오라클, 쉽게 쓰는 AI 서비스 발표

오라클은 데이터 사이언스 전문 지식 없이 손쉽게 애플리케이션에 인공지능(AI) 기술을 적용할 수 있도록 지원하는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) AI 서비스를 17일 발표했다.

개발자는 6개의 신규 OCI AI 서비스를 통해 언어, 컴퓨터 비전, 시계열 예측에 이르는 다양하고  복잡한 작업을 수행하는 데 도움을 받을 수 있다.

기업 혁신에 AI가 필수적이지만 실제 구현 과정은 쉽지 않다. 데이터 사이언스 관련 경험 부족, 관련 비즈니스 데이터 모델 훈련의 어려움, 라이브 환경 내 플랫폼 구동, 데이터 사일로 현상 해결 등의 다양한 문제에 직면하기 때문이다. 그 결과 기업은 의미 있는 결과를 제공할 수 있는 운영 환경을 구축하고자 일관적이고 반응성이 뛰어나며, 자사의 비즈니스 애플리케이션에서 구동 가능한 AI 기술을 확보하기 위해 더 많은 시간과 자원을 투자하고 있다.

오라클 CI

포괄적인 클라우드 애플리케이션 제품군과 함께 비즈니스 애플리케이션 벤더로서의 역량을 기반으로 한 오라클의 AI 서비스는 다양한 활용 사례에 걸쳐, 기업이 즉시 AI 기술의 가치를 활용할 수 있도록 사전 학습되어 제공된다.

OCI 랭귀지는 문서, 고객 피드백, 서포트 티켓 및 소셜 미디어 내 비정형 텍스트를 이해하기 위한 대규모 텍스트 분석을 수행한다. OCI 랭귀지는 사전 학습된 모델을 기본 내장해 별도의 머신러닝에 대한 전문 지식 없이, 개발자가 감정 분석, 핵심 문구 추출, 텍스트 분류, 명명된 엔티티 인식(Named Entity Recognition, NER) 등을 직접 개발한 애플리케이션에 적용할 수 있다.

OCI 스피치(OCI Speech)는 실시간 음성 인식 구현을 위해 수천 명의 모국어 및 비모국어 사용자의 음성을 학습한 내장 모델인 OCI 스피치는 자동 음성 인식 기능을 제공한다. 개발자는 OCI 스피치를 이용하여 사람의 음성이 담긴 파일을 정확도가 높은 텍스트 문서로 변환하고, 이를 실시간 자막 또는 인덱스 콘텐츠로 제공하거나 오디오 및 비디오 콘텐츠 분석의 품질을 향상시킬 수 있다.

OCI 비전(OCI Vision)은 이미지 인식 및 문서 분석 작업을 위해 사전 학습된 컴퓨터 비전 모델을 제공한다. 또한 해당 솔루션 사용자는 각자 가지고 있는 데이터를 바탕으로 장면 모니터링, 결함 감지, 문서 처리 등 다양한 업계 및 고객의 용도에 맞춰 모델을 활용할 수 있다. OCI 비전은 제조 공정에서 불량품을 시각적으로 감지하거나 양식 내에서 텍스트를 추출하여 비즈니스 워크플로우를 자동화하고, 이미지 내 항목에 태그를 지정하여 제품 또는 적하물의 개수를 파악하는 데 사용될 수 있다.

OCI 어노말리 디텍션(OCI Anomaly Detection)은 치명적인 결함을 조기에 알리는 비즈니스용 결함 감지 모델을 제공하며, 이를 통해 문제를 빠르게 해결하고, 운영 과정의 혼란을 줄일 수 있다. OCI 어노말리 디텍션은 다양한 프로그래밍 언어에 적용 가능한 REST API 및 SDK를 제공하기 때문에 개발자가 결함 감지 모델을 비즈니스용 애플리케이션에 손쉽게 통합할 수 있다. 이 기능은 원자로 상태 모니터링과 같이 매우 민감한 환경에서 전 세계적으로 사용되는 특허 기술인 MSET2 알고리즘을 기반으로 구축되었으며, 데이터 이상 감지, 장비 고장 예측은 물론, 가동 중단 발생 예측을 위해 여러 기기로부터 동시에 데이터를 수집하는 작업에도 사용될 수 있다.

OCI 포캐스팅(OCI Forecasting)은 데이터 사이언스에 관한 전문 지식 없이도 머신러닝 및 통계 알고리즘을 활용해 시계열 예측을 실시할 수 있다. 개발자는 OCI 포어캐스팅을 이용해 제품 수요, 매출, 필요 자원 등 주요 비즈니스 지표에 대한 전망치를 빠르고 정확하게 생성할 수 있다. 모든 전망치에는 신뢰 구간 및 설명가능성(Explainability)이 함께 제공되기 때문에 개발자가 올바른 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움을 준다.

OCI 데이터 레이블링(OCI Data Labeling)은 사용자가 레이블이 지정된 데이터셋을 만들어 직접 AI 모델을 학습시킬 수 있도록 지원한다. 사용자는 데이터를 모으고, 데이터셋을 생성 및 탐색하며, 사용자 인터페이스 및 공용 API를 통해 데이터 레코드에 레이블을 적용할 수 있다. OCI 데이터 레이블링 서비스는 OCI 비전과 OCI 데이터 사이언스와 같은 오라클의 여러 AI 및 데이터 과학 서비스에 레이블이 지정된 데이터셋을 제공한다. 사용자는 OCI 데이터 레이블링 서비스를 이용하여 일관된 모델 구축 경험을 유지할 수 있다.

새로운 OCI AI 서비스는 머신러닝 모델을 구축, 관리, 배포하는 데 사용되는 오라클 디지털 어시스턴트, OCI 데이터 사이언스, 오라클 데이터베이스 머신러닝과 같이 인공지능, 머신러닝 그리고 여러 데이터 사이언스 서비스를 집대성한 오라클 AI 솔루션의 핵심이다.

호주의 의학 및 생물학 연구기관이자 자선단체인 호주 아동의학연구소(CMRI)의 파블로 갈라비즈 수석 데이터 과학자 겸 생물정보학자는 "다양한 종양 치료법의 효과 확인은 소아암 치료 연구의 핵심 중 하나”라며 ‘OCI 데이터 사이언스와, OCI 비전 및 OCI 데이터 레이블링 서비스를 함께 활용하면 다양한 치료법이 세포에 미치는 영향을 구체화할 수 있다”고 밝혔다.

그는 “먼저, OCI 데이터 레이블링을 사용해 현미경으로 확대한 이미지에 레이블을 지정한 다음 OCI 비전으로 다양한 유형의 세포를 감지하는 프로세스를 자동화한다”며 “이와 같이, 효율적인 연구 목표 달성을 위해 오라클의 플랫폼을 사용하고 있다"고 덧붙였다.

운송 기업 SS 글로벌의 수닐 샤르마 CEO는 "운송업계 내 고객은 차량, 화물, 운전자 그리고 교통 흐름 등 기타 환경 조건으로부터 데이터를 수집한다”며 “우리가 목표로 하는 수준의 서비스를 제공하는 데 실시간 결함 감지 기술이 필수적이기 때문에, 탁월한 결함 감지 솔루션을 찾고 있었다”고 말했다.

그는 “그래서 다양한 변수가 포함된 복잡한 데이터셋에서도 결함을 감지하는 능력을 갖춘 OCI 어노말리 디텍션 서비스를 선택했다”며 “또한 오라클이 해당 AI 서비스에 막대한 투자를 했다는 사실 역시 오라클 서비스를 선택한 큰 이유 중 하나"라고 설명했다.

이안 벅 엔비디아 수석 부사장 겸 고속 컴퓨팅 총괄은 “고객에게 노트북 세션, 배치 작업 및 모델 배포를 위한 GPU를 완전 관리형으로 제공함으로써 오라클 AI 서비스와 엔비디아는 고객이 원하던 혜택과 경험을 제공할 수 있게 됐다”며 “OCI AI 서비스와 OCI 데이터 사이언스를 엔비디아 래피즈와 결합함으로써, 데이터 과학자 및 개발자는 종단간 머신러닝 및 데이터 사이언스 파이프라인 작업을 엔비디아 GPU에서 CPU보다 훨씬 더 빠른 속도로 수행할 수 있게 됐다”고 강조했다.

그렉 파블릭 오라클 클라우드 플랫폼 최고기술책임자(CTO)는 "실제 성과를 얻는 과정에서 AI가 가진 잠재력과 기업의 AI 활용 역량 사이의 간극을 메우는 것이 핵심”이라며 "오라클은 엔터프라이즈 애플리케이션 및 엔터프라이즈 데이터 분야에서 업계를 선도하는 전문성과 더불어 차세대 클라우드 인프라스트럭처와 AI 서비스 및 솔루션 구축을 통해 축적한 역량을 기반으로 AI 가치를 실현하는 최고의 기업으로 자리잡았다"고 밝혔다.