#주부A씨는 5월 가족 나들이 계획을 잡기 위해 공기 질 예측 앱(애플리케이션)을 켰다. 당초 이번 주말 놀러나갈 생각이었지만 주말에는 가까운 곳의 대기오염이 심할 것으로 예측돼 날짜를 미뤘다. 대신 가장 맑고 깨끗한 공기가 형성되는 날짜와 시간대, 장소를 찾아 근처 야외 놀이시설을 알아보고 식당 예약을 마쳤다.
한국마이크로소프트(MS)는 '공기 질 예측 기술' 등 현재 MS 연구소에서 진행 중인 혁신기술 3가지를 7일 국내 공개했다.
샤오우엔 혼(Hsiao-Wuen Hon) MS 연구소 아시아 소장은 이날 서울 광화문 한국MS 본사에서 기자간담회를 갖고 MS가 진행 중인 미래 기술 프로젝트 중 △공기 질 예측 기술(Air Quality Prediction) △이미지 인식 기술(Image Recognition) △영상 오브젝트 분할(Object Segmentation in Video) 등을 발표했다.
공기 질 예측 기술은 기존 대기 오염 데이터와 실시간 쌓이는 각종 정보를 통해 공기 질을 분석하고 예상한다.
날씨, 교통량, 사람들의 이동 패턴, 도로망 구조 등 다양한 빅데이터를 분석해 미래를 예측하는 머신러닝(machine learning·기계학습) 기술이 활용된다.
샤오우엔 혼 소장은 "일반적인 기상 정보, 실시간 교통 상황뿐만 아니라 이산화탄소 배출의 주요 요인인 사람들의 이동 경로, 인구밀도 등을 통해 대기질을 예측할 수 있다"며 "광범위한 지역이 아니라 좁은 특정 장소, 건물 하나하나의 몇 시간 뒤 공기 질이 어떨지 예상할 수 있다면 우리는 식사, 외출, 운동 등을 하기 가장 좋을 때를 예측해 더 나은 행동을 할 수 있다"고 말했다.
MS는 중국 환경부와 협력해 공기 질 예측기술을 베이징 등 대기오염이 심한 곳에 적용하는 방안을 연구 중이다.
샤오우엔 혼 소장은 "베이징의 경우 대기 질 모니터링 시스템이 있지만 그 넓은 곳에 20개도 안된다"며 "도시의 모든 지역, 건물 하나까지도 모니터링해 대기 질을 예측할 수 있는 시스템을 조만간 중국 몇 개 도시에서 선보일 계획"이라고 말했다.
MS는 '이미지 인식 기술'도 선보였다. 이 기술은 '나선형 신경 네트워크 (Convolutional Neural Networks)'를 기반으로 한 것으로 수만개의 이미지 데이터를 기반으로 사물을 인식해낸다.
샤오우엔 혼 소장은 "컴퓨터가 위치와 물체를 감지하는 기능이 점차 발전하고 있다"며 "2달 전 세계적 이미지 인식 경진대회 '이미지넷(ImageNet)'에서 인간은 이미지를 인식하는 데 오답률이 5.1%였고 MS의 이미지 인식기술은 4.9% 오답률을 보였다"고 말했다.
MS의 '영상 오브젝트 분할기술'은 움직이는 영상에서 사람, 차, 하늘 등 각 이미지가 무엇인지 파악하는 것으로 이미지 인식 기술의 진일보한 형태다.
영상 감시, 스마트카, 증강현실, 자동 사진 편집 등 다양한 산업 분야에 활용될 수 있다.
샤오우엔 혼 소장은 "비디오 영상 분할기술은 제품화 이전의 연구 단계지만 상용화 될 경우 휴대폰 등 다양한 기기에서 활용될 수 있을 것"이라며 "차량 자동주행시스템에 적용해 사고를 방지하고 친구에게 동영상을 보낼 때 중요하고 의미 있는 부분만 추출해서 보낼 수도 있다"고 말했다.
한편 MS는 이날 한국과 일본 석학들의 혁신 기술 교류 행사 '한·일 아카데믹 데이 2015'를 개최하고 양국에서 연구 중인 빅데이터, IoT(사물인터넷), 머신러닝 등 다양한 기술과 의료, 스포츠, 엔터테인먼트 분야 등에 적용한 연구 성과를 발표했다.