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TOPIC

AIㆍML

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 15시 33분

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 13시 31분

“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 2일 전

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 2일 전

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 2일 전

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 2일 전

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 2일 전

엔비디아, UN 산하 기관에 AI 및 딥러닝 기술 제공 "기후 재해 관리 기술 강화"

엔비디아는 유엔 위성사진 분석 기관 ‘UNOSAT’과 협력해 지구 환경을 위한 기후 변화 대처에 나선다고 밝혔다. 엔비디아는 딥 러닝과 AI의 기술을 제공할 예정이다.   엔비디아의 이러한 노력은 17개의 상호 관련된 지속 가능 개발 목표(Sustainable Development Goals, SDG)를 핵심으로 하는 유엔의 2030년 지속 가능 개발 의제를 지원하기 위한 것이다. ‘기후 행동’과 ‘지속 가능한 도시와 공동체’를 포함하는 SDG는 모든 유엔 회원국이 세계적인 복지를 강화하도록 행동을 촉구하는 역할을 한다. 유엔훈련조사연구소(United Nations Institute for Training and Research, UNITAR) 산하 UNOSAT와 엔비디아의 협력은 지구관측에 AI를 활용해 기후 재해 관리를 강화하는 데 초점을 맞추고 있다. AI4EO(AI for Earth Observation)는 지구의 변화를 모니터링하고 평가하는 데 AI를 사용하는 이니셔티브를 포괄하는 용어이다. AI4EO 노력에 대한 빠른 연구, 개발을 위해 UNOSAT은 위성 이미지 기술 인프라를 엔비디아의 가속 컴퓨팅 플랫폼과 통합한다. AI로 구동되는 위성 이미지 시스템은 지리 공간 정보를 수집하고 분석한다. 이를 통해 홍수, 산불, 기타 기후 관련 재해에 대한 실시간 통찰력을 제공한다. 또한 UNOSAT는 정확한 홍수 감지 모델을 생성하기 위해 딥 러닝을 적용하는 엔비디아 DLI(Deep Learning Institute) 강의를 기반으로 하는 교육 모듈을 출시했다. UNOSAT 국장 에이나르 비에르고는 “엔비디와의 협력을 통해 AI연구부터 기후 해결책 구현에 이르는 시간을 최대한 줄여 취약 계층이 이 기술의 혜택을 받을 수 있도록 하겠다”라고 말했다. 필리핀의 열대저기압이나 통가의 화산 폭발의 영향을 평가하기 위해 UNOSAT의 비상 지도 서비스는 컴퓨터 비전과 위성 이미지 분석을 사용한다. 이를 통해 복잡한 재난에 대한 정확한 정보를 얻을...

엔비디아 3일 전

딥브레인AI, ‘AI 부모님’ 구현하는 ‘리메모리’ 서비스 출시 

딥브레인AI는 연로하신 부모님의 건강한 모습을 AI 휴먼으로 구현해 평생 간직할 수 있는 ‘리메모리(Re;memory)’ 서비스를 시작한다고 밝혔다.   리메모리는 사랑하는 부모님의 얼굴과 목소리, 표정 등을 그대로 담은 인공지능 기반의 가상인간을 제작하는 개인 고객 대상 프리미엄 AI 휴먼 서비스다. 부모님의 모습을 오래도록 기억하고 싶은 자녀들이 자신의 부모님을 AI 휴먼화해 언제든 생동감 있게 만나고, 대화할 수 있다. 딥브레인AI의 AI 휴먼 솔루션은 음성 및 영상 합성, 자연어 처리, 음성 인식 기술을 융합한 대화형 인공지능 기술을 기반으로 한다. 이용자와 실시간 소통이 가능하며, 사람과 가까운 비주얼을 지닌 가상인간을 만들어낸다. 딥브레인AI는 립싱크 및 움직임, 표정 등 비언어적인 부분에서도 실존 모델 못지않은 완성도의 가상인간을 구현하는 딥러닝 기반 영상 합성 기술력을 보유하고 있다. 리메모리 서비스를 통해 AI 휴먼을 제작할 경우, 사전 인터뷰를 통해 개인의 삶에서 일어났던 다양한 에피소드와 이야기 등을 시나리오화한다. 이러한 개인 정보를 AI 휴먼에 학습시켜 추후 대화할 때 원활한 소통이 가능하도록 하기 위함이다. 이후에는 전문 스튜디오에서 약 3시간 정도의 촬영을 통해 AI 휴먼 제작을 위한 영상과 음성 데이터를 수집하며, 완료 시 1차 샘플을 미리 확인할 수 있다. 완성된 AI 휴먼은 리메모리 전용 쇼룸에서 만나볼 수 있으며, 회당 약 30분간 체험할 수 있다. 추후에는 서비스 안정화에 따라 순차적으로 본인, 자녀, 친구 등으로 서비스 범위를 확대할 계획이다. 딥브레인AI 장세영 대표는 “리메모리 서비스 출시는 AI 휴먼 기술이 사람을 위로하는 따뜻한 기술로 거듭나는 일환이라 할 수 있다”며 “앞으로도 인공지능 기술이 가진 다양한 활용 가치를 통해 상업적 측면을 넘어 모두에게 이로운 서비스를 제공할 수 있도록 노력할 것”이라고 말했다.  editor@itworld.co.kr

딥브레인AI AI휴먼 3일 전

"인공지능+사물인터넷" AIoT가 기업 현장을 바꾼다

사물인터넷(IoT)은 지난 10년간 기업 분야 전반으로 꾸준히 확산했다. IoT 기기와 그 데이터 기능을 이용해 기업 운영을 최적화하면서 비즈니스와 소비자 기술의 신시대가 열렸다. 그리고 이제 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 발전하면서 ‘인공지능 사물인터넷(Artificial Intelligence of Things, AIoT)’을 이용해 IoT 기기의 새로운 가능성을 실현하는 또 다른 물결이 등장했다.   AIoT를 활용하면 기업이 새로운 경쟁 우위를 얻을 수 있다. IoT는 데이터를 수집하고 AI는 이를 분석해 지능적 행동을 시뮬레이션하고, 사람의 개입을 최소화한 상태에서 의사 결정 과정을 지원한다.   IoT에 AI가 필요한 이유 IoT는 기기가 서로 통신하고 인사이트에 따라 행동하도록 한다. 따라서 이들 기기는 이들이 제공하는 데이터만큼만 유용할 뿐이다. 의사 결정에 제대로 활용하려면 더 많은 데이터를 수집해 저장하고 가공, 분석해야 한다. 그러나 이렇게 하기가 쉽지 않다. 실제로 IoT 도입이 늘어나자 데이터를 효율적으로 가공해 실질적으로 의사 결정에 반영할 인사이트를 도출하는 데 어려움이 생겼다. 이는 2가지 원인, 즉 클라우드와 데이터 전송 때문이다. 클라우드는 IoT로부터 나오는 온갖 데이터를 처리할 수 있도록 IoT 규모에 비례해 확장해야 하지만 이 과정이 수월하지 않다. 또한, 데이터를 IoT 기기로부터 클라우드로 전송하는 작업은 대역폭의 제한이 있다. 통신 네트워크의 규모와 정교함에 관계없이 IoT 기기가 수집하는 데이터 분량만으로도 지연과 정체가 발생한다. 몇몇 IoT 응용 분야, 예를 들어 자율 주행차 등은 신속한 실시간 의사 결정이 필요하다. 효과적이고 안전한 주행을 위해 마치 인간처럼 순간적으로 데이터를 처리하고 결정해야 한다. 지연, 불안정한 연결, 낮은 대역폭의 제한이 있어서는 안 된다. 자율 자동차가 신속한 의사 결정에 의존하는 유일한 IoT 응용 분야는 아니다. 제조는 이미 IoT 기기를 ...

IoT AI AIoT 6일 전

블록오디세이-튠잇-엑스브레인, ‘자동차 NFT 인증서’ 개발 업무 위한 MOU 체결

블록체인 전문기업 ‘블록오디세이’는 스마트 모빌리티 전문기업 ‘튠잇’, 인공지능(AI) 기반 모빌리티 라이프 전문 기업 ‘엑스브레인’과 함께 차량 데이터 수집과 빅데이터 처리 및 데이터에 기반한 자동차 NFT 인증서 개발을 위한 전략적 업무 협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.   3사는 앞으로 차량 데이터가 모빌리티 서비스의 중심축으로 자리 잡을 것이라는 데 의견을 같이했으며, 시장을 주도하기 위해 공동으로 사업을 추진하기로 했다. 이에 따라 튠잇은 자동차 전문가로 구성된 차량용 데이터 수집 장치를 통해 데이터를 수집, 가공, 전소하며, 엑스브레인은 수집된 대량의 데이터를 AI 기술로 분석 처리하고, 블록오디세이는 이 데이터들을 활용해 신뢰할 수 있는 자동차 인증서 NFT를 개발할 예정이다. 튠잇 담당자는 “실시간으로 수집된 차량 데이터는 사고 예방은 물론 보험 상품 개발과 중고차 거래 시 자산가치 산정 등, 여러 분야에서 유용하게 사용할 수 있다”고 밝혔다. 엑스브레인 최진영 대표이사는 “비교적 짧은 주기로 수집해 대량으로 축적되는 차량 데이터의 특성상, 의미 있는 결과를 빠르게 도출하려면 AI 기술의 도입은 필수적”이라고 말했다. 블록오디세이 담당자는 “누적된 차량 데이터를 이용한 자동차 인증서 NFT는 위변조가 불가능하기 때문에 중고차 거래, 렌탈 비용 계산, 감정평가 등 여러 분야에서 근거 자료로 활용할 수 있다”고 설명했다. editor@itworld.co.kr

블록오디세이 튠잇 엑스브레인 6일 전

에너자이, ‘인텔 파트너 얼라이언스’ 골드 회원사로 선정

에너자이가 ‘인텔 파트너 얼라이언스’ 골드 회원사로 선정됐다고 밝혔다. 에너자이는 지난해 12월 ‘인텔 AI 빌더 프로그램’에 선정에 이어 이번 골드 회원사 선정으로 인텔과 파트너십을 강화한다는 계획이다. 에너자이는 인공지능 기술을 모바일 및 IoT 엣지 디바이스(Edge Device)에서 독립적으로 구현할 수 있는 엣지(Edge) AI 솔루션을 제공하는 인공지능 스타트업이다.  에너자이는 인공지능 모델 경량화 기술과 로우레벨(Low-level) 최적화 기술을 보유하고 있으며, 이를 기반으로 전통적인 AI에서 발생하는 지연 시간, 운영 비용, 프라이버시 등의 한계를 보완하고, 제한된 환경의 엣지 디바이스(Edge Device)에도 고성능 AI 모델을 구동할 수 있다. 인텔 파트너 얼라이언스(Intel Partner Alliance)는 인공지능(AI), 클라우드 데이터센터, 서비스형 장치(DaaS), 사물인터넷(IoT) 등 다양한 분야를 포괄하는 인텔의 파트너 생태계다. 파트너로 선정된 기업들은 인텔 글로벌 마켓플레이스 입점, 고급 교육 수강, 프로모션 지원을 비롯해 요구 사항에 부합하는 독점적 비즈니스 구축 기회를 얻을 수 있다. 각 파트너들은 얼라이언스 기여도를 기반으로 다시 멤버(Member), 골드(Gold), 티타늄(Titanium)의 3단계 멤버십 등급으로 구분되며 상위 등급에 오를수록 인텔로부터 더 많은 혜택과 비즈니스 옵션을 제공받는다. 골드 회원사는 엄격한 기준에 따라 선발되며, 이번에 초기 스타트업인 에너자이가 선정된 것은 매우 이례적인 일이라고 업체 측은 설명했다. 에너자이 담당자는 인텔과 함께 제온(Xeon) CPU에 최신식 3D(State-of-the-art 3D) 손 제스처 인식 모델을 경량화 및 최적화하는 프로젝트를 진행하며, 모델 정확도의 손실없이 메모리는 약 18.3배 감소, 추론 속도는 최대 8.5배 가속화 성공하는 성과를 낸 것이 유효했다고 분석했다.  골드 회원사는 일반 멤버 혜택 외에도 리드 생성...

에너자이 인텔 6일 전

딥노이드-SK C&C-뷰노-루닛, 의료 AI 생태계 조성 위한 사업 협력 체결

딥노이드가 SK C&C를 주축으로 국내 의료 AI 기업인 뷰노, 루닛과 함께 의료 AI 생태계 조성 및 사업협력을 위한 ‘의료 AI 얼라이언스(Alliance)’ 협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.    의료 AI 얼라이언스는 의료 AI 분야 글로벌 기술 트렌드 공유는 물론 의료 AI 사업과 시장 활성화를 위한 공동 세일즈·마케팅을 위해 협력한다.  우선 협력 솔루션으로 ▲뇌질환(뇌출혈, 뇌위축) ▲흉부질환 ▲유방암 ▲척추질환 등 부위별 주요 질환 영상을 판독할 수 있는 각 사 인공지능 솔루션들이 선정됐다.  각 사별 의료 AI 솔루션을 종합해 의료 기관 맞춤형 의료 AI 패키지 상품 개발도 추진한다. 이렇게 되면 병원들은 필요에 따라 부위·질환별 의료 AI 솔루션들을 언제든 쉽게 선택해 도입할 수 있게 된다.  의료 AI 얼라이언스 4개사는 AI 솔루션 협력 범위를 넓히며 국내 의료 AI 산업 활성화를 도모하고 시장 경쟁력도 제고한다는 계획이다. 각 사가 보유한 의료 AI 솔루션 간 호환성을 높이고, 의료기관 규모 및 전문 진료과목 등에 따라 차별화된 상품 구성을 위해 지속적으로 협력한다.  이외에도 각 사 구성원은 물론 외부 전문가 등으로 구성된 의료 AI 전문 협의체도 마련해 의료 AI 서비스 생태계 조성 및 확산을 위해 공동 노력하기로 했다.  딥노이드 최우식 대표이사는 “의료 AI 얼라이언스를 통해 선제적으로 국민의 건강 증진에 기여함은 물론, 각사의 강점을 융합해 국내는 물론 글로벌 의료 AI 시장에도 진출해 한국의 의료 AI 위상을 높이는 기회가 되기를 기대한다”고 말했다.  editor@itworld.co.kr

딥노이드 SK C&C 루닛 7일 전

알고리즘랩스, ‘산업 맞춤형 AI 인력양성 바우처 지원사업’ 선정

AI 커스터마이징 플랫폼 기업 알고리즘랩스가 ‘2022년 산업 맞춤형 AI 인력양성 바우처 지원사업’에 교육 공급 기업으로 선정됐다고 밝혔다.   과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원, 서울창조경제센터가 주관하는 이번 사업은 기업과 AI·SW 교육기업을 매칭하는 방식이다. 매칭을 통해 실무형 교육을 제공함으로써 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI·SW 전문인력 양성을 목적으로 한다. 알고리즘랩스는 이번 사업을 통해 수요기업으로 선정된 인타임즈인의 교육 관련 요구사항을 분석한 후 재직자에게 전략 수립부터 입문·특화·융합에 이르기까지 AI·SW 실무교육을 제공할 계획이다. 교육은 오는 12월까지 약 6개월 동안 진행된다. 알고리즘랩스 손진호 대표는 “알고리즘랩스는 국내 70여 개 기업, 1만명 이상의 대기업 실무 담당자를 대상으로 직접 AI 교육을 진행하며 축적된 경험과 기술력을 갖췄다”며 “알고리즘랩스의 경험과 기술력을 기반으로 인타임즈인을 적극적으로 지원해 AI 활용 및 도입 계획에 효율성을 제공할 계획”이라고 말했다. 한편, 알고리즘랩스는 6월 28일 ‘DX(디지털 전환) 혁신:AI(인공지능) 인재 육성’을 주제로 웨비나를 개최한다. 이번 웨비나를 통해 인공지능을 위한 단편적인 이론이나 코딩 교육 없이, 인공지능을 현업 담당자가 활용해 스스로 프로젝트를 기획하고 연구 개발할 수 있도록 교육하는 방법과 이를 적용한 실제 기업 사례를 중점적으로 전달할 예정이다. 알고리즘랩스는 AI 커스터마이징 플랫폼 기업으로, 빅데이터 및 AI 전문가와 한국정보올림피아드 출신의 개발자들이 독자적으로 개발해 특허를 받아 구축한 ‘AI 파이프라인 옵티마이저 플랫폼’을 기업에 제공하고 있다.  editor@itworld.co.kr

알고리즘랩스 2022.06.22

메쉬코리아, 부릉 AI 연구 결과 공개..."AI 배차 시스템으로 생산성 및 수익 5% 증가"

IT 기반 종합 유통물류 브랜드 부릉(VROONG)을 운영하는 메쉬코리아는 자체 기술로 개발해 운영 중인 AI(인공지능) 추천 배차 시스템이 배송기사의 생산성과 수익을 높인다는 연구결과를 경영정보분야 학술대회인 ICIS(International Conference on Information Systems)에서 발표했다고 밝혔다.   메쉬코리아와 한국과학기술원(KAIST) 연구진(엄지용 교수, 김연서 박사과정)이 공동으로 진행한 이번 연구는 음식 배송기사가 AI 배차 시스템으로부터 현재 위치와 주문 수행 상황, 예상되는 배송 품질 등이 고려된 적합도 높은 배차를 받음으로써 노동 생산성과 수익이 5% 이상 증가된다는 점을 실증했다. 또한 AI의 도입이 배송기사의 수익 증대 외에도 숙련도에 따른 소득 격차를 해소하며, 전제 배차의 효율화를 통해 배송 품질과 고객 서비스의 질을 향상시킬 수 있음을 밝혔다. 이번 연구에 사용된 AI추천 배차는 메쉬코리아가 개발해 운용하고 있는 자동 배차 시스템으로 배송기사들의 위치, 수행하고 있는 주문의 종류와 상황, 거리와 시간에 따라 예상되는 배송 품질 등을 AI가 평가해 배송기사들에게 최적의 주문을 연결시켜 주고 있다. 메쉬코리아 김명환 CTO는 “부릉AI 추천 배차가 배송기사와 고객 모두에게 미치는 긍정적 효과를 학술적으로 인정받았다”며, “이같은 결과는 메쉬코리아의 지속 가능 경영이 올바른 방향으로 가고 있음을 확인할 수 있었다”고 말했다. editor@itworld.co.kr

메쉬코리아 2022.06.21

디모아, 호주 보이스AI 전문 업체 ‘더버’와 총판 계약 체결

디모아가 통합 녹음, 보이스AI 솔루션 전문기업인 ‘더버(Dubber)’와 국내 총판 계약을 체결했다고 밝혔다.   쌍방울그룹 IT 전문기업인 디모아는 마이크로소프트, 어도비, 유니티 등의 제품을 국내 공급하고 있다.   더버는 통합 통화 녹음 및 보이스AI 솔루션 기업으로, 2011년 멜버른에서 설립됐다. 수십억 분 이상 축적된 통화 노하우와 검증된 서비스 퀄리티를 기반으로 세계 170개 이상의 통신업체 및 기업과 협업하고 있다. 북미, 유럽 및 아시아 지역을 중심으로 운영되는 더버의 솔루션은 용량 제한이 없는 클라우드 형태로 제공된다. 녹음된 데이터를 머신러닝에 기반해 분석하고 사용자에게 전달해 필요한 데이터에 즉각 대응할 수 있는 접근성을 갖췄다. 또한 수요 업체의 업무 상황에 따라 다양한 에디션을 선택할 수 있는 것이 특징이다. 디모아는 이번 총판 계약을 통해 더버의 솔루션을 MS 팀즈, 줌 등의 기존 서비스와 결합해 효율성과 생산성 영역에서 보다 나은 사용자 경험을 고객에 제공할 계획이라고 밝혔다. editor@itworld.co.kr

디모아 2022.06.21

"우리 기업에 맞는 RPA를 찾아라" 자동화ㆍ오케스트레이션 툴 10가지

IT 프로세스 자동화의 효과는 따로 설명이 필요 없다. 작업을 자동화하는 것은 인건비를 들여 반복적인 작업을 수행하는 방식에 비해 비용이 덜 들고 더 효율적이며 예측 가능하다. 기업 내부적으로 자동화 툴을 개발할 수도 있지만 쉽지 않은 일이므로 자동화를 본격적으로 도입하기 위해서는 상용 소프트웨어를 사용해야 할 수 있다.   IT 시스템 관리, 물리/가상 머신 프로비저닝, 서버 구성 관리, 정책 이탈 식별 등은 자동화하기 쉬운 작업에 속하며, 지금은 많은 IT 시스템이 상용 플랫폼 없이도 비교적 쉽게 자동화할 수 있는 기능을 내장하고 있다. 또한 지난 10년 동안 다양한 시스템의 자동화가 가능해졌다. 예를 들어 윈도우 파워셸과 파이썬은 학습 난이도가 비교적 낮아 관리자가 자동화 작업을 시작하는 데 도움이 된다. 그러나 더 복잡한 자동화는 다르다. 자동화를 구축하기 위한 전반적인 기술적 역량을 확보하기 쉽지 않고 자동화되는 프로세스를 이해하기도 어려워 DIY 방식 자동화의 걸림돌이 될 수 있다. 따라서 많은 기업에서 자동화를 진전시키기 위해서는 오케스트레이션이 필요하다. 오케스트레이션은 자동화 작업을 언제, 어떻게 실행할 것인지 정의하고 작업 실행 성능을 모니터링하고 워크플로우 기반 의사 결정 트리를 통해 더 진보된 자동화를 구현하는 복합적인 프로세스다. 오케스트레이션은 변경 관리 프로세스를 강화하는 데도 도움이 된다. 변경 사항을 테스트 그룹에 적용하고 동료 평가를 거쳐 더 폭넓게 적용하고 필요한 경우 되돌릴 수도 있기 때문이다. 오케스트레이션을 통해 적용된 변경은 비즈니스 또는 규정 요구사항을 충족하기 위해 감사, 보고하기도 쉽다. 기업마다 상황은 다르고, 보안과 워크로드, 필요한 시야의 다양한 조합에 따라 적절한 자동화 및 오케스트레이션 플랫폼을 위한 요구사항이 결정된다. 어떤 툴이 있고, 이 툴이 조직에 어떤 가치를 제공할 수 있을까? 적절한 툴을 찾는 과정에 도움이 되도록 10가지 제품을 정리했다.   액티브배치 액티브배...

RPA 자동화 오케스트레이션 2022.06.21

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