주권적 인공지능: 보조 기술과 핵심 디지털 역량 [KO]
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보조 기술과 주권 기금에 관한 논의, 유럽위원회의 기술 및 인프라 회복탄력성 촉구, 유로스택(Eurostack) 및 AI 대륙 행동 계획(AI Continent Action Plan)에 대한 이전 의견을 반영하여, 우리는 지정학적 맥락과 격화되는 글로벌 기술 경쟁을 모두 고려한 핵심 디지털 역량 구축에 관한 공개 제안에 참여했습니다. 본 의견서는 AI 기반 보조 기술, 공공 기술, 인간 연결 기술 및 로봇공학 분야에 걸쳐 가치 사슬의 다양한 모델, 시스템, 구성 요소를 다루었습니다. 여기에는 대규모 언어 모델(LLM) 및 소규모 언어 모델, 비전-언어 모델(VLM), 3D 파운데이션 모델, 구현형 AI, 햅틱스 및 구동 기술, 시뮬레이션 환경 등이 포함됩니다.
본 의견서는 광범위한 기술 및 정책 생태계 내의 작업과 교류를 보완해야 합니다. 의료, 교육, 공공 부문에 걸쳐 보조 기술이 더욱 복잡해지고 모듈화됨에 따라 다음과 같은 다중 과제가 대두됩니다: 기존 환경 내 원활한 상호운용성, 자원 제약 기기에서의 배포를 제한하는 계산 요구사항, 다양한 인구를 대표하는 VLM 및 3D 파운데이션 모델을 위한 전문 데이터셋 접근성, 실시간 성능과 정확성을 유지하면서 복잡한 AI 파이프라인(감지 → 추론 → 실행 → 테스트 → 안전) 통합 등입니다.
관련 자료
OECD: 보조 기술 및 노동을 위한 AI (보고서 및 저장소)
WEF: 접근성을 위한 생성형 AI의 잠재력 (1, 2, 3, 4, 5, 6)
워싱턴, 접근성 위원회 및 기타 청문회: 생성형 AI와 접근성
1. 접근성 및 인지 능력을 위한 비전-언어 모델(VLM)
PaLI, Flamingo, OpenFlamingo, Segment Anything(SAM)과 같은 VLM은 시각 장애인, 자폐 스펙트럼 장애인, 인지 장애 사용자를 지원하는 실시간 시각 이해 및 자막 응용 프로그램에 유망함을 보여줍니다. 이러한 모델들은 트랜스포머 아키텍처와 크로스 어텐션 메커니즘을 활용하여 시각 및 텍스트 데이터를 병렬 처리함으로써 정교한 다중 모달 추론 능력을 가능하게 합니다.
이들의 배포는 에지 디바이스에서 실시간 애플리케이션에 적합한 최적화된 추론 시간을 달성하는 실시간 추론 파이프라인을 사용하여 즉각적인 시각적 장면 설명 및 객체 인식을 가능하게 할 수 있습니다. 또한, 이러한 시스템들은 통합 임베딩 공간과 어텐션 기반 융합 메커니즘을 통해 제스처, 이미지, 음성 언어를 통합하는 다중 모달 사용자 인터페이스를 지원합니다. 더 나아가, 시맨틱 장면 그래프를 통한 공간 추론 및 상황 이해를 통합하여 공공장소와 가정에서 상황 인식 도구를 제공합니다.
제안:
다양한 공개 데이터셋(저자원 언어 및 다양한 환경 포함)으로 훈련된 접근성 중심 VLM 지원, 특히 휠체어 내비게이션, 시각 장애 시나리오, 인지 접근성 맥락을 포함한 보조 기술 데이터셋에 대한 미세 조정에 집중
VLM 기반 보조 도구를 위한 API 개발 지원, 특히 환경 기반 정렬, 텍스트-장면 이해, 표준화된 REST/GraphQL 인터페이스 및 WebRTC 스트리밍 프로토콜을 통한 실시간 자막 기능을 가능하게 하는 도구
다언어 VLM 발전, 언어적 소수 집단 및 EU 내 소외 계층을 위해, 교차 언어 전이 학습 및 언어 중립적 시각적 표현 통합
2. 공간 추론 및 내비게이션을 위한 3D 파운데이션 모델
Point-E, Shape-E, DreamFusion, HoloAssist와 같은 3D 모델은 의미론적 장면 이해, 객체 조작, 실제 세계 3D 재구성을 가능하게 하여 차세대 자율 이동 보조 장치, 의족 내비게이션, 스마트 홈 인터페이스에 중요한 역량을 제공합니다. 이러한 모델은 신경 복사 필드(NeRF), 암시적 표면 표현, 포인트 클라우드 처리를 활용하여 2D 입력으로부터 상세한 3D 이해를 생성합니다.
기술적 아키텍처는 3D 생성 방법론에서 주목할 만한 발전을 보여줍니다. Point-E는 텍스트-이미지 변환 후 이미지-3D 변환으로 이루어진 2단계 확산 과정을 통해 3D 포인트 클라우드를 생성하며, 경쟁 방법 대비 약 600배의 속도 향상을 달성합니다. DreamFusion은 SDS(Score Distillation Sampling)를 활용해 2D 확산 선험 정보를 이용한 NeRF 표현을 최적화하는 반면, Shape-E는 조건부 확산 모델을 적용한 암시적 함수 표현을 통해 고충실도 3D 자산 생성을 구현합니다. 이 시스템들은 실시간 공간 이해를 위해 SLAM(동시 위치 추정 및 매핑) 알고리즘과 통합됩니다.
제안:
3D 어포던스 매핑, 맥락 오버레이, 공간 추론에 대한 연구를 우선시하여 신체 장애인을 지원하고, 촉각 피드백 합성 및 햅틱 렌더링 기술을 통합
실생활 보조 시나리오를 시뮬레이션하는 EU 전역 데이터셋 생성—실내 및 도시 공간에서 표준화된 데이터 형식(PLY, OBJ, GLTF)과 의미론적 주석을 통해 의수·의족, 가정용 로봇, 공간 안내 시스템에 배포 가능한 신뢰성 높은 3D 모델 훈련을 지원
기하학적 재구성과 의미론적 분할을 결합한 3D 장면 이해 파이프라인 개발을 통해 향상된 물체 조작 및 내비게이션 지원 구현
3. 적응형 대화를 위한 대규모 언어 모델(LLM) 및 소형 언어 모델(SLM)
GPT-4, Mistral, Phi와 같은 대규모 언어 모델과 소형 SLM(70억 미만 파라미터)은 적응형 추론 능력을 제공하여, 언어 또는 인지 장애를 포함한 다양한 인구 집단을 지원하는 보조 에이전트, 돌봄 동반자, 만성 질환 지원 시스템에 적합할 수 있습니다. 이러한 모델은 긴 맥락 이해 및 개인화 적응을 위해 최적화된 어텐션 메커니즘을 갖춘 트랜스포머 아키텍처를 활용합니다.
기술 구현 전략은 배포 효율성과 개인화 기능에 중점을 둡니다. INT8 및 INT4를 포함한 양자화 기법은 자원 제약 장치에서의 효율적 배포를 가능하게 하며, LoRA(저순위 적응) 및 QLoRA 미세 조정은 전체 모델 재훈련 없이도 맞춤형 지원을 제공합니다. 해당 시스템은 대화 기록 및 사용자 선호도 유지를 위해 32K+ 토큰까지 확장되는 맥락 길이를 지원하며, 다중 모달 상호작용을 위해 자동 음성 인식(ASR) 및 텍스트 음성 변환(TTS) 시스템과 통합됩니다.
제안:
모델 압축 기술, 연합 학습 접근법, 에지 컴퓨팅 최적화에 중점을 둔 농촌 또는 저연결성 의료 환경에 배포 가능한 오프라인 지원형 에너지 효율적 언어 모델 지원
파편화되거나 잡음이 섞인, 또는 모호한 사용자 입력을 이해할 수 있는 적응형 대화 시스템 개발 지원—포용적 상호작용 설계에 필수적이며, 강력한 오류 수정, 의도 명확화, 맥락 복구 메커니즘을 통합
개인화된 보조 추론 도구 촉진—지속적 학습 및 기억 증강 아키텍처를 통해 LLM이 사용자 선호도, 기억 단서, 시간에 따른 변화하는 요구에 적응할 수 있도록 지원
4. 구현형 AI, 햅틱스 및 구동
인지와 행동의 간극을 메우기 위해 AI는 정교한 센서 융합 및 제어 시스템을 통해 물리적 세계와 인터페이스해야 합니다. 이는 인간의 요구와 환경 변화에 실시간으로 적응해야 하는 로봇 돌봄, 웨어러블 보조 장치, 반응형 가정 환경에 매우 중요합니다.
기술적 구성 요소는 포괄적인 감각운동 통합 능력을 포함합니다. 다중 센서 융합 아키텍처는 RGB-D 카메라, IMU, 힘 센서, 촉각 어레이를 결합하여 풍부한 환경 인식을 제공합니다. 실시간 제어 시스템은 신속한 응답 시간을 달성하며, 내부 제어 루프는 고속으로 작동하고 안전이 중요한 애플리케이션을 위해 전체 시스템 사이클이 저밀리초 범위 내에서 응답합니다. 한편 머신러닝 기반 힘 제어는 부드러운 인간-로봇 상호작용을 지원합니다. 이러한 시스템은 최적의 성능과 반응성을 위해 에지 기반 처리와 클라우드 협업을 가능하게 하는 분산 컴퓨팅 아키텍처를 통해 작동합니다.
제안:
모듈형 구동 시스템, 웨어러블 햅틱스, 표준화된 통신 프로토콜(CAN 버스, EtherCAT, ROS) 및 상호운용 가능한 하드웨어 인터페이스를 결합한 촉각, 시각, 힘 피드백을 통합하는 센서 융합 아키텍처의 연구개발 지원
라이더(LiDAR), 열화상, 힘 센서를 비용 효율적인 임베디드 플랫폼(ARM Cortex, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi)에 통합하여 오픈소스 소프트웨어 스택을 활용한 보조 로봇 지원
인지 모델과 물리적 하드웨어를 통합하여 일상생활 지원을 입증하는 학제간 배포 파일럿을 장려하고, 표준화된 안전 프로토콜 및 인증 프레임워크를 포함
5. 안전한 훈련 및 평가를 위한 Sim2Real 환경
Habitat, Isaac Sim, Gazebo와 같은 시뮬레이터는 실제 환경 배치 전 보조 에이전트의 안전하고 확장 가능한 훈련을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 물리학적으로 정확한 시뮬레이션과 사실적인 렌더링을 제공하여 통제된 다양한 시나리오에서 AI 시스템의 포괄적 테스트를 가능하게 합니다.
시뮬레이션 기능은 포괄적인 AI 개발을 위해 설계된 고급 모델링 및 테스트 프레임워크를 포괄합니다. PhysX 및 Bullet을 포함한 고성능 물리 엔진은 정확한 객체 상호작용 모델링을 제공하며, 레이 트레이싱을 통한 사실적인 렌더링은 효과적인 시각 인식 시스템 훈련을 가능하게 합니다. 이러한 플랫폼은 다양한 시나리오 커버리지를 위한 절차적 환경 생성을 지원하고, 현실적인 상호작용 시뮬레이션을 위한 인간 행동 모델링을 통합합니다. 또한, 배포된 시스템의 원활한 시뮬레이션-실제 전환을 지원하기 위한 하드웨어-인-더-루프(HIL) 테스트 기능을 제공합니다.
제안:
보조 사용 사례(예: 낙상 감지, 주방 내비게이션, 의수 사용, 스마트 휠체어 경로 설정)를 중심으로 모델링된 연구자와 개발자를 위한 표준화된 API 및 클라우드 기반 접근 방식을 갖춘 개방형 EU Sim2Real 테스트베드 구축
건강, 가정, 공공 서비스 분야에서 안전한 AI 에이전트 개발을 가속화하는 공유 가상 벤치마크 생성하고, 표준화된 평가 지표 및 인증 프로토콜 통합
도메인 무작위화 기법 개발을 통해 실제 환경에서의 견고성을 향상시키고 시뮬레이션과 현실 간의 격차를 줄임
6. 어포던스 감지 및 구현형 지각
Ego4D 및 BEHAVIOR와 같은 데이터셋은 사물이 맥락 속에서 어떻게 사용되고 이해되는지를 모델링하여, 인간, 사물, 환경 간의 기능적 관계를 이해해야 하는 AI 시스템에 대한 훈련 데이터를 제공합니다.
이 데이터셋들은 상황적 AI 개발을 위한 포괄적인 특성을 제공합니다. Ego4D는 풍부한 시간적 주석이 달린 3,670시간의 1인칭 영상 데이터를 제공하며, BEHAVIOR는 상세한 객체 상태 변화를 포함한 다중 실내 장면에서의 100개 이상의 활동을 포괄합니다. 해당 데이터셋들은 YOLO 및 R-CNN을 포함한 객체 탐지 프레임워크와 동작 인식 모델과 효과적으로 통합되며, 인간-객체-환경 상호작용에 대한 향상된 상황적 이해를 위한 의미론적 장면 그래프 생성을 지원합니다.
제안:
장애가 있는 사용자(예: 휠체어 사용자, 저시력자)를 위한 실제 환경적 어포던스를 포착하는 데이터셋 큐레이션 노력 지원하며, 객체 속성, 접근성 기능, 사용 패턴을 포함한 포괄적인 주석 표준 적용
보조 기기 특화 객체 어포던스 식별 가능 모델 개발—예: 한 손으로 사용 가능한 양치질 도구, 침대에서 안전한 이동을 지원하는 손잡이 등, 생체역학적 제약 및 안전 고려사항 반영
보조 기기 맥락에서의 어포던스 이해도를 평가하기 위한 벤치마크 작업을 표준화된 지표 및 평가 프로토콜과 함께 생성
7. 표준, 테스트 및 규제 샌드박스
보조 AI의 배포는 포괄적인 테스트 프레임워크와 규제 감독을 통해 안전하고 상호 운용 가능하며 윤리적으로 준수되어야 합니다. 안전 기준을 보장하면서 글로벌 경쟁력과 공공 신뢰를 확보하기 위해 EU의 규제 샌드박스 작업이 중요할 것입니다.
규제 프레임워크 요구 사항은 책임 있는 배포에 필수적인 다중 준수 차원을 포괄해야 합니다. 시스템은 고위험 AI 시스템에 대한 EU AI 법 요구사항을 준수하고, 건강 관련 애플리케이션의 경우 의료기기 규정(MDR)과 통합되어야 합니다. GDPR에 따른 데이터 보호 준수는 민감한 건강 데이터에 대한 특별한 고려가 필요하며, 접근성 표준 준수는 EN 301 549 및 WCAG 2.1 AA 요구사항을 충족해야 합니다. 또한, 연결된 보조 장치의 경우 배포 라이프사이클 전반에 걸쳐 사용자 안전과 데이터 보안을 보장하기 위해 강력한 사이버 보안 프레임워크가 필수적입니다.
제안:
보조 및 구현형 AI 전용 규제 테스트베드를 (EU AI 법 및 향후 통합 표준에 부합하도록) 구축하여 안전성, 유효성, 윤리적 요건 준수 테스트를 위한 통제 환경을 제공
보조 맥락에 맞춤화된 안전성, 투명성, 편향 완화 테스트 프로토콜을 개발하며, 여기에는 적대적 테스트, 극한 사례 평가, 장기적 신뢰성 평가가 포함
공공 및 개인 보조 기술에 사용되는 소프트웨어와 하드웨어 플랫폼 전반에 걸쳐 상호운용성 프레임워크를 장려하여 공통 API, 데이터 형식 및 통신 프로토콜을 확립함으로써 벤더 종속을 방지하고 사용자 선택권을 보장
또한 보조 AI 시스템의 에너지 용량과 지속 가능한 운영 요구 사항을 고려할 필요가 있습니다. 많은 경우 이러한 시스템은 지속적인 작동을 필요로 합니다. 동시에 현재 AI 모델은 배터리 구동 장치에 과도한 전력을 소모하여 사용자 요구와 기술적 역량 간 격차를 발생시키고 있습니다. 배터리 잔량에 따라 모델 복잡도를 조정하는 동적 전력 스케일링 기술은 아직 미흡한 반면, 추론 스케줄링은 즉각적 응답 요구와 장기적 운영 요건 사이의 균형을 유지해야 합니다. 따라서 연구개발은 성능과 정확도와 함께 에너지 비례 컴퓨팅 프레임워크 및 예측 전력 관리 기술을 우선적으로 고려해야 합니다. 이러한 에너지 고려 사항은 특히 자원 제약 환경이나 지속적인 모니터링 및 지원이 필요한 환경에서 유용합니다.
구현 일정 및 자원 요구 사항
5~7년에 걸친 단계적 구현 방안을 구상합니다:
1단계 (1~2년차): 규제 프레임워크, 자금 조달 메커니즘 및 초기 연구 인프라 구축
2단계 (3~4년차): 핵심 기술 개발과 병행하여 시범 프로그램 및 테스트베드 배포
3단계 (5~7년차): 성공적인 시범 사업 확대 및 EU 회원국 전반에 걸친 광범위한 배포 달성
예상 예산 배분
핵심 AI 기술 연구 개발: 40%
인프라 개발 (테스트베드, 데이터셋, 표준): 25%
시범 사업 및 실세계 검증: 20%
규제 개발 및 준수 프레임워크: 15%
이 접근법은 공공 및 보조 기술 분야에서 EU의 입지를 강화할 수 있습니다.
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참고문헌
¹ 유럽 의회 및 유럽 연합 이사회. "인공지능(AI)에 관한 유럽 접근법(AI 법)에 관한 규정(EU) 2024/1689." 유럽 연합 관보. 2024년 8월 1일.
² 유럽 의회 및 유럽 연합 이사회. "개인 데이터 처리 및 해당 데이터의 자유로운 이동에 관한 자연인 보호에 관한 규정 (EU) 2016/679 (일반 데이터 보호 규정)." 유럽 연합 관보. 2016.
³ 유럽 의회 및 유럽 연합 이사회. "의료 기기에 관한 규정 (EU) 2017/745." 유럽 연합 관보. 2017.
⁴ 월드 와이드 웹 컨소시엄 (W3C). "웹 콘텐츠 접근성 지침 (WCAG) 2.1." W3C 권고안. 2018.
⁵ 유럽 전기통신 표준 협회(ETSI). "EN 301 549 V3.2.1 (2021-03) 정보통신기술(ICT) 제품 및 서비스의 접근성 요구사항." ETSI 표준. 2021.
⁶ IEEE 컴퓨터 학회. "IEEE 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학회." 연례 학회 논문집. 2022.