20일 대전창조경제혁신센터에서 열린 딥러닝 실습 현장. 강사로 나선 김태영 인스페이스 기술이사는 딥러닝이 사회 각 분야로 확산되는 시점이 도래했다고 설명했다.

이날 행사는 국방, 기계, 지식재산 등 다양한 분야 종사자와 학생들로 붐볐다. 100여명의 사전 신청은 일찌감치 마감됐다. 서울, 경기도 등 전국 각지에서 이들이 대덕까지 찾아 온 이유는 딥러닝 응용 프로그램을 실습해보고 각자의 분야에서 적용하기 위해서다.

딥러닝은 사물이나 데이터를 분류하거나 군집하는 데 사용되는 기술을 의미한다. 최근 국내에서도 각종 커뮤니티에서도 이를 연구하고 교류하는 움직임이 진행되고 있다. 하지만 아직까지 프로그래머와 같은 전문가가 아니라면 각자의 분야에 접목하기 어렵다는 한계점이 있었다.  

딥러닝 프로그램의 일종인 '케라스(KERAS)'는 쉽고 빠르게 딥러닝 모델을 만들 수 있는 도구 중 하나로 꼽힌다. 사용자 중심의 프로그램으로 연구자들의 개선 노력도 진행되고 있다. 실제 인스페이스에서도 이 프로그램을 접목해 위성 영상 처리 등에 활용하고 있다.

김태영 이사는 "딥러닝이 전문가들에 의해 개발되어 좋은 것은 알고 있었지만 어려워서 그동안 적용하기 쉽지 않았다"면서 "케라스 프로그램이 등장하면서 쉽고 빠르게 딥러닝 모델을 만들 수 있게 되었으며, 각 분야 연구자들도 활용하기 좋다"고 설명했다.

김 이사는 "딥러닝은 많은 실측값을 갖고 예측값을 구하는 과정"이라면서 "훈련셋, 검증셋, 시험셋 등을 토대로 데이터를 활용해 모델링할 수 있다"고 말했다.

이날 행사를 주관한 인스페이스는 최근 'Intelligence in Space(공간에서의 지능)'라는 비전을 갖고 인공지능을 사회 전반에 적용하기 위한 방안을 마련하고 있다. 김 이사는 "이번 강연처럼 다양한 분야의 전문가들이 모여 지식을 공유하고 토론하는 장을 서울을 비롯한 전국 각지에서 개최할 계획"이라고 밝혔다.

한편, 이날 강연에는 기계, 국방, 지식서비스 등 다양한 분야 종사자들이 참석해 눈길을 끌었다. 이들은 딥러닝의 필요성에 대해 강조하며 이러한 학습, 교류의 장이 이어져 사회 전반으로 확산되기를 기대했다.

조형민 KAIST 건설환경공학과 대학원생은 "딥러닝은 아직 환경공학에서는 많이 도입되고 있지는 않지만 새로운 가능성을 보여주고 있는 기술"이라면서 "최근 연구과제로도 각광받고 있으며 다양한 공학 분야에 접목되어 확산될 필요가 있다"고 말했다.

서울 소재 제조업체에서 근무하고 있는 A씨는 "마케팅부서에서 종사하고 있는데 아직까지 실제 업무에서 활용하고 있지는 않다"면서도 "딥러닝과 머신러닝의 중요성이 부각되고 있는 상황에서 보다 많은 학습 기회가 있었으면 한다"고 강조했다.

평택 반도체 기업에서 근무하고 있는 프로그래머 B씨는 "회사 알고리즘을 데이터에 기반한 조건 기반으로 구축하고 있다"면서 "딥러닝이 중요해지고 있어 강연에 참석하게 됐다"고 설명했다.

정선진 KAIST 문화기술대학원 학생은 "연구실 사람들과 함께 참석했다"면서 "에니메이션에서도 보다 사실적으로 장면을 구현하기 위해 캡처 데이터 등을 활용하고, 이를 자연스럽게 처리하기 위한 딥러닝 기술이 필요한 상황"이라고 말했다.

자연어처리를 전공하는 UST 학생 C씨는 "딥러닝은 기계학습의 일종으로 필요성에 대해서는 공감하지만 지나친 열풍은 경계할 필요가 있다"면서 "점차 데이터가 중요해지고 있는 상황에서 지속적인 학습은 필요하다고 본다"고 강조했다.