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AIㆍML

패션 데이터 활용하는 ‘ETRI 자율성장 인공지능 경진대회’ 참가자 모집

셀렉트스타는 자사가 주관하는 ‘2022 ETRI 자율성장 인공지능 경진대회 패션-하우(Fashion-How) 시즌3’ 참가자를 모집한다고 밝혔다. 접수는 8월 5일까지 진행된다. 올해로 3회째를 맞이하는 이번 대회는 한국전자통신연구원(ETRI)이 주최하며, 셀렉트스타와 인공지능팩토리가 공동 주관한다.    패션-하우 시즌3는 AI 패션 코디네이터 데이터셋 FASCODE를 활용한 리더보드 경진대회다. FASCODE(FAShion COordination DatasEt / FAShion CODE)는 옷을 추천해주는 AI 패션 코디네이터와 사용자가 대화를 나눈 데이터셋이다. AI 패션 코디네이터와 사용자가 나눈 대화에 대해 발화자 정보, 대화 순서, 대화의 기능에 대한 태깅 정보와 추천받은 옷에 대한 텍스트 정보가 담겨있다. 경진대회 참가자는 주어진 데이터셋 FASCODE를 활용해 의상 아이템의 특징을 추출하거나 사용자의 발화에 따라 학습 때 사용하지 않은 새로운 의상을 추천하는 등 각 문제에 적합한 인공지능을 개발한 후 리더보드를 통해 모델을 제출한다. 셀렉트스타에 따르면, 올해는 대회의 내용이 다변화돼 총 4개의 문제가 공개될 예정이다. 패션-하우 시즌3는 7월 6일부터 9월 16일까지 총 73일간 진행된다. 현재 경진대회 공식 홈페이지에서 대회 접수가 가능하다. 19세 이상 대한민국 국민이라면 누구나 개인 또는 최대 6인 이하 팀으로 대회 참여를 할 수 있다. 리더보드 제출은 9월 16일까지이며, 시상식은 10월 6일 개최 예정이다. 2022 ETRI 자율성장 인공지능 경진대회 패션-하우 시즌3는 과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회가 후원한다. 대회 총 상금은 1,000만 원이며, 그중 종합우승 1명(팀)에게는 상금 300만 원과 과학기술정보통신부 장관상이 수여된다. editor@itworld.co.kr

ETRI 셀렉트스타 2022.07.08

이해하기 쉬운 머신러닝 모델을 위한 분류 체계 개발 : MIT 연구팀

MIT 연구팀이 머신러닝 모델을 사용자와 의사결정권자에게 더 잘 설명할 수 있는 방법으로 개발자가 특성(Feature)을 설계하기 쉽게 해주는 분류 체계를 개발했다. 연구팀은 주로 머신러닝 모델의 특성에 대한 해석 가능성(Interpretability)에 중점을 두었다.    이번 분류체계 개발 보고서의 대표 저자인 전기공학 및 컴퓨터 과학 박사 과정의 알렉산드라 지텍은 “최상의 방법으로 머신러닝 모델을 설명한다고 해도 상당한 혼란이 있다는 것을 알게 됐다”라고 개발 동기를 밝혔다. 이런 혼란은 보통 머신러닝 모델 자체보다는 특성에 있다. 머신러닝 모델을 좀 더 이해할 수 있도록 해주는 설명 방법론은 흔히 얼마나 많은 특성이 해당 모델 내에서 사용되어 예측에 기여하는지를 설명한다. 예를 들어, 환자의 심장병 위험성을 예측하는 모델의 경우, 의사는 환자의 심박 데이터가 예측에 얼마나 영향을 미치는지를 알고 싶어 한다. 하지만 이런 특성은 보통 모델 내에 너무 복잡하거나 혼란스럽게 코딩되어 있어서 사용자는 자신이 이해할 수 없는 블랙박스를 사용하게 된다. 분류 체계를 개발하기 위해 MIT 연구팀은 머신러닝 모델의 영향을 받는 사용자를 AI 전문가부터 일반 사용자까지 5가지 유형으로 나누고, 이들이 특성을 이해할 수 있도록 속성을 정의했다. 또한 모델 개발자가 각 특성을 비전문가도 이해하기 쉬운 형식으로 전환할 수 있는 지침도 제공한다. 연구팀은 나중에 설명 가능성에 대해 걱정하는 것보다 개발 과정의 시작 단계부터 해석 가능한 기능을 사용하는 것이 더 낫다고 조언한다. 머신러닝 모델에서 특성이란 입력 변수를 말하며, 보통은 기록 데이터에서 가져온다. 데이터 과학자는 주로 머신러닝 모델에 맞는 특성을 선택하고, 수작업으로 추가 처리를 진행한다. 이 과정에서 데이터 과학자가 중점을 두는 것은 모델의 정확성을 개선하는 방식으로 특성을 개발하는 것이지 사용자나 의사결정권자가 그런 특성을 이해할 수 있도록 만드는 것은 아니다.  연구팀은...

머신러닝 모델링 특성 2022.07.07

그래프코어, ETRI와 거대 AI 모델 위한 소프트웨어 개발 위한 파트너십 체결

그래프코어가 과학기술정보통신부의 지원을 받아 고효율 AI 컴퓨팅을 위한 새로운 소프트웨어 접근법을 개발 중인 한국전자통신연구원(이하 ETRI)와 다년간의 파트너십을 체결했다고 밝혔다.   2025년까지 유효한 양 사의 이번 파트너십은 한국 정부의 자금지원을 받게 된다. 연구개발(R&D) 지출 및 라이선스 수입 기준 국내 최대 공공 연구기관인 ETRI의 역량과 머신 인텔리전스를 위한 고효율·고성능 컴퓨팅 시스템의 개발 및 상용화 분야에서 입증해온 그래프코어의 리더십이 결합돼 상당한 시너지를 낼 수 있을 것으로 업체 측은 기대하고 있다.  그래프코어와 ETRI의 파트너십은 AI 컴퓨팅 성능, 효율성, 접근성을 개선하는 동시에, 단일 시스템 및 기술에 대한 소유 부담과 의존성을 줄이는 새로운 소프트웨어 접근법을 개발하는 것을 목표로 한다. 특히, 양사의 이번 파트너십은 ▲컴퓨팅 리소스 관리 부담 최소화 ▲독립적인 개발 환경 조성 ▲개발 편의성 향상 등 세 가지 영역에 집중하게 된다. 양사는 성능 및 효율성 향상을 통해 대규모 AI 모델을 훈련하는데 필요한 컴퓨팅 리소스의 유지·관리하는 부담을 최소화하고, 개발자가 더욱 폭넓은 범위 내에서 효율적이고 경쟁력 있는 툴과 가속기 기술을 선택할 수 있는 환경을 구축할 계획이다. 또한 시스템 최적화 기술을 새로운 모델에 보다 쉽게 적용하는 방법을 모색함으로써 병렬화된 모델 개발의 비용과 복잡성을 줄인다는 방침이다.   이번 협력 하에, ETRI는 성능, 효율성, 편의성, 독립성 향상을 위한 소프트웨어 개발을 주로 담당하게 된다. 또한, 그래프코어는 기술 검증은 물론, 향후 기술 상용화를 위한 가이드를 제공하는 등 다방면으로 ETRI를 지원할 계획이다. ETRI 김명준 원장은 “AI 혁신의 기회는 누구에게나 열려 있어야 한다”며, “그래프코어와의 협업을 통해 최신 AI 모델로 우리 개발자들의 선택의 폭을 넓히고 진입장벽을 낮출 수 있게 되었다”고 말했다.  그래프코어의 ...

그래프코어 ETRI 2022.07.07

카비-한국교통장애인협회, AI 기반 교통사고 예방·예측 솔루션 지원 위한 MOU 체결

카비는 한국교통장애인협회와 상호협력을 위한 업무 협약을 체결했다고 밝혔다.  이번 업무협약식은 한국교통장애인협회 차량을 운행하는 운전자의 안전교육에 카비의 AI 기반 교통사고 예방·예측 솔루션을 활용해 개인별 맞춤 교육을 통해 교통사고 감소 및 ESG 혁신경영에 기여하고자 추진됐다.   카비의 솔루션은 AI 영상인식 기술을 활용해 운전자들의 운전 데이터를 수집하고 정밀 분석하여 개인별 맞춤형 교육을 진행할 수 있는 데이터 리포트를 제공한다.  영상인식 기반 솔루션은 급가속, 급감소, GPS(위성위치확인시스템) 기반 등의 기술로는 파악이 어려운, 앞 차와의 안전거리 유지 상태, 무단 차선이탈 여부, 차선 급변경 등의 실질적인 운전 습관을 체계적으로 관리할 수 있다. 또한, 카비의 솔루션은 지자체 및 산하공기관에서 지속적으로 이슈가 되고 있는 교통사고예방, 연료 절감 및 온실가스 저감등에 대한 ESG 혁신경영에 기반을 마련하고, 중대재해 처벌법의 방어 솔루션으로 활용되고 있다.   카비 이은수 대표는 “이번 협약을 통해 카비의 솔루션이 한국교통장애인협회 차량 운전자에게 맞춤형 사고예방 리포트를 제공하고 연료절감, 온실가스감소, 교통사고를 줄이는데 기여하고자 한다”고 말했다. 한국교통장애인협회 김락환 중앙회장은 “이번 카비와 업무협약을 시작으로 안전운행 습관이 대한민국 모든 운전자에게 정착되길 바란다”고 밝혔다. editor@itworld.co.kr

카비 한국교통장애인협회 2022.07.07

신세계아이앤씨-솔루엠, AI 기반 매장 관리 플랫폼 개발을 위한 MOU 체결

신세계아이앤씨가 전자부품 제조기업 ‘솔루엠’과 손잡고 AI 비전 기술 기반 매장 관리 플랫폼을 개발하고 글로벌 시장 확대에 나선다고 밝혔다.   신세계아이앤씨는 7일 서울 중구 신세계아이앤씨 본사에서 손정현 신세계아이앤씨 대표, 전성호 솔루엠 대표 등 주요 관계자들이 참석해 ‘AI 기반 매장 관리 플랫폼 개발을 위한 MOU’를 체결했다. 양사는 플랫폼을 공동 개발하고 연내 출시해 글로벌 시장 확대에 나선다는 계획이다. AI 기반 매장 관리 플랫폼은 오프라인 유통 매장 진열대에 설치된 무선 카메라로 수집된 영상 정보를 AI 비전 기술이 분석해 상품 별 진열 상태, 결품, 재고 등의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있다. 진열대 상품 현황을 직원들이 수작업으로 파악하지 않아도 진열대 위치별 상품 판매율, 결품율, 재고율 등 매장 운영에 필요한 정확한 데이터를 파악 가능하다. 특히, 고가의 장비 없이 경량화된 무선 카메라만으로 고도화된 AI 비전 기술을 구현해 도입 비용 부담을 절감시켜 글로벌 시장에 빠르게 확대한다는 전략이다. 신세계아이앤씨는 완전스마트매장의 핵심 기술인 AI비전 기술을 고도화해 매장 관리 플랫폼에 적용한다. AI 비전 기술로 진열대의 상품을 자동으로 식별해 상품의 결품 여부와 진열 상태 등을 데이터화해 매장 관리를 위한 다양한 정보를 제공한다. 향후 판매 데이터와 결합해 최대 매출을 낼 수 있는 상품 구성, 상품 배치 등 AI 추천 서비스로도 확대할 계획이다. 솔루엠은 ESL(Electronic shelf label, 전자가격표시기)과 연계해 진열대에 설치할 수 있는 무선 카메라를 개발하고, 국내외 영업망을 통해 유통, 물류 등 다양한 시장에 플랫폼을 확산할 예정이다. 신세계아이앤씨 손정현 대표는 “완전스마트매장의 핵심인 AI 비전 기술을 더욱 고도화해 경량화된 카메라로 상품을 정확히 인식할 수 있는 기술을 구현했다”며 “진열대 별 상품의 변화를 시간에 따라 데이터화하기 때문에 업무 효율 향상은 물론이고 최적의 매장 운영을 위...

신세계아이앤씨 솔루엠 2022.07.07

플렉스 시스템, ‘스마트 제조 현황 보고서’ 발표…"팬데믹 상황에도 스마트 제조 도입 가속화"

로크웰 오토메이션의 계열사이자 클라우드 기반 스마트 제조 솔루션 전문 업체인 플렉스 시스템이 7번째 연례 조사보고서 ‘스마트 제조 현황 보고서(The State of Smart Manufacturing Report)’를 발표했다.  이번 조사는 자동차, 항공우주, 식음료, 전자제품, 소비재, 플라스틱 및 고무, 정밀 금속 성형 등 다양한 산업의 300여 개 제조업체를 대상으로 진행됐으며 글로벌 제조업 동향과 과제, 향후 전망에 대한 인사이트를 담고 있다. 플렉스 시스템 최고기술책임자 제리 포스터는 “이번 조사보고서는 제조업체들이 자사의 기술 전략을 벤치마킹할 수 있도록 지원하고 스마트 제조의 우수사례를 채택해 경쟁력을 유지하고 발전할 수 있도록 하는데 도움이 될 것”이라며 “조사 결과, 프로세스 정비와 현안 문제 해결이 목표인 제조업체들은 스마트 제조 기술 활용에 역점을 둠으로써 비즈니스 문제에 대처하고 성과를 향상시키고 있음을 알 수 있었다”고 설명했다. 이번 보고서에 따르면, 스마트 제조 기술의 도입은 팬데믹 중에도 가속화된 것으로 나타났다. 스마트 제조는 2021년 전 세계적으로 50% 도입됐으며 향후 2022년 말까지 가속화돼 75%가 스마트 제조의 일부 구성을 채택할 것으로 예측된다. 또한, 제조업체들이 이미 안고 있던 문제들은 팬데믹으로 인해 노출됐고 더욱 악화된 것으로 나타났다. 특히 아태 지역 제조업체들은 숙련된 근로자 부족, 경쟁, 공급망 단절 등에 직면했으며 응답 기업의 93%가 스마트 제조가 기업의 미래 성공에 기여하는 핵심요소라고 답했다. 스마트 제조 기술은 업계의 주요 문제들을 해결하고 있는 것으로 드러났다. 팬데믹으로 인해 특히 아태지역 내 스마트 제조 도입이 가속화됐고, 아태지역의 제조업체들은 비즈니스 프로세스 자동화, 자동화된 프로세스 시행 및 공급망 기획을 구현할 계획이라고 답했다. 아태지역 기업의 93%는 스마트 제조 기술이 기업의 미래 성공에 중요한 요소라고 인식하고 있으며, 이 비율은 북미(84%), 유럽,...

플렉스 시스템 2022.07.07

로민, 문서이해 플랫폼 ‘텍스트스코프’ 확장 도구 공개

문서이해 플랫폼 AI스타트업 로민이 자체개발 플랫폼 ‘텍스트스코프 스튜디오(Textscope Studio)’의 확장 기능 도구인 ‘텍스트스코프 익스텐션 스위트(Textscope Extension Suite)’를 공개했다.    ‘텍스트스코프 익스텐션 스위트’는 AI 문서이해 엔진 텍스트스코프가 추출한 데이터를 검증하고, 모니터링할 뿐 아니라 사용자가 스스로 문서를 학습시킬 수 있는 도구를 제공해 문서 데이터 처리 업무를 통합 지원한다. 지금까지 기업에서 문서 데이터 추출을 위한 AI OCR 솔루션 도입 시, 데이터 검증 및 문서 처리 업무를 위한 별도의 기능들을 추가 개발해야 하는 번거로움을 해결했다. 텍스트스코프 익스텐션 스위트의 도구들은 실제 텍스트스코프 도입 고객들의 요구에 따라 개발된 기능으로, 전문 용어들이 담긴 업무용 문서들의 데이터 추출 정확도를 높이고 빠른 문서 처리가 가능하도록 구성됐다. 또한 추가개발 없이 사용자가 직접 문서를 학습시켜 분류할 수 있도록 하는 학습 도구(Textscope Training Center)와 사용자가 직접 문서를 등록/학습시키고 데이터를 추출할 수 있도록 지원하는 도구도 추가돼 솔루션 도입 후에도 추가 개발없이 새로운 문서 양식과 업무에 적용할 수 있다. 로민 강지홍 대표는 “텍스트스코프 익스텐션 스위트가 지원하는 도구들은 고객의 요구에 따라 추가 기능 개발과 기능 개선을 지속할 예정”이라며 “텍스트스코프 스튜디오는 문서를 이해하고 데이터를 추출할 뿐 아니라, 문서 업무 전반을 지원하는 필수 도구로 자리매김할 것”이라고 밝혔다. editor@itworld.co.kr

로민 2022.07.06

그렙, ‘데이터 사이언스 과제 테스트 무료 체험’ 참가 기업 모집

개발자 성장 플랫폼 ‘프로그래머스(programmers)’를 운영하는 그렙이 AI·데이터 전문가 채용 기업을 위한 ‘데이터 사이언스 과제 테스트 무료 체험 이벤트’를 진행한다고 밝혔다.   데이터 사이언스 과제 테스트는 AI·데이터 전문가 채용 전형 중 하나로, 기본적인 프로그래밍 실력을 파악할 수 있는 코딩테스트 외에 지원자의 실무 문제 해결력 및 역량을 평가하기 위한 목적으로 실시되고 있다. 이번 이벤트는 AI·데이터 전문가 채용 예정인 기업들이 데이터 사이언스 과제 테스트를 무료로 활용할 수 있도록 선착순 50개 기업의 신청을 받고 있다. 선정된 기업에는 지원자 10명의 과제 테스트가 가능한 초대권을 제공할 계획이다. 신청 기한은 7월 31일까지이며 신청 기간 중이라도 조기 마감될 수 있다. 프로그래머스의 데이터 사이언스 과제 테스트는 안정적인 웹 브라우저(주피터 노트북) 기반의 테스트 환경하에 40여 개의 유형별 문제를 기본으로 제공하며, 6시간 미만의 채용 시험에 적합하다. 또 제출된 과제는 정확한 AI 자동 채점이 가능해 안정성 및 편리성 면에서 지원자 및 기업 인사담당자 모두에게 호응을 얻고 있다고 업체 측은 설명했다. 특히, 프로그래머스에서는 기업에서 원하는 맞춤 문제도 출제할 수 있으며, 상시 채용뿐만 아니라 공채 테스트에도 활용할 수 있다. 그렙 임성수 대표는 “프로그래머스는 독보적인 국내 코딩테스트 1위 플랫폼으로 1만8,000회 이상의 기업 채용 테스트를 진행하며 안정적인 평가 서비스 운영 능력을 인정받고 있다”며 “전문적인 실무 역량 평가를 원하는 기업의 요구에 맞춘 과제 테스트로 개발자 구인, 구직 간의 질적인 일자리 미스 매치 현상의 해결을 위해 노력하겠다”고 말했다. editor@itworld.co.kr

프로그래머스 그렙 채용 2022.07.04

드론 제조 및 개발 전문 업체 프리뉴, 30억 원 규모 시리즈A 투자 유치

무인 항공기 제조 및 개발 전문 업체 프리뉴가 30억 원 규모의 시리즈A 투자 유치를 완료했다고 밝혔다.   프리뉴는 2017년 무인 항공기 사업을 시작해 VTOL 고정익부터 헬기 및 멀티콥터까지 소비자 요구에 맞춘 다양한 모델을 출시했다. 나아가 무인 항공기 제조·운영의 국산화를 위해 전용 통신 장비를 비롯해 ▲FC(Flight Controller) ▲PM(Power Management) ▲CC (Companion Computer) 등 핵심 부품까지 자체 기술력으로 연구 개발해 시장에 선보이고 있다. 또 IT 기술과 융합을 통해 인공지능(AI) 자율 비행 기술 개발, 클라우드 기반 서비스 플랫폼 기획 등 드론 시장 확대를 위한 다양한 서비스를 개발하고 있다. 이번 투자는 수인베스트먼트, 비앤케이투자증권&케이앤투자파트너스, 어니스트벤처스 등 여러 벤처 캐피털을 통해 공동으로 이뤄졌다. 프리뉴는 이번 투자 유치를 발판 삼아 시설 인프라 확대와 꾸준한 기술력 확보를 바탕으로 다양한 무인 항공기 제조뿐만 아니라 ▲사용자/기체 등록 ▲비행 정보 관리 ▲AI 분석 서비스 등 기체부터 비행·분석까지 원스톱으로 제공하는 무인 항공기 서비스 플랫폼 출시에 박차를 가할 계획이다. 프리뉴 담당자는 “이번 시리즈A 투자 유치를 통해 2025년 IPO를 목표로 꾸준한 무인 항공기 기술 확보와 사용자 편의를 위한 다양한 서비스 개발을 위해 노력할 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

프리뉴 드론 2022.07.04

테스트웍스, 국내 기업 ‘AI 도입 및 학습 데이터 현황’ 설문 결과 발표

테스트웍스는 ‘스마트테크 코리아 2022’ 참여 및 관람 기업들 중에서 설문을 통해 ‘현재 인공지능(AI) 서비스를 도입 및 고려하고 있다’고 답변한 458명의 담당자들을 대상으로 조사한 ‘AI 도입 현황’ 결과를 발표했다. 응답자 458명은 대기업 및 중견기업 27%, 중소기업 55%, 공공 13%, 대학 2%, 기타 4%로 구성됐다.  테스트웍스가 발표한 ‘AI 도입 현황’ 조사 결과의 주요 내용을 살펴보면, 응답자들이 가장 관심을 보여준 분야는 메타버스가 1위(26%), 스마트 팩토리(19%)가 2위였다.   인공지능의 도입은 기획 단계가 72%로 가장 많았고, 신성장 동력으로 고려한다는 응답이 36%, 신규 사업의 일환으로 고려하고 있다는 답변이 31%를 차지했으며, 인공지능의 활용 단계와 함께 인공지능 활용 사업이 지속적으로 증가할 것으로 보인다.   인공지능 비즈니스 개발을 위해 외부와 협력하고자 하는 서비스는 데이터 수집(36%)과 라벨링(20%)이 가장 많았다. 또 응답자 중 84%가 인공지능 학습용 데이터를 수집/가공할 계획이 있다고 답변했다. 이는 학습용 데이터의 중요성이 커지고 있는 가운데 ‘데이터 중심(Data-Centric) AI’의 트렌드를 보여주는 조사 결과였다. 특히, 71%의 응답자가 AI 모델 개발을 위해 유사한 데이터에 대한 구매의사가 있다고 답했다.   협력 기업으로 선호하는 기업은 일부 서비스를 전문적으로 제공하는 기업이 34%, 전체 서비스를 제공하는 기업이 47%를 차지해 ‘원스톱 솔루션(One-Stop Solution)’에 대한 요구사항이 높다는 점을 확인할 수 있었다. 테스트웍스는 고객 맞춤화된 데이터의 수집 가공 서비스와 함께 모델 개발 서비스도 제공하고 있다. 모델 개발 서비스는 수집 가공된 데이터의 품질을 검증하면서, 모델 자체로 활용될 수 있고, 고객사에서 개발하는 모델의 사전 학습 모델로 기능할 수 있는 활용도 높은 서비스이다. 데이터의 유형도 다양해지고 있...

테스트웍스 2022.07.04

AI 및 ML 시스템을 붕괴시키는 ‘적대적 머신러닝’의 이해

AI 및 머신러닝(Machine Learning, ML) 프로젝트를 시작하는 기업이 늘면서 AI/ML의 안전을 확보하는 일이 무엇보다 중요해졌다. IBM과 모닝 컨설트(Morning Consult)가 5월 발표한 보고서에 따르면, 전 세계 7,500곳 이상의 기업 중에서 35%가 이미 AI를 사용 중이다. 전년 대비 13% 증가한 수치다. AI를 탐색하고 있는 기업은 42%였다. 20%의 기업은 데이터 보안에서 어려움을 겪고 있었고, 이로 인해 AI 도입이 늦춰지고 있다고 답했다.   가트너가 2021년 2월 실시한 설문조사에서도 보안이 AI 도입 시 가장 큰 걸림돌이었다. 보안은 AI 솔루션을 기존 인프라에 통합하는 데 따르는 복잡성과 함께 1위를 차지했다.  마이크로소프트가 같은 해 3월 발표한 논문에 따르면, 기업의 90%는 적대적 머신러닝(Adversarial Machine Learning)에서 기업 시스템을 보호할 준비가 되어 있지 않다. 논문에서 다룬 28곳의 대/소규모 기업 가운데 25곳에서 ML 시스템 보안에 필요한 툴을 배치하지 않았다.  AI/ML 시스템 보안은 상당히 어려운 작업이다. 몇몇 어려움은 AI 고유의 특성에 기인한다. 예를 들어 AI/ML 시스템은 데이터를 필요로 하는데, 민감 데이터나 독점적 정보는 공격자의 표적이 된다. AI/ML 보안의 또 다른 측면은 ‘적대적 머신러닝’처럼 낯설기만 하다. 적대적 머신러닝이란 무엇인가?  엄밀히 말해 적대적 머신러닝은 이름과는 달리 머신러닝이 아니다. ML 시스템을 공격하는 데 사용되는 일련의 기법이다. 토론토 메트로폴리탄 대학교(Toronto Metropolitan University) 교수이자 글로벌 리서치 연구소(Global Research Institute)의 상임 연구원 알렉세이 루브초이는 “적대적 머신러닝은 ML 모델의 취약점과 특수성을 이용한다”라고 말했다. 루브초이는 최근 금융 서비스 산업 내 적대적 머신러닝에 관한 논문을 발표했다...

인공지능 머신러닝 적대적머신러닝 2022.06.30

주니퍼 네트웍스, ‘엔터프라이즈 AI 도입 증가에 따른 조직의 이점’ 연구 보고서 발표

주니퍼 네트웍스가 지난 12개월 동안 엔터프라이즈 AI 도입 증가에 따른 조직의 실질적인 이점을 보여주는 글로벌 연구 프로젝트 결과를 발표했다. 그러나 여전히 숙련된 인력 부족과 미흡한 거버넌스 정책으로 인해 해결해야 할 과제가 남아있는 것으로 나타났다. 이 두 가지는 개인 정보 보호, 규제 준수, 해킹 및 AI 테러를 고려할 때 책임감 있는 AI 확대를 관리하기 위해 반드시 필요하다고 업체 측은 설명했다.   주니퍼는 웨이크필드 리서치와 협력해 조직의 AI 및 머신러닝(ML) 계획과 도입에 직접적으로 관여하고 있는 전 세계 700명의 고위 IT 리더를 대상으로 설문 조사를 실시했다. 이 설문조사는 AI의 가치, 구현 성숙도, 과제에 대한 인식을 측정한다. 올해 설문 조사에 따르면 기업은 팬데믹으로 인한 디지털 가속화와 AI 도구의 비약적인 발전으로 인해 PoC와 제한적인 시범 도입을 넘어 조직 전체에 AI를 구현하고 있는 것으로 나타났다. APAC 지역 응답자의 92%는 자사에서 이미 AI 기반 솔루션을 활용해 의사 결정을 자동화하거나, 지원하고 있다고 답했다. 2021년 보고서에서는 42%만이 그렇게 답했다. APAC 조직에서 AI 활용률이 이처럼 증가한 것은 AI가 가져다줄 수 있는 이점 때문이다. 응답자의 52%는 AI가 업무에서 ‘위험을 줄이고 품질을 높이는 데 도움이 될 것’이라는 데 동의했다. 그러나 APAC 응답자의 23%만이 업무 수행을 AI에 크게 의존한다고 답했다. 이는 AI의 장점에 대한 강한 믿음은 있지만, 완전히 신뢰하지는 않고 있다는 것을 시사한다. 설문 조사 결과에서 확인된 효과적인 AI 거버넌스의 필요성도 이 부분과 일맥상통한다. 전 세계 IT 리더의 95%가 효과적인 정책이 향후 법안에 대비하는 데 중요하다고 동의했다. APAC 응답자의 61%가 AI가 계속해서 비즈니스와 생활의 더 많은 측면에 활용되는 상황에서 AI를 효과적으로 관리하기 위한 더 많은 조치가 필요하다고 답했다. APAC IT 리더의 절반 이상...

주니퍼 네트웍스 2022.06.30

“팬데믹이 키웠다” 전 산업으로 확산되는 컴퓨터 비전 기술의 현황과 전망

최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전(Computer Vision) 애플리케이션이 어디서나 볼 수 있을 만큼 확산했다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확하다.  다양한 산업군에서 컴퓨터 비전으로 주요 비즈니스 프로세스를 개선하고 최적화하는 방법을 살펴본다.     컴퓨터 비전이란? 컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 기술이다. 컴퓨터 비전의 대표적인 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다. 컴퓨터 비전을 활발히 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망 등이 있다. 기업에서 컴퓨터 비전을 배치하는 주된 이유는 자동화, 프로세스 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등이다. IDC의 애널리스트 매트 아카로는 “시장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 따라가기가 어렵다”라고 말했다. 팬데믹도 컴퓨터 비전 도입을 가속화했는데, 예를 들어, 사회적 거리두기 준수 여부를 감시하거나 얼마나 많은 사람들이 대중교통을 이용하는지 추적하는 데 컴퓨터 비전을 사용한다. 아카로는 “CCTV 카메라가 많기 설치돼 있었기에 컴퓨터 비전 기술을 접목하는 것은 자연스러운 수순이다. 정부의 지시나 조직의 전략적 선택으로 인해 투자가 늘어나곤 했다”라고 덧붙였다. IDC에 따르면, 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6,000만 달러에서 올 해 21억 달러로 성장한다. 2025년까지 57%의 연평균 성장률로 72억 달러 규모에 도달할 것으로 전망된다. 이외에도 IDC는 기존에는 온프레미스 방식이 주류였지만, 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지할 것으로 전망했다.    주문 처리 및 배송 처리 유통 산업은 코로나19 팬데믹으로 극적인 혼란을 겪었다. 고객들...

컴퓨터 비전 머신 비전 이미지 처리 2022.06.28

IBM, 2022 윔블던 테니스 대회서 AI 및 클라우드 기반 팬 경험 제공

IBM과 윔블던 테니스 대회의 운영 기관인 올 잉글랜드 론 테니스 클럽(All England Lawn Tennis Club)은 IBM 클라우드 기반의 인공지능(AI) 및 하이브리드 클라우드 기술을 바탕으로 윔블던  챔피언십(The Championships, Wimbledon)을 즐길 수 있는 새로운 기능을 도입했다고 발표했다.  양사는 이번 파트너십 확장을 통해 6월 27일부터 7월 10일까지 개최되는 2022 윔블던 테니스 대회에서 전 세계 관객들이 더 많은 정보를 얻고 선수와 경기, 토너먼트에 보다 적극적으로 참여할 수 있도록 지원한다.   양사는 윔블던 공식 웹사이트 및 윔블던 앱을 통해 IBM 파워 인덱스(IBM Power Index), IBM 매치 인사이트(IBM Match Insights), 맞춤형 추천(Personalized Recommendations), 하이라이트 영상(Highlights Reel) 등 IBM 왓슨(Watson)의 포괄적인 제품군을 기반으로 한 두 가지 신규 기능을 선보인다. 먼저 ‘승리 요인 분석(Win Factors)’ 기능은 윔블던 앱과 웹사이트에서 IBM 매치 인사이트의 AI 기능을 바탕으로 선수 경기력에 영향을 미치는 다양한 요소를 분석해 팬들의 이해를 높인다. ▲IBM 파워 인덱스 ▲코트 재질 ▲남자 프로테니스(ATP) 및 여자 프로테니스(WTA) 랭킹 ▲1대1 경기 ▲승률 ▲승리 세트 수 ▲최근 및 연간 성적 ▲미디어 전문가의 견해 등을 다룬다. 이 밖에도 ‘의견내기(Have Your Say)’ 기능을 통해 팬들은 윔블던 앱과 웹사이트에 자신이 예상하는 경기 결과를 등록할 수 있으며, 이를 다른 팬들의 예측 및 IBM이 생성한 AI 기반의 승리 가능성 예측과 비교할 수 있다. 윔블던이 제공하는 디지털 기능은 IBM 왓슨을 기반으로 하며, 온프레미스, 프라이빗 및 IBM 클라우드를 함께 사용하는 하이브리드 클라우드 접근 방식을 활용해 유연성과 효율성을 제고한다. IBM 클라우드는 ...

IBM 2022.06.28

올해 주목해야 할 ‘헬스케어 AI’ 트렌드 3가지

코로나19 팬데믹, 정신건강 위기, 의료 비용 증가, 인구 고령화 사이에서 업계 리더들이 의료 관련 AI 애플리케이션 개발을 서두르고 있다. 이를테면 벤처 캐피털 시장에서는 40곳 이상의 스타트업이 의료 서비스용 AI 솔루션을 구축하기 위해 미화 2,000만 달러라는 상당한 자금을 조달했다. AI는 의료 분야에서 실제로 어떻게 활용되고 있을까?  ‘2022 헬스케어 AI 설문조사(2022 AI in Healthcare Survey)’는 전 세계 41개국 321명을 대상으로 헬스케어 AI를 정의하는 과제, 성공 사례, 사용 사례 등에 관해 질문했다. 올해로 두 번째를 맞는 이번 설문조사 결과에서도 결과는 크게 달라지지 않았지만 앞으로 몇 년 동안 추가 어떻게 움직일지 보여주는 몇 가지 흥미로운 트렌드가 제시됐다. 기업이 알아야 할 3가지 트렌드는 다음과 같다.    1. 노코드 도구를 통한 AI 사용 편의성과 민주화 가트너는 2025년까지 기업들이 개발한 새로운 애플리케이션의 70%가 노코드 또는 로우코드 기술을 사용하리라 예측했다. 로우코드가 개발자의 워크로드를 간소화한다면, 데이터 과학 개입이 필요하지 않은 노코드 솔루션은 기업 그리고 그 너머에 큰 영향을 미칠 전망이다.  그리고 이를 통해 AI 사용자가 기술 전문가에서 도메인 전문가로 전환되고 있다는 사실은 확실하다. AI 도구 및 기술 사용자를 물어본 질문에 ‘2022 헬스케어 AI 설문조사’의 전체 응답자 중 절반 이상(61%)이 의사가 사용자라고 밝혔으며, 의료 서비스 제공자(45%), 의료 IT 기업(38%)이 그 뒤를 이었다.  의료 관련 AI 애플리케이션 그리고 오픈소스 기술의 가용성에 관한 개발 및 투자와 함께 이 업계가 AI 기술을 광범위하게 도입하고 있다는 의미다. 이는 중요하다. 엑셀이나 포토샵 등 일반적인 사무 도구처럼 코드를 사용하는 것이 AI를 더 나은 방향으로 변화시키기 때문이다.  다시 말해, 기술 접근성을 높이는...

AI NLP 노코드 2022.06.28

아틀라스랩스, 음성 대화를 데이터로 전환하는 기업용 ‘센트로이드’ 출시

아틀라스랩스가 음성 대화를 데이터로 구조화해주는 기업용 ‘센트로이드’ 서비스를 출시했다고 밝혔다.   기업용 센트로이드는 자사 CDA(Conversation Data Analytics) 솔루션을 기반으로 기업의 통화내용을 고도화된 음성인식 기술력으로 자연어처리(NLP) 후 구조화된 통화 데이터로 변환해준다.  클라우드 기반의 SaaS(Software as a Service) 형태로 제공될 이 서비스는 기존 콜센터 및 컨택센터를 AI컨택센터로 전환시켜 줄 핵심 서비스가 될 것이라고 업체 측은 전망했다. 또한, 기업의 고객응대, 채용과정, 영업 등 지금까지 대화로 주로 이루어졌던 영역을 분석 가능한 정확한 데이터로 바꿔주어 언어분야의 진정한 디지털전환(digital transformation)을 가져다 줄 것이라고 덧붙였다.  센트로이드를 통해 대화가 데이터화가 되면, 선착순 연결 대신 대화 우선순위 자동 판단과 자연어 사전 응답, 모든 대화의 라벨링, 내용 그룹핑 및 키워드 추출이 가능하며, 시각화·트래킹 툴과 연동돼 트렌드 추적 및 측정을 한 눈에 볼 수 있는 인사이트로 도출 및 공유할 수 있다. 고객의 대화를 이해해 텍스트화하는 데 최대 75%의 한계를 보였던 STT(Speech-To-Text)를 90% 이상까지 끌어올리는 데 성공하며, 자연스러운 양방향의 대화가 가능한 인식률로 감정 측정도 객관적으로 가능해져 데이터로서의 활용도가 크게 개선될 수 있다. 회의 및 미팅 후에 대화가 감정으로 남는 것이 아니라 분석 가능한 데이터가 되어 정확한 진단과 향후 개선책 마련의 핵심적인 근거가 될 수 있다.  아틀라스랩스는 iOS·안드로이드 녹음 어플인 ‘스위치(Swithch)’를 통해, 매달 50만 건 이상의 통화 데이터를 철저한 보안 하에 암호화된 데이터로 누적하며 방대한 양의 음성 데이터를 축적할 수 있었으며, 실제 대화에 기반한 분석 데이터로 AI 수준의 노하우를 보유하게 되면서 이번 기업용 센트로이드 서비스를 선보이...

아틀라스랩스 2022.06.28

플리토, 국립국어원 병렬 말뭉치 사업 2년 연속 수주..."AI용 언어 데이터 구축"

플리토가 사단법인 국제한국어교육학회와 함께 국립국어원의 인공지능(AI) 언어 데이터 구축 사업에 참여한다고 밝혔다. 이번 사업비 규모는 총 47억 원으로, 플리토는 내년 2월까지 26억 원 규모의 데이터 구축을 진행할 예정이다.   플리토는 지난해 국립국어원의 인공지능 기술을 이용한 언어문화산업 활성화 및 언어문화 교류를 위한 ‘2021년 한국어-외국어 병렬 말뭉치 구축’ 사업의 보조사업자로 참여한 바 있다. 사업 기간 내 서비스 다각화 및 고도화를 통한 고품질의 언어 데이터를 공급해왔으며, 데이터의 품질과 프로젝트 수행 전문성을 인정받아 올해에도 말뭉치 구축 사업자로 선정되었다. 이번 사업을 위한 병렬 말뭉치 구축은 국가 주도의 대규모 말뭉치 구축 사업에 도움이 될 뿐만 아니라 학계와 산업계에서 필요한 데이터를 구축함으로써 관련 기관 및 개인들에게도 도움이 될 것으로 보인다.  이와 같은 국가 주도의 대규모 말뭉치 구축 사업은 데이터 구축을 넘어 병렬 말뭉치를 필요로 하는 학계와 산업계, 관련 기관 및 개인들에게도 공개되어 언어 인공지능 산업 전반에 성장을 견인할 것으로 업체 측은 기대한다고 밝혔다.  플리토는 인공지능 번역 엔진과 전문 번역가 풀을 함께 보유하면서 통합 번역 플랫폼을 운영하는 국내 기업으로, 자체 플랫폼을 기반으로 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 형태의 고품질 언어 데이터를 제공하고 있다. 플리토의 이정수 대표는 “자율주행, 로보틱스 등에 필수적인 언어 인공지능은 놀라운 속도로 성장하고 있고, 그에 따라 양질의 언어 데이터 수요도 가히 폭발적”이라며 “병렬 말뭉치를 비롯한 언어 데이터 생태계 구축을 주도하고 있는 플리토는 현재 국내외 다양한 파트너와 사업 논의를 활발하게 진행 중이며, 올 하반기에는 성과들을 발표할 수 있을 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

플리토 말뭉치 2022.06.28

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