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AIㆍML

‘해킹도 ML로 진화 중’ 머신러닝 해킹 수법 9가지

머신러닝 알고리즘은 보안 솔루션을 개선하여 애널리스트가 위협을 분류하고 취약점을 신속하게 해결할 수 있도록 지원한다. 하지만 동시에 해커들이 더 큰 규모의 복잡한 사이버 공격을 가하는 데 악용되기도 한다.    머신러닝과 인공지능은 보안 위협을 검출하고 대응하는 핵심 기술이 되고 있다. 변화무쌍한 사이버 위협에 맞서 스스로 학습하고 적응할 수 있는 능력이 큰 강점이다.  한편 해커들이 머신러닝과 AI를 악용하여 사이버 공격을 확대하고, 보안 통제를 회피하며, 전례 없는 속도로 파괴적인 결과를 초래하는 새로운 취약성을 찾아내고 있다. 이 글에서는 해커가 이러한 기술을 악용하는 가장 일반적인 방법 9가지를 알아보고자 한다.  1. 스팸 필터를 속이는 스팸 메일  시장조사기관 옴디아(Omdia)의 애널리스트 페르난도 몬테네그로는 보안 관리자들이 수십 년 동안 스팸 메일을 걸러내는 데 머신러닝을 사용해 왔다고 말했다. 몬테네그로는 “스팸 메일 차단이 머신러닝이 활용된 최초의 사례였다”라고 설명했다. 하지만 머신러닝은 스팸 방지 필터를 속이는 데 악용될 수 있다. 스팸 필터가 특정 메일을 차단한 이유나 ‘스팸 지수’ 같은 정보를 생성한다면, 해커는 이를 사용하여 스팸 메일의 내용을 조정할 수 있다. 몬테네그로는 “계속 이메일을 전송하면서 정보를 얻으면 스팸 필터 모델의 작동 기준을 재구성할 수 있다. 이를 통해 메일 내용을 미세하게 바꿔가면서 스팸 필터를 우회할 수 있게 된다”라고 설명했다.   취약점은 스팸 필터에만 있지 않다. 몬테네그로는 점수나 기타 수치를 제공하는 보안업체가 잠재적으로 악용될 수 있다고 말했다. 몬테네그로는 “모든 업체가 이러한 취약점을 안고 있는 것은 아니지만, 주의하지 않으면 누군가가 악용할 수 있는 정보를 의도치 않게 제공하게 될 수 있다”라고 덧붙였다.  2. 더 정교해진 피싱 메일 공격자는 메시지가 스팸 필터를 통과할 수 있는지 테스트하기 위해 머신러닝 보안 도구...

머신러닝 사전대입공격 딥페이크 2022.06.15

퀀텀, ‘AI 활용한 콘텐츠 분석 자동화 솔루션’ 발표

퀀텀코리아는 방송, 후반 작업, 스포츠 및 기타 미디어 워크플로우에 사용되는 비디오 콘텐츠를 분석하고 강화할 수 있는 새로운 ‘AI 기반 콘텐츠 분석 자동화 솔루션’을 발표했다.    AI 기반 콘텐츠 분석 자동화 솔루션은 퀀텀 CatDV 자산 관리 및 자동화 플랫폼을 통합하고, 엔비디아 A2 텐서 코어 GPU 인프라 및 엔비디아 AI 플랫폼을 활용한다. 엔비디아 딥스트림(DeepStream), 엔비디아 리바(Riva), 엔비디아 맥신 SDK(Maxine SDK)는 퀀텀 CatDV 소프트웨어에 AI/ML 기능을 제공하는 엔비디아 AI 플랫폼의 일부다. 퀀텀의 클라우드 소프트웨어 및 분석 총괄 데이브 클락 부사장은 “퀀텀 CatDV는 미디어 트랜스포메이션 구현을 위해 수년간 엔비디아 GPU 시스템을 활용해 왔다”며, “이 솔루션을 통해 고객들은 엔비디아 AI/ML 기술을 콘텐츠 워크플로우에 추가할 수 있고 이전과는 전혀 다른 방식으로 휴먼 큐레이션을 강화하고 콘텐츠 라이브러리에 숨겨진 가치를 실현할 수 있는 중앙집중식 플랫폼으로 활용할 수 있다”고 말했다. 이 솔루션은 검증된 자산 관리 및 자동화 플랫폼에서 고성능 GPU 하드웨어를 최대한 활용할 수 있으며, 클라우드 기반 AI 서비스에 대한 내부 구축형(온프레미스) 대안으로서 사용할 수 있다. 고객들은 비디오 프레임 내 객체 인식, 음성-텍스트 변환, 비디오 및 오디오 슈퍼 해상도(super-resolution), 비디오 및 이미지 파일에 중요한 메타데이터를 추가하는 도구 등의 일반적인 콘텐츠 태깅 및 강화 작업을 자동화해 시간과 비용을 절약하고, 미디어 콘텐츠 라이브러리의 숨겨진 가치를 실현할 수 있다. 이 솔루션의 향상된 비디오 강화 기능은 3월에 개최된 엔비디아의 글로벌 AI 개발자 컨퍼런스인 ‘엔비디아 GTC 컨퍼런스’에서 첫 시연된 바 있다. 컨퍼런스에서 이 솔루션은 수백 시간 분량의 축구 콘텐츠에서 심판이 ‘옐로우 카드’를 내미는 장면을 모두 찾아냄으로써 스포츠 방송사의 과...

퀀텀 2022.06.14

머신러닝 라이브러리 대표주자, 텐서플로우의 이해

머신러닝은 복잡한 분야지만 머신러닝 모델을 구현하는 과정은 데이터 수집, 모델 교육, 예측 수행, 이후 결과 조정 과정을 쉽게 해주는 구글 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 머신러닝 프레임워크 덕분에 과거에 비해 훨씬 더 간편해졌다.   구글 브레인(Brain) 팀이 개발해 2015년에 처음 공개한 텐서플로우는 수치 계산과 대규모 머신러닝을 위한 오픈소스 라이브러리다. 텐서플로우는 다양한 머신러닝 및 딥러닝 모델과 알고리즘(신경망)을 묶어 공통 프로그래밍 메타포를 통해 사용할 수 있도록 한다. 파이썬 또는 자바스크립트를 사용해 애플리케이션을 구축하기 위한 편리한 프론트엔드 API를 제공하며 애플리케이션을 실행하는 데는 고성능 C++를 사용한다. 파이토치(PyTorch), 아파치 MX넷(MXNet) 등의 프레임워크와 경쟁하는 텐서플로우는 수기 숫자 분류, 이미지 인식, 단어 임베딩, 순환 신경망, 기계 번역을 위한 시퀀스-시퀀스 모델, 자연어 처리 및 편미분방정식(PDE)을 위한 심층 신경망을 학습시키고 실행할 수 있다. 무엇보다 텐서플로우는 학습에 사용한 것과 같은 모델로 대규모 프로덕션 예측을 지원한다. 또한 텐서플로우에는 프로젝트에 사용 가능한 사전 학습된 모델 라이브러리가 풍부하다. 텐서플로우 모델 가든(Model Garden)의 코드를 모델 학습 예제로 사용할 수도 있다.   텐서플로우의 작동 방식 텐서플로우에서 개발자는 데이터가 그래프 또는 일련의 처리 노드를 어떻게 이동하는지를 설명하는 구조인 데이터플로우 그래프를 만들 수 있다. 그래프의 각 노드는 수학 연산을 나타내며 노드 간의 각 연결 또는 가장자리가 바로 다차원 데이터 배열 즉 텐서(tensor)다. 텐서플로우 애플리케이션은 로컬 머신, 클라우드의 클러스터, iOS, 안드로이드 기기, CPU, GPU 등 거의 모든 타깃에서 실행이 가능하다. 구글 클라우드를 사용한다면 구글의 맞춤형 텐서플로우 프로세싱 유닛(TPU) 실리콘에서 텐서플로우를 실행해 더 빠른 속도를 얻...

텐서플로우 TensorFlow 2022.06.09

엔비디아, 최신 TAO 툴킷 출시…“AI 모델 개발 지원”

엔비디아는 AI 모델 생성을 단순화하고 가속화하는 TAO(Train, Adapt and Optimize) 툴킷의 최신 버전을 출시했다고 밝혔다.    개발자는 TAO를 통해 전송 학습을 쉽게 활용해 오류 감지, 언어 번역 그리고 트래픽 관리를 포함한 광범위한 산업별 사용 사례에 최적화된 맞춤형 생산 준비 모델을 만들 수 있다. TAO 툴킷을 이용하면 사용자는 훨씬 적은 데이터로 모델을 최적화할 수 있으므로 구축 시간이 단축된다. TAO 툴킷의 출시에는 업데이트된 비전과 음성 사전 교육 모델이 포함돼 있다. ONNX 모델 가중치 가져오기, REST API 그리고 텐서보드(TensorBoard) 통합과 같은 새로운 기능은 개발자의 생산성을 높이고 모델 생성 프로세스를 빠르게 추적하도록 설계됐다. 이미지 분류 및 분할을 위해 ONNX 모델에서 사전 훈련된 가중치를 가져와 모델 사용자 지정 속도를 높인다. 사용자 고유의 데이터로 모델을 정의하고 최적화할 수도 있다. REST API를 사용해 쿠버네티스의 최신 클라우드 네이티브 인프라에 서비스형 TAO 툴킷을 구축해 새로운 AI 서비스를 구축하거나 기존 서비스에 통합할 수 있다. 텐서보드에서 교육과 검증 손실, 모델 가중치, 예측 이미지와 같은 스칼라를 시각화해 모델 교육 성능을 이해한다. 하이퍼 모수를 변경하여 실험 간의 결과를 비교하고 필요에 가장 적합한 것을 선택한다. 사전 훈련된 모델은 더 적은 데이터로 전송 학습의 힘을 통해 미세 조정할 수 있도록 사용자 지정 프로세스를 가속화한다. 최신 버전의 일부 사전 교육 모델은 LIDAR 센서에서 수집한 데이터를 로봇 및 자동차 애플리케이션에 적용하며, 인간의 자세를 기준으로 인간의 행동을 분류하는 기능을 포함한다. 또한 사람, 동물 및 물체에 대한 핵심 사항을 추정하고, 30분 분량의 녹화된 데이터로 맞춤형 음성을 만들 수 있다. editor@itworld.co.kr

엔비디아 인공지능 AI모델 2022.06.08

나무기술, 인공지능 학습용 ‘만성질환 데이터’ 구축 프로젝트 참여

나무기술은 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 추진하는 ‘2022년도 인공지능 학습용 데이터 구축사업’ 중 ‘만성질환 데이터’ 구축 프로젝트에 참여한다고 밝혔다. 나무기술은 사업 주관인 전남대학교병원과 부산대학교병원, 전북대학교병원, 화순전남대학교병원, 전남대학교, 나무인텔리전스, 씨젠의료재단, 울산과학기술원, 이루온아이앤에스, 커넥티드 총 11개 기업·기관과 함께 인공지능 기반 만성질환 관리 시스템 개발에 적합한 고품질 실사용 의료데이터를 구축한다. 현재까지 보고된 국내외 연구사례가 대부분 100명 미만의 소규모 피험자를 대상으로 이뤄진 연구였다면, 이번 사업은 당뇨, 고혈압, 만성콩팥병을 포함한 만성질환자와 정상인 2,200명에 대한 임상 및 생활습관 데이터를 전향적으로 수집한다. 또한 기존 만성콩팥병 환자 1만명에 대한 후향적 임상데이터를 구축하는 사업이다.   이번 사업에서 시도되는 모바일 앱, 웨어러블 디바이스를 통해 수집한 생활습관 데이터와 병원이 보유한 임상데이터를 결합함으로써 생활습관 변화에 따른 만성질환 경과의 변화와 만성질환 합병측 예측이 가능할 것으로 기대된다. 이번 사업은 35억 원 규모의 사업으로 2022년 11월까지 완료될 예정이다. 이번에 구축되는 만성질환 관련 인공지능 학습데이터는 당뇨, 고혈압과 같은 만성질환에 대한 예방부터 만성 콩팥병 관련 합병증 발생의 고위험군 선별, 관리 등을 위한 프로그램 개발의 기반 데이터로 활용할 수 있어 추후 치료 전략 수립 및 디지털 치료제, 디지털 헬스케어 솔루션 개발에 활용될 예정이다. 나무기술 김경우 상무는 “이번 프로젝트는 짧은 수행기간 동안 대규모 데이터를 수집하고 모델을 개발해야 하는 쉽지 않은 사업”이라며, “성공적인 사업 완수를 통해 국민 건강 증진에 기여하고 인공지능기반 디지털 헬스케어 산업이 한발짝 더 도약할 수 있는 기반을 마련할 것”이라고 밝혔다.  editor@itworld.co.kr

나무기술 인공지능 데이터 2022.06.08

엔비디아, "슈퍼컴퓨터로 뇌 질환 의료 분야 내 AI 가속화"

엔비디아는 킹스칼리지런던의 연구원들이 엔비디아의 ‘캠브리지-1(Cambridge-1)’ 슈퍼컴퓨터 및 MONAI를 활용해 오픈소스 합성 뇌 이미지의 보고를 생성해 의료분야에서 AI를 가속화했다고 밝혔다. 킹스칼리지런던의 연구원 겸 런던 AI 센터의 CTO인 호르헤 카르도소는 의료 연구원에게 무료로 제공되는 10만 개의 합성 뇌 이미지를 만들고 있다. 이는 치매, 노화 또는 모든 종류의 뇌 질환에 대한 이해를 가속화하기 위함이다.    카르도소의 연구팀은 AI를 사용해 인간 두뇌의 사실적인 고해상도 3D 이미지를 만드는 방법을 발견했다. 이같은 연구 작업은 슈퍼 소프트웨어를 실행하는 슈퍼컴퓨터가 필요했고, 의료분야의 AI 연구에 전념하는 슈퍼컴퓨터인 엔비디아 캠브리지-1가 엔진이 활용됐다. 의료 영상을 위한 AI 프레임워크인 MONAI가 소프트웨어 연료를 제공했다. 이는 연구원들이 수백 가지의 실험을 실행하고 최고의 AI 모델을 선택하며, 이미지를 생성하기 위한 추론을 실행할 수 있도록 하는 합성 데이터용 AI 공장을 함께 만들었다. 엔비디아 DGX 슈퍼POD(SuperPOD)인 캠브리지-1에는 640개의 엔비디아 A100 텐서 코어 GPU(NVIDIA A100 Tensor Core GPU)가 포함돼 있으며, 각 GPU에는 1,600만 3D 픽셀로 구성된 팀의 방대한 이미지 중 하나 또는 두 개를 처리하기에 충분한 메모리가 있다. MONAI의 빌딩 블록에는 도메인별 데이터 로더, 메트릭, GPU 가속 변환 및 최적화된 워크플로 엔진이 포함된다. 소프트웨어의 스마트 캐싱 및 다중 노드 확장은 작업을 최대 10배까지 가속화할 수 있다.  카르도소는 10만 개의 뇌 이미지를 호스팅하기 위해 국가 저장소인 헬스 데이터 영국 보건 데이터 연구소(Health Data Research UK)와 협력하고 있다. AI 모델도 활용 가능해 연구자는 필요한 모든 이미지를 만들 수 있다. 또한 이 팀은 MRI, CAT 또는 PET 스캔과 같은 모...

엔비디아 오픈소스 2022.06.08

IBM, 'AI 도입 지수' 발표...“한국 기업, 주로 효율성 및 비용 절감 위해 AI 도입”

IBM은 전 세계 기업의 인공지능(AI) 도입 현황을 조사한 ‘2022년 AI 도입 지수’ 연례 보고서를 발표했다. IBM이 의뢰해 모닝컨설턴트가 수행한 이번 조사는 AI의 도입 현황 및 필요성과 기업이 마주한 도전 과제를 제시했다. 아울러, 자동화, 신뢰할 수 있는 AI, 지속가능성, 데이터 전략 등 인공지능과 관련한 전 세계 기술 트렌드도 소개했다. 이번 조사는 한국 500명을 포함, 전 세계 기업  IT 분야 의사결정권자 7,502명을 대상으로 실시됐다. ‘2022 AI 도입 지수’ 보고서에 따르면, 효율성 제고 및 비용 절감이 국내 기업의 AI 도입의 주요 동력으로 나타났다. 국내 응답자들은 ‘IT운영 효율성 제고(40%)’, ‘비즈니스 프로세스 효율성 제고(39%)’ 및 ‘비용 절감(39%)’을 주요 도입 요인으로 꼽았다. 반면, 글로벌의 경우 ‘AI 발전으로 인해 높아진 접근성(43%)’, ‘비용 절감 및 주요 업무 프로세스 자동화(42%)’, ‘AI가 탑재된 표준 상용 비즈니스 애플리케이션 수 증가(37%)’를 AI를 도입하는 주요 요인으로 꼽아 국내와 차이를 보였다. 보고서는 이번 조사를 통해 기업 내 AI 도입을 저해하는 주요 요소로 ‘데이터 관리’의 중요성을 강조했다. 특히 국내 기업의 경우, 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 패브릭 아키텍처를 ‘사용 중’ 또는 ‘사용 예정’이라 답한 응답자 비율이 44%로, 61%를 기록한 글로벌 기업 평균 대비 낮은 수치를 보여 효율적인 데이터 관리 역량 개선이 필요한 것으로 나타났다. 아울러, 국내 기업 중 AI를 적극적으로 도입하거나, 도입을 검토 중이라고 한 응답자 중 88%는 데이터가 위치한 어느 곳에서든 AI 프로젝트를 구축하고 운영하는 것이 매우 중요하다고 답해, AI 도입에 있어 데이터 관리의 중요성을 시사했다. 그 밖에도 한국을 포함한 전 세계 응답자들은 ‘AI 기술, 지식 및 전문성 부족(45%)’을 AI 도입을 저해하는 요소로 꼽았다. ‘AI 모델 개발을 위한 도구 및 플랫...

IBM 2022.06.07

블로그ㅣARM용 윈도우 개발머신 ‘프로젝트 볼테라’에 거는 기대

마이크로소프트가 ‘프로젝트 볼테라(Project Volterra)’라고 부르는 최초의 ARM 기반 데스크톱 PC를 2023년쯤 출시할 예정이라고 밝혔다.  7년 전 마이크로소프트는 최초의 자체 제작 노트북인 서피스 북을 출시하여 전 세계는 물론 OEM 업체까지 모두 놀라게 했다. 하지만 첫 번째 서피스 북은 실패했다. 그래도 지금까지 실패했던 다른 제품(서피스 태블릿, 서피스 RT, 그리고 악명 높은 킨(Kin) 폰과 달리 마이크로소프트는 끈질기게 서피스 북을 개선해왔다. 그 결과 오늘날, 서비스 랩탑 스튜디오 등의 후속 제품은 컴퓨터 시장에서 정말 훌륭한 제품으로 자리 잡았다.  이제 마이크로소프트가 새로운 것을 시도하려 한다. 바로 프로젝트 볼테라(Project Volterra)라는 데스크톱이다.  믿기지 않겠지만, 이 제품은 AMD나 인텔 프로세서가 아니라 ARM 기반의 프로세서로 구동될 예정이다. 자, 여기서 이런 생각을 할 수 있다. “이 프로젝트도 윈도우 RT 같이 대실패작이 되거나 서피스 프로 X처럼 사용도가 굉장히 제한된 제품이 되지 않을까?”  마이크로소프트 추종자가 전혀 아님에도 필자는 그렇게 생각하지 않는다. 이번에는 마이크로소프트가 제대로 된 ARM 기반 제품을 만들 것이라 예상한다. 그 이유는 바로 이 제품이 개발자를 위한 것이기 때문이다. 지금까지 개발자는 ARM 기반컴퓨터에서 x86 기반 개발 도구를 에뮬레이션하느라 개발 속도가 굉장히 느렸다. 하지만 마이크로소프트는 이번에 ARM용 네이티브 앱 개발을 위한 포괄적인 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 프로그래밍 도구를 제공할 예정이다. 프로젝트 볼테라는 다음과 같은 개발 도구를 모두 포함한다.   비주얼 스튜디오 2022(Visual Studio 2022) 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 비주일 C++(Visual C++) 닷넷 6와 자바(Modern .NET 6 and Java) 클래식 닷넷 ...

윈도우 클라우드 클라우드기반윈도우 2022.06.07

링글, KAIST와 ‘AI 기반 맞춤형 학습 시스템’ 개발

일대일 화상 영어 프로그램 링글이 학습자 성취도를 인공지능(AI)이 정교하게 평가하는 시스템을 개발하고 하반기에 서비스를 시작한다고 밝혔다. 링글은 KAIST 김주호 교수의 인터랙션 랩과 함께 연구 개발한 ‘AI 기반 맞춤형 학습 시스템’을 미국컴퓨터협회 러닝 앳 스케일(ACM Learning at Scale 2022) 학술 대회에서 발표했다.  학회에서 김 교수팀이 발표한 ‘알렌즈(RLens)’ 시스템은 AI가 일대일 영어 수업 내용을 분석해 학습자 영어 실력을 ▲복잡한 구사(Complexity) ▲정확도(Accuracy) ▲유창함(Fluency) 세 분야로 진단, 학습 성취도를 입체적으로 파악할 수 있다. 김주호 교수팀은 공인 인증시험과 같은 기존 평가 체계가 학습자 영어 실력을 하나의 점수로 치환해 평면적으로 진단하던 것을 개선하기 위해 알렌즈 시스템을 개발했다. 듣기, 읽기, 말하기, 쓰기 분야별 점수로 영어 실력을 가늠하기보다 교육학 이론에서 언어 구사 능력의 주요 축으로 삼는 복잡성, 정확성, 유창성에 따라 실력을 입체적으로 진단한다. AI는 영어 실력을 진단하고 실력을 높이기 위한 목표 설정, 학습 추천도 해준다. 학습자가 튜터의 피드백 내용을 완전히 학습해 같은 영어 실수를 반복하지 않는지 트래킹도 한다.  KAIST 김주호 교수는 “알렌즈는 실력 진단, 목표 설정, 학습 추천으로 이어지는 사이클이 반복되며 진정한 일대일 맞춤형 학습에 한 걸음 다가가는 시스템”이라며 “연구 내용이 하반기 내 링글 서비스에 반영될 수 있도록 제품 개발에 박차를 가할 계획”이라고 말했다. 링글 이성파 공동대표는 “연구 결과가 반영되면 링글은 진정한 AI 기반 학습 서비스로 재탄생할 것”이라며 “처음에는 학습자에게 맞춤형 학습을 제공하는데 AI를 주로 적용할 계획이지만, 앞으로 원어민 튜터와 AI가 상호 작용하며 교육의 질을 높이는 수준까지 범위를 넓혀갈 예정”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

링글 2022.06.03

TI, ‘시타라 AM62 프로세서’ 출시…“엣지 AI 접근성 향상되고 전력 소모량 줄여”

텍사스 인스트루먼트(이하 TI)는 엣지 AI에 대한 접근성을 높이고 전력 소모량은 절반으로 줄이는 ’시타라 AM62 프로세서‘를 출시했다고 밝혔다.    시타라 AM62 프로세서는 엣지 AI 프로세싱을 차세대 애플리케이션으로 확장할 수 있도록 지원하며, 저전력 디자인은 듀얼 스크린 디스플레이와 소형 휴먼-머신 인터페이스(HMI) 애플리케이션에 적합하다고 업체 측은 설명했다. 차세대 HMI는 시끄러운 공장에서 동작 인식 기능을 사용해서 기계에 명령하거나 스마트폰이나 태블릿을 사용해 무선으로 제어하는 등 기계와 소통할 수 있는 새로운 방식을 제시한다. 특히, HMI 애플리케이션에 머신 비전, 분석 및 예측 유지보수와 같은 엣지 AI 기능을 추가함으로써 단순 인터페이스를 넘어 인간과 기계 간의 상호작용을 가능하게 하는 한 단계 진보한 HMI를 실현한다. AM62 프로세서는 서스펜션 모드에서 전력 소모가 7mW로 낮고, 열과 관련된 설계를 신경 쓸 필요가 없기 때문에 엣지 디바이스에 저전력의 분석 기능을 제공한다. 따라서, 엔지니어는 크기가 제한적인 애플리케이션이나 산업 환경에서 이러한 기능을 유연하게 적용할 수 있다. AM62 프로세서의 가격은 개당 5달러 미만부터 시작하며, 기본적인 카메라 기반 이미지 처리와 함께 사물 감지와 인식 등 엣지 AI 기능을 지원함으로써 HMI 디바이스로 비용 효율적인 분석이 가능하도록 해준다. 또한, AM62 프로세서는 듀얼 스크린 풀 HD 디스플레이를 지원하고, 메인라인 리눅스와 안드로이드 운영 체제를 비롯한 다양한 운영 체제와 유무선 커넥티비티 인터페이스를 모두 지원한다. AM62 프로세서를 산업용 애플리케이션에 사용하면 전력 소모를 경쟁 디바이스 대비 최고 50%까지 줄일 수 있다고 업체 측은 설명했다. 이는 AA 배터리 기반의 애플리케이션을 1,000시간 이상 구동할 수 있는 수준이며, 전원 아키텍처를 간소화함...

TI 텍사스 인스트루먼트 프로세서 2022.06.03

ISC 2022 살펴보기··· AMD-인텔-엔비디아 간 HPC 경쟁 치열

전 세계 슈퍼컴퓨터 상위 500대 순위(TOP 500) 발표와 함께, 2022 국제 슈퍼컴퓨터 컨퍼런스(International Supercomputer Conference; ISC)가 이번 주 독일 함부르크에서 개막했다. 톱 500에서는 美 에너지부(DoE) 산하 오크릿지 국립연구소의 ‘프론티어(Frontier)’가 전 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 선정됐다.    ‘프론티어’는 AMD EPYC CPU와 AMD 인스팅트 MI250 GPU를 탑재한 HPE-크레이 EX 시스템이며, 1초에 100경 번의 연산을 수행하는 최초의 엑사급(exascale) 슈퍼컴퓨터다. 인텔은 에너지부 산하 다른 국립연구소의 슈퍼컴퓨터(‘오로라(Aurora)’)로 엑사급 경쟁에서 승리하고자 했지만 AMD에 패배했다. 또한 프론티어는 엑사급 경쟁에서 중국과 일본의 경쟁자도 물리쳤다.  AMD 칩을 사용한 슈퍼컴퓨터가 1위에 오른 것은 또 다른 이정표다. AMD의 서버 프로세서가 이제 인텔의 최고 성능 제품보다 경쟁력 있으며, 아울러 인스팅트(Instinct)는 적수였던 엔비디아의 코프로세서와 경쟁할 수 있음을 보여준다. AMD는 인텔을 추격하면서 서버 분야에서 꾸준히 입지를 확보해왔다. 하지만 AI와 HPC 분야는 엔비디아가 거의 독점하고 있다. (따라서) AMD는 아직 샴페인을 터트릴 때가 아니다. 엔비디아 코프로세서는 500대 슈퍼컴퓨터 가운데 154개에서 찾을 수 있다. 한편 크레이(Cray)와 AMD는 자랑할 게 한 가지 더 있다. 프론티어가 슈퍼컴퓨터의 전력 효율에 따른 순위를 매기는 ‘그린500(Green500)’에서도 가장 에너지 효율이 높은 슈퍼컴퓨터로 뽑혔다.    인텔, HPC 로드맵 업데이트 한동안 인텔은 자사 최고 성능의 HPC 프로세서 ‘폰테 베키오(Ponte Vecchio)’를 내세워왔다. 이는 인텔 ‘Xe GPU 아키텍처’의 데이터센터 버전이다. 아울러 폰테 베키오는 엔비디아의 암페어 A100(Ampere ...

슈퍼컴퓨터 AMD 인텔 2022.06.03

그래프코어, ‘가속 컴퓨팅 아카데미’ 발표…국내 개발자도 참여 가능

인공지능 반도체 기업 그래프코어가 컴퓨팅 분야의 주요 연구자들과 최첨단 하드웨어를 이어주는 ‘가속 컴퓨팅 아카데미(Accelerated Computing Academy)’ 프로그램을 발표했다.    이 프로그램은 전 세계 학계, 연구기관, 정부 기관, 슈퍼컴퓨팅(HPC) 센터, 그리고 주요 기업의 컴퓨터 과학자들이 고급 컴퓨팅 시스템을 활용해 연산 집약적인 연구를 효과적으로 수행하도록 돕는 것을 목적으로 한다고 업체 측은 설명했다.   가속 컴퓨팅 아카데미는 그래프코어의 IPU와 포플러 SDK의 이점을 최대한 활용한 로우 레벨 프로그래밍에 초점을 두고 있다. 참가자는 영국의 옥스퍼드대학교, 브리스톨대학교, 임페리얼칼리지 런던, 노르웨이의 시뮬라 리서치 연구소 등을 비롯한 학계 및 HPC 분야의 전문가들과 그래프코어가 결성한 새로운 유럽 컴퓨팅 연구회의 지원을 받는다. 프로그램 지원 범위에는 클라우드에서 구동되는 IPU 무료 활용, 그래프코어 엔지니어의 지원, 맞춤형 교육 워크샵 및 교육자료, 학부 및 박사과정 인턴십 등이 포함된다. 더불어, 이 프로그램의 정기 회원은 프로젝트 쇼케이스 및 개발자 스포트라이트 프로모션에 참여할 수 있는 기회도 얻게 된다. 브리스톨대학교의 물리학과 조나스 라드마커 교수는 “그래프코어의 가속 컴퓨팅 아카데미는 IPU를 활용해 여러 혁신적인 애플리케이션을 만들어낼 수 있는 프로그램”이라며, “여기에는 물질-반물질 비대칭에 대한 가장 정확한 측정을 수행하기 위해 엄청난 속도의 실시간 데이터 처리를 필요로 하는 LHCb(Large Hadron Collider beauty) 실험도 해당된다”고 말했다. 가속 컴퓨팅 아카데미는 현재 한국을 포함한 전 세계 모든 관련 연구자들의 참가 지원을 받고 있으며, 자세한 내용은 공식 홈페이지에서 확인 가능하다.  editor@itworld.co.kr

그래프코어 2022.06.02

블로그 | AI가 빛을 발하는 비즈니스 솔루션 3가지

인공지능이 너무 남용되고 있는 느낌이다. 아마도 클라우드 컴퓨팅 서비스 업체가 AI를 서비스로 제공하면서 시작된 일인지도 모른다. 클라우드는 인공지능을 솔루션 개발자가 저렴하게 바로 이용할 수 있도록 만들었고, 그 결과, AI 기능이 필요없는 애플리케이션까지 AI가 적용되고 있다. 하지만 이런 경우, AI는 별다른 가치를 만들어내지 못하고 끝나는 경우가 많은데, 경차에 고가의 경주용 브레이크를 다는 것과 마찬가지다. 경차는 기본 브레이크로도 잘 멈추기 때문에 고성능 브레이크는 낭비일 뿐이다. 요즘은 AI의 실용적인 활용에 대한 이해가 높아졌다. 즉 AI가 언제 가치를 발하고 언제는 아무런 가치가 없는지 알 수 있다. 클라우드 기반 AI의 가치를 극대화하는 비즈니스 솔루션으로는 다음 세 가지를 꼽을 수 있다. 대규모 데이터의 잠재적 패턴을 이용하는 애플리케이션. 이런 애플리케이션은 새로운 데이터에서 새로운 패턴을 발견할 수도 있고, AI 엔진이 이미 처리하고 학습한 것을 기반으로 새로운 패턴을 찾을 수도 있다. 더 많은 데이터를 분석하고 AI 시스템이 더 많은 패턴을 인식할수록 AI 엔진은 더 좋아진다. 일상 생활에서 흔히 볼 수 있다. 자동차는 운전자의 주행 패턴으로 학습해 정지와 가속을 조정한다. 지능형 온도 조절기는 더 나은 사용 패턴을 판단하고 과거의 속성과 현재의 기온을 기반으로 온도를 조정한다.  새로운 데이터를 생성하고 이해하는 애플리케이션. 유통업체는 어떤 고객이 인터랙션을 하고 있는지 판단하고 해당 고객이 구매할 가능성이 큰 제품과 서비스를 제안하기 위해 온라인 추천 엔진을 이용한다. AI 엔진은 고객의 행위를 기반으로 연령이나 성별, 수입, 위치, 교육 정도, 심지어 자녀가 있는지 등의 정보를 판단할 수 있다. 이런 엔진을 이용하면 매출을 20% 이상 올릴 수 있다. 고객이 추가 구매를 하도록 유도하는 이런 학습된 방법은 AI를 경쟁 무기로 사용할 수 있도록 한다.  기존 데이터 세트를 AI 역량과 결합해 새로운 의미를...

인공지능 비즈니스 남용 2022.06.02

알아서 공고 올리고 이력서 선별하는 ‘채용 자동화’란?

AI 도구가 채용 과정에서 지원자 데이터를 수집하고 처리하여 후보자 소싱, 선별, 다양성 및 기타 HR 기능을 가속하고 간소화하는 데 활용되고 있다. 대퇴직(Great Resignation) 현상이 줄어들 기미를 보이지 않는 가운데, 채용 담당자는 적합한 인재를 모집하기 위해 가능한 모든 방법을 동원하고 있다. 이를 반영하듯 인재 확보 소프트웨어 및 서비스를 포함한 HRM 시장 규모는 현재 약 200억 달러로 추정된다. 채용 및 HR 업무의 지속적인 디지털화와 자동화에 힘입어 이 시장은 오는 2028년까지 연평균 12% 이상의 성장률을 보일 것으로 예상된다.  전 세계적으로 기업은 유능한(그리고 다양한) 직원 풀을 구축하고 유지하는 데 중점을 두고 있다. 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 예측 모델의 발전으로 규모를 가리지 않고 모든 기업이 재택 및 하이브리드 근무 등의 급격한 변화에 대응하면서도 채용을 자동화하는 전례 없는 기회를 얻게 됐다.   실제로 HR 소프트웨어 기업 엔텔로(Entelo)의 설문조사 결과에 따르면 전체 응답자(채용 담당자)의 5명 중 4명은 지원자 소싱을 모두 자동화할 수 있다면 생산성이 향상될 것이라고 말했다. 아울러 더 많은 데이터를 확보하면 지원자를 선별하고, 후보자 풀을 평가하며, 채용 워크플로우를 잘 진행하게 될 것이라는 의견이 지배적이었다. 하지만 데이터를 인사이트로 전환하는 것은 고사하고 애널리틱스를 구축하거나 실시할 데이터나 시간조차 없다고 답한 응답자도 42%에 달했다.  ‘채용 자동화’란 무엇인가? 어떻게 도움이 되는가? 인적자원 또는 인력 관리는 채용에서 시작된다. 채우지 못한(혹은 채워지지 않는) 역할로 인해 기업은 수익과 생산성 측면에서 매일 손해를 보게 된다. AI를 기반으로 한 지능형 도구는 지원자 관련 데이터를 수집하고 처리하여 지원자 소싱, 선별, 다양성 및 포용성, 면접, 지원자 추적 등 여러 프로세스의 속도를 높이고 간소화할 수 있다. 인재 피드 솔루션 준코(Jo...

채용 채용 자동화 디지털화 2022.05.31

“GPU 인스턴스도 쪼갠다” 벌터 클라우드, GPU 가상화 플랫폼 서비스 출시

클라우드 서비스 업체 벌터(Vultr)가 자칭 “최초의 GPU 가상화 플랫폼”을 출시했다. 이 서비스는 대형 클라우드 서비스 업체가 제공하는 강력하고 비싼 GPU 서비스가 필요하지 않은 중소규모 기업을 위한 서비스이다. 엔비디아는 2020 년 암페어 A100 프로세서를 출시하며 다중 인스턴스 GPU를 지원하는 최초의 GPU라는 점을 강조했다. 가상화 하이퍼바이저가 CPU 코어를 나누는 것처럼 GPU를 최대 7개의 가상 GPU로 분할할 수 있다. 벌처는 자사가 A100 GPU 인스턴스를 쪼개서 판매하는 첫 클라우드 서비스 업체라고 강조했다. GPU 인스턴스의 비싼 가격은 여러 개의 GPU를 병렬로 실행하곤 하는 대기업 워크로드에는 적합하지만, 이제 막 AI 관련 워크로드를 시험해보고자 하는 중소기업에는 GPU 하나 가격도 엄두를 내기 어려운 것이 사실이다. 벌처 CEO J.J. 카드웰은 “AWS 같은 클라우드에서 카드 한 대를 통째로 이용하려면, 한달에 수천 달러의 요금을 내야 하는데, 많은 기업의 예산 범위를 벗어난다”라며, “카드 한 대 전체가 필요없는 AI/ML 워크로드가 많다”고 설명했다. 많은 연구원과 개발자의 작업이 테스트의 반복이며, 사용량은 일정하지 않다. 카드웰은 작은 규모의 데이터 세트를 테스트한 다음에 시간이 지나면서 규모를 늘리는 것이 일반적인 방식이지만, 대형 클라우드는 이런 작은 GPU 인스턴스를 제공하지 않는다고 지적했다. 벌처는 툴과 라이브러리, 프레임워크와 관련 기술까지 엔비디아의 AI 소프트웨어 스택도 충실하게 제공한다. 클라우드 서비스 업체가 GPU 인스턴스와 함께 자체 GPU 툴을 제공하는 경우가 많은데, 카드웰은 엔비디아가 자사 GPU 하드웨어를 최대한 이용할 수 있도록 동급 최강의 소프트웨어 스택을 구축했는데, 또 만드는 것은 합리적이지 않다고 덧붙였다. 벌처는 2014년 설립된 소규모 클라우드 서비스 업체로, 지금까지도 벤처캐피탈 자금을 받지 않고 영업이나 마케팅 부서 없이 운영하고 있다. 하지만 입소문만으로...

가상화 GPU 인스턴스 2022.05.27

마이크로소프트 빌드 2022 개막…AI 혁신 기술 대거 공개 

마이크로소프트가 온라인으로 개막한 연례 개발자 컨퍼런스 ‘마이크로소프트 빌드(Microsoft Build 2022)’에서 신규 개발자 지원 기술을 대거 선보였다. 마이크로소프트는 개발자 성장에 근간을 둔 이번 컨퍼런스에서 50개가 넘는 혁신 제품과 기능을 공개해, 개발자들이 실질적인 변화를 만들어 갈 수 있도록 지원한다고 밝혔다.   마이크로소프트 사티아 나델라 CEO 겸 이사회 의장은 이번 기조연설에서 “빌드에서 공개하는 도구들은 궁극적으로 개발자에게 풍부한 기술과 플랫폼을 제공해 그 기회를 극대화하고, 그들의 기술이 지구 구석구석 도달될 수 있도록 마찰을 제거하기 위함”이라고 말했다. 마이크로소프트는 개발자가 몰입감을 높여 가장 중요한 코딩 작업에 집중할 수 있도록 하는 것을 목표로, AI 개발을 돕는 개발자 도구를 공개했다. 먼저 ‘깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)’을 올 여름 공식 출시할 예정이다. 코파일럿은 마이크로소프트의 오픈소스 플랫폼 깃허브의 AI 페어 프로그래머(AI pair programmer)로, 자연어를 코드로 변환하는 오픈AI의 기계학습 모델 코덱스(Codex)를 활용한다. 이는 존재하는 코드에 기반해 전체 코드를 추론하고 제안한다. 지난해 6월 프리뷰로 공개된 이 기술은 프로그램 신청자 1/3 이상이 일상 사용자가 되는 등 압도적으로 긍정적인 평가를 받았다. 이번 공식 출시를 통해 앞으로 더 많은 전문 개발자들은 단순히 코드를 작성하는 데 AI를 활용할 뿐 아니라, 코드를 이해하고 더 좋은 코드를 만드는 데 AI를 사용할 수 있게 된다. 이와 함께, 하이브리드 업무 환경에서 일하는 개발자를 위한 클라우드 솔루션 ‘마이크로소프트 데브박스(Microsoft Dev Box)’도 소개했다. 데브박스는 특정 프로젝트를 위해 사전 구성되고, 즉시 코드화할 수 있는 고성능 워크스테이션에 대한 셀프서비스 접근을 제공한다. 이로써 개발자들은 보안, 컴플라이언스, 비용 관리 등에 대한 걱정 없이 신속히 코딩을 시작할 수 ...

마이크로소프트 2022.05.25

컴트루테크놀로지, ‘인공지능 비즈니스 for OCR 컨퍼런스’ 개최

컴트루테크놀로지가 6월 23일에 역삼동 한국과학기술회관 대회의실에서 ‘인공지능 비즈니스 for OCR·본인확인·개인정보보호 컨퍼런스’를 개최한다고 밝혔다.   이번 행사는 오프라인으로 진행되며, IT, 보안, RPA, SI, 웹팩스, 핀테크 전문 기업 담당자 등을 대상으로 실제 데모 시연 부스 운영 및 대면 미팅, 네트워킹 타임을 운영할 예정이다. 컨퍼런스는 무료로 진행되며, 현장등록은 받지 않아 사전등록(https://cometrue.ai)이 필요하다. 주요 내용은 ▲인공지능 비즈니스 인사이트 ▲인공지능 OCR, 기술 활용하기 ▲인공지능 OCR, 비즈니스 적용 ▲비대면 본인확인, 가장 혁신적으로 수행하기(얼굴+신분증) ▲이미지 개인정보보호 for PC, 홈페이지, 파일서버이다. 인공지능 비즈니스 for OCR, 본인확인, 개인정보보호 컨퍼런스는 컴트루테크놀로지가 주최하고, 한국인공지능협회(KORAIA)가 후원한다. 본인확인을 위한 신분증 4종 OCR, 간편결제를 위한 신용카드 OCR 그리고 유심 OCR, 표 OCR. 필기체 OCR까지 인공지능 OCR을 사용해야 하는 이유를 설명할 예정이다. 그리고 문서 OCR 등 인공지능 OCR 서비스를 비즈니스에 적용 시 고려할 점과 RPA, 웹팩스, 보안솔루션과 같은 다양한 시스템과의 연동할 수 있는 구축 방식 및 실제 연동 사례를 소개한다. 라이브러리 형태로도 제공되는 다양한 인공지능 OCR 서비스는 디지털 트랜스포메이션을 고려 중인 다양한 산업의 담당자에게 인사이트를 제공할 수 있을 것이다. 또한 비대면 본인확인 서비스인 eKYC aiDee를 시연할 예정이다. 최근 비대면 계좌 생성을 통한 불법 대출 등으로 인한 피해 사례가 증가하면서 강력한 비대면 본인확인이 필요해졌다. 신분증 OCR 및 진위 확인은 물론 신분증 라이브니스(liveness) 체크 기능과 얼굴 유사도 확인 통해 비대면 본인확인을 혁신적으로 수행할 수 있는 방안을 제시할 예정이다. 이는 일본, 유럽에서 권고되는 방식으로 전자금융, 해외...

컴트루테크놀로지 2022.05.24

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