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AIㆍML

한국축산데이터, 광주광역시와 MOU 체결…광주·전남지역 농가에 AI 기술 지원

한국축산데이터가 광주경제자유구역 내 축사 전용 데이터센터 및 연구소 구축을 위해 광주광역시와 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.   이번 협약은 ▲광주경제자유구역 내 축산·의료 인공지능(AI) 빅데이터 연구기관 조성 ▲광주·전남지역 농가에 AI 기술 보급 ▲AI 활용 무인 축산 시범단지 구축 ▲축사 전용 데이터센터·축사 바이오가스 플랜트 통합 구축 등이 목적이다. 한국축산데이터는 광주·전남지역에서 양돈농가가 서로 협력해 농장을 세우고 전문가의 농장 경영 노하우와 가축 헬스케어 솔루션 팜스플랜 기술을 접목한 새로운 방식의 계열화 사업 진행을 위한 기반 확충에 나선다. 한국축산데이터의 가축 헬스케어 솔루션 ‘팜스플랜’의 매니저 서비스 무료 공급을 광주 지역 농가를 시작으로 향후 전남까지 확대해 국내 축산 혁신 모델을 만들겠다는 전략이다. 또, AI 기술을 기반으로 축산과 의료 분야를 융합한 AI 의료산업 활성화를 위한 빅데이터 연구소를 설립하고 이를 위해 지역 내 병원과 협력한다는 방침이다. 한국축산데이터의 팜스플랜 ‘매니저’ 서비스는 빅데이터 분석 기술이 활용된 전산 관리 프로그램으로, 수기 기록한 데이터를 사진 촬영으로 전산화하는 등 농장 관리에 필요한 다양한 데이터를 통합해 효율적인 관리가 가능하다. 이외에도 팜스플랜은 축사에 설치된 CCTV로 가축 상태를 모니터링한 데이터를 인공지능으로 분석하는 ‘라이브’, 주기적인 혈액 검사와 함께 전문 인력이 맞춤 솔루션을 제공하는 ‘케어’, 센서 업체와의 협업을 통해 축사환경을 모니터링하는 ‘에코’ 서비스로 구성돼 있다. 이번 협약 체결로 한국축산데이터는 2023년부터 2026년까지 축산·의료 AI 빅데이터 연구기관 조성, 광주·전남 지역 농가에 팜스플랜 서비스 공급 등에 약 50억 원 규모의 투자를 진행한다. 광주광역시는 한국축산데이터의 광주 내 데이터센터 구축 등에 필요한 인력을 확보할 수 있도록 지원하고 지역 내 생산기반 기술 인프라 활용방안과 조세감면, 보조금 지원 등 투자인센티브를 ...

한국축산데이터 2022.07.20

"가속기를 단 넘파이" 구글 JAX 시작하기

인기 있는 오픈소스 텐서플로우 머신러닝 플랫폼을 이끄는 혁신 중에서 자동 미분(오토그라드)과 XLA(가속 선형 대수)가 있다. 딥러닝을 위한 컴파일러를 최적화하는 기술이다. 구글 JAX는 이 2가지를 결합하는 또 다른 프로젝트로, 속도와 성능 측면에서 상당한 이점이 있다. GPU 또는 TPU에서 실행하면 JAX는 넘파이를 호출하는 다른 프로그램을 대체할 수 있으며 실행 속도도 더 빠르다. 또한 신경망에 JAX를 사용하면 텐서플로우와 같은 큰 프레임워크를 확장하는 것보다 더 쉽게 새로운 기능을 추가할 수 있다. 여기서는 구글 JAX의 이점과 한계, 설치 방법을 포함한 개요를 소개하고 코랩(Colab)에서 구글 JAX를 간단하게 체험해 보자.   오토그라드의 정의 오토그라드(Autograd)는 라이언 애덤스의 하버드 지능형 확률 시스템 그룹(Harvard Intelligent Probabilistic Systems Group)의 연구 프로젝트로 시작된 자동 미분 엔진이다. 현재 이 엔진은 유지보수는 되고 있지만 활동적으로 개발은 이뤄지지 않고 있다. 대신 오토그라드 개발진은 XLA JIT 컴파일과 같은 추가 기능을 오토그라드와 결합하는 구글 JAX 개발에 참여하고 있다. 오토그라드 엔진은 네이티브 파이썬 및 넘파이 코드를 자동으로 미분한다. 주 응용 영역은 경사도 기반 최적화다. 텐서플로우의 tf.GradientTape?API는 오토그라드와 비슷한 개념을 기반으로 하지만 구현 방식은 다르다. 오토그라드는 완전히 파이썬으로 작성되며 함수에서 바로 경사도를 계산하는 반면 텐서플로우의 경사도 테이프 기능은 C++로 작성되며 파이썬 래퍼를 사용한다. 텐서플로우는 역전파를 사용해 손실 차이를 계산하고 손실의 경사도를 추정하고 최선의 다음 단계를 예측한다.   XLA의 정의 XLA는 텐서플로우가 개발한 선형 대수를 위한 도메인별 컴파일러다. 텐서플로우 문서에 따르면 XLA는 소스 코드 변경 없이 텐서플로우 모델을 가속화하고 속도와 메모리 사용을 개선할 ...

JAX 넘파이 NumPy 2022.07.20

스피링크, 금융 분야를 위한 AI 상담사 대화 데이터 구축 서비스 제공

인공지능 학습용 데이터 설계 및 구축 전문 기업 '스피링크'가 금융 분야 AI 상담사 구현을 위한 데이터 구축 서비스를 제공한다고 밝혔다.   스피링크는 지난 6월 A증권사 콜봇 프로젝트에 참여해 본격적으로 AI 상담사 업무 확대 작업에 나섰다. 주 목표는 종목 추천을 자동화하는 것으로, 고객의 성향을 고려함과 동시에 실시간으로 변하는 정보를 반영해야 하기 때문에 난도가 매우 높은 작업이라고 업체 측은 설명했다. 스피링크는 분야의 특성을 면밀히 이해하고 자연어처리(NLP) 기술을 함께 고려해 AI의 성능을 높이는 학습 데이터를 설계하여 구축하고 있다. 특히, 음성 기반의 콜봇의 경우 대화 중간에 예외적인 질문이 끼어들 가능성이 큰 데다 대화 자체의 길이가 챗봇보다 길어 심도 있는 시나리오 설계가 필수적이다. 스피링크는 자체 보유하고 있는 언어 전문 인력을 통해 보다 자연스러운 상담 시나리오를 설계하고 추후 직접 테스트까지 진행함으로써 높은 품질의 데이터 구축이 가능한 것이 특징이다. 그 밖에도 B은행, C은행 등 잇따른 금융권 AI 상담사 데이터 프로젝트 수주에는 창업 이후 다양한 금융사와의 협업 경험으로 쌓인 노하우가 주효했다는 스피링크의 설명이다. 스피링크 고경민 대표는 “금융 분야의 AI 상담 플랫폼 구축을 위해서는 금융 비즈니스에 대한 이해가 필수적”이라며 “실제 매출에 영향을 줄 수 있는 작업인 만큼 금융 상품과 관련 업무 프로세스에 대한 깊은 이해를 바탕으로 언어 전문가가 직접 문체를 고려해 데이터를 구축한다”고 말했다. 한편, 스피링크는 언어자원 구축, AI 대화 설계 등 텍스트 데이터 설계 및 구축 서비스인 ‘텍스트넷(TEXTNET)’을 운영하고 있다. 2021년 말 텍스트 기반 대화형 AI 설계 및 페르소나 설계 노하우를 인정받아 카카오계열사인 넵튠과 대교인베스트먼트로부터 총 25억 원 규모의 신규 투자 유치에 성공한 바 있다. editor@itworld.co.kr

스피링크 2022.07.19

뉴패러다임인베스트먼트, AI 기반 에듀테크 스타트업 ‘에듀템’에 투자

뉴패러다임인베스트먼트가 에듀테크 스타트업 ‘에듀템’에 프리A(Pre-A) 투자했다고 밝혔다.   에듀템은 에듀테크 분야를 연구개발하는 스타트업으로, 자체 개발한 인공지능(AI) ‘발음 평가 솔루션’과 ‘라이팅첨삭 솔루션’의 특허기술(특허번호 제10-2296878호, 제10-2414626호)를 기반으로 영어, 중국어 학습 등에 필요한 다양한 수행평가 솔루션을 공급하고 있다. 뉴패러다임인베스트먼트 박제현 공동대표는 “에듀템의 개발 솔루션은 기존의 발음평가 방법으로 사용되는 음성인식(STT)기술만이 아닌 발성의 유창성까지 정교하게 분석하고 측정된다는 점에서 경쟁력이 있다”며, “국내 치열한 영어학습 시장에서 최신 트렌드에 맞는 학습방법을 제시하고, 양질의 콘텐츠 개발을 통해 국내를 넘어 글로벌 서비스로 도약할 것으로 기대된다”고 말했다. 에튜템이 자체 운영중인 최첨단 기술 기반의 ‘보라구(BORAGU) 중국어·영어’는 재미있는 TV영상(뉴스, 드라마, 예능, 애니메이션)을 통해 현지 문화와 외국어를 동시에 습득할 수 있는 스마트러닝 학습 서비스다. 모바일뿐만 아니라 PC환경에서도 최적화된 외국어 학습 서비스가 가능하다. 특히, AI 음성인식 발음평가, 통문장 읽기 훈련, 원어민 1:1 원격 수업, 동영상 해설강의 등 학습의 지속성과 재미를 모두 즐길 수 있는 다양한 서비스를 구현한 게 핵심이다. 에듀템은 보라구 외에도 인공지능 기술 기반의 비대면 영어교육솔루션 서비스 ‘스피킹탑’을 통해 국내 어학원으로 과제수행평가 솔루션과 LMS(관리자시스템)가 통합된 패키지로 함께 제공하고 있다. 스피킹탑은 온라인 과제수행-평가에 최적화된 프로그램으로 개발됐다. 인공지능 음성인식, 발음평가, 라이팅첨삭, 평가분석 등의 최신기술이 융합되어 있는 수행평가 중심 솔루션이 특징이다. 에듀템 신정훈 공동대표는 “그간 영어교육프로그램 개발에서 얻은 인사이트와 노하우를 통해 자체개발한 인공지능 기술을 활용해 다양한 학습서비스로 경쟁력을 확보해 나가고 있다”며, “이번 투...

뉴패러다임인베스트먼트 2022.07.19

인그래디언트, 의료 AI 데이터 라벨링 표준운영 프로세스 국제 표준 ETRI와 공동 개발

인공지능 스타트업 인그래디언트는 ISO/IEC JTC1 WG12 산하 3D 프린팅과 스캐닝 작업 그룹 회의에 ‘데이터셋 표준 운영 프로세스’에 대한 국제 표준을 제안해 승인됐다고 밝혔다.   이번 성과는 지난 2020년부터 한국전자통신연구원(ETRI)과 함께 진행한 범부처전주기의료기기 연구개발 사업인 ‘인공지능 의료기기 성능 평가 표준 개발’ 과제의 결과물로, 인공지능 의료기기 성능 시험을 위한 데이터셋 개발과 운영에 대한 국제 표준 개발을 추진해 왔다. 인그래디언트는 표준 운영 절차서를 기반으로 한 라벨링 프로세스를 메디라벨 제품에 적용하고, ETRI 전종홍 책임연구원과 연세의대 김휘영 교수 연구팀, 서울여자대학교 홍헬렌 교수와 함께, 실제 의료 인공지능을 위한 학습 및 평가용 임상 데이터 개발과정에 적용하는 연구도 진행하고 있다. 이를 통해 표준의 상용 제품 적용 가능성과 효과도 검증할 계획이다. 공동연구팀의 최종 목표는 질병의 진단과 예측 등에 활용되는 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 다양한 의료기기에 대한 성능 평가 방법과, 이에 필요한 데이터 라벨링 국제 표준 및 기준 데이터를 개발하는 것이다. 세부 연구 과제로는 ▲인공지능 기반 의료기기(AI-MD) 성능 평가 방법 국제 표준 개발 ▲인공지능 기반 의료기기(AI-MD) 성능 평가를 위한 데이터 국제 표준 개발 ▲인공지능 기반 의료기기(AI-MD) 성능 평가용 기준 데이터 개발 ▲데이터 표준을 지원하는 라벨링 도구 SW 모듈 구현 및 검증 등이 있다. 공동연구팀은 연구 성과를 활용해, 질병 진단 및 예측 등에 활용되는 인공지능 기술이 적용된 다양한 의료기기에 대해 표준화된 성능 평가 방법을 제공하고, 안전과 품질의 필수 조건을 확보하고 국내외 시장에서의 객관적인 성능 평가 및 비교 검증을 통한 인공지능 의료기기 인허가 활용을 지원할 예정이다. 인그래디언트 김주성 부대표는 “국내 의료업계는 데이터 가공 방식 표준체계 정립은 물론, 데이터 관리 형식 등이 통일돼 있지 않아 AI 학...

인그래디언트 2022.07.15

에이모, ‘스마트 라벨링’ 기능 업데이트..."자율주행 및 스마트시티 분야에 유용"

에이모가 AI를 통해 자율주행과 스마트시티 분야에 필요한 데이터를 자동으로 라벨링하는 자사의 ‘스마트 라벨링(Smart Labeling)’ 기능을 업데이트했다고 밝혔다.   에이모의 스마트 라벨링은 학습 데이터 생성 과정을 단축해 주는 에이모의 핵심 기술로, 고객사 프로젝트의 기존 데이터를 기반으로 오토 라벨링을 적용할 수 있는 ‘커스텀 모델(Custom Model)’과 에이모가 자체 수집한 데이터셋을 활용해 미리 학습시킨 ‘프리셋 모델(Preset Model)’을 서비스 중이다. 이번 업데이트를 통해 에이모는 기존에 지원하던 스마트 라벨링 지원 범위를 크게 확장했다. 2D 객체 인식(2D Object Detection), 픽셀 단위의 의미 인식이 가능한 시멘틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation) 기능과 객체별 영역까지 구분하는 인스턴스 세그멘테이션(Instance Segmentation) 기능에 이어 몇 번의 클릭만으로 데이터 분할을 자동으로 수행하는 인터랙티브 세그멘테이션(Interactive Segmentation) 기능 지원을 강화했다. 특히, 자율주행 및 스마트시티 분야의 필수 요소인 LiDAR 센서 데이터를 지원하는 3D 객체 인식(3D Object Detection) 기능은 측면과 후면, 전면을 인지하면서 스마트 라벨링이 가능한 에이모의 정교한 기술은 국내에서 손꼽히는 수준이라고 업체 측은 강조했다. 스마트 라벨링 기능 업데이트와 함께 프로젝트를 정제할 수 있는 큐레이션 기능을 새롭게 출시했다. 이 기능은 수집된 데이터를 모두 바로 라벨링 하는 것이 아닌, 라벨링 대상인 데이터를 먼저 정리할 수 있는 것으로 기존에 발생했던 불필요한 데이터를 미리 파악해 제외시킨다. 이를 통해 에이모는 LiDAR 센서와 카메라 센서가 장착된 차량으로 자체 수집 중인 자율주행 모델 개발에 필요한 데이터만 먼저 정리할 수 있어 라벨링 작업의 효율성을 크게 높일 수 있게 되었다. 또한, 불필요한 데이터 관리 시간을 줄여 데이터 병목 ...

에이모 2022.07.15

글로벌 칼럼 | 애플 카와 자율주행 그리고 소프트 스킬

애플은 언제나 사람을 중심에 놓고 모든 일을 하려 했다고 주장해 왔고, 이는 애플 카(Apple Car)에서도 똑같이 적용된다. 필자는 그 결과가 인간 증강(human augmentation)이 될 것으로 전망한다. 자동화를 통해 인공지능이 운전자를 대신하는 인간 대체(human replacement)보다 기술적으로, 정서적으로 더 이익이 크기 때문이다. 조금 더 자세히 풀어보자.     사람은 기계보다 똑똑하다 최근 인포메이션은 애플 카 프로젝트가 성과를 내지 못하고 있는 상황에 대한 장문의 분석 기사를 내보냈다. 필자가 동의할 수 없는 부분도 있기는 하지만, 분명한 것은 (일론 머스크가 지적한 것처럼) AI 자동화 찬성론자들이 인간의 필요성을 과소평가했다는 사실이다. 아르고닷에이아이(Argo.ai)의 CEO 브라이언 살레스키는 2017년에 “자율주행 차량이 다른 도로 사용자의 행동에 대해 더 깊이 이해할 수 있도록 알고리즘을 구축해야 한다”라고 지적했다. 즉, 스마트 자동차는 보행자, 자전거 타는 사람, 다른 차량 또는 예기치 않은 충돌 장벽이나 바람으로 작동하는 구조물 등과 충돌하지 않도록 충분히 똑똑해야 한다는 의미다. 이를 위해서는 머신 비전 인텔리전스, 예측할 수 없는 무한한 상황(자체 코드의 오류 포함)에서 좋은 결정을 내릴 수 있는 스마트 알고리즘, 다른 도로 사용자의 궤적과 속도 등을 측정하고 추정할 수 있는 능력이 있어야 한다.   코딩하기 어려운 소프트 스킬 자율주행 차량이 도로에서 안전하기 운행하려면 대부분의 운전자가 가지고 있는 육감, 때로는 일이 잘못되었을 때 우리에게 경고하는 직감까지 모방해 내야 한다. 그뿐만 아니라 인간 운전자가 도로에서 다른 사람들과 의사소통하기 위해 사용하는 상호 작용을 이해해야 한다. 물론 이러한 시스템은 폭우, 얼음 및 눈을 포함한 모든 종류의 날씨 조건에서도 완전히 신뢰할 수 있어야 하며, 네트워크를 사용할 수 없는 경우에도 마찬가지이다. 이처럼 기계가 인간의 소프트 스킬...

애플카 자율주행 소프트스킬 2022.07.15

"양자와 기존 컴퓨팅의 결합"⋯엔비디아, QODA 플랫폼 발표

엔비디아가 양자 컴퓨팅과 기존 컴퓨팅을 결합한 ‘퀀텀 옵티마이즈드 디바이스 아키텍처’(QODA)를 발표했다. 이를 이용하면 HPC와 AI 전문가가 C++이나 파이썬을 이용해 기존 애플리케이션에 퀀텀 컴퓨팅을 추가할 수 있다. 7월 12일 업체에 따르면, QODA 플랫폼을 이용해 기업은 하나의 시스템에서 양자 처리 장치(QPU), GPU 및 CPU를 통합하고 프로그래밍할 수 있다. QODA 애플리케이션은 양자 프로세서, 엔비디아 DGX 시스템을 사용하는 시뮬레이션된 미래 양자 머신, 엔비디아 GPU를 모두 활용할 수 있다. 통합된 커널 기반 프로그래밍 모델은 하이브리드 양자-고전 시스템을 위해 C++ 및 파이썬을 확장한다. 이밖에 QODA의 주요 기능은 다음과 같다.   물리적 또는 에뮬레이트된 모든 종류의 QPU 지원 하이브리드 시스템용 컴파일러 양자 프리미티브의 표준 라이브러리 현 애플리케이션들과의 상호 운용성 한편 개발자는 엔비디아 개발자 사이트에서 QODA 조기 관심 참여자로 지원할 수 있다.  엔비디아는 가치 있는 양자 애플리케이션이 하이브리드 형태일 것으로 전망하고 있다. 이 하이브리드 형태에서 양자 컴퓨터가 전통적인 고성능 컴퓨터와 함께 동작하게 된다는 것이다. 업체는 하이브리드 애플리케이션이 GPU 가속 슈퍼컴퓨팅을 활용하고 양자에 의해 보완되거나 가속화될 것이라고 예상했다. 현재 QODA 플랫폼이 지원하는 양자 프로세서 업체는 IQM, 파스퀄(Pasqual), 퀀티넘(Quantinuum), 퀀텀 블리리언스(Quantum Brilliance), 제너두(Xanadu) 등이다. QC웨어 및 자파타와 같은 양자 소프트웨어 기업도 엔비디아와 협력하고 있다. 엔비디아의 여러 슈퍼컴퓨팅 센터도 QODA 플랫폼 테스트와 배치에 협력하고 있다. ciokr@idg.co.kr

엔비디아 QODA 퀀텀 컴퓨팅 2022.07.15

티라유텍, ‘실시간 데이터 전처리 및 이상치 감지 위한 모니터링 시스템’ 특허 획득

스마트팩토리 솔루션 전문업체 티라유텍은 성균관대학교 산학협력단과 함께 ‘생산공정 데이터의 실시간 전처리 및 이상치 감지를 위한 모니터링 시스템’의 특허 개발을 완료했다고 밝혔다.  티라유텍이 취득한 ‘실시간 데이터 전처리 및 이상치 감지를 위한 모니터링 시스템’ 특허는 다양한 종류의 제조설비로부터 실시간 발생하는 공정 데이터들에 대한 전처리 및 이상치 감지 작업을 수행한다. 사용자에게 적절한 알고리즘을 제공하여 공장의 머신러닝 기반 생산성 고도화에 기여한다. 티라유텍은 해당 특허기술이 소재, 부품 등 제조업체의 스마트팩토리 구축 관련 시스템 전반에 활용할 수 있다고 밝혔다. 복잡한 환경에서의 공정 및 설비 데이터의 효과적인 분석과 제품 품질 및 설비 관리를 디지털화하여 제조기업 고객의 생산성 향상에 기여할 것으로 기대하고 있다. 중소·중견 제조업체가 생산 주문이나 생산공정 변경에 따른 알고리즘 변경도 손쉽게 운영할 수 있는 모니터링 시스템 구축이 가능하게 되었다는 평가다. 티라유텍 관계자는 “티라유텍은 금번 특허 취득을 통해 스마트팩토리 관련 독자기술 영역을 지속적으로 확대해 나가고 있다”며, “특허 기술 기반으로 하이테크 영역으로의 확장에 박차를 가할 수 있게 되었다”고 말했다.  editor@itworld.co.kr

티라유텍 2022.07.14

데이터큐, 장애인 대상 인공지능 데이터 라벨러 양성과정 교육생 모집

데이터큐는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 ‘2022년 취업연계형 디지털 교육’ 사업으로 추진하고 있는 ‘장애인 인공지능 데이터 라벨러 양성과정’의 교육생을 모집한다고 밝혔다.   과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 취업에 취약한 계층이 디지털 혜택으로부터 소외되지 않고 사회경제활동에 참여할 수 있도록 ‘2022년 취업연계형 디지털 교육’을 추진하고 있으며, 데이터큐는 NIA의 관련 사업 수행기관으로 선정됐다.  장애인표준사업장인 데이터큐는 디지털 소외계층의 정보화 격차 해소를 위해 IT 소양교육과 교육 대상자에 따른 맞춤형 교육 실시 및 채용 연계를 통해 삶의 질을 높이는데 노력하고 있다. 특히, 발달장애인과 청각장애인 등을 대상으로 취업연계형 ICT 전문 교육을 실시하고 있다. 데이터큐의 이번 ‘인공지능 데이터 라벨러 양성과정’ 교육은 발달장애인 및 청각장애인 대상으로 총 100명의 교육생을 선발해 데이터 라벨러 실무 역량 교육을 실시하고 취업을 지원할 예정이다. 데이터큐는 ‘인공지능 데이터 라벨러 양성과정’의 총 100시간 기본교육 과정을 장소에 구애받지 않는 실시간 온라인 방식으로 진행한다. 교육 성적 우수자에게는 심화 실습(발달장애인 3개월 실무형 실습, 청각장애인 20시간 심화 실습 과정)을 통해 자사 프로젝트에 참여할 수 있는 기회를 제공하는 등 직접 채용도 확대 진행할 계획이다. ‘인공지능 데이터 라벨러 양성과정’ 교육 프로그램은 공통 소양 교육(30시간), 맞춤 소양교육(10시간), 데이터 라벨링 기술교육(60시간) 등 총 100시간을 기본으로 한다. 구체적으로 교육 프로그램 중에 소양교육의 경우 취업 장애인의 사회활동을 지원하고 고용을 유지하기 위해 필요한 OA교육, 자기관리교육, 커뮤니케이션 교육 등으로 구성된다. 다음으로 전문 기본교육은 데이터 라벨러 양성교육으로 이론(60%)과 실습(40%)으로 진행된다. 추가적으로 구성된 전문 심화교육은 자사에서 수행하는 프로젝트를 교육...

데이터큐 2022.07.13

EDB, 메타버스·AI 컨설팅 업체 ‘요타코퍼레이션’과 업무 협약 체결 "산학 협력 및 비즈니스 영업 기회 발굴"

EDB는 AI 서비스 컨설팅 전문 기업인 요타코퍼레이션과 자사의 포스트그레SQL(PostgreSQL) 오픈소스 기술지원 서비스 및 솔루션을 활용해 ‘산학 협력 및 비즈니스 영업 기회 발굴’을 위한 업무 협약을 체결했다고 밝혔다.   업무 협약의 주요 내용은 ▲남서울대학교와의 산학 협력을 위한 포스트그레SQL 교육 프로그램 진행 ▲포스트그레SQL 영업 기회 공동 발굴 및 마케팅 활동 진행 등이다. 요타코퍼레이션은 풍부한 다년간의 공공 및 대기업 고객 발굴 노하우와 함께, 기존 다수의 산학 협력 프로그램 진행 경험을 바탕으로 남서울대학교와 협력해 학부 및 대학원생들이 EDB의 포스트그레SQL 기반 DBMS 솔루션을 보다 적극적으로 활용할 수 있도록 전문 교육과정을 개설해 운영할 계획이다. 또한 양사는 오픈소스 포스트그레SQL 기반 DBMS(데이터베이스 관리 시스템)에 대한 이해도를 높이고 활용법을 소개하기 위한 고객 대상 세미나와 교육프로그램 운영은 물론, 다양한 마케팅 활동을 진행하여 국내 공공 및 금융 시장 공략에도 박차를 가할 계획이다. EDB는 오픈소스 DBMS인 포스트그레SQL을 기반으로 95% 이상의 오라클 호환성과 안정성, 성능, 관리, 보안 기능을 개선한 데이터베이스관리시스템(DBMS)을 제공한다. EDB는 오픈소스 기반 데이터관리시스템인 ‘포스트그레스 어드밴스드 서버(EPAS)’와 주요 클라우드 인프라에 유연하게 구축할 수 있는 EPAS와 완전 관리형 포스트그레스(Postgres) DBaaS(서비스형 데이터베이스) 솔루션인 ‘빅애니멀(BigAnimal)’ 등을 주력 제품으로 국내 금융, 공공, 제조 기업 고객들에게 공급하고 있다. EDB코리아 이강일 대표는 “요타코퍼레이션와 협업을 통해 산학협력 프로그램을 진행해, 장기적인으로 오픈소스 DBMS 개발자 및 관리자를 육성하고, 잠재 고객을 상대로 자사의 포스트그레SQL 기반 완전관리형 서비스를 선보일 수 있게 되었다”고 밝혔다. 요타코퍼레이션 이근주 대표는 “이번 산학협력을 통해...

EDB 요타코퍼레이션 포스트그레SQL 2022.07.13

엔비디아, 하이브리드 양자-클래식 통합 컴퓨팅 플랫폼 ‘QODA’ 공개

엔비디아가 AI, HPC(고성능 컴퓨터), 헬스, 금융 등 다양한 분야에서 양자 연구와 개발의 혁신을 가속화하기 위한 통합 컴퓨팅 플랫폼 ‘엔비디아 QODA(Quantum Optimized Device Architecture)’를 발표했다.   엔비디아 QODA는 일관된 하이브리드 양자-클래식 프로그래밍 모델을 생성해 양자 컴퓨팅에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 엔비디아 QODA는 오늘날 가장 강력한 일부 컴퓨터와 양자 프로세서에 걸쳐 있는 개방형 통합 환경으로, 양자 연구에서 과학적 생산성을 향상시키고 달성 가능한 규모를 확대한다. 이를 통해 HPC와 AI 도메인 전문가는 과학 슈퍼컴퓨팅 센터에서 퍼블릭 클라우드, 엔비디아 DGX 시스템과 엔비디아 GPU의 대규모 설치 기반을 사용하여 애플리케이션의 일부를 쉽게 이식할 수 있다. 엔비디아 HPC 및 양자 컴퓨팅 제품 책임자인 팀 코스타는 “클래식 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅을 결합한 하이브리드 솔루션을 통해 단기간에 과학적 혁신이 일어날 수 있다”며, “엔비디아 QODA는 개발자에게 강력하고 생산적인 프로그래밍 모델을 제공하여 양자 컴퓨팅에 혁명을 일으킬 것”이라고 말했다. 선도적인 양자 조직은 이미 엔비디아 쿠퀀텀(cuQuantum) 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 GPU에서 양자 회로를 시뮬레이션하고 있다. 여기에 엔비디아 QODA를 통해 양자 연구원들은 동일한 쿠퀀텀 시뮬레이션 환경에서 양자 회로를 개발할 수 있다. 한편, 일본 도쿄에서 열린 Q2B 컨퍼런스에서 엔비디아는 QODA와 양자 하드웨어 제공업체인 IQM 퀀텀 컴퓨터스, 파스칼, 퀀티뉴움, 퀀텀 브릴리언스, 제너두, 소프트웨어 제공업체 QC 웨어 및 자파타 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅 센터 율리히 연구소, 로렌스 버클리 국립 연구소 및 오크리지 국립 연구소의 콜라보레이션을 발표했다. editor@itworld.co.kr

엔비디아 양자컴퓨팅 2022.07.13

검색 현대화에 투자할 이유 "하이브리드 업무환경부터 비정형 콘텐츠까지"

필자의 소프트웨어 개발 기술 대부분은 소비자 대면 검색 애플리케이션을 설계, 구축, 지원하는 과정에서 습득했다. 그동안 사용한 검색 기술은 다양하지만 모두 비슷한 개발 패턴이 있었다. 인프라 설정, 데이터 불러오기, 검색 인덱스 구성, 검색 경험 개발 등이다. 데이터 불러오기, 검색 알고리즘 구성, 앱 개발 작업은 시작에 불과했다. 적합성 조율은 추단법에 대한 견해와 요구사항이 다양한 이해관계자 사이의 줄다리기였다. 새로운 규칙을 도입할 때마다 콘텐츠의 태그 설정, 품질 강화, 인덱싱 방식을 재고해야 할 때가 많았다. 성장과 새로운 사용자 페르소나를 뒷받침하기 위해 인프라 확장, 새로운 데이터 소스 추가, 검색 인터페이스 재구성 등의 추가 작업도 있었다.   1세대 검색 기술 이후로 많은 변화와 개선이 있었다. 오늘날 현대화된 검색 플랫폼은 인프라 구축 콘텐츠 소스와의 통합, 적합성 개선 등의 작업을 수월하게 해 준다. 검색 플랫폼 현대화는 비즈니스 차원에서 고객 및 직원 지원을 개선하기 위해서라도 반드시 필요하다. 그러나 필자가 볼 때, 많은 개발 및 데이터 과학 팀에서 진행하는 데이터 활동의 대부분이 정형화된 데이터 소스에 대한 데이터 시각화, 머신러닝, 데이터옵스에 집중되어 있는 실정이다. 비즈니스 문서, 웹사이트, XML 저장소, 기타 원문 데이터 필드와 같은 비정형 데이터의 검색은 추가 기술과 역량이 있어야 잘 할 수 있기 때문에 뒷전으로 밀려날 때가 많다.  이번 기사를 위해 IT, 디지털 경험, 데이터 팀이 검색 기술 현대화를 고려해야 할 이유에 대해 3인의 전문가에게 자문을 구했다.   경험, 개발 도구, 시스템 관리의 간소화 코베오(Coveo)의 제품 및 마케팅 담당 SVP 마크 플로이샌드는 기존에 구현된 검색 기술이 안고 있는 문제 중에서 오늘날 보다 쉽게 해결할 수 있는 것 하나를 소개했다. 플로이샌드는 “그동안 기업 검색 기술은 개별 부서 목표만 염두에 둔 채 부서 내에 구입 또는 구축되어 고립된 경우가...

검색기술 검색애플리케이션 듀얼페르소나 2022.07.13

엠디에스코트, KT·분당서울대병원에서 자율주행 전동 휠체어 ‘휠리’ 시범 운영

엠디에스코트가 분당서울대병원에서 자율주행 전동 휠체어 ‘휠리(wheelie)’ 서비스를 선보인다고 밝혔다.   엠디에스코트·분당서울대병원·KT 컨소시엄은 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘5G 융합서비스 모델발굴 및 공공선도 적용 사업’ 가운데 공공의료 분야에 최종 선정됐다. 이 사업은 이음5G(5G특화망) 인프라 및 산업 생태계를 구축해 5G 융합서비스 모델발굴 및 활용·확산을 추진하는 사업으로, 엠디에스코트는 이음5G 융합서비스인 ‘자율주행 전동 휠체어 서비스’를 분당서울대병원에서 시범 운영한다. 엠디에스코트는 의료진이 만드는 병원 동행 플랫폼 서비스다. 간호사·간호조무사·요양보호사·사회복지사 등 병원 관련 전문 인력을 에스코터로 활용해 노약자들의 병원 동행을 도와주는 서비스 전문 기업으로, 환자와 보호자의 편의를 극대화하고 전문직 종사자들의 파트타임 근무를 연결해 주는 플랫폼 서비스로 특허 등록돼 있다. 자율주행 전동 휠체어 서비스 휠리는 SLAM 기술을 적용, 부착된 라이다로 휠체어의 현재 위치를 확인하고, 환자가 전동 주행 시 목적지까지 길 안내를 해주며, 사람이 타고 있지 않은 회송 모드에서는 자율주행으로 장애물을 피해 대기 장소로 돌아온다. 휠리는 편리한 자율주행 외에도 안전에 특화해 있는 점이 특징이라고 업체 측은 강조했다. 휠리에는 자동 제동(auto hold) 기능이 탑재돼 있어 타고 내릴 때 휠체어가 자동으로 제동 상태에 진입, 뒤로 밀리지 않아 낙상 사고를 방지한다. 내장된 ‘밀림 방지(HSA, Hill Start Assist)’ 기능은 오르막길에서도 뒤로 밀리지 않아, 뒤에서 운전하는 보호자가 다치거나 하는 사고를 막아준다. 또 ‘하강 제어(HDC, Hill Descent Control)’ 기능이 지원돼 내리막길에서도 가속을 막고, 정속을 유지해 충돌을 방지한다. 분당서울대병원에서 진행되는 시범 서비스 기간 자율주행 전동 휠체어 휠리 서비스는 엠디에스코트 앱에서 무상으로 이용할 수 있다. 분당서울대병원 관계자는 “매...

엠디에스코트 KT 2022.07.12

NICE평가정보, 소규모 사업자 전용 AI 기반 신용평가 서비스 출시

NICE평가정보는 소상공인, 영세 사업자 및 소규모 법인 사업자를 대상으로 정교한 신용평가가 가능한 사업자 전용 신용평가 서비스를 8월 1일부터 시작한다고 밝혔다. 일반적으로 기업 신용평가의 경우 재무 정보를 중심으로 신용 상태를 평가하고, 개인 신용평가의 경우 금융거래 실적 정보 위주로 신용도를 평가한다. 그런데 소상공인, 개인 사업자 등과 같이 규모가 작은 기업의 경우 재무 정보가 부족하고 금융거래 정보가 충분하지 않으며 사업체가 가진 유무형의 경쟁 요소가 신용평가에 반영되지 않아 상대적으로 불리한 신용평가를 받는 상황이었다. 이번에 출시된 사업자 전용 신용평가 서비스에는 일반적으로 신용평가에 활용되는 대표자 정보, 재무 정보, 금융거래 정보 외에도 비금융 대안 정보를 대폭 활용하고 머신러닝 및 딥러닝 기법을 적용해 신용평가 정확성이 크게 개선됐다. 이번 신용평가에 활용된 비금융 대안 정보로는 ▲기업 개요 ▲부가세 ▲전력/가스 이용량 ▲인증 ▲특허 ▲공공 입찰 ▲국민연금 납입 ▲산업별 부도율 ▲상권 분석과 같은 ‘기업 속성 정보’와 ▲소득 ▲상환 여력 등 대표자 ‘개인 속성 정보’가 있다. NICE평가정보 담당자는 “이번 서비스로 충분한 데이터가 부족해 신용평가 시 불이익을 받았던 소상공인을 대상으로 한 금융 혜택 제공 확대가 가능하게 됐다는 점에서 큰 의미를 두고 있다”며 “소상공인 평가를 위한 대안 정보 확충을 통해 사업자 전용 신용평가 서비스를 꾸준히 업그레이드할 계획”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

NICE평가정보 2022.07.12

GS ITM, 무인 식료품 매장 ‘애쉬플25’ 개소…“AI 영상 분석 솔루션 활용”

GS ITM은 서울 강남 뱅뱅사거리에 무인 식료품 매장 ‘애쉬플25(æppel25)’를 열었다고 밝혔다.    GS ITM이 인공지능 영상분석 기업 휴먼아이씨티와 함께 오픈한 애쉬플25는 과일, 샐러드, 샌드위치 등 식료품 판매를 중심으로 하는 99㎡ 규모의 24시간 무인 매장이다. 인공지능(AI)의 엘프어(작가 JRR 톨킨이 만든 가상의 언어) 철자인 ‘애쉬(Æ)’와 사과를 뜻하는 고대 영어 ‘애플(æppel)’을 결합해 인공지능 기반의 식료품 매장이라는 의미를 담았다. GS ITM은 애쉬플25를 무인 리테일테크의 테스트베드로 삼아 미래형 유통 점포 구축에 앞장선다. 우선 인공지능 영상 분석 솔루션 ‘AI 비전(AI Vision)’으로 무인 매장의 안전 및 보안 기능을 구현했다. CCTV 8대와 멀티뷰 알고리즘이 적용된 비전 카메라 12대를 통해 연기 발생, 화재, 무단 침입, 마스크 미착용, 방문객의 쓰러짐 등 응급상황과 사고를 실시간 감지할 수 있다. 향후 안면인식 기반의 출입인증과 간편결제, 영상분석 기반의 결품 예측 및 물류 연계 기능까지 단계적으로 고도화한다. 또한 애쉬플25 운영으로 유통 점포의 데이터 중심 의사결정(DDDM, Data Driven Decision Making) 체계 구축에 나선다. 수집·분석한 빅데이터를 실적 및 재고 관리, 소비자 선호도 및 행동 데이터 파악, 가격 관리 등에 활용해 효율적 점포 운영 모델을 개발할 예정이다. 재방문 고객의 구매 이력에 따라 상품을 추천하거나 위치를 안내하고, 고객 데이터나 POS와 연계한 시간별, 상황별 맞춤 콘텐츠를 AI 스피커와 반응형 사이니지에 송출하는 식이다. GS ITM은 솔루션 및 장비 관련 파트너십을 적극 추진해 애쉬플25에서 차세대 유통 IT 기술을 시험하고 확대할 계획이다. 첫걸음으로 독자적 인공지능 기술을 보유한 휴먼아이씨티와 투자협약을 체결하고 무인 리테일테크의 핵심 기술을 개발 및 고도화한다. GS ITM의 유통 IT 노하우를 휴먼아이씨티의 영상 ...

GS ITM DDDM 2022.07.12

칼럼 | ‘금붕어 기억력 넘어서기’··· 맥락적 AI를 준비할 때다

머신러닝과 패턴인식 기술이 이미 비즈니스 프로세스를 혁신하고 있다. 입력받은 데이터를 자동으로 분석하고, 인사이트를 추출한다. 하지만 SER 그룹의 CEO 존 베이츠 박사는 아직 갈 길이 멀다며, 더 지능적인 프로세스 자동화가 보다 광범위한 엔터프라이즈 환경에 적용되는 단계에 도달해야만 인공지능의 잠재가치가 극대화될 수 있다고 강조했다.    오늘날 인공지능을 기반으로 한다고 주장하는 콘텐츠 관리 시스템이나 서비스의 기억력은 ‘금붕어 수준’에 그친다. 이미지나 패턴은 잘 인식하지만, 그 외의 활용성은 매우 제한적이다. 어떤 문서가 스캔되고, 그 데이터가 대상 시스템에 입력될 때(회계 시스템에 영수증 데이터가 입력될 때) 인공지능의 입장에서 모든 데이터는 매번 처음 만나는 사람과 같다. 즉, 맥락을 이어가지 못하는 것이다. 이 말은 문서 콘텐츠가 다른 문서에 있는, 혹은 다른 문서에서 추출된 내용과 지능적으로 연결되지 못한다는 뜻이다. 이를테면 특정 고객의 주문 내역 데이터가 CRM 시스템에 있는 고객 기록과 연동되지 않는다. 그래서 유용한 고객 인사이트를 추출할 기회를 놓치게 된다.  물론 현재 사용되는 있는 기초적인 수준의 프로세스 자동화만 해도 고객 서비스를  고도화하고 시간과 비용을 절약하고 있다는 데는 의심의 여지가 없다.  그럼에도 기업이 앞으로 디지털 트랜스포메이션을 진전시키고 확실한 경쟁우위를 확보하려면  좀 더 발전한 AI가 필요하다. 다음 단계는 광범위한 기업 생태계에 콘텐츠 관리 시스템을 지능적으로 통합하는 것이다. 모든 문서, 데이터, 시스템 및 기능 부서가 지능적으로 연결된다면 더 효과적인 의사결정을 내릴 수 있으며 복잡한 사내 프로세스가 간소화된다.  단순 이미지 및 패턴 인식을 넘어 지능형 주문이나 영수증 자동화 같은 단일 AI 프로세스를 이제 다른 기업 시스템과 통합할 때가 됐다. 이제 지능형 학습 소프트웨어와 고도의 콘텐츠 관리 시스템을 결합해 ‘맥락적 A...

콘텍스추얼 AI 데이터확장성 데이터 사일로 2022.07.11

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