□ 연수내용

◇ 기업과 공공기관에 정보기술 분야 과학적 연구를 제공하는 연구센터

○ 독립 재단인 FZI 컴퓨터 과학 연구 센터는 35년 넘게 컴퓨터 과학 및 그 응용 분야에서 최고 수준의 응용 연구를 대표해 왔다. FZI는 사회의 이익을 위한 혁신을 연구 및 개발하며 우수한 연구자들에게 전문적인 미래를 위한 독특한 발판을 제공하고 산업, 비즈니스, 과학, 협회 및 공공 부문의 파트너를 위한 연구, 교육 및 이전 시설이다.

○ FZI 과학자들은 시장, 기술 및 방법을 연구하고 비즈니스, 과학, 행정 및 정치 분야의 파트너를 위한 솔루션을 개발한다. 특히 정보기술 부분이 핵심 연구 분야로 외부로부터 완전히 벗어나 완전히 독립된 연구기관으로 활동 중이다.

○ 35년이 넘는 기간 동안 독일을 포함한 다양한 국가의 기관과 협력 관계를 맺고 연구·개발을 진행했다. 연구결과와 개발된 기술을 다양한 협력 관계를 맺고 있는 산업체, 정부에 이전하며 지금까지 운영해오고 있다.

연구 및 개발 결과의 신뢰성을 유지하기 위해 FZI는 독자성을 유지하기 위해서 외부 지원을 해주는 파트너 기관들이 8분의 1 이상 지분을 소유하지 못하도록 한다.

○ 2022년 통계에 따르면 칼스루에의 공과대학을 포함해 인근 대학의 교수진 고용 인력만 225명에 이르며 작년 한 해 동안 수행된 연구 프로젝트는 무려 219개였다.

대부분의 연구는 위탁의 형태로 외부 자본이 들어와서 수행되는 연구 과제들이다. 이를 통한 매출액은 2023년 기준 대략 3000만 유로(한화 420여억 원) 정도다.

◇ 매해 가장 핵심이 되는 과제 선정

○ FZI는 사전에 연구진들이 핵심 연구 과제를 어떤 것으로 삼을 것인가에 대해 1년 동안의 계획을 수립해 수행하고 있다. 이때 연구 결과물이 단순히 결과로만 머물러 있어서는 아무런 경제적 효용 가치가 없다는 기조 아래 산업 현장에 기술을 이전해 최종 제품으로 완성되는 것을 목표로 연구를 수행한다.

○ 이후에 제품과 기술에 대한 피드백을 받는 과정을 거치다 보면 연구 결과물이 산업 현장에서 어느 정도 효용 가치를 가지고 운영이 되는지에 대한 피드백이 계속되면서 가장 최적화된 상태를 유지하게 된다.

○ 상대적으로 연구비가 적은 중소기업의 경우 특허 관련 문제나 연구비용까지 다양한 부분에서 도움을 주는 일들도 진행한다. 또한 유럽연합 내에 다른 파트너들과 협력 관계를 통해서 인공지능과 사이버테러 부분도 연구 중이다.

◇ 핵심 연구 과제 중의 하나인 자율 주행

○ 현재 핵심이 되는 연구 과제는 교통 그리고 모빌리티 로보틱스(운송공학)다. 갈수록 로봇 기술의 중요성이 높아지고 있기 때문이다.

○ 부지 공간의 협소함 때문에 차량을 활용한 직접 자율 주행 실험을 진행하지는 않는다. FZI는 단지 컨트롤 센터 정도의 기능을 하고 있으며 칼스루에를 중심으로 약 200km 길이에 달하는 자율주행 코스가 별도로 있다.

◇ 기업과 공공기관에 정보기술 분야 과학적 연구를 제공하는 연구센터

○ 독립 재단인 FZI 컴퓨터 과학 연구 센터는 35년 넘게 컴퓨터 과학 및 그 응용 분야에서 최고 수준의 응용 연구를 대표해 왔다.

FZI는 사회의 이익을 위한 혁신을 연구 및 개발하며 우수한 연구자들에게 전문적인 미래를 위한 독특한 발판을 제공하고 산업, 비즈니스, 과학, 협회 및 공공 부문의 파트너를 위한 연구, 교육 및 이전 시설이다.

○ FZI 과학자들은 시장, 기술 및 방법을 연구하고 비즈니스, 과학, 행정 및 정치 분야의 파트너를 위한 솔루션을 개발한다.

◇ 과학적 우수성, 실천된 학제 간 연구 및 광범위한 전문 지식 보유

○ FZI 프로젝트의 특별한 점은 컴퓨터 과학, 전기 공학, 기계 공학, 경제, 수학, 심리학, 법학 및 기타 여러 분야와 과목의 전문가들이 협력한다는 것이다. FZI 이사회의 22명 구성원은 전문적이고 과학적인 우수성을 바탕으로 총 5개 연구 분야로 분류된 학제 간 연구그룹을 지원한다.

분야	주요내용
응용 인공지능	인공지능(AI)과 사람 및 AI 엔지니어링 연구 AI 전용 하드웨어와 예측용 AI에 관한 질문 연구
기후 행동 혁신	대중교통, 인공지능의 적용, 운전 기능 및 보안 추가 개발 오픈 소스 및 오픈 데이터 연구
지능형 교통시스템 및 물류	에너지, 이동성, 생산, 공급 및 폐기 분야의 지속 가능한 솔루션 창출
안전과 보안 및 법률	중요 인프라의 복원력, 보안 관리, 법률 기술 및 (사후) 양자 암호화
디지털 참여와 민주주의	포용적이고 현대적이며 민주적인 형태의 디지털 참여뿐 아니라 디지털 민주주의의 기회와 과제 연구

○ FZI는 높은 국제수준의 비즈니스와 사회를 위한 혁신적인 응용 프로그램을 개발한다는 목표로 전략적 활동과 프로젝트 초기목표 달성에 집중하기 위해 연구 우선순위를 설정했다. 연구 우선순위는 FZI가 제공하는 판매 포인트 및 핵심 역량에 대한 분석뿐만 아니라 비즈니스, 과학 및 사회와의 지속적인 협력이다.

◇ 로봇운영체제 교육과 혁신 워크숍 진행

○ ROS(Robot Operating System)는 로봇 전용 오픈 소스 프레임워크다. 로봇 애플리케이션 개발을 용이하게 하고 재사용을 위해 자주 사용되는 기능을 캡슐화하는 일련의 소프트웨어 패키지, 라이브러리 및 도구로 구성된다.

ROS Industrial 회원으로서 ROS 프레임워크의 구성 요소를 적극적으로 개발 및 사용하며 다양한 교육을 제공하여 최신 연구를 실제 응용 프로그램으로 전환한다.

○ 혁신 워크숍은 새로운 충동과 아이디어를 창출하고 새로운 기술을 다루는 것을 목표로 한다. 창의성 기술의 도움으로 특정 질문에 접근하고 해당 주제에 대한 충동을 제공한다.

인공지능(AI) 분야에서는 DIZ I 디지털 혁신센터(DIZ I Digitales Innovationszentrum)와 함께 입문 워크숍을 제공하여 AI 방법 및 응용방법을 다루고 워크숍 참석자들의 가능성을 파악한다.

◇ 빠르게 변화하는 디지털 경제와 사회를 위한 노력

○ FZI는 기업 및 공공기관 파트너와 함께 심층적인 연구 프로젝트를 진행한다. 이를 위해 최신 정보기술 지식을 활용하여 기술 이전을 위한 실용적이고 우수한 솔루션을 개발하고 혁신을 촉진한다.

○ 경제와 사회가 디지털 변화를 형성할 수 있도록 하기 위해 FZI에서는 학제 간 전문가와 관리자를 훈련시킨다. 이로 인해 훈련받은 교육자는 학문적 경력을 쌓게 되며 경제, 사회 분야로 도약할 수 있게 되며 연구사업을 진행할 수 있게 된다.

○ FZI의 연구는 사회의 복지에 기여하는 것을 목표로 한다. 자신에게 중요한 사회적 문제를 제기하며 미래에 대비하고 지속 가능한 방식으로 그룹을 조직하는 것을 목표로 한다. 특히 비즈니스, 과학, 행정 분야의 파트너들과 함께 협력하며 직원과 자원을 책임감 있게 사용하는 것을 목표로 한다.

◇ AI 기반 원격 지원을 통한 자율 주행 지원 시연

○ 2023년 10월13일 바덴-뷔르템베르크 자율 주행 테스트 현장에서 원격 지원을 통한 자율주행 지원을 발표했다. 프레젠테이션은 KIT Science Week의 일환으로 KIGLIS 연구 프로젝트의 마지막 기간 동안 칼스루에 KIT Campus East에서 진행되었다.

○ KIGLIS는 인공지능(AI)을 활용해 광섬유 네트워크를 최적화하고 이를 통해 미래의 삶을 더욱 지속 가능하게 만드는 것을 목표로 하는 프로젝트이다.

○ 다양한 네트워크 단위로 인해 통신량이 많은 미래의 스마트 시티에서 네트워크를 보호하고 보장하기 위해 KIGLIS 프로젝트에서 자율 주행을 위한 다양한 방법을 연구하고 개발했다. 연구에는 LiDAR 및 카메라 데이터에 대한 AI 기반 압축 방법이 포함되어 있다.

연구된 방법은 자율 주행 테스트 분야에서 파트너사의 네트워크 인프라와 함께 성공적으로 시연됐다. 또한, FZI 정보기술 연구 센터에서는 원격 지원이 필요한 교통 상황인 코너 케이스를 식별하는 방법도 연구했다.

◇ 기초 연구기관이 아닌 응용연구기관의 정체성

○ FZI는 실제 산업 현장처럼 작업이 진행되고 있는 곳들이 많아 공장 견학을 와있는 듯 실제 작업 과정도 볼 수 있다. 이는 기관의 중요한 핵심 업무 중 하나가 산학협력이기 때문이다.

산업계 학계 연구에서 나온 결과물이 산업 현장으로 전달되어 생산품으로 만들어져야 하다 보니 기술 이전이 기관의 핵심과제 중 하나다.

○ 현재 세계적인 모빌리티 산업의 핵심기술은 자율 주행이다. 자율 주행 기술의 발전은 인공지능이 어떤 방식으로 디자인되어 활용되는지와 실제 적용되었을 때 얼마나 효과적으로 작동을 할 수 있을 것인지가 핵심이다.

독일에는 자율 주행과 연관된 다른 연구기관들도 있고 실제 다양한 연구와 실험이 진행 중이다. 독일 내의 자율 주행 관련 연구시설 중에서는 규모와 기술력 면에서 가장 앞서가며 응용연구기관의 정체성을 표방하고 있다.

◇ 실험실 중에서 가장 규모가 큰 리빙랩 서비스

○ 리빙랩은 로봇을 다뤄야 하는 곳이기에 가장 많은 공간이 필요하다. 로봇 디자인부터 최종 마무리 과정인 생산까지 리빙랩에서 이루어진다. 3D 프린터의 도움으로 다양한 부품을 직접 생산해낸다.

○ 부품 생산에서 중점을 둔 연구과제는 로봇과 인간의 시너지 효과이지만, 최우선으로 고려하는 가치는 안전이다. 모든 과정에서 안전이 가장 최상위에 자리 잡고 있다. 따라서 로봇을 직접 작동하는 기술자가 기계를 작동시키며 입을 상해를 예방하는 기술도 함께 연구되고 있다.

◇ 퓨처 모빌리티 랩에서 박사과정 한국인을 만나다

○ 퓨처 모빌리티 랩은 TKS라는 부서에서 맡고 있으며 테크니컬 코브니티브 시스템으로 불린다. 프로젝트의 중점은 자율 주행이다. 자율 주행이 큰 메인 과제이고 여기서 파생돼서 인프라 구조 또는 센서 관련 다수의 AI 프로젝트를 진행하고 있다.

○ 모빌리티 랩의 도시 동쪽에 있는 거리부터 남쪽에 있는 거리까지 시청에서 테스트베드로 지정받아 거의 모든 사거리마다 가로등에 센서나 카메라, 라이더 등을 달아서 컨트롤 센터로 모든 데이터를 라이브로 받고 있다.

○ 자동차 또는 사람이 지나간다면 가로등에 달려 있는 센서가 움직임을 포착하여 데이터를 보내주는 프로세스이며 이는 시청과 교통청의 협력을 받아 진행되고 있다.

○ 사람들의 사생활을 보호하자는 취지가 최근 추세이기에 자율 주행으로 인해 카메라에 개인이 찍히는 점도 법적으로 제한적으로 변하고 있다.

촬영을 위해서는 정부의 허락이 필요하며 찍힌 데이터에도 사람의 얼굴이 나오면 지워야 하는 복잡한 프로세스가 있다. FZI는 이런 문제점을 모두 해결하는 것이 목표이다.

◇ 스마트홈 시스템을 위한 인공지능 장난감 알렉사

○ 스마트홈이 많이 확산하는 이 시점에 가정 내에 어린아이들이 있는 경우 아이들과 대화하고 놀아줄 수 있는 인공지능 장난감 시스템을 준비 중이다. 2016년에 스마트 법이 등장하면서 블루투스를 통해서 이 인공지능 장난감과 소통을 할 수 있고 명령이 가능한 일을 시킬 수 있게 됐다.

▲ 인공지능 장난감 알렉사[출처=브레인파크]

○ 인공지능 장난감인 알렉사에게 문을 열거나 불을 꺼달라는 등의 간단한 명령을 할 수 있다. 이런 방식을 통해서 스마트홈이라고 하는 시스템을 갖추고 있는 가정에서 안전장치를 구현해 낼 수 있다.

○ 알렉사는 시스템 네트워크에서 관련된 모든 구성 요소에 대한 IT 보안에 주의를 기울여야 함을 보여준다. 장난감에는 앱과 통신할 수 있는 Bluetooth 인터페이스가 있다. 이 인터페이스를 통해 자신의 오디오 파일을 알렉사에 로드할 수 있다.

□ 질의응답

- 실제 운영체계 안에서 취약점이 존재할 테고 해킹의 우려도 있을 텐데 대비하있지.

"이 기계는 이 공간 안에서만 사용할 수 있다. 어떤 시스템이나 취약점은 다 있을 수밖에 없다. 그 부분을 계속해서 발전시켜 나가는 것이 우리가 할 일이다."

기계와 사람과의 상호작용이라는 것의 의미는.

"인지학이라고 하는 용어가 있지 않나. 로봇을 사용하는 기술자들이 10명이 있으면 10명 다 각자 성향이 다르다. 일하는 방식도 다르고 그 사람들의 특성에 맞춰서 같이 일을 해나가는 것이다."

- 혹시 연구 과정 중에 자체적으로 개발한 것은.

"우리는 일종의 실증 연구개발 플랫폼으로 외부에서 사들이는 기계 장비를 갖추고 있는 곳이다. 센서나 부가적인 부품을 더해 최종 상품을 만들어 낸다. 기계 장비의 정비 관리 부분에 있어서 얼마큼 기계 장치를 이용해서 쉽게 해낼 것인가 하는 부분들은 실제 여기서 개발된 기술이고 현장에서 활용하고 있다."

- 센서로 정보를 수집한다고 했는데 위성 정보로 데이터를 받는 방법은 없는지.

"위성 정보를 별도로 받아오지 않는다. 이후엔 독립적으로 운행할 수 있도록 최대한 로컬로 하려고 한다. 그래서 테스트베드라고 정해 구역에 센서를 부착해서 거기에 이동되고 있는 교통 데이터를 자동차를 이용하여 받아온다."

- 사람이 주행하는 데이터를 가지고 자율주행을 만든다고 했는데 구체적으로 그 데이터가 어떻게 자율주행을 만드는 데 있어서 사용되고 도움이 되는지.

"완전히 자율 주행으로 가는 길로는 믹스드트래픽이라는 스텝이 있다. 중간에 차가 도로에 다니지만 몇 개의 차들은 자율 주행을 하고 몇 개의 차들은 직접 사람이 운전하는 시나리오가 있다. 자율주행하는 차들은 그동안 사람들이 주행하던 데이터를 가지고 저 차는 어떻게 어떻게 움직이겠다는 예측을 하는 형식으로 사용된다."

- 운전할 때 날씨 컨디션이 급변하는 경우에는 자율 운행의 방식이 달라지는지.

"많이 달라진다. 무조건 다시 자율 주행을 진행해야 한다. 그래서 자율 주행으로 가는 목표 중에 날씨가 안 좋아지면 멈추고 사람이 운전해야 한다는 조건이 설정되어있는 식이다. 차가 스스로 외부의 환경을 토대로 지금 날씨가 안 좋아지는 상황이므로 직접 운전이 필요하다는 알림을 보내는 식으로 운전 형태를 변경하도록 권고한다."

□ 참가자 소감

◇ 사회적 책임과 이익이 고려된 연구방법 접근

○ 해양교통 관련 분야의 실제 AI 모델을 적용한 로봇개, 자율주행 자동차 등을 실제로 볼 수 있어서 좋았다. 현재 우리나라 자율 주행의 기술적 비교를 할 수 있는 좋은 기회였다.

○ 매년 핵심과제를 선정하고 다음 해 그 핵심 과제 연구를 수행하는 부분이 체계적으로 느껴졌다.

○ FZI의 이런 연구와 개발 방향은 우리나라 AI 및 ICT 기술 발전에 중요한 시사점을 제공한다. 우리나라에서도 기술 발전을 추구하면서 사회적 책임과 이익을 고려하는 균형 잡힌 접근이 필요함을 시사한다.

◇ 외부 지원금으로 R&D 운영 모색

○ 공적자금 외에 다양한 외부 지원금으로 기관 자체 및 수요 기반 R&D가 이뤄지는 것은 우리나라에도 필요한 부분이라고 생각한다. 매년 크리스마스 영상 제작으로 시민 친화적 이미지 메이킹 부분은 재미 요소 중의 하나였다.

○ 자율 주행은 매우 주목받고 있는 기술 중 하나인데 그 중심의 센터에서 진행되는 기술 과정을 보며 발전을 위해서는 기술자들의 능력뿐만 아니라 데이터 수집을 위한 국가 등 공공기관의 협조가 중요함을 알 수 있었다. 기존 제품을 가지고 자신들의 연구를 한다는 점도 무척 개발자다운 부분이라 재밌었다.

○ 칼스루에시와 아우디 기업의 협조를 통해 자율주행 기술을 활용하는 데 큰 도움이 되었다는 것을 확인하였다. 우리나라도 국가적으로 과학기술 발전에 적극적으로 지원을 해줬으면 좋겠다는 생각을 했다.

◇ 지능형 교통시스템의 센서 기술과 벤치마킹

○ 자율주행 자동차를 연구하는 모습과 실제 도로에서의 데이터를 수집하는 모습, 연구 중인 로봇들을 직접 확인하면서 기술을 인간 삶의 적재적소에 적용하기 위한 고민을 많이 한다는 점이 인상 깊었다.

○ 인공지능 기술이 실제 기업에서 어떻게 활용되고 있는지, 인간에게 어떤 도움이 되고 있는지 알 수 있는 유익한 경험이었다.

데이터 수집은 인공지능 기술개발에 있어 가장 어려운 분야라고 할 수 있는데 자율주행 기술개발을 위해 허가를 받아서 실제 도로에서 데이터수집을 진행했다는 점이 인상 깊었다.

○ AI 기술이 자율주행 자동차부터 실시간 도로주행 네비게이션, 일상생활용품 등 곳곳에 녹아있는 모습을 볼 수 있었다. 기술이 적용되고 있는 현장을 직접 보면서 내가 배운 것들은 저기에 어떤 모양으로 쓰인 건지 생각했다.

○ 기술의 발전이 우리에게 가져다주는 편안함이 우리에게 주는 불편함(해킹, 개인정보 침해)에 대해서도 생각해 보게 했다. 앞으로의 기술은 우리의 삶을 침해하지 않는 안전한 방향으로 발달했으면 좋겠다.

◇ 기술개발을 위한 연구기관의 다양성 필요

○ 해당 연구기관을 방문하며 학업을 이론적 지식으로 습득했던 내용을 실제 산업 현장에서 적용하는 장비들을 볼 수 있었다. 특히 교통망에 대한 이해도를 높였고 여러 적용 사례에 대해 현장감 있게 접할 수 있었다

○ 개인 자율주행보다는 장시간 이동하고 시간에 민감한 물류 분야에서 자율 주행 기술이 적용되었을 때의 긍정적 효과에 대해 생각하게 되는 시간이었다. 특히 한국은 산간 지역이 많은 단점과 토지 면적이 좁은 점에서 물류 자율주행 도입에 이점이 있다고 생각된다.

○ 자율주행 Level5의 책임소재에 대한 의문은 해소하지 못하였으나 물류 자동화에 있어 많은 연구가 진행되고 있다는 점이 향후 자동화 분야에 많은 도움이 될 수 있으리라 생각했다.

○ FZI라는 독립적인 연구소가 운영하는 연구실 투어가 인상 깊었다. 자율 주행의 눈이 되는 센서를 라이더나 레이더로 실시간 관측해서 바로 객체를 탐지하고 분석하여 데이터로 저장하는 과정을 직접 확인할 수 있었다.