공부합시다. 정보통신가획평가원 "인공지능 기술 및 산업 분야별 적용 사례"

인공지능 공부를 위하여 정보통신가획평가원 논문 자료를 첨부합니다(www.iitp.kr/main.it)

인공지능 관련 논문

인공지능 기술 및 산업 분야별 작용 사례.pdf

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I. 서론 3년 전 인간과 인공지능의 대결로 우리를 놀라게 했던 구글(Google)의 딥마인드(DeepMind Technologies Limited)가 개발한 인공지능 바둑프로그램 알파고(AlphaGo)를 우리는 잘 기억하 고 있다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란,1) 인간의 지능으로 할 수 있는 문장이해, 영상인 식, 음성인식, 학습 등을 컴퓨터가 실행하는 영역으로 “컴퓨터 두뇌”라고도 한다. 세계적인 IT 리서치 기관인 가트너(Gartner)는 전략기술 트렌드를 매년 발표하고 있는데, 2019년에는 지능(Intelligent), 디지털(Digital), 메시(Mesh)로 구분하여 주요 트렌드를 발표하였다.. 데이비드 설리(David Cearley) 가트너 부사장은 이 중 인공지능은 “증강현실, 사물인터넷, 에지 컴퓨팅, 디지털트윈 등과 함께 이용 되어 고도로 통합된 스마트 공간을 제공할 것”이라고 말하면서, “궁극적으로, 애플리케이션의 기능 적 측면과 비기능적 측면을 모두 자동화하는 매우 고도화된 인공지능 주도 개발 환경이 비전문가들 도 인공지능 관련 도구를 이용하여 자동적으로 새로운 솔루션을 만들어낼 수 있는 ‘시민 애플리케이 션 개발자’의 새 시대를 열 것”이라며, “비전문가들이 코딩 없이 애플리케이션을 만들 수 있게 해주 는 툴은 새로운 것이 아니지만, 우리는 인공지능 주도 시스템이 새로운 수준의 유연성을 제공할 것으로 기대한다”라고 말했다.

2) 또한, 정보통신기획평가원(IITP)은 [그림 1]과 같이 국·내외 ICT 종사자들이 중·장기 목표를 수립 하는 데 참고할 수 있도록 각계 전문가, 세계 ICT 기술 동향, 문헌조사 등을 통해 매년 차년도 10대 이슈를 선정하여 발표하는데 2019년에는 인공지능 반도체, 자동화·지능화 등이 선정되었다. 이처럼 인공지능은 최근 4차 산업혁명 시대를 주도할 핵심 신기술로 떠오르고 있으나, 대부분 외국 에서 주도 하고 있어 한국이 주도 하는 분야가 보이지 않는 것 또한 사실이다.

ICT 분야에서 인공지 * 본 내용은 국경완(☎ 070-4872-6200, kugstone@naver.com)에게 문의하시기 바랍니다.

** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

1) 인공지능에 대한 정의는 학자별로 차이가 있으나 여기서는 네이버 지식백과 내용을 인용 2) 2018년 미국 플로리다 주 올랜도에서 열렸던 ‘가트너 심포지엄/IT엑스포’에서 2019년 주목해야 할 ‘10대 기술 트렌드’ 발표자료 인용 인공지능 기술 및 산업 분야별 적용 사례 16 www.iitp.kr 주간기술동향 2019. 3. 20. 능 기술은 연구 수준에서 벗어나 성숙단계로 진입했다고 볼 수 있으며 현재의 컴퓨팅 시스템 한계를 극복하고, 컴퓨터 환경을 획기적으로 변화시킬 것으로 예상되고 있다.

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IV. 결론 및 시사점

최근 인공지능의 정확도가 높아지면서 산업 전반에 적용하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 과거 이론에 머물거나 제한된 기능만을 수행했던 인공지능은 4차 산업혁명시대에 들어오면서 알파 고 마스터(AlphaGo Master)와 같이 혁신적으로 발전한 알고리즘, 빅데이터, 클라우드, 컴퓨팅 파 워 등이 서로 융·복합되면서 실제 구현을 통해 산업전반에 적용되어 다양한 현실 세계의 문제를 해결하고 있다.

인공지능의 구현을 위해서는 인간과 유사하게 행동하는 컴퓨터 프로그램을 구현하는 학습방법인 머신러닝·딥러닝과 이것을 학습할 수 있는 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요하다.

여기에 데이터를 수집하는 IoT 뿐만 아니라 이를 분석하는 빅데이터 및 컴퓨터 용량을 제공하는 클라우드 기술, 이외에 자연어 처리기술과 인식기술 등 다양한 기술 개발이 필수적이라고 볼 수 있다.

2025년에는 인공지능 산업이 2,000조 원에 이르는 시장을 창출할 것으로 IBM은 내다보고 있으 구분 주요내용 비고 구글 구글이 개발한 머신러닝 오픈소스 프레임워크인 텐서플로(Tensorflow)를 활용하여 하루에 1억 개 이상의 스팸 메일을 추가로 차단 이미지를 기반으로 한 메시지, 악성코드가 내용물에 숨겨져 있는 이메일, 새롭게 생성된 도메인으로부터 발송된 악성 메시지, 스팸이지만 볼륨이 낮 아 정상 트래픽과 구분이 가지 않는 경우도 탐지가 가능 와트릭스(Watrix) 최대 50미터 거리 내에서 체형과 걷는 방법을 통해 사람을 인식할 수 있 는 ‘보행인식’ 기술을 개발. 이 시스템을 활용하여 2020년까지 모든 시민 들의 행동을 기반으로 개인 점수를 부여하여 전국적인 사회신용시스템을 도입할 계획 IBM 최근 증가하고 있는 랜섬웨어와 같은 개인에게 금전적인 피해를 주고 있 는 사이버 범죄를 원천 봉쇄할 수 있는 클라우드 기반의 보안 위협 지능 형 플랫폼 ‘X-Force Exchange’를 개발 시만텍 인공지능과 기계학습을 적용한 표적형 공격패턴 분석 기술 “시만텍 표적 공격 애널리틱스(Symantec Targeted Attack Analytics)”를 개발 기존 사이버 공격 분석 시 활용한 위협 탐지 기술과 머신러닝을 결합, 사 이버 공격기법을 집중적으로 학습시켜 신속하고 월등한 대응력을 제공 아마존 머신러닝으로 AWS 계정을 완전히 보호하는 “아마존 가드듀티”를 개발, 정상적인 패턴을 벗어나는 모든 이벤트 식별 가능 파수닷컴 머신러닝 기술을 자사의 대표적 시큐어코딩 솔루션 ‘스패로우’에 적용. 개 발단계부터 소스코드 상의 보안 약점을 정확하고 빠르게 제거하여 시간단 축과 보안취약점 해결 <자료> http://www.itworld.co.kr, http://www.itdaily.kr/, http://www.naver.com ICT신기술 정보통신기획평가원 27 며, 맥킨지는 인공지능으로 인해 7,000조 원에 이르는 파급 효과가 창출될 것으로 전망하고 있다. 유엔미래보고서에서는 30년 내에 인공지능이 인간의 지능을 능가할 것이라는 전망을 내놓고 있다.

특히, 주목해야 할 사항은 기존에는 인공지능이 어느 한 분야의 전문가의 소유물이었다면, 최근에는 인공지능 관련 연구 결과물이 DeepMind, OpenAI 등과 같은 오픈소스 활성화를 통해서 비전문가 도 쉽게 이해하고 즉시 응용이 가능한 형태로 공개되어, 보다 많은 사람들의 참여로 인공지능의 성능 향상이 빠르게 진화되고 있다는 점이다.

글로벌 기업들은 이러한 연구 성과물들을 자사 제품 개발과 서비스에 응용하여 상용화하고 있으며, 세계 각 국들도 다양한 인공지능 정책을 수립하여 기술 주도권을 잡기 위해 많은 노력을 하고 있다.

그러나 아직도 우리나라는 세계 글로벌 기업들과 비교해서 상대적으로 소프트웨어 역량과 데이터 축적 면에서 상당한 격차가 있으며, 글로벌 경쟁력을 갖춘 전문가 및 산업현장에서의 인재가 부족한 상황이며, 최신 인공지능 제품개발 및 서비스 창출을 위한 연구자와 기업도 소수에 불과하다.

이를 극복하기 위해서는 국가와 기업, 개인 차원의 적극적인 대비가 필요하다. 중·장기 관점에서 소프트 웨어 역량과 양질의 데이터 확보, 관련 법·제도 정비, R&D 투자 확대를 통해 인공지능 스타트업을 다수 배출해야 할 것이며, 더불어 산·관·학 협력, 인공지능 연구기관·학과의 신설·확대를 통해 전문 인력을 대거 양성하는 한편, 정부는 인공지능 기술 확보를 위해 집중 지원하고 기업투자를 유도해야 할 것이다.