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어제 아침, 백두산의 중국 쪽 부분이 세계지질공원으로 등재가 되었다는 기사를 봤습니다. 그런데 등재 신청을 한 곳이 중국이고 등재된 이름도 중국명인 '창바이산'(장백산)이라고 합니다. 실제 세계지질공원 등재를 먼저 신청한 것은 2019년 북한이었는데 그때는 후보에 오르지 못했고 1년 뒤인 2020년 중국이 신청한 것이 선정된 것이라고 합니다. 이런 이력을 이번에 처음 알게된 것이나 그동안 백두산을 우리의 산으로 생각은 하면서도 아무런 관심을 가져보지 않았다는 것 때문에 부끄러워졌습니다. 그래서... 백두산에 대해 조금 조사를 해 봤습니다. 미안한 마음에... ^^;

백두산은 옛부터 우리 민족의 정기가 깃든 영산(靈山)으로 여겨져 왔습니다. 삼국유사에 나오는 건국신화를 보면 하느님의 아들인 환웅이 풍백, 운사, 우사와 함께 3000의 신하들을 이끌고 하늘에서 내려와 태백산(현재의 백두산) 신단수 아래에 자리를 잡고 신시(神市)라 했다고 나옵니다. 이후 곰과 호랑이가 등장하는 단군 설화 (웅족과 호족을 상징하는...)가 이어지죠. 이렇듯 백두산은 우리나라의 기원을 얘기하는 배경으로 등장할 정도의 중요성을 가지고 있으니 애국가 맨 첫소절에 '동해물과 백두산이~'라는 문구가 들어가는 것이 이해가 됩니다. 

백두산은 남북한을 통틀어 가장 높은 산 (해발 2744m)로 같은 화산인 제주도 한라산(1950m)과 함께 한반도의 남(한라산)과 북(백두산)을 대표합니다. 백두산의 '백(白)'은 1년 중 8개월 가량이 눈이 덮혀 있어 정상부가 하얗다고 해서 이렇게 불렸다는 설이 있습니다. 정상에 있는 천지는 동북아시아 최고도에 있는 최대의 칼데라 호수인데, 둘레가 14km, 직경 3.8km, 깊이는 평균 213m, 최대 384m에 이른다고 하죠. (참고로 서해와 남해바다의 평균수심은 각각 44m, 101m 수준입니다)  백두산이 워낙 넓게 퍼져 있다보니 전체 면적의 3/4는 중국 쪽에, 1/4은 북한 쪽에 있고 천지(호수)는 54%가 북한 쪽 영역에 있다고 합니다. 

최근 백두산의 분화 가능성에 대한 이야기가 많이 나왔었습니다. 백두산은 화산활동이 진행되고 있는 활화산이죠. 역사적으로 보면 대규모 분화가 9세기, 10세기에 각각 있었는데 946년에 있었던 대분화 때는 어찌나 폭발 규모가 컸는지 화산재가 멀리 일본의 홋카이도까지 날아갈 정도였다고 합니다. 그래서, 실제로 과학자들은 백두산이 폭발하게 되면 그 여파가 엄청날 것이라고 걱정하고 있습니다. 가장 최근의 분화는 1925년에 있었다고 합니다. 이 때문에 100년 주기설을 주장하는 분들이 2025년, 즉 내년에 폭발할지도 모른다는 주장을 펼치기도 했습니다. 언젠간 분화할 거라는 것에는 대부분 이견이 없는 것 같습니다만, 뭐 자연에 정밀한 타이머가 있는 것도 아니고... 당장 그렇게까지 우려할 필요는 없을 것 같습니다. 지속적으로 위성 등을 통해 관찰하고 있는 기상청에서도 그렇게 판단하고 있는 것 같습니다. (기사, 영상) 

이런 것을 생각하면 어쩌면 우리는 무관심으로 많은 것을 잃고 있는지도 모르겠습니다. 백두산이라는 지리적인 장소에 대한 관심 뿐만 아니라, 그 안에 녹아 있던 민족사의 여러부분들까지 말입니다. 우리가 누구인지, 어디서 왔는지와 같은 근본적인 것에 대한 관심과 질문이 어느 때보다도 더 필요한 때인 것 같습니다. 이제부턴 공부해야겠습니다!!!

  

인공지능 관련 뉴스

NIPA에서 의료AI를 병원-기업 간의 갑을 관계가 아니라 기업 중심의 사업으로 자리를 잡을 수 있도록 확장해 나간다는 계획을 발표했습니다. 의료라는 영역의 특수성 때문에, 이제까지의 사업방향이 병원과 의사가 핵심축이 되고 거기서 필요로 하는 것을 AI기업들이 개발하는 갑을 관계 형태의 진행이 많았는데 이를 탈피하는 사업 영역을 개척하겠다는 것이죠. 그 첫번째 대상으로 글로벌에서도 수요가 많은 '디지털 치료제'를 꼽았고 관련기업들을 선발해서 이들이 해외 진출을 잘 할 수 있도록 지원할 에정이라고 합니다. (기사)

(기사, 선언전문)

애플이 중국에서 판매하는 애플 기기에 중국 바이두의 AI모델 '어니봇'을 탑재하려는 논의를 진행하고 있다고 합니다. 중국인들의 애플 사랑은 잘 알려져 있죠. 하지만 , 최근 미중간의 갈등으로 인해 중국 내 판매가 급감하고 있는 것도 한 이유일 것 같습니다. 그 때문인지 팀쿡 CEO가 급히 중국을 방문해 새로운 매장 개장 행사에 참여하기도 했죠.

전세계 시총 2위의 애플이, AI 역량 측면에서는 구글, OpenAI, 메타 등과 비교해도 열세라는 평가가 많았습니다. 게다가 워낙 'Open'과는 거리가 먼 곳이라 AI 생태계의 움직임과도 맞지 않았었습니다. 실제로 관련 연구 결과를 공개하기 시작한 것도 최근의 일이죠. 하지만, 모바일에서의 AI 도입은 거스를 수 없는 추세가 되고 있고, 결국은 Apple이 사업 방향을 전환하기로 한 것이 아닌가 하는 생각을 해 봅니다. 결국 이 시장은 혼자서는 독식할 수 없다는 판단을 이제서야 한 것인 셈이죠. 얼마 전 구글의 Gemini를 온디바이스 AI로 탑재하려는 논의 기사가 나온 것이나 10년 가까이 엄청난 투자를 해가며 진행한 애플카, 자율주행 연구를 포기하기로 한 것들도 연관성이 있을 것 같습니다. 다만, 자율주행을 연구하던 조직을 생성형 AI 쪽으로 전환하기로 했다는 얘기가 있었으니 자체 개발을 완전히 포기하진 않았을 것 같고... 뭔가 힘을 숨기고 새로운 혁신을 만들어내고 있을지도 모르겠습니다.   (기사)

KAIS 예종철 교수 연구팀이 원하는 성질의 화합물의 구조를 생성하거나, 화합물의 화학반응 및 독성 등의 특성을 동시에 예측할 수 있는 모델을 개발했습니다. 화학 특성값과 분자 구조 표현식 간의 상관관계를 함께 학습하고, 분자 표현식 학습은 컴퓨터 비전 분야의 다중 모달리티 학습 기법을 적용했다고 합니다. 신약 개발에 AI를 적용하려는 국내외 많은 시도가 나타나고 있습니다. 이번 같은 훌륭한 연구 결과가 산업으로까지 잘 연결되어 좋은 성과를 거두기를 기대합니다.(논문, 기사)

인공지능 기술

LATTE3D - Large-scale Amortized Text-To-Enhanced 3D Synthesis

LATTE3D는 NVIDIA에서 발표한 Text-3D 생성 모델로 복잡한 3D 개체를 단일 GPU 상에서 단 몇초만에 뚝딱 만들어낸다고 합니다. 해당 모델은 GPT를 사용하여 프롬프트를 규격화하고, 사전 학습된 네트워크로 한번 생성된 결과물의 잠재 벡터를 다시 사용하는 방식을  재사용하는 방식을 택했고 3D개체의 volume과 texture를 분할생성하는 방식으로 생성속도와 정밀함이라는 두 마리 토끼를 다 잡았다고 합니다. 생성된 결과물은 오픈USD(Universal Scene Description, OpenUSD) 기반 3D 워크플로우와 애플리케이션에서 사용할 수 있으며, 사용자가 손쉽게 텍스트만으로 원하는 3D모델을 순식간에 만들고 이를 가상현실, 게임 개발, 가상 시뮬레이션 등에서 활용할할 수도 있습니다. 

참고) 프로젝트, 논문, 영상

사진: LATTE3D 모델 네트워크 (출처)  

Wear-Any-Way: Manipulable Virtual Try-on via Sparse Correspondence Alignment

Wear-Any-Way는 알리바바 그룹 연구진이 공개한 패션 가상 착장을 위한 기술입니다. 

기존에도 전시회 같은 것을 가보면 많은 유사한 서비스를 제공하는 AI기업들이 있었습니다. 인물의 사진과 입혀보고 싶은 옷 이미지를 선택하면 기존 사진에 자연스레 옷이 입혀진 결과 이미지가 나오는 방식이죠. 일부는 인물의 자세를 키포인트를 움직이는 방식으로 바꿀 수 있도록 하는 변화를 주기도 했었습니다. 그렇지만 대부분은 여기까지가 끝이었죠. 

이와는 달리 Wear-Any-Way 모델은 사용자가 착장 스타일을, 포인트 기반 제어와 이를 이용한 사용자 상호 작용을 통해 조작할 수 있도록 해 줍니다. 마우스 클릭이나 드래그와 같은 단순한 상호 작용을 사용해 소매를 말아올리거나 옷이 덮히는 분위를 조절하거나 상의가 열린 정도를 조절하는 것과 같은 세부적인 것을 지정할 수 있다는 거죠. 뿐만 아니라 대부분의 가상 착장은 동일한 질감의 단일 의류를 대상으로 하는 경우가 많았는데 Wear-Any-Way같은 경우에는 복잡한 질감, 패턴, 그리고 복수의 의복, 복잡한 포즈 등을 다 지원한다고 합니다. 

참고) 프로젝트, 논문

VideoMamba

• 새로운 자체 증류 기술 - 광범위한 데이터 세트 교육 없이 시각적 영역의 확장 (입력 크기의 증가 가능)
• 단기 동작 인식에 대한 민감도 : 미세한 움직임, 세밀한 차이가 있는 단기 동작을 구별하는 능력 탁월
• 장기 비디오 영상 이해의 우수성 : 긴 영상의 해석 능력이 뛰어남
• 다른 양식과의 호환성 - 다중모드 상황에서의 견고성 입증 

  사진 : VideoMamba의 Framework (출처)

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