왼쪽부터 김태용 한전 디지털변환처장과 조명래 동신대 한의과대학장이 체결식에서 기념 촬영을 하고 있다

한국전력은 2019년 데이터사이언스연구소 설립 이후 축적해 온 전력 분야 빅데이터 분석 및 인공지능 기술을 활용해 동신대학교에 ‘딥러닝 기술* 기반 한약재 감별 알고리즘’ 개발을 위한 기술지원을 시행할 계획이라고 밝혔다.

한전과 동신대가 공동 개발을 추진할 딥러닝 기술 기반 한약재 감별 알고리즘은 녹용·당귀·천궁 등 일반인이 혼동하기 쉬운 한약재의 절편 이미지 데이터를 딥러닝 기법으로 분석해 원산지와 종류 등을 감별하는 기술이다.

한약재를 정확하게 감별하기 위해서는 유전자 및 성분 분석을 해야 하나 시간과 비용을 이유로 현장에서는 육안 감별에 의존하고 있어 전문가가 아니면 구별이 어려워 한약재 오용사고의 위험이 있다.

양사는 이번 딥러닝 기술을 이용한 한약재 감별 알고리즘 기술 개발을 통해 누구나 스마트폰을 이용해 손쉽게 한약재 원산지와 독성식물을 구별할 수 있어 한약재 오용에 따른 중독사고 예방 등 국민건강에 크게 이바지할 것으로 기대한다.

한전과 동신대는 알고리즘의 공동 개발을 위해 16일에 한전 본사에서 ‘딥러닝 기술 기반 한약재 감별 알고리즘 개발을 위한 데이터분석 기술지원 및 산학협력 양해각서(MOU)’를 체결했다.

이번 MOU 체결을 통해 한전은 한약재 이미지 빅데이터 분석 및 인공지능 알고리즘 개발 기술을 동신대에 지원하고, 동신대는 한약재 이미지 데이터 및 원산지 감별 전문지식을 한전에 제공해 알고리즘을 개발하기로 했다.

이날 체결식에는 김태용 한전 디지털변환처장, 동신대학교 조명래 한의과대학장 등이 참석했다.

김태용 한전 디지털변환처장은 “이번 한전과 동신대의 협약으로 한전의 전력 AI 기술이 우리 전통 한의학의 발전에 이바지하고, 앞으로 다양한 분야에서 한전과 지역사회와의 협력모델 확산에 도움이 됐으면 좋겠다”고 말했다.

조명래 동신대 한의과대학장은 “적절한 시기에 AI 영상인식 기술 전문가 그룹과 협업을 하게 됐다”며 “이를 통해 한약재 감별 기술의 발전과 한약재 품질 관리에 대한 신뢰도 제고 및 국민건강에 크게 이바지할 것으로 생각한다”고 밝혔다.

한전은 한국인에 최적화된 얼굴인식 딥러닝 알고리즘을 자체적으로 개발해 변전소 건설 현장 출입 통제 등 전력 사업에 활용하고 있으며, 1월 인터넷진흥원(KISA)으로부터 최우수 등급 인증을 획득하는 등 국내 최고 수준의 영상인식 기술을 확보하고 있다.

* 딥러닝 기술은 심층학습과 인간의 뇌 신경회로를 모방한 신경 회로망(neural network)을 다층적으로 구성해 컴퓨터가 다양한 데이터를 통해 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술이다.

김나래  keilbo@keilbo.com

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