2017년 MIT 선정 10대 혁신 기술들-Ⅱ

현재보다 2배이상 효율이 높은 고온 태양전지 (Hot Solar Cells) 기술 [1]

- 현재 비교적 효율성이 떨어지는 것으로 알려진 태양전기 기술이 향후 에너지 효율이 높아지고 이에 따른 패널 보급이 확대되면 에너지 부족현상을 완화하는데 도움을 줄 수 있음

- MIT는 현재의 실리콘 태양전지보다 2배 이상 높은 효율로 발전이 가능한 태양전지를 개발 중이며, 일리노이 대학 (시카고 분교) 연구팀도 대기 중 이산화탄소를 연료로 변화할 수 있는 태양전지를 개발 중임 [2]

- 또한, 테슬라는 2016년 지붕타일과 분간하기 어려운 태양광 패널인 솔라루프 (solar roof)를 선보이기도 하였음 [3]

사물 봇넷 (Botnets of Things) 기술 [4]

- 봇넷이란 악성소프트웨어인 봇에 감염된 PC나 다양한 디바이스들이 네트워크로 연결되어 있는 형태를 일컬으며, 이러한 봇넷을 제어하는 서버로부터 공격명령이 하달되면 DDOS 등과 같은 특정공격을 수행하여 네트워크 상에 대규모 트래픽을 유발, 웹사이트 다운 등과 같은 사이버 피해를 야기함 [5,6]

- 이러한 봇넷은 앞서 언급한 사이버 공격 이외에도 사용자 클릭 수에 비례하여 광고비를 지불하는 구글 광고에 봇넷이 웹페이지에 포함된 구글 광고들을 반복적으로 클릭함으로써 구글을 포함한 인터넷 기반 광고모델 기반을 무너뜨리는 클릭 사기, 온라인 계정에 침입하고 대규모 컴퓨터 네트워크가 필요한 작업 수행을 방해하는 등 다양한 형태로 사이버 피해를 야기할 수 있음

- 향후 사물 인터넷의 확산은 IoT 기기들이 이러한 봇넷을 통한 광범위한 사이버 테러의 도구가 될 수 있으며, 실제로 최근에 봇넷을 구축할 수 있는 악성코드 미라이 (Mirai) 소스코드 공개 후 이에 감염된 IoT 기기 수가 급격히 증가한 사례도 있음 [7]

강화학습 (Reinforcement Learning) 기술 [8]

- 기계학습 기술은 크게 지도학습 (Supervised Learning), 비지도학습 (Unsupervised Learning), 그리고 강화학습 (Reinforcement Learning) 기술로 구분됨

강화학습은 “잘한 행동에 대해 칭찬 받고 잘못한 행동에 대해 벌을 받은 경험을 통해 자신의 지식을 키워나가는 학습법”으로 “자신과 환경과의 상호관계와 이에 따른 강화신호를 통하여 자신의 행동을 개선해 나가는 방법”임 [9]

현재 강화학습과 딥러닝 기법과의 결합을 기반으로 자율주행 차량 제어에 활용하려는 연구가 활발히 진행 중에 있음

기타 선정 기술들 [10]

- 마비 역전 (Reverse Paralysis) 기술: 척수를 포함한 중추 신경계는 말초 신경과 달리 한번 손상되면 복구 및 재생이 불가하며 이러한 종류의 마비 증상에 효과적으로 대응하기 위한 방법으로 바로 뇌에 직접 칩을 이식하고 이를 통해 척수를 거치지 않고 뇌 신호를 손과 다리에 직접 전달하는 기술을 말함

- 360도 셀카 (The 360-Degree Selfie) 기술: 360 카메라는 말 그대로 360도 모두 촬영 가능한 카메라로 2013년에 처음 등장하였음. 이러한 360도 셀카는 카메라 제조업체는 물론 가상현실(VR) 업계에서도 새로운 시장 창출의 기회가 될 것으로 예상

- 유전자 치료 2.0 (Gene Therapy 2.0) 기술: 세계적인 제약업체 GSK는 지난해 줄기세포유전자 치료제 ‘Strimvelis’ 시판을 유럽 당국으로부터 승인을 받는 등 최근 유전자 치료가 확산되고 있음. 유전적 희귀질환 치료 또한 머지않은 미래에 가능할 것으로 예상

- 인간 체세포 지도 (The Cell Atlas) 기술: 인간 체세포 지도 구축 프로젝트는 인체를 구성하는 방대한 개별 세포들을 최첨단 기술을 활용하여 일일이 기록하는 메가 프로젝트로서, 이 지도가 완성되면 인체의 특징을 보다 정확히 분석하고 이를 통해 새로운 의약품 개발에 적극적으로 활용이 될 수 있음

- 본 보고서는 2017년 MIT Technology Review를 통해 소개된 "10 Breakthrough Technologies 2017"[1] 기사 내용을 기반으로 작성하였음을 밝혀둡니다.