[칼럼] 한국형 인공지능(AI)성공을 위한 유연인쇄전자기술개발 지원
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[칼럼] 한국형 인공지능(AI)성공을 위한 유연인쇄전자기술개발 지원
  • 조규진 교수
  • 승인 2019.09.25 10:46
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성균관대학교 양자물리과학원 생명물리학과 조규진 교수
조규진 교수
조규진 교수

인공지능에 대한 개념은 1956년 수학자와 과학자 10여 명이 모인 다트 무스 포럼에서 처음 개념이 탄생되었는데, 인간처럼 사고하고 감지하고 행동하도록 설계된 일련의 알고리즘 체계라고 할 수 있다.

일반 대중들에게는 이세돌과의 바둑 대전에서 승리한 알파고를 기점으로 인공지능이 최근에 개발된 기술로 여기고 있으나, 실제로는 1956년 처음 탄생된 이래 1970년대 중반 실생활에 적용 가능한 실질적인 알고리즘 개발 문제와 1990년대 전반의 방대한 데이터를 처리하기에는 역부족인 하드웨어 시스템으로 인해 2번에 걸친 사라질 뻔한 위기를 넘기고 1997년 IBM의 딥블루가 인간과의 체스 게임에서 승리하면서 뉴로모픽 컴퓨팅 기술의 급속한 발전과 더불어 인공신경망 기술의 개발로 기존 머신러닝에서 딥러닝 기술로의 발전을 통해 인공지능 개념이 처음 도입된 이후로 60년이 지난 지금 미국의 주도로 새로운 중흥기를 맞고 있다.

이러한 시점에서 우리나라는 미국의 인공지능기술을 모방한 후발주자의 길을 택하기보다는 인공지능이 가지고 있는 태생적인 문제점인 광대한 데이터 확보 기술 부분을 기존의 인공지능기술과 연계한 우리만의 인공지능-빅데이터 플랫폼 기술 개발이 필요하다고 생각된다.

이를 위해서는 우리나라가 이미 확보하고 있는 세계적 기술인 유연인쇄전자 기술을 융합해야 한다.

현재 유연인쇄전자 기술은 1990년대 후반 처음 발표되면서, 기존의 IT 제조 산업의 게임을 바꿀 혁명적 기술로서 우리나라를 비롯해 유럽, 미국 및 일본에서 기술 개발 붐을 일으키면서 각광을 받았으나, 2015년도부터 궁극적인 상용화로의 연결되는데 유연인쇄전자가 지닌 태생적 한계, 즉 유연인쇄전자소자의 낮은 성능과 내구성 문제로 인한 깊은 협곡으로 접어들어 침체기를 지나고 있다. 이러한 유연인쇄전자의 상용화를 위한 깊은 협곡의 문제점은 인공지능과의 연계를 통해 유연인쇄전자가 지닌 태생적 한계인 낮은 성능과 내구성을 극복하여 깊은 협곡을 통과할 수 있다.

그렇다면 인공지능이 어떻게 유연인쇄전자 산업과 융합하여 서로 간에 시너지 효과를 발현할 수 있을까?

인공지능 시장의 미래 성장 목표는 인간과 근접한 판단을 하고 인식을 하도록 하는 것이기 때문에 지금보다 더 많은 양질의 데이터를 필요로 한다. 이를 달성하려 하면 막대한 양의 정확한 데이터를 저렴하고 쉽게 모을 수 있어야 하고, 이를 또한 빠른 시간 안에 정리 분석 가능하여야 한다. 즉, 막대한 양의 정보를 어떻게 저렴하게 모아 쉽게 분석할 수 있느냐가 매우 중요하며, 이를 위해서는 사물인터넷 (IoT) 기반 다양한 센서가 미세 먼지같이 모든 곳에 존재하여야 한다.

이를 실현하려 하면, 기존의 Si 반도체 기반 IT 제조 기술로는 거의 불가능하다고 볼 수 있다. 즉, R2R 인쇄전자 기술로 아주 저렴하게 하루에 천억 개 이상의 IoT 센서를 생산할 수 있어야만 가능하다고 할 수 있다. 즉, R2R 인쇄전자 기술로 아주 저렴하게 하루에 천억 개 이상의 IoT 센서를 생산할 수 있어야만 가능하다고 할 수 있다.

그렇다면 R2R 인쇄전자 기술로 IoT 센서가 제조 가능한가?

현재의 R2R 인쇄전자 기술은 13.56MHz 기반 낮은 성능의 IoT 센서는 제조 가능한 수준인 반면 고성능의 2.45GHz 영역은 아직 기술의 완성도가 현저히 떨어진다고 할 수 있다.

따라서, 유연인쇄전자 산업을 인공지능과 연계하여 성장시키기 위해서는 먼저 스마트폰의 NFC 기능을 도입하여 인쇄 13.56MHz 기반 IoT 센서를 스마트폰을 매개체로 하여 빅데이터를 모아 인공지능에 적용하는 우리만의 인공지능-빅데이터 플랫폼으로 개발하여 상용화를 추진하고, 기술적으로는 2.45GHz IoT 센서를 R2R 인쇄전자 기술을 통해 동시에 개발하는 투 트랙 전략이 매우 절실하다고 볼 수 있다.

따라서, R2R 인쇄 NFC 센서 상용화를 위해서는 기존에 기 개발된 기술들을 기반으로 양산을 하기 위한 제조공정 최적화 와 내구성 향상을 위한 연구개발비 투자가 필요하며, 동시에 인쇄 NFC 센서가 지니고 있는 기술적 완성도가 낮은 부분에 대한 집중적인 개발을 위한 정부 차원의 투자가 이루어진다면 대한민국의 독자적인 인공지능-빅데이터 플랫폼 구현을 통해 세계 인공 시장 산업을 선도할 수 있다고 믿는다.


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