퀄컴이 MWC 2015에서 보여준 새로운 기술들
퀄컴(Qualcomm)이라고 하면 보통 스냅드래곤등으로 유명한 AP를 만드는 회사로 알려져 있습니다. 조금 더 관심이 있으신 분들은 2G폰 때부터 Qualcomm 스티커가 붙어있던 모뎀과 통신계통 장비와 기술로 유명한 회사로 알 듯 합니다. 하지만, 퀄컴은 그보다 더 많은 분야에서 기술 연구를 진행하고 있고 실제로 업체를 통해 소개되기도 합니다. MWC 2015 부스에서 퀄컴의 새로운 기술을 만날 수 있었는데 개인적으로 인상적이었던 것들을 중심으로 정리를 해보겠습니다.
자동차와 VR 그리고 새로운 통신 환경
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퀄컴 부스에 들어설 때부터 가장 눈에 띄는 것은 자동차와 관련된 IoT를 시연하고 있었습니다. 마세타리를 들고 나온 것부터 인상적이었지만 안을 들여다보면 대시보드가 시원합니다. 거의 모든 처리를 스마트하게 처리할 수 있도록 되어있는 것이죠. 거기다 백미러에도 정보를 띄울 수 있게 처리해둔 점은 인상적이었습니다.
퀄컴도 VR에 관심을 쏟고 있었는데 단순히 VR 콘텐츠를 활용하는 것보다 AR과 연결해서 VR을 구현하는 모습이 인상적이었습니다. 스마트폰을 디스플레이로 활용하는 것과 함께 AR을 결합해서 좀 더 폭넓은 VR의 활용을 제안하는 모습입니다.
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퀄컴이기 때문에 확실히 5G는 물론 다양한 통신 기술에 대한 소개가 있었습니다. LTE와 WIFI를 연계해서 사용하는 방식이나 라이센스 주파수 이외에 언라이센스 주파수를 이용해서 통신환경을 개선하는 방법에 대한 기술도 지속적으로 연구되고 있었습니다.
WiPower가 보여줄 무선충전의 새로운 방향성
이번 MWC 2015에서 삼성이 갤럭시S6와 갤럭시S6 엣지에 새로운 무선충전 방식을 적용했습니다. WPC&PMA 방식으로 아직까지는 전용 패드를 활용해야하는 부분이 있습니다. 그에 비해 WiPower는 좀 더 사용성의 편리성을 제안하고 있습니다.
위의 이미지처럼 패드를 통한 직접 접촉이 아니더라도 어느정도 거리를 투과할 수 있기 때문에 책상 등에 내장이 가능해집니다. 해당 위치에 전용 배터리를 탑재한 기기를 올려두면 충전이 시작되는 것이죠.
충전 시간과 용량등에 대해서는 좀 더 정보를 모아봐야겠지만 일단 사용성 측면에서는 상당히 재미있는 가능성을 보여주고 있었습니다. qi(치) 방식이 주요한 현재에 또다른 무선충전 방식을 제안하는 것은 상당히 의미있으니 말이죠.
제로스로 인공지능을 활용한 실질적 편리
컬컴 부스에서 가장 인상적이었던 기술은 바로 제로스입니다. 카메라를 통해 인간의 눈처럼 사물을 인식하고 그걸 정해진 알고리즘으로 분석한 후 활용 가능한 형태로 바꾸어주는 기술입니다. 한번에 정해진 데이터만을 활용하는게 아니라 사용할수록 데이터를 모아 점차 발전한다는 것도 주목할만 합니다. 다만, 클라우드나 서버등으로 데이터를 쉐어하는 기능은 아직 지원하지 않더군요.
제로스를 활용한 이미지의 인식과 분류입니다. 카메라를 통해 인식된 이미지를 정해진 몇가지 카테고리로 나누는 것이죠. 위의 이미지처럼 시계를 가져다대면 실내, 사람, 손, 시계 등으로 자동 분류가 됩니다.
한번 더 다른 정물을 가지고 테스트를 해보면 실내, 과일, 오렌지 등으로 분류되는 것을 확인할 수 있었습니다. 준비된 이미지 이외에도 현장의 사물에도 의외로 높은 인식력을 보여주기도 했습니다.
이렇게 분류된 이미지들은 현재 전용뷰어를 통해 단계별 필터링과 소팅이 가능한 형태였습니다. 실내/실외, 과일/동물, 과일종류 등으로 다양하게 분류된 카테고리를 복수로 설정함으로 점차 원하는 이미지를 손쉽게 찾아주는 형태로 기능합니다.
제로스의 쉽게 생각하면 이미지별로 태그(tag) 입력하고 활용하는 느낌입니다. 하지만 그 과정이 인공지능의 인식으로 처리된다는 점이 인상적입니다. 이미 찍어놓은 수많은 사진들을 직접 태그를 입력한다면? 그 과정을 한번에 자동으로 처리해주고 활용할 수 있는 기능이기 때문에 바로 상용화를 기대하게 되는 기술이기도 했습니다.
다음은 제로스의 또다른 기능으로 필기를 텍스트로 변환해주는 기능입니다. 종이에 쓴 글을 카메라로 읽어들이고 그걸 텍스트로 변환하는 작업을 거치게 됩니다. 현재도 스캐너등을 통해서 적용하고 있는 기능이지만 다양한 필체등으로 아직까지 만족스러운 수준은 아닙니다.
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실제로 현장에서도 100%의 인식과 변환은 이루어지지 않았지만 상당히 높은 변환율을 보여주었습니다. 현장에서 바로 필기를 하고 테스트를 진행했다는 점과 개인의 필체가 다양하는 점을 감안해봐야 합니다. 하지만 자연 필체를 인공지능으로 처리하다는 점과 데이터가 쌓여가며 정확도가 높아진다는 점을 감안하면 상당히 기대되는 기술입니다. 현재 한글은 지원되지 않고 있다는 아쉬운 점이지만 위의 이미지 인식 기능과 함께 퀄컴 부스에서 상용화되고 발전되기를 기대하는 기술은 분명합니다.
적용이 기대되는 기술들
완성도가 궁금하지만 제로스를 통한 이미지 인식 등은 당장 찍는 것이 아니라 라이브러리 관리를 위한 방법으로 적용해도 상당히 좋을 것 같더군요. 퀄컴 부스에서 경험한 기술들을 당장 만나기는 어려울 수도 있습니다. 하지만 충분히 가까운 시일내에 만나볼 가능성이 있는 기술들을 살펴볼 수 있었고 적용되어 편리한 사용을 기대해볼 수 있었습니다.
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