"포춘 500대 기업 20년 성과, 유니콘은 4년만에 만든다"

[ACC+ 2022] 구글클라우드 박형준 엔지니어

"디지털 트랜스포메이션, 혹은 4차 산업혁명이라는 새로운 변화를 통해 과거의 포춘 500대 기업이 20년에 거쳐 창출한 기업가치 1조4천억원을 현재의 유니콘 기업은 4.4년 만에 만들고 있다. 당연히 이러한 유니콘 기업은 클라우드 컴퓨팅을 통해 산업의 혁신을 주도하고 있다."

구글클라우드코리아 박형준 커스터머 엔지니어는 8일 온라인으로 개최된 '제19회 어드밴스드컴퓨팅컨퍼런스+ 2022'에서 이같이 밝혔다.

박형준 엔지니어는 '구글과 함께 하는 디지털 트랜스포메이션'을 주제로 발표했다.

구글클라우드 박형준 엔지니어

그는 디지털 트랜스포메이션이 일상과 산업에 어떤 변화를 가져오는지 자율주행차, 건설현장의 안전 위협 요소 탐지, 제조 현장에서 육안 검사 자동화, 의료진의 의사결정 지원 등을 들어 제시했다. 소매유통업계의 원자재 구매수량 예측, SCM 효율화, 개인화 서비스 등과, 금융 서비스 업계의 자금세탁방지, 고객확인절차 딥러닝 활용 등의 사례, 에너지 산업에서 풍력발전기의 어댑티브 컨트롤과 태양광 발전의 기후 예측을 통한 발전량 최적화와 비축 전략량 예측 등을 언급했다.

그는 "이런 변화는 특정 산업계에서만 일어나는 게 아니라, 모든 산업에서 일어나고 있다"며 "하지만, 안타깝게도 디지털 트랜스포메이션에 모든 기업이 동참하지 못하고 있다"고 말했다.

그는 "디지털 트랜스포메이션이란 용어 자체는 기술을 적용해 전통적 산업 구조를 혁신하는 것인데, 바로 그 기반 기술을 만들어 내재화하기에 매우 많은 리소스와 비용, 시간이 필요하기 때문"이라고 덧붙였다.

그는 머신러닝 사례를 예로 들었다. 이미지 내부의 객체를 감지 및 분류하거나, OCR로 메타데이터를 추출하는 등의 비전 AI, 수요 예측 및 전망 등의 작업은 머신러닝 관련 기술이 필요하다. 그러나 머신러닝을 적용하려는 비즈니스 이용자는 1억명 이상인 반면, 실제 머신러닝 전문가나 연구자는 200만명밖에 되지 않는다. 이런 수요와 공급의 불일치는 비즈니스에 필요한 머신러닝을 개발하고, 적용할 수 있게 하는 인력 부족을 초래한다.

그는 "2012년 앤드류 응 교소가 1만6천대의 컴퓨터를 이용해 사람과 고양이 사진을 분류하는데 성공했는데, 이처럼 단순히 사물을 구분하는 단순 작업에도 매우 많은 리소스가 필요하다"며 "대부분의 기업이 머신러닝을 위해 새롭게 투자하기에 시간, 자원 등이 만만치 않다"고 설명했다.

그는 "구글클라우드는 구글의 기술을 퍼블릭 클라우드 형태로 제공한다"며 "그중 AI 및 ML의 경우 두가지 모델로 제공하고 있다"고 말했다.

구글의 AI 및 ML 서비스는 우선 '사전훈련된(Pre-trained)' 모델을 제공한다. 구글 서비스의 번역, 이미지 인식, 검색 등의 서비스가 여기 해당한다. 별도 머신러닝 학습에 필요한 데이터세트를 준비하거나 모델을 만들 필요가 없다.

한편으로 커스텀 모델을 제공한다. 비즈니스 요건에 맞춘 산업별 특화 모델이다. 직접 모든걸 개발할 수도 있지만, 오토ML 같은 방식을 통해 구글에서 학습시켜놓은 머신러닝 모델에 이용자의 데이터세트를 넣어 맞춤형 모델을 만들 수 있다.

구글클라우드의 AI 서비스는 크게 시각, 언어, 대화, 구조화된 데이터 등으로 나뉜다. 시각 부분에서 이미지나 동영상을 분류하거나 특정 객체를 탐지하고, 위치에 대한 로컬라이제이션 등의 기능을 제공한다. 언어 부분은 50개 이상의 언어에 대해 구문분석, 감정분석, 번역 등의 기능을 제공하며, 대화 부분은 TTS, STT 등의 기능을 제공한다. 구조화된 데이터 부분은 추천이나 예측에 활용가능하다.

그는 이어 산업별 특화 AI 서비스로 '비주얼 인스페션 AI'를 소개했다. 제조업에서 육안으로 불랑을 찾아내던 검사 작업을 AI로 수행할 수 있는 서비스다. 코스메틱 불량, PCB 기판 조립 등의 작업을 검사자 숙련도에 의존하지 않으면서 더 고품질로 진행할 수 있다. 구글클라우드의 비주얼인스펙션AI는 '어노멀리 디텍션', '결함 감지 및 찾기', '어셈블리 검사' 등의 기능을 제공한다.

그는 "비주얼인스펙션 AI는 액티브 러닝 기능을 제공하므로 사람이 직접 라벨링을 해서 답을 알려주는 지도 학습 없이 라벨 없는 데이터세트에 라베를 추천하고 라벨링하는 비지도 학습 방식으로 진행할 수 있다"고 특장점을 언급했다.

그는 비주얼인스펙션AI 서비스로 어셈블리 검사를 수행하는 과정을 시연했다.

박형준 엔지니어는 "미래의 비즈니스 환경은 점차 클라우드, 빅데이터, 인공지능, IoT 등을 도입하지 않고 살아남기 힘든 구조로 향하고 있으며, 기업의 비즈니스 환경에서 정보기술 즉 IT기술의 의존도는 갈수록 높아지고 있는 상황"이라며 "구글의 기반기술인 구글 클라우드와 함께 디지털 트랜스포메이션에 적극 동참히시기를 바란다"고 강조했다.