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1.왜 5차산업 혁명인가어느 덧 포스트코로나 시대를 준비해야 하는 국면이 다가오고 있다. 그런데 다가오는 미래는 5차산업혁명으로 진행되어야 하고 AI는 이 5차산업혁명을 위해 혁신적으로 개발되어야 한다. 4차산업혁명이 시작된지 얼마나 되었다고 또 5차산업혁명인가. 사실 5차산업혁명이라고 부르지 않아도 된다. 그러나 진정 포스트코로나 시대로 가기 위해서는, 4차산업혁명의 연장이나 가속적 성장이 아니라 4차산업혁명을 넘어서는 심층적 혁신이 필요하다는 뜻이다.언제부터인가 산업혁명을 1차에서 4차까지 구분하는 것이 시대의 통념이 되었지만, 사실 1차에서 4차산업혁명까지 그 기저에 있어서는 전혀 변화가 없다고 해도 과언이 아니다. 4차산업혁명이란 메가트렌드에 가려진 경제구조를 잘 살펴보면, 1차에서 4차까지 그 변혁을 관통하며 오히려 강화된 상태로 자리잡고 있는 경제구조가 발견되기 때문이다. 바로 선형경제(Linear Economy)이다. 근대 산업혁명 이후 오늘날에 이르기까지의 경제는 사실상 선형경제라는 점에서 혁신도 혁명도 없다. 다만 선형경제를 성장시키는 기술이 더욱 고효율화되고 지능화되고 있을 뿐이다. 2. 4차산업혁명: 스마트선
한양대 AI솔루션센터는 기업들에 맞춤형 인공지능(AI) 기술을 제공하는 국내 최초의 전문 AI연구소다. 2019년 10월 문을 연 이래로 중소중견기업 대상 인공지능기반 산업제조지능화 협력과제 수행 경험을 쌓아오고 있다. 산업지능화에 관심이 큰 기업들을 위한 지능화 구축 성공 사례를 시리즈로 소개한다. 기업에 실질적인 도움이 되는 산업제조지능화 협력과제는 다음과 같은 단계로 진행하는 것이 바람직하다.첫째, 현장 방문을 통해 대상 제조현장의 한계상황과 니즈를 상세하게 분석한다. 공정 및 설비 자동화 관련 전문가와 데이터 기반 지능화 전문가를 동시에 투입하여 자동화 및 지능화 관점에서 종합적으로 분석한다. 세부 공정별로 기계적 자동화를 통한 공정개선이 필요한지 또는 지능화를 도입할 필요가 있는지에 대한 판단이 중요하다. 지능화란 사람의 두뇌로 판단하는 업무 또는 복잡한 규칙 기반의 전통적인 프로그램이 수행하는 업무를 인공지능 기술로 대체하는 것이라고 할 수 있다.따라서 현장 작업자의 경험 및 판단 방식과 전통적인 프로그램의 기능을 파악하기 위한 제조 현장에서의 긴밀한 ‘맨투맨’ 업무 파악 과정이 필수적이다.둘째, 지능화가 필요한 분야를 선정하여 구체적인 개선 목표를 공정 개선품질 개선불량 검출작업자 오류 개선경험과 직감설비 최적운영 등을 정하고 목표를 달성하는데 필요한 자원, 특히 대부분의 지능화 과제에서 필수적인 제조데이터의 보유현황수집계획 등의 확보 가능성을 판단한다. 또한 각 목표별로 지능화 투입 비용 대비 개선효과를 따져 정량적인 투자대비효과를 최대한 엄밀하게 추정한다.투자대비효과에 대한 추정 시 반드
2017년 인텔의 시프트 콘퍼런스에서 MIT 수석과학자 앤드루 맥아피는 ‘의사결정을 AI에 맡겨라’라는 화두를 던져 장내를 술렁이게 했다. 기업에서 데이터 기반 의사결정을 위해 AI 활용도를 높여 기업의 경쟁력을 끌어올릴 방안을 제시한 것이다. 앤드루 맥아피의 발언 이후 4년이 지난 지금, AI는 다양한 산업에서 간단하고 단순한 활용도에서 벗어나 의사결정을 하는 핵심 영역으로 스며들고 있다. 인간이 반복적으로 수행했던 업무를 대체해 생산성 혁신 등에 기여골드스미스는 2020년 기업 CEO 조사에서 코로나 19 이후 미국 기업들의 AI 도입이 전년 대비 9%P나 증가했다는 결과를 발표하였다. 비단 미국뿐 아니라 전 세계 기업들은 AI를 더욱 적극적으로 도입하고 활용하고 있는 것으로 보인다.일본 철강기업 JFE는 후판 공장에서 수작업으로 진행하던 생산품 불량 검사 작업을 3대의 AI 영상 로봇으로 대체해 인간의 오류를 감소시키고 건당 검사 수를 획기적으로 증가시켰다. 건설사인 DL이앤씨는 드론이 촬영한 건설 현장 사진을 AI가 확인해 시공품질을 관리하는 시스템을 도입했는데, 촬영 영상을 스스로 학습하여 특이 사항이 발견되면 선별적으로 정보를 전달해 건설 품질과 안전이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡고 있다.이뿐 아니라, 영상 분석 AI는 자동차 부품의 품질 검사, 오래된 도로와 건물의 균열 감지, 현장 사고 알림 등 다양한 산업 현장에서 활용되고 있다.인사, 총무 분야에서는 직원들이 반복적으로 수행하던 업무에 RPA를 도입하거나 보험 서류, 물류 견적서 등의 자동인식을 위해 OCR을 도입하여 생산성을 높이는 일이 일상화 되고 있다. 제조 공정, 건설 설계
일본을 대표하는 도쿄 하네다공항. 이 공항의 1터미널은 일본항공(JAL)이 주로 이용하는 터미널입니다. 이곳 5층 스타벅스 매장 근처에 지난해 말 세계에서 가장 작은 신발 판매장이 등장했습니다. 매장 면적은 겨우 한 평 남짓입니다. 직원도 없고 전시된 신발도 없는 무인점포입니다. 그저 발 크기를 재는 3D 측정 장치와 신발을 신은 모습을 보여주는 AI 기능의 디스플레이만이 있습니다. 고객은 화면을 통해 나오는 디자인을 보고 사고 싶은 신발을 선택한 뒤 센서가 장착된 3D 측정 장치에 서면 됩니다. 이 장치는 발끝에서 발뒤꿈치까지 발크기를 스캔합니다. 스캔이 끝난 뒤 AI 디스플레이는 가장 잘 맞는 크기의 신발을 제안합니다. 고객이 이 가상 신발을 신고 만족하면 디스플레이에 있는 QR코드를 스마트폰으로 찍어 주문하면 됩니다. 주문 처리된 상품은 며칠 뒤 집으로 배송됩니다. 디자인과 치수가 맞지 않으면 반품도 가능합니다.한국 브랜드 페이퍼플레인 채용…아동용 수요 많아 일본 AI 소프트웨어업체 플릭피트(Flickfit)가 고안한 무인 가게입니다. 지난해 12월부터 이 사업을 시작했습니다. 실제 매장과 가상 점포를 혼합한 모델입니다. 미국 인텔의 3차원 카메라인 리얼센스를 탑재했습니다. 1만 수천 건이 넘는 발 데이터와 신발 치수 데이터를 수집해 각종 발 형태에 맞춘 신발을 제안하는 AI 추천 엔진을 개발했습니다. 가게에 들어올 때부터 설명은 음성으로 흘러나옵니다. 가게 안팎에는 카메라가 한 대씩 설치돼 있습니다. 매장을 둘러보거나 한 번씩 찾아오는 고객들의 행동을 수집하기 위해서입니다. 온라인 쇼핑에서 신발은 정말 구매하기 힘든 상품 중의 하
인공지능은 산업혁명에 비교할 만큼 많은 분야에서 놀랄만한 혁신을 이뤄냈습니다. 인간의 지능과 역량을 뛰어넘는 분야도 있습니다. 하지만 아직 인공지능은 갈 길이 멉니다. 근본적인 한계를 내포하고 있습니다. 미국 포브스가 꼽은 인간만 할 수있고 AI가 할 수 없는 네 가지 역량을 정리했습니다. ① '상식'을 모른다 인간이 경험을 통해 이해하는 세상의 상식은 너무나 많습니다. 우유는 유리컵에 마시고 식사는 세 차례 하는 것은 바로 상식입니다. 2~4세에 학습하는 내용들은 책에 나오지도 않습니다. 머신러닝과 심층 신경망은 이러한 모델을 만들지 못합니다. 한 기업가가 최첨단 언어 모델인 GPT-3에게 토스터 기기와 연필중 어느 게 무거우냐고 질문한 결과 GPT-3는 연필이 무겁다고 했습니다. 이미 상식이 인공지능의 가장 취약하고 암울한 문제라고 결론 내리는 전문가도 있습니다. 과연 인간이 '상식'을 인공지능에 학습시킬 수 있을지 궁금합니다. ② 지속적 학습과 적용을 하지 못한다전통적 AI의 구현과정은 크게 두 가지입니다. 대상을 학습하고 다른 대상에 적용하는 것입니다. AI 모델은 특정 사업을 수행하는 방법을 학습하기 위해 기존 데이터를 수집합니다. 학습 단계가 완료되면 모델의 매개 변수를 고려합니다. 그런 다음 데이터에서 학습한 내용을 기반으로 새로운 데이터에 대한 통찰력을 가지게 됩니다. 하지만 상황이 변하면 AI는 다시 새 데이터로 학습과 적용과정을 반복해야 합니다. 인간은 변화하는 환경에서 지속해서 데이터를 입력해 실시간으로 훈련하고 적용합니다. 지속적 학습과 평생 학습이 가능한 이유입니다. AI는 새 정보가 이전 지식을 방해
구글 페이스북 등 빅테크 기업이 데이터로 돈을 벌어들이는 이익이 올해 3220억 달러에 달할 것으로 보입니다. 개인들의 데이터로 엄청난 이익을 낳고 있습니다. 하지만 인터넷이나 모바일을 사용하는 사람들의 30%가 기업들이 자신의 데이터를 사용하고 있다는 사실을 인지하지 못했습니다. 특히 18세 미만의 청소년층은 35%가 기업의 데이터 사용을 알지 못했습니다. 또한, 젊은 층이 기업에서 데이터 활용에 대해 훨씬 너그러운 것으로 조사됐습니다. 미국 데이터 플랫폼 기업 인비지블리가 온라인 사용자 1320명을 대상으로 벌인 설문 결과입니다.본인의 데이터로 돈을 벌어들이는 것을 받아들일 수 있느냐에 대한 질문에서 전체의 77%가 허용할 수 없다고 했으며 23%는 허용할 수 있다고 답했습니다. 연령별로는 24세 이하 응답자에서 74%가 이를 받아들일 수 없다고 했지만 55세 이상은 87%가 허용할 수 없다고 답했습니다. 25~40세의 응답자도 87%가 허용을 반대했습니다. 기업들이 본인 데이터 활용으로 이익을 얻고 있는 사실을 인지하는지에 대해선 71%가 이를 알고 있으며 29%가 알지 못한다고 답했습니다. 나이별로는 18세 미만에서는 65%가 알고 있다고 답했으며 35%가 전혀 모른다고 응답했습니다. 반면에 55세 이상에서는 80%가 데이터로 이익을 얻는다는 사실을 알고 있다고 답했습니다. 개개인의 데이터를 모아 돈을 벌 수 있다면 그렇게 할 수 있는지에 관한 질문에선 응답자의 46%가 그렇게 할 수 있다고 답했으며 54%는 그렇게 하지 않을 것이라고 응답했습니다. 24세 이하에서 53%가 그렇게 할 수 있다고 응답했지만 55세 이상은 39%만이 데이터로 돈을 벌 수 있다고 답했습니다. 기업들이
인공지능이 떠들썩해진 건 벌써 오래전 일이다. 그 관심의 불씨가 의료계로 옮겨붙은 지도 이미 몇 해의 시간이 지났다. 그 사이, 식약처의 인공지능 기반 의료기기 인허가를 받은 제품이 곧 100개에 이른다. 큰 투자를 받은 기업 소식도 간간이 들려오고, 상장한 기업도 생겼다. 그런데 기대에 부응하는 매출 소식이 아직 없어 많은 사람의 애를 태우고 있다. 여러 이유가 있겠지만, 건양대의료원은 두 가지 이슈에 주목하고 있다.첫 번째는 기업이 과연 의료현장의 미충족 수요(unmet needs)를 제대로 겨냥한 제품을 만들었느냐는 이슈다. 선정 평가를 들어가 보면, 제목에서 'AI' 단어가 빠진 제안서를 볼 수가 없을 정도다. 문제는 이런 현상이 지나쳐 이제는 선후가 뒤바뀐 것 같은 느낌마저 든다는 것이다. 지금까지 고식적인 기술로 해결되지 않던 난제를 인공지능을 통해 개선해 보고자 하는 것이 아니라, 아무 문제나 인공지능으로 해결하겠다는 건 옳지 않은 순서다.아무리 마음이 급하고 인공지능이 대세라 해도, 현장의 문제부터 정의하는 것이 선행되어야 하며, 바로 이것이 건양대학교의료원이 스타트업들의 초기 컨설팅에 집중하는 까닭이다.우리 의료원은 헬스케어데이터사이언스센터와 의료기기중개임상지원센터를 중심으로 많은 기업과 직접 만나 문제를 찾는 과정부터 함께 한다. 이런 노력의 결과가 얼마 전 의료기기 3등급 허가를 받은 녹내장 진단보조 소프트웨어 '아이뷰(Eye View)'다.건양대의료원 안과 정재훈 교수와 (주)에임즈(AIMS)는 안과 전문의 사이에서도 녹내장 세부전공이 아니면, 초기 녹내장의 조기 진단이 어렵다는 문제에 주목했다. 이후 헬스케어데이터사이언
창의성은 새로운 생각이나 개념을 만들어낼 수 있는 능력이다. 한동안 창의성은 AI가 모방하기 어려운 인간 고유의 능력으로 여겨져왔다. 그러나, 딥러닝을 이용해 문장을 만드는 AI가 2013년에 발표되었으며 2015년에는 사진을 고흐 화풍의 그림으로 바꿔주는 AI가 개발되었다. 문장으로 제시한 내용을 영상으로 만들어주는 AI와 음악을 만드는 AI는 2016년에 출현하였다. 2018년에는 AI가 그린 초상화가 경매에서 5억원에 팔린 사건이 있었다. 2020년 개발된 GPT-3는 상당한 작문 실력을 가졌다. 그렇다면, 이제 AI가 창의성의 영역에서도 인간에게 도전장을 던진 것일까?AI의 창의성이란 무엇인가?“AI가 창의성을 가질 수 있는가?”라는 질문은 AI의 선구자 앨런 튜링의 지혜를 빌림으로써 답할 수 있다. 1950년에 튜링은 “기계가 생각할 수 있는가?”라는 질문에 답하기 위해서는 먼저 ‘기계의 생각’이 무엇인지 명확히 정의해야 함을 지적하였다. 이를 위해 제시한 것이 그 유명한 튜링 테스트이다. 두 방에 사람과 컴퓨터를 각각 배치하고 평가자가 다른 방에서 터미널을 통해 대화한 후 사람과 컴퓨터를 구분할 수 없
지금 세계는 AI 패권 다툼 중이다. AI가 인간의 지적 기능도 수행하는 수준까지 발전함에 따라 AI는 산업과 사회 모든 영역에 걸친 패러다임 변화를 촉발하고 있다. AI는 그 자체로 막대한 부가가치를 창출하는 산업인 동시에 산업의 근본적 혁신을 가져오며, 일자리 변동 등 사회의 변화도 유발하고 있다. 세상을 변혁시키는 ‘게임 체인저’로 자리잡고 있는 것이다.미국 인공지능국가안보위원회(NSCAI)는 지난 3월 발간한 보고서에서 AI를 인류 문명의 근본적 변혁을 이끌 혁명적 기술이자 경제·안보의 글로벌 주도권을 좌우할 핵심 범용기술로 평가했다. 특히 AI는 2차 산업혁명을 추동한 ‘전기’와 같은 핵심적 기술이라는 평가다. 그러면서 압도적 AI 경쟁력 확보를 위한 국가 역량의 총동원이 절대적으로 필요하다고 위원회는 강조했다.이러한 흐름에 따라 각 국가들은 AI를 새로운 국가 경쟁력으로 인식하고 국가 성장의 기회를 극대화하기 위해 AI 국가 전략을 추진하고 있다.지금의 대응 노력에 따라 미래 세대의 운명이 좌우되기 때문에 세계 각 국가들 간 AI 주도권 확보 경쟁이 가속화하고 있는 것이다.지난달 25일 KAIST 혁신전략정책연구센터와 학술정보·특허솔루션 분석기업 클래리베이트가 공동으로 발간한 ‘글로벌 AI 혁신경쟁: 현재와 미래’ 보고서에 따르면 한국은 2010~2019년 총 6317건의 AI 특허를 출원해 특허 수 세계 4위에 올랐다.하지만 특허 활용도를 나타내는 특허영향력지수(CPI·Combined Patent Impact)에서는 상위 10개 국의 CPI 평균에도 못 미치는 것으로 조사됐다.한국 AI 기술이 양적으로는 성장했으나 질적인 측면인 AI 활용도에서는 아쉬운 결과에 그친
KT의 인공지능(AI) 스피커 ‘기가지니’는 사용자가 300만 명에 이를 정도로 대중화돼 있다. 여기에 AI 스타트업 포티투마루의 기술이 들어가 있다는 사실을 아는 이는 많지 않다. 포티투마루의 딥러닝 기반 지능형 질의응답(QA) 시스템이 그것이다. 사용자가 기가지니에게 일반 상식에 대해 물어봤을 때 AI가 똑바로 답을 한다면 이는 포티투마루의 QA 시스템 덕분이다. QA 시스템은 LG유플러스의 스마트워치 ‘키즈워치’와 온라인숍 챗봇에도 탑재돼 있다. 포티투마루의 도움을 받는 대기업은 통신사에 국한되지 않는다. 대우조선해양이 2019년 도입한 ‘AI 기반 선박영업지원 설계시스템’도 포티투마루의 작품이다. 선주가 조선사에 선박 건조를 발주할 때는 수백 건에 이르는 기술적 문의를 해 온다. 이전까지는 직원들이 과거 서류들을 일일이 뒤져가며 답을 해줘야 했다. 포티투마루 솔루션이 적용된 이후엔 AI가 이 과정을 대신한다. 수십만 건에 달하는 선박 서류를 학습한 AI가 선주 요구의 맥락과 의미를 파악해서 신속하게 답을 찾아준다. 포티투마루의 솔루션은 선박 서류 요약과 서류 자동 작성 등 업무까지 수행하고 있다. 포티투마루는 최근엔 국내 한 대형 제약사와도 QA 시스템 공급 계약을 맺었다. 제약사엔 의약품 처방·주문 관련 방대한 양의 데이터가 축적돼 있다. 언제 어느 약국에 어떤 약품을 공급했는지를 찾으려면 수작업에 의존해야 했다. 포티투마루 QA 시스템은 이 과정을 AI로 자동화할 수 있게 해줬다. 소프트뱅크와 SK이노베이션, 기아자동차 등도 포티투마루의 주요 고객사다. AI를 통한 생산성 향상, 이른바 ‘AIX(AI전환)’가 업종을
테슬라 자동차 회사의 창업자 일론 머스크를 어떻게 평가해야 할까? 먼 미래를 내다보며 상상을 현실로 가져오는 혁신가인 것 같기도 하지만 일부에서는 주식 가격을 높이기 위해 과도하게 허풍 떠는 기업가라고 하기도 한다. 최근에는 가상화폐에 대하여 근거 없는 옹호와 비판을 반복하여 신뢰성에 많은 의심을 더 했다. 일론 머스크가 설립한 여러 회사 중에 뉴럴링크라는 회사가 있다. 이 회사는 컴퓨터와 두뇌를 직접 연결하는 기술을 연구한다. 센서를 통해서 인간의 두뇌로부터 신호를 얻어서 실시간으로 해석하고 활용하려는 기술이다. 물론 이러한 연구는 오랫동안 실험실 차원에서 연구되었던 내용이었다. 우리나라에서도 국책과제로 출연연구소와 대학들이 연구를 수행했었다. 이 기술에 이익을 추구하는 기업이 뛰어들었다는 것을 보니 실용화에 많이 가까워진 것 같다. 이 기술의 핵심은 뇌파 신호로부터 패턴을 인식해 의도를 파악하는 기술이다. 뇌파 신호를 얻어내기 위하여 침습형 방식과 비침습형 방식이 활용된다. 침습형은 마이크로칩을 두피에 시술해 뇌파를 측정하는 방식이고, 비침습형은 외부에서 헬멧이나 헤드셋 장비의 형태로 뇌파를 측정한다. 침습형은 정확도는 높지만 센서를 두뇌에 이식하여야 한다는 난관이 있고, 비침습형은 사용법이 간단하지만 정확도가 떨어진다. 뉴럴링크에서는 사람의 두개골을 뚫고 전극을 삽입해 뇌와 컴퓨터를 직접 연결하는 침습형 기술을 개발하고 있다. 두개골을 열고 뇌에 미세한 전극을 연결하여 뇌 신호를 감지한다. 2019년 쥐의 뇌에 수 센티미터 깊이까지 삽입했고, 2020년 8월에는 칩을 이식한 돼지로부터
글로벌 기업 임원들은 실적을 평가하고 모니터링하는데 데이터를 가장 많이 활용하고 있는 것으로 밝혀졌습니다. 고객 서비스 개선과 매출 증대에도 데이터 활용이 많은 것으로 나타났습니다. 또한 의사 결정에 데이터를 활용하는 임원들은 전체의 64%인것으로 조사됐습니다. 데이터 플랫폼 기업인 탤런드가 올해 4월 데이터를 활용하는 세계 529개 기업을 대상으로 실시한 설문 결과입니다. 이 조사에서 65%의 임원들은 매일 데이터와 함께 작업을 하고 있는 것으로 나타났습니다. 데이터를 가장 많이 활용하는 분야는 성과 모니터링(68%·복수응답)이며 고객 서비스 개선(67%),매출 증대(57%)순으로 조사됐습니다. 하지만기업 비용 절감(49%)에는 데이터 활용이 가장 미흡한 것으로 보고됐습니다. 경영 의사 결정에 데이터를 활용한다고 응답한 인원들이 많은 업종은 IT(77%)분야이며 엔지니어링(69%),생산(64%) 금융(56%)순으로 나타났습니다. 마케팅/판매는 52%로 데이터 활용이 가장 적은 업종으로 조사됐습니다. 한편 자사 데이터가 실시간으로 잘 운용된다고 생각하는 임원들은 57%였으며 데이터의 정확성 여부에 대해선 46%가 긍정적이라고 답했습니다. 일관성에 대해선 40%가 긍정적으로 응답했으며 접근성에선 46%가 접근이 쉽다고 했습니다. 데이터 사용자들의 38%가 데이터 품질 표준이 없다고 믿고 있었으며 데이터 생산자들의 44%는 데이터 품질 표준을 모르고 있었습니다. 데이터 생산자들의 49%는 데이터를 신뢰하고 있는 반면 데이터 사용자들은 35%만이 데이터 신뢰를 갖고 있는 것으로 나타났습니다. 이 보고서는 생산자와 사용자간 신뢰 격차를 해소하는 게 시급하
멀게만 느껴지던 인공지능(AI) 기술은 가상과 현실을 넘나들며 우리 생활 곳곳에 점차 스며들고 있다. 상담사의 업무 부담을 줄여주는 챗봇, 음악 큐레이션 서비스, 물류 시스템의 배송 알고리즘 등 AI의 발전은 우리의 일상생활 전반에 편리함을 제공해준다.반면, 포털 사이트에서 간단한 단어 하나만 검색해도 개인 SNS에는 관련 광고들이 지속적으로 노출된다. 단순 검색어를 그대로 반영한 이러한 광고들은 사용자의 입장에서는 사생활을 감시당하는 듯한 부정적 느낌을 받을 수도 있다.이처럼 일상생활 전반에 깊숙이 들어온 AI는 의사결정을 돕는 도구로서 다양한 영역에 사용되며 도움을 주고 있으나, 데이터의 불완전성과 편향된 알고리즘 등으로 크고 작은 사회적, 윤리적 문제 또한 발생시키고 있다.스캐터랩의 챗봇 ‘이루다’는 자연스러운 채팅대화를 구현하기 위해 앱 사용자들이 실제로 주고받은 말뭉치를 학습했으나 장애인, 여성, 성소수자를 차별하는 표현 및 개인정보 추정이 가능한 데이터를 걸러내지 못했으며, 이는 소수자를 차별한다는 사회적 비판과 함께 곧 서비스의 빠른 종료로 이어졌다.최근 많은 기업들이 Digital Transformation 추세에 맞추어 AI 의 도입을 통해 차별적 경쟁력 확보를 노리고 있다. 특히 AI를 활용한 개인화 상품 추천 서비스가 강세이다. 고객의 선호도를 알 수 있는 충분한 데이터가 부족해도 해당 고객과 비슷한 속성을 가지는 고객군의 선호도를 분석한 뒤 취향을 유추하여 제품을 추천한다. 이러한 추천 방법은 추가 구매를 유도한다. 패션계의 넷플릭스라 불리는 스티치 픽스(Stitch Fix)는 이러한 추천 알고리즘과 전문 스타일리스트의 의견을 조합해 고객의 사
세계적 투자기업 세콰이아는 AI 기업들에 많은 투자를 하는 회사로 정평이 나 있습니다. 세콰이아의 파트너이면서 창업 기업 투자담당인 콘스탄틴 불러가 최근 미국 경제매체 비즈니스 인사이더지에 AI에 대한 다섯가지 원칙을 제시했습니다. 물론 이런 원칙들에 따라 AI 투자가 이뤄지고 있습니다. 불러는 "클라우드가 차츰 AI로 바뀌어 가고 있다"며 "모든 클라우드는 AI에 기반을 둘 것"이라고 했습니다. 그가 말하는 AI에서 알아야 할 다섯가지 원칙을 살펴봅니다. ① 유비쿼터스 AI = 불러는 "소비자들이 찾는 기술의 다음 물결은 모든 제품에서 AI가 내장된 형태일 것"이라고 말합니다. 모든 제품에 AI가 포함되는지 여부가 중요한 기준이라는 것입니다. 언제 어디서든 AI를 발견할 수 있는 유비쿼터스적 환경이 갖춰질 것이라고 그는 말합니다. ②AI는 마법이 아닌 수학 = AI를 마법처럼 여기는 사람들이 많습니다. 하지만 AI는 점점 더 복잡한 수학 계산을 단지 빠르게 처리하는 것입니다. 순간적으로 마법처럼 보이지만 어디까지나 추론과 연산일 뿐입니다. 애플의 시리나 아마존 알렉사와 대화하는 것도 추론으로 말하는 AI와 대화하는 것 뿐입니다. 인터넷 혁명과 AI혁명의 궤적이 비슷 ③인터넷 혁명 = 불러는 AI가 20년전 겪었던 인터넷 혁명과 비슷한 변곡점에 있다고 믿습니다. 그는 과대평가된 많은 기업들이 붕괴됐을 때 모든 것에 인터넷을 갖다붙이려는 분위기가 있었다고 말합니다. 그는 지금 AI가 꼭 그렇다면서 AI는 항상 고객 중심에 있어야 한다고 주장합니다. 그렇지 않으면 AI가 실용적이지 않다는 것입니다. AI가 모델을 만든다면 그것은 AI가 아
#1. 흡연가이자 애주가인 직장인 50대 A씨. 주변 사람들이 내시경 중 용종을 발견해 제거했다는 소식을 접할 때는 자신의 건강상태가 걱정된다. 하지만 선뜻 시간을 내 검진을 받기는 부담스럽다. 그는 최근 모바일로 ‘인공지능 대장 용종 예측 시스템’에 접속, 10분 정도 50여 개 설문에 응답하는 것으로 용종 발병 위험도를 예측할 수 있었다. #2. 60대 B씨는 ‘인공지능 대장암 진단 시스템’이 포함된 대장내시경으로 선종(대장암으로 발전 가능성)을 발견해 제거했다. 2년 전 검사에서는 발견하지 못했던 용종이다. 너무 작아서 발견되지 않았던 것인지, 새로 생긴 것인지 정확히 알기 어려웠다. 자칫 발견하지 못한 채로 검진을 미뤘다면 어떤 결과가 나타났을지 생각하니 아찔했다. 가천대 길병원이 현장에서 적용하고 있는 의료서비스 ‘닥터앤서’는 인공지능을 이용해 환자의 대장 용종 위험도를 예측하고, 내시경 시 용종을 자동으로 검출해주는 시스템이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진한 ‘한국형 인공지능 기반 정밀의료솔루션 개발 사업 중 대장암 분야에 참여해 이같이 대장암 예측과 진단 시스템을 개발하는데 성공했다. 대장내시경은 대장암(용종)을 발견하고 치료하기 위한 가장 효과적인 방법임에도 번거로운 과정 등 제약사항들로 인해 검진율이 다른 암종에 비해 낮은 편이다. 검사자(의료진)의 숙련도와 피로도 등 환경적 요인에 따라 작은 용종을 놓치는 경우도 16~26%나 된다는 연구 결과가 있다.가천대 길병원은 ㈜피씨티와 함께 환자들의 생활습관 데이터 7만8000여 건을 활용해 용종의 유무를 비롯한 대장 건강 예측 설문 시스템을
칩 버그 리바이스트라우스(이하 리바이스)CEO가 지난달 미국 CNBC에 출연해 올해 미국에 40개의 리바이스 매장을 세우고 200개의 아웃렛 매장도 만들 계획이라고 했습니다. 버그는 P&G에서 28년 동안 일하며 질레트 등 여러 브랜드를 성공시킨 브랜드 마케팅 전문가입니다. 10년 전인 2011년 리바이스 CEO를 맡아 캘빈클라인 게스 등 경쟁업체들에 밀려 몰락의 길을 걷던 회사를 살린 기업가입니다. 그는 무엇보다 혁신에 고삐를 죄 IT를 활용한 첨단 의류를 선보여 히트를 하기도 했습니다. 그런 버그가 코로나가 끝나지 않은 시점에 매장을 다시 늘리기로 한 것입니다. 코로나 기간 동안 온라인 매출이 증가한 기업이어서 더더욱 매장 확충은 의외로 받아들여집니다. 버그의 전략에 세계 제조업과 유통업계가 주목하고 있습니다. AI가 모든 유통채널마다 가격 책정 그가 새로 세울 매장은 이전의 리바이스 매장은 결코 아닙니다. 디지털 온라인 세계와 결합하면서 실험적 요소가 가미된 공간입니다. 리바이스는 코로나 기간에 어떤 판매기업보다 D2C(소비자 직접판매)의 중요성을 절감했습니다. 온라인으로 주문한 제품을 차에서 내리지 않고 전달받는 도로변 픽업을 시도했습니다. 현재 전 매장의 80%에서 픽업을 실행하고 있습니다. 온라인 구매자를 위한 당일 배송도 시작했습니다. 품절 상품의 재입고 소식과 특별 세일 정보 등은 메일로 보냅니다. 모든 방식을 동원해 제품을 팔았습니다. 코로나 덕분으로 소비자가 온라인 오프라인 모바일을 넘나들며 상품을 구매하는 소위 옴니채널(Omni-Channel)이 자연스레 형성된 것입니다. 이런 과정에서 미래 유통은 결국 옴니채널로 귀결된다
슈퍼브에이아이는 인공지능(AI)을 위한 AI 스타트업이다. AI가 작동하는데 필요한 데이터를 만드는 기술과 서비스를 제공한다. 각종 정보를 AI가 인지할 수 있는 데이터로 가공하는 것이 핵심 사업이다. 이런 과정을 라벨링(분류)이라고 부르기도 한다. 슈퍼브에이아이가 AI 기업으로 불리는 것은 단순히 AI용 데이터를 만들기 때문이 아니다. AI로 AI용 데이터를 가공한다. 사람이 일일이 데이터라벨링 작업을 하는 기업과 기술 수준이 남다르다. 슈퍼브에이아이는 AI 기반 데이터 구축 플랫폼 ‘슈퍼브에이아이 스위트(Superb AI Suite)’를 개발했다. 슈퍼브에이아이의 기술은 AI가 1차로 데이터 라벨링을 하고, 2차로 AI가 검수를 요청한 부분만 수정하는 방식이다. 사람의 수작업보다 10배 정도 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있다는 게 슈퍼브에이아이의 설명이다. 관련 기술로 미국에서 특허를 출원하기도 했다. 삼성전자, 현대차, LG, SK, 카카오 등 국내 대기업이 스위트를 이용한다. 최근에는 이미지 정보를 AI로 판독하는 기술 수준도 높였다. 한국지능정보사회진흥원이 주관한 ‘인공지능 학습용 데이터 구축 사업’에서 슈퍼브에이아이의 위성 영상 객체 판독 정확성은 99.9%였다. 위성 영상 데이터는 이미지 1장에 최대 1000개 정도의 물체가 있기 때문에 라벨링 난도가 높다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “AI 학습용 데이터 구축 사업 결과물의 판독 정확도가 99.9%라는 것은 이례적”이라며 “스위트의 고도화된 라벨링 기술과 우수성을 공식적으로 인정받은 만큼 세계 AI 데이터 품질 관리의 기준점이 될 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 김 대표는 슈퍼브에이아이를 2018
미국 스타벅스는 올해 1분기 결산 순이익이 지난해 같은 기간보다 약 2배가 많은 6억6800만 달러 (약 7160억원)를 기록했다고 지난달 발표했습니다. 신종 코로나 바이러스가 확산하기 이전인 2019년 같은 기간보다도 크게 개선된 모습입니다. 올해 스타벅스는 매출 예상치를 293억 달러로 잡고 있습니다. 2020년은 물론 2019년 매출보다 10% 이상 늘어난 수치입니다. 물론 코로나 백신 공급으로 사람들의 야외 활동이 늘어난 것이 실적 증가...
AI는 기업 혁신을 주도하고 새로운 시장을 낳고 있습니다. 미국 조사업체 IDC에 따르면 글로벌 AI 시장이 2024년에 3000억달러(약 335조원)에 이를 것으로 전망됩니다. 기업이 AI를 적극 채용하면서 새로운 비즈니스 모델도 계속 탄생하고 있습니다. 미국 포브스는 AI로 수익을 창출하고 가치를 낳는 10가지 비즈니스 모델을 다뤘습니다. 이들을 소개합니다. ①실시간 인지센스 (Real time CogniSense) = 기업이 AI를 활용...
세계 최대 자동차 점화 플러그 기업인 일본특수도업(이하 일특)이 자동차 건강진단 사업에 뛰어들었습니다. 니혼게이자이신문은 최근 일특이 데이터와 AI(인공지능)를 이용해 새 시장을 개척한다고 보도했습니다. 차는 고장이 나서 고치려면 큰 비용이 발생하고 시간도 많이 들여야 합니다. 일특은 일반인들이 건강진단으로 질병을 미리 막는 것과 마찬가지로 정비회사가 주치의처럼 차의 주인과 연결해 자동으로 문제를 지적하면 부담도 덜 들고 편리할 것으로 판단했습...
# 이젠 이사하고 싶은 집을 일일이 방문하지 않아도 된다. 집 안 컴퓨터를 통해서도 3차원(3D)으로 구현된 집안 내부를 볼 수 있어서다. 집 소개는 아나운서 모습을 한 AI(인공지능) 부동산 중개사 아바타가 맡는다. 그는 유창한 목소리로 사전에 제작된 시나리오대로 집을 구석구석 소개해 준다. 이뿐 아니다. 벽, 문, 창의 크기 등 집 방문자가 집에 대해 궁금해하는 여러 질문도 무리 없이 답한다. AI 스타트업(신생 벤처기업) 마인즈랩이 최근...
MZ세대가 주도하는 라이프 스타일 변화와 IT 기술의 진화로 ‘DX(Digital Transformation)’가 가속화하고 있다. 보수적이었던 보험업계도 예외가 아니다. 많은 경영진은 디지털 전환에 박차를 가하겠다고 포부를 밝혔다. 최근 금융위와 금감원도 보험업계 DX를 지원하는 보험업법을 입법 예고했다. 이르면 올해 하반기부터 최소 1회 보험설계사 대면 의무를 면제하고, 실시간 영상통화로 보험에 가입할 수 있게 된다. ...
“미래는 이미 와 있다. 단지 널리 퍼져 있지 않을 뿐이다.” 사이버 펑크의 거장 윌리엄 깁슨이 이코노미스트 인터뷰에서 한 말이다. 우리 곁에서 본격화하고 있는 4차 산업혁명을 이보다 잘 표현하는 말은 없을 것이다. 4차 산업혁명에서 핵심 기술은 인공지능이다. 미래 기술로만 여겨지던 인공지능에 대한 인식의 변곡점 시간 공간 좌표는 2016년, 서울이었다. 우리는 인공지능 알파고가 이세돌 세계 바둑 챔피온을 물리치는 충격적...
아주대병원은 국내 뿐만 아니라 해외에서도 인정받는 의료 데이터 연구 및 표준화 선도 병원이다. 특히 올해는 임상데이터웨어하우스 (CDW)를 고도화하여 의료데이터 기반 연구의 인프라를 확립하였고, 국내 두번째로 암정밀의료 플랫폼인 사이앱스(syapse)를 도입하여 임상 데이터와 유전체 데이터의 융합을 통해 실제 정밀의료 프로그램을 활성화했다. 이러한 데이터 연구 인프라를 기반으로 분산형 바이오헬스 빅데이터 사업, 암빅데이터센터, 데이터중심병원, ...
유럽 연합이 세계 최초의 인공지능 법안(이하 인공지능법안)을 2021년 4월 21일 유럽의회에 제출했다. 유럽 연합은 인공지능이 뛰어난 기술이지만, 자칫 인종차별, 프라이버시 침해와 같은 문제를 야기할 수 있다고 보고 규제를 시작한 것이다. 법안 내용은 무엇이고, 우리 기업은 어떻게 대응해야 할 것인가. 위험에 따라 차등 규제 인공지능법안을 살펴보면 모든 인공지능을 규제하는 것이 아니라 위험한 인공지능만 규제한다. 위험도에 따라, 사용이 금...
AI의 핵심은 추론입니다. 엄청난 세부 사항을 분석하는 데 도움이 될 수 있지만 큰 그림은 사람만이 이해할 수가 있습니다. 인간은 AI보다 실수를 많이 하지만 이를 인식할 힘도 더 큽니다. 인공지능을 구축하는 방법이 잘못되는 건 결국 사람의 문제입니다. 미국 IT 전문 매체 벤처비트가 AI를 활용하는 최악의 방법 네 가지를 선정했습니다. 이들을 소개합니다. ①잘못된 데이터를 기반으로 의사 결정하기 AI는 방대한 데이터 세트에서 일정한 패턴을...
세계적으로 위성개발 국가가 늘고 있다. 여기에 성능이 뛰어나지만 개발비용이 저렴한 초소형 위성이 대량으로 발사되고 있다. 이렇게 발사된 수 많은 위성에서 매일 엄청난 데이터가 생산되고 있다. 4차 산업혁명 시대에 방대한 양의 위성데이터는 산업적으로도 활용 가치가 높은 중요한 빅데이터로 평가받고 있다. 따라서 위성데이터를 보다 빠르고 정확하게 활용하는 것이 매우 중요해졌다. 이전에는 위성에서 확보된 영상을 사람이 분석했다. 하지만 지금은 사람이 ...
미국 실리콘밸리에 자리 잡은 독특한 매장이 세계 AI 업계의 주목을 받고 있습니다. 바로 베타(b8ta)입니다. 가게 안에는 천장 등에 설치된 여러대 의 카메라가 고객의 동선을 체크하고 있습니다. 이를 통해 진열된 특정 상품을 그냥 통과한 고객의 수와 한 상품에 5초 이상 멈춰 선 고객(이를 디스커버리라고 부릅니다) 수, 점원이 고객 앞에서 상품 설명이나 시연을 보인 횟수 등등 각종 데이터가 상품별로 수집됩니다. 이 데이터는 실시간으로 제품을 ...
전남대학교병원은 차세대 통합병원정보시스템과 의료 빅데이터 및 인공지능을 활용한 융복합의료서비스 개발에 박차를 가하고 있다. 산업통상자원부가 공모한 2022년도 신규 지역거점기관지원사업 주관기관으로 선정되는 등 성과도 하나 둘 가시화되고 있다. 이번 공모사업에서 전남대병원은 4차 산업혁명시대를 맞아 인공지능(AI) 융복합 최첨단의료산업을 선도할 역량을 갖추고 있다는 평가를 받았다. 전남대학교병원은 축적된 병원데이터를 가공해 임상연구에 이용할 수...
특정 분야 산업이 뜨기 시작하면 본류를 보조하는 산업도 뜬다. 19세기 골드러쉬에 청바지가 불티나게 팔렸던 것처럼. 이는 현재진행형이기도 하다. 인공지능(AI) 산업이 팽창하면서 AI 학습 데이터를 가공하는 ‘데이터 라벨링’ 사업도 함께 성장하고 있다. 그 중에서도 2017년 설립된 크라우드웍스는 가장 확장 가능성이 높은 사업모델을 가지고 있는 것으로 평가받고 있다. 데이터라벨링은 AI가 데이터를 알아볼 수 있게 만드는 ...
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