미국 매사추세츠 공과 대학(MIT)이 발행하는 기술 잡지인 ‘MIT Technology Review’가 ‘2017년 눈여겨볼 혁신 기술 10가지’를 선정․발표했다.

 

1. 우회 신경(Reversing Paralysis)

척수에 포함한 중추 신경계는 말초 신경계와 달리 한번 손상되면 회복되거나 재생이 되지 않기 때문에 척수를 다칠 경우 손발의 운동 신경과 통증과 감각이 마비된다. 또한 치료가 불가능한데 이러한 환자를 위한 기술이 우회 신경 기술이다.

 

이 기술은 뇌에 직접 칩을 이식하고 이를 통해서 척수를 거치지 않고 뇌의 신호를 손과 다리에 직접 전달하는 기술로서 성공사례가 보고되어 향후 하반신 마비 환자에게 희망적인 기술이다. 

 

2. 자율주행 트럭(Self-Driving Trucks)

지난해 7월 독일의 다임러(Daimler AG)는 세계에서 처음으로 자율주행 트럭을 선보였다. ‘메르세데스 벤츠 퓨처 트럭 2025’(Mercedes-Benz Future Truck 2025)란 이름의 프로젝트를 통해 개발된 이 트럭은 당시 독일 마그데부르크 인근 아우토반(고속도로)에서 40여분간의 시험주행을 성공리에 마쳤다.

 

차량 공유 업체 우버(Uber)가 개발한 자율주행 트럭은 세계에서 최초로 상업용 화물 운반시스템을 운영하고 있다. 현재 우버는 하늘을 나는 자동차 사업 계획 ‘엘리베이트(Elevate)’까지 발표, 미래 교통수단 경쟁에도 뛰어들었다.

 

자율주행 트럭은 졸음운전을 하지 않기에 사고율도 적어 자동차로 인한 인명재해를 대폭 줄일 것으로 예상되고 있으며 유럽에서는 이미 자율주행 트럭 여러 대가 붙어서 달리는 플래투닝(Platooning․자율주행) 기술도 선보이고 있다. MIT는 5~10년 안에 자율주행 트럭의 고속도로 상용화가 가능하다고 전망 한다.

 

3. 얼굴 인식 지불(Paying with Your Face)

 

현대화 시대는 현금 대신 대부분 카드 결제가 이루어지는데 이 또한 승인 절차 등 소비자의 번거로움이 많아 향후 지불시스템은 얼굴로 결제하는 시스템이 주류를 이룰 것으로 보인다.

 

이미 아마존(AMAZON)에서는 생체인식 소프트웨어를 활용해 지불이 승인되는 얼굴인식 시스템에 대한 기술 특허를 출원했고, 중국 알리바바(Alibaba)에서도 유사한 기술을 시연했다. 

 

인식시스템은 지문, 홍채 등 다양하게 진화됐으며, 향후 어떤 인식을 통한 시스템으로 변화될지는 미지수이다. 

 

 

 

 

 

4. 실용적인 양자 컴퓨터(Practical Quantum Computers)

미국 NASA D웨이브 2X 양자컴퓨터

 

양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 1억 배나 빠른 계산을 할 수 있다. 기존 컴퓨터가 정보 처리를 ‘0’과 ‘1’을 이용해서 하나씩 계산했다면 양자 컴퓨터는 ‘0’과 ‘1’을 동시에 표현할 수 있기에 엄청난 속도로 계산한다. 현재 다수의 암호화 기술은 소인수분해의 계산상 난점을 활용한다. 대표적으로 공개키 암호화 기술, 즉 RSA를 들 수 있다. 

 

공개키 암호화 방식은 카카오톡, 텔레그램(Telegram) 등 메신저에 보안에 보편적으로 활용되는 표준 암호화 기법이다. 양자컴퓨터는 향상된 속도를 바탕으로 일반컴퓨터가 수백 년에 걸쳐 풀어야만 풀 수 있는 소인수분해 계산을 단시간 안에 끝낼 수 있다. 미국 NSA 등이 양자컴퓨터 개발에 막대한 예산을 퍼붓고 있다.

 

만약 암호 해독 용도로도 활용 가능한 양자컴퓨터가 구글의 전략대로 개발이 된다면 기존 암호 체계는 붕괴될 수밖에 없게 된다. 굳이 메신저 업체에 협조를 구하지 않더라도 암호화한 개인키를 해독함으로써 실질적인 감청이 가능해질 수 있다. 특히 양자컴퓨팅 기술이 미국 등 정부에 의해 개발이 완료되면 전 세계를 대상으로 한 감시체계의 작동이 이론상으로는 현실이 될 수 있다는 배경도 이와 관련이 깊다.

 

빅 데이터 분석 처리에 양자 컴퓨터를 활용하면 실시간으로 데이터가 분석되고 가공되어서 우리가 먹기 편한 정보로 제공될 것이다. MIT는 실용적인 양자 컴퓨터가 나오려면 4~5년이 지나야 할 것으로 예측하고 있다.

 

5. 360도 셀카(The 360-Degree Selfie)

 

360도 셀카는 말 그대로 주변 풍경을 360도 촬영할 수 있는 카메라다. 2013년께부터 선보이기 시작해 지금은 이미 많은 업체들이 제품을 내놓고 있는데 이중  삼성의 기어360처럼 VR용 영상을 촬영할 수 있는 기기도 출하하고 있다.

360도 카메라로 촬영한 사진을 VR 헤드셋으로 보면 마치 사진을 촬영한 장소에 서 있는 듯한 몰입 감을 맛볼 수 있다.  

 

하지만 360도 셀카에 대부분 뷰파인더와 디스플레이가 없는 것은 문제점으로 지적된다. 이를 보완하기 위해 카메라 제조업체들은 전용 앱을 개발해 스마트폰과 연계해 사용하도록 권장하고 있다. 시장 조사 기관인 퓨처리소스 컨설팅에 따르면 360도 카메라는 지난해 세계 카메라 출하량의 1%를 차지했으며. 올해는 시장점유율이 4%에 이를 것으로 전망된다.

 

360도 카메라 바람은 카메라 제조업체는 물론 가상현실 업계에도 새로운 시장 창출의 기회이며  가상현실 콘텐츠도 점차적으로 확장하는 동반효과가 일어날 예정이다.

 

6. 뜨거운 태양광 전지 (Hot Solar Cells)

친환경 에너지라 하면 태양광 발전이 우선적으로 손꼽을 수 있다. 그러나 태양광 발전은 효율성의 저하로 발전 효율을 높이는 것이 과제이다. MIT는 일반 실리콘 태양광 전지에 비해서 2배나 발전 효율이 좋은 태양광 전지가 개발 중이다.

 

앞서 지난해 10월 2일 미국의 태양광 업체 솔라시티(SolarCity)는 “세계 최초로 변환효율(태양광 에너지를 전기 에너지로 바꾸는 비율)이 22%에 달하는 태양전지를 시험 생산하는 데 성공했다”고 발표했으며, 같은 시기에 일본 태양광 업체 파나소닉은 22.5%의 변환효율의 태양전지를 개발했다고 발표했다. 한편 경쟁업체인 미국계 선파워는 자사제품의 X시리즈가 양산제품으로 선두주자라고 주장하기도 한다.

 

7. 유전자 치료 2.0(Gene Therapy 2.0)
 

최근 유전자 치료 2.0으로 많은 희귀 질환이 치료되고 있는데 이 유전자 치료 2.0으로 근 미래에는 암이나 심장 질환, 다른 여러 질병이 사라질 수도 있다.  
 

유전자 치료는 결핍 혹은 결함이 있는 유전자를 분자수준에서 교정하여 질병을 치료하는 것이다. 유전자 치료제로서 2012년 글리베라(Glybera)와 2015년 임리직(Imlygic)이 허가됨에 따라 새로운 유전자 치료방법에 대한 관심이 고조되고 있다. 

 

현재까지 유전자 치료제는 바이러스 벡터 이용한 기술이 주를 이루고 있으며 최근에는 아데노 부속 바이러스(AdenoAssociated Virus, AAV), 종양 살상 바이러스(Oncolytic Virus) 및 헤르페스 심플렉스 바이러스(Herpes Simplex Virus) 벡터를 이용한 연구가 활발히 이루어지고 있다.

 

또한 바이러스성 벡터의 문제점을 해결하고자 비바이러스성 벡터의 장점인 안정성, 면역원성, 반복 투여 가능성 등을 비교한 유전자 치료제 연구 개발이 수행 중이다. 약물 치료가 불가능한 유전질환의 경우 유전자 치료법이 마지막 희망이 될 것 이다.

 

8. 인간의 체세포 지도 (The Cell Atlas)

우리 인체는 실제로 어떻게 만들어지고 이루어졌는지를 촬영 관찰하는 ‘메가 프로젝트’가 계획되고 있다.

 

이 메가 프로젝트는 ‘인간의 체세포 지도’를 구축할 예정이며 만약 ‘인간 체세포 지도’가 완성되면 인체의 특징을 보다 정확하게 분석하는 데 큰 도움이 될 것이다.

 

여기에 수백 명의 뇌 데이터를 바탕으로 뇌를 180개의 부위로 나누어서 새로운 뇌 지도를 만들 계획도 있다.

 

9. 사물의 봇넷 (Botnets of Things)

봇넷은 악성코드에 오염된 PC나 다양한 디바이스가 네트워크로 연결된 것을 말하는데 이 봇넷은 공격 명령이 하달이 되면 DDoS 같은 대규모 접속을 유발해서 웹사이트를 다운시키는 등의 다양한 악의적인 활동을 하게 된다.

 

2000년에 처음 나온 봇넷이지만 악의를 가진 해커들이 사물 인터넷을 이용해서 봇넷을 형성한 후 이 봇넷을 통해서 공격하는 사례가 늘고 있다.

 

보안 카메라인 CCTV를 해킹해서 봇넷을 형성하고 1초에 무려 3만5,000번의 HTTP 접속 요청을 전송하는 DDoS 공격을 유발하는 사례나 웹캠 14만5,000대를 해킹해서 1초에 1TB의 트래픽을 유발한 사례도 있다. 이는 더 확산될 것으로 보이는데 많은 사물이 인터넷에 연결되는 사물 인터넷 시대가 오면 동시에 이렇게 해킹 공격의 도구가 될 수 도 있다.

 

미라이의 소스 코드가 공개되면서 더 많은 사물 인터넷 봇넷이 생겨날 가능성이 켜졌다. 실제로 2015년 리눅스 시스템용 DDoS 봇인 ‘리저드스트레서(LizardStresser)’가 공개됐는데, 올해 6월 기준으로 이를 기반으로 한 악성 코드를 사용한 봇넷이 100개를 넘는 것으로 파악됐다

 

10. 딥 러닝(Reinforcement Learning)

최근 딥 러닝(Deep Learning)이 핫한 단어로 등장하고 있다. 몇 년 전부터 기계학습(Machine Learning)이 일반인들에게 알려지기 시작하더니, 지금은 기계학습의 한 종류인 딥 러닝이 아예 기계학습이란 단어를 대체할 듯한 기세이다.

 

특히 구글이 딥 러닝 전문가 기업인 딥 마인드(Deep Mind)를 인수하고, 페이스 북이 딥 러닝 대가인 뉴욕대학의 얀 러쿤(Yann LeCun) 교수를 인공지능 센터장으로 모셔갔으며, 중국의 구글이라 불리는 바이두에서도 기계학습 분야의 스타 학자 스탠포드 대학의 앤드류 응(Andrew Ng) 교수를 모셔가는 등, 지금은 바야흐로 딥러닝 인재전쟁에 가까운 모습이다.

 

이미 우리는 작년에 알파고와 이세돌 9단의 대결을 통해서 딥 러닝으로 무장한 인공 지능의 괴력을 보았다. 이미 다양한 분야에서 인공 지능이 활약이 증가하고 있는데 인공지능의 진보는 날로 진화하고 있다.  


출처 : TIN뉴스