[더리포트] 일본의 인공지능 관련 특허 출원이 급증하고 있고, 특히 ‘머신러닝’ 분야가 두드러지고 있다.

최근 일본 ‘모노이스트’는 일본 경제산업성의 자료를 인용해 일본과 해외의 인공지능(AI) 관련 발명의 특허 출원 상황에 관한 조사 결과를 전했다.

조사에 따르면 지난 2017년 AI 관련 발명에 관한 특허 출원 건수는 전년대비 약 65% 증가한 3065건으로 나타났다. 이 중에서 머신러닝의 한 종류인 딥러닝 관련이 거의 절반(1419건)을 차지했다.

일본의 행보를 경계하는 입장에서는 머신러닝에 대한 관심이 클 수밖에 없다. 머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터를 통해 인간의 학습 능력과 같은 기능을 실현하려는 기술이다. 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측하며, 스스로 성능을 향상시키는 시스템과 알고리즘을 연구하는 기법이다.

AI 신경망. 머신러닝을 모아서 뇌처럼 작동하도록 꾸미는 신경망이다. (사진=픽사베이)
AI 신경망. 머신러닝을 모아서 뇌처럼 작동하도록 꾸미는 신경망이다. (사진=픽사베이)

그 한 예가 올해 나온 우울증 진단관련 연구이다. 아이의 불안과 우울증을 인공지능을 통해 알아낼 수 있다는 것이다.

미국 버몬트대학 아동가족 의료센터의 임상심리학자인 엘렌 맥기니스 박사 팀은 새로운 ‘머신러닝’ 알고리즘을 활용해 유아의 언어 패턴에 담긴 불안과 우울증을 감지할 수 있다는 결과를 얻었다.

연구진이 주목한 부분은 관찰이 힘들고 겉으로 잘 나타나지 않는 아동의 심리 상태 진단이다. '내면화 장애(Internalizing Disorder)'라고 불리는 이 불안 증세 및 우울증은 어린이 5중 1명꼴로 발생하는 것으로 알려졌다.

연구진은 참가자에게 스트레스와 불안감을 의도적으로 유발하는 사회적 스트레스 테스트(Trier-Social Stress Test, TSST)를 활용했다. 실험은 이렇게 진행되었다.

3세에서 8세 사이 71명의 아이에게 3분짜리 이야기를 만들게 했다. 아이들은 이야기가 얼마나 흥미로운지에 대한 평가를 받는다고 했다. 이 과정에서 연구진은 아이가 말을 하는 동안 엄격한 태도를 보이면서 중립적이거나 부정적인 피드백을 주었다. 아동에게 스트레스를 주고 누군가에 의해 평가받고 있다고 믿게 하기 위한 장치였다. 중간에 심리 상태에 영향을 주는 버저 소리를 울리게 했다.

연구진은 참가한 아이의 이야기를 녹음해 통계적 특징을 머신러닝 알고리즘으로 분석했다.

그 결과 8가지의 음성 특징이 감지되었다. 이 중 3가지 즉 낮은 음조, 반복적인 어조와 내용, 버저에 대한 고조 반응이 내면화 장애 결정과 관련이 있었다.

엘렌 맥기니스 박사는 “낮은 음조의 목소리와 반복되는 말은 우울증 특징과 비슷하다“며 ”이런 특징들이 우울증으로 고통 받는 사람들과 관련이 있다”고 밝혔다.

엘렌 맥기니스 박사가 진행한 이 머신러닝에서 한 단계 더 들어간 심층학습 분야가 딥러닝(Deep Learning)이다. 머신러닝이 일정한 답을 산출하면, 그 산출 값이 머신러닝에 의해 업데이트 되는 것이 딥러닝이다.

AI 기술은이 딥러닝 말고도 이미지 처리, 정보 검색 및 추천, 비즈니스 관련, 의학 진단, 로보틱스 등 다양한 분야에 적용되고 있다.

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