[세미나 후기] AI week with Google

2018년 6월25일 구글 코리아가 주관한 ‘AI week with Google(모두를 위한 AI)라는 세미나를 IT Writer가 다녀왔습니다.

IT Writer는 업무가 바빠 제가 대신 세미나 후기를 올립니다 ㅠㅠ

AI week with Google 개요

– 구글코리아가 ‘AI week with Google(모두를 위한 AI)’ 컨퍼런스를 6월 26일 대치동 구글캠퍼스 서울에서 개최함.

– 구글코리아 존리 사장, 구글 본사 제프 딘 AI 총괄, 카이스트 황의종 교수, SK텔레콤 김윤 AI 센터장, 카카오모빌리티 유승일 데이터랩장, 원티드랩 황리건, 뷰노 정규환 CTO 등이 참석.

구글의 AI(구글 제프 딘 AI 총괄)

– 컴퓨터를 지속적으로 학습시키는 머신러닝 방식으로 구글 AI의 지능을 진화시킴.

– 이미지를 예제로 사용하고 정답이 무엇인지 학습시킨 후 이와 유사한 수많은 데이터를 입력해 기계학습.

머신러닝에 적용되는 알고리즘이나 모듈을 고도화시켜 정확한 답을 도출시키도록 유도. 구글 AI가 적용된 사례는 구글렌즈, 구글포토 등이 있음.

– 구글의 G메일에도 ‘Smart Reply’ 기능이 적용되어 회신할 메일을 예측해 답변할 수 있도록 구축.

현재 구글 메일 사용자의 약 12%가 사용 중.

– 구글이 공개한 AI 알고리듬 텐서플로우(Tensor Flow)나 구글 클라우드 모두 개발자나 AI 비즈니스를 위해 제공하고 있음.

– 구글이 추구하는 AI 비전은 모두에게 그 혜택이 돌아갈 수 있도록 구축하는 것이라고 언급.

혁신적인 서비스 제공, 모두가 AI 혁신을 이룰 수 있도록 하는 것, 인류의 난제를 해결하는 것이 구글의 비전이라고 강조.

※ 사례
– 이유식의 성분 분석에도 인공지능이 적용되어 원재료를 구분하고 분석하는 시스템도 구축해 서비스하고 있음.

일본의 식료품 업체인 큐피(Kewpie)가 대표적 사례로 알려짐.

– 안과에서는 망막의 CT 사진을 통해 당뇨나 망막증 등 진단을 하게 되는데 의사의 역할을 AI가 대신하고 있음.

특히 성별과 연령대를 인지할 수 있도록 프로그램 기계학습을 진행. 더불어 다른 질환을 예측, 발병 가능성, 사망률 진단 등 의료계가 인공지능과 협업하는 시대.

– 생태계나 천문학 분야에서 수집되고 있는 수많은 데이터를 사람이 모두 분류할 수 없으므로 데이터의 머신러닝을 진행하기도 함.

카이스트 AI 연구 및 인재 양성(카이스트 전산학부 황의종 교수)

– 글로벌 AI 시장과 함께 국내 시장 모두 점진적으로 성장세.

한국 정부도 AI 분야에 투자하고 있으나 다른 국가에 비해 적은 상황임.

로봇, 컴퓨팅, 빅데이터, 자율주행 자동차 등에 투자하는 상황.

AI 프로젝트의 경우 엑소브레인 프로젝트가 1억달러 규모이지만 미국은 브레인 이니셔티브에 30억달러를 투자하고 있음.

– 카이스트는 산학연 협업과 정부 투자로 인공지능 과제를 진행 중임.

– 한국이 연구 분야에서 퍼스트 무버가 되어야 하며 장기적 아젠다에 기반을 두고 하드웨어 분야 강점을 활용해야 한다고 언급.

모바일과 텔레콤 서비스의 AI 혁신(SK텔레콤 김윤 리서치센터장)

– SK텔레콤의 서비스와 네트워크에 인공지능을 접목시키기 위해 2018년 2월 리서치센터를 설립.

– 언어와 음성을 통한 기술인 SK텔레콤 누구(Nugu)를 2016년 9월 출시, 2017년 9월 T-map에 누구를 적용했고 2018년 1월 B tv 셋톱박스에도 누구를 탑재시킴.

집, 모바일, 자동차 등에 인공지능 융합을 시도함.

– SK텔레콤은 T-brain이라는 조직을 신설해 인공지능 분야를 지속 연구 중임.

쇼핑이나 미디어에서도 접목시킬 수 있어 잠재력이 존재함.

기계학습 없이도 인공지능이 쇼핑 제품을 구분할 수 있도록 기술 연구 중.

– 인공지능이란 기본적으로 사람들에게 도움을 줄 수 있어야 하고 프라이버시나 보안에 강해야 한다고 언급함

스마트 모빌리티를 위한 AI(카카오모빌리티 유승일 데이터랩장)

– 2017년 8월 카카오에서 카카오모빌리티라는 이름으로 자회사 분리.

– 카카오택시, 카카오드라이버, 카카오대리, 카카오내비, 카카오파킹 등의 서비스를 진행 중.

– 택시 가입자만 24만명, 카카오택시 사용자는 1천500만명에 이르지만 수요와 공급 자체가 불균형. 카카오 모빌리티는 사용자와 알맞은 택시 기사를 매칭할 수 있도록 인공지능 호출시스템을 구축.

– 또한 카카오내비를 이용해 도착지까지 얼마나 걸리는지, 시간대별로 얼마나 교통 정체가 일어날지에 대해 교통정보 미래 예측 시스템을 ‘미래운행정보’라는 이름으로 연구 중인 상황.

– AI의 머신러닝이 기사의 지역 선호도 등을 종합적으로 고려하고 분석하면서 배차 성공률을 크게 높였다고 언급.

일자리 문제 해결을 위한 AI(원티드랩 황리건 제품총괄)

– 원티드의 일자리 매칭 시스템은 과거 16만건의 지원자 이력서를 수집하고 분석해 일자리를 구하는 후보자들(지원자)과 빈자리가 존재하는 수많은 일자리를 서로 매칭할 수 있도록 구축함.

– 취업 분야에 적용된 인공지능 및 빅데이터 기술은 정부에서도 주목하고 있음. 정부가 운영하는 워크넷이나 취업전문 사이트인 사람인 역시도 유사한 인공지능 시스템이 적용된 상태.

의료진의 지치지 않는 눈과 귀가 되어주는 AI(뷰노 정규환 CTO)

– 의사가 판독하는 환자의 질환 정보를 인공지능이 대신해주는 시대.

환자는 늘어나고 새롭게 생성되는 수많은 CT 사진들을 판독하기 위해서는 인공지능이 필수.

– 의사와 인공지능이 서로 판독하고 분석하는 케이스가 점차 늘어나 질환을 판단할 수 있는 정확도가 증가.

특히나 인공지능이 리포트까지 생성할 수 있는 환경.

– 뷰노는 엑스레이 판독에 대한 특허를 진행해 식약처로부터 허가를 받아 국내 병원과 협업을 진행 중임.

▲ 기타

– 인공지능의 한국어 서비스나 자연어 처리 문제는 지속적으로 연구해야 하는 상황.

– 한국어를 제대로 처리할 수 있는 기술 플랫폼으로 거듭나야.

– 정부 예산이 다른 국가에 비해 현저하게 낮은 수준으로 투자에 대한 이슈를 해결해야 고도화된 인공지능이 양산될 수 있음(황의종 교수)
– 인공지능이 사람들의 일자리를 대신한다고 하지만 새로운 고용 창출의 기회로 거듭날 수 있어 오히려 사람과 인공지능이 함께 할 수 있는 협업의 시대라고 언급(제프 딘). (끝)