빅데이터에 AI기술을 어떻게 활용해야 할까

오는 5일 ACC 행사에서 한국오라클 발표

인공지능이 태동한지 60여년만에 IT 산업계 주류 기술로 주목받고 있다.

인공지능은 지난 1950년 앨런 튜링의 튜링테스트로 개념이 알려지기 시작한 후 50여년 동안 기술 투자가 이뤄졌지만 최근까지도 미래기술로만 인식돼 왔다.

인공지능이 다시 각광받기 시작한 것은 딥러닝 기술이 발전하면서다. 딥러닝은 수많은 정보를 학습해 패턴을 찾아내는 기술로 컴퓨터 성능 발달에 힘입어 빠르게 진화했다. 이어 인공지능을 구현하는 주요 요소로 자리 잡았다.

한국오라클 장성우 상무는 “경쟁력 있는 서비스 개발을 위해서는 엄청난 규모의 데이터가 필요하다”며 “이를 위한 효율적인 데이터 아키텍쳐에 대한 심도있는 고민이 필요하다”고 강조했다.

우리나라는 지난 3월 이세돌 9단과 알파고의 대국으로 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 구글 알파고는 딥러닝 기술이 적용됐다. 알파고는 바둑뿐만 아니라 지메일, 구글번역, 구글포토, 로봇공학, 헬스케어 등 여러 분야에 폭넓게 적용되고 있다. 구글은 지메일에 인공지능 기술을 이용해 스마트폰에서 이메일을 보낼 때 기계가 자동으로 답장하도록 하고 있다.

한국에 인공지능 충격파를 던져준 딥마인드 챌린지. 사진은 제5국 대국 해설 장면. (사진=유튜브)

알파고는 대량의 정보를 이용해 지난해 중국 판후이 2단과의 대국 후 불과 3개월만에 놀라운 기량향상을 보였다. 장 상무는 알파고가 똑똑해진 비결로 자가학습, 학습 업그레이드, 알고리즘 개선 3가지의 요소를 꼽았다.

자가학습 기법을 이용해 인터넷 10만 게임을 내려 받아 학습해 프로기사들의 기술을 모방하고 매일 3만여 대국을 둔 후 승률 계산 능력을 강화했을 것이라고 추정했다. 여기에 아마추어 기보 위주에서 프로 기보 위주로 바꿔 학습하며 학습업그레이드를 시도했다.

알파고는 판후이 2단과의 대국 후 하드웨어 개선보다 알고리즘 개선에 주력하며 사람의 직관을 모방할 수 있도록 프로그램화했다. 계산력과 직관력을 강화해 패턴인식, 계획수립을 할 수 있도록 구축했다.

인공지능 기술은 또 다른 도전을 준비하고 있다. 미국 The BRAIN(Brain Research through Advancing Innovative Neutotechnologies)는 두뇌의 뉴런 연결망 지도 완성을 목표로 새로운 두뇌 모델 프로젝트를 시작했다.

1천억개의 뉴런과 뉴런당 수만개 시냅스를 데이터화하고 있다. 두뇌 모델 시뮬레이션에는 약 88만 CPU가 필요할 것으로 전망된다. 현미경 사진은 제타바이트급이 필요하다. 이는 현재 인터넷 총 데이터 크기와 비슷하다.

구글 포토도 서비스 개시 5개월만에 1억명 이상 사용자를 모았고 이들이 500억장이 넘는 사진을 업로드했다.

딥러닝 기술의 발달로 인공지능이 실현 가능한 기술이 되면서 IT업계 뿐만 아니라 전 산업계가 주목하는 기술이 됐다. 제조, 금융, 유통 등 전 업종이 4차산업혁명을 구현할 주요 기술 중 하나로 인공지능을 보고 있다. 민관합동으로 설립을 추진하는 지능정보기술연구소에는 삼성전자, LG전자, 현대자동차, SK텔레콤, KT, 네이버, 한화생명 등 각 업종별 선도업체 등이 참여했다.

한국오라클은 오는 5일 잠실 롯데호텔에서 열리는 ACC행사에서 '클라우드 시대의 데이터 관리'라는 주제로 인공지능, 클라우드, 빅데이터 등 최신 ICT 기술의 동향을 설명할 예정이다. ACC 행사는 구글 조병욱 부장, PwC 김재환 상무 등이 참석해 다양한 사례와 함께 최신 ICT 기술을 집대성한 내용을 소개하는 자리다. 등록은 ACC홈페이지(http://acc.zdnet.co.kr/)에서 할 수 있다.