[아이티데일리] 본지 컴퓨터월드/아이티데일리가 지난달 29일 ‘2021 AI&빅데이터 웨비나’를 온라인으로 개최했다. 이번 웨비나는 ‘구축사례를 통해 본 AI&빅데이터의 현주소’라는 주제로, 구체적인 사례를 통해 산업계의 디지털 혁신(Digital Transformation)을 이끌고 있는 AI와 빅데이터 기술의 트렌드를 살펴보는 자리로 마련됐다.

이미 많은 기업들이 AI‧빅데이터 활용의 필요성을 인지하고 있지만, 구체적으로 어떤 투자를 수행해야 하는지 몰라 어려움을 겪는 경우가 많다. 이번 웨비나에서는 학계‧산업계 전문가들의 발표를 통해 기업들이 고민하고 있는 AI‧빅데이터 활용 전략을 제시하고, 최선의 방법론을 마련하기 위해 어떤 요소들을 고려해야 하는지 확인할 수 있도록 했다.

‘2021 AI&빅데이터 웨비나’는 연세대학교 조성배 교수의 키노트를 시작으로 데이터솔루션, 메타빌드, 비투엔 등 국내 AI‧빅데이터 전문기업들이 참가해 관련 업계의 최신 트렌드와 기술 동향을 공유했다. 각 세션의 주요 내용을 정리했다.

빅데이터와 인공지능의 융합을 통한 가치창출

두 번째 세션은 정성원 데이타솔루션 빅데이터 러닝센터 총괄상무가 ‘빅데이터와 인공지능의 융합을 통한 가치창출’이라는 주제로 발표했다.

먼저 정성원 상무는 AI는 성능에 따라 크게 세 가지로 분류할 수 있다고 설명했다. 오늘날의 AI는 제한된 범위에서 인간의 역할을 보조하고 있는 약 AI(Artificial Narrow Intelligence)에 불과하다. 컴퓨터를 활용한 산술연산이나 정보 검색을 통한 퀴즈 풀이, 음성 인식, 상품 추천, 자율주행 등 대다수의 AI 기술은 약 AI 수준에 머물러있다. 향후 2040년에는 인간의 지능 수준을 거의 동등하게 재현할 수 있는 강 AI(Artificial General Intelligence)가 출현할 것으로 예상된다. 알파고 제로(AlphaGo Zero)의 경우 약 AI와 강 AI 사이에 위치하고 있다. 앞으로 2060년에 이르면 인간의 지능을 최소 1,000배 이상 앞지르는 슈퍼 AI(Artificial Super Intelligence)가 등장할 것이다.

AI에 대한 전 세계적 관심이 크게 증가하면서 AI의 발전 속도는 기하급수적으로 가속화되고 있다. 실제로 유관 기술이라고 할 수 있는 빅데이터나 머신러닝에 비해, AI에 대한 관심은 2016년까지 지극히 낮은 수준에 머물러있었다. 하지만 2016년 3월, 전 세계적으로 가장 유명한 AI인 알파고가 이세돌을 무너트리자 AI는 빅데이터와 머신러닝을 누르고 가장 큰 관심사로 떠올랐다. 국내에서는 최근 몇 년 사이에 서울대, 연세대, 고려대, 카이스트, 포스텍 등 주요 대학교가 AI 관련 학과나 대학원, 위원회 등을 신설하는 등 높은 관심을 보이고 있다.

AI 기술 중 산업계에서 가장 먼저 도입되기 시작한 것은 단연 챗봇(Chatbot)이다. 오늘날 인터넷 상에서 고객에게 비대면으로 상품을 소개하거나 상담 서비스를 제공하는 챗봇을 쉽게 찾아볼 수 있다. 처음에 검색 기반의 질의응답 수준에 머물러있던 챗봇은 고객과의 소통을 강화하고 성향을 파악해 맞춤형 상품을 추천할 수 있는 수준까지 진화했다. 챗봇을 처음으로 유통업계에 적용한 것은 일본의 의류 유통업체인 유니클로로, 2017년 구글의 ‘api.ai’라는 애플리케이션을 바탕으로 대고객 서비스를 제공하는 챗봇 ‘유니클로 IQ’를 개발했다. 고객이 챗봇 서비스에 원하는 코디나 패션 트렌드를 입력하면 그에 맞는 상품들을 검색해 장바구니에 담고 구매 화면까지 원스톱으로 연결한다.

챗봇에서 한 걸음 더 나아가면 채팅이 아닌 음성으로 AI와 소통하는 서비스가 출현한다. 음성인식 기반의 AI 서비스로 대표적인 것이 바로 AI 스피커다. 아마존이 처음으로 ‘에코’를 출시한 이후 구글은 ‘구글 홈’을 출시하며 이에 맞섰다. 국내에서는 SKT ‘누구’, KT ‘기가지니’, 네이버 ‘웨이브’ 등이 출시됐다.

흥미로운 점은 AI 스피커 중 가장 자연스러운 대화가 가능하다는 ‘구글 홈’이 아마존 ‘에코’보다 시장 점유율이 훨씬 낮다는 점이다. 2018년 기준 ‘구글 홈’의 점유율은 30% 정도에 머물러있지만, 아마존 ‘에코’는 66%로 두 배 이상을 기록했다.

이는 고객들이 AI 스피커에 가장 기대하는 것이 자연스러운 대화 성능이 아니며, 대화 이후에 이어지는 서비스라는 것을 의미한다. 아마존은 전 세계에서 가장 큰 이커머스 플랫폼을 운영하면서 사용자에게 최적화된 알고리즘 기반 추천 시스템 ‘A9’를 갖추고 있다. ‘A9’는 2.1억 명에 달하는 아마존 고객들의 구매내역과 결제정보, 뛰어난 머신러닝 응용 알고리즘을 바탕으로 고객에게 최적의 상품과 서비스를 제공할 수 있었다.

AI 기반의 추천 서비스는 이제 한계가 없을 정도로 다양한 분야에서 활용되고 있다. ‘인터레스트 위젯(Interest Widget)’은 스마트폰으로 쇼핑몰을 살펴보고 있는 고객의 움직임을 감지해 관련 상품을 표시하거나 개인화된 제품 목록을 보여주는 서비스다. 상품 구매 가능성이 높다고 판단되거나 망설임이 감지되면 관련된 쿠폰을 제시해 구매를 유도하기도 한다. 해당 서비스는 머신러닝 엔진인 ‘이모션 I/O(Emotion I/O)’가 사용자의 시선이나 표정을 추적해, 지금 살펴보고 있는 상품을 살 의지가 어느 정도인지를 확인할 수도 있다. 실제로 ‘인터레스트 위젯’을 적용한 쇼핑몰은 상품 구매 전환율이 10% 이상 개선된 바 있다.

정성원 상무는 “다양한 분야의 AI 활용 사례를 살펴본 결과, AI가 발전하려면 꼭 필요한 3대 요소가 있다는 것을 확인했다”며, “첫 번째는 AI의 재료가 되는 학습용 데이터, 두 번째는 뛰어난 성능을 발휘하기 위한 학습 알고리즘이다. 마지막으로 가장 중요한 것은 방대한 데이터와 복잡한 알고리즘을 감당할 수 있을 만큼 빠른 처리 역량 갖춘 고성능 컴퓨터”라고 강조했다.

정성원 상무는 뛰어난 컴퓨팅 성능이 확보되지 않으면 AI 프로젝트에 소요되는 시간과 비용이 크게 늘어날 수 있다고 설명하며, AI 프로젝트에 최적화된 기능을 갖춘 델테크놀로지스의 서버 솔루션 ‘파워에지(PowerEdge)’를 소개했다. AI 학습 성능에 GPU의 중요성이 높아지고 있는 가운데, ‘파워에지’ 서버는 높은 I/O 처리량과 동일한 상면 내에 다수의 GPU를 설치할 수 있다는 장점으로 AI 프로젝트에 최적화된 성능을 갖췄다.

또한 정성원 상무는 대다수의 머신러닝 프로젝트가 클라우드 기반으로 추진되고 있다는 점을 지적하며, 클라우드 환경에 최적화된 델테크놀로지스의 ‘레디 솔루션 포 AI(Ready Solution for AI)’이 효과적인 해결방안이 될 수 있다고 설명했다. ‘레디 솔루션 포 AI’는 엔비디아 GPU 기반의 딥러닝 클러스터 관리 및 모델링 프레임워크를 포함하고 있으며, 간소화된 AI 검증 솔루션과 고성능 컴퓨팅(HPC) 성능을 제공한다.

정성원 상무는 “공급이 소비를 추월한 오늘날, 고객들은 자신에게 맞춰 개인화되고 지능화된 상품을 추천받기를 원한다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 데이터를 효과적으로 분석 및 활용할 수 있는 데이터 과학자와 솔루션이 갖춰져야 한다”며, “국내는 아직 데이터의 활용 능력이 글로벌 기업에 비해 크게 부족하다. 기업에서는 현재 보유하고 있는 데이터가 많든 적든 간에 발빠르게 데이터 활용 프로젝트를 시작해 관련 역량을 강화할 필요가 있다”고 강조했다.