현재 전 세계적으로 인터넷과 정보기술은 거의 모든 산업에 적용되고 있다. 미래사회에서는 정교화된 기술이 거의 모든 산업에 접목되어 질 것이다. 인공지능이라고 불리는 새로운 기술이 인간의 삶을 얼마나 변화시킬지 기대가 된다. 

황인상 기자 his@

이보형 이화여자대학교 인공지능대학 사이버보안학과 교수의 행보가 화제다. 이보형 교수는 일찍부터 정보와 데이터를 구조화하는 것에 흥미를 느끼고 있었다. IA(인포메이션 아키텍쳐)라고 불리는 정보 구조도는 인간의 생각을 정리하는 방식과 비슷하다고 느꼈기 때문이다. 이보형 교수를 만나 자세한 얘기를 들었다.

인류의 모든 정보(콘텐츠)를 누가 지켜줄 것인가?
WWW(월드와이드웹)이 90년대 태어난 이후, 모든 회사가 만들기 시작했던 기업 웹사이트의 메뉴 구조도는 요즘 학생들과 직장인들이 마인드맵으로 생각이나 계획을 정리하는 것과 유사하다. 이보형 교수는 지난 수십 년 동안 데이터베이스 관련 기술과 CRM(고객 관계관리)을 다국적 기업들과 함께 정립해 나가면서 자신이 가장 아끼고 숨기고 싶은 정보를 보호하는 일에 자연스럽게 관심을 두게 되었다. 컴퓨터 시스템, 네트워크, 소프트웨어, 데이터를 보호하고 기밀성, 무결성, 가용성을 유지하는 데 중점을 두는 이 분야는 앞으로 미래사회에서 필수요소가 되리라는 것은 자명하다. 현대 사회에서 디지털 기술이 급속히 발전함에 따라 더욱 중요해지고 있는 분야 중 하나이다.

▲ 이보형 교수

이보형 교수는 “IT와 과학기술 분야는 언제나 그렇듯이 예상보다 빠르게 진화해 왔다”라면서 “지금까지의 저의 모든 연구와 실무 기업체 프로젝트 경험과 통찰력을 바탕으로 앞으로 사람들에게 가장 가치 있는 분야를 찾아서 연구하고 이바지하고 싶다”라는 소망을 밝혔다. 이 세상에는 우리가 상상할 수 없을 만큼 많은 정보가 있다. 날마다 홍수처럼 쏟아지는 정보를 처리하는 속도와 품질이 매일 향상되고 있다. 세상에 정보가 많아지고, 전 세계에 실시간으로 공유되고, 나의 개인정보가 배포될 기회가 많아지면 많아질수록 정보를 온전히 보호하는 것도 필요하다. 이보형 이화여자대학교 인공지능대학 사이버보안학과 교수는 “인공지능은 정보 생성에 혁신적인 기여를 한다.”라면서 “텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 융합콘텐츠를 자동으로 생성하고 수정할 수 있고, 자연어 처리 및 이미지 생성 모델은 풍부하고 창의적인 콘텐츠를 만들어낸다.”라고 설명한다. 인공지능은 사용자의 행동, 취향, 선호도를 학습하여 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 데 사용된다. 개인화된 추천 알고리즘은 사용자 경험을 향상시키고 사용자에게 보다 맞춤형 콘텐츠를 제공한다. 이미지 및 비디오에 대한 인공지능 기술은 콘텐츠를 자동으로 분류, 태깅하고 검색할 수 있게 만든다. 또한, 인공지능은 콘텐츠의 분석을 통해 어떤 플랫폼이나 채널에 어떤 콘텐츠를 배포할지를 결정하는 데 도움을 준다. 이를 통해 콘텐츠 제작자들은 효율적으로 타겟에게 콘텐츠를 전달할 수 있다. 이보형 교수는 “더 나아가 생성형 인공지능 기술은 챗봇을 통한 상호 작용을 향상시키고, 사용자들과의 대화를 통해 정보를 전달하거나 서비스를 제공하는 데 활용된다. 정보가 누적될수록 인공지능은 융합콘텐츠의 창조, 전달, 상호 작용, 개인화 등 다양한 측면에서 혁신을 이끌 것이다”라면서 “이러한 발전은 가상 현실(VR) 및 메타버스 환경에서 사람들의 개인정보를 보호하면서 동시에 개인화된 경험을 제공하는 데 활용된다.”라고 부연했다.

보호해야 하는 또 다른 소중한 것들 : 인간의 건강한 삶을 위해
IT 정보보안은 정보기술 (IT) 시스템과 데이터를 보호하기 위한 활동들을 포괄하는 개념으로 네트워크, 시스템, 소프트웨어, 데이터베이스 등 다양한 영역에서 적용된다. 이는 기업이나 조직이 소유한 정보 자산을 보호하고, 기밀성, 무결성, 가용성 등의 핵심 보안 속성을 유지하는 것을 목표로 한다. 이보형 교수는 “인간의 신체는 신경망으로 이루어져 있으며 신호를 처리하는 과정에서 외부의 침입을 받으면 질병에 걸린다. 컴퓨터나 디지털 정보가 해킹되거나 손실되면 정보가 손상되어 본래 기능을 못 하는 것과 같은 이치다. 뇌의 신호 해석 및 해독하는 방법을 IT 정보보안 프로세싱을 도입해서 바이러스를 해독하는 이치로 생각할 수 있다.”라고 설명했다.

인공지능은 뇌의 복잡한 신호를 해석하고, 이를 통해 사용자의 의도나 명령을 이해하는 데 사용된다. 예를 들면 뇌가 신체의 고유한 신호를 사용하여 개인을 식별하는 기술인 생체 인식 기술은 지문, 홍채, 얼굴인식 등을 포함한다. 이러한 기술은 정보보안에서 접근 통제 및 식별과 관련된 기술과 같은 개념으로 활용될 수 있다. 뇌 영상 분석:기존의 뇌 영상 기술인 fMRI(기능적 자기 공명 이미지) 및 EEG(전자뇌파)와 같은 기술은 뇌의 활동을 측정하는 데 사용된다. 인공지능은 이러한 뇌 영상 데이터를 분석하여 특정 작업이나 진단과 관련된 패턴을 식별하고 해석하는 데 활용된다.

뇌-기계 인터페이스 (Brain-Computer Interface, BCI):BCI는 뇌 활동을 측정하고, 인공지능은 BCI의 데이터를 처리하고 해석하여 실시간으로 뇌 신호를 제어 가능한 동작으로 변환할 수 있다. 신경망 및 딥러닝은 뇌의 신경 회로 구조에서 영감을 받은 모델링 기법이다. 뇌의 학습 과정을 모방하여 기계가 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하도록 돕는 데 활용된다. (뇌 영상 및 생체 신호 분석을 통해 인공지능은 신경학적 질병의 조기 진단과 효과적인 치료 방법에 관한 연구를 지원한다) 이보형 교수는 “이러한 방법들을 통해 인공지능과 정보보안 프로세싱을 적절히 매치시켜서 뇌과학 연구에 이바지하고, 인간 뇌의 동작 원리를 이해하고 응용하는 데 활용될 수 있다”라면서 “장애인을 위한 보조 기술이나 신경 퇴행성 질환 환자들을 돕는 데 이바지할 것이라고 기대하고 있다”라고 덧붙였다. NM