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ICT/정보통신 향후 AI에 대해 무엇을 기대할 수 있을까?

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2019-10-29 22:12:00
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현재 ‘인공지능이란 무엇인가?’라는 AI에 대한 질문은, ‘인공지능이 어떻게 당신과 당신의 회사를 지원할 수 있는가?’라는 질문으로 바뀌고 있다.

 

인공지능(AI)은 프로그램되지 않은 시스템이며, 데이터 인풋 및 분석이 이루어지고, 수집된 데이터를 토대로 작동한다. 또한 확장 분석, 블록체인, 양자 컴퓨터와 함께 전 세계를 변화시킬 10가지 새로운 기술 트렌드 중 하나로서 인정받고 있다. (가트너, 2018년)

 

AI는 일상생활의 모든 측면에서 활용된다. 예를 들어, Gmail의 스마트 송신, 주방에서 사용하는 Alexa, 스마트폰의 얼굴인식, Netflix의 추천 영화나 Spotify의 음악 추천, 더 나아가 자율주행 등이 있다.

 

2018년부터 2019년에는 AI의 폭발적인 성장, 수많은 산업 및 분야의 변화에 미친 영향을 보게 되었다. 가트너는 2018년 10월에 최고 정보책임자(CIO) 3천 명을 대상으로 한 조사를 실시했다. 조사 결과, AI는 가장 주목을 받은 기술이며, 37%의 리더가 자사에서 AI를 이미 사용하고 있거나 사용할 생각이 있다고 말했다.

 

AI를 이용하는 방법은 다양하지만, 가장 일반적인 방법은 다음과 같다. 엔터프라이즈 계열의 소프트웨어, 파트너와의 공동 개발, 클라우드 기반 AI, 오픈 소스 개발 툴, 자동기계학습, 데이터 사이언스 툴 및 클라우드 소싱 개발 등이다. (딜로이트, 2018년)

 

애널리스트들은 2020년까지 AI로부터 파생된 비즈니스 가치가 3.9조 달러에 달할 것이며, AI 기술이 거의 모든 새로운 소프트웨어 제품과 서비스에 적용될 것이라고 말한다. AI는 30% 이상의 글로벌 리더의 투자 우선순위에서 상위 5위 안에 든다. 2023년까지 대기업들은 인프라스트럭처에서 AI가 차지하는 비율을 40%로 증가시켜, 일의 생산성을 향상시키고자 하고 있다. 또한 40% 이상의 새로운 애플리케이션 개발 프로젝트 팀에 AI 공동 개발자가 포함되는 경우가 많이 있다.

 

딜로이트의 조사(2018년)에 따르면, 기업의 82%가 AI 투자를 통해 경제적 이익을 얻고 있다. 그 중 테크놀로지 미디어 & 엔터테인먼트/텔레커뮤니케이션 및 인더스트리얼 제품 & 서비스의 투자 이익률이 가장 높다.

 

<그림1> AI 투자 및 투자 이익률(ROI) : 산업의 상대경관 (딜로이트, 2018년)

 

AI를 조기에 도입한 사람들은 경쟁력을 높이기 위해 AI에 투자를 하고 있다. 63%의 간부는 경쟁사와 차이를 두기 위해 AI 기술이 필요하다고 생각한다. (딜로이트, 2018년)

 

대기업의 리더들은 자사의 비즈니스에서 AI를 활용할 계획을 세우고 있다.

 

***  최근 AI 트렌드  ***

 

전 세계적으로 다양한 AI 트렌드와 솔루션 개발이 이루어지고 있다. FPT 소프트웨어 자체는 후에 기술할 방대한 리소스와 세밀한 전략을 갖춘 다양한 서비스에서 AI를 개발하는 데 초점을 맞추고 있다. Young(2019년)에서 주목해야 하는 인공지능 최신 트렌드에 대해 기술한 바와 같이, 이러한 새로운 기술에 대한 관심이 높아지고 있다.

 

1. VOICE-TO-TEXT, 챗봇

자연언어란 자연언어 처리(NLP), 자연언어 이해(NLU), 자연언어에 의한 상호작용(NLI) 그리고 자연언어 생성(NLG)를 포함하는 Voice-to-Text를 배경으로 하는 테크놀로지이며, AI의 가장 유명한 형태 중 하나이다.

 

원래 자연언어 처리는 텍스트 분석에서 사용되었지만, 그 후 몇 년 사이에 다양한 사용사례들이 증가하였다. 자연언어 처리는 또한 텍스트 및 의미 검색의 사용례에 대한 프로그레시브 스피치에도 공헌하고 있다.(Harper, 2018년) 음성 인식 시스템은 단순한 템플릿 기반의 접근보다 더욱 고도의 알고리즘을 가질 것으로 기대된다.

 

기계학습은 특히 텍스트 분석에 있어서 자연언어에 대응한다. 예를 들어, 자연언어 처리가 문서의 용어와 품사를 이해하는 경우, 기계학습은 그들 사이의 관계를 지적할 수 있다. 한편, 자연언어가 심층학습에서 대응되는 경우, 처리 결과의 정밀도는 기계학습보다 더 높다. 따라서, 자연언어와 심층학습 사이의 관계에도 주목해야 한다.

 

2. 얼굴 인식

중국의 SenseTime 시스템에 의한 14억 명의 국민의 얼굴 인식(Fortune, 2018년), 또는 Google 포트의 승소(Fingas, 2018년)로 인해 얼굴 인식은 최근에 부정적으로 보도되는 경우가 많다. 하지만 이 기술은 더욱 정밀도와 신뢰도를 높여 더욱 성장할 것으로 예상된다. 주목해야 하는 사례로서, 사진에서 친구를 간단히 태그할 수 있기 때문에 Facebook의 Deepface 프로그램, 또는 iPhone X의 얼굴 인식을 통한 디지털 패스워드 등이 있다.

 

얼굴 인식을 통해 쇼핑 체험부터 광고 체험까지, 맞춤형 유저 체험이 가능하다. 보안 검사 후 결제, 법률 집행, 더 나아가 헬스케어에서도 이 기술이 활용되고 있다.

 

영상인식은 얼굴 인식의 핵심으로서, Google Vision, Amazon Rekognition 등의 사례가 있다.

 

얼굴 인식은 동영상 감시 또는 CCTV 감시를 위한 기술에서도 볼 수 있다. 현재 시장에 나와 있는 기술은 정밀도와 효율이 높고, 빠르게 검색ㆍ검출할 수 있다. CCTV 카메라나 동영상 감시 AI 기술은 인간, 물체, 자동차를 분석하는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램을 사용한다. 시판되고 있는 플랫폼 중에는 인간의 행동을 감시하는 것, 또는 얼굴 인식 등의 분석 기술을 추가함으로써 95%의 정밀도를 실현할 수 있는 것도 있다. 앞으로 CCTV용 AI는 비정적 환경에서도 물체의 움직임을 고도로 검출하고, 자세한 행동 분석을 제공할 수 있게 될 것이다.

 

3. AI 기술 & 다른 기술

앞으로 몇 년 사이에 AI 기술과 사물인터넷(IoT), 블록체인 등 다른 새로운 기술이 통합될 것으로 기대된다.

 

자율주행차는 AI와 IoT가 어떻게 연계할 수 있는지를 보여주는 성공 사례이다. IoT는 자동차의 센서가 실시간으로 데이터를 수집할 수 있게 하고, AI 모델은 의사 결정에 관여한다. 심층학습의 AI 알고리즘은 이러한 데이터를 사용하여 경로 계획, 운전자 감시, 차선 추적, 언어처리(음성 명령 이해) 또는 계획된 목적지로의 자기 암시 등 다양한 행동과 결정을 내린다. 또한 차량은 교통을 최적화하기 위해 서로 통신한다.

 

한편, 블록체인과 AI를 조합하면 블록체인의 보안과 스케일러빌리티 문제, 그리고 AI의 프라이버시와 신뢰성이라는 관제를 해결할 수 있다. 블록체인은 데이터 마켓 플레이스를 분산화하고, AI 알고리즘을 더욱 신뢰할 수 있는 투명한 것으로 만든다. 이로 인해 Enigma라는 신흥 기업과 같은 기업들이 안전한 데이터 마켓 플레이스를 확보할 수 있다.

 

4. 개인정보 취급방침

우리는 대부분 자신의 정보가 디지털 세계에서 어떻게 사용되고 있는지 알지 못한다. 기업에서 개인정보 침해의 위기가 발생하면, 그 기업은 유저에게 불안을 주고 신용을 잃는다. EU 일반 데이터 보호 규칙(GDPR)의 도입은 2018년에 큰 화제가 되었다. 앞으로 개인정보 취급에 대한 의논들은 더욱 심화될 것이다.

 

특히 AI 애플리케이션, 시스템 사용 동의와 같은 문제는 이제 막 생겨난 문제들이기 때문에, 더 깊이 이해할 필요가 있다. 앞으로는 AI 개발, 안전성 및 투명성과 관련된 규제를 만들어야 한다.

 

***   AI는 어떻게 문제를 해결할까?  ***

 

딜로이트의 조사(2018년)에 따르면, AI를 활용할 때 기업이 원하는 눈에 띄는 이익 중에는 사내 업무에 중점을 두고 있는 것이 많다고 한다. AI를 기존 제품 및 서비스와 통합하는 것은, 여전히 가장 일반적인 목표이지만, 초점은 사내 업무에 맞추어져 있다. 즉 통합 프로세스 이전에 운용의 변화가 필요하다는 것이다.

 

다른 목표로는, 더 나은 결단을 내리는 것, 외부 결정을 최적화하는 것, 더욱 창조적이 되어 회사에 더 큰 공헌을 할 수 있도록 노동자의 작업 부담을 줄이는 것 등이 있다.

 

<그림2> 기업에 대한 AI의 3대 이점에 대한 조사 (딜로이트, 2018년)

 

일반적으로 AI는 복잡한 분석 작업의 자동화와 개선, 효율과 정확성 향상, 실시간 데이터 확인, 감시를 위한 행동 조정을 통해 기업을 지원한다. (Maalerud, 2019년)

 

기업은 인공지능을 사용하여 자동화 추진, 자산관리의 최적화, 운용 성능 향상 및 다운타임 단축 등 다양한 방법으로 운용비용을 절감하고, 문제를 최소화한다. 2014년에 Google에 인수된 테크놀로지 기업 DeepMind는 기계학습을 사용하여 에너지 사용량 절감 등 일상적인 문제를 해결하고, 냉각 에너지량을 40%로 절감하였다.

 

금융에서는 AI를 통해 대량의 데이터를 조사하여 분석을 강화하고, 기존의 가격 패턴을 예측하며, 새로운 시장을 특정 짓고, 공급 체인의 리스크를 최소한으로 줄일 수 있다. 핀란드의 IT 기업 Tieto 등의 다양한 기업은 이를 목적으로 AI를 사용하고 있다.

 

AI는 또한 다수의 공급자를 분석 및 비교하여 공급체인의 리스크를 관리함으로써, 최고의 가치 및 품질을 보장하는 조달 시스템을 지원하고 있다.

 

헬스케어에서는 AI를 통해 대량의 의료 데이터를 분석함으로써 질병이나 암을 조기에 발견하여, 보다 신속하고 정확한 진단과 치료를 제공할 수 있다. 환자에게는 더 나은 결정을 내리고, 질병을 진단하고, 고액의 치료를 하지 않아도 될 수 있도록 지원한다.

 

관리의 관점에서 보면, 도로에 있는 센서에 AI를 적용시킴으로써, 정부가 중대한 사회문제, 경제, 환경에 대해 더욱 적절한 결정을 내릴 수 있다.

 

더욱 어려운 문제를 해결하려면, 보다 복잡한 알고리즘이 필요하며, AI는 앞으로도 발전해 나갈 것이다. 이러한 테크놀로지의 성장은 앞으로 몇 년간은 지속될 것이다.

 

 

[자동차ㆍ로봇 분야 인공지능(AI)의 국내외 핵심기술 개발동향과 비즈니스 분석] 보고서 상세 보기

http://www.irsglobal.com/shop_goods/goods_view.htm?category=02000000&goods_idx=83181&goods_bu_id=

 

 

 

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