주간기술동향 2018. 10. 3. 인공지능플랫폼의개념과도입전략 박외진 아크릴대표이사 글로벌기술리더십을갖고있는국외인공지능플랫폼업체들에대항하여경쟁력및차별성을갖기위해서는국내에서도인공지능플랫폼에대한구성요소중심의정확한개념인식및중요성에대한공유확산이필요하다. 다양한의미로혼재되어사용되고있는인공지능플랫폼개념이고비용의투자가필요한인공지능플랫폼도입을검토하는기업이나기관들에게혼란을초래할수있기때문이다. 본고에서는다양한문헌들을참고하여구성요소관점에서인공지능플랫폼개념을정의한다. 또한, 국내외의인공지능플랫폼개발현황들을정의된개념을기반으로살펴보고, 인공지능플랫폼도입전략을수립하고자하는기업들의도입전검토사항과관련된가이드라인을제시한다. I. 서론 최근들어, 컴퓨팅하드웨어, 데이터및딥러닝을위시로한알고리즘의한계가순차적으로극복되면서인공지능분야는세번째의 붐 을맞고있다. 1) 2017년 10월 AI First 를기치로인공지능기술과서비스의전략적로드맵을공표한구글을비롯하여아마존, 애플, 페이스북등거대기업들의인공지능분야에서의리더십을잡기위한경쟁은나날이치열해지고있으며, 국내에서도이미 LG전자, 삼성전자, SK와같은대기업들을비롯하여많은기업들의인공지능분야에대한투자와관심이연일매체를통해보도되고있다 [1]. 이러한국내외기업들의공통적인화두는인공지능기술을집약하여생태계를확보하는기술적공간으로서의 플랫폼 이며, 인공지능산업분야에서의경쟁은 인공지능플랫폼경쟁 으로인식되고있는상황이다 [2],[3]. 글로벌분석기업 IDC 전망에따르면, * 본내용은박외진대표 ( 02-546-4958, jin@iacryl.com) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP의공식적인입장이아님을밝힙니다. 1) 과거인공지능분야의암흑기에대한논의는논쟁의여지가있으나, 본고에서는가장많은공감대를갖고있다고판단되는위키피디아의 AI의 2차례의암흑기 논의를참고하였다 (https://ko.wikipedia.org/wiki/ 인공지능 ). 2 www.iitp.kr
기획시리즈 인공지능 세계인지, 인공지능시스템시장규모는 2016년 80억달러에서 2020년 470억달러에이르는가파른성장세가전망되는만큼, 기존의파이프라인비즈니스모델의한계를극복하며, 가장빠른성장세로검증되고있는비즈니스전략으로서인공지능플랫폼분야의선점은많은기업들의관심사가아닐수없다 [4],[5]. 그러나인공지능플랫폼이라는개념은아직까지명확한정의가없이추상적으로사용되고있으며, 다양한보도매체와시장보고서들에서동일서비스, 제품들을언급할때도다양한용어를혼용함으로써대상기술들의동향및비교를파악함에있어여러가지혼선을낳고있는실정이다. 예를들어, 구글의오픈소스프레임워크전략의핵심인텐서플로우 (tensorflow) 의경우, 아마존의 AI 서비스스택에서는인공지능엔진으로명명되고있으며, 시장보고서에서는인공지능플랫폼으로명명되기도하고, 언론기사에서는단순한오픈소스소프트웨어로인식되기도하는모습을보여주고있다 ([ 그림 1] 참조 )[3],[6]. 본고의목적은인공지능플랫폼에대한다양한문헌들을참고하여구성요소들을파악하고, 이를기반으로인공지능플랫폼에대한광의의정의를제안한후, 해당정의를기준으로국내외의인공지능플랫폼과관련된다양한연구현황들을살펴보는것이다. 이러한논의과정을통해인공지능플랫폼도입을검토할때에각기업및기관의기술도입환경과인공지능기술을통해해결하고자하는비즈니스문제에적절한인공지능플랫폼의도입전략수립을위한가이드라인을제시하고자한다. 이를위해, 먼저 II장에서는인공지능플랫폼의정의에대한논의를진행하며, III장과 IV장에서는해당정의에기반하여국외및국내의인공지능플랫폼기술의동향을각각살펴본다. V장에서는정의및국내외동향들을기초로인공지능플랫폼도입을위한전략수립을위한가이드라인을제안하며, VI장에서본고의결론을제시한다. < 자료 > c Amazon [ 그림 1] 아마존 AI 의서비스스택 정보통신기술진흥센터 3
주간기술동향 2018. 10. 3. II. 인공지능플랫폼의개념 1. 플랫폼의전통적개념 플랫폼이라는용어는 기차 와같은이동수단을통한교역과유통을중계하는공간으로 16세기부터사용되어왔으며, 최근에는그의미가특정장치나시스템등에서이를구성하는기초가되는틀또는골격을지칭하는용어로 ICT 및제조등다양한분야에서사용되고있다 [7]. [ 표 1] 과같이, 플랫폼에대한논의는다양하게진행되고있으며, ICT 관점으로는 컴퓨터시스템의기본이되는특정프로세서모델과하나의컴퓨터시스템을바탕으로하는운영체제, 또는 어떤소프트웨어가제공하는환경 을의미한다는인식도공존하고있다 [8]. [ 표 1] 다양한플랫폼의개념 플랫폼의개념특징출처 기술을이용하여사람과조직, 자원을인터렉티브한생태계에연결하여가치창출및교환을매개하는비즈니스모델공급자와수요자등복수그룹이참여하여각그룹이얻고자하는가치를공정한거래를통해교환할수있도록구축된환경클라우드를중심으로정보, 서비스, 상품을주고받을수있는고도화된정보시스템 비즈니스모델로서설명함기술적플랫폼과경제적플랫폼으로구분함유기체로서고도화된생명체로인식함 [5] [9] [10] 2) 그러나이러한 ICT 기술공간으로서의플랫폼에대한인식과는별개로, 최근들어급격하게비즈니스전략으로서플랫폼에대한관심이더욱커지고있으며, 이는기존의질서를파괴하는혁신적공간으로서의가치를시장에증명한 4인방(Gang of Four) 인구글, 애플, 아마존, 페이스북의역할에기인한것이다 [9]. 이러한원인은 ➀ 4인방을비롯한우버, 에어비엔비등플랫폼을통해수익을확대하거나거대기업으로급성장하는현상이나타나고있으며, ➁ ICT 기술의진화로플랫폼구축및활용을수월하게할수있으며, ➂ 제품, 서비스의수명주기가단축됨에따라저비용요구와최단기간에새로운제품, 서비스를생산해야하는요구가증가하고있으며, 마지막으로는학문과산업영역의경계를무너뜨리는융복합화에대한요구가증가하면서융복합을효과적으로중계하기위한매개공간의필요성이절대적으로커졌기때문이다 [9]. 이러한플랫폼의역할은활용 2) 출처에서는 자가진화하는지성을지닌정보시스템으로서법인격을지닌인공생명체 로인공지성을정의하였으며, 논의의구조상 플랫폼 으로서인공지성의특징을강조했다고판단된다. 4 www.iitp.kr
기획시리즈 인공지능 < 자료 > 마셜 W. 밴멜스타인외 3 인, 플랫폼레볼루션 : 4 차산업혁명시대를지배할플랫폼비즈니스의모든것, 2017. 노규성, 플랫폼이란무엇인가, 2014. 4. 15. IIT Trade Focus, 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델, 2018. 1. [ 그림 2] 플랫폼의 3가지구성요소기업에게단기간에투자대비높은성과를제공할수있는 레버리지효과 를비롯하여비즈니스모델구축의기회등을제공할수있어야하며, 효과를달성하기위해서는관련기술들이유기적으로융합 구성되어있어야함은물론, 해당기술들을이용한목적달성을위한효과적인프로세스와 경험 3) 이동시에구현되어있어야한다. 이는플랫폼이부상된이유및활용을통한기업이얻는가치의측면에서설명되어질수있으며, 물리자원관리 ( 물리공간 ), 활용프로세스 ( 사용행위 ) 및논리자원관리 ( 논리공간 ) 의 3가지측면의플랫폼구성요소를인식하게한다 ([ 그림 2] 참조 ). 2. 구성요소에기반한인공지능플랫폼의정의 인공지능플랫폼은다양한관점에서인식및사용되고있으나, [ 그림 2] 의 3가지요소에대한고려가충분히이루어진정의는찾아보기어렵다. [ 표 2] 는대표적인인공지능플랫폼개념을 1절에서논의한플랫폼의 3가지구성요소관점으로해석한결과를정리한것이다. 본고에서는다음과같은관점에서인공지능플랫폼의정의를접근하고자한다. - 물리적관점 : 인공지능서비스를구축하기위해서는, 해당서비스의개발자원및배포자원 ( 서버 ) 들의통합적인관리 ( 버전관리, 형상관리 ) 와환경제공 ( 딥러닝개발환경 ), 그리고자원모니터링등의기능이제공되어야한다. 이러한기능들을물리적관점에서의플랫폼의구성요소로정의한다. 3) 본고에서의미하는경험은 2 가지측면을포함하는데첫번째는해당분야에서의다양한사업사례를통해구축된사업사례 (business case) 를체계화한경험 ( 예 ; pre-built in algorithm) 이며, 두번째는플랫폼사용자를위한최적의사용자경험 (user experience) 이다. 정보통신기술진흥센터 5
주간기술동향 2018. 10. 3. [ 표 2] 인공지능플랫폼의다양한개념 인공지능플랫폼의개념물리적관점활용프로세스논리적관점출처 자연어처리및이미지인식등의기술을통해관련서비스나제품을개발하기위한도구 ( 알고리즘, 라이브러리, 사용인터페이스 ) 인공지능서비스를가능하게하는여러기술요소를한곳에통합한뒤이를다양하게조합하여각산업영역에적용할수있도록구성된것 고려하지않음 사업사례경험고려를포함하지않음 논리자원중심의개념 [6] 고려하지않음 경험에기반한활용프로세스를플랫폼과분리함 논리자원중심의개념 [11] 기본도구 ( 자연어처리및기계학습 ), 적용서비스, 배포형태 (cloud and on-premises), 적용애플리케이션 ( 예측 / 챗봇 / 음성인식등 ) 과기타의구성요소로구성된것 고려됨 경험기반활용프로세스에대한고려가부족함 다양한논리자원들을고려하고있음 [12] 비즈니스문제를풀기위한지능애플리케이션을개발하기위한도구 (toolkit), 알고리즘및데이터의집합. 또한모델링을효율적으로진행하기위한워크플로우를구현한인터페이스를제공하는것 고려하지않음 워크플로우및 pre-built in algorithm 에대해고려하고있음 다양한논리자원들을고려하고있음 [13] - 활용프로세스적관점 : 인공지능서비스구축에필수적인기계학습과정은일반적으로 데이터준비 교육 ( 훈련 ) 데이터생성 기계학습모델생성및훈련 검증 과같은단계를거치게된다 [14]. 이러한각프로세스를효과적으로실행할수있는인터페이스의제공은기계학습에대한숙련도가낮은개발자들의서비스구축에대한진입장벽을낮추어플랫폼활용기회를높여줄수있다. 또한, 잘알려진오픈소스기반의딥러닝라이브러리들을추천및최신버전을관리하여제공하는기능은이러한프로세스의품질을높여주는필수요소이다. - 논리적관점 : 기계학습에사용되는다양한알고리즘들을내장하고있는기계학습프레임워크의준비는인공지능플랫폼의활용성과품질을높여주는중요한요소이다. 따라서, 인공지능플랫폼은다음과같이정의될수있다. 인공지능플랫폼은다양한사업영역의사용자가원하는인공지능서비스구축에활용될수있는다양한추상화수준의기계학습라이브러리 ( 또는인터페이스 ) 들을제공하며 ( 논리적관점 ), 해당라이브러리들을활용한효과적인서비스구축프로세스를인터렉티브하게실행할수있는기능 ( 활용프로세스관점 ) 및효과적인자원관리를통한데이터준비, 개발, 검증및배포를지원 ( 물리적관점 ) 하는관련소프트웨어, 라이브러리, 서비스인프라스트럭처의유기적집합이다. 3. 인공지능플랫폼의활용면에서의특성 인공지능플랫폼의정의에서는인공지능플랫폼의활용측면을위한다음과같은특성을포함하 고있다. 6 www.iitp.kr
기획시리즈 인공지능 - 다양한사업영역 : IBM, 마이크로소프트, 구글, 아마존등글로벌기업들이범용인공지능플랫폼개발을통해치열하게경쟁하며자사플랫폼제공기술과서비스들의품질을고도화하고있음에도불구하고, 이들범용플랫폼이갖는규모적특성, 도입비용등의문제와제공되는기술및서비스들의추상화수준에따른애플리케이션개발비용등의문제점들이예전부터꾸준히인지되어왔다 [14]. 인공지능산업계에서는이러한문제의식에대응하기위해금융 / 보험, 법률, 디자인, 제조, 교통, 의료, 세무 / 회계등다양한분야에특화된산업특화플랫폼의개발및발표가이루어지고있다. 이와는독립적으로, 각산업분야에서공통적으로요구되는서비스영역에의한플랫폼분류가이드라인도제시되고있으며, 챗봇, CRM, 마케팅, 결제, SEO(Search Engine Optimization), 텍스트분석 (text analytics) 등의영역들을포괄한다 [15]. 본고에서는이를각각 산업별분류 및 공통서비스별분류 로명명하기로한다. - 서비스인프라스트럭처 : 일반적으로인공지능플랫폼은설치형 (on-premise) 또는클라우드시스템을통한서비스제공형으로서비스인프라스트럭처가준비될수있으며, 각서비스인프라스트럭처는상황에따른장단점을갖는다. 또한, 서비스인프라스트럭처는각기업및기관의지능화대상이되는데이터의특성및보안에대한인식등에따라도입전략시에중요한판단기준이되고있다. III. 국외의인공지능플랫폼 최근수년동안, 해외의시장조사기관및웹진등에서는다양한인공지능플랫폼들을소개하는기사들을다수발표하고있다. PAT research는 15개의인공지능플랫폼들 ( 마이크로소프트의 Azure Machine Learning, 구글의 Cloud Prediction API와 Tensorflow, InfoSys의 Nia, Wipro의 HOLMES 등 ) 을구독자들의평점에기반하여선정하고, 개념과강점, 도입시의장점과한계, 사용성, 제공되는기술과성능등을비교해볼수있는웹사이트를운영하고있다 [17]. 60 Second Marketer의 CEO인 Jamie Turner 는 157개의인공지능플랫폼들을소셜미디어, 챗봇, CRM, 마케팅, SEO, 웹사이트디자인등 17개분야로분류하여소개하고있으며, Botify, 마이크로소프트의 Lui API( 이상챗봇 ), Emotient( 얼굴감성인식 ), IBM Watson( 범용인공지능플랫폼으로분류 ) 등을포함하고있다 [15]. 4) 또한, G2 Crowd에서는기계학습모델설계의용이성, 제공 4) [16] 에서는 Watson 이속한카테고리를 AI powered behavior analytics platform 이라고명명하고있으며, 고객경험 (human interaction) 과관련된일반적인문제를해결하는플랫폼으로분류하고있음 정보통신기술진흥센터 7
주간기술동향 2018. 10. 3. 되는기계학습라이브러리, 학습방법 (model training), 비전및자연어처리등 8개분야로 26개의인공지능플랫폼들을선정하여비교할수있는서비스를제공하고있다 [13]. Future plc에서운영하는 TechRadar 역시아마존의 Machine Learning, Diagflow(API AI에서명칭이변경됨 ), 마이크로소프트의 Azure Learning Studio, MonkeyLearn, IBM Watson을선정하여간략히소개하고있다 [19]. [ 표 3] 은공통적으로많이언급되고있는아마존, 구글, IBM, 마이크로소프트의인공지능플랫폼에대해서 2장에서제안한정의및특성에기반하여비교한결과를보여준다. [ 표 3] 과같이국외의인공지능플랫폼들은클라우드기반의서비스인프라스트럭처를갖고있는 [ 표 3] 국외인공지능플랫폼의비교 분류아마존구글 * IBM 마이크로소프트 개요 AWS 기반인공지능플랫폼으로정형데이터에강점을보임 가장최신의연구동향이반영된알고리즘을제공함 (Tensorfow 등 ) REST API 등의형식으로개발된인공지능서비스가고객제품에적용되는것을기본철학으로하는대표적인범용인공지능플랫폼임 고객의데이터에적용될수있는다양한특화알고리즘제공을기본철학으로함 활용프로세스지원 Amazon Machine Learning Console/ Command Line Interface Command line interface IBM 의다양한분석소프트웨어들을 API 형태로제공함 Azure Machine Learning Studio (Drag-and-Drop 방식을지원함 ) 라이브러리 ( 알고리즘 ) 지원 Regression/Binary classification/ Multiclass classification 등 Video analysis/ Image analysis/ Speech recognition/ Text analysis/ Machine translation 등 IBM s Data Science Experience Workbench platform 을통해다양한 API 들을제공함 Decision tree, Bayesian recommendation, Deep neural networks, regression clustering 데이터저장위치 AWS Google Cloud Storage IBM Bluemix AWS/Azure 기계학습알고리즘의자동추천 지원함지원함지원하지않음지원하지않음 서비스구축규모에대한고려사항 데이터분석, 모델구축 : 시간당과금 Prediction: 1,000 건및 10MB 메모리단위로과금정책을정의함 데이터분석, 모델구축 : 시간당과금 Prediction: 1,000 건및호출 API 에대해과금정책을정의함 서비스인스턴스 (20 개의기계학습모델운영 ) 개수당과금하며, 분석은시간당, 예측서비스는 1,000 건의배치당과금함 각도구들에대해평가버전을제공하며, 웹서비스배포를위한과금정책이정의되어있음 * 본고에서는인공지능플랫폼의정의에의해 Google Tensorflow 는 Google 인공지능플랫폼에서제공되는라이브러리로판단함 < 자료 > 각사의홈페이지참고 8 www.iitp.kr
기획시리즈 인공지능 형태가많으며, 물리적자원관리기능에대해서는클라우드상에준비되어있는해당서비스들과의연동을통해구현하고있다. 구축서비스규모에대한고려역시, 클라우드에서제공되는과금정책을기준으로고려되며, 제공되는라이브러리들은산업특화측면보다는공통서비스기술 ( 예 ; 자연어처리, 음성인식등 ) 에집중되어있는범용적모습을보여주고있다. IV. 국내의인공지능플랫폼 국내의인공지능플랫폼들은정부주도의 R&D 과제 ( 과학기술정보통신부의엑소브레인 (exobrain), 딥뷰 (deep view), 인공지능동반자개발, 산업통상자원부의산업특화개방형 AI 클라우드개발등 ) 에서개발된산출물들을참고하거나기술이전을통해본격적인구축이시작되었다. 최근 4차산업혁명에대한정부지원사업및조직들이설립되고국가차원의로드맵이수립되면서스타트업중심으로산업특화형플랫폼들을구축하는사례들이지속적으로증가하고있는추세이다. 솔트룩스는다년간개발한인공지능플랫폼인아담 (ADAMs) 을 2016년에공개하였으며, 엑소브레인사업참여경험및축적된데이터와사업경험을통해개발된다양한지식구축라이브러리들을제공하고있다 [21]. 아크릴은 2018년에인공지능플랫폼조나단 (Jonathan) 을발표하였으며, 물리적관점, 활용프로세스적관점및논리적관점의기술구성요소를갖추고있는인공지능플랫폼의사례를보여주고있다 [22]. 한편, 산업특화인공지능플랫폼들은스타트업들에의해활발하게추진되는모습을보이고있는데, 루닛은 2017년의료영상처리학회 (MICCAI) 가주최하는유방암병리진단을위한종양확산정도를예측하는대회인 TUPA2016 에서 3개평가분야에서모두 1위를기록하며선도기술력을입증하고있고, 뷰노는 2018년 5월에국내에서첫인공지능기반진단보고의료기기허가를식약처에서취득하였다 [23],[24]. 또한, 삼성SDS의분석플랫폼인 Brightics AI, LG CNS 의인공지능빅데이터플랫폼인 DAP, SK텔레콤의인공지능플랫폼 NUGU 등국내대기업들역시각사의사업특화영역에서다양한강점을제공하여추진사업에서의시너지를극대화하기위한연구개발노력을끊임없이추진하고있다. 이와같이국내의인공지능플랫폼은 ➀ 클라우드기반의플랫폼 (Brightics AI, DAP, NUGU), ➁ 산업특화플랫폼 ( 루닛, 뷰노 ), ➂ 공통서비스제공플랫폼 (ADAMs, 조나단 ) 등다양한형태로개발이진행되고있다. 이의도입을희망하는기업들은자사의비즈니스기회에맞는플랫폼선택을위한신중한검토가필요하다. 정보통신기술진흥센터 9
주간기술동향 2018. 10. 3. V. 인공지능플랫폼도입을위한전략 가트너는 2019년까지시장주도기업 (market-leading companies) 의 30% 가인공지능플랫폼서비스에의해수입이감소할것이라고예측하였는데, 이는인공지능플랫폼도입전략이인공지능기술을도입하고자하는기업입장에서매우중요함을추론하게한다 [16]. 자사의인공지능플랫폼인 Rage를설명하는리포트에서, 가트너는기업이해결하고자하는문제 (business opportunity), 문제해결을위한비즈니스프로세스변환 (business process transformation), 유사한문제해결기술의검색, 90일이내의문제해결가능성등을포함한 10개의질문들을인공지능플랫폼선택 (shopping for Enterprise AI) 문항으로제시하고있으며, 이는 Rage 플랫폼설계철학과깊은관계가있다 [22]. 2장 2절에서의인공지능플랫폼정의의관점에서, 가트너의 Rage 플랫폼은 ➀ 논리적관점과활용프로세스적관점이중점적으로구현되었으며, ➁ 공통서비스별분류에특화된플랫폼으로분류될수있으며, 이러한플랫폼의선택을위해, 본고에서는플랫폼도입을위한주요고려사항들에대해제안한다. 이는본고의인공지능플랫폼의정의와실제기업및기관들과다양한인공지능프로젝트들을진행하였던저자의경험적측면에기반한다. 인공지능플랫폼도입전략수립을위해서는인공지능플랫폼도입의필요성에대한다음과같은 6가지질문들 ( 데이터부문 2개, 서비스부문 2개, 엔지니어및조직부문각 1개 ) 에대해점검해보는것이필요하다. - ( 데이터 ) 지능화대상이되는데이터의특성 : 기업의인공지능기술도입필요성은보유하고있는경쟁력 ( 노하우 ) 을지능화하고자하는의지에서비롯되는경우가많으며, 일반적으로경쟁력은축적되어있는데이터에기반하고있다. 따라서, 지능화대상이되는데이터의특성에대해점검할필요가있으며, 이를위해 ➀ 변환과정을거쳐서지능구축을위한훈련데이터 (training data) 로효율적인변환이가능한지와 ➁ 보유데이터가충분치않아기업경험에기반한훈련데이터구축을새롭게수행할필요가있는지에대해확인해야한다. 또한, 훈련데이터준비또는신규로수집되는과정을지원해줄수있는도구, 프로세스및컨설팅수준등에대한검토를인공지능플랫폼도입시에는반드시수행해야한다. - ( 데이터 ) 인공지능서비스관련데이터의특성 : 인공지능서비스관련데이터 ( 훈련데이터및서비스실행과정에서수집및축적되는데이터 ) 는산업별특성및문화에따라인공지능기술을도입하고자하는기업및기관에서외부전송이어려운경우들이존재하는데, 이런경우는설치형 (on-premise) 인공지능플랫폼에대한검토가우선적으로이루어져야한다. 10 www.iitp.kr
기획시리즈 인공지능 - ( 서비스 ) 구축대상인공지능서비스의규모 : 인공지능서비스는기업내관련부서에서이용하기위해구축되는경우도있고, 불특정다수의사용자들을위해구축되는경우도있으며, 이에따라요구되는서버자원의규모가달라진다. 인공지능서비스개발및운영에필요한서버자원 (GPU, 메모리등 ) 의경우, 고가인경우가많으므로이러한자원의효과적인관리기능지원이인공지능플랫폼에서는어떻게이루어지고있는지확인해야한다. - ( 서비스 ) 구축대상인공지능서비스의특성 : 5) 의료, 금융, 법률등의산업분야에서는서비스특화지능 (service-defined intelligence) 을이미제공하는산업특화인공지능플랫폼들이다수존재한다. 그러나, 서비스특화지능을보유하고있지않은인공지능플랫폼인경우라도제공되는도구들을이용하여해당특화지능구축이가능할수있다. 예를들어, 보험상품을판매하는챗봇을구축하려는경우, 일반적인챗봇기술을제공하는플랫폼을도입하여개발을진행할수도있으며, 보험상품을위한전문챗봇기술을제공하는플랫폼도입도검토할수있는데, 이는서비스구축기간, 인력및비용등비즈니스환경요인들에의해영향을받게된다. - ( 엔지니어 ) 플랫폼도입기업 / 기관에서보유하고있는인공지능기술담당그룹의특성 : 플랫폼도입기업이보유하고있는인공지능기술그룹의기술숙련도, 담당업무의전문성 ( 기획, 개발등 ) 및기업의인공지능기술및서비스관련로드맵등에의해인공지능플랫폼들이제공하고있는서비스들을검토해야한다. 기술그룹의숙련도가낮고, 기획및관리영역경험과역량이높은그룹을보유하고있는경우에는활용프로세스적관점이잘지원되고, 제공되는라이브러리들의추상화수준및특성에대해더욱세심한검토가필요할것이다. - ( 조직 ) 인공지능서비스관련기술의내재화요구사항 : 만약플랫폼도입기업이구축대상인공지능서비스의개발및유지보수를내재화하여자체적으로실행하고자하는계획을수립하였다면, 도입플랫폼에서제공되는기술지원수준과라이센싱사항등의검토가매우중요하다. 대부분의상용인공지능플랫폼의경우, 추상화수준이높은서비스라이브러리들 ( 예 ; 자연어처리기술 ( 개체명인식 ), 감성인식, 주제분류, 문서요약등 ) 은훈련가능한수준의딥러닝코드를제공하는경우도있으나, 구축된심층신경망 (deep neural net) 의내부구조는공개하지않는경우가있기때문이다 ( 예 ; IBM 의 Watson NLU 등 ). 5) 본고에서는플랫폼도입을통해구축되는지능은 ➀ 플랫폼에서이미구축한지능인기구축지능 (built-in intelligence), ➁ 플랫폼제공서비스, 도구들을이용하여비즈니스기회에맞게신규로구축하는서비스특화지능 (service-defined intelligence), ➂ 서비스대상사용자들의경험및지식을운영중수집하여구축하는개인화지능 (personalized intelligence) 으로분류되어구축된다고전제한다. 정보통신기술진흥센터 11
주간기술동향 2018. 10. 3. VI. 결론 가트너는 2019년까지스타트업들이경쟁력있는비즈니스솔루션 (disruptive business solution) 으로아마존, 구글, IBM, 마이크로소프트를추월할수있으며, 2020년까지 20% 의기업들이인공지능개발과정을모니터하는인력들을전담배치시킬것이라고예측하였다 [22]. 이러한가트너의예측은 2가지측면에서주목할만한데, 첫번째는치열한인공지능기술시장을이끌어나가는주체로서기민한움직임과독창적이고폭발적인개발력을가진소규모스타트업들의역할에대한기대감이며, 두번째는이러한시장추월구도및많은기업들의인공지능기술도입행위에서플랫폼에대한중요성인식이자연스럽게이루어질것이라는예측의측면이다. 클라우드중심의범용성과산업특화영역에서글로벌기술리더십을갖고있는국외인공지능플랫폼업체들에대항하여경쟁력과차별성을갖기위해서는국내에서도인공지능플랫폼에대한구성요소중심의정확한개념인식및중요성에대한공유확산이필요하다. 아울러, 이러한인식하에 4차산업혁명시대의핵심동력원인인공지능플랫폼에대한관심과투자가이루어져할것이다. [ ] [1] 디지털타임즈, AI플랫폼 개방세확산 통신, 전자, 포털, 우군확보경쟁가열, 2018. 1. 28. [2] KOTRA 해외시장뉴스, AI플랫폼, IT업계의나아갈길, 2017. 10. 17. [3] Vertical Platform, 다양한방식의 AI 플랫폼제공방안등장, 2017. 1. 17. [4] IIT Trade Focus, 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델, 2018. 1. [5] 마셜 W. 밴멜스타인외 3인, 플랫폼레볼루션 : 4차산업혁명시대를지배할플랫폼비즈니스의모든것, 부키 ( 주 ), 2017. [6] 아이뉴스24, [e돋보기] 인공지능플랫폼, 2017. 3. 4. [7] 네이버지식백과 [8] 최상복, 산업안전대사전, 골드, 2004. 5. [9] 노규성, 플랫폼이란무엇인가, 커뮤니케이션북스 ( 주 ), 2014. 4. 15. [10] 유기운외 2인, 2050 미래사회보고서, 라온북, 2017. [11] 유태준, AI 서비스가시작되는 AI 플랫폼에주목하라, 통계청통계의창, 2017 Winter. [12] Marketsandmarkets, Artificial Intelligence Platform Market by Component(Tools, Services), Deployment Mode(Cloud, On-Premises), Application(Forecasts & Prescriptive Models, Chatbots, Speech Recognition, Text Recognition), End-User, and Region Global Forecast to 2022, 2017. 11. [13] G2 Crowd, Best AI Platforms Software, 2018. 7. 15 [14] 산업통상자원부, 제9차산업핵심기술개발사업 RFP, 빅데이터기반 AI의산업특화활용을위한개발형 AI 클 12 www.iitp.kr
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