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AIㆍML

AI 스타트업 마키나락스, 엔터프라이즈 ML옵스 플랫폼 ‘런웨이’ 공개

AI 스타트업 마키나락스가 엔터프라이즈 ML옵스(MLOps, Machine Learning Operations) 플랫폼 ‘런웨이(Makinarocks Runway)’를 공개했다.   ‘런웨이’는 ▲반도체 ▲배터리 ▲자동차 ▲태양광 등 다양한 산업 분야에서 100건 이상의 AI 프로젝트를 수행하며 고성능 AI 모델 개발 및 운영 전문성을 갖춘 마키나락스가 개발한 엔터프라이즈 ML옵스 플랫폼이다. 런웨이는 산업의 다양한 데이터와 문제를 대응할 수 있도록 유연성을 보장하며, ML 모델의 개발-배포-운영 환경을 표준화해 ML 라이프 사이클의 전 과정을 가속화한다. 마키나락스 이재혁 공동대표는 “마키나락스의 고객들은 런웨이와 함께 모델 운영 환경 구축에 소요되는 시간을 6개월에서 4주로 줄이고, ML옵스 구축에 투입되는 인력을 약 50% 단축하고 있다”며 “코드 기반 AI/ML 모델의 배포 경험이 없거나, AI/ML 모델 관리 비용이 높은 기업들에게 런웨이는 AI로 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 새로운 해답이 될 것”이라고 말했다. 현재 에너지 기업, 반도체 부품 제조업체, AI스타트업이 런웨이를 사용하고 있으며, 글로벌 자동차 기업, AI 매니지드 기업 등에서 도입 문의가 이어지고 있다고 업체 측은 설명했다. 마키나락스는 2023년부터 본격적으로 런웨이의 글로벌 상용화에 나선다고 밝혔다. 마키나락스는 런웨이 공개와 함께 엔터프라이즈 고객을 대상으로 30일 무료 체험 서비스를 시작한다. 무료 체험 서비스 신청 및 런웨이 도입, 엔프라이즈 ML옵스 구축 컨설팅에 관한 문의는 마키나락스 홈페이지(makinarocks.ai)에서 진행한다. editor@itworld.co.kr

마키나락스 2022.11.15

로앤컴퍼니, 무료 법률 AI 데이터 활용한 AI 모델 개발 경진대회 개최...12월 4일까지 참가자 모집

법률서비스 플랫폼 ‘로톡(LawTalk)’을 운영하는 로앤컴퍼니는 법률 AI 데이터셋 클레이드(KLAID, Korean Legal AI Datasets)를 무료로 공개하고 다음 달 4일까지 AI 모델 개발 경진대회 ‘클레이드 챌린지 2022’를 개최한다고 밝혔다. 클레이드는 로앤컴퍼니가 자체 보유한 데이터를 기반으로 만든 ‘한국어 법률 AI 데이터셋’이다.   이번에 공개하는 데이터셋은 로앤컴퍼니가 보유한 약 320만 건의 판결문 중 55만 건의 1심 형사사건을 분석해 뽑아낸 ‘형사 범죄 분류’ 데이터 16만 건으로, 범죄사실과 그에 따른 적용법조를 하나의 쌍으로 구성했다. 또한 시기별로 다를 수 있는 적용법조를 최신 법개정에 맞춰 일원화해 AI 연구자들의 데이터셋 활용이 용이하도록 했다. 해당 데이터를 활용하면 피고인의 범죄사실에 대해 위반한 법령을 추측하는 AI 모델을 개발할 수 있다. 로앤컴퍼니는 대회 참가자들로부터 AI 모델을 제출받아 해당 모델이 얼마나 정확하게 범죄를 분류하는지 점수화해 홈페이지 리더보드에서 결과를 공개할 예정이다. 이번 경진대회는 AI 모델 개발에 관심 있는 대학(원)생이라면 클레이드 홈페이지에서 개인 또는 팀으로 자유롭게 응모 가능하다. 참여자 중 AI 모델 평가에서 가장 높은 점수를 기록한 1명(팀)에게는 총 300만 원의 상금이 수여되며, 대회에 참가한 모든 사람들에게는 대회명이 새겨진 기념품을 제공한다. 최종 수상자는 12월 22일 홈페이지를 통해 발표되며, 시상은 12월 29일이다.  대회에 참여하지 않더라도 AI 연구자라면 누구든지 기간에 상관없이 클레이드 홈페이지에서 데이터셋을 다운로드 받아 AI 모델을 만들 수 있다. 판결문은 법률문제에 대한 다양한 사실 관계 및 주장, 이에 대한 법원의 법리 판단과 결론을 한눈에 볼 수 있어 법률 AI 연구 개발에 핵심 데이터로 꼽힌다. 그러나 아직까지 무료로 공개되는 판결문 수가 적고 AI 연구 학습을 위한 법률 AI 데이터셋 확보가 쉽지 않아 일반 연...

로앤컴퍼니 2022.11.14

“오픈소스로 AI 학습시키지 마” 깃허브 코파일럿, 美서 집단소송 직면

깃허브가 AI 기반 코딩 도구 ‘깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)’의 효과를 계속해서 널리 알리고 있는 가운데, 이 기술의 합법성에 이의를 제기하는 집단소송이 제기됐다. 여러 사람이 공동으로 만들고 오픈소스 라이선스를 적용한 결과물을 AI 학습에 사용하는 것은 법적으로 문제가 있다는 주장이다.    수백만 명의 깃허브 사용자를 대신해 샌프란시스코의 미국 연방 법원에 제기된 집단소송은 “코파일럿이 수천, 어쩌면 수백만 명의 소프트웨어 개발자가 제공하는 라이선스를 무시, 위반, 삭제해 전례 없는 규모로 소프트웨어를 불법 복제하고 있다”라면서 손해배상을 요구하고 나섰다.   이번 소송은 AI 시스템의 학습 과정 및 결과물에 이의를 제기한 미국의 첫 집단소송이다. 소송을 주도한 변호사이자 개발자 매튜 버터릭은 “이 문제가 이번 소송만으로 끝나진 않을 것”이라고 말했다. 피고에는 깃허브 외에도 깃허브의 소유자인 마이크로소프트, 그리고 코파일럿의 공동 개발자 오픈AI가 포함된다.  깃허브 코파일럿은 개발자의 코드 편집기에서 실시간으로 코드 조각과 기능을 제안하는 도구다. 깃허브는 특히 코파일럿을 생산성 도구로 강조하고 있는데, 공식 홈페이지를 살펴보면 “보일러플레이트와 반복적인 코드 패턴을 만드는 시간을 줄이고 중요한 일에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 돕는 도구”라고 코파일럿을 소개하고 있다. 오픈AI와 깃허브는 코파일럿 개발 과정에서 깃허브 저장소에 올라온 수십억 줄의 코드를 AI에 학습시켰다. 오픈소스 가치를 대변하는 대표 단체 자유소프트웨어재단(Free Software Foundation)은 코파일럿의 무료 라이선스 소프트웨어 사용이 지적재산권을 침해했다고 비판한 바 있다.  깃허브는 이번 소송과 관련해 “코파일럿은 처음부터 책임감을 갖고 혁신을 제공하기 위해 노력해 왔으며, 전 세계 개발자에게 최고의 서비스를 제공할 수 있도록 제품을 계속 발전시킬 계획이다”라고 전했다.  한편 코파일럿의...

깃허브 마이크로소프트 오픈AI 2022.11.14

인라이플, AI·빅데이터 기반 광고 플랫폼 ‘모비온 3.0’ 공개

인라이플이 인공지능(AI) 및 빅데이터 기반 광고 플랫폼인 ‘모비온 3.0’의 업데이트된 신규 기능을 발표했다. ‘모비온 3.0’은 고객 데이터 분석 솔루션을 접목하고, 빅데이터와 인공지능 기술을 활용해 보다 정교한 타깃 분석과 예산 분배로 맞춤 광고를 지원한다. 모비온은 지난 10여 년간 축적된 고객 경험 데이터를 바탕으로 광고주의 목표 ROAS(광고비 대비 매출액)를 달성할 수 있도록 최적화 시스템을 제공하며, 전략적인 광고 자동화 운영이 가능하다.   이번에 업데이트된 기능의 핵심은 ▲고객 데이터 플랫폼(CDP)을 활용한 고객 데이터 분석 솔루션 제공 ▲머신러닝(ML) 기반으로 타깃팅 및 예산 분배 최적화를 통한 광고 성과 개선 ▲캠페인 사용자 인터페이스(UI)·사용자 경험(UX) 향상을 통한 사용자 편의 증대이다. 먼저, 새롭게 적용된 고객 데이터 분석 솔루션으로는 ‘RFM 분석’과 ‘고객 가치 분석’이 있다. 두 솔루션은 모비온의 CDP(Customer Data Platform) 기술인 ‘모비튠’에 축적된 고객 데이터를 활용해 세그먼트를 자동 분류하고, 마케팅에 활용할 수 있도록 비교 분석한 데이터를 제공한다. ‘RFM 분석’ 서비스는 과거와 현재 데이터를 기반으로 고객 행동을 분석해, VVIP, 요즘 뜸한 VIP, 이탈한 VIP 등 14가지 세그먼트 그룹을 자동 분류한다. 해당 타깃에게 맞는 마케팅 액션으로 이어지도록 고도화 중이다. ‘고객 가치 분석’ 서비스는 수십 가지의 인자를 기반으로 고객 데이터를 점수화·등급화해 총 19개 등급으로 자동 분류하고, 등급별로 더욱 입체적인 인사이트를 제공한다. 구매율, 이탈률, 평균 객단가, 구매 빈도 등 여러 지표 중 2가지를 선택해 비교 분석 가능하다. 향후에는 자사몰 방문 고객과 동종 업계의 사이트를 방문한 고객의 등급별 데이터를 비교 및 분석하는 기능도 고도화할 계획이다. 아울러, 타깃팅 최적화 기능은 머신러닝 기법을 통해 모비온이 보유한 캠페인별 데이터를 분석해 성과가 좋은 타깃팅...

인라이플 2022.11.10

노코딩AI 플랫폼 업체 에이아이노미스, 신용보증기금으로부터 후속 투자 유치 

인공지능 스타트업 에이아이노미스는 신용보증기금으로부터 후속 시드 투자를 유치했다고 10일 밝혔다.   신용보증기금은 중소기업 전문 정책금융기관으로, 지난해 12월 에이아이노미스를 미래 신산업 성장을 주도할 신용보증기금 오픈-NEST 200기업으로 선정한 바 있다. 이번 투자로 에이아이노미스는 한국투자 엑셀러레이터의 첫 시드 투자를 유치한 지 5개월 만에 추가 시드투자를 받았다. 코딩없이 AI를 개발하는 원스톱 서비스 ‘노코딩AI’를 개발하고 있는 에이아이노미스는 창업중심대학 초기 창업기업 선정, 벤처기업 선정 등 여러 기관에서 기술력과 성장가능성을 인정받았다.  에이아이노미스 김시원 대표는 “곧 출시되는 베타서비스에서 저희 제품의 우수성을 다시 한번 검증할 수 있을 것으로 예상된다”며 “이번 후속 투자 유치를 시작으로 프리A, 시리즈A를 단계적으로 준비하고 있고 내년부터 본격적으로 투자를 유치할 계획”이라고 말했다. 한편, 에이아이노미스는 이달 중에 오픈 베타서비스를 예정하고 있다.   editor@itworld.co.kr

에이아이노미스 2022.11.10

초거대 AI 전문 스타트업 뤼튼테크놀로지스, 프리 A 시리즈 투자 유치…누적 45억 원

AI 서비스 스타트업 뤼튼테크놀로지스가 38억 원 규모의 Pre-A 시리즈 투자를 유치했다고  밝혔다. 수이제네리스파트너스가 주도한 이번 라운드에서는 캡스톤파트너스, 앤파트너스, IBK 기업은행, 신용보증기금이 신규 투자자로 참여했다. 작년 4월 설립된 이래로 기업의 누적투자유치액은 45억 원 규모다.   뤼튼테크놀로지스는 이번 투자금을 통해 초거대 생성 AI(Generative AI) 응용 기술을 고도화하는 한편, 인재 채용 및 사업 확장에 사용할 계획이다. 현재 제공하고 있는 AI 콘텐츠 생성 서비스 ‘뤼튼(wrtn.ai)’, AI 글쓰기 훈련 서비스 ‘뤼튼 트레이닝’ 이외에도 초거대 생성 AI를 활용한 신규 서비스 개발에 착수할 예정이다. 뤼튼테크놀로지스가 지난 10월 출시한 ‘뤼튼(wrtn.ai)’은 초거대 생성 AI를 기반으로 광고 문구를 비롯해 다양한 글 초안을 작성해주는 서비스이다. 간단히 키워드만 입력해도 완성도 높은 초안을 생성할 수 있는 것이 특징으로 SNS 광고문구, 세일즈 이메일 등 각 업무 상황에 활용 가능한 50개 이상의 AI 툴을 사용할 수 있다. AI가 작성한 문구가 고객의 반응을 얻을 수 있도록 원하는 말투나 느낌, 포함되었으면 하는 키워드를 넣어 세밀하게 조정하는 것도 가능하다. 또한 뤼튼은 광고 문구와 같이 짧은 글 뿐만 아니라 장문의 글쓰기 순간도 지원하는 것이 특징이다. 뤼튼테크놀로지스 이세영 대표는 “이번 투자 유치를 통해 지식 업무와 창작 업무 실무자들에게 최적화된 솔루션을 제공할 수 있도록 생성 AI 서비스 고도화에 박차를 가할 것”이라며, “AI의 등장으로 인간 창의성의 의미가 변화되고 있는 세상에서 인간의 상상력을 AI를 통해 자연스럽게 구현해주는 기업으로 성장할 계획”이라고 말했다. 이번 투자에 참여한 수이제네리스 파트너스의 김형진 파트너는 “뤼튼테크놀로지스는 작문 보조 영역의 오랜 경험과 생성 AI 분야 경쟁력을 가지고 초거대 AI 기반 서비스를 운영하는 국내 선두 주자”라며 “인...

뤼튼테크놀로지스 2022.11.10

“트랙터가 아니라 로봇” 스마트 농업을 위한 농기계의 변신

마법의 손이 조종하는 것처럼 농장을 달리는 트랙터, 올바른 위치에 정확하게 구멍을 뚫어 씨앗을 심는 파종기, 농작물과 잡초를 구분해 소량의 농약을 정확하게 뿌려 잡초를 제거하는 로봇. 이런 농업 환경이 먼 미래의 꿈이 아니다. 농기계 제조업체들은 소프트웨어와 인공지능의 힘을 빌려 차량과 기계를 더 똑똑하게 만드는 데 박차를 가하고 있다. 대형 농기계 제조회사인 존 디어(John Deere)는 디지털화를 적극적으로 추진하고 있는 대표적인 업체 중 하나이다. 존 디어 경영진은 최근 전략을 수정해 앞으로 소프트웨어와 AI 역량을 개발하는 데 집중할 것이라고 발표했다.   존 디어의 자동화 및 자율화 담당 부사장 조지 헤로드에 따르면, 존 디어는 AI에 두 가지 방향으로 접근한다. 하나는 기계가 인간이 할 수 있는 이상의 작업을 수행하는 자동화이고, 다른 하나는 자율 주행 차량과 같은 자율성이다. 헤로드는 자동으로 잡초를 찾아 제거하는 데 사용할 수 있는 AI 시스템을 예로 들었다. 농부는 더 이상 농장 전체에 농약을 뿌리거나 일일이 손으로 잡초를 뽑지 않아도 된다. 만약 트랙터가 밭을 갈면서 이 작업도 수행할 수 있다면, 농부는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 수확량도 증가한다.   트랙터 이상의 트랙터 존 디어는 지난 CES에서 자율 주행 트랙터 ‘8R’을 선보인 바 있다. 헤로드는 존 디어가 농기계 개발에서 새로운 단계에 도달했다고 강조했다. 예를 들어, 기존 AI 시스템은 방향을 바꾸거나 경로를 벗어나지 않도록 보조하는 역할을 했다. 하지만 이때도 운전자가 탑승해 때때로 나타나는 장애물을 우회하도록 개입해야 했다. 반면에 새로운 트랙터는 대부분 독립적으로 동작한다. 자율적으로 처리할 수 없는 장애물을 만나면 책임자에게 알람을 보내며, 책임자는 원격으로 트랙터를 조종할 ㅅ 있다. 꼭 필요할 때만 현장으로 가서 문제를 해결할 수 있다. 이 트랙터를 이용하면, 농장 일꾼이 부족한 상황에서도 농번기의 적절한 시점에 밭을 가는 작업을 진행...

스마트농업 트랙터 로봇 2022.11.09

이스트소프트, 게티이미지코리아와 손잡고 'AI 이미지' 글로벌 시장 공략

이스트소프트는 글로벌 스톡 콘텐츠 전문기업 게티이미지코리아와 AI 기술을 활용한 이미지 생성 및 판매, 신규 사업 추진 등을 위한 업무협약을 체결했다고 9일 밝혔다.   게티이미지코리아는 게티이미지 인터네셔날과 이매진스가 합작 투자해 설립한 기업으로 글로벌 비즈니스 거점을 보유하고 있다. 국내에서는 2억 1,000만 개 이상의 콘텐츠를 유통하고 있는데, 이는 국내 최대 규모라고 업체 측은 설명했다. 이번 업무협약에서 양사는 AI 기술로 이미지를 생성하고, 글로벌 유통 및 판매를 위한 사업을 공동으로 추진하는데 합의를 이뤘다. 구체적으로는 이스트소프트의 딥러닝 AI 기술로 이미지를 생성하고, 해당 이미지를 게티이미지코리아가 보유한 유통망을 활용해 국내는 물론 해외 시장에서 판매하겠다는 것이다. 실제, 양사는 업무협약 체결 전 딥러닝 AI 기술로 새로운 이미지를 만들어 내는 테스트를 성공적으로 마쳤다. 이스트소프트가 AI 이미지 생성 기술인 ‘AI 페르소나’를 활용해 게티이미지코리아에서 제공한 인물 이미지에서 얼굴, 화장, 의상 등을 새롭게 바꾼 고품질 이미지를 단기간에 생성해 낸 것이다.    테스트 결과가 성공적이었던 만큼, 양사는 AI로 생성된 이미지를 국내외 시장에 공급하는 신규 서비스를 빠르게 출시하기로 했다. 이를 위해 이스트소프트는 게티이미지코리아로부터 방대한 양의 이미지 데이터를 제공 받기로 했으며, 데이터가 확보되는 즉시 양사가 국내외 시장에 판매할 버추얼 휴먼 및 다양한 고품질 이미지 생성 작업에 본격 착수하기로 했다. 이로써 이스트소프트는 ▲AI 버추얼 휴먼 제작 및 운영 서비스 ‘AI 스튜디오 페르소’ ▲AI 안경 가상피팅 커머스 ‘라운즈’에 이어 ▲AI 이미지 생성 및 제공을 위한 서비스를 새롭게 추가해 AI 신사업을 더욱 견고히 하게 됐다. 이외에도 양사는 전략적 파트너십을 유지해 가면서, 각사의 핵심 역량을 살린 신규 사업 발굴에도 적극 협력해 나가기로 했다. 이스트소프트 정상원 대표는 “이번 ...

이스트소프트 게티이미지코리아 2022.11.09

"협업 장벽 해소" IBM, BI 소프트웨어 선점 나선다

IBM이 ‘비즈니스 애널리틱스 엔터프라이즈(Business Analytics Enterprise)’라고 하는 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 애널리틱스 제품군을 출시했다.  회사에 따르면 이는 서로 다른 부서에서 다양한 애널리틱스 도구 세트를 사용해 발생하는 데이터 사일로와 협업 장벽을 허물 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기업은 공급망 혼란, 인력 부족, 규제 증가 등에 더욱더 잘 대처할 수 있다고 IBM은 덧붙였다.    새 제품군은 애널리틱스 콘텐츠 허브(IBM Analytics Content Hub)와 업데이트된 플래닝 애널리틱스 위드 왓슨(Planning Analytics with Watson) 및 코그노스 애널리틱스 위드 왓슨(Cognos Analytics with Watson)으로, 여러 부서에서 데이터 예산 책정, 보고, 예측을 위한 비즈니스 인텔리전스 도구 기능을 제공한다.  지난 목요일(현지 시각) 발표된 이 제품군은 IBM이 성장하는 비즈니스 인텔리전스 및 애널리틱스 소프트웨어 시장에서 시장 점유율을 높이기 위한 전략의 일환이다. 가트너에 의하면 마이크로소프트(Microsoft), 타블로(Tableau), 인코타(Incorta), 알테릭스(Alteryx), 오라클(Oracle), 팁코 소프트웨어(TIBCO Software) 등의 플레이어를 포함하는 이 시장은 미화 약 70억 달러 규모로 추산된다.  애널리틱스 콘텐츠 허브: 벤더 간 애널리틱스 액세스 지원 IBM에 따르면 새로운 애널리틱스 콘텐츠 허브를 사용하면 엔터프라이즈 사용자가 단일 창 또는 대시보드에서 여러 벤더의 애널리틱스 및 계획 도구에 액세스할 수 있다. 또 사용자가 조직 전체에서 새 스토리, 보고서, 대시보드를 작성할 수 있도록 역할 기반 콘텐츠를 추천하는 알고리즘을 제공해 의사결정에 도움이 된다고 회사 측은 덧붙였다. 아울러 허브는 사용 패턴을 분석해 사용자 또는 부서의 특정 관심사에 맞는 콘텐츠를 추천할 수도 있다고 IBM...

IBM 애널리틱스 비즈니스 인텔리전스 2022.11.08

오픈AI, 인공지능 이미지 생성기 달리 API 발표

오픈AI가 AI 기반의 이미지 생성기 달리(DALL-E)의 개발자용 API를 출시한다. 달리 API를 이용하면 API를 이용해 개발자는 자체 애플리케이션에 달리 서비스를 통합할 수 있다. 했다. 달리 서비스는 텍스트 설명을 기반으로 AI가 1024×1024 크기의 이미지를 생성하며, 사용자는 색상 범위나 이미지 스타일 등을 선택할 수 있다.   API를 이용해 달리 서비스를 통합한 애플리케이션이 이미지 설명과 기타 패러미터를 오픈AI의 달리 엔진에 전달하면, 오픈AI가 자사 서버에서 이미지를 생성해 보내주는 방식이다.  하지만 달리 API는 공개 API가 아니다. 달리 API를 이용하려면 오픈AI에 등록해야 하고, 달리 이미지 생성기에 액세스할 수 있는 사설 API 키가 필요하다. 또한 달리 API 사용에 대한 비용도 지불해야 한다. 요금은 이미지 해상도를 기준으로 생성된 각 이미지에 따라 다르다. 현재 달리 서비스의 이용료는 1024×1024 크기 이미지 하나당 2센트이다. 512×512 크기 이미지는 1.8센트, 256×256 크기 이미지는 1.6센트이다. 현대 달리 API를 사용하는 대표적인 곳은 마이크로소프트로, 새로운 마이크로소프트 디자이너(Microsoft Designer) 앱의 비공개 테스트에 사용하고 있다. 대형 스톡 이미지 서비스 업체인 셔터스톡도 최근 달리를 자사 웹 사이트에 통합할 것이라고 발표했다. 오픈AI에 따르면, 이외에도 디자인 앱 CALA, 믹스타일(Mixtiles) 역시 달리 API를 사용한다. 참고로, 달리의 대안으로는 무료 API인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 유료 API인 스태빌리티 AI 등이 있다. editor@itworld.co.kr

오픈AI 달리 DALL-E 2022.11.07

"AI 통해 실제 문제 해결" 구글, AI가 기술 확장하는 방법 3가지 공개

"2012년 이전에는 컴퓨터가 말이나 글을 보고, 듣고, 이해하는 데 정말 어려움을 겪었다. 지난 10년 동안 우리는 AI 분야에서 특히 빠른 발전을 이루었다. 그리고 오늘 변화하는 AI의 세 가지 영역에 대해 소개한다. 첫째는 AI를 사용하여 더 많은 언어로 기술에 액세스 할 수 있도록 하는 것이다. 둘째는 AI가 창의성을 강화할 수 있는 방법을 탐색한다. 셋째는 기후 적응을 포함한 사회적 공익을 위한 AI다." 구글의 제프 딘 선임 연구원이 구글 블로그에 'AI가 전 세계적으로 유용한 기술을 확장하는 3가지 방법(3 ways AI is scaling helpful technologies worldwide)'이라는 제목으로, 구글이 진행하고 있는 혁신적인 인공 지능 기술 활용 사례를 공개했다. 단순한 기술의 측면에서도 의미가 있지만 인공 지능이 사람과 지구에 어떤 긍정적인 영향을 제공하는 지를 소개한 것이다. 첫 번째는 인공지능으로 더 많은 사람들이 의사소통할 수 있도록 하는 것이다. 구글은 이를 위해 궁극적으로 1,000개의 언어를 지원하는 이니셔티브를 발표했다. 전 세계적으로 사용되는 7,000개 이상의 언어 중에서 가장 널리 통용되는 1,000개의 언어를 인공지능 언어 모델로 구축한다. 단순히 웹에서 수집한 테스트로 언어 모델을 훈련하는 전통적인 방법은 이제 한계가 있고, 이미지, 비디오, 음성 등 정보를 공유하는 형태도 다양해지고 있다. 이를 보완하기 위해 400개 이상의 언어로 훈련된 범용 음성 모델(Universal Speech Model)을 개발했고, 이를 확장하고 전 세계 커뮤니티와 협력해 인공지능을 활용한 언어 지원을 계속해서 늘려간다는 계획이다.   두 번째 AI를 활용한 창의성 강화는, 제너레이티브(Generative) AI의 핵심이다. 텍스트, 음성, 비디오 등 다양한 형식을 인공지능 데이터로 활용하는 멀티모달(MultiModal) AI로, 크리에이터와 아티스트의 역량을 강화하는 것이다. 이러한 멀티모달 기반의 제너레이...

구글 기후변화 언어 2022.11.07

AI 프로젝트를 될성부르게··· 제대로 '파일럿'하는 방법

미국 버지니아 주 알렉산드리아에 소재한 특허청(US Patent & Trademark Office, USPTO)에서는 AI가 다방면으로 활약하고 있다. 특허 분류 프로세스를 가속화하고 사기를 감지하도록 도우며 심사관이 유사 특허를 검색하는 업무를 보조한다. 이러한 AI 기능은 모두 파일럿 프로젝트로 시작된 것이다.  USPTO의 제이미 홀콤비 CIO는 “개념 증명(PoC)은 신기술을 배우고, 비즈니스 가치 가설을 테스트하고, 비용 낭비의 위험을 줄이고, 전체 생산 구현 결정 여부를 파악하는데 사용하는 핵심 접근 방식”이라고 말했다.    인도 전자 상거래 공급업체 플립카드(Flipkart)도 11개 언어를 사용하는 고객층에게 텍스트 및 시각적 검색을 지원하는 프로젝트 배포에 앞서 파일럿 프로젝트를 진행했다. 딥러닝을 사용하여 사용자 의도 감지, 언어 번역, 음성 대 텍스트 및 텍스트 음성 변환 기능을 통합하는 모델을 구축하는 대화형 봇 프로젝트였다. 플립카트 또한 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 머신러닝 및 기타 AI 기술의 적용을 비즈니스의 다른 부분으로 빠르게 확장하고 있다.  그러나 AI 파일럿 및 PoC 프로젝트 다수가 생산 현장에 도입되기 전에 실패로 끝난다. 이유는 다양하다. 데이터, 인력, 경영진의 지원, 지표 및 이정표의 부재 등이다. 때로는 빠른 실패의 반복이 요구되기도 한다. 플립카드의 가나파시 크리슈난 엔지니어링 부사장은 “원하는 품질에 도달하는데 1~2년이 걸릴 수도 있다. 높은 수준의 인내심이 요구된다”라고 말했다. AI 파일럿 프로젝트를 성공적으로 수행하고 확장하는데 필요한 원칙을 살펴본다. 성공의 발판을 마련하라 기업들은 성공적인 인공지능(AI) 파일럿 프로젝트를 준비하고, 이를 생산으로 옮기고, 성과를 내기 위해 발빠르게 움직이고 있다. 포레스터의 인공지능/머신러닝(AI/ML) & 데이터 사이언스의 분석가인 로완 커란은 “AI 프로젝트가 주류에 진입하는 것을 목격하고 있다. 기...

AI 프로젝트 AI 파일럿 AI PoC 2022.11.07

“다국적 기업 84%, 중요 데이터 없이 주요 의사 결정 내린다” 아비바 조사 보고서

아비바가 글로벌 보고서 ‘커넥팅 더 퓨처(Connecting the Future)’를 발간하고, 기업 경영진 10명 중 8명 이상이 주요 경영 의사 결정시 자사의 공장과 자산에 대한 충분한 데이터 가시성과 이해도 없이 이뤄진다고 답했다고 밝혔다.    이번 보고서는 유럽, 중동 지역의 화학, 제조 및 전력 산업에서 연간 매출이 5,000만 달러(원화 약 707억 원) 이상인 글로벌 기업 임원 650명을 대상으로 진행한 설문조사를 기반으로 하며, 웨이크필드 리서치와 함께 진행했다.    보고서에 따르면, 글로벌 경영난의 끝이 보이지 않는 가운데, 기업 임원 중 87%는 향후 1년 동안 기업의 산업용 디지털 솔루션에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 답했다. 이는 증가하는 경제 불확실성과 지정학적 불안정성, 기록적인 인력난 및 공급망 붕괴라는 복합적인 문제를 해결하기 위한 결정을 수립할 때 통합된 데이터가 필요하기 때문이다. 석유 및 가스, 에너지, 제조, 유틸리티와 운송과 같은 주요 산업 전반의 선두기업들 또한 디지털 솔루션을 활용하는 것이 그 어느 때보다 중요하다는 것을 인지하고 있다. 기업이 공급망 복잡성을 해결하기 위해 향후 1년간 가장 많이 투자할 분야는 애널리틱스 및 AI, 산업용 IoT, 클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅 솔루션이 될 전망이다. 기업은 대부분의 비용을 클라우드, 애널리틱스 및 AI에 투자하여 주요 비즈니스 도전과제를 해결하고자 하는 것으로 나타났다. 기업들은 클라우드 컴퓨팅, 데이터 관리 인프라, 유연한 업무 옵션, 애널리틱스 및 AI 등에 있어 이해도를 높이기 위한 다양한 디지털 솔루션을 모색하고 있다. 고위 경영진 5명 중 3명 이상이 향후 1년간 최우선으로 투자를 늘려야 하는 영역으로 클라우드 컴퓨팅(63%)과 애널리틱스 및 AI(62%)를 꼽았으며, 응답자의 98%가 클라우드 역량을 통한 기존 산업 엔지니어링 및 업무 프로세스의 확장이 필수적이라고 답했다. 화학 산업은 더 지속 가능한 미래를 ...

아비바  2022.11.07

킨드릴, 류주복 신임 한국 지사 대표 선임

킨드릴은 신임 한국 대표로 류주복 전 최고전략책임자(CSO)를 내부 승진을 단행하고 11월 1일부터 한국 대표로 선임한다고 밝혔다.   지난해 킨드릴이 IBM에서 분사한 초기부터 함께 해 온 류주복 대표는 지난 1년간 킨드릴코리아의 최고전략책임자로서 고객들의 디지털 혁신 여정을 전략적으로 컨설팅하고 유지 관리 서비스까지 이어질 수 있도록 조직을 이끌어왔다.  이번 대표 취임을 통해 류주복 대표는 창립 1주년을 맞은 킨드릴이 국내 고객들의 디지털 혁신을 전략, 솔루션, 운영관리 서비스 전반에 걸쳐 긴밀하게 지원할 수 있도록 할 계획이라고 밝혔다. 류주복 대표는 1989년 IBM에 비즈니스 전략 컨설턴트로 입사했다. 지난 33년간 국내 주요 고객들의 IT시스템 구축, 운영, 관리 전반에 걸쳐 통찰력 및 경험을 제공해 왔다. 특히 IBM의 GTS 인프라 서비스 사업을 총괄하면서 고객의 혁신과 비즈니스 성장을 지원한 바 있다.  지난 33년간 구축해 온 고객 및 직원들과의 돈독한 관계를 통해 분사 독립한 킨드릴의 조직 안정화 및 비즈니스 성과 개발에 주요한 역할을 해 왔다고 업체 측은 평가했다.  editor@itworld.co.kr

킨드릴 2022.11.01

인텔, 전분기 대비 순익 85%↓ “인력 최적화 진행할 것”

인텔이 몸집 줄이기에 나선다. 2025년까지 매년 100억 달러까지 연지출을 줄일 계획이라고 밝혔다.   인텔은 지난 3분기에 15억 3,000만 달러까지 매출이 감소했다고 밝혔다. 같은 기간 순이익 또한 10억 달러로 85% 대폭 하락했다. 이전 분기에도 인텔의 매출은 22% 감소했다. 인텔이 올해에만 연 매출 지표(63억 달러 )를 밑돈 것은 두 번째이다. 지난 분기 예상 매출 감소분은 65~68억 달러로, 이는 원 매출 지표보다 76억 달러 낮다.  암울할 정도로 낮은 순이익에 따라 인텔은 내년에 비용을 30억 달러감축을 목표로 2025년까지 연간 절감액을 80~100억 달러까지 늘리겠다고 밝혔다. EIIR컨설팅(EIIRTrend & Pareekh) CEO 파리크 제인은 “인텔이 비용을 줄이면 수익과 주당순이익(EPS)이 늘고 주가도 끌어올릴 수 있을 것”이라면서도 “PC와 서버 품목에 지나치게 의존하는 것이 가장 문제”라고 지적했다. 또 “인텔은 모바일 분야에 진입조차 하지 못했다”라며 “GPU와 인공지능(AI) 칩에서도 엔비디아에 추월당했으며 서버 칩에서는 AMD에 뒤진다”라고 덧붙였다.  비용 절감 기조는 또한 수천 명에 달하는 인텔 인력의 20%에도 영향을 미칠 수 있다. 인텔 CEO 팻 겔싱어는 지난 목요일 컨퍼런스 콜에서 인력 감축이 거론되기는 했지만, 구체적으로 논의된 사항은 없다고 답변했다. 하지만 겔싱어는 “(매출 정상화를 위한) 노력의 일환이라고 밝혔다.  인텔의 PC 칩 사업을 담당하는 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG)의 매출은 81억 2,000만 달러로 17% 감소했다. 가트너에 따르면 지난 2년간 PC 산업은 팬데믹으로 고속 성장했지만, 3분기 PC 출하는 20%가량 감소했다.  물론 PC 수요 감소는 경쟁사에도 타격을 입히고 있다. 그러나 인텔은 수요 변화에 가장 많이 흔들린 것으로 나타났다.  이런 상황에서도 인텔은 데이터센터 및 AI 연산을 담당하는 최첨단...

인텔 AMD 인공지능 2022.10.31

딥브레인AI, 레노버와 공동 웨비나 진행…리테일 산업을 위한 ‘AI 점원’ 키오스크 공개

딥브레인AI는 지난 26일 레노버와 함께 AI 휴먼 기술을 근간으로 하는 리테일 테크 산업에 대한 공동 웨비나를 진행했다고 밝혔다.   이번 웨비나는 ‘리테일 산업 분야에서의 AI 점원(AI Human Retail Assistants on the Edge)’을 주제로 딥브레인AI 전략기획팀 매니저 2명과 레노버 북미 지역 인프라 솔루션 AI 헤드, 리테일 솔루션 매니저가 ▲리테일 산업에서의 레노버 ▲AI 휴먼 제작 기술 및 실제 적용 사례 ▲엣지 서버와 미래 AI 등에 대해 논의했다. 그 중에서도 딥브레인AI가 공개한 ‘AI 점원’은 리테일 산업에서의 뛰어난 활용성과 잠재력으로 참석자들에게 많은 관심을 받았다. AI 점원은 자연어 이해(NLU)와 음성인식(STT) 기술, 시나리오 기반 챗봇 기능이 포함된 AI 휴먼 솔루션 기반의 신개념 키오스크다. 터치와 음성 두 가지 기능 모두 탑재하고 있어 실시간으로 상호 간 자연스럽게 대화할 수 있다.  딥브레인AI는 AI 점원이 자동차 매장, 카페, 패스트푸드점과 같은 다양한 리테일 산업에서 자동차 딜러, 카운터 점원, 바리스타 등으로 활약하는 모습을 담은 가상 시뮬레이션을 선보이기도 했다. AI 점원은 ▲자동차 견적 제시 ▲신메뉴 안내 ▲주문 및 결제 ▲날씨 정보 제공 ▲인근 지하철역 안내 ▲영업시간 안내 등 폭넓은 역할을 수행할 수 있다. 이번 웨비나에는 AI 키오스크 외에도 AI 휴먼 솔루션에 관심을 가지고 있는 제품, CS, 브랜드 등 다양한 분야의 글로벌 관계자들이 참석했다. 딥브레인AI는 이를 겨냥해 SaaS 기반 AI 휴먼 영상합성 플랫폼 ‘AI 스튜디오스(AI Studios)’, 신개념 AI 추모 서비스 ‘리메모리(Re;memory)’ 등 다양한 영역에서 활약 중인 AI 휴먼 솔루션들도 함께 소개했다.  딥브레인AI 장세영 대표는 “레노버와 함께 진행한 이번 웨비나 통해 자사 AI 키오스크의 경쟁력을 글로벌 관계자들에게 보다 상세하게 소개할 수 있어 유익한 시간이었다”...

딥브레인AI 레노버 2022.10.31

레드햇, 록히드마틴과 군사임무용 인공지능 개발…엣지 AI 및 쿠버네티스 기술 활용

레드햇(www.redhat.com)은 록히드마틴 군사 플랫폼의 엣지 인공지능(AI) 혁신을 위해 록히드마틴과 협력한다고 발표했다. 록히드마틴은 새롭게 출시된 ‘레드햇 디바이스 엣지(Red Hat Device Edge)’를 도입해 AI 기술을 적용하고 표준화해 지리적으로 제한된 환경에서도 미 국가안보 임무를 지원하게 될 것이다.   레드햇 디바이스 엣지는 엔터프라이즈용 ‘마이크로시프트(MicroShift)’ 배포를 지원한다. 마이크로시프트는 ‘레드햇 엔터프라이즈 리눅스(Red Hat Enterprise Linux)’ 기반의 엣지 최적화 운영 시스템과 ‘레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)’의 엣지 기능을 기반으로 한 경량 쿠버네티스 오케스트레이션 솔루션이다. 또한, 레드햇 엣지 제품 중 가장 최신 제품으로 워크로드 전략 변화에 따른 기업들의 아키텍처를 발전시킨다. 레드햇과 록히드마틴은 레드햇 디바이스 엣지를 통해 ‘스토커 무인 항공 시스템(Stalker unmanned aerial system)’과 같은 미 군사 플랫폼과 같이 기존에는 크고 복잡했던 시스템에 최첨단 소프트웨어를 적용하고 있다. 이를 통해 소규모 플랫폼이 대규모의 AI 워크로드를 처리할 수 있도록 하여 현장에서의 성능을 높이고 보다 빠른 데이터 기반의 의사결정을 지원한다. 록히드마틴은 최근 시연회에서 레드햇 디바이스 엣지를 스토커 무인 항공 시스템에 적용하여 AI로 향상된 센서가 어떻게 전 영역 합동작전(JADO, Joint All-Domain Operations)을 개선할 수 있는지 선보였다. 스토커는 온보드 센서와 AI를 활용해 위협 환경에 실시간으로 대응했다. 스토커는 가상 군사목표 탐지를 목표로 정보·감시·정찰(ISR) 임무를 수행했다. 스토커가 목표를 탐지하면 프로젝트 엔지니어는 레드햇 디바이스 엣지를 활용해 스토커의 항공 소프트웨어를 업데이트했다. 레드햇 디바이스 엣지 기반의 플랫폼에서 관리되는 이번 신형 소프트웨어는 스토커가 자동화 목표 인지 기능으로도...

레드햇 2022.10.28

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