구글의 알파고로 촉발된 인공지능이 연일 언론 및 인터넷을 뜨겁게 달구고 있다. 인공지능이 자연어 처리와 딥러닝 등을 활용하는 외부 인지 논리 추론 예측 등 다방면에서 진전을 보이면서, 실제 비즈니스의 가능성 및 다양한 활용 분야를 제시하고 있어 글로벌 기업을 중심으로 ICT 인공지능 관련 투자가 증대하고 있다. 이 글에서는 IoT의 발전 가능성을 인공지능으로 통해 살펴본다.
최근 언론 및 인터넷을 뜨겁게 달구고 있는 주제라고 하면 구글의 알파고로 촉발된 인공지능일 것이다. 인공지능의 학문적 가치와 시장의 가능성은 아직 요원하지만, 컴퓨팅 파워의 급진적인 발전과 빅데이터 및 이를 기반으로 현실적인 문제를 해결해주는 알고리즘의 발전에 기인한다.
▲ 그림 1. 인공지능을 상징하는 구글의 딥마인드 로고
인공지능이 자연어 처리와 딥러닝 등을 활용하는 외부 인지 논리 추론 예측 등 다방면에서 진전을 보이면서, 실제 비즈니스의 가능성 및 다양한 활용 분야를 제시하고 있어 글로벌 기업을 중심으로 ICT 인공지능 관련 투자가 증대하고 있다.
그 과정에서 인공지능이 작동하는 미래 인터넷은 단순 정보 콘텐츠 접근에서 더 나아가 모든 산업의 생산성 향상 도구 및 부가가치 창출의 핵심이 될 것으로 전망된다.
빅데이터, 인공지능, 인터넷, IoT는 각각 별개가 아니라 하나로 결합되어 진화할 것으로 전망하고 있다.
이는 데이터가 인터넷 사용 과정에서 축적되고 인공지능 알고리즘은 주로 클라우드를 통하여 활용될 것이므로 인터넷 자체가 보다 지능화되고 수많은 비즈니스의 도구가 될 수 있기 때문이다.
인터넷이 데이터로 외부를 인지 예측하고 맥락을 파악 분석하고 의사결정을 지원하는 능력이 각 미래 인터넷 플랫폼의 핵심 경쟁력으로 부상하게 되면서, 장기적으로 지능을 모방하여 데이터를 해석하고 자신의 목적에 맞게 활용할 수 있는 고도의 알고리즘 보유 기업이 혁신을 주도하게 될 것으로 예측하고 있다. 이와 관련하여 이미 로봇, 핀테크, 기업이 대두되고 있다.
교육 컨설팅이 가능한 온라인, IoT, 교육, 개인 맞춤형 의료, 헬스케어의 대두 등 제조업 서비스업을 포괄하는 모든 분야에 혁신과 시장의 변화가 일어나고 있다.
▲ 표 1. 다양한 인공지능 기술 및 적용 분야
인공지능과 IoT, 그리고 인터넷
유무선 통신 특히 스마트폰 활성화를 통한 인터넷의 발전은 기존에 유선 인터넷 환경의 변화보다 터 큰 변화를 주고 있으며, 콘텐츠 및 사용 환경 자체를 바꾸고 있다.
여기에 무선 인터넷 통신 기술을 활용한 사물 인터넷 시스템은 개개인의 삶 자체를 근본적으로 바꿀 수 있는 기회로 보고 있다.
콘텐츠 페이지에서 점차 미디어 및 상거래로 그 영역을 확장하게 됐다.
스마트폰의 등장 이후 언제 어디서나 인터넷을 상시 접속하는 환경이 도래하면서 통신과 인터넷이 융합되고 빅데이터 축적이 본격화되기 시작되면서 빅데이터 및 이 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 인공지능이 등장하기 시작했다.
그 과정에서 스마트폰, 태블릿, 가전, 자동차, 드론 등 인터넷에 연결되고 가능한 디바이스의 폭발적 증가로 부품 분야도 지속 성장하고 HW/ PC 중심의 패러다임도 변화하고 있다.
향후 발전의 지향점은 인터넷상의 다양한 플랫폼이 진화하면서 인터넷이 단순 정보 콘텐츠 접근에서 더 나아가 모든 산업의 생산성 향상 도구 및 부가가치 창출의 핵심이 되는 것으로 변화하고 있다.
글로벌 기업의 투자 기술개발 및 벤처캐피탈의 투자는 최근 ICT, SW의 학습 인지 능력에 기반하는 컴퓨팅 서비스를 가능하게 하는 인공지능, 관련 기술 분야에 집중되고 있다.
인간의 지적 활동을 보완 대체하는 컴퓨팅 서비스, 즉 인공지능 기반, 인터넷 서비스가 기업의 성장은 물론 이를 활용하는 기업 산업의 ICT, 생산성 향상으로 이어질 전망되고 있다.
빅데이터와 IoT
빅데이터 약 억 천만개의 에 해당하는 액사바이트 수준의 데이터가 인터넷상에서 매일 생성되고 있으며 사물인터넷의 시대에는 브론토바이트의 데이터가 예상되고 있다.
네트워킹의 대상 확대년까지 인터넷 연결 디바이스 사물은 2020년까지 250억개에 달할 전망되고 있다.
사람, 기계, 사물이 프로그래밍이 가능한 대상이 되고 서로 연결되면서 장기적으로는 인터넷이 일부 산업의 혁신에서 벗어나 전 산업의 핵심 경쟁력으로 역할이 재정립될 전망이다.
인터넷에서 축적된 빅데이터가 인터넷 클라우드에서 분석되고 인터넷을 통해 지능적인 서비스가 제공된다. 즉 인터넷이 제조업 서비스 등 모든 분야의 생산성 도구이자 전 산업의 지형을 변화시키는 핵심 요인 몇 가지 예를 보면,
• 질병의 전개과정에 대한 통계적 모델을 질병 치료에 활용
• 도로 운송 네트워크의 작동에 대한 모델을 무인차에 활용
• 개인 자산 정보와 다른 금융 데이터를 결합하여 컴퓨터에 의한 투자 컨설팅 서비스를 제공
• 이용자와 웹 콘텐츠 간의 상호작용을 이해하는 모델을 검색 추천 등에 활용하는 등 정확한 예측 분석 알고리즘이 해결할 수 있는 일이 장기적으로 계속 많아질 것으로 예상하고 있다. 그 과정에서 인터넷 컴퓨팅 인프라를 어떻게 활용하느냐가 전 산업 기업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 전망이다.
기계학습 인공지능이 인터넷의 경제 두뇌
생산성 도구로의 진화에 핵심
기계학습은 빅데이터에 기반하여 수많은 현실적 문제를 해결하는 범용 기술로 거의 모든 산업에 걸쳐 인터넷이 전통적인 산업 지형을 파괴하는 기반이 될 것으로 예상하고 있다.
특히 주변 환경 인지, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP), 논리 추론 학습 및 예측 알고리즘 등이 중요한 기술로 예상되고 있다.
중요 컴퓨터의 자연어 처리 이해(Natural Language Processing: NLP) - 인터넷 서비스 플랫폼이 자연어 처리 이해 능력을 갖출수록 보다 이용자 친화적인 서비스가 가능해 플랫폼 경쟁력에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 많은 업체들이 집중을 하고 있는 분야이다.
• 구글의 지식 그래프(Knowledge Graph) - 지식간의 관계를 담은 일종의 지식 세계의 지도
• 페이스북의 그래프 검색(Graph Search) - SNS(Social Graph) 소셜 그래프를 활용해 우리의 자연어 질문과 유사한 복잡한 쿼리에 대한 대답이 가능
• IBM(Watson) : B2B의 왓슨 의료 기업 컨설팅 등 클라우드 플랫폼 추진. 최근에는 개인이나 스타트업을 위한 API를 오픈하여 누구라도 왓슨의 인공지능을 이용하여 앱이다 시스템을 구현할 수 있도록 기능을 제공하고 있다.
• 유망 벤처 기업은 모든 인터넷 연결 Viv 소비자 디바이스에서 활용할 수 있는 애플의 Siri 인공지능 개인비서 서비스를 개발
딥러닝(Deep Learning)
인공 컴퓨터 신경망이 수많은 반복 수정 과정을 거쳐 디지털화된 데이터, 예를 들어 특정 이미지나 음향 및 동영상 데이터를 패턴을 통해 스스로 무엇인지를 인식하며 선행적인 학습 데이터가 제공되지 않아도 스스로 학습하여 대상의 구분이 가능한 형태의 기술이다.
구글은 딥러닝 관련 주요 기업 인수 및 자체 기술개발 주요 인력 채용 등 딥마인드 DNN리서치 등의 인수가 주목받고 있는데 특히 딥마인드는 최근 단기기억 저장 가능한 뉴럴 튜링머신을 제시 이미 구글 나우(Google Now), 음성인식 유튜브 추천 이미지 물체에 대한 자동 태깅 등에 인공지능 기술을 적용하고 있다.
MS : 물체 인식 아담 프로젝트, 음성인식 코타나, 스카이프 동시통역 등에 적용하고 있다. 특히 MS의 클라우드 서비스인 Azure에 인공지능 기능을 탑재해 아마존과 경쟁을 벌이고 있다.
아마존 : 대표적인 클라우드 서비스인 AWS에 아마존 기계 학습 서비스를 추가하여 서비스를 제공하고 있다.
페이스북 : 얀 레쿤 교수를 영입해 인공지능 랩 추진 딥페이스 등에 적용하고 있다.
IBM (Watson) : 왓슨 SaaS 서버 클러스터에서 작동하는 일종의 클라우드 인공지능·개발자나 외부에 API를 개방해 새로운 프로그램(인지 기능 갖춘 앱 자연어 처리 예측 분석 프로그램 등 )과 연동하거나 데이터를 주고받고 학습하면서 스스로 진화 가능
왓슨은 의료 서비스에만 활용되는 것은 아니며 기업 및 소비자 상거래 등 다양한 분야에 활용할 수 있는 플랫폼 서비스이다.
North Face : 유통업체인 는 왓슨 플랫폼을 이용하여 이용자의 질문에 답 하는 등 개인 쇼핑 지원 서비스를 제공
유망 벤처기업들
• Metamind - 기계학습 클라우드 서비스 및 자연어 처리
• Clarifai - 영상 검색에 딥러닝 적용
• Narative Science - 로봇 저널리즘 기사 작성
• Vicarious - CAPTCHA code 해석으로 주목받고 있으며 딥러닝과는 다른 방식의 인공지능 개발 중
• Lumiata - 방대한 진단 및 치료 데이터 억 천만 데이터 기반 그래프에 특정 환자 데이터 추가하면 기계학습을 통하여 환자의 모델을 도출
IoT와 인공지능
IoT는 결국 컴퓨터와 컴퓨터 간의 연결이기 때문에 상기의 혁신을 어떻게 적절히 적용하느냐가 장기적으로 플랫폼 경쟁력을 좌우할 것으로 예상하고 있다.
IoT는 지능 인지 능력에 기반하여 다양한 컴퓨팅 플랫폼 서비스를 제공 가능하다.
장기적으로 IoT는 연결된 대상들이 서로 의존하고, 협력하면서 인간의 개입이 최소화된 환경에서도 다양한 기능을 구현하는 것을 의미하게 될 것이다.
IoT와 인공지능의 결합·프로그래밍이 가능한 대상들이 하나의 시스템으로 작동하고 플랫폼을 이루어 발전하는 세계가 사물인터넷의 장기적 모습이다.
많은 기능 서비스가 자동화되고 인간의 개입은 줄어들며 클라우드를 통하여 일종의 지능을 공급받아 작동하는 사물들의 세계가 IoT의 미래 비전이 될 것이다.
IBM 왓슨과 인공 지능, 사물 인터넷
IBM 인공지능인 왓슨은 아마존의 클라우드 서비스처럼 인공지능의 기능을 API처럼 호출하고 이용할 수 있도록 도와준다. <그림 2>는 IBM Watson의 주요 기능 및 API를 표시해 준다.
▲ 그림 2. IBM Watson의 주요 기능
<그림 3>은 IBM Watson의 주요 기능의 하나인 자연어 및 사진 데이터를 처리하고 분석해주는 Alchemy의 동작 예다. 영상을 분석하여 분류해 주는 AlchemyVision을 사용하여 처리하는 모습의 예다.
▲ 그림 3. AlchemyVision의 동작 예
로봇
인간에 도움을 줄 수 있는 로봇은 기계적 컨트롤과 인지(perception) 능력의 두 가지를 갖추어야 하는데 상대적으로 장벽이 높았던 인지 능력 문제가 빅데이터, IoT와 결합된 학습 인지 컴퓨팅 기술로 해결이 가능하다.
로봇의 언어 이해, 말하기, 번역, 영상처리, 인식 등이 모두 모두 방대한 데이터와 센서, 딥러닝 알고리즘이 결합되어 가능하고 이를 통해 인간과의 협업이 용이해진다.
금융(핀테크)
최근 핀테크에 대한 관심이 급증하고 있으나 아직 국내에서는 결제 분야 및 인터넷 은행 도입에만 논의가 한정하고 있다. ICT의 금융과의 융합, 특히 분석 예측 등 고도의 알고리즘은 자산관리 신용평가 대출 투자 위험관리 등 금융의 거의 분야에서 일어나고 있다.
끝으로 인공지능이 화두가 되어 IoT의 발전 가능성을 인공지능으로 통해 살펴봤다. 하지만 아직 구체적인 기술이나 급격한 변화를 기대하기에는 기술적으로 좀 더 성숙해야 할 것으로 예상한다. 다음 글에서는 사례를 통하여 IoT와 인공지능을 활용하는 방법에 대해 살펴보도록 하겠다.
라영호 _ 테뷸라 대표
