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AIㆍML

쿤텍, AI 데이터 분석 플랫폼 ‘미백 서베이’ 출시

쿤텍(www.coontec.kr)은 고객 데이터를 활용해 고객의 수요 및 행동을 예측하는 AI 기반 데이터 수집 및 분석 플랫폼 ‘미백 서베이(MeBack Survey)’를 출시한다고 밝혔다. 미백 서베이는 올인원 데이터 서베이 플랫폼으로, 특정 대상의 수요와 행동을 예측하고 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있다. 설문지 작성, 배포, 응답자에 대한 보상, 통계 분석 등 고객 데이터 획득 및 분석을 위한 모든 프로세스를 하나의 플랫폼에서 수행한다.   쿤텍의 미백 서베이는 설문조사를 통해 특정 대상의 고객 데이터를 획득하는 것에 그치지 않고 수집한 결과를 AI와 머신러닝으로 예측, 분석해 기업이 소비자의 수요 및 행동을 예측하여 심층적인 인사이트를 얻을 수 있도록 지원한다. 미백 서베이는 기존 설문조사 서비스의 한계로 지적되는 낮은 응답률을 보완하기 위해 미응답자에게 동일한 설문지를 재전송하거나 기프티콘, 기업 복지몰에서 사용 가능한 마일리지와 같은 실질적인 참여형 보상을 제공한다. 이를 통해 3~5%에 그쳤던 기존의 설문조사 응답률을 35%까지 향상시켜 데이터 확보의 범위를 확장했다. 미백 서베이는 직관적인 사용자 UX와 다양한 시각화 보고서를 제공해 사용자 편의성을 향상시켰다. 또한, 기업에서 운영 중인 CRM, ERP 등 각 플랫폼과의 연동을 지원하여 다양한 부서가 특정 데이터를 선별하여 분석, 공유, 활용할 수 있다. 쿤텍의 박성원 이사는 “모든 산업분야에 있어서 데이터 관리의 중요성이 강조되고 있는 가운데 데이터를 효율적으로 활용하여 비즈니스 성과를 극대화하기 위해서는 전문적인 플랫폼을 활용하는 것이 필수적”이라며, “쿤텍의 미백 서베이는 설문조사 방식을 차용하여 방대한 고객 데이터를 확보할 수 있으며 AI와 머신러닝 기능을 토대로 정확한 고객 수요, 행동 예측을 도출할 수 있다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

쿤텍 2021.12.27

브이에이코퍼레이션, ‘LG AI연구원’과 AI 휴먼 개발 MOU 체결

원스톱 메타버스 플랫폼 기업 브이에이코퍼레이션(VA Corporation)이 ‘LG AI연구원’과 함께 ‘초거대 AI 기술 기반의 AI 휴먼(AI Human) 및 메타버스 서비스 혁신 사업을 위한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 밝혔다. 양사는 이번 양해각서 체결을 통해 ‘초거대 AI 기술’을 바탕으로 한 AI 휴먼을 개발해 나갈 예정이다. 초거대 AI란 대용량 데이터와 슈퍼 컴퓨팅 인프라를 활용한 차세대 AI로 인간의 뇌처럼 스스로 추론하고 창작까지 가능해 인간과 AI가 자연어를 통해 소통할 수 있는 기술이다.  양사는 이번 AI 휴먼 개발을 통해 단순 명령어에 반응하거나 사람의 행동을 모방하는 것이 아니라 대규모 데이터를 기반으로 종합적으로 사고하고 깊이 있는 소통이 가능한 수준의 버추얼 휴먼을 선보일 예정이다. 브이에이코퍼레이션은 버추얼 휴먼 개발 기술까지 인정받아 LG AI연구원에서 구축하는 ‘초거대 AI 얼라이언스’에 합류하게 됐다고 설명했다. 브이에이코퍼레이션은 이번 협약을 통해 LG AI연구원과 함께 인간의 삶 속 다양한 분야에서 인간을 돕는 AI 휴먼을 개발함으로써 더 나은 삶을 위한 미래 지향적인 라이프스타일을 제시할 예정이다. 양사는 ▲대화형 언어 모델, 표정과 제스처 생성 비전 모델 등 AI 기술을 활용한 AI 휴먼 구현 연구 ▲메타버스, 키오스크 등 여러 공간에서 활동할 수 있는 AI 휴먼 공동 제작 ▲AI 휴먼을 활용한 서비스, 콘텐츠 개발 등을 위해 상호 협력할 예정이다. 특히 브이에이코퍼레이션은 독자적인 VFX(시각특수효과) 관련 기술과 노하우를 바탕으로 AI 휴먼 캐릭터 구현 및 실시간 구동·제어 시스템을 개발하고, AI 휴먼 관련 콘텐츠를 제작할 예정이다. LG AI연구원은 ▲AI 휴먼의 인지, 대화, 동작 등에 필요한 AI 기술 개발 ▲개발된 AI 모델의 실제 활용을 위한 인프라 개발을 맡는다. LG AI연구원은 지난 14일 초거대 AI ‘엑사원(EXAONE)’을 첫 공개하고 외부 파트너사와 전략적인 AI ...

브이에이코퍼레이션 2021.12.23

“인간적인 인공지능” 감성 AI의 가능성과 사용례

감성 AI, 또는 감성 컴퓨팅(Affective Computing)은 인공지능을 사용해 사용자의 감정 상태를 분석한다. 컴퓨터 비전, 오디오/음성 입력, 센서, 텍스트 분석 등을 사용하며, 분석을 기반으로 고객의 현재 기분에 따라 구체적이고 개인화된 작업을 수행할 수 있다.      감성 컴퓨팅의 주 응용 분야  감성 컴퓨팅이 새로운 개념은 아니지만 현재로서는 개인 디바이스를 위한 기술보다는 플랫폼 비즈니스에 가까운 만큼 대대적인 확산까지는 앞으로 6년 이상 걸릴 것으로 보인다. 이 기술은 현재 관광객용 가상 비서 또는 소비자 제품 테스트와 같은 B2B2C(기업-기업-개인) 용도로 주로 사용된다.  이렇게 기업 플랫폼의 일부로 사용되는 것이 일반적이지만, 기술 자체는 카메라나 마이크가 달린 스마트폰 또는 기타 개인 디바이스에서도 구현할 수 있다. 이런 디바이스가 대중화되면서 AI 모델에 대한 투자가 증가하고 있다. 일부 솔루션 업체는 스마트폰의 카메라나 마이크를 이용해 다양한 감정을 탐지하는 스마트폰 앱의 프로토타입을 개발하기도 했다. 감성 컴퓨팅을 제공하는 기업에 대한 사모 펀드 투자는 다른 업계와 비교할 때 중간 정도이다. 자동차 업계는 운전자 활동을 모니터링하기 위한 시각적 컴퓨터 감정 분석에 투자하고 있지만 상용 제품에서의 기술 도입은 아직 제한적이다.   코로나19 팬데믹으로 상승세 타는 감성 AI  감성 AI 구현은 2020년은 팬데믹으로 인해 주춤했지만 지금은 상승세로 돌아섰다. 제품 및 서비스 테스트를 위한 플랫폼 업체들은 실험실에서 원격 액세스로 전환해야 했는데, 이는 장기적인 추세가 될 가능성이 높다. 컨택 센터는 여전히 음성 기반 감정 인식 도입 측면에서 주요 산업군 중 하나이다.  반면 디바이스 제조업계는 감성 AI를 개인용 디바이스나 가정용 디바이스에 구현하는 데 아직은 소극적이다. 하지만 잠재력은 크다. 연간 판매되는 스마트폰의 수만 15억 대에 이른다. ...

감성 감정 AI 2021.12.22

SK쉴더스, AI 영상 모니터링 솔루션 ‘캡스 뷰가드AI’ 출시

SK쉴더스(www.skshieldus.com)가 AI 영상 모니터링 솔루션 ‘캡스 뷰가드AI’를 출시했다고 밝혔다. 캡스 뷰가드AI는 다기능 AI 기술이 적용된 CCTV를 제공한다. 해당 CCTV는 사람, 차량 등 객체 기반의 영상 분석이 가능하며, 화면 내 원하는 감시구역을 직접 지정하는 기능도 갖췄다. 넓은 화각의 실내형 돔카메라와 실외 환경에 최적화된 뷸렛 카메라 2종으로 1080P 풀  HD 화질의 영상 촬영이 가능하다. 캡스 뷰가드AI는 AI 기능을 활용한 ‘AI 검색’ 서비스를 무료로 제공한다. 이용자는 전용 애플리케이션과 웹페이지를 통해 사람/차량, 영역지정, 침입/방문 등을 기준으로 빠르고 정확하게 원하는 영상을 찾을 수 있다. 시간 역순으로 영상을 돌려봐야 했던 기존 영상 모니터링 서비스의 불편함을 대폭 개선해 고객 사용성을 향상시켰다. 이번 ‘캡스 뷰가드AI’의 가장 큰 특징은 빅데이터 기반의 마케팅 분석 기능이다. 운영자는 CCTV 화면 내 고객 이동 동선을 설정하고, 이에 따라 AI CCTV가 방문 고객 데이터를 수집한다. 해당 빅데이터를 기반으로 방문자 수, 성별, 연령대에 따른 일일 방문자 통계 리포트를 제공해 운영자는 방문 고객 유형을 분석하고, 추가적인 매출 기회를 창출할 수 있다. 이 서비스는 부가 서비스로 제공된다. 한편 SK쉴더스는 신규 고객을 대상으로 ‘캡스 뷰가드AI’를 제공해 AI CCTV의 본격적인 대중화에 나선다. 안전 구역 지정이 필요한 학교, 외부인 침입에 민감한 아파트 단지, 고객 분석으로 추가 매출 기회를 원하는 리테일 매장 등 고도화된 영상 모니터링 솔루션이 필요한 모든 곳에서 활용될 것으로 보고 있다. 기존 고객의 경우 기종을 교체하거나 추가하는 방식으로 이용 가능하다. SK쉴더스 박진효 대표는 “지금까지의 영상 모니터링 솔루션이 고객의 자산을 안전하게 지키는데 집중했다면 ‘캡스 뷰가드AI’ 솔루션은 고객의 수익 창출에 직결되는 비즈니스 동반자로 그 영역을 확장 시켰다”며, “앞으로도 ...

SK쉴더스 2021.12.22

'통제가능한 AI'를 개발할 때 필요한 핵심 모범 사례

강력하고 탄탄한 인공지능과 머신러닝 모델 개발과 배포는 복잡하고 어려운 일이다. 최근 필자가 만나 본 데이터 과학 및 머신러닝 임원은 모두 다른 부서와의 시스템 거버넌스에 집중하고 있었다. 이론을 실행하고 모델을 생산에 투입하는 것은 어려운 일이다. 그러니 거버넌스 과정의 핵심 이해관계자인 우리 부서와 우리 회사의 협력 상대방 모두에게 더 쉬운 AI 거버넌스를 만들 수 있도록, 기술 조직으로서 할 수 있는 일을 이야기해보자.     주요 설계 원칙 높은 수준에서 통제가능하며 안심할 수 있는 모델을 확보하기 위해서는 모델에 다음의 3가지 원칙이 드러나야 한다. • 컨텍스트(Context) : 모델 개발 초기의 설명 단계 이후 비즈니스적 이유, 범위, 위험, 한계, 데이터 모델링 접근방식은 모델이 생산에 투입되기 전에 잘 정의되어 있으며 완벽하게 문서화되어 있다. • 검증성(Verifiability) : 모델 개발 프로세스의 모든 비즈니스 및 기술 결정과 단계는 검증 및 조사가 가능해야 한다. 머신러닝 모델 파이프라인은 블랙박스 알고리즘이 사용되더라도 완벽한 ‘블랙박스’여서는 안 된다. 데이터의 출처, 처리 방식, 존재하는 규제 고려사항을 파악하는 것이 검증 가능한 모델을 구축하기 위해 무엇보다도 중요하다. 모델 코드는 이전에 코드를 본 적이 없는 사람도 이해할 수 있는 방식으로 구조화하고 문서화해야 한다. 모델은 개별적 트랜잭션 재수행이 가능하도록 컨테이너화된 아키텍처, 직렬화(피클(Pickle) 등으로), 결정적인 전 처리 기법(무작위 시드(Seed)를 통한 사이킷(Scikit) 학습 원-핫(One-hot) 인코딩 및 직렬화 등)을 사용하여 구축해야 한다. • 객관성 : 거버넌스의 핵심은 객관적인 사람 또는 모델 개발에 참여하지 않은 사람이 머신러닝 애플리케이션을 합리적으로 평가하고 이해할 수 있도록 하는 것이다. 머신러닝 시스템이 이전의 콘텍스트와 검증성 등 2가지 원칙을 기반으로 구축되었다면 비즈니스 파트너가 제2 및 제3...

통제가능한인공지능 컨텍스트 검증성 2021.12.16

오토메이션애니웨어, 신한은행 RPA 시스템 ‘지점봇’ 사업 구현

오토메이션애니웨어가 신한은행 영업점별 맞춤형 업무 자동화 RPA 시스템인 ‘지점봇(Bot)’ 시범사업을 구현했다고 밝혔다. 지점봇은 신한은행의 RPA(Robotic Process Automation) 고도화 사업의 일환으로, 국민주택채권 대량 발행과 같이 특정 영업점에서 반복적으로 발생하는 업무를 RPA 기술로 영업점별 맞춤형 자동화를 구현하는 사업이다. 지점봇 구축에 따라 특정 영업점의 업무 효율성을 확보해 영업점 직원이 고객 상담에 더욱 집중할 수 있게 됐다. 신한은행은 지난 2019년부터 오토메이션애니웨어 RPA 솔루션을 도입해 본점 중심의 약 170여개 업무 프로세스 자동화를 적용했고, 올해 RPA 고도화 사업을 통해 전국 800여 개 영업점을 대상으로 한 알파봇(RPA Bot)을 전면 시행한 바 있다. 신한은행은 그 동안 본점 업무 위주의 단순하고 반복적인 업무를 주로 수행했던 방식에서 나아가 일선 영업점 직원들이 고객과 상담하거나 업무를 처리하는 과정에서 알파봇을 활용하도록 했다. 또한 단순 업무량 감소뿐만 아니라 직원의 실수까지도 방지할 수 있는 컴플라이언스 강화 관점의 업무도 함께 추진해왔다. 특히 알파봇 서비스는 직원용 챗봇인 A.I몰리에도 함께 구현되어 외근 중에도 모바일을 통해 당일 이자 납부 안내, 신용평가 정보 자동입력 등의 업무처리도 가능했다. 이번에 구축된 신한은행의 지점봇은 공덕금융센터, 인천법원, 서울서부지방법원 등기국 출장소에 해당 영업점 소속 직원으로 배치된다. 국민주택채권 대량 발행업무의 자동화를 지원함으로써 지점봇의 직원 업무 시간 단축 효과와 자동 점검을 통한 고객 불편 최소화에 기여할 것으로 업체 측은 기대하고 있다.  특히 이번 ‘지점봇’ 사업 시행 이후 직원들이 직접 RPA 업무를 발굴, 개발, 공유할 수 있는 ‘마이봇’ 서비스를 준비 중이며, 이를 위해 오토메이션애니웨어는 신한은행 직원들의 ‘디지털 역량강화’를 위한 맞춤형 커리큘럼을 별도로 구성하여 지원하고 있다. 오토메이션애니웨어 코리아의 ...

오토메이션애니웨어 2021.12.14

AWS, 모빌리티 고객 위한 ‘AWS IoT 플릿와이즈 서비스’ 출시 

아마존웹서비스(이하 AWS)가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 자동차 제조업체가 보다 간편하고 비용 효율적으로 차량 데이터를 실시간에 가깝게 수집 및 변환하고, 클라우드로 전송할 수 있는 새로운 서비스인 ‘AWS IoT 플릿와이즈(AWS IoT FleetWise)’를 공개했다.  이 서비스를 사용하는 기업 고객은 브랜드, 차종, 옵션에 관계없이 자사 차량 내 모든 형식의 데이터를 손쉽게 수집 및 체계화하고, 클라우드 상에서의 용이한 데이터 분석을 위해 데이터 형식을 표준화할 수 있다고 업체 측은 설명했다.  개발자들은 AWS IoT 플릿와이즈(AWS IoT FleetWise)의 인텔리전트 필터링 역량을 활용해 전송할 데이터를 선택하고 전송 여부를 결정할 기상 조건, 위치, 차량 유형 등 매개변수에 대한 규칙을 정의함으로써 네트워크 트래픽을 줄일 수 있으며, 이를 바탕으로 자동차 제조업체는 보다 효율적으로 데이터를 실시간에 가깝게 전송하게 된다.  또한 데이터를 클라우드로 전송하면 이를 활용해 개별 차량의 문제를 원격으로 진단하고 플릿의 상태를 분석해 잠재적 리콜 및 안전 문제를 예방하거나, 분석과 ML(머신러닝) 기반 자율주행 및 고급 운전자 보조 시스템(ADAS) 등 첨단 기술 개선을 위한 애플리케이션을 개발할 수 있다. AWS IoT 플릿와이즈는 별도의 선불 약정 또는 비용을 요구하지 않으며, 고객은 사용한 만큼의 AWS 서비스에 대해서만 비용을 지불하게 된다.  AWS IoT 플릿와이즈는 자동차 제조업체들이 보다 간편하고 비용 효율적으로 수백 만 대의 차량에서 생성되는 데이터를 실시간에 가깝게 수집 및 클라우드로 전송하도록 지원하는 서비스다. 차량마다 다른 고유의 데이터 형식에 접근해 해당 데이터를 구조화 및 표준화해주기 때문에 자동차 업체가 별도의 맞춤형 데이터 수집 시스템을 마련하지 않아도 된다. 서비스 사용을 시작하기 위해서는 먼저 AWS 매니지먼트 콘솔(AWS Management Co...

AWS 2021.12.14

SK텔레콤, ‘AI 통합 패키지’ ITU-T 표준과제로 승인

SK텔레콤(www.sktelecom.com)은 국제전기통신연합 전기통신표준화 부문(ITU-T) SG(Study Group) 11에서 자사가 제안한 AI 통합 패키지인 ‘AI 풀스택의 구조와 연동 방식’이 신규 표준화 추진 과제로 채택됐다고 밝혔다. ITU-T는 국제연합(UN) 산하 정보통신기술 국제기구인 국제전기통신연합(ITU)의 표준화 부문으로 현재 190여 회원국의 900여 개 산업·학계·연구기관 소속 회원들이 활동하고 있다. SK텔레콤은 이번 표준화안에서 ‘AI 풀스택’의 각 구성요소를 ▲AI 프로세서 ▲AI 데이터베이스 ▲AI 모델링 ▲AI 응용과 API 등 4개 주요 모듈로 분류·정의하고, 각 요소간 연동을 위한 청사진을 제안했다. 앞으로 SK텔레콤은 회원사들과 함께 통합 패키지의 최적화를 위한 아키텍처와 신호 방식, 연동을 위한 데이터 종류 등을 표준화하게 된다. 지금까지 AI서비스를 구현하기 위해 필요한 하드웨어와 소프트웨어 등 세부 기술별 표준화는 있었지만, 각각의 기술요소를 연결하는 하나의 패키지가 표준화되는 것은 처음이라고 업체 측은 설명했다. 이번 ‘AI 풀스택’ 표준화 채택은 SKT가 지난 수년간 AI 전 과정을 연구하며 R&D 역량을 축적하고 요소기술을 개발해 왔기때문에 가능했다는 평가다. SK텔레콤은 AI전문 반도체인 ‘사피온’부터 AI 자동 모델링 툴인 ‘메타러너’, AI 연산 데이터 저장 및 관리시스템 ‘라이트닝 DB’와 ‘메타비전’, 아울러 AI서비스인 ‘AI 카메라’ 등 AI 전과정을 연구해왔다. AI서비스 개발 과정에 대한 글로벌 표준이 만들어지면, AI 글로벌 스탠다드를 선점하는 효과는 물론 개발사가 다르더라도 구성 요소 간 연동이 가능해져 다양한 조합으로 AI 서비스를 구성할 수 있게 된다. 아울러 AI가 관제 인프라와 결합해 사회적 안전망을 제공하거나, AI 기반의 의료영상진단 보조솔루션이 도입되는 등 다양한 아이디어가 빠르게 AI 서비스로 전환돼 우리의 일상을 바꿀 것으로 기대된다. SK텔레콤...

SK텔레콤 2021.12.13

AWS, 머신러닝 접근성 높이는 새로운 이니셔티브 발표

아마존웹서비스(이하 AWS)는 최근 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 기술을 배우고 실험하는 데 관심이 있는 모든 사람이 머신러닝(ML)에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 돕는 두 가지 새로운 이니셔티브를 발표했다.  두 가지 이니셔티브는 1,000만 달러 규모의 새로운 교육 및 장학금 프로그램인 ‘AWS AI&ML 장학금’과 머신러닝 모델의 제작, 훈련, 배포를 지원하는 ‘아마존 세이지메이커의 무료 버전’을 아마존 세이지메이커 스튜디오 랩을 통해 제공하는 것이다.  AWS AI&ML 장학금은 전 세계의 소외계층 학생들이 머신러닝 분야에서 경력을 쌓을 수 있도록 돕는 새로운 교육 및 장학금 프로그램이다. 이 프로그램은 AWS 딥레이서(AWS DeepRacer)와 새로운 AWS 딥레이서 스튜던트 리그(AWS DeepRacer Student League)를 활용해 자율주행 레이싱카를 위한 머신러닝 모델 훈련 체험학습을 제공함으로써 학생들에게 기초 머신러닝 개념을 가르치는 동시에 머신러닝 펀더멘털 중심의 교육 콘텐츠를 제공한다.  AWS는 고객이 머신러닝 모델을 제작, 훈련, 배포할 수 있도록 지원하는 AWS 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)의 무료 버전을 제공하는 아마존 세이지메이커 스튜디오 랩(Amazon SageMaker Studio Lab)을 통해 머신러닝에 대한 접근성을 높일 예정이다.  AWS 머신러닝 스와미 시바수브라마니안 부사장은 “두 가지 이니셔티브는 기술에 관심 있는 사람이라면 누구나 더 폭넓게 접근할 수 있도록 머신러닝에 대한 교육 기회를 열어 주기 위한 것”이라며 “이 새로운 장학금 프로그램을 통해 다양한 미래 인력에 영감을 주고 많은 사람들이 머신러닝을 시작하지 못하게 하는 비용 장벽을 허물고 싶다”라고 말했다. 새로운 AWS AI&ML 장학금은 수십 시간의 무료 머신러닝 모델 훈련과 교육 자료를 무료로 이용할 수 있는 것은 물론, 자격...

AWS 2021.12.13

GS ITM, 인공지능 영상 분석 솔루션 ‘AI 비전’ 출시

GS ITM(지에스아이티엠)은 산업현장의 안전과 보안을 실시간 모니터링하는 딥러닝 기반 인공지능 영상 분석 솔루션 ‘AI 비전(AI Vision)’을 출시한다고 밝혔다. GS ITM의 AI 비전은 인공지능을 통해 수천 대의 CCTV 영상을 실시간으로 탐지, 분석해 다양한 유형의 위험 상황을 1~3초 내에 관제센터와 현장 작업자에게 알린다. 화재 발생, 설비 이상은 물론 안전장비 미착용, 위험 설비 접근, 경고 지역 진입, 비인가 인원 및 차량 침입 등에 대한 복합 감지가 가능하다. 이 과정에서 딥러닝을 통해 현장 데이터를 지속적으로 수집 및 재학습하므로 시간이 지날수록 성능이 향상된다고 업체 측은 설명했다. 또한 자체 개발한 인공지능을 사용하기 때문에 다양한 사용자의 특성을 반영한 알고리즘 개선이 가능하다. 타사의 기술을 적용할 경우 상황에 따른 유연한 대처가 어려워 현장 활용도가 크게 떨어진다. 플랜트 현장의 의견을 적극 반영해 추가 기능을 탑재하기도 한다. 밀폐구역과 위험지역의 출입 및 잔류 인원을 실시간 파악하는 인원 계수 기능이 대표적이다. 불필요한 장비 지출을 최소화하는 것 역시 장점이다. 기보유한 CCTV 장비를 재사용할 수 있으므로 합리적인 비용으로 안전관리 시스템을 개선하고 스마트 플랜트를 구축할 수 있다. GS ITM은 AI 비전을 통해 산업계의 중대재해처벌법 대응을 적극 돕겠다는 계획이다. AI 비전은 기업이 안전보건관리체계 관련 규정을 준수할 수 있도록 위험 및 이상 상황 내역을 경영책임자와 안전관리자에게 주기적으로 보고하는 한편, 주요 위험 요인을 파악하고 추가 대책을 마련할 수 있도록 통계 분석까지 지원한다. GS ITM 정보영 전무는 “AI 비전은 디지털 트랜스포메이션을 통해 발전 플랜트 현장의 안전 확보에 실질적으로 기여하는 솔루션”이라며, “안전관리 시스템의 효율적 구축과 중대재해사고 예방을 지원하는 기업 안전 파트너가 되겠다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

GS ITM 2021.12.13

AWS, 아마존 레코그니션 신규 ML 기능 강화 발표 

아마존웹서비스(이하 AWS)가 이미지 또는 비디오에서 오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동을 식별하는 서비스인 아마존 레코그니션(Amazon Rekognition)의 신규 ML(머신러닝) 기능을 강화하며, 이를 통해 기업 고객을 대상으로 보다 정확하고 비용 효율적이며, 구현이 간편한 서비스를 제공해나가겠다고 밝혔다.  아마존 레코그니션의 ML 기능 강화는 콘텐츠 조정, 이미지 내 텍스트 분석, 오토ML(AutoML)을 위한 새로운 기능을 보완해 서비스 역량을 제고한다. 또한 이번 업데이트를 기점으로 서비스 엔드포인트가 사용 가능한 14개 리전 전역에서 레코그니션 이미지 API(Rekognition Image API)의 비용을 최대 38%까지 인하한다고 발표했다. 아마존 레코그니션의 ML 기능 강화 내용은 ▲콘텐츠 조정을 위한 정확도 향상 ▲텍스트 분석의 정확도 향상 및 7개 이상의 언어 지원 ▲오토ML(AutoML)의 단순성과 확장성 등이다.  아마존 레코그니션 콘텐츠 조정 API를 사용하면 부적절하거나 원하지 않는 콘텐츠를 자동으로 탐지해 조정 워크플로를 간소화할 수 있다. 특히 아마존 레코그니션 콘텐츠 조정 API를 활용하면 10개 최상위 범주 전체(예: 과도한 노출, 폭력, 담배 등)와 35개 하위 범주 전체에서 정확도가 향상된다. 또한 이미지 모델 조정의 개선을 통해 모든 조정 범주에서 오탐지율이 감소한다. 낮은 오탐지율로 플래그가 지정된 이미지의 양이 감소해 조정 담당자의 추가 검토 작업을 줄일 수 있다.  고객은 기업 정책에 따른 이미지 규정 준수, 마케팅 자산 분석, 도로 표지판 읽기와 같은 다양한 애플리케이션에 아마존 레코그니션 텍스트 서비스를 사용한다. 아마존 레코그니션 디텍트텍스트(DetectText) API를 사용하면 이미지에서 텍스트를 탐지하여 부적절한 단어 및 구문 목록과 대조 확인할 수 있다. 또한 콘텐츠 검열을 통한 삭제(redaction)를 활성화하여 탐지된 텍스트 경계 상자 영역을 사용하여 민...

AWS 2021.12.10

앱플랫폼, 인공지능 기반 글쓰기 서비스 ‘라이팅젤’ 출시

앱플랫폼은 자연어 처리 인공지능 기반 글쓰기 서비스 ‘라이팅젤(https://tinytingel.ai)’을 정식 출시했다. 기업이 아닌 개인 사용자가 자연어 처리 인공지능 서비스를 직접 경험할 수 있는 국내 첫 서비스라고 업체 측은 설명했다.  앱플랫폼은 인공지능 연구 비영리단체 오픈AI(OpenAI)의 파트너십을 맺고 전 세계 언어 1,750억 개 매개 변수를 학습한 데이터를 기반으로 창의적 글쓰기를 하는 창작자들을 단계와 장르별로 지원한다. 글쓰기 전 동기를 부여하는 단계부터 글쓰기에 필요한 재료를 준비하고, 실제로 창작하는 단계까지 글을 완성하는 데 필요한 도움을 단계별로 제공한다. 또 블로그, 웹소설, 동화 등 장르 맞춤형 창작 서비스를 제공한다. 라이팅젤은 ▲이야기의 시작을 열어주는 ‘첫 문장 자판기’ ▲MBTI를 기반으로 ‘연애편지 쓰기’ ▲인공지능과 번갈아 가며 쓰는 ‘릴레이 웹소설 창작’ ▲주제 선정부터 도입부까지 해결해주는 ‘블로그 포스팅 A to Z’ 등 창작 활동의 장벽을 낮춰주는 다양한 서비스를 사용할 수 있다. 서비스 이용은 구독 형태로 제공되며, 멤버십에 가입하면 모든 서비스를 무료로 사용할 수 있다. 구독료는 1개월 2만 5000원, 6개월 9만 원이다. 서비스 종류는 매달 꾸준히 추가될 예정이다. 앱플랫폼 김춘남 대표이사는 “인공지능 기반 서비스 라이팅젤을 통해 기존의 수동적 콘텐츠 소비가 대부분인 구독 시장에서 더 능동적으로 콘텐츠 생산을 위한 구독이 점차 늘어나기를 바란다”며 “창작자가 자신만의 콘텐츠를 만드는 데 느끼는 장벽을 낮추면 좋겠다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

앱플랫폼 2021.12.10

엔비디아, 전문가들의 2022년 AI 산업 전망 발표

엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 자사 전문가들이 예측한 AI와 가속 컴퓨팅에 대한 2022년 전망을 발표했다. 엔비디아 딥러닝 응용 연구 부문 브라이언 카탄자로 부사장은 “대화형 AI가 실시간 상호 작용을 허용함으로써 비디오 게임을 더 몰입하게 만드는 데 사용될 것”이라며, “올해 대화형 AI는 게임이 아니라 업무에 적용될 것”이라고 예측했다. 기업들은 자연어 처리를 활용해 보다 효율적이고 효과적으로 작업할 수 있게 하는 새로운 대화형 AI 도구를 경쟁적으로 배포할 것이다. 2022년에 음성 합성은 인간의 목소리만큼 감정과 설득력을 전달할 수 있게 되어 유통, 은행, 의료 등의 산업이 고객을 더 잘 이해하고 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것이다. 엔비디아 자동차 부문 사라 타릭 부사장은 더 많은 자동차 제조업체가 자동 무선(OTA) 업데이트를 통해 새로운 애플리케이션과 서비스를 지원할 수 있는 소프트웨어 정의 아키텍처를 구축하여 운전 경험을 재창조하는 것을 보게 될 것이라고 밝혔다.  자동차 제조업체는 더 많은 엔드투엔드 스택을 검증하고 심층 신경망 모델을 훈련하기 위해 시뮬레이션과 디지털 트윈 사용에 막대한 투자를 시작할 것으로 보인다. AI와 데이터 분석은 광범위한 주행 조건에 대해 자율주행 자동차를 훈련하고 검증하는 데 도움이 되며 장거리 주행을 위한 안전성을 보장할 것이다. 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 엔지니어링 시뮬레이션 기술 부문 레브 레바레디안 부사장은 “가상 세계를 설명하기 위한 3D 표준의 발전을 보게 될 것”이라며, “개발자, 기업, 개인 사용자는 인터넷과 웹의 초창기 시대와 유사한 기본 공개 표준에 기여할 것”이라고 말했다.  많은 업계가 운영 효율성과 비용 절감 가능성 덕분에 디지털 트윈과 가상 세계를 검토하고 채택하기 시작했다. 현실 세계에서 구축하는 모든 것을 디지털로 표현하려면 비행기, 자동차, 공장, 다리, 도시, 심지어 지구까지 가상 세계의 대응물이 있어야 한다. 디지털 ...

엔비디아 2021.12.09

그래프코어, “최신 MLPerf 벤치마크서 기록적인 성능 달성”

그래프코어가 최신 MLPerf 1.1 벤치마크 테스트에서 자사의 IPU(Intelligence Processing Unit) 시스템이 기록적인 성능을 달성했다고 밝혔다. 이로써, 그 규모가 점차 확대되면서 효율성과 성능, 소프트웨어 성숙도는 물론 사용 편의성이 꾸준히 향상되고 있는 그래프코어 IPU 시스템의 경쟁력을 다시한번 입증했다고 강조했다. 이번 MLPerf 벤치마크에서 그래프코어 IPU-POD16은 컴퓨터 비전 모델 ResNet-50 훈련에 있어 엔비디아의 DGX A100을 능가하는 성능을 보였다. ResNet-50을 훈련하는데 엔비디아 DGX A100은 29.1분이 걸린데 반해, 그래프코어의 IPU-POD16은 28.3분을 기록했다. 이는 소프트웨어만으로 첫 MLPerf 테스트 결과 대비 24%의 성능 향상을 이룬 것이다. 그래프코어는 또한 최근 새롭게 출시된 IPU-POD128 및 IPU-POD256에 대한 벤치마크 결과도 공개했다. 그래프코어는 MLPerf ‘상용화 가능(Commercially Available)’ 부문에 해당 시스템에 대한 테스트 결과를 제출하며 지속적인 시스템 규모 확대 및 성능 향상을 위한 노력을 증명했다. 그래프코어 IPU 시스템 상 역대 최고의 성능을 자랑하는 IPU-POD128과 IPU-POD256의 경우 ResNet-50 모델 훈련에 걸린 시간은 각 5.67분, 3.79분이다.  자연어 처리(NLP) 모델 BERT의 경우, 그래프코어는 IPU-POD16, IPU-POD64 및 IPU-POD128 훈련 데이터를 오픈(Open) 및 클로즈드(Closed) 부문 모두에 제출했다. 특히 오픈 부문에서 최신 IPU-POD128의 훈련 시간은 5.78분이 걸렸다. 전반적으로 BERT 모델 훈련 성능은 지난 MLPerf 벤치마크 대비 IPU-POD16은 5%, IPU-POD64는 12%가 각각 향상됐다. 이 밖에도, 그래프코어의 플래그십 제품 IPU-POD256은 EfficientNet B4 모델 훈련에 대해 단...

그래프코어 2021.12.09

라온즈, 파킨슨 환자 보행 지원기기 ‘스마트 글라스’ 개발…AR·AI 기술 적용

라온즈가 파킨슨 환자 보행 지원기기인 ‘스마트 글라스(Smart Glasses)’를 상용화했다고 밝혔다. ‘스마트 글라스’는 환자의 외부 활동에 필요한 보행 지원 장치로 외부의 도움없이 보행을 가능하게 하는 지원기기다. 보행 패턴을 수집 분석하며 ‘보행 기능 향상’을 위해 시각적 패턴을 제공한다. 스마트 글라스는 현재 해외 글로벌 유통기업에 공급을 추진 중에 있다.   식약처는 지난 9월 ‘의료기기 품목 및 품목별 등급에 관한 규정’ 일부개정안을 통해 신기술이 적용된 의료기기의 연구개발 방향을 설정했다. 또한 안전관리 체계를 마련하고자 보행 지원용 보조기기에 스마트 안경 품목을 분류하고 신설했다. 이에 라온즈의 ‘스마트 글라스’는 식약처로부터 안정성과 기능성을 인정받았다. 스마트글라스는 경북대학교병원 뇌신경센터에서의 임상 연구 결과, 파킨슨병 환자의 이동속도 및 보폭이 확연히 증가했다고 업체 측은 설명했다. ‘씨 스루(See Through)’ 형태의 양안 렌즈로 AI, 상황인지, 컴퓨터비전 기술을 적용한 증강현실(AR)을 구현했으며 카메라를 통한 안구의 미세한 떨림을 분석하여 치매 진단이 가능하다. 향후 ‘노인성치매’에도 활용될 전망이다. 라온즈 신상용 대표이사는 “스마트 글라스는 도파민 신경세포가 손상되어 보행 장애가 발생하는 ‘파킨슨병’에 먼저 사용될 예정”이라며 “향후 인지기능이 저하된 ‘노인성치매’ 환자를 비롯해 물류, 헬스케어, 의류, 보안, 게임, 자동차 등 다양한 산업으로 확대 적용할 계획”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr

라온즈 2021.12.09

AWS, 새로운 데이터베이스 기능 3가지 발표

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 기업 고객이 보다 간편하고 비용 효율적으로 작업을 위한 데이터베이스를 확장 및 운영할 수 있도록 지원하는 3개의 신규 데이터베이스 기능을 발표했다.  신규 데이터베이스 기능은 ▲데이터베이스와 운영체제를 커스터마이징 할 수 있는 ‘아마존 RDS 커스텀’ ▲액세스 빈도가 낮은 데이터에 대한 스토리지 비용을 줄이기 위해 설계된 ‘아마존 다이나모DB 스탠다드-IA 테이블클래스’ ▲신규 테이블 클래스, ML(기계학습)을 활용해 데이터베이스 성능 문제에 대한 개선된 진단 및 해결을 제공하는 서비스인 RDS용 ‘아마존 데브옵스 구루’가 있다.  AWS는 키-값 데이터베이스(key-value databases)용 다이나모DB(DynamoDB), 그래프 데이터베이스용 아마존 넵튠(Amazon Neptune), 인메모리 데이터베이스용 아마존 엘라스티캐시(Amazon ElastiCache) 및 아마존 메모리DB(Amazon MemoryDB), 문서 데이터베이스용 아마존 도큐먼트DB(Amazon DocumentDB), 넓은-컬럼 데이터베이스용으로 아마존 키스페이스(Amazon Keyspaces for Apache Cassandra), 시계열 데이터베이스용 아마존 타임스트림(Amazon Timestream), 원장 데이터베이스용 아마존 QLDB(Amazon QLDB)를 포함한 가장 폭넓고 깊이 있는 특화된 데이터베이스를 지원한다.  또한 10만여 개 이상의 기업 고객들이 오픈소스 데이터베이스 실행에 최적화된 AWS의 아마존 오로라(Amazon Aurora) 상에서 MySQL과 PostgreSQL 호환 데이터베이스를 운영하고 있다.  이밖에도 다수 기업 고객은 AWS에서 제공하는 우수한 확장성, 보안 및 유연성을 활용하기 위해 AWS에서 상용 데이터베이스를 사용한다. 아마존 RDS(Amazon RDS)는 클라우드에서 오라클 ...

AWS 2021.12.08

블루프리즘, 통합형 워크포스 위한 제품 포트폴리오 업데이트

블루프리즘이 통합형 워크포스를 위한 제품 포트폴리오의 새로운 업데이트를 발표했다. 이를 통해 기업은 사람과 디지털 로봇이 원활하게 지능적으로 협업하며 비즈니스 성과를 높이고 미래 업무 환경을 구축할 수 있다고 업체 측은 설명했다. 블루프리즘이 발표한 신규 업데이트는 ▲지능형 자동화의 접근성을 높이는 ‘블루프리즘 디시전(Blue Prism Decision)’과 ▲자동화 구현에 소요되는 시간을 단축시키는 ‘블루프리즘 캡처 v3(Blue Prism Capture v3)’로, 기업은 디지털 로봇의 도입을 가속화하고 업무 환경 내 지능형 자동화의 적용 범위를 확대할 수 있게 됐다. 머신러닝을 기반으로 구동되는 블루프리즘 디시전은 기본적인 업무에 국한된 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 넘어 최소한의 노력과 전문 지식으로 환불 처리, 인보이스 지불과 같은 더욱 복잡한 의사결정 업무까지 자동화할 수 있도록 지원한다.  그동안 지능형 자동화에 머신러닝을 적용하는 데 있어 장애물 중 하나는 데이터 사이언스 지식의 유무였다. 블루프리즘 디시전을 사용하면 일반 비즈니스 사용자도 능동 학습(Active Learning) 및 오토 ML(auto-ML) 기능으로 단 몇 분 만에 머신러닝 모델을 구축하고 학습시킬 수 있다. 또한 과거의 머신러닝 모델과 달리 블루프리즘 디시전의 디지털 로봇은 감사 측면에서도 충분히 설명 가능한(explainable) 의사결정을 제공하는 것이 강점이다. 블루프리즘 캡처는 비즈니스 프로세스를 쉽고 정확하게 기록해 자동화 프로토타입을 신속히 제작할 수 있는 툴로, 프로세스 개발자는 간편하게 프로세스를 수정하고 이를 프로세스 개발 플로(flow)에 빠르게 적용할 수 있다. 블루프리즘 캡처는 프로세스 캡처 오류를 줄이고 프로세스 개발자와 애널리스트 간 워크플로를 개선해 자동화 구현 시간을 최대 75%까지 단축할 수 있다. 블루프리즘 제품 총괄 대니 메이저 수석부사장(SVP)은 “미래 업무 환경에 적응하기 위해 기업은 디지털 로봇 도입을 가속화하고...

블루프리즘 2021.12.08

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