[경제신문스크랩] 옷에 착 붙이는 AI비서 … 실리콘밸리 '웨어러블' 붐

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옷에 착 붙이는 AI비서 … 실리콘밸리 '웨어러블' 붐
기사링크 - https://www.mk.co.kr/news/it/10861229

美 휴메인 'AI 핀' 내달 선보여
카메라·스피커 달려 정보 수집
메타도 챗봇 탑재한 안경 공개

신문기사 본문

"이 초콜릿은 칼로리가 얼마지?"

내 셔츠에 달려 있는 '인공지능(AI) 핀' 앞에 초콜릿을 가까이 대고 질문하자 AI가 정확한 칼로리를 계산해 음성으로 대답해준다. 그때 내게 전화가 걸려 온다. 손바닥을 펼치자 AI 핀에서 투영된 화면을 통해 누구에게서 전화가 걸려 오는지 표시된다.

"전화를 받으시겠습니까?"

 

다음달 9일 '휴메인'이 공개할 AI 핀의 모습이다. 휴메인은 애플 출신이 2017년 창업한 스타트업으로, 챗GPT를 만든 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)를 비롯해 마이크로소프트(MS), 볼보, 세일즈포스, SK네트웍스, LG테크놀로지벤처스 등 국내외 유수 기업에서 누적 기준 2억4100만달러(약 3200억원)를 투자받았다. SK네트웍스는 2200만달러를 투자해 지분 2.6%를 확보했다.

현재 미국 실리콘밸리에서는 휴메인 AI 핀처럼 웨어러블 AI 디바이스의 개발이 활발하게 이뤄지고 있다.

휴메인의 AI 핀은 자석을 통해 옷에 부착하는 형태로, 내부에 챗GPT를 기반으로 하는 AI가 탑재돼 있다. AI와는 주로 음성으로 소통한다. 레이저 프로젝터로 손에 화면을 비추는 기능도 있다. 카메라와 스피커, 각종 센서들이 탑재돼 있어 다양한 정보가 수집되며 이를 통해 개인화된 AI 비서를 만드는 것이 휴메인의 목표다.

 

웨어러블 AI 기기를 만드는 회사는 휴메인뿐만이 아니다. 스타트업 리와인드는 AI 펜던트인 '리와인드 펜던트'를 조만간 출시할 예정이다. 이 펜던트는 사용자가 말하는 것과 듣는 것을 모두 텍스트로 기록하고 보관한다. 이 기록은 스마트폰에 저장돼 내가 필요할 때 AI를 통해 찾을 수 있다.

최근 공개된 메타의 2세대 스마트 글라스도 '웨어러블 AI'를 지향한다. 스마트 글라스에 메타가 개발한 챗봇인 메타AI를 탑재했기 때문이다. 스마트 글라스를 착용한 상태에서 메타AI에 음성으로 질문하면 답을 얻는 형태다. 메타의 신형 스마트 글라스는 멀티모달(AI가 텍스트, 음성, 이미지 등 여러 가지를 이해하는 것) 능력이 있어 '내가 보고 있는 것이 무엇인지 설명해줘'라는 식의 명령도 가능하다.

지난 9월에는 올트먼 CEO가 아이폰을 디자인한 조너던 아이브를 만나 새로운 AI 디바이스 개발에 대해 논의했다는 소식이 화제가 되기도 했다.

이처럼 AI 웨어러블 디바이스가 쏟아지는 것은 챗GPT 같은 AI가 멀티모달로 변해가기 때문이다. AI가 텍스트와 보이스, 이미지를 모두 인식하기 때문에 AI와 소통하는 것이 훨씬 쉬워졌다. 음성으로 명령을 내려도 AI가 이를 잘 인식하고 사람이 만족할 만한 대답을 내놓는 것이 가능해졌다.

[실리콘밸리 이덕주 특파원]

 

추가 조사

웨어러블 디바이스

웨어러블 디바이스는 옷이나 시계, 안경, 액세서리처럼 자유롭게 몸에 착용하고 다닐 수 있는 디바이스를 말한다. 스마트폰이 우리의 삶에 깊숙이 파고들었듯이 웨어러블 디바이스 역시 머지않아 대중화 될 전망이다. 웨어러블 디바이스는 또 하나의 두뇌다. 웨어러블 디바이스가 대중화되면 달라지는 것이 수없이 많아질 것이다. 일단 두 손이 자유로워진다. 내 몸이 24시간 인터넷과 연결되기 때문이다. 단지 스마트폰이나 디바이스를 몸에 붙인다는 수준이 아니라 디바이스가 바로 우리 몸의 외부에 연결되어 있는 두뇌 역할을 하게 될 것이다.

 

웨어러블 디바이스는 향후 스마트폰을 대체할 수 있는 차세대 모바일 기술로 구글, 애플, 삼성전자 등 IT 기업뿐만 아니라 나이키, 아디다스 등 스포츠 용품업체들도 속속 제품을 발표하고 있는 실정이다. 웨어러블 디바이스는 현재까지는 스마트폰의 Connected Device형태로 발전하고 있으나 점점 자체적으로 네트워크와 접속 가능해지고 스마트폰 이외의 디바이스와의 확장성이 강화된 기기들이 출시되어 스마트폰의 보완재 이상의 의미를 갖기 시작하는 단계로 보아야 한다.

영국의 시장조사업체 IMB리서치는 2016년에 웨어러블 컴퓨터 시장 규모가 60억 달러(약 6조 2,700억 원)에 이를 것으로 전망했다. 한국 정부도 2018년까지 세계 5대 기술 강국으로 도약하기 위해 입는 컴퓨터, 무인 자동차 등 13개 미래형 융합기술에 17조 원의 연구개발(R&D) 지원금을 투자하기로 하였다. 웨어러블 디바이스의 사용자선호별 기능을 보면 1) 피트니스 기능 2) 헬스케어 기능 3) 인포테인먼트 기능 4) 군사, 산업 기능 등으로 나누어 볼 수 있다.

 

 ‘웨어러블 컴퓨터는 일상에서 옷과 액세서리와 같은 형태로 자연스럽게 착용할 수 있어야 한다’고 기능적으로 정의하였다. 웨어러블 컴퓨터의 세 가지 조건으로 1) 디바이스가 갖춰져야 한다. 2) 유저 인터페이스가 확립돼야 한다. 3) 적합한 콘텐츠가 축적되어야한다.

웨어러블 디바이스의 기본 기능은 1) 착용감 : 일상생활에서 사용하는 의복, 액세서리와 같이 착용 시에 의식하지 않을 정도의 무게감과 자연스러운 착용감을 제공해야 한다. 2) 항시성 : 사용자 요구에 즉각 반응을 제공하기 위하여 디바이스와 사용자간에 끊임없는 통신을 지원할 수 있는 채널이 제공되어야 하며 3) 사용자, 즉 인간의 신체적, 지적 능력의 연장선상에 있어야 하므로 사용자와의 자연스러운 일체감과 통합감이 제공 되어야한다. 4) 안정성 등이 갖춰져야 한다.

 

AI는 어떻게 웨어러블을 더욱 스마트하게 만드는가?

웨어러블 하드웨어는 지속적으로 발전하고 있지만, 고부가 가치 데이터가 AI를 위한 유용한 연료로 사용되기 위해서는 새로운 알고리즘 모델을 만들어 내야 합니다. 개인화되고 편리한 사용자 경험을 만들면서, AI 기술은 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 제스처 인식, 심지어 감정 인식과 같은 다양한 능력을 통해 새로운 기기의 기회를 확장하는 데 필요한 정교한 알고리즘을 제공하고 있습니다. AI를 장착한 새로운 웨어러블 기기가 얼마나 혁신적이고 유용한지에 대한 몇 가지 예를 살펴보도록 하겠습니다.

 

건강과 안전

컴퓨터 비전과 자연어 처리 AI는 말하자면 ‘사람처럼 걷는 법을 학습’할 수 있습니다. 건물, 도로, 도로 시설물, 인도, 보도, 도로 경계석, 모퉁이 등 도시에서 사람들이 인식할 수 있는 시각적 신호를 학습하고, 자연스러운 음성 신호를 통해 시각이 손상된 웨어러블 기기 사용자들이 한 장소에서 다른 장소로 안전하게 이동할 수 있도록 돕게 됩니다.

웨어러블 기기 내 실시간 모니터링이 가능한 고급 머신 러닝 기술은 곧 일어날지도 모르는 발작 증세에 대한 특이 패턴을 학습할 수 있습니다. 뇌전증이 있는 사람이 웨어러블 기기를 착용하고 운전을 할 때, 해당 패턴이 식별되면 운전자에게 경고를 주어 미리 안전하게 도로에서 빠져나올 수 있게 해 줍니다.

머신 러닝은 자폐 범주성 장애 아동의 생리적 신호와 정서적 흥분 및 스트레스 표시를 모니터링하여 의미 있는 데이터를 생성할 수 있습니다. 이는 보호자가 예방 치료를 제공할 수 있도록 하여 돌발 행동에 대한 잠재적 전조 증상을 식별할 수 있도록 도와줍니다.

 

개발자들의 난제

개발자들은 AI와 웨어러블 기기를 개발할 때, 배터리 수명, 개인 정보 보호, 보안 등과 관련해서 난관에 봉착하곤 합니다.

배터리 – 배터리 수명이 중요한 때가 있죠. 개인 스포츠 코치 기능이 있는 웨어러블 기기의 배터리 수명이 다하게 되는 경우도 그 중 하나이겠지만, 웨어러블 기기가 운전 중 발작이 일어날 가능성에 대한 경고를 내리는 것은 또 다른 수준의 신뢰성을 요구하는 사항입니다. 따라서 요구사항에 맞춰 배터리를 선택하고, 웨어러블을 충전할 시간까지도 개발 사항에 포함해야 할 것입니다. 배터리 수명을 연장하려면 필요 시(엣지 프로세싱을 고려해야 하는 경우)에만 데이터를 처리하고, 코드를 최적화하여 사용량을 최소화 해야 합니다.

개인 정보 보호 – 웨어러블 기기를 유용하게 만들기 위해 AI를 사용하는 것은 일반적으로 많은 데이터를 필요로 합니다. 그러나 여기에는 개인 정보 보호가 가장 중요한 문제이므로, 사생활 우선적인 사고 방식으로 개발을 진행하는 것이 무엇보다 중요합니다. 개발 도중에 해당 정보를 반드시 수집해야 것인지 스스로에게 묻고, 만약 그렇지 않다면 그 정보는 수집하지 않고 넘겨야 하겠죠. 통역을 하기 위해서 대화 데이터를 수집하는 웨어러블 기기의 경우 생성된 데이터를 그 자리에서 바로 처리할 수 있습니다. 그런 다음, 가능한 경우 사용자가 개인 정보 보호 기능을 켜고 끄도록 할 수 있습니다.

보안 – 얼굴 인식을 위해 웨어러블 카메라를 사용하는 것과 같이 보안에 민감한 AI의 경우 온디바이스 데이터 처리를 선택할 수 있습니다. 실시간 평균 속도 데이터를 추가하는 것 이외에 엣지 컴퓨팅을 사용한다는 것은 개인 또는 공용 클라우드 서비스를 통해 데이터를 전송할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 데이터 전송을 할 필요가 없다는 것은 최적의 보안 수준을 제공하는 것과 같죠. 물론 꼭 전송을 해야만 한다면 그 데이터를 암호화하는 방법을 찾아야 합니다.

 

단순 호기심

웨어러블 디바이스가 경쟁의 우위를 선점하기 위해서 어떤 조건들이 필요할까

데이터정확성, 배터리, 보안, 디자인, 타깃 선정 등

 

 

참고자료

인공지능과 만난 웨어러블, 어떻게 달라질까?

https://m.post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=27068710&memberNo=20717909

웨어러블 디바이스(Wearable Device) 동향분석 Ⅰ  http://www.smtfocus.co.kr/article/print.asp?idx=768