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AIㆍML

블로그 | 엔비디아 '스타일GAN'으로 보는 가상 미디어의 미래

엄청난 양의 사진을 가져다 놓고, 강력한 인공지능을 한 스푼 넣어서 다 같이 섞으면 무엇이 나올까?  엔비디아는 최근 다양한 최첨단 기술 연구를 추진하고 있다. 메타버스 전용 워크스테이션을 만드는 것부터, 인간 디지털 트윈(digital twins)로 진화하고 있는 디지털 어시스턴트, 그리고 누구나 멋진 예술 작품을 만들어 낼 수 있는 도구까지 다양하다. 이 중 제일 흥미로운 기술은 여러 사진을 혼합해 새로운 얼굴을 만드는 ‘스타일GAN’(StyleGAN) 제너레이터(Generator)다.   스타일GAN 제너레이터가 학습한 자료에는 7만 개의 고화질 PNG 이미지(각각 해상도 1024×1024픽셀)가 포함되어 있어 사용자가 원본 소스를 자유자재로 활용할 수 있다. 스타일GAN은 2018년에 처음 출시되었고, 2019년 소스 코드가 오픈 소스로 공개되면서 널리 퍼지기 시작했다. 3번째 버전인 스타일GAN 3는 지난 10월 출시됐다.  이미지 작업을 하는 사람에게 가장 큰 이점은 저작권 걱정 없이 보호되어 있는 방대한 원본 이미지 풀을 활용해 자신만의 작품을 만들 수 있다는 것이다. 다른 이미지를 취합하여 새로운 이미지를 만드는 이미지 블렌딩 엔진(image-blending engine) 기술로 다양한 출처의 전문적인 사진을 혼합해 현실적, 비현실적 기억이나 상상에 기반한 독특하고 아름다운 이미지를 만들 수 있다. 스타일GAN 같은 AI 기반 이미지 블렌딩 도구는 많은 산업과 업무 방식을 획기적으로 바꿀 수 있다(물론 더 위험한 ‘딥페이크’에 악용될 수도 있다). 그 몇 가지 사례를 살펴보자. 자동화된 범죄자 몽타주 제작자 범죄 영화나 드라마를 보면, 사건의 목격자가 몽타주 제작자 앞에 앉아 관찰한 범죄자의 얼굴을 떠올리며 같이 몽타주를 만드는 장면이 있다. 이런 절차가 대화형 AI로 완전히 대체될 수 있다. AI가 다른 특징을 가진 수많은 얼굴을 혼합하여 목격자에게 계속 보여주면, 목격자는 피해자의 기억...

AI 디지털 트윈 미디어 2022.04.26

한국IDC, “2025년 아태지역 AI 지출 320억 달러 전망”

한국IDC(www.idc.com/kr)는 최근 발간한 ‘전세계 인공지능(AI) 지출 가이드(Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide)’에서 아태지역의 AI 시스템 지출이 2022년 176억 달러에서 2025년 약 320억 달러 규모로 증가할 것이라고 밝혔다.  2020년부터 2025년까지 연평균 성장률(CAGR)은 25.2%을 기록할 것으로 전망된다. IDC는 조직이 고객 인사이트 향상, 직원 효율성 증대, 의사 결정 가속화를 통한 경쟁 우위를 선점하기 위해 AI에 투자하는 것으로 분석했다. IDC 아태지역 제시 단칭 카이 부 리서치 디렉터는 “팬데믹이 촉발한 많은 변화들이 앞으로도 지속될 것이고, 원격 및 비대면 참여와 같은 실용적인 AI 사용 사례의 채택 모멘텀이 계속될 것으로 기대된다”며, “장기적인 관점에서 AI 솔루션 관련 위험 요인 관리에 대한 명확한 지침을 수립한다면 구매 조직의 신뢰 수준을 더욱 높일 것”이라고 말했다.   산업별로 살펴보면, 금융 산업이 AI 솔루션에 가장 많은 투자를 지속할 것으로 나타났다. 금융 산업의 AI 투자에 있어 증강 위협 인텔리전스와 사기 분석 애플리케이션을 활용한 리스크 완화가 핵심이 될 것으로 보인다. 두 번째로 AI 지출이 많은 산업은 주/지방 정부로 공공 안전 및 비상 대응, 증강 위협 인텔리전스, 예방 시스템에 투자가 집중될 전망이다.  다음으로는 전문 서비스업에서 AI 지출이 많을 것으로 예상되며, 향후 5년간 26.6%의 연평균 성장률을 기록하며 빠르게 성장할 전망이다. 관련 산업의 주목할만한 사용 사례로는 고객 문제 해결을 돕는 증강 고객 서비스 에이전트가 있다. 또한, 스마트 비즈니스 혁신 및 자동화를 통해 복잡하고 반복적인 비즈니스 작업을 최적화하고 능률화하여 조직의 의사 결정을 지원하는 추세다.   2022년 아태지역의 톱5 AI 사용 사례에 대한 지출은 전체 AI 지출의 34.5%를 차지하는 61억 달...

한국IDC 2022.04.15

美 병원 물류 로봇에서 발견된 보안 취약점 "수술 및 진료 방해 우려 있어"

많은 기업이 반복적이고 시간이 소요되는 작업을 자동화하기 위해 IT 솔루션을 도입하고 있다. 병원도 마찬가지다. 로봇을 비롯한 자동화 기기는 중요한 인적 자원을 확보하고 작업 효율을 높이는 데 도움이 되지만, 자동화 도입 전에는 대응할 필요가 없었던 위험을 발생시킬 수 있다.   최근 자동화 로봇 개발 업체 에이손(Aethon)의 모바일 자율 로봇 제품군 TUG에서 5가지 심각한 취약점이 발견되면서 이런 문제점이 특히 두드러졌다. TUG는 음식, 의약품, 실험실 검체, 병원 시설의 기타 지급품을 운반하도록 고안된 물류 로봇이다. 전 세계 병원에 배치된 TUG는 센서와 카메라를 사용해 복도를 통과하고 와이파이를 통해 엘리베이터 및 자동문과 상호작용한다. JekyllBot:5 취약점 의료 IoT 보안 업체 시네리오(Cynerio)는 고객 병원의 보안 문제를 조사하는 과정에서 TUG의 취약점을 발견했다. 엘리베이터 네트워크 트래픽의 이상 현상을 분석한 결과, 문제점이 병원 내 배치된 TUG 로봇이 통신하는 포털과 연결돼 있었던 것이다. 해당 포털은 로봇의 레이아웃 지도와 비디오 피드를 포함하고 있어 로봇 모니터링 및 관리에 사용된다. 시네리오는 관리 포털인 TUG 홈 베이스(TUG Home Base) 서버를 분석하면서 5가지 보안 문제와 공격 벡터를 포착했다. 시네리오 연구팀은 이를 ‘JekyllBot:5’라고 이름 붙였다. 해당 서버에는 포트 8081에서 작동하는 웹 기반 API(v3), 포트 8080에서 로봇에 명령을 전송하는 데 사용되는 웹소켓 인터페이스, 표준 HTTP 포트 80에서 작동하는 웹서비스 및 구식 API(v2) 등 3개의 통신 인터페이스가 노출돼 있다. 시네리오 연구팀은 보고서를 통해 “상기 목록에서 후자 2개(80 및 8080) 중 하나가 노출된다면 본 문서에 설명된 취약점으로 인해 공격자가 시스템과 로봇 전체를 장악할 수 있다. 포트만 막는다고 해서 시네리오 라이브(Cynerio Live)팀이 발견한 심각한 취약점을 방어할 수...

RPA 병원 2022.04.14

"귀사의 AI는 안녕하십니까?" NIST, AI 위험 관리 프레임워크 마련

AI 애플리케이션은 작업 효율을 높이는 업무 자동화, 쇼핑 추천 목록 재구성, 신용 승인, 이미지 처리, 예측 순찰과 같은 다양한 영역으로 확장되고 있다. 더불어 AI 애플리케이션을 수용하는 기업 및 정부 기관의 움직임도 빨라졌다.   다른 디지털 기술과 마찬가지로 AI 기술에는 여러 전통적인 보안 취약점이 있으며, 개인정보 보호/편견/불평등/안전과 같은 새로운 문제점도 존재한다. 이에 따라 미국표준기술연구소(NIST)는 AI와 관련한 위험을 잘 관리하기 위해 ‘AI 위험 관리 프레임워크(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)’를 마련하고 있다. AI RMF는 기업이 AI 제품, 서비스 및 시스템의 설계/개발/사용/평가에 신뢰성을 통합하는 능력을 높이는 데 목적이 있다. AI RMF의 초안은 2021년 12월에 NIST가 발표한 개념서를 기반으로 한다. NIST는 AI RMF를 통해 AI 기반 시스템의 위험이 다른 영역과 어떻게 다른지 설명하고, 수많은 이해관계자가 이런 위험을 의도적으로 해결할 수 있기를 희망한다. NIST는 “기존 규정, 법률 또는 기타 의무 지침을 포함해 프레임워크에서 다룬 것을 넘어서 규정 준수 고려사항을 매핑하는 데 사용될 수 있다”라고 말했다. AI 기술은 NIST가 다른 프레임워크에서 다루는 것과 동일한 위험에 노출되어 있지만, 일부 위험 ‘격차’ 또는 우려 사항은 AI 기술에만 한정된 것이다. AI RMF는 이런 격차를 해결하고자 한다.  AI 이해관계자 그룹 및 기술적 특성 NIST는 프레임워크와 관련된 이해관계자를 AI 시스템 이해관계자, 운영자 및 평가자, 외부 이해관계자, 일반 등 4가지 그룹으로 분류했다. AI 시스템과 관련된 위험을 식별하고 관리하기 위한 포괄적인 접근 방식으로 고려해야 하는 특성은 기술적 특성, 사회 기술적 특성, 지도 원칙 3가지로 분류했다.  기술적 특성은 AI 시스템 설계자와 개발자가 직접 통제...

AI NIST AI RMF 2022.04.13

SaaS 스타트업 구름, AI 코드 자동 완성 기능 ‘코드바이저’ 출시

구름은 클라우드 통합 개발 환경인 구름IDE가 AI 코드 자동 완성 기능인 ‘코드바이저(Codevisor)’ 베타 서비스를 종료하고 정식 출시한다고 밝혔다.   코드바이저는 GPT-2 언어 생성 모델을 기반으로 개발됐으며, 이전에 작성한 코드 이력을 바탕으로 사용자가 작성하려는 코드를 추천 및 자동 완성해 주는 기능이다. 개발 생산성을 높이기 위해 기획된 만큼 반복적으로 작성해야 하는 코드가 있거나 적절한 소스 코드가 생각나지 않을 때 활용하면 개발자의 작업 효율을 높일 수 있다. 또한 코드바이저는 지난 11월부터 약 한 달 동안 진행된 베타 서비스 기간 동안 1만5,865회의 사용 건수를 기록하며 AI 기술에 대한 관심과 맞물려 정식 출시에 대한 기대감을 높였다고 업체 측은 설명했다.  이번 정식 출시는 향상된 AI 학습 모델을 도입해 코드바이저의 추천 코드 정확도를 높이고 지원 가능한 언어를 추가하는 등 기능 고도화에 주력했다. 사용자는 총 7가지(Java, Javascript, Python, C++, PHP, JSX, GO) 언어 환경에서 향상된 성능의 코드바이저 기능을 이용할 수 있다. 앞으로도 지속적인 기능 업데이트를 통해 지원 가능한 언어를 확대해 나갈 방침이다. 구름 회원이라면 구름IDE에서 누구나 무료로 코드 자동 완성 기능을 사용할 수 있다. 구름 남유석 최고제품이사는 “구름IDE는 이전부터 AI 연구를 진행해 왔고 실제 서비스 기능으로 구현해가고 있다”며 “앞으로도 AI 기술을 활용해 사용자에게 개발 생산성이 극대화되는 경험을 제공할 수 있는 방향을 지속 고민할 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

구름 2022.04.12

효성인포메이션시스템, 웨카IO와 손잡고 AI/HPC 시장 공략 본격화

효성인포메이션시스템은 국내AI 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 시장 수요에 적극 대응하기 위해 웨카IO와 협력해 시장 공략을 본격화한다고 밝혔다.   웨카IO는 AI/ML, HPC 분야에서 고성능 데이터 플랫폼 기술을 앞세워 글로벌 시장에서 인정받고 있다. 최근 한국 지사를 설립하고, 국내 영업을 본격적으로 시작한 웨카IO는 클라우드 및 AI를 위한 데이터 플랫폼을 기반으로 기업의 데이터 중심 혁신 경쟁력을 높이기 위한 솔루션을 제공할 계획이다. 효성인포메이션시스템은 히타치 밴타라와 웨카IO의 글로벌 기술 협력 및 파트너십을 기반으로 국내서도 AI 및 HPC 사업 공략을 위한 협업을 강화한다. 효성인포메이션시스템은 30년 넘게 국내 시장에 공급하고 있는 자사의 다양한 스토리지 기술과 웨카IO의 고성능 파일 스토리지 기술을 더해 최신 GPU 워크로드, 고성능 데이터 분석, AI/ML 등을 지원, 기업들이 데이터 기반 경쟁우위를 선점할 수 있는 인프라 환경을 제공한다. 효성인포메이션시스템은 지난해 고성능 컴퓨팅에 최적화된 스토리지 ‘HCSF(Hitachi Content Software for File)’를 출시하며 시장 영역을 넓히고 있다. HCSF는 NVMe 전용 병렬파일시스템을 통한 고성능 I/O처리와 오브젝트 스토리지를 결합, 웜 데이터/콜드 데이터를 티어링으로 저장해 무제한 파일을 저장할 수 있는 스토리지 솔루션이다. 국내 대형 제조 기업이 HCSF를 도입해 데이터 레이크 및 통합 운영체계를 구축하고 데이터 분석 플랫폼 구축 프로젝트를 성공적으로 진행했으며, HCSF 국내 고객은 점차 확대되는 추세다. 양사는 대규모 제조 기업, 플랫폼, 통신, 대형 온라인 서비스 기업을 비롯해 대용량 데이터 처리와 저장이 필요한 공공기관, 금융사 등을 타깃으로 적극적인 사업을 전개할 계획이다. 한국 웨카IO 김승훈 지사장은 “웨카IO의 고성능 데이터 플랫폼은 기업의 데이터센터 투자 가치를 극대화할 수 있도록 지원한다”며 “효성인포메이션시스템과 협업해 기업들이...

효성인포메이션시스템 웨카IO 2022.04.11

유럽연합, AI 이용한 엑스레이 이미지 분석 툴 승인

엑스레이 이미지를 분석하는 AI 툴인 체스트링크(ChestLink)가 유럽연합에서 처음으로 CE 승인을 받았다. 개발사인 리투아니아 업체 옥시핏(Oxipit)에 따르면, 체스트링크는 병원 영상의학과의 일상 업무 중 15~40%를 자동으로 처리할 수 있다. 또한 전 세계 결핵 조사와 같은 대규모 조사 프로젝트에도 사용할 수 있다.   체스트링크가 환자의 병세를 진단하지는 않는다. 체스트링크는 흉부 엑스레이를 스캔하고 분석해 아무런 이상없이 완전히 건강하다고 판단되는 환자의 이미지에 대해서만 자동으로 보고서를 생성한다. 이미지 상에 조금이라도 문제의 가능성이 있다면, 해당 엑스레이 이미지는 영상의학과 의사에게 보내진다. 옥시핏에 따르면, 1차 진료에서 촬영한 엑스레이 이미지의 대부분은 문제가 없기 때문에 이 과정을 자동화해 영상의학과의 업무 부담을 크게 덜 수 있다.   하지만 의료 분야의 AI 지원 툴 사용은 여전히 논란이 진행 중인 주제이다. 미국의 경우, 영상의학협회 같은 전문가 단체가 AI를 사용한 엑스레이 이미지 자동 분석을 강하게 반대하고 있다. 이들 전문가 단체는 2020년경, 미 FDA의 관련 워크샵 후, 무인 AI는 아직 의료 행위에 사용할 준비가 되지 않았다는 공동 서한을 발표하기도 했다. AI 프로그램이 개발 환경 외부의 환자 집단에 대해 너무 일관성이 없고, 제대로 동작하지 않을 때도 있다고 지적했다.  옥시핏의 CEO 게디미나스 펙시스는 “체스트링크는 AI 기능이 진료 워크플로우의 핵심 요소가 되는 의료 진단의 미래를 보여준다”고 반박했다. 또한 99%의 민감도 지수는 애플리케이션의 파일럿 단계에서 임상적인 오류가 발생하지 않았다는 것을 의미한다고 강조했다. 더구나 체스트링크는 완전히 새로운 환경에서 처음 사용하는 것이 아니다. 자율 운영 전에 엑스레이 이미지의 사후 검토에 먼저 배치되며, 이는 의료기관에서 검사의 어떤 부분을 자동화할 수 있는지 결정하는 데도 도움이 된다. 그 다음에는 옥시핏의 의료 전문...

헬스케어 인공지능 엑스레이 2022.04.07

무하유, 자기소개서 데이터 123만 건 분석 결과 공개

무하유(www.muhayu.com)는 자사 인공지능(AI) 채용 솔루션 ‘프리즘’(service.prism.work/)이 지난 한 해 검토한 123만 건의 자기소개서 데이터를 분석한 결과를 공개했다. 글자수 미달·회사명 오기재 등의 ‘결함’은 39%, ‘블라인드 위반’은 37%, 그리고 ‘30% 이상 표절’한 자기소개서도 47%에 달했다.   무하유는 2011년 출시한 논문 표절 검사 솔루션 ‘카피킬러’를 통해 자연어처리(NLP) 노하우를 쌓아왔다. 이를 통해 단순 매칭이 아닌 자기소개서의 문맥까지 읽어내는 AI를 통해 결함, 블라인드, 표절은 물론 업무 적합성까지 평가하는 채용 솔루션 ‘프리즘’을 개발했다. 채용담당자 육안으로는 알아채지 못하는 표절과 구직자들 또한 놓치기 쉬운 오기재, 반복 기재, 블라인드 위반 요소까지 프리즘은 검출할 수 있다. 사람이 자기소개서를 검토하는 평균 시간은 ‘10분’인 반면 프리즘의 AI는 평균 ‘8초’로 줄였다. 현재 민간부터 공공 영역에서 총 270여 개사가 프리즘을 이용 중이다. 프리즘은 채용 1회 당 평균 3,000건 내외, 작년 한 해에만 123만 건이 넘는 문서를 검토했다. 이를 분석한 결과 결함은 39%, 블라인드 위반 37%, 그리고 30% 이상의 표절률을 보인 자기소개서도 47%에 달했다. 결함 검사에서 ‘반복 단어’, ‘반복 문항’, ‘글자수’ 이 세 가지는 1건만 적발이 되어도 탈락 처리하는 ‘중대결함’으로 기업들이 많이 선정하는 요소다. 실제 123만 건 중 39%가 검출된 ‘결함’ 중 글자수 미달이 26%로 가장 많았고, 반복 문항도 13%로 나왔다. 한 은행 검사 문서 1만2,256건 중 중대 결함이 포함된 문서의 비율이 70%에 육박하기도 했다. 그 외 회사명 오기재(13%), 타기업 지원(11%) 등도 많이 발견됐다. 많은 기업들이 도입한 블라인드 평가에서 또한 37%의 자기소개서가 위반 요소를 포함하고 있었다. 블라인드에서 중대결함은 출신 대학교, 지원자 이름, 가족 직업 세 ...

무하유 2022.04.07

IBM, 차세대 메인프레임 IBM z16 공개…“양자 내성 시스템 탑재”

IBM은 온칩(On-Chip) 인공지능(AI) 가속기를 탑재해 최적의 레이턴시 추론을 제공하는 차세대 시스템 ‘IBM z16’을 출시한다고 발표했다. 신용카드, 의료 및 금융 거래와 같은 미션 크리티컬 워크로드의 실시간 거래를 대규모로 분석할 수 있도록 설계되었으며, 특히 IBM의 보안 기술을 기반으로 현재 암호화 기술에 대한 위협을 막을 수 있다고 업체 측은 설명했다.    IBM z16은 IBM 텔럼(Telum) 프로세서를 통한 방식으로 AI 추론을 결합해 매우 안전하고 안정적인 대용량 거래 처리를 지원한다. 이제 은행은 거래 사기를 대규모로 분석할 수 있고, IBM z16은 단 1밀리초의 지연 시간으로 하루에 3,000억 개의 추론 요청을 처리할 수 있다. 즉, 소비자 측면에서는 신용카드의 사기 거래를 처리하는 데 필요한 시간과 에너지를 줄일 수 있게 되었고, 가맹점과 카드 발급 회사의 경우 잘못된 지불 거절 건과 관련된 소비자 불편을 피할 수 있어 수익 손실이 줄어든다. 세금 사기와 조직적인 소매 절도를 비롯한 위협 역시 정부와 기업이 통제해야 할 과제로 떠오르고 있다. 실시간 결제, 암호화폐와 같은 대체 결제 방식은 기존의 사기 탐지 기술의 한계를 뛰어넘고 있다. IBM z16의 새로운 기능은 대출 승인이나 정산 전 노출 위험이 높은 거래, 거래 판별, 소매를 위한 제휴 학습 등 새로운 유형의 사용 사례를 구축하는 데 도움이 될 수 있다고 업체 측은 밝혔다. 온프레미스 및 퍼블릭 클라우드 리소스를 포함한 하이브리드 클라우드 환경에서는 향후 암호 해독을 위해, 현재 데이터를 훔치는 사이버 범죄로부터 데이터를 보호하는 것이 중요하다. 총체적 암호화(Pervasive Encryption) 및 컨피덴셜 컴퓨팅(confidential computing)과 같은 IBM 기술을 기반으로 구축된 IBM z16은 양자 컴퓨팅의 발전과 더불어, 진화가능한 미래의 위협으로부터 데이터를 보호함으로써 사이버 복원력을 한 단계 발전시킨다. 양자 내성...

IBM 2022.04.07

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

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