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 호에는 사례를 통하여 IoT와 인공지능을 활용하는 방법에 대해 살펴보도록 하겠다. 

라영호 _ 테뷸라 대표