국내 연구진이 인간 두뇌를 모방, 스스로 지식을 성장시키는 자율성장 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 본 기술을 패션 코디에 접목하면서 생활 속 인공지능의 진보가 빨라질 전망이다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 인간의 기억 체계를 흉내내 스스로 지식을 성장시키고 절차적 지식을 학습할 수 있는 『자율성장 복합지능』 기술을 개발했다. 연구진은 본 기술을 검증키 위해 사람의 복장과 관련해 도움을 줄 수 있는 패션 코디네이터‘패션하우(Fashion HOW)’를 개발, 인공지능 활성화에 본격 나선다.

기존 인공지능은 정제된 빅데이터 기반의 방법론을 통해 지식을 암기해 사용자의 질문에 대해 응답해주는 방식이다. 성능은 뛰어나지만, 특정 영역에 한정되어 사람처럼 전체를 통찰하지 못하는 한계가 있었다.

연구진이 개발한 자율성장 복합지능은 언어와 영상 등 복합지식을 절차적으로 학습하는 기술을 세계 최초로 개발하여 질문하는 목적과 대상이 애매해도 스스로 지식과 답을 찾는 특징이 있다. 마치 영화‘아이언맨’의 비서 자비스처럼 인간과 상호작용하며 방법과 절차까지 스스로 학습해 지식을 성장시킨다는 의미다. 또한, 소량의 데이터만을 사용해도 사람이 두뇌를 활용해 스스로 지식을 학습하고 만들듯 지식을 제공한다.

연구진은 자율성장 복합지능 기술개발을 위해 약 4년간 데이터를 수집하고 ▲복합지식 습득 및 표현 기술 ▲기억 구조 기반 절차적 지식 생성 학습 알고리즘 ▲다중 인자 처리 기술 등 연구성과를 모아 패션하우(Fashion HOW)를 개발했다.

또한, ETRI는 세계 최초로 개발한 자율성장 인공지능의 개념을 널리 알림과 동시에 연구진이 구축한 인공지능 의상 코디네이터 데이터베이스(FASCODE; Fashion Code)를 활용한 연구확산을 위해‘2020 ETRI 자율성장 인공지능 경진대회’를 개최했다.

인공지능이 사용자에 따라 최적의 의상 코디 과제를 수행하는‘챌린지’와 자율성장 인공지능 기반 서비스 및 사업화 아이디어 도출‘공모전’두 개 분야로 나눠 진행됐다. 셀렉트스타에서 주관하였으며 국가과학기술연구회가 후원하였다.

챌린지 부문 1위는 NHN Diquest팀이, 공모전 부문 1위는 오주희(개인)님이 차지했으며, 최근 시상식을 끝으로 3개월간의 경진대회를 마무리하였다.

특히 챌린지에 제공된 데이터베이스 FASCODE는 의상 전문가, 의류학과 교수 등의 자문을 받아 사람과 대화를 통해 사용자의 상태와 목적을 파악하고 절차적 지식이 성장될 수 있도록 설계되었다. 평균 10턴 분량의 7,200여 개에 달하는 대화 데이터 뭉치와 2,600개의 의류 데이터를 기반으로 시간, 장소, 상황(TPO; Time, Place, Occasion)에 맞는 옷차림 추천이 가능하도록 구성되어 있다. 무엇보다 사용자와 대화를 피드백(feedback)해 학습 데이터를 쌓아 개인화가 가능하다는 장점이 있다.

예를 들어 졸업식, 장례식, 휴가, 데이트 등 TPO에 관련된 문장을 입력하면 패션하우(Fashion HOW)가 의도를 파악하여 관련 의상과 응답을 제시해 준다. 추가 요청 및 피드백에 따라 다른 선택지를 제공하기도 한다.

충남대학교 의류학과 최윤미 교수는“이번 자율성장 인공지능 코디네이터 개발은 향후 의류업계에 새로운 패러다임 제시로 신선한 충격을 줄 것이다. 알파고와 같이 자율성장 인공지능 코디가 인간이 알려주지 않은 코디를 스스로 수행한다는 점은 특히 주목 받을만 하다”고 말했다.

ETRI 박전규 복합지능연구실장도“이번 경진대회에 참가한 국민들의 아이디어를 연구개발에 반영하여 실생활에 적용 가능한 영역을 넓히는 등 국가 지능화에 기여하겠다”고 밝혔다.

연구진은 향후 지속적인 연구를 통해 사람처럼 다양한 입력을 종합적으로 판단하는 복합지능기술을 고도화하여 의류업계 외에도 다양한 분야에 자율성장 복합지능 기술을 확산한다는 계획이다.

연구진은 연구를 통해 SCI논문 12편, 국내외특허 46건을 출원했다. 본 연구는 과학기술정보통신부“자율성장형 복합인공지능 원천기술 연구”과제의 일환으로 수행되고 있다.