‘4차 산업혁명’이라 이름붙인 이유를 공감할 수 있었다. 그리고 이것이 아직은 시작단계이지만, 필자가 몸담고 있는 출입보안 업계에서, 필자와 슈프리마 개발팀이 인공지능 기술을 통해서 더 편리하고 효율적이면서도 더 안전한 클라우드 기반 출입보안 서비스를 개발하고 있는 이유다.
[글_ 최성빈 슈프리마 전무·기술 연구소 소장]
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