2025년 수소에너지·탄소 자원화·휴머노이드 로봇이 뜬다

수소에너지 활용을 위한 재생에너지 저장·변환 기술과 이산화탄소 자원화 기술, 인공지능(AI) 기반 휴머노이드 로봇 기술 등이 한국과학기술정보연구원(KISTI) 선정한 10대 미래 유망기술에 꼽혔다.
KISTI는 AI를 활용한 빅데이터 분석을 통해 향후 5년 뒤 크게 성장할 것으로 전망되는 10대 미래 유망기술을 3일 발표했다. 이는 최근 12년간 전 세계에서 출판된 과학기술과 인문·사회과학 분야 데이터 1600만건을 4500개 주제별로 네트워크 구조 정보, 연구 내용 등을 수치화해 예측한 결과다.
10대 미래 유망기술에는 재생에너지로 물을 전기분해해 수소를 생산하고 이를 연료전지에 활용하는 '재생에너지 저장·변환 기술'과 안정적인 나노흡착제를 활용한 '차세대 친환경 냉난방 시스템 핵심소재 기술', 이산화탄소를 포집해 바이오연료, 화학제품, 건축자재 등 유용자원으로 전환하는 '이산화탄소 자원화 기술' 등 온실가스 저감에 기여할 수 있는 에너지 기술이 가장 먼저 꼽혔다.
주행 중 급변하는 상황을 인식해 차량의 능동적 자세 제어와 안전을 확보할 수 있는 '자율주행 고도화를 위한 차량 제어 기술'과 딥러닝(심층 기계학습)을 활용한 이미지 처리·분류 기술 같은 'AI 기반 머신 비전 기술', 다양한 상황을 인식하고 대응할 수 있는 '휴머노이드 로봇 기술' 등 4차 산업혁명의 핵심으로 꼽히는 지능화 기술도 유망기술에 선정됐다.

그 밖에 구조물의 내구성을 높여 주는 '초고성능 콘크리트 기술'과 생물종 간의 상호작용 등을 연구하는 '생물다양성 연구', 전력 수송 시 손실이 적고 안정적인 '고압직류송전(HVDC) 기술', 이미지를 세분화한 스펙트럼 정보를 토대로 특정 대상이나 물질의 식별을 용이하게 해 주는 '초분광 영상 기술' 등이 꼽혔다.
이번 분석을 위해 KISTI 미래기술분석센터와 명지대 데이터사이언스 연구실은 빅데이터와 AI 기술을 이용해 비교적 높은 정확도로 기술의 미래를 가늠할 수 있는 딥러닝 미래예측모델을 개발했다. 이 모델을 바탕으로 2012년 기준 7년 뒤 고성장 기술군을 추출한 결과 예측 정확도가 86.7%로 나타났다. 이는 전문가 의견을 듣는 기존 델파이 기법(30%)보다 훨씬 높은 수준이다.
이준영 KISTI 책임연구원은 "딥러닝 기술을 이용한 높은 정확도의 예측 모델을 통해 국가 연구개발(R&D) 전략 수립에 기여할 수 있을 것"으로 기대했다.
[송경은 기자]