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스마일 인공지능사
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“설립근거 : 「기초연구진흥 및 기술개발지원에 관한 법률」 제14조, 동법 시행령 제16조

설립목적 : AI 융합 연구소는 「기초연구진흥 및 기술개발지원에 관한 법률」에 따른 (주)스마일스토리 기업부설 연구소로서 산업 발전에 기여함을 목적으로 한다.

인정번호:2018115980

미션 : Global No.1 AI 융합기술 구현

비전 : AI 융합 연구로 제4차 산업혁명 시대 국민의 삶의 질을 높이는 세계적 연구소”

설립배경 및 필요성

AI 융합 기술을 이용해서 변화될 수 있는 4차 산업혁명시대에 필요한 금융분야 뿐만 아니라 산업 전반에 걸쳐 거래내역을 통해 발생하는 데이터들의 보호에 대한 연구를 포함하여 해킹에 대비하고 기존 산업에서 활용하고 지식 생산자의 동기 부여 및 활성화 부분을 해결하고자 설립하게 되었다. 이에 대한 연구를 실행하기 위해 AI 융합이 실제 어떤 메커니즘으로 AI 융합이 이뤄지는지 구현하고, AI 융합 기술에서 채택한 기법을 적용하여 개인 정보 관리의 효율성의 제시가 필요하다.

디지털 플랫폼과 인공지능(AI)의 이해

최근 글로벌 핵심기업은 디지털 플랫폼(Digital Platform)을 구축하여, 자사의 디지털 역량(Digital Capability)을 중심으로 비즈니스 생태계를 이끌고 있다. 또한 발전된 인공지능(기계 학습)의 기술로 데이터를 분석하고, 이에 기반을 둔 상품 및 서비스를 개발하고 있다.
디지털 플랫폼은 파트너, 공급 업체 및 고객 커뮤니티가 사업적인 이익을 위해 디지털 프로세스 및 역량을 공유ㆍ개선ㆍ확장할 수 있는 비즈니스 중심의 프레임워크로 정의된다. 디지털 플랫폼의 의미는 디지털 역량을 통해 변화의 동인을 포착하고, 고객의 문제를 해결하는 것에 존재한다.
이러한 의미에서 전통적인 플랫폼과 디지털 플랫폼의 차이는 디지털 기술에 대한 전문성을 바탕으로, 이를 해당 산업에 적용하는 디지털 역량에 존재한다. 모든 조직이 디지털 플랫폼을 구축하여 비즈니스 생태계에서 리더의 역할을 수행할 수는 없지만, 모든 조직에는 현실적으로 디지털 플랫폼 전략이 요구된다.
기술 관점에서 디지털 플랫폼은 IT시스템, 소비자 경험, 사물인터넷, 데이터 및 분석, 생태계 기반 등으로 5가지 영역으로 이루어져 있다. 이러한 영역은 구체적으로 핵심시스템, 산업 운영 생태계 시스템 등의 다양한 하위 기술 요소들로 구성되어 있다.
최근에는 인공지능이 이러한 디지털 플랫폼의 5가지 기술 영역 중 핵심적이고 중심적인 데이터 및 분석 시스템을 대체하면서 작업을 수행하고 있다. 즉 인공지능은 기계학습(machine learning)기반의 새로운 데이터 및 분석 시스템이라고 이해 할 수 있다. 또한 인공지능은 디지털 플랫폼의 비즈니스 측면에서 타 영역과 시너지 효과를 내어 거래비용(탐색 및 공통비용) 감소와 품질 악화 방지 기능을 수행한다. 특히 인공지능은 필터링, 디지털 큐레이션 등에 활용되어 효과적ㆍ효율적인 디지털 플랫폼 구축 및 운영에 필수적이다.
이러한 인공지능(기계학습)은 데이터와 알고리즘에 의해 차별화가 이루어지고 있다. 하지만, 오픈소스를 통해 라이선스 및 공유되는 알고리즘 보다는 데이터에 더 의존적이다. 따라서 인공지능 활용될 수 있는, 사용목적에 맞는 품질이 우수한 데이터셋이 중요함으로 도메인의 특성 혹은 해결 하고자 하는 태스크(task)에 적합한 데이터를 직접 수집ㆍ생성하는 것이 바람직하다.

미국 인공지능이 활용되는 사례

(1) 많은 일들을 저비용으로 처리할 수 있게 해 줌

기존에는 사람들이 직접 수행해야 하던 일들인 육체적 정신적 노동들을 AI가 대신 해줌으로써, 비용을 절감할 수 있게됨. 자율주행차가 대표적이며, 로봇이 노동을 대신하고, 신문기사 작성과 음악 작곡 등의 일을 AI가 빠르게 수행할 수 있다.
■자율주행 기술 : 자율주행 자동차 / 열차 / 트럭 / 드론을 운행
■이미지 인식 기술 : ①(쇼핑)사진 안의 제품을 인식하고 온라인 쇼핑몰에서 해당제품을 찾아줌, ②(농업)농산품 규격에 따라 자동 분류하고, 밭의 작물 상태를 분석해 투여할 비료 양 등을 자동으로 결정, ③(상점)“Amazon Go”와 같이 고객이 집어 든 물건을 인식해 계산대 확인 없이 비용을 청구, ④(로봇)상점에서 찾는 물건을 로봇에게 보여주면 상품이 있는 위치를 안내해
주는 로봇, 주변을 돌면서 이상 여부를 점검하는 경비 로봇, 슈퍼마켓 선반에 물건 재고가 있는지 여부를 점검하는 로봇
■콘텐츠 생성 기술 : ①인터넷 정보를 토대로 신문 기사를 자동으로 생성, ②사진에 대한 설명 자료를 자동으로 작성, ③음식요리 동영상을 분석해 요리책을 자동으로 제작, ④글로 표현한 것에 가장 잘 부합하는 사진을 인터넷에서 찾거나 사진을 직접 만들어 냄, ⑤제품 개발시, 모양만 스케치하면 여러 재질과 색깔을 가상으로 덧입혀줘 제품을 미리 확인 가능, ⑥음악 작곡 및 영화 트레일러 등을 자동 제작, ⑦공개 소프트웨어를 활용한 새로운 프로그램의 개발

■미래 예측 기술 : 특정 국가에서 인기있는 동영상이나 기사가 다른 나라에서도 인기가 있을지 예측(언론), ② 개인의 생물학적 특성(스마트폰 터치 방법, 키, 걸음걸이 등)을 고려한 자동 개인인증(비밀번호 불필요), ③사람의 다음 행동을 예측해 이에 맞게 대응, ④혈액샘플을 통한 암 진단 및 손목시계로 측정한 심장박동 패턴 분석을 통한 심장마비 예측(헬스케어)

(2) 복잡한 시스템을 효과적으로 최적화 해 줌

많은 변수가 동시에 시스템에 영향을 미칠 경우, 사람들은 각 변수를 고려해 최적 방법을 찾기가 어려운데, 이런 문제들을 AI가 대신하여 최적화 해줌으로써 비용 및 시간의 절감이 가능하다. 여러경로 중 가장 빠른 경로를 찾아주는 네비게이션이 대표적인 예이며, 사물인터넷을 도입한 공장 운영의 효율화 등이 이에 해당한다.
■최적의 운전경로 계산 (네비게이션)
■축구 경기에서 최적의 선수 위치 계산
■사람이 개발한 소프트웨어를 더 빨리 실행될 수 있도록 프로그램 소스를 수정
■(구글의 데이터센터) 현재 서버에서 데이터 처리량이 많은지, 내부 온도가 높은지, 에어콘이가동 중인지 등 20개 이상의 변수들을 고려해 센터를 운영함으로써 전기를 20~25% 절약
■개인이 슈퍼마켓에서 장을 봐서 집에 갈 때, 제품 쇼핑 순서 등을 AI가 안내해 줌으로써 쇼핑시간을 8% 정도 줄일 수 있음

(3) 자연어를 이해하고 이를 토대로 번거로운 일을 편하게 처리해 줌

우리가 하는 말이나 문서를 이해하고, 이를 다른 형태로 전환하거나 번역, 요약, 수정 및 도표로 정리 등의 업무를 사람 대신 수행할 수 있다.
■말을 하면 이를 인식해 텍스트로 전환해 줌 (직접 타이핑보다 3배 빠름)
■이메일 내용을 이해하고, 이에 대한 적절한 답장을 자동으로 보내줌 (예. 구글 Inbox)
■긴 글을 읽고 중요 내용은 유지하면서 내용을 간단히 요약해 줌
■채용공고문의 편향성 및 부족한 부분에 대한 수정의견 제시
■보고서를 분류화하여 중요 내용을 일목요연하게 도표나 그래프로 표시

(4) 우리의 감정을 이해하고 사람들과 소통할 수 있음

AI가 대화나 글로부터 사람의 감정을 파악할 수 있게 되어, 사람들과 소통이 더욱 자연스러워지고 사람의 행동을 예측할 수 있게 된다.
■사람들과 상호 감정 교환이 가능한 로봇
■실시간 통역이 가능한 이어폰
■건강 기록을 검토하거나 상담소에 접수된 문자들을 분석하여 자살할 사람을 예측
프랭크 첸은 AI를 우리 생활에 활용하기 위해서는 우선 AI 툴을 공부하라고 하고 있다. 구글의 ‘텐서플로우’ 같은 AI 툴은 보통 오픈소스로 공개되어 있고 이를 활용하는 방법도 인터넷에 많이 소개되고 있으므로 이를 이용해 AI를 활용할 수 있는 방법을 공부하라고 조언하고 있다. 그 다음에 우리 생활에서 AI를 실제 업무에 적용해 볼 수 있도록 기회를 가지라고 한다. 즉, 엔지니어 아들이 오이 농사를 짓는 부모님을 위해 AI를 활용한 오이 자동 분류기를 개발했듯이 AI 기술을 실제 업무에 활용할 수 있는 기회를 찾고 직접 적용해 보라고 하고 있다.
AI가 4차 산업혁명의 핵심이라는 얘기는 많이 들었지만, 실제 그것이 어떻게 적용될지에 대해서는 막연한 생각만 했는데 본 동영상은 이에 대해 종합적으로 설명하고 있다. AI가 생각보다 우리생활 곳곳에 깊숙이 침범해 있는 것 같다.

산업부문 인공지능(AI)의 응용 및 개발

최근 년간 인공지능 기술이 큰 주목을 받고 2~3 있으며, 이러한 인공지능에 대한 강한 관심은 두 가지 이유로 해석될 수 있음.
◦하나는, 일부 소비자 제품에서 인공지능의 활용이 가능해 졌다는 점
◦다른 이유는, 지난 5년 동안 일부 분야에서 인공지능 기술이 큰 진전을 이루면서 점차 인간의 지능을 능가하고 있다는 것.
인공지능은 4차 산업 혁명을 주도하는 주요 기술이 될 것으로 예상됨. 지난 300년 동안 기술의 진보가 산업혁명의 주역이었음. 새로운 기술 혁신이 인공지능으로부터 시작되고 있음. 인공지능의 혁신은 이미 일부 영역에서 입증되었으며, 다른 많은 분야에서도 잠재적 기술 진보가 예상됨.
◦특히, 기계학습은 운영 프로세스를 최적화시키고, 제품 품질향상과 장비 유지 및 보수비용을 최소화함으로써 생산성을 향상시키기 때문에 기계학습 중심의 생산성 향상은 4차 산업혁명의 열쇠가 될 것임.
이에, 인공지능 기술을 개발하고 활용하여 제 4차 산업혁명을 일으키는 것이 정책 입안자들에게 핵심 과제가 될 것임.
◦인공지능의 개발 접근 방식은 한국의 상황에 특화되어 있어야 함. 또한 인공지능 분야에서 리더십을 확보하는 것이 국가 장기적 목표로 고려되어야 함.
◦한국은 기계학습 기술 분야의 주류에 속해 있지 못함. 그러나 아직까지 우리는 4차 산업혁명의 흐름의 시작 시점에 있으며, 이 물결을 타고 갈 기회가 여전히 남아 있음.
다음 영역에 초점을 두고 있음.
◦향후 5년간 한국의 인공지능 기술 개발을 통한 이익 극대화를 위해 어떤 산업 분야에 집중하여야 하는지 논의함.
◦두 번째로, 한국의 데이터 과학자들에 대한 인력 개발을 통해 인공지능 기술 분야의 리더십을 확보하는 방법에 대해 논의함.
◦미국과의 협력을 통한 한국의 인공지능 기술개발을 위한 실질적 권고안을 제안
한국의 제조업이 기계학습 응용과 탐구를 할 수 있는 유망한 분야로, 제조업 부문에 기계학습의 영향은 엄청날 것이며, 생산성 증가와 직결될 것임.
◦지금까지 한국을 포함한 전 세계적으로 기계학습 응용 프로그램의 개발과 활용이 활발히 이뤄지지 않고 있으나, 개인 생활 및 소셜 네트워크 부문과 비교하여, 제조 부문에서기계학습의 영향력은 확실해 보임.
◦제조라인의 운영최적화, 가동중단 시간 감소 및 장비 작동 극대화, 장비 유지보수비용 감소, 결함감소, 사전 제품 고장 방지, 반도체 업계의 팹 프로세싱 자동화 등이 있음.
한국에서 기계학습 알고리즘을 제조부문에 적용할 때 얻는 몇 가지 장점이 있음.
◦현대 기술로 정립된 알고리즘의 대부분의 경우 즉시 적용될 수 있기 때문에 제조 어플리케이션을 위한 새로운 고급 알고리즘을 개발할 필요가 없음.
– 또한 슈퍼컴퓨팅 성능, 분산 파일 시스템, 클라우드 컴퓨팅 역시 필요하지 않음.
– 이러한 매우 낮은 요구 사항들은 한국이 주저 없이 제조부문에 기계학습 응용을 시작하는데 도움이 될 것임.
◦기계학습을 제조업에 성공적으로 배치하기 위해서는 도메인지식을 기계학습 알고리즘에 통합하는 것이 중요함.
– 도메인지식은 제조부문에 기계학습 알고리즘을 효과적으로 적용하는 데 필수적임.
– 한국의 근대 경제는 제조업을 바탕으로 지어졌기 때문에 한국에는 제조분야의 전문가가 많이 있음. 이러한 도메인 전문가가 데이터 과학자와 함께 작업할 경우, 제조 과정에서 기계학습을 응용하기 위한 훌륭한 인력이 될 수 있음.
기계학습 산업 내 한국의 리더십을 발휘하기 위해서는 재능 있는 데이터 과학자를 키우는 것이 매우 중요함.
◦기계학습을 성공적으로 전개하기 위해서는 수천 명의 데이터 과학자가 필요함.
◦단기간 데이터 과학자 양성을 위해서는 미국 최고의 학술 기관의 고품질 데이터 과학교육 프로그램을 활용
– 미국 상위 학술기관의 데이터과학 이니셔티브 또는 데이터 과학 석사 프로그램을 통해 데이터 과학자로서 교육 받을 수 있음.
◦미국 정부와 한국 정부 간의 효과적인 조정을 통해 재능 있는 한국 학생들에게 수준 높은 데이터 과학 교육 과정을 제공해야 함.
◦이러한 데이터 과학자들이 한국의 기계학습 리더십을 확보하고 4차 혁명의 핵심 역할을 할 것임.

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