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AIㆍML

엔비디아 오린, MLPerf 테스트서 신기록 달성

엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 엔비디아 암페어(NVIDIA Ampere) 아키텍처 기반 저전력 SoC 엔비디아 오린(Orin)이 MLPerf 벤치마크에 도입됨과 동시에 AI 추론 부문에서 신기록을 달성했다고 밝혔다. 이로써 엔비디아 오린은 엣지에서의 액셀러레이터당 성능 기준을 더욱 높이게 됐다고 업체 측은 설명했다.   엔비디아 오린의 프리 프로덕션(pre-production) 버전은 엣지 AI 성능 테스트 6개 가운데 5개 부분에서 선두를 차지했다. 이전 세대의 젯슨 AGX 자비에(Jetson AGX Xavier) 보다 최대 5배 더 빠르게 작동했으며 평균 2배의 에너지 효율을 실현했다. 엔비디아 오린은 현재 로봇 공학 및 자율 시스템을 위해 엔비디아 젯슨 AGX 오린 개발자 키트로 제공된다. 아마존웹서비스, 존디어, 코마츠, 메드트로닉, 마이크로소프트 애저를 비롯한 6,000여 고객이 AI 추론이나 기타 작업에 엔비디아 젯슨 플랫폼을 사용한다. 또한 젯슨 플랫폼은 자율주행 차량을 위한 엔비디아 하이페리온(Hyperion) 플랫폼의 핵심 요소다. 중국 전기차 제조업체 비야디는 차세대 자율주행 전기차에 오린 기반 드라이브 하이페리온 아키텍처를 사용할 것이라고 최근 발표했다.  오린은 의료기기를 위한 엔비디아 클라라 홀로스캔(Clara Holoscan)의 핵심 구성 요소이기도 하다. 엔비디아 클라라 홀로스캔 플랫폼은 시스템 제조업체와 연구원들이 차세대 AI 기기를 개발하는 데 사용된다. 젯슨 AGX 오린을 포함한 엔비디아 GPU가 탑재된 서버 및 장치는 MLPerf 벤치마크 6개를 모두 실행하는 엣지 액셀러레이터였다. 오린은 젯팩 SDK(JetPack SDK)를 통해 데이터센터와 클라우드에서 이미 입증된 소프트웨어 스택인 엔비디아 AI 플랫폼 전체를 실행한다. 엔비디아 젯슨 플랫폼을 사용하는 백만 명의 개발자가 엔비디아 AI 플랫폼을 지원하고 있다. 엔비디아와 파트너사는 최신 MLPerf 추론 벤치마크의 모든 테스트와...

엔비디아 2022.04.07

업데이트 커리어 로드맵 : 머신러닝 엔지니어

직책이나 지식 영역에 ‘머신러닝’이 포함된 사람은 요즈음 경력을 관리하기 좋은 위치에 있다. 머신러닝 기술력과 경험이 있는 인력에 대한 수요가 많기 때문인데, 가장 중심에 있는 자리가 바로 머신러닝 엔지니어이다. 리서치 회사 M&M(Markets and Markets)에 따르면, 머신러닝 툴과 시스템에 대한 수요는 2016년의 10억3,000만 달러에서 올해 88억 1,000만억 달러로 증가할 것으로 보인다. 연간 성장률이 무려 44%에 이른다. 전 세계 기업이 고객 경험을 개선하고 비즈니스 운영에서 경쟁 우위를 점하기 위해 머신러닝을 도입하고 있는 상황이다.    M&M의 조사에 따르면, 데이터의 증가가 추가적인 머신러닝 솔루션과 기술인력에 대한 수요를 이끌고 있다. 주요 수직 산업군의 애플리케이션으로는 금융 부문의 사기 방지, 위험 관리, 고객 분류, 투자 예측을 필두로, 의료부문의 이미지 분석, 약물 발견 및 제조, 개인화된 치료, 소매부문의 재고 계획 및 채널간 마케팅, 제조 부문의 예측 유지보수와 수요 전망, 에너지 및 유틸리티 부문의 전력 사용량 분석 및 스마트 그리드 관리 등이 있다.  이 외에도 머신러닝의 사용례는 무궁무진하며, 모든 머신러닝 구현에서 엔지니어는 필수적이다. 그렇다면 머신러닝 엔지니어가 하는 일은 무엇일까?  머신러닝에서 사람은 학습하고 예측할 수 있는 인공 지능(AI) 알고리즘을 설계하고 개발한다. 머신러닝 엔지니어는 일반적으로 데이터 과학팀에 참여하며, 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 아키텍트, 기타 여러 전문가와 긴밀히 협력한다.  온라인 교육 플랫폼 Study.com에 따르면, 머신러닝 엔지니어는 독립적으로 지식을 학습하고 적용할 수 있는 머신을 개발하는 고급 프로그래머다. 정교한 머신러닝 프로그램은 특정 작업을 수행할 때 사람의 지시나 명령을 받지 않고 조치를 취할 수 있다. 머신러닝 엔지니어는 수학, 컴퓨터 프로그래밍, 데이터 분석 및 데이터 ...

머신러닝 커리어 엔지니어 2022.04.06

"아이 콘택트 기능이 윈도우11에" MS, AI로 화상회의 생산성 높인다

팀즈 화상회의 중에 다른 것을 확인하느라 잠깐이라도 화면을 외면하는 것이 두려웠다면 이제 걱정하지 않아도 된다. 마이크로소프트가 AI 기반 아이 콘택트(Eye Contact) 및 기타 다양한 생산성 기능을 윈도우 플랫폼에 탑재할 예정이다. 5일(현지시간) 마이크로소프트는 '하이브리드 근무 환경의 미래(Future of Hybrid Work)'를 주제로 한 발표에서 이같이 밝혔다.   PC 플랫폼에 AI 기술을 통합하는 것이 어렵다는 점에서 마이크로소프트의 새로운 기능은 AI의 멋진 사용례를 보여준다. AI는 스마트폰에서 일반적으로 사진 촬영 기능을 개선하고 배경 노이즈를 최소화하는 데 사용된다. 마이크로소프트는 이런 기능을 윈도우 11 PC에 적용해 음성 선명도를 높이고 배경 흐림 기능을 개선하고 있다. 이날 공개된 다른 기능은 AI 기반 아이 콘택트 기능과 카메라가 사용자의 움직임에 따라가 사용자를 화면 중심에 담는 자동 프레이밍 기술이다.  먼저 짚고 넘어가야 할 것이 있다. 마이크로소프트는 이날 소개한 기능의 정확한 출시 시점은 공개하지 않았다. 또한 이런 기능이 팀즈에만 적용될지, 시스템 전반에 적용될지도 확실하지 않다. 마이크로소프트 365의 유료 기능으로만 제공될 수도 있다. 마이크로소프트는 2020년 7월 서피스 프로 X에 아이 콘택트 기능을 탑재하면서 이번 기능의 출시를 한차례 예고한 바 있다. 이제 마이크로소프트는 아이 콘택트를 윈도우의 일부로 만들었다. 마이크로소프트에 따르면, 아이 콘택트 기능은 윈도우 11에서 사용하는 모든 화상회의 앱에서 작동한다. (과거 일부 사용자는 서피스 프로 X를 업데이트한 후에도 아이 콘택트 기능이 실제로 작동하지 않는다고 주장하기도 했다.) 또한 마이크로소프트는 사용자가 음성 이외의 모든 소리를 제거하도록 설정하거나 제거해야 할 소리와 남겨두어야 할 소리를 지정하는 소음 제어 기능을 팀즈에서 제공한다. 팀즈는 다른 화상회의 앱과 마찬가지로 AI를 사용해 사용자를 감지하고, 카메라가 촬...

아이 콘택트 윈도우11 마이크로소프트 2022.04.06

코그넷나인, AI 매니지드 서비스 플랫폼 ‘플러그넷’ 출시

코그넷나인은 AI 매니지드 서비스 플랫폼 ‘플러그넷 (Plugnet)’을 출시한다고 밝혔다. 플러그넷은 AI를 도입하려는 기업의 업무 성격과 다양한 인공지능 기술의 이해를 바탕으로 마치 레고 블록 같이 쉽고 빠르게 플러그인, 아웃(Plug in/Plug Out) 방식으로 AI 서비스를 구현 운영할 수 있는 환경을 제공하는 인공지능 매니지드 서비스 플랫폼이다.   코그넷나인은 기업고객의 디지털 트랜스포메이션 여정 및 뉴노멀 시장에 발맞춰, 새로운 고객 인게이지먼트(Engagement), 방대한 데이터로부터 인사이트(Insights) 도출, 인공지능 기반 업무 자동화 등 기업이 필요한 영역에 인공지능 서비스를 제공하고 있다. 플러그넷은 다양한 인공지능 기술과 엔진을 조합해 표준 어댑터(Adaptor) 형태로 손쉽게 교체할 수 있으며, 인공지능 모델을 지속적으로 학습해 개선할 수 있도록 체계적인 학습 데이터를 관리 제공한다. 특히, 현업에서 직접 사용할 수 있는 직관적인 통합 운영 관리 기능을 통해 다양한 인공지능 모델의 원스톱(One-Stop) 모니터링과 로그분석, 신속한 재학습을 수행할 수 있도록 지원한다. 코그넷나인은 기업의 학습 데이터, 관리자 기능, 공통 업무 시나리오를 자산 내재화 하도록 지원하고, 각 현업이 인공지능 모델을 만들 때 활용할 수 있는 멀티 테넌트 형태의 표준 서비스 플랫폼인 플러그넷을 기반으로 기업의 인공지능 매니지드 서비스를 보다 신속하고 비용 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 코그넷나인 한선호 COO는 “플러그넷은 수십여개의 인공지능 프로젝트를 수행하면서 겪은 인공지능 구현 경험이 집약돼 개발된 제품으로 기업의 인공지능 프로젝트의 성공을 위한 초석이 될 것”이라며, “지속적으로 고객 니즈에 맞게 플랫폼을 개선하며 고객 요구에 대응해 나가겠다”고 말했다.  한편, 플러그넷은 4월 13일부터 15일까지 사흘간 서울 코엑스에서 350여 개 업체, 450여 부스 규모로 개최되는 ‘제5회 국제인공지...

코그넷나인 2022.04.05

오라클, ‘MySQL 히트웨이브 ML’ 발표…MySQL 애플리케이션에 머신러닝 기능 추가

오라클이 오라클 MySQL 히트웨이브(Oracle MySQL HeatWave)에 데이터베이스 내 머신러닝(ML) 기능을 추가했다고 밝혔다.  MySQL 히트웨이브 ML은 머신러닝의 수명 주기를 완전 자동화하고 학습된 모델 모두를 MySQL 내에 저장해, 외부의 머신러닝 도구나 서비스로 데이터와 모델을 이동하지 않아도 된다. ETL(추출, 변환 및 적재) 절차가 사라지며 애플리케이션 복잡성과 비용이 감소하고 머신러닝 모델과 데이터의 보안성이 개선되었다고 업체 측은 설명했다.  히트웨이브 ML 기능은 전 세계 37개의 모든 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 리전에서 MySQL 히트웨이브 데이터베이스 클라우드 서비스에 포함돼 제공된다. 오라클은 뉴머라이, 노마오, 은행권 마케팅 등의 데이터 세트를 비롯해 분류 및 회귀 분석 작업을 위해 일반에 공개된 다양한 머신러닝 데이터의 벤치마크 결과를 공개했다. 가장 작은 클러스터로 구성된 머신러닝 모델의 경우, 히트웨이브 ML은 아마존 레드시프트 ML 대비 평균 1%의 비용으로 25배 빠른 학습이 가능하다.  또한, 더 큰 규모의 히트웨이브 클러스터에서 학습할 경우, 레드시프트 ML 대비 성능 향상폭은 더욱 증가한다. MySQL 히트웨이브 이용자들은 기존에 많은 시간이 소요되던 훈련을 빠른 시간 안에 효율적으로 완료할 수 있기에 주기적인 모델 재학습을 통해 잦은 데이터 변경 사항도 반영할 수 있어 모델을 최신 상태로 유지할 뿐 아니라 예측의 정확성 또한 향상시킨다. 오라클 총괄 아키텍트인 에드워드 스크리븐은 “이번에 발표된 여러 가지 혁신 기능들은 히트웨이브의 성능 향상뿐만 아니라 가용성을 개선하는 동시에 비용도 절감해준다”며, “오라클이 새롭게 발표한 벤치마크 결과는 스노우플레이크, AWS, 마이크로소프트, 구글과 비교 시 MySQL 히트웨이브가 더욱 빠르고 저렴하다는 사실을 다시 한번 분명하게 보여주었다”고 말했다.  오라클은 기타 클라우드 데이터베이스 서비스 대비 히트...

오라클 2022.04.05

글로벌 칼럼 | 인공지능에 '지능'은 없다

자율주행 차량부터 슈퍼볼 광고의 춤추는 로봇까지 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 모든 곳에 존재한다. 하지만 모든 AI 사례의 문제점은 실제로 ‘지능적’이지 않다는 점이다. 이런 사례는 AI 기법을 사용하여 특정 문제를 해결하는 애플리케이션, 즉 ‘약인공지능(Narrow AI)’를 보여준다. 약인공지능은 인간이 보유한 지능과는 다르다.   인간은 (바라건대) 일반적인 지능을 보유하고 있다. 인간은 광범위한 문제를 해결할 수 있고 이전에 맞닥뜨리지 않았던 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있다. 새로운 상황과 새로운 것을 배울 수 있으며, 물리적인 물체가 3차원 환경에 존재하고 시간의 흐름 같은 다양한 물리적 속성이 적용된다는 것을 이해한다. 인간 수준의 사고 능력 또는 범용인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)을 인공적으로 복제할 수 있는 능력은 오늘날 우리가 생각하는 AI에는 존재하지 않는다.  지금까지 AI가 보여준 압도적인 성능을 무시하는 것은 아니다. 구글 검색은 대부분 사용자가 주기적으로 사용하는 AI의 좋은 예다. 구글은 많은 양의 정보를 놀라운 속도로 검색해 (일반적으로) 사용자가 원하는 결과를 목록의 상단에 제공한다. 마찬가지로 구글 보이스 서치(Google Voice Search)로 사용자는 구두로 검색을 요청할 수 있다. 애매모호한 표현을 사용하더라도 적절한 철자법, 맞춤법, 의미가 적용된 결과를 얻는다. 구글 검색이 잘 작동하는 이유는 무엇일까? 구글은 엄청난 양의 검색어와 사용자가 선택한 결과에 대한 이력 데이터를 보유하고 있다. 이런 데이터에서 검색할 가능성이 큰 검색어와 시스템을 유용하게 만들 수 있는 결과를 예측할 수 있다. 하지만 시스템이 수행 중인 작업이나 제시하는 결과를 이해할 것이라는 기대는 없다. 그래서 엄청난 양의 이력 데이터가 필요한 것이다. 사용자와의 모든 상호작용은 훈련 세트 데이터 생성에 활용할 수 있어 검색에 꽤 효과적이다...

인공지능 AI 머신러닝 2022.03.31

원프레딕트, ‘SFAW 2022’서 AI 스마트팩토리 솔루션 공개

원프레딕트가 4월 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 ‘스마트팩토리+자동화산업전 2022(Smart Factory+Automation World 2022, 이하 SFAW 2022)’에 참가해 신제품을 공개한다고 밝혔다.   원프레틱트는 AI 알고리즘과 물리적 지식을 기반으로 산업 현장 내 핵심 설비의 상태를 진단하고 고장을 예측하는 디지털 트윈 솔루션인 가디원(GuardiOne)을 개발했다. 반도체, 배터리 등 다양한 첨단 제조 산업에 적용돼 공장 내 효율성과 안전성을 제고하는 데 사용되고 있다.  원프레딕트는 이번 전시회에서 모터 종합 진단 관리 제품인 ‘가디원 모터(GuardiOne Motor)’ 등 차세대 스마트팩토리 솔루션을 선보일 계획이다. 부스 내에는 공장에 가디원 솔루션이 설치된 모습부터 주요 대시보드 화면들까지 산업 현장의 모습이 그대로 구현되어 있으며, 실제 설비 구동을 통해 솔루션이 고장을 진단하는 모습까지 시연할 예정이다. 부스 방문객을 대상으로 실제 고객사가 보유하고 있는 설비에 가디원 모터를 도입해볼 수 있는 ‘한달 무료체험 혜택’도 제공한다. 더불어 전시 주요 부대행사인 ‘2022 지능형 설비 예지보전 컨퍼런스’(코엑스 D홀 세미나장 C, 4월 7일 오후 2시)에도 참가해 스마트 제조 동향 및 솔루션 적용 사례를 설명하는 기술 세미나를 진행할 계획이다.  원프레딕트 윤병동 대표는 “이번에 처음으로 실물을 공개하는 가디원 모터는 편리성과 효율성을 모두 갖춘 솔루션”이라며, “간편하게 스마트 제조 환경을 구축하고자 하는 업계 관계자들의 관심을 집중시킬 것”이라고 말했다. 한편, SFAW는 매년 진행되는 스마트공장 및 자동화산업 전시회로, 올해에는 ‘함께 나아가는 디지털 혁신’이라는 주제로 진행된다. 전시는 ▲국제공장자동화전(aimex) ▲스마트팩토리엑스포(Smart Factory Expo) ▲한국머신비전산업전(Korea Vision Show) 3개 관으로 구성되었으며, 약 320여 개 기업...

원프레딕트 2022.03.31

테스트웍스, AI 데이터 세트 품질 검증 도구 ‘ADQ’ 발표

테스트웍스(www.testworks.co.kr)는 구축된 데이터 셋의 오류를 검증 및 분석하는 인공지능 데이터 품질 검증 전문 도구인 ‘ADQ’ 베타버전을 발표했다.   인공지능 데이터 셋 구축 업체들이 자체 개발한 다양한 라벨링 도구가 있지만, 대부분의 도구는 데이터 라벨링과 라벨링 자동화 그리고 라벨러의 작업 관리에 초점이 맞춰져 있다. 데이터 품질에 대한 검증 및 지속적인 관리를 위해서는 구축 시점부터 데이터 검증을 위한 프로세스 수립을 시작으로 검증 작업 관리, 검증 후 결과 분석 보고서를 제공하는 전문 도구가 필요하다고 업체 측은 설명했다. 테스트웍스의 ADQ는 인공지능 데이터 품질 검증에 최적화된 도구로 구축된 데이터 셋의 오류 여부를 검증하고 관련 분석 정보를 제공해, 인공지능 모델의 고품질 학습 데이터 셋 구축 및 관리에 필요한 시간 및 비용 절감에 기여할 수 있을 것으로 업체 측은 기대하고 있다. ADQ는 인공지능 데이터 품질 검증을 수행해야 하는 기업과 기관들의 현업에서의 어려움을 반영하여 개발되었다. ADQ는 설정한 데이터 품질 검증 프로세스에 맞춰 작업을 진행할 수 있으며, 프로젝트 별로 검증 팀을 구성하여 원활한 작업 관리 및 협업이 가능하다. 또한 사용자 맞춤형 기능을 제공하여 편의성을 높였으며, 품질 검증 결과 보고서를 확인할 수 있어 전반적인 데이터 검증 업무의 생산성을 크게 높일 수 있다. 테스트웍스 윤석원 대표는 “다년간 인공지능 데이터 품질 검증 노하우를 보유하고 있는 테스트웍스는 지속적으로 품질 높은 데이터를 인공지능 학습에 제공하기 위해 필요한 제3자 검증 도구인 ADQ 베타 버전을 출시하게 되었다”며, “테스트웍스의 품질 검증 전문 도구를 통해 인공지능 서비스의 품질을 좌우하는 데이터 품질 검증에 대한 저변 확대가 이뤄지기를 기대한다”고 밝혔다. editor@itworld.co.kr

테스트웍스 2022.03.30

코어에이아이, 벽산에 ‘대화형 AI 비서’ 공급…“전사 지원 업무 자동화”

코어에이아이(Kore.ai)는 종합건축자재 기업인 벽산의 전사 지원 업무 자동화를 위해 코어에이아이의 ‘대화형 AI 비서’를 공급했다고 밝혔다. 벽산은 대량의 업무처리 및 사람의 개입이 적은 배치(Batch)성 업무를 코어에이아이의 AI 가상비서 봇으로 자동화했다. 이를 통해 반복적인 회계 및 영업 업무를 자동화했으며, 대화형 AI봇이 단순 반복업무를 지정된 예약 시간에 자동으로 수행해 업무 속도와 정확도를 높일 수 있었다. 벽산은 로봇 자동화(RPA) 시스템을 구축해 전사적인 디지털 업무혁신 기반 다지기에 나섰다. 그 첫 단계로 벽산은 반복적인 업무를 자동화하기 위해 지난 2020년에 RPA 파일럿 프로젝트를 시작한 이후, 관리 업무 자동화에 이어, 영업 및 생산 업무에 적용을 확대하고 있다. 벽산은 올해 전사구축을 마무리하고, 향후 계열사로 확대 적용할 계획이다. 벽산은 전사 실무 업무에 자동화 시스템 적용 확대를 위해 기존에 도입한 RPA 시스템과 유연하게 연동되며, 클라우드를 기반으로 필요한 만큼 구매하여 사용할 수 있어, 비용 효율적이면서, 유연하게 확장 가능한 대화형 AI 봇 도입을 고려하게 되었다. 최종적으로 벽산은 기업 내 다양한 백엔드 시스템과 제약 없이 호환 가능하고, 사용자가 이해하기 쉽고, 간단하게 업무를 자동화할 수 있으며, 이미 글로벌 기업은 물론 국내 주요 기업들이 도입해 사용하고 있어 안전성과 신뢰성을 검증 받은 코어에이아이의 대화형 AI 기반 가상 비서 플랫폼(Virtual Assistant Platform)을 도입하기로 결정했다. 도입을 검토한 정보지원팀은 코어에이아이가 노코드(no-code) 기술을 제공하여 전문가가 아니어도 대화형 AI 기술을 활용해 쉽게 AI 비서를 개발할 수 있으며, 가상 비서 봇 개발에서부터 적용에 이르는 전 단계에서 전담 엔지니어와 글로벌 지원 팀의 기술 전문가가 제공하는 지원 체제를 운영하고 있어, 높은 고객 만족도 지수를 얻고 있다는 점도 높이 평가했다. 실제로 벽산은 기존의 R...

코어에이아이 2022.03.29

엘솔루, KB금융그룹 8개 계열사에 AI 음성 인식 기술 공급

엘솔루(구 시스트란 인터내셔널)는 KB금융그룹이 추진하는 8개 계열사 통합 컨택센터 ‘KB 미래컨택센터(FCC)’에 음성 인식 기술을 공급한다고 밝혔다.   KB금융그룹이 대규모 비용을 투입해 구축하는 KB 미래컨택센터는 AI 기술을 적용해 업무를 효율화하고, 고객별 마케팅 채널의 최접점으로 활용하게 되는 대규모 인공지능 컨택센터(AICC) 프로젝트다. KB금융그룹은 ▲KB국민은행 ▲KB증권 ▲KB국민카드 ▲KB손해보험 ▲KB생명 ▲KB저축은행 ▲푸르덴셜생명 ▲KB캐피탈 총 8개 계열사가 각각 보유한 컨택센터를 KB 원 클라우드에 통합해 KB 미래컨택센터로 구축하며, 핵심 기술로 엘솔루의 AI 음성 인식 기술이 선정됐다. AICC에서 가장 중요한 기술은 음성 인식이다. 상담사와 고객의 상담 내용을 정확히 음성 인식한 뒤 텍스트로 바꿔줘야 이에 상응하는 정보와 업무 지원이 가능하기 때문이다. 상담사를 대신하는 콜봇 시스템 구축의 관건도 고객 목소리를 정확히 인식하는 것이다. 만일 이런 부분이 제대로 인식되지 못하면 고객이 요구하는 정보나 대응이 불가능하다. 엘솔루는 KB은행, KB카드 콜봇 시스템에 자사 AI 음성 인식 솔루션인 ‘EZ DAS’를 구축·오픈해 우수한 기술력을 입증했다고 밝혔다. KB금융그룹은 98% 이상의 음성 인식률을 자랑하는 엘솔루의 AI 음성 인식을 통해 다양한 고객 수요 데이터를 확보, 고객 수요에 적합한 신상품 개발 및 서비스 제공과 함께 개인별 특화한 마케팅도 구현할 수 있을 것으로 보고 있다. 엘솔루의 AI 음성 인식 솔루션은 기존 금융 콜센터를 AICC로 디지털 전환하는 핵심 AI 기술이다. 녹취 분석부터 금융 상품 불완전 판매 요소 제거, 디지털 점포, 금융 AI 콜봇 분야 등에 적극적으로 활용되고 있다. 이 밖에도 법무부 형사사법정보시스템에 적용돼 상담사 역할을 넘어 음성 기록 시장까지 진출하게 됐다. 엘솔루 김우균 대표는 “이번 KB 미래컨택센터는 클라우드 기반으로 서비스가 제공되는 프로젝트로 서버 구축...

엘솔루 KB금융그룹 2022.03.29

편해야 똑똑할 수 있다, 스플렁크가 전하는 ‘위협 인텔리전스’ 해법

“위협 인텔리전스에 대한 기업 고객들의 고민은 늘 같습니다. 위협 데이터가 지나치게 많으며, 새로운 포맷이나 특이한 구조로 인해 여러 시스템에서 쉽게 사용하기 어렵습니다. 외부로부터 받는 위협 인텔리전스들은 사일로화 되어 있어 위협을 빠르게 탐지하고 대응하기 어렵습니다.” 랜섬웨어가 활개치고 비즈니스를 노린 공급망 공격이 증가하고 있다. 전쟁으로 인한 피싱 공격의 증가도 빼놓을 수 없다. 한국IDG가 주최한 퓨처 오브 시큐리티 2022에서 스플렁크의 신성균 이사는 오늘날 기업 고객들이 보안 프랙티스에 결정적인 위협 인텔리전스를 활용함에 있어 여러 어려움이 존재한다고 지적했다. 더불어 스플렁크의 트루스타 위협 인텔리전스 플랫폼이 구현하는 위협 데이터의 자동화 및 통합, 위협 인텔리전스의 공유 기능에 대해 상세히 소개했다.  위협 인텔리전스를 둘러싼 고민 위협 인텔리전스란 사이버 위험 및 공격에 대해 정리하고 분석한 증거 기반의 정보를 의미한다. 크게 URL, 해시, IP 기반의 옵저버블 정보와 TTP, 맬웨어 등의 컨택스트 정보가 조합되어 위협 데이터가 생성된다. 이들 데이터의 활용을 위해서는 서로 조합해 연관성을 분석하고 범주화하는 작업이 필요하다. 이러한 위협 정보를 종합적으로 평가해 위협이라고 확정된 고품질 데이터가 바로 ‘위협 인텔리전스’다.  문제는 위협 데이터를 조합하고 분석하며 평가하는 작업이 많은 시간과 자원을 소모한다는 사실이다. 보안 분석가들이 방대한 시간을 소비해 다양한 소스로부터 입력되는 소스를 평가하고 수동으로 결정을 내려야 한다. 때로는 여러 컨텍스트가 서로 상이한 경우도 있다. 기업이 플레이북으로 쉽게 구현하기 어려운 정보들이 경우가 대다수이기도 하다. 기업 고객들이 위협 인텔리전스에 대해 ‘노이지(noisy) 하다’라고 토로하는 이유다.  실제로 포네몬의 보고서에 따르면, 기업 내 리더의 78%는 사이버 공격으로부터의 회복력 향상과 관련한 주요 장벽으로, 데이터 사일로와 통합되지 않은 도구들, 자...

스플렁크 위협 인텔리전스 통합 보안 2022.03.24

딥노이드, 의료 AI 기반 디지털병리 시장 진출

딥노이드가 가톨릭대학교 산학협렵단(성모병원) 인공지능 기반 요로상피암 세포병리 진단 알고리즘 모델 개발 계약을 완료하고 솔루션 고도화 및 본격적인 디지털병리(digital pathology) 시장에 진출한다고 밝혔다.    디지털 병리는 검체가 포함된 유리 슬라이드를 스캐너를 사용해 디지털영상으로 획득한 후 이를 진단·관리·분석·저장할 수 있는 워크플로우를 구현해 병리과 업무 효율성과 생산성을 향상할 수 있다. 딥노이드는 인공지능 기반으로 세포병리진단 알고리즘모델을 개발해 기존 현미경으로 검경해 진단하는 세포병리검사를 넘어 인공신경망 이미지분석기술을 통해 기존 세포병리검사를 대체할 세포병리진단 알고리즘 모델을 개발한다.  딥노이드는 점차 확대되고 있는 디지털병리 흐름에 발맞춰, 가톨릭대학교 성모병원 외에도 여러 종합병원 및 대학병원들과 디지털병리 기반의 병리영상플랫폼 및 AI 솔루션 개발에 협력을 강화할 예정이다. 이를 위해 체외진단의료기기 분야 GMP(Good Manufacturing Practice) 인증을 올해 내 획득을 준비하고 있다.  딥노이드는 현재 의료 AI 분야에 특화시켜 식품의약품안전처로부터 허가를 받은 17개의 ‘딥에이아이(DEEP:AI)’ 제품과 2개의 ‘딥팍스(DEEP:PACS)’ 제품 등 19개의 인허가 제품을 보유하고 있으며 지속적인 연구개발과 제품 고도화를 통해 하반기에는 글로벌 진출을 위한 FDA 신청도 준비중에 있다.  딥노이드 최우식 대표이사는 “디지털병리 산업은 미국·유럽·중국 주도로 질병진단·신약개발 등 활발히 움직이고 있다”며 “의료AI를 기반으로 빠르고 정확한 세포병리 진단 및 분석 알고리즘개발을 통해 환자별 맞춤형 치료가 가능하도록 디지털병리, 디지털헬스케어(AI 원격진료, 디지털치료제) 개발 등에 국민의 건강한 삶을 위해 아낌없이 투자할 것”이라고 말했다.  한편, 딥노이드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 지원하는 ‘닥터앤서2.0’ 개발사업 수행...

딥노이드 2022.03.24

레드햇, 레드햇 오픈시프트 업데이트…AI 프로젝트 지원 강화

레드햇은 하이브리드 클라우드 환경에서 지능형 애플리케이션을 지원할 레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)의 새로운 기능을 발표했다.  새롭게 향상된 기능을 갖춘 ‘레드햇 오픈시프트 4.10’의 출시와 더불어 ‘엔비디아 AI 엔터프라이즈 2.0 인증’을 받으면서, 기업이 안심하고 AI 워크로드를 도입하고 관리 및 확장하도록 지원한다고 업체 측은 설명했다.  AI가 기업의 운영 방식을 바꾸고 있지만, AI 인프라 운영은 복잡하고 시간과 리소스를 많이 소요한다. 이러한 프로세스를 가속화하기 위해 레드햇 오픈시프트는 이제 엔비디아 AI 엔터프라이즈 2.0 소프트웨어 제품군에서 인증 및 지원된다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈 2.0은 엔비디아 인증 시스템에서 실행되는 클라우드 네이티브 AI 및 데이터 분석 소프트웨어다. 통합 플랫폼은 레드햇 오픈시프트에 최적화된 엔비디아의 주력 AI 소프트웨어인 엔비디아 AI 엔터프라이즈 제품군을 제공하며, 데이터 사이언티스트와 개발자가 AI 모델의 빠른 학습부터 애플리케이션 구축과 대규모 배포를 할 수 있도록 한다. 고객은 이제 엔비디아 엔터프라이즈 AI 소프트웨어를 탑재한 엔비디아 인증 시스템 및 AI 워크로드를 위한 고성능 범용 컴퓨팅 시스템인 엔비디아 DGX A100 시스템에 레드햇 오픈시프트를 도입할 수 있다. 이를 통해 데이터 엔지니어링, 분석, 훈련, 소프트웨어 개발 및 추론을 포함한 ML옵스(MLOps) 수명 주기를 AI 인프라로 통합할 수 있다. 또한, 레드햇 오픈시프트의 통합 데브옵스(DevOps) 및 깃옵스(GitOps) 기능을 통해 ML 옵스가 AI 기반 애플리케이션의 지속적인 제공 속도를 높이도록 지원한다. 이는 기존에 발표된 레드햇 오픈시프트 데이터 사이언스에서 제공하는 엔비디아 GPU 지원을 보완한다. 레드햇 오픈시프트 4.10은 오픈 하이브리드 클라우드에서 광범위한 클라우드 네이티브 워크로드 지원을 위해 계속해서 플랫폼을 확장하며 기업이 보다 많은 환경에서 AI 및 머신러...

레드햇 2022.03.23

“국내 AI 시장 연평균 성장률 15.1% 증가…2025년까지 1조 9,074억 원 규모 전망” 한국IDC

한국IDC(www.idc.com/kr)는 최근 발간한 ‘국내 인공지능(AI) 시장 전망, 2021-2025’ 연구 보고서에서 국내 AI 시장은 2021년 전년 대비 24.1% 성장해 9,435억 원의 매출 규모를 형성할 전망이라고 밝혔다. AI 시장은 향후 5년간 연평균 성장률 15.1%을 기록하며 2025년까지 1조 9,074억 원 규모에 이를 전망이다. 디지털 전환의 가속화와 효과적인 TCO(Total Cost of Ownership) 및 사용 편의성을 고려한 강점이 조직 운영에 필수 요소로 여겨지며 AI 관련 시스템 도입이 적극 이뤄지는 추세다.   2021년 국내 인공지능 시장은 전반적인 성장세를 보인 것으로 나타났다. 이는 많은 기업들이 비교적 낮은 가격으로 높은 효율성을 보장하는 AI 기술을 다양한 분야에서 활발하게 활용했기 때문으로 분석된다.  기업은 코로나 팬데믹의 장기화에 대응해 생산성을 향상시키고자 AI 기술을 RPA 솔루션과 융합해 특정 공간 및 시간의 제약을 해결하고 24시간 무중단 서비스를 제공하며 고객 편의성을 개선했다. 또한, 단순하고 반복적인 업무를 대체하고 에러율을 크게 낮췄으며, 기존 인력에게 고부가가치 업무를 집중시켜 업무 효율성을 높였다. 이는 공장 및 제조업의 생산 공정 분야뿐만 아니라 OCR, 자동 분류, 추천 분야에서도 AI기술이 영향을 미친 것으로 보인다. 특히 데이터의 중요성이 강조됨에 따라 이를 가공하고 처리하기 위한 AI 하드웨어 및 소프트웨어 기술 개발이 가속화될 전망이다. 보고서에 따르면 이미 많은 기업에서 단순 반복적인 업무에 AI/ML 기반의 자동화를 적용하여 활용하고 있으며, AI 적용 업무 범위를 전체로 확장하기 위한 적극적인 IT 투자가 이어지는 추세다. 이와 같은 수요의 증가에 대응하기 위해 정부 기관과 여러 빅테크 기업을 중심으로 AI기술의 질을 높일 수 있는 데이터를 확보하고 데이터 센터 인프라를 구축하고자 하는 움직임이 활발해지고 있다. 더 나아가, AI 허브와 같은 ...

한국IDC 2022.03.23

“제조를 넘어선 융합” 디지털 트윈의 A to Z

디지털 트윈 기술은 제조업을 넘어 IoT, AI 및 데이터 애널리틱스가 융합된 세계로 옮겨갔다. 복잡한 ‘사물’이 데이터 생성 기능과 연결되면서 디지털 형태의 등가물을 보유하게 됐으며, 이런 디지털 등가물을 활용해 데이터 과학자와 기타 IT 전문가는 배포를 최적화해 최대 효율성을 끌어내고 기타 가상 시나리오를 만들 수 있는 능력을 갖추게 된다.     디지털 트윈이란 무엇인가 디지털 트윈은 물리적인 물체 또는 시스템을 디지털로 표현한 것이다. 디지털 트윈을 뒷받침하는 기술은 건물, 공장, 도시까지 확장되었고, 어떤 사람은 사람과 프로세스도 디지털 트윈을 보유할 수 있다고 주장하면서 개념을 더욱 확장했다. 디지털 트윈이라는 개념이 가장 먼저 시작된 곳은 NASA(National Aeronautics and Space Administration)다. NASA는 초창기 우주 캡슐의 실물 크기 모형을 만들어 지상에서 궤도 문제를 진단하는 데 사용했는데, 실물 크기의 모형은 결국 완전한 디지털 시뮬레이션으로 대체됐다.  그러다가 가트너가 디지털 트윈을 2017년 10대 전략 기술 트렌드로 선정하면서부터 디지털 트윈이라는 용어가 유행하기 시작했다. 가트너는 “수십 억 개의 사물은 물리적 사물 또는 시스템의 동적 소프트웨어 모델인 디지털 트윈으로 표현될 것”이라고 말했다. 1년 후, 가트너는 “2020년까지 약 210억 개의 센서와 엔드포인트가 연결될 것이고 가까운 미래에 디지털 트윈은 수십 억 개의 사물을 위해 존재할 것”이라고 전망하며, 디지털 트윈을 다시 한번 최고 트렌드로 지목했다. 본질적으로 디지털 트윈이란 물리적 대상 또는 시스템에 대한 실제 데이터를 입력으로 삼고, 해당 대상 또는 시스템이 이런 입력으로 인해 받는 영향을 예측 또는 시뮬레이션해 출력을 생성하는 컴퓨터 프로그램이다.  디지털 트윈이 작동하는 방법 전문가, 특히 데이터 과학자나 응용 수학 전문가가 디지털 트윈을 구축하면서 생명력을 부여한다. 이들 전...

디지털트윈 IoT ML 2022.03.22

RPA에 관해 언제나 궁금했던 것 21가지

가트너에 따르면 대기업 중 최소 85%가 2022년 말까지 소프트웨어 봇을 사용할 것이라고 한다. 로봇 공정 자동화 주제를 긴밀히 살펴볼 만한 충분한 이유가 된다. RPA에 관해 자주 묻는 질문에 관한 답변을 살펴보자.    Q. RPA란 무엇인가?  RPA(Robotic Process Automation)는 프론트 및 백오피스 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 기술이다. 소프트웨어 로봇 또는 봇이라고도 부르는 RPA는 인간이 컴퓨터를 조작하고 애플리케이션을 사용하며 프로세스를 수행하는 방식을 모방한다. 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력을 모방하면 시간이 소요되는 애플리케이션 인터페이스 프로그래밍이 필요 없어진다. RPA는 기업의 기존 시스템 또는 IT 인프라와 간섭을 일으키거나 애플리케이션을 변경하지 않는다. 즉, 소프트웨어를 수정하는 데 드는 큰 투자가 필요 없다.  Q. 소프트웨어 로봇은 어떻게 동작하는가? 소프트웨어 로봇은 인간 사용자의 행동을 모방한다. 이를 위해 다양한 애플리케이션에 로그인하고 이전에 직원들이 수행하던 작업을 수행한다. 일반적으로 파일 및 폴더 옮기기, 복사, 붙여넣기, 데이터 비교, 서식 작성, 문서에서 구조화 및 반구조화 데이터 추출 등 일상적이고 반복적인 작업이다.  Q. 소프트웨어 로봇은 얼마나 똑똑한가?  소프트웨어 로봇은 전문가의 도움을 받아 구성되고 정의된 프로세스 워크플로를 기준으로 작동한다. 따라서 워크플로우에 지정된 규칙이 허용하는 만큼 똑똑할 뿐이다.  하지만 미래는 이른바 인지형 RPA 시스템에 달려 있다. 인공 지능 알고리즘을 기반으로 RPA 용도가 확장되면서 소프트웨어 로봇이 특정 프로세스에서는 사전 구성 또는 프로그래밍 되지 않고 독립적으로 복잡한 프로세스를 처리할 수 있다. 앞으로는 인간처럼 텍스트 문서의 콘텐츠를 자동으로 파악하고 인간의 음성을 분석하며 인간과 직접 상호작용할 수 있을 것이다.  Q. RP...

RPA FAQ 2022.03.22

스노우플레이크, 헬스케어 전문 클라우드 출시…파트너 생태계에 방점

스노우플레이크(Snowflake)가 헬스케어 분야의 데이터 공유를 위한 클라우드 서비스를 출시했다. 정식 명칭은 헬스케어 앤 라이프 사이언스 데이터 클라우드(Healthcare & Life Sciences Data Cloud)이다. 새로운 플랫폼의 개발에는 코로나19 팬데믹으로 전 세계 의료기관이 겪은 심각한 압박이 큰 영향을 미친 것으로 알려졌다.    헬스케어 앤 라이프 사이언스 데이터 클라우드는 스노우플레이크의 자체 SaaS 데이터 웨어하우스와 분석 서비스를 데이터 시장 및 컨설팅 서비스와 결합한 것이 특징이다. 스노우플레이크의 핵심 애플리케이션과 서드파티 서비스를 결합했는데, AI/ML 관련 기술 파트너가 많다. 주요 파트너는 얼레이션(Alation), 다타이쿠(Dataiku), AWS, H20.ai, 쏘트스팟(ThoughtSpot), 헬스 카탈리스트(Health Catalyst), 스트라타(Strata), IQVIA 등이다. 스노우플레이크는 자사 SaaS 플랫폼 상에서 이들 솔루션을 통합해 헬스케어 관련 기업이 새로운 애플리케이션을 구현하는 시간을 줄여준다. 스노우플레이크는 사용자가 다양한 소스에서 나온 방대한 데이터에 액세스할 수 있고, 이를 통해 여러 회사에 걸친 비즈니스 프로세스를 매핑하고 인사이트를 확보하고 업계 파트너와 협업할 수 있다고 설명했다. 대규모 데이터 마켓플레이스도 구축한다. 스노우플레이크는 컴파일(Compile), 에퀴팍스(Equifax), IQVIA, 프리시전 X(Precision X), 세임스카이 헬스(SameSky Health) 등과 손잡고 헬스케어 기업이 중요한 비즈니스 데이터를 안전하게 교환할 수 있도록 지원한다. 데이터를 복제하고 옮기는 전통적인 데이터 공유 방식이 필요없다.  예를 들어, IQVIA는 전 세계에서 데이터를 모아 대형 제약회사에 공급한다. 이제 IQVIA는 스노우플레이크 데이터 마켓플레이스를 통해 데이터를 제공하는데, 제약회사는 데이터를 복사하는 등의 과정없이 ...

스노우플레이크 헬스케어 데이터공유 2022.03.22

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