주간기술동향 2014. 9. 3. 인공지능 시장 경쟁, 딥러닝으로 재점화 * 1. 브라질 월드컵의 인공지능 스타 코타나 마이크로소프트, 코타나 통해 브라질 월드컵 주요 승패 및 우승팀 정확히 예측 MS 는 월드컵 개막 이전에 각 출전팀의 과거 승패 전적과 국제전 경험, 홈그라운드 이 점, 지역적 접근성, 날씨, 잔디상태, 스포츠 도박시장정보 등을 고려하여 16 강전의 승 자를 예상 윈도폰 8.1 버전에 탑재된 가상 개인 비서 코타나(Cortana) 는 예측 모델을 기반으로 우승 예상팀을 공개하였고, 결승전까지 15 개 경기 결과예측에 적중(3~4 위전 제외) 코타나는 음성인식 기술과 검색엔진 빙 을 통해 사용자가 원하는 답변을 찾아주는 가 상 개인 비서(Vitual Personal Assistants: VPA) 서비스 (음성 인식) 코타나의 언어 해석은 디바이스와 클라우드 병행 처리를 통해 실행 - 사용자가 코타나에게 말을 걸면 먼저 디바이스 내에서 명령을 해석하며, 단어를 이해 하지 못할 경우 클라우드 서비스 애져(Azure) 에 접속 (정보 제공) 코타나의 두뇌에 해당하는 빙(Bing) 이 실시간으로 정보를 스트리밍하고, 효과적인 판단을 내려 반응하기 위한 메인 컴퓨팅 플랫폼을 구성 <자료>: Microsoft-News.com 등 재구성, 2014. 7. 7. (그림 1) 빙의 데이터 분석 예측 시스템에 따른 월드컵 경기 결과와 코타나의 답변 * 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀( 042-612-3146, valuability@iitp.kr)으로 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP 의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. 40
적용 기술 활용 자원 음성인식, 시맨틱/자연어 처리, 인간&기계 간 대화 모델링, 구어체(대화형 언어) 생성 기술 빙(웹 검색), MS 음성인식(자연어:문자, 전화, 음성 등) 알고리즘, 데이터 <자료>: Microsoft-News.com 등 재구성, 2014.4.4.&4. 18. (그림 2) MS 가상개인서비스 코타나 기술 개요 및 실행 예시 - 코타나는 기본적으로 마이크로소프트 검색엔진 빙을 데이터베이스로 활용하며, 사용 자의 개인적 관심과 취향, 주변상황 등을 인지하여 다양한 카테고리 정보 중에서 가 장 유용할 것으로 판단되는 뉴스나 정보를 제공 - 예를 들어, 사용자가 건강ㆍ스포츠ㆍ기술ㆍ헤드라인 뉴스 등 흥미있는 분야와 즐겨 찾는 인근 장소를 초기에 설정하면, 이후 코타나가 빙의 정보와 윈도폰 센서의 정보 를 이용해 사용자의 취향과 현재 위치를 고려하여 답변 2. 인공지능 주요 기술과 시장 전망 인공지능 은 생각ㆍ학습ㆍ판단하는 활동이 가능한 컴퓨터 시스템을 통칭하는 용어, 스 마트 머신 은 인공지능 기술을 기반으로 기능하는 기계 (인공지능) 인공지능의 의미는 현재 시점의 인간의 정보처리 능력과 기술의 발전에 비 례하여 진화 정보통신기술진흥센터 41
주간기술동향 2014. 9. 3. - 예를 들어, 용어가 처음 제기된 1956 년에는 글자 판독 만으로도 인공지능 기술이라 일컬었으나, 현재에는 음성과 영상 등 방대한 양의 정보를 수집하여 분석, 상황을 인 식하고, 문제를 규명, 그에 적합한 해결방안을 제시 또는 수행하는 등의 능력을 기대 (스마트 머신) 시장조사기관 가트너는 최근 기계는 할 수 없고 사람만이 할 수 있다고 생각하는 일을 수행 하고, 더 나아가 사람 또는 기계가 할 수 없다고 생각하는 일을 수행할 수 있도록 만든 기계 를 스마트 머신 이라고 정의 - 스마트 머신은 유형에 따라 자동화된 차량 Movers, 정보기반 helper Sages, 기계 중심 helper Doers 로 분류 - 가상개인비서, 자율주행차 이외에 대량의 데이터 속에서 사람의 음성, 행동 등을 감지ㆍ식별하는 인지컴퓨팅, 인지상황을 스스로 판단하여 적합한 명령 하달과 수행 을 위한 기계 학습법 딥러닝 등이 인공지능 시장을 이끄는 유망 기술이 될 전망 <자료>: 가트너(2014.7) Hype Cycle for Smart Machines, 2014 재구성 (그림 3) 스마트 머신 주요 기술의 하이프 사이클 2012 년 세계 음성인식 분야 시장규모 530 억 달러, 2017 년까지 연평균 16.2%씩 성 장하여 1,130 억 달러에 이를 것으로 전망 음성인식은 웨어러블 기기와 사물인터넷을 제어할 입력 시스템으로서 가장 먼저 성숙 될 시장이며, 현재 가장 대표적인 음성인식 기술 적용 분야는 모바일 가상개인비서 서 비스이고 음성인식 기술 도입 속도가 가장 빠른 분야는 자동차 BCC 리서치(2013.1.)는 음성인식 기술 적용 시장을 기업ㆍ소비자ㆍ헬스케어 분야로 구분하여 2017 년까지 각각 422 억 달러(2012~17 년 CAGR 15.9%), 651 억 달러 (17.2%), 59 억 달러(9.4%)의 시장규모를 형성할 것으로 전망 42
KISTI(2012.9.)는 음성인식 세계 시장이 2015 년까지 연평균 8.8% 성장하여 584 억 달러에 이르며, 국내 시장 규모는 6,200 억 원으로 성장할 것으로 예상 2025 년까지 지식활동의 자동화 와 자율주행 차량 의 시장 파급 효과는 연간 5.4 조 ~8.6 조 달러 예상 (지식활동의 자동화) 2025 년까지 시리ㆍ나우ㆍ코타나 등 스마트폰용 가상개인비서 사용자는 11 억 명에 이르고, 시장 파급효과는 연간 5.2 조~6.7 조 달러에 달할 전망 (자율주행 차량) 동 기간 구글의 무인자동차와 같은 자율주행 승용차 및 트럭 은 약 10 억대가 될 것이며, 연간 0.2 조~1.9 조 달러의 파급효과를 창출할 전망 활용 가능한 데이터가 양적ㆍ질적으로 팽창(위치ㆍ실시간ㆍ개인정보ㆍ성향ㆍ결제 정보 등)함에 따라 인공지능 기술이 전 산업으로 확대 적용될 것이라는 분석 - (의료) 응급상황 시 가장 효과적인 치료법 및 부작용 등의 빠른 점검과 의사 결정, (금융) 상품 및 투자 컨설팅과 자산관리, (교통) 신호 관제 및 자동 운행, (기타) 분위 기 인식을 통한 사회적 기능 수행, 고객 맞춤서비스 지원 등 다양한 분야활용 가능 <자료>: MGI( 13.5., http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/disruptive_technologies) 재구성 (그림 4) 지식활동의 자동화 와 자율주행 차량 의 요소기술 및 핵심 애플리케이션 전망 인지컴퓨팅(Cognizant Computing) 분야, 모바일 애플리케이션 중심의 성장 기대 인지컴퓨팅은 방대한 양의 수집된 데이터 속에서 사람의 음성, 행동 등 분석 대상이 되 는 특정 데이터를 감지ㆍ식별해내는 기술 현재 대표적인 서비스로 스마트폰을 통한 알림ㆍ요금 청구ㆍ건강 모니터링 및 관리ㆍ 문맥 광고 등을 제공하고 있으며, 향후 기계 학습을 통한 진화를 거쳐 고도의 지능을 갖춘 모바일앱 서비스로 진화할 것으로 예상(가트너, 2014.7.) 정보통신기술진흥센터 43
주간기술동향 2014. 9. 3. 딥러닝은 2012 년 구글의 고양이 얼굴인식 프로젝트 시연 이후 급부상, 인공지능을 고 도화시키고 관련 비즈니스를 활성화시켜 줄 핵심 기술로 평가 1980 년대에 처음 제안된 딥러닝은 오랜 기간 부침과 진화를 거듭한 끝에 음성 및 영 상인식ㆍ인지 컴퓨팅 등 고도의 인공지능 구현에 적합한 기계 학습 방법으로 재조명 - 딥러닝은 2013 년 MIT 선정 10 대 혁신 기술 선정, 가트너의 2014 세계 IT 시장 10 대 주요 예측 등을 통해 방대한 양의 데이터 처리에 크게 기여할 기술로 평가 - ETRI 또한 2014 년 기술ㆍ인문ㆍ사회 관점의 미래 변화를 주도할 핵심견인기술 분 야의 하나로 딥러닝 알고리즘 을 선정 <자료>: wikitree( 14.1.26, http://theanalyticsstore.com/deep-learning 재인용) (그림 5) 심층 신경망(DNN) 기반 딥러닝 을 이용한 기계 학습 수행의 예 딥러닝은 인간과 유사한 심층 신경망(Deep Neural Networks: DNN) 정보처리 알고리 즘을 활용하여 데이터 분류의 정확도가 높으며, 사람처럼 배우고 추론하면서 스스로 지 능을 발전시켜 나가는 자율적(unsupervised) 학습 방식으로 진화 최근 3 년 간 검색어 딥러닝(Deep Learning) 에 대한 관심도는 영국ㆍ미국을 비롯하 여 최근 중국ㆍ일본ㆍ인도에서 급상승 중 - 검색어 인공지능(Artificial Intelligence) 에 대한 관심도가 낮아지고 있는(88 54) 한편, 기계학습(Machine Learning) 과 딥러닝 에 대한 관심도는 각각 33 58, 4 14 로 상승세 44
3. 글로벌 ICT 업체의 딥러닝 연구 현황 (구글 인공지능 맨해튼 프로젝트 ) 2013 년 시작한 프로젝트에 크고 작은 실리콘밸리 ICT 기업들을 참여시키며 인공지능 연구 분야 최일선 그룹 형성 2014 년 6 월까지 10 여개의 인공지능 관련 기업이 직간접적으로 구글의 프로젝트에 참여, 벤처기업까지 모두 50 여개 업체가 인공지능 맨해튼 프로젝트에 들어온 상태 2014 유럽 데이터센터 회의에서 구글 데이터센터의 부회장 조 카바(Joe Kava)는 딥 러닝 체계를 활용해서 구글 내 데이터센터의 온도를 조절 관리한 운용 결과를 발표 - 수천m2에 이르는 데이터센터 공간 전체를 대상으로 딥러닝 체계(자체 판단, 명령, 실 행)를 1 년간 운영한 결과, 99.6%의 정확도로 데이터센터의 온도조절이 가능 (IBM 왓슨그룹 ) 고성능 컴퓨팅, 자연어 분석 및 질의응답에 특화 미국 퀴즈쇼 제퍼디쇼 에서 우승을 차지한 슈퍼컴퓨터 왓슨 은 가트너가 정의한 스마 트 머신의 유형 중 의사 결정을 돕는 sage 의 대표적인 예로, 금융(개인 대출 상담, 투 자 종목 자문)과 의료(종양학자의 암 연구 조수) 분야에서 활약 2014 년 1 월 뉴욕에 2 천여 명으로 구성된 왓슨그룹 을 신설, 10 억 달러를 투자하여 클라우드 기반의 인지 혁신 연구와 함께 인공지능 생태계 조성 작업을 본격화 (MS AI 프로젝트 아담 ) 시각적 정보를 활용해 어떠한 사물도 인식할 수 있도록 하는 영상 인식 인공지능 프로젝트 MS 는 심층 신경망 기술을 활용하여 애완견을 스마트폰 카메라로 촬영한 후 견종을 알아낼 수 있는지 시험하는 아담 프로젝트 데모 행사 시연(2014.7.14.) - 서로 다른 종류의 애완견을 현장에서 촬영한 후 코타나 를 통해 어떤 견종인지 음성 으로 물어보면 실시간으로 견종을 알아내 스마트폰 문자로 공지 수십조의 신경망으로 이루어진 인간의 뇌를 벤치마킹해서 뉴런 네트워크를 구축하고, 스스로 학습할 수 있도록 하는 것이 프로젝트의 목표 - 카메라로 촬영한 식품의 영양 성분을 분석하거나 숲에서 처음 본 식물의 유해성 여 부를 판단해주며, 부상 및 피부 질환 이미지를 바탕으로 진료를 돕고, 맹인에게 주변 풍경을 설명해주는 등 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 기대 정보통신기술진흥센터 45
주간기술동향 2014. 9. 3. (페이스북) 인공지능 연구그룹 구성, 얼굴 인식 프로그램 발표 2013년 12월 딥러닝 분야의 선구자인 얀 리쿤뉴욕대 교수를 영입해 연구그룹 개설 2014 년 3 월 딥러닝 기술을 활용한 얼굴 인식 프로그램 딥 페이스 를 발표 - 사람의 측면 얼굴 이미지도 인식할 수 있도록 하는 것이 목표, 이미지를 3D 화한 뒤 딥러닝 인공지능 시스템을 통해 얼굴 이미지를 분석 - 페이스북에 업로드 된 사진 440 만점 중 4,030 명의 얼굴 옆 모습만 보고 정면 얼굴 까지 추정, 현재까지 인식률 97.25%(인간의 인식률 97.53%) (바이두) 구글 따라잡기, 실리콘밸리에 딥러닝 연구소 설립 후 연구 촉진 세계 2 위 검색엔진 업체 바이두는 북경과 미국 산호세 및 캘리포니아 쿠퍼티노에 연 구소를 설립하여 음성인식과 증강현실 등의 인공지능 첨단 연구에 박차 - 5 월, 실리콘밸리 지역에 3 억 달러(약 3,066 억 원)를 투자해 연구원 200 명을 수용 할 수 있는 대규모 R&D 센터를 조성, 구글의 딥러닝 프로젝트를 시작한 Andrew Ng 스탠포드대 교수를 영입하여 북경과 실리콘밸리 딥러닝 연구소 총책임자로 임명 <자료>: IBM, MIT Technology Review 재구성 2014. 3. 17. (그림 6) IBM 의 왓슨 생태계와 페이스북의 딥 페이스 4. 맺음말 최근의 인공지능 서비스는 빅데이터 기반의 기계 학습과 실시간 분석 기술을 바탕으로 사용자에게 제공하고자 하는 효용을 구체화한 사례 (MS 의 코타나) 사용자와 관련한 데이터를 수집ㆍ분석하여 필요로 하는 것을 예측하고, 이를 요청하기에 앞서 제공할 수 있는 비서 역할을 수행하는 것이 목적 46
(구글의 무인자동차) 궁극적으로 부족한 주차 공간을 효율적으로 관리하고 불필요한 자동차 주행을 최소화한다는 목표를 가지고 기획, 실시간 데이터 분석 기반의 음성 및 영상 인식 기술 등을 통해 하나의 인공지능 서비스로 구현 우리나라는 인공지능 분야의 기술 연구 및 지원, 서비스 시장 개척에 대한 관심이 상대 적으로 저조 (미국) 10 년간 30 억 달러를 투자하는 BRAIN Initiative 외에도 국방고등연구계획국 (DARPA)의 시냅스(Systems of Neuromorphic Adaptive Scalable Electronic: SyNAPSE) 프로젝트, 과학재단 등을 통해 인공지능 연구를 지원 - SyNAPSE 는 인간의 뇌를 모방하는 인지 컴퓨팅 아키텍처를 만들기 위한 프로젝트 로 현재 IBM 과 HP 등이 참여, 자사의 연구진 외에 스탠포드, 코넬, 콜롬비아, UC 어바인, 미시간, 보스톤 대학 등 다양한 대학 및 연구소와 협업 중 - 미국 과학재단은 2013 년부터 MIT, 하버드, 코넬 대학이 구성한 새로운 연구 센터인 두뇌, 마음, 기계 센터 를 지원 중 (유럽) 인간 두뇌의 인지 형태 기반의 지식 처리를 위한 Human Brain 프로젝트를 EU 6 대 미래 유망 기술 중 하나로 선정, 10 억 유로를 투입하여 10 년간 추진예정 - Human Brain 프로젝트에서는 인간의 인지 형태를 프로그램화시켜 향후 인간의 지식 처리 형태를 가진 인공지능 개발 예정, 인간 뇌의 작동방식에 대한 정확한 이해, 활 용을 통해 컴퓨팅 아키텍처, 신경과학, 의학 분야 등에 적용 예정 (국내) 기업 단위의 음성인식 서비스 정교화에 집중, 딥러닝 방식은 테스트 단계 - (음성인식) 삼성전자와 LG 전자의 스마트폰앱인 S 보이스 와 Q 보이스 가 대표적, 삼성전자는 국가별로 사투리, 축약어 포함 매주 수천 개 문장을 테스트하며 DB 를 확보하는 한편 잡음 발생 환경에서 음성인식 성능을 유지할 수 있는 기술을 개발 중 이며, LG 전자는 베르니케 란 독자 개발 음성인식 엔진을 활용하여 단순한 단답형 대화가 가능하며, 향후 미리 일정을 알려주고 약속 장소를 예약하는 지능형 비서 로 발전시킬 계획 (조선비즈, 2014. 7. 11.) - (영상ㆍ이미지 인식) 딥러닝 기반 이미지 인식 기술을 개발한 클디 는 기계가 이미 지를 인식하는 속도 및 성능을 개선하는 것이 목표 이며, 네이버는 아직 테스트 단계 이나 뉴스 요약 및 이미지 분석에 딥러닝 알고리즘을 적용한 것으로 보도 정보통신기술진흥센터 47
주간기술동향 2014. 9. 3. 기술 발전의 중심축이 하드웨어와 정보통신망에서 감성과 지능을 갖춘 소프트웨어ㆍ알 고리즘 및 빅데이터 처리로 이동함에 따라 데이터 확보, 분석 기술 강화, 비즈니 스 모델 개발 계획 수립이 필요 (데이터 베이스) 인공지능 시대에 적합한 첨단 기기, 센서를 제조하는 것은 물론 인공 지능 서비스를 개발함에 있어 거대 데이터 자원 확보(예; 구글 등 글로벌 업체와의 전 략적 제휴, 공공데이터 포털(www.data.go.kr) 활용 등)가 가장 중요 (분석 기술) 딥러닝은 현존 이미지 인식 기술 중 가장 정확도가 높은 방식이나, 의미있 는 수준의 정확도에 이르기까지 대형 데이터 베이스에 대한 고도의 연산능력이 요구된 다는 점에서 진입장벽이 높은 편, 정부 차원의 전문가 양성 및 지원이 필요 (비즈니스 모델) 인공지능 관련 비즈니스는 개인정보를 포함한 심층 데이터 수집ㆍ분 석에 기반 한 만큼 인간에게 도움이 되는 서비스를 제공한다는 인문학적 목표 설정 및 기술에 대한 충분한 안전성 점검 여부가 시장 공략의 핵심요소로 작용할 것 48