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YTN라디오(FM 94.5) [YTN ON-AI RADIO]
□ 방송일시 : 2025년 12월 10일 (수)
□ 진행 : AI챗봇 "에어"
□ 보조진행: 김우성 PD
□ 출연 : 한국과학기술연구원(KIST) 김익재 AI·로봇연구소장

* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기를 바랍니다.



◆ 김우성 : 네. YTN 라디오, 온에어의 메인 토크 시간은 온 마이크 시간입니다. AI가 준비하고 AI와 같이 주제를 풀어나가는 방송이지만, 인간 전문가, 그리고 사람과 AI 사이에 균형을 통해서 더 정확하고 더 쓸모 있는 정보를 여러분에게 전달 드리고 있습니다. AI가 별의별 기술로 우리를 놀래키고 있지만, 삶에 어떤 도움이 되는가 궁금해하시는 분들 아직도 많습니다. 그런데 실종 소년, 실종 노인들을 찾아냈다는 뉴스들 들어보시면 "아 이건 정말 고맙네." 이런 생각도 있으시죠? 하지만 여전히 플랜카드 속에서 아직도 애타는 마음으로만 기다려야 하는 그런 실종자, 실종 가족들이 있습니다. 이런 것들을 찾아내는 데 AI가 굉장히 뛰어나다고 하는데요. 이 따뜻한 마음으로 차가운 기술을 잘 활용한 기적을 만들어낸 분, 한 분 오늘은 특별히 연결하겠습니다. 한국과학기술연구원의 AI 로봇 연구소 김익재 소장님 전화로 연결돼 있습니다. 소장님 안녕하세요.

◇ 김익재 : 네. 안녕하세요.

◆ 김우성 : 네. 제가 "따뜻한 마음으로 차가운 기술을 활용한" 이렇게 표현을 했는데 "실종자를 찾는데 AI 기술을 활용했다"라는 게 언뜻 보면 뭘 활용했는지 모르실 것 같아요. 소개 부탁드립니다.

◇ 김익재 : 예. 제가 수년 전에 인공지능 기반의 나이 변환 기술을 개발했고 지금도 고도화 중에 있는데, 첫 번째 사례가 38년 만에 가족을 찾는데 성공했던 케이스로 제게는 잊기 어려운 순간이었는데요. 저희가 개발했던 것이 기술이 실종 당시 얼굴을 현재 나이에 맞춰서 예측을 해서 그려주는 AI 기반의 얼굴을 생성하는 기술이었습니다. 실종자가 어릴 때 사라지면 수십 년이 지난 후에는 부모님조차도 얼굴을 알아보기 어렵지 않습니까? 저희는 이제 그분의 어린 시절 사진을 가지고 나이가 들면 얼굴이 어떻게 변할지를 예측을 해서 "현재는 이런 모습이 될 거다"라는 걸 예측해서 만드는 기술을 개발했고 그 기술을 통해서 당시 경찰청에서 활용을 해서 장기 실종 가족의 몽타주를 현재 나이로 바꿔서 제보를 받았는데 지인분이 닮았다라고 제보를 하면서 38년 만에 가족의 품으로 돌아가게 된 거죠. 그런 케이스를 볼 때마다 "AI가 단순한 기술을 넘어서 정말 사람의 삶을 바꾸거나 또는 가족을 다시 만나게 하는 데까지 활용될 수 있구나"라고 하고 굉장히 보람을 느꼈던 순간이었습니다.

◆ 김우성 : 네. 사람이 못하는 일이 있습니다. "아이를 나이가 들면 어떤 모습으로 보여줄까? 또 할머니나 어머니는 젊었을 때 어떤 모습일까?" 그거 많이들 봤거든요. 한동안 유행해서 굉장히 재미있게 봤는데 그게 아니라 잃어버린 가족을 찾는 데까지 이런 기술이 고도화돼 있다. 물론 이제 그 재미로 하는 것과는 차원이 다른 것 같습니다. 그 얘기는 저희가 뒤에 물어보고요. 얼굴을 인식하고 여러 가지 몽타주도 얘기하셨습니다만 이런 것들이 사실은 이 실종 수사나 범죄 수사 부문에서는 많이 쓰이던 거잖아요. 전문적으로 그리시는 분들도 있고 이제 "이게 더 활용 분야가 넓어지고 있다" 이렇게 봐도 되겠네요.

◇ 김익재 : 그렇죠. 실제 얼굴 인식을 가장 많이 쓰는 게 현재는 스마트폰에서 잠금 해제라든지, 내가 나를 인식시키는 인증하는 데 활용을 많이 하고 있는데,

◆ 김우성 : 맞아요. 저도 비밀번호 대신 얼굴로 들어가고 있습니다.

◇ 김익재 : 맞습니다. 보통 이걸 더 활용하면 사무실이나 회사 또는 아파트에 출입할 때 출입 통제로도 활용할 수 있죠. 다양하게 활용할 수 있는데 핀테크에도 쓰고 보안이나 여러 가지 분야에도 쓰이기는 하지만, 또 최근에는 "피지컬 AI"라고 해서 앞으로 로봇 시대가 올 텐데 그 피지컬 AI 시대의 로봇이 누군가를 인식하고 맞춤형 서비스를 하려면 누군가가 누구인지를 알아야 하기 때문에 중요한 역할을 할 수 있을 거라고 생각합니다. 제 생각에는 앞으로도 이 얼굴 인식이나 식별 기술은 누군가를 안다는 게 굉장히 정말 중요한 부분이기 때문에 활용도가 높아질 거라고 생각을 합니다.

◆ 김우성 : 맞습니다. 물론 뭐 또 거의 그에 맞는 보안도 다시 같이 병행하겠지만 얼굴만 이렇게 비추면서 들어가면 장 봐서 그냥 결제할 필요 없이 나오면 알아서 결제되는, 중국 같은 데서도 이미 많이 쓰고 있는 그런 거고요. 신기합니다. "얼굴을 알아본다"라는 게 요즘은 뭐 핸드폰 다 얼굴로 잠금 해제하니까 쉽게들 생각하시는데 이 얼굴 인식 혹은 카메라로 뭔가 사물을 인식해서 식별해내는 기술이 원래는 쉬운 기술이 아니었다는 거 아닙니까?

◇ 김익재 : 그렇죠. 초창기에는 얼굴을 인식할 때는 눈, 코, 입의 위치, 크기, 서로 간의 관계 이런 걸로 기반으로 맞추다 보니까 "얼굴이 항상 정면을 바라보고 있어야 된다"라는 제약 사항이 있었어요. 그러다 보니 또 유사한 사람이 많이 등장하기도 했고요. 그러다 보면 오인식이 굉장히 많아지는데, 그러다 보니 또 실제로 그런 얼굴 인식 기술의 활용도가 신뢰도가 떨어지면서 얼굴 인식이 실제로 쓰기 어렵다. 오히려 지문 쪽으로 많이 가게 된 거죠. 지문 인식에 대해서 근데 최근에 "딥러닝"이 기술이 계속 고도화되면서 딥러닝 기반의 피처(Feature)로부터 얼굴 인식하는 것이 굉장히 정확해졌습니다. 왜 그러냐 하면 한 사람의 얼굴이 얼마나 다양하게 변하는지에 대한 데이터도 많이 쌓였고, 실제로 또 굉장히 많은 사람 수의 데이터를 데이터베이스화를 해서 사람의 얼굴이 어떻게 변화가 변화무쌍하게 다양한지도 이런 딥러닝 모델이 학습을 하게 되어서 같은 사람일지라도 모자를 쓰거나, 어두운 데서 또는 변장을 일부 하더라도, 선글라스를 끼더라도 얼굴을 인식할 수 있게 되는 수준까지 올랐기 때문에 여러 응용 분야에서 활용되고 있는 게 아닌가 싶습니다.

◆ 김우성 : 예. <마이너리티 리포트>라고 여러분들 기억하실 겁니다. 톰 크루즈 지나가면 얼굴을 다 알아보고 카메라 감시 시스템이 움직이는데. 물론 이런 건 나쁜 면을 얘기하는 거고 좋은 쪽으로는 이런 것도 가능한가요? 그러면 얼굴을 AI로 딥페이크를 만들어서 범죄에 악용하거나, 모욕성 콘텐츠를 올리거나 하잖아요. 그런 걸 오히려 "이거 가짜야"라고 탐지해내는 것도 역으로 가능할 수도 있겠네.요.

◇ 김익재 : 그렇죠, 어차피 딥페이크를 생성하는 기술도 알려져 있는 방식이 있기 때문에 역으로 그런 것들을 통해서 탐지해 낼 수도 있고요. 또 얼굴을 아까 말씀하신 <마이너리티 리포트> 또는 그 <미션 임파서블>에 보면 얼굴 가면을 써가지고 얼굴을 변장해서 들어오는 케이스도 있는데 이런 경우는 rPPG라는 방법으로 이제 혈류 변화를 감지를 해서 실제로 이 사람이 가면을 썼는지 아니면 얼굴을 진짜 얼굴을 비추고 있는지 그런 것들도 확인하는 부분도 있고요. 만약에 얼굴에 너무너무 완벽하게 얼굴을 다 변장을 하고 갖고 왔다 하더라도 또는 목소리나, 걸음걸이 등으로 추가적으로 멀티 모달 융합으로 본인이 확인하는 방법도 나와 있으니까 본인이 인증하는 기술은 계속 고도화될 거라고 생각합니다.

◆ 김우성 : 예. 저희는 라디오 방송 기반해서 요새는 뭐 AI 유튜브로도 펼쳐 나가고 있습니다만 "이 목소리 보이스피싱 범죄 가려내는 기술로 쓸 만하겠다" 역으로 생각해 보면 그런 아이디어도 떠올랐습니다. 그런데 소장님께서 한국공학한림원 젊은 공학인 상도 수상하실 정도로 이쪽 분야에서 굉장히 뛰어난 과학자신데 이 분야를 이렇게 선택해서 "이만큼의 수준으로 끌고 오겠다라"고 한 계기가 있을까요? 저희는 이런 얘기를 지금 마음 편하게 하고 있지만 그간 이런 걸 연구하시느라 힘드셨을 것 같아요.

◇ 김익재 : 얼굴 인식을 하게 된 계기는, 원래 얼굴 자체를 관심도 많았고, 실제로 이제 뭐 보통 사람들이 떠오르는 인공지능은 말을 하는 챗봇, 글 잘 써주는 챗GPT 이렇게 생각하는데 저는 사람의 눈 역할을 대신하는 AI를 쪽의 연구에 큰 관심을 가졌다고 보시면 될 것 같아요. 그래서 실제로 이제 카메라에 들어온 영상을 보고 사람인지, 자동차인지, 강아지인지 구분할 수 있고 또 사람이라면 어떤 표정을 짓고 있는지, 과거에 봤던 것들은 뭔지 이렇게 찾아보는 게 굉장히 중요하다고 생각을 해서 그 부분에서 관심을 갖게 된 거고요. 그러다 보니 자연스럽게 아까도 말씀드렸지만 누가 누구인지를 구별하면 굉장히 서비스랑 향후 응용이 굉장히 클 거라고 생각을 했었습니다.

◆ 김우성 : 예. 우리 김익재 AI 로봇 연구소장님과 인터뷰를 나누고 있는데 이분 기사도 보면요. 잘 생기셨어요 눈으로 보는 거에 관심 가지셔도 될 것 같습니다. 그런데 사실은 이야기, 텍스트, 소리보다 눈으로 발견하는 게 실제 생활에는 더 밀접한 것 같습니다. 지금 전방에 우리 젊은 병사들이 부족하다고 해서 AI 카메라로 이제 국경을 감시하는 거죠. 그거 얘기하는데 지금 박사님 말씀하신 얘기가 다 들어 있잖아요. "군인인지 그냥 자연 현상인지 동물인지 다 보는 것까지 가능하다"라고 하니까 대단할 것 같고요. 무엇보다 앞서 저희가 이제 실종자 찾는 분야에서 점점 기적 같은 사례들이 나타나니까 더 반갑습니다. 장기 실종자를 3D 몽타주, 앞서 말씀하신 것처럼 마치 증명 사진처럼 정면만 보는 게 아니어도 찾을 수 있는 기술 이런 것들은 많은 분들한테 희망이 될 것 같습니다. 어떻게 전망하세요?

◇ 김익재 : 예. 실제 사람 얼굴은 지속적으로 변합니다. 변하는 요인이 아까 변장도 얘기하고 뭐 어떻게 요즘은 또 성형수술 같은 것도 있고, 또 그런 것도 있지만 기본적으로 나이가 들어가면서 얼굴이 변하는 부분에 대한 대응이 강해야 되고. 그렇게 하기 위해서는 AI를 통해서 어떻게 변화될지를 예측해 나가는 것도 그 변화에 대한 대응 전략이라고 생각을 하거든요. 그런 부분에서 지속적인 연구가 이루어져야 될 부분이 있고요. 그리고 실제로 실종자 같은 경우 예를 들면 실종이 장기 실종이 되어서 나이 변환 기술로 찾을 수 있다고 하지만 그 찾을 확률은 그렇게 높지는 않을 것 같아요. 왜냐하면 워낙 2~30년이 지난 거기 때문에, 그렇다면 우리는 근본적으로 이 문제의 초기 단계 그러니까 실종이 일어나지 않을 수 있는 기술의 부분에서 기술을 적용해야 되는 게 좋지 않을까라는 생각이죠. 그러면 결국은 "실종 신고가 왔을 때 골든타임 내에 어떻게 빠르게 찾을 수 있는가" 그런 부분에서 저희는 기술을 보고 있고 그 부분에 대한 연구를 지금 많이 하고 있는 상황입니다.

◆ 김우성 : 대한민국은 CCTV가 많이 펼쳐져 있고요. 구청 시청 관제 센터들이 있는데 뒷모습만 보고는 아무리 사람의 눈으로 봐도 못 찾는 경우도 있거든요. 근데 "AI로는 다양한 각도에서 그 아이 혹은 실종 가족의 초창기 초기에 발견할 수 있다" "이런 기술들이 지금 많이 발전돼 있다"라는 소개도 해 주셨고요. "사람의 얼굴을 보면 그 사람이 살아온 인생이 보인다" 이런 말이 있잖아요. 소장님 착하게 살아온 분들은 얼굴이 착해져 있을 거고요. 주로 화를 내고 나쁜 말만 하신 분들은 얼굴이 달라져 있어요. 그런데 제가 자료를 봤더니 기본 얼굴, 매력적인 얼굴, 비열한 얼굴, 이렇게 얼굴 형태가 있는데 아니 30년 지나서 어떻게 살았는지 모르잖아요. 그런데도 불구하고 지금 경찰청에서도 소장님이 개발하신 기술을 쓰고 있어요. 이건 어느 디테일이 적용되는 겁니까?

◇ 김익재 : 이게 아까 말씀대로 40대 이상부터는 살아온 얼굴에 살아온 방식이 얼굴에 드러난다고 얘기를 하는데, 뭐 저도 이제 나이가 들어가면서 그 부분이 어떤 부분은 옳다고 생각하고, 어떤 부분은 뭐 통계적으로 더 봐야 될 것 같기는 합니다. 그런 자료도 충분히 쌓이지 않았기 때문에. 저희가 경찰청에서 활용하는 몽타주 얼굴 인식 기술이 미세하게 컨트롤 가능한 부분에서는 뭐 이런 부분까지도 고려를 하긴 했습니다. 왜냐하면 어 몽타주를 처에 생성하고 난 뒤에 미세하게 "저 얼굴보다는 더 매력 뭐 비열하게 생겼다" 아까 말씀하신 대로 뭐 "얼굴이 굉장히 무섭게 생겼다" 이런 부분에 대해서는 그걸 변화하기가 너무 주관적인 의견이어서 변화하는 게 되게 어려운 부분이 있었어요. 그러다 보니 이제 몽타주를 만드는 데 있어서 시간도 점점 많이 걸리는 부분이 있었고 그래서 저희가 이것도 "AI로 말로만 해도 표정 변화를 인상을 바꿔주는 걸 기술을 한번 개발해 보자"라고 해서 저희가 한 200분들에게 한 천 장의 사진을 제공하고 각 얼굴 사진별로 각각의 한 사람에 대해서 무서운 정도 매력적인 정도 어려 보이는 정도 더 인상이 착해 보이는 정도 이런 거를 7점 척도 기준으로 매겨달라고 했어요. 그래서 그걸 데이터베이스를 했고 이를 기반으로 이제 얼굴 고유성을 유지한 채 "조금 더 무섭게" "어려 보이게"라는 수치적으로 저희가 바를 움직이면 그렇게 보이도록 변화시키는 기술도 개발을 했었습니다. 그래서 예를 들면 이 속성 중에 매력적인 얼굴 변화로 요청을 하면 더 얼굴이 더 매력적으로 보이게 하는 효과가 있어서 "다른 응용으로도 활용하면 좋겠다"라고 생각한 적도 있었어요. 그래서 예를 들면 요즘 "원격 미팅"을 하는데 내가 회의 성격에 따라서 더 진중해 보이거나 아니면 매력적으로 보이거나 뭐 이런 응용도 가능하지 않을까 하는 생각도 했었어요.

◆ 김우성 : 예. 저는 아내랑 영상 통화할 때 필터를 개발해 주셨으면 좋겠다는 생각도 들었습니다. 돈을 많이 벌었을 때의 얼굴과 벌지 않았을 때 얼굴이 달라질까 이런 것도 궁금한데 많이 궁금해하시는게 범죄자의 신상이 특정되지 않았을 때 몽타주를 그리잖아요. 그럴 때는 주로 쓰이는 옵션이 일단은 비열함인가요? 어떻게 봐야 됩니까?

◇ 김익재 : 아마 그래도 범죄를 저지르는 사람에 대한 이미지가 저희가 아마 굉장히 무섭거나 비열한 얼굴을 가졌다고 생각할 수도 있는데 실제 범죄자는 누구나 일반의 얼굴을 가지고 있기 때문에 거기에 대한 선입견보다는 목격자가 본 대로 그대로 묘사할 수 있는 것이 중요하다고 생각합니다

◆ 김우성 : 맞습니다. 강호순, 유영철 이런 범죄자들 얼굴 보면 멀쩡해 보이는데 정말 무서운 범죄를 저질렀으니까요. 이게 여러 가지 얘기가 있지만 앞서 얘기한 것 중에 하나만 저희가 다시 강조해서 여쭤보고 싶은 게 정확하게 얼굴 안면이 있고 뭐 아주 선명한 사진이 남아 있더라도 실종자를 찾기가 어려운 경우가 있는데 지금 안면 인식 또 정확히 말하면 AI와 고도화된 기술로 사람의 눈보다 더 뛰어난 눈 역할을 하는 이 기술을 개발하고 있는 소장님이신데요. 실종자를 찾는데 뒷모습이 있을 수도 있고, 그냥 걸음걸이인 영상만 녹화될 수도 있고. 한강 의대생 사망 사건 때도 뛰어가는 모습을 보고 그걸 분석하는 것도 초기적인 단계에 있었잖아요. 즉 얼굴 정보가 부족해도 영상 정보가 있으면 실종자를 찾는데 실마리가 더 좋아지는 상황이 될까요? 어떻게 전망해야 됩니까?

◇ 김익재 : 네. 실제로 우리나라 CCTV 보급률이 전 세계 상위권이죠. 거의 최상위권에 있고, 그 CCTV에서 웬만큼은 동선 궤적이 남을 수밖에 없습니다. 예를 들면 실종자가 신고되거나 실종자 외에도 내가 찾고자 하는 분이 있거나 이럴 때 CCTV에 몇 번은 꼭 등장할 수밖에 없거든요. 그랬을 때 CCTV에 등장하는 사람의 얼굴을 보면, 여러 케이스의 화면을 보면 얼굴은 잘 안 보입니다. 왜냐하면 그 CCTV 설치한 폴대가 한 5에서 6m 이상 설치가 되어 있고 실제 찍히는 거리가 무려 100m까지도 찍히는 경우가 있어요. 그러면 이제 10m, 20m를 넘어가면 얼굴이 되게 작아요. 거의 안 보입니다. 그 상황에서는 얼굴 인식은 어렵고요. 다만 그 사람이 등장했던 장면에 옷차림, 그다음에 몸의 체형 그리고 이동 속도, 걸음걸이 이런 걸로 동일한 사람을 찾을 수가 있습니다. 예를 들면 저희가 지금 최근에 찾았던 케이스도 80대 이상의 고령의 치매 어르신인데 집을 나서서 못 찾았다고 했는데, 그 집을 나서는 순간에 뒷모습이 아파트 입구에서 찍힌 게 있어요. 그걸로 얼굴은 안 나오죠. 옛 모습의 일부이기 때문에 그걸로 이제 CCTV에 근처 인근에 1500대 이상의 카메라에서 빠르게 입력을 했더니 한 2초 만에 빠르게 찾았었던 케이스인데요. 결국 우리도 사람이 동일한 사람을 멀리서 보면 제가 아는 사람이면 알아채잖아요. 그런 것처럼 실루엣이나 얼굴, 상하의 옷의 관계성이랑 이런 것들을 저희가 AI에 학습할 수 있도록 동일한 사람에 대해서 다양한 각도의 다양한 조명 환경에 다양한 옷차림의 이런 것들의 데이터베이스를 많이 확보를 했고요. 그리고 거리에 따라서 이동하는 것에 따라서, 해상도에 따라 어떻게 변할지를 AI를 학습해서 그것도 다양한 많은 사람들에 비교를 해보면 AI가 한 사람이 어떻게 변할지를 환경에 따라 어떻게 변하는지를 인식을 하게 됐고 그 결과로 지금처럼 빠르게 찾게 되는 케이스가 나왔습니다.

◆ 김우성 : 네. 수십 년 떨어진 이산가족, 실향민 또 해외로 입양되었던 가족. 이런 기술을 적용하면 정말로 예전에는 "찾을 수 있을까" 뭐 정말로 한강에서 바늘 찾기였다면 이제는 가능한 일이 된 것 같습니다. 끝으로 AI 로봇 연구소를 맡고 계시잖아요. 앞서도 휴머노이드, 즉 사람의 몸과 닮아서 사람과 같은 행동을 할 수 있는 피지컬 AI를 탑재한 로봇이 곧 가능하다, 이렇게 말을 하고 있는데 안면 인식까지 더해져서 사람과 상호작용을 한다고 하는데 많은 분들이 두려워하시는 게 있어요. "그러려면 내 얼굴과 가족들의 얼굴이 다 데이터로 제공이 돼야 되는데 아, 그게 오히려 위험하지 않을까" 누가 나를 미워하는 사람이 자기 반려 로봇한테 "쟤 괴롭혀줘" 이러면 어떡하지 이런 우려들은 있거든요. 그런 것에 대한 보완책들은 윤리적으로 어떻게 판단해야 될까요?

◇ 김익재 : 예. 굉장히 중요한 부분이고요. 그래서 이런 말씀해 주신 부분에 대해서는 방대한 데이터를 다루고 윤리나 인권 문제 우려하는 부분이 많죠. 그래서 기술을 개발하는 사람으로서 반드시 이 부분에 대해서 고민을 해야 되는 상황입니다. 그래서 뭐 예를 들면 얼굴 인식
이 범죄자를 찾거나 실종자를 신속하게 찾고 안전을 높이는 데 큰 도움을 주는 데 동시에 "내 얼굴이 원하지 않는 데 쓰이지 않을까" "오인식으로 잘못된 피해를 주지 않을까" 이런 문제 제기가 될 수 있죠. 그래서 저희는 이 문제를 세 가지 기준으로 접근을 하고 있는데요. 첫 번째는 목적에 제한을 두고 있습니다. 기술이 사용되는 목적을 공공 안전과 생명 보호에 엄격히 제한을 해야 되고요. 그래서 저희가 실종자 찾기 할 때도 실종 신고가 접수된 경우에만 경찰의 공식 절차를 통해서 구동하도록 돼 있고 그음다에 두 번째가 데이터의 최소화와 보호인데요. 필요한 정보만 최소한으로 쓰고 저장 기간이라든지 접근 권한을 명확하게 제한을 해서 누가 언제 어떤 목적으로 사용했는지 기록에 남기는 걸로 설계가 돼야 될 필요가 있고요. 그리고 마지막으로 오인식에 대한 안전 장치인데요. AI가 내린 결과를 최종 판단으로만 쓰지 않고 실제 전문가가 다시 검증하고 확인하는 그런 도구로 활용할 수 있도록 하는 게 원칙일 거라고 생각합니다. 그래서 기술이 어떻게 설계되고 어떻게 쓰느냐에 따라서 사람을 돕는 도구가 될 수도 있고, 불편과 불안을 줄 수도 있는데 저희는 이 기술이 사람의 권리를 침해하지 않으면서도 어떻게 안전과 생명을 지키는 데 쓰일 수 있을까를 고민을 계속하고 있습니다.

◆ 김우성 : 예. 역시 "세계 최고의 칼, 최고의 기술을 만들어서 수술실에서 허가된 범위 내에서 필요한 만큼을 쓴다"라는 이 기준이면 뭐 "조금 기술 발전을 위해서 데이터에 협조를 해줘도 되겠다"라는 국민들이 많을 것 같습니다. 오늘 귀한 시간 내주셔서 감사합니다.

◇ 김익재 : 네. 감사합니다.

◆ 김우성 : 네. 한국과학기술원 김익재 AI 로봇 연구소장이었습니다.

YTN 김세령 (newsfm0945@ytnradio.kr)

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