"인공지능(AI) 정확도가 98%까지 높아져, 95% 정확도 수준의 사람보다 인식이 좋아졌다. 지금은 주어진 한 가지 일만 잘하는 형태지만 수년 내 사람 같이 일반적인 지능으로 발전할 것이다"
한국HPE 유충근 상무는 28일 서울 중구 서울신라호텔에서 지디넷코리아가 개최한 제15회 어드밴스드컴퓨팅컨퍼런스플러스(ACC+) 기조연설을 통해 "AI가 눈부시게 발전하고 있다"며 이같이 강조했다.
유 상무는 다양한 기법을 적용할 수 있다는 점도 AI의 강점으로 꼽았다. "하나의 기법뿐 아니라 의사결정, 클러스터링, 추천 등 다양한 알고리즘이 있기 때문에 이런 모델을 가지고 예측할 수 있다"고 말했다.
이런 이유로 과거 구글이나 페이스북, 네이버 같이 일부 IT 선도 기업들만 활용하던 기술로 여겨졌던 것에서 이제 거의 모든 업종에 적용되고 있다는 게 그의 설명이다.
유 상무는 "거의 모든 업종의 엔터프라이즈 기업들이 솔루션을 활용해 고객 서비스 개선, 프로세스 개선 등에 활발하게 활용하고 있다"며 "금융, 제조, 헬스케어, 통신 대표적으로 AI 프로젝트를 많이 하는 분야"라고 설명했다.
그는 제조업 분야 중 제철소 스마트공장 구축에 AI를 적용한 사례를 소개했다. A업체는 2년 전부터 스마트팩토리 구축에 AI를 적용하는 모델을 개발하고 산업 현장에 적용 중이다. 무결점 제품 생산을 목표로, 센서를 이용해 롤 사이의 압력, 진동, 속도, 윤활 상태 등 압연 과정에서 발생하는 모든 데이터를 수집하고 학습한 모델을 활용하고 있다. 과거에는 작업자 숙련도에 따라 도금량에 편차가 생겼는데, AI로 학습한 모델로 도금량을 자동제어할 수 있게 되면서 편차를 없애고 정밀 제어를 통한 원가 절감 효과도 얻게 됐다.
유 상무에 따르면 일반적으로 제조업에서는 예지 정비, 수요 예측, 음성 인식을 통한 업무 개선, 지능형 CCTV에 적용되고 있다.
금융업에서는 부정 거래 방지, 위험 관리, 투자 예측, 고객 컨택센터, 신용도 분석 등에 활용된다.
헬스케어산업에서는 의료 상담 및 의료진 업무를 보조하는 가상 비서에 적용하거나 신약 개발용 임상 실험, MRI.엑스레이 영상분석에 쓰인다.
통신산업에서는 콘텐츠 고객 맞춤 추천, 네트워크 운영 최적화에 많이 활용되고 있다.
하지만 AI에 대한 기대와 현실에 격차가 존재하는 것도 사실이다. AI 전문 인력이 부족한 게 가장 큰 이유다.
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이에 유 상무는 HPE와 엔비디아가 함께 진행하는 교육 프로그램도 소개했다. '딥러닝 인스티튜트'에서 딥러닝 솔루션에 대한 기본 실습 교육을 제공한다. 또, 다양한 딥러닝 기법을 익힐 수 있는 온라인랩과 워크샵도 운영한다.
더불어 HPE포인트넥스트라는 인공지능 컨설팅 서비스와, 훈련에 필요한 컴퓨팅 자원을 가변적으로 컬 버퍼 비율을 정해 도입할 수 있는 플렉서블 캐퍼시티(Flexible Capacity)솔루션도 제공하고 있다.