달 탐사 로봇·AI 간호사… 인류 미래 보여준 ALC

김충령 기자 임경업 기자
입력 2019.05.16 03:08

[제10회 아시안리더십콘퍼런스] 최첨단 기술 경연장 '테크페스트'

"인류는 에너지 부족과 같은 온갖 문제 탓에 결국 지구를 벗어나 우주에 제2의 터전을 개척할 것입니다. 달은 그 첫 시험장입니다."(나카무라 다카히로 아이스페이스 최고운영책임자·COO)

"병원의 각종 잡무(雜務)를 로봇이 대신하게 된다면 의료진은 환자 치료에만 집중할 수 있습니다."(비비언 추 딜리전트 로보틱스 공동창업자)

15일 서울 신라호텔에서 열린 제10회 아시안리더십콘퍼런스(ALC) '테크 페스트(Tech-Fest)'는 혁신 기술의 경연장이었다. 4차 산업혁명의 최선두에 있는 해외 기업인·연구자 60여명이 차례로 무대에 올라, 빅데이터, 스마트시티, 로봇산업, 정밀의학, 스마트농업 등 인류 미래를 바꿀 혁신 기술을 청중들에게 선보였다.

◇간호사 업무 돕고 우주 탐사하고…확대되는 로봇 산업

나카무라 아이스페이스 COO는 두 손으로 자신이 개발한 우주 탐사 로봇 '로버(Rover)'를 번쩍 들어 보였다. 이 로봇의 무게는 4kg에 불과하다. 일본 최대 우주 개발 스타트업인 이 업체는 이 소형 탐사 로봇으로, 우주 탐사 비용을 획기적으로 낮췄다는 평가를 받는다.

15일 서울 신라호텔에서 열린 제10회 아시안리더십콘퍼런스(ALC) ‘테크 페스트’에서 소개된 딜리전트 로보틱스의 로봇간호사 목시(Moxi)가 한 병원에서 큰 팔을 이용해 병실 입구의 수납함에 의료용 비품을 채우고 있다(위 사진). 이날 ALC에서는 일본 아이스페이스의 소형 우주 탐사 로봇 ‘로버’(아래 사진)도 등장했다. /딜리전트 로보틱스·아이스페이스
나카무라 COO는 "최근 달에서 엄청나게 많은 양의 물이 발견되며 다시 달 탐사가 주목을 받고 있다"고 했다. 물이 있다면 이를 수소와 산소로 전기분해해 자체적으로 연료를 생산하는 연료기지를 만들 수 있고 식수 문제도 해결된다. 나카무라 COO는 "1969년 아폴로 11호 프로젝트 당시 1회 탐사 비용이 현재 가치로 약 200억달러(약 24조원)였는데, 요즘엔 5000만달러(약 595억원)로 낮아졌다"며 "2039년까지 달에 인류가 생활할 수 있는 '문 밸리(Moon Valley)'를 짓는 게 목표고, 내가 첫 주민이 될 것"이라고 했다.

'로봇 간호사 목시(Moxi)의 하루' 세션에선 딜리전트 로보틱스가 간호 로봇이 일하는 실제 병원 사례를 소개했다. 큰 팔을 가진 로봇 목시(Moxi)는 각 병실을 돌며 환자들의 혈액 샘플 등을 수거해 의사에게 전달하고, 약재실에서 받은 약을 각 병실에 있는 환자에게 '실수 없이' 전달한다. 어린이 환자에겐 손을 흔들어주기도 한다. 추 딜리전트 로보틱스 공동창업자는 "로봇 하면 사람 대신 차를 조립하는 모습을 떠올리겠지만, 향후 로봇 시장은 사람을 도우며 상호작용을 하는 코봇(co-bot)이 중심이 될 것"이라고 했다.

◇의료기기가 수십만명 MRI를 학습해 획기적으로 진화

색 바꿀수 있는 LED 드레스 - 15일 ALC에서 선보인 영국 스타트업 큐트서킷의 ‘착용형 LED(발광다이오드) 드레스’. 얇고 구겨지는 LED를 붙인 옷을 스마트폰과 무선으로 연결했다. 스마트폰에서 색을 고르면 드레스의 색도 바뀐다. /큐트서킷

글로벌 AI(인공지능) 기술 선두 자리를 다투는 구글IBM 연구원들은 AI가 바꿀 미래 모습에 대해 토론했다. 알렉산더 뷔서 IBM 선임 연구원은 "IBM은 미국 내 49개 의료기관, 5600만명 환자의 진료 기록을 토대로 최근 당뇨병 환자의 혈당 수치를 예측하는 앱을 내놓았다"고 했다. 조엘 리보 구글 딥마인드 연구과학자는 "구글의 딥마인드는 데이터 없이도 스스로 데이터를 만들어내 미래를 예측하는 AI를 개발할 것"이라고 받아쳤다. 기보를 입력하지 않고도 스스로 대국을 두며 학습한 내용을 바탕으로 중국 바둑 기사 커제를 꺾은 바둑 AI '알파고 제로'처럼 빅데이터 없이도 강력한 AI를 만들겠다는 것이다.

'인공지능과 정밀의학' 세션에서 김호성 미국 USC의대 신경의학과 교수는 "머신러닝(기계학습)을 통해 사람의 뇌 MRI(자기공명영상)를 학습하도록 하면 향후 치매 등 뇌질환을 조기 발견하는 길이 열리게 된다"고 했다. 그동안 의사들은 일일이 환자의 MRI 영상을 보고 이를 표본 영상과 비교해 가며 병이 있는지 여부를 판별해야 했다. 그러나 수십만 장의 MRI를 학습한 기계를 활용하면 불과 몇 초 만에 환자의 상태를 파악할 수 있는 것은 물론, 향후 발병 가능성까지 살필 수 있다는 것이다.


조선일보 B3면
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