기업이 ‘코로나 19시대’에 AIaaS로 혁신해야 할 이유
<출처=셔터스톡>
코로나 19 사태가 수그러들 기미를 보이지 않고 있습니다. 앞으로 우리는 ‘포스트 코로나(코로나 이후, Post Corona)’가 아닌 ‘위드 코로나(코로나 일상, With Corona)’ 시대에 대비해야 하는데요. 늘 코로나 19를 예방하며 일상생활을 해야 하죠. 특히 기업은 위드 코로나 흐름에 맞춰서 경영전략을 짜야 하는데요. 코로나 19를 계기로 기업이 급속히 디지털 전환(트랜스포메이션)하고 있습니다만. 이는 한철 장사로 끝나지 말아야 합니다. 일상으로 정착시켜야 하죠.
인공지능(AI)은 기업 디지털 트랜스포메이션의 핵심 수단인데요. 코로나 19로 인해 비대면 문화는 전세계 ‘뉴 노멀(새로운 표준)’ 이 됐습니다. 이는 시장상황과 기업환경을 바꾸고 있고요. 가깝게는 원격 근무, 챗봇, 무인 매장 확산이 그 예입니다. AI와 클라우드는 이를 뒷받침하고 있죠. 위드 코로나 시대에 기업이 생존하려면 뉴 노멀에 맞춰 AI를 운영에 접목해야 하는데요. 아빈드 크리슈나 IBM CEO 말처럼 “모든 기업은 AI 기업이 돼야 합니다”.
AI 기업으로 혁신해야 할 필요성을 모르는 기업은 드물 겁니다. 문제는 ‘이를 어떻게 준비하느냐’이죠. 모든 기업이 디지털 트랜스포메이션에 능동적으로 대응할 수 있는 건 아닌데요. 기술 기업이 아니거나, 사내에 AI 전문가가 없다면 AI로 디지털 트랜스포메이션하기 쉽지 않을 수 있습니다. AI 분석 환경을 구축하려면 하드웨어, 소프트웨어가 필요한데요. 이를 처음부터 구축하려면 시간과 돈이 많이 들죠. AI에 활용할 데이터조차 준비되지 않은 곳도 있습니다.
<출처=픽사베이>
‘AI as a Service(AIaaS)’는 그 대안이 될 수 있는데요. 이는 AI를 클라우드에 구현해서 제공하는 서비스입니다. AIaaS에서는 봇, 인지 컴퓨팅 API, 머신 러닝 프레임워크 등을 지원하죠. 원천 기술이 없는 기업은 여기서 자연어 처리, 음성 합성, 이미지 인식 기술 등을 사용할 수 있고요. AI 전문가가 아닌 개발자도 이를 사용해서 챗봇, 디지털 비서 등 AI 서비스를 만들 수 있습니다. 원하는 기간에 필요한 기능을 골라서 쓰면 되죠. 이는 기업의 AI 혁신 비용을 낮추는 데 도움될 수 있습니다.
현재 시장에는 아마존 웹서비스(AWS), 마이크로소프트, 구글, IBM, 네이버, 솔트룩스 등이 AIaaS를 운영하고 있고요. 최근 솔트룩스는 ‘솔트룩스 AI 클라우드’라는 이름으로 AIaaS를 대폭 개편했습니다. 이는 오픈 APIs 기반 AiaaS를 넘어 커스텀(맞춤형), 온디맨드(주문형) 기능을 강화한 게 특징이죠. 고객이 필요에 부합하는 맞춤형 AI 기술을 이용할 수 있고요. 원하는 기능이 없으면 이를 주문해서 AI 기술을 제공받을 수 있죠.
아울러 솔트룩스 AI 클라우드는 AI 접근성을 높인 게 특징인데요. 분석지능, 언어지능, 음성지능, 시각지능, 감성지능, 대화지능 등 40여개 AI 기술을 무료로 제공하기도 합니다 이로써 누구나 어디에서든 AI 기술을 접할 수 있도록 ‘AI is everywhere’를 구현하고 있죠. 이번 글에서는 AIaaS 개념과 시장현황, 필요성을 살펴보고요. 솔트룩스 AI 클라우드의 특징과 주요 기능을 알아보겠습니다.
요즘 AIaaS 시장이 뜨거운 까닭
<출처=픽사베이>
AIaaS는 AI를 클라우드에 구현해서 제공하는 서비스입니다. AIaaS에서는 봇·디지털 비서, 인지 컴퓨팅 API, 머신 러닝 프레임워크 등을 제공하는데요. 봇·디지털 비서는 챗봇을 구축하는 데 쓰이죠. 인지 컴퓨팅 API에는 자연어 처리, 음성인식, 번역, 감정 탐지 API 등이 있는데요. 감정 탐지 API를 사용하면 이미지 속 객체의 감정 인식 기능을 응용 프로그램에 더할 수 있죠. 아마존 웹서비스 레코그니션이 그 예고요. 머신 러닝 프레임워크로는 데이터 획득, 모델 학습, 예측 등을 수행할 수 있습니다. 이로써 사용자는 자체 머신 러닝 모델을 구현할 수 있고요. 구글 텐서플로우가 그 예죠.
현재 시장에는 아마존 웹서비스, 마이크로소프트, 구글, IBM이 대표 AIaaS 사업자입니다. AI·클라우드 선두 기업이 시장을 이끌고 있죠. 이는 클라우드가 ‘AI를 구현하는 핵심 인프라’과도 연관돼 있는데요. AI 서비스가 나오려면 대량의 컴퓨팅 자원과 데이터 저장 공간이 필요합니다. 정보통신산업진흥원에 따르면, 대부분 데이터는 클라우드에 저장되고요. AI는 클라우드 자원으로 이 데이터를 학습합니다. 클라우드는 “AI 시대에 새로운 가치를 창출하는 기본 인프라·플랫폼·서비스”라고 볼 수 있죠.
클라우드 선두 기업은 여기에 유리한 인프라를 갖췄습니다. 정보통신산업진흥원에 따르면, “데이터 경제 시대에는 양질의 데이터를 많이 확보하고 이를 AI로 다양한 산업의 혁신 성장에 활용할 능력이 있는 기업이 시장을 주도한다”고 하는데요. “마이크로소프트, 아마존, 애플, 구글, 페이스북 등 글로벌 시가총액 상위 5개 기업은 대규모 데이터와 클라우드 기반 플랫폼을 가진 AI 기업”이죠. AI·클라우드 선두 기업은 AIaaS로 자사 우수 인프라와 기술을 공유하면서 그들의 AI·클라우드 생태계를 키울 수 있습니다. 이는 IT 업계에서 그들의 주도권을 굳히는 데 도움될 수 있고요.
<출처=테크나비오>
AIaaS 시장은 커지고 있습니다. 시장조사기관 테크나비오에 따르면, AIaaS 시장규모는 2019년 약 2조9200억원(24억6000만달러)에서 약 20조9000억원(176억달러)까지 커질 걸로 예상되는데요. 연평균 48% 상승한다고 하죠. 이유는 여러가지입니다. AI 시장 성장세, AIaaS 편의성, 신속한 데이터 처리와 분석 필요성 등이 있는데요. 이는 기업에 AIaaS가 필요한 이유로도 해석할 수 있죠. 세가지 이유를 하나하나 살펴보겠습니다.
첫째, AI 시장은 매년 급성장하고 있는데요. 테크나비오에 따르면, 글로벌 AI 시장규모는 2018년 약 27조8000억원(234억2200만달러)에서 2023년 약 117조4200억원(989억6600만달러)까지 확대된다고 합니다. 연평균 성장률은 33.4%로 예상하고요. 이유는 복합적입니다. AI 분석은 기업이 업무를 개선하고, 이익을 올려 시장 우위를 점하는 데 AI 분석이 도움되고요. 기업은 AI를 더 활용하길 원합니다. 챗봇, 디지털 비서에서 보듯 오늘날은 인간과 기계 소통이 늘고 있죠. AI는 원활한 상호 작용에 핵심 역할을 합니다. 올해는 코로나 19로 인해 비대면 기술이 대안으로 떠올랐는데요. 이 또한 AI 시장을 더 키우는 데 영향을 줄 수 있죠.
둘째, AIaaS 도입 비용을 낮추려는 수요도 시장 확대에 기여하는데요. AIaaS에서는 기업에 필요한 AI 기술을 쉽고, 경제적으로 이용할 수 있습니다. 기업이 AI 분석 환경을 처음부터 구축하려면 하드웨어, 소프트웨어가 필요한데요. 여기에는 시간과 돈이 많이 들어가죠. 이는 꾸준히 유지 보수해야 합니다. 전문 인력도 있어야 하고요. AIaaS를 이용하면 이 부담을 덜 수 있죠. 원하는 기간에 필요한 AI 도구를 골라 활용하면 경제적이고요. 기업 상황에 따라 사용 규모를 늘리거나 줄일 수 있죠. AI 선두 기업에서 서비스를 운영하니 기술도 좋습니다. AI 전문가가 아닌 사람도 이용할 수 있고요. 기업은 핵심 사업에만 집중하면 되죠.
셋째, 데이터가 폭증하고, 이를 신속히 처리해야 할 필요성도 시장에 영향을 줍니다. 정보통신산업진흥원에 따르면, 전세계 데이터 양은 연 61% 늘어나고 있고요. 2025년에는 175제타바이트에 달할 걸로 예상되죠. 오늘날은 스마트폰, SNS, 사물인터넷(IoT) 서비스에서 데이터가 폭증하고 있는데요. 기업에서는 이를 토대로 실시간 의사결정을 내려야 합니다. AIaaS에서 관련 도구를 활용하면 이를 신속히 처리하고, 분석할 수 있죠. 한편 테크나비오에서는 “스마트폰 수요 증대, 스마트시티 개발, AI 스타트업 투자 증가 등도 AIaaS 시장 성장세를 더 끌어올릴 것"으로 전망합니다.
고객 맞춤형 AI 플랫폼 ‘솔트룩스 AI 클라우드’ 가치
<출처=솔트룩스>
슬트룩스에서는 2017년 아담스.ai(ADAMS.ai)라는 이름으로 AIaaS 대열에 참여했습니다. 이는 커먼 APIs로 AI 서비스를 지원하고요(1세대). 머신 러닝 환경도 제공했죠(2세대). 최근 솔트룩스는 여기서 한발 더 나아가 AIaaS를 대폭 개편했는데요. 8월 말 공식 운영을 시작한 ‘솔트룩스 AI 클라우드’가 그 주인공이죠. 이는 단순 솔루션 제공을 넘어 맞춤형 AI 플랫폼 서비스(Paas, Platform-as-a-service)를 지향합니다. 솔트룩스 AI 클라우드는 3세대 AIaaS로, 맞춤형·주문형(커스텀·온디맨드) 기능을 강화해 차별화 됐고요. 멀티 클라우드 기반의 학습과 도메인 적용이 가능한 게 특징입니다.
그동안 AIaaS는 오픈 API를 제공, 기업이 이를 수정해 AI 서비스를 구축하는 경우가 많았는데요. 이는 AIaaS 사업자 데이터로 미리 학습해 바로 사용해서 편리했습니다. 그러나 기업에서 이걸로 자사 수요에 맞는 AI 서비스를 구축하려면 한계가 있었죠. 기업이 커먼 APIs만으로 AI 서비스를 구축해도 사업화나 현장 적용에 실패한 경우도 많았는데요. AI 성능이 일반 도메인에서는 99%였지만 실제 현장에서는 50% 수준으로 떨어지기도 했죠.
솔트룩스에서는 AI 성능을 높게 유지하며 현장 적용에 성공하려면 맞춤형, 주문형 AIaaS가 필수라고 판단했습니다. 학습할 수 있는 양질의 데이터를 일정량 이상 분야별로 확보해야 하고요. 학습 최적화를 위한 차별화된 알고리즘으로 맞춤 학습을 진행해야 하죠. 또 클라우드 보안, 클러스터, 컨테이너 보안도 지원해야 합니다. 솔트룩스는 맞춤형·주문형(커스텀·온디맨드) 기능으로 이를 구현할 수 있다고 봤죠. AI 기술을 기업 수요에 따라 맞춤형(커스텀)으로 제공하고요. 기업에서 필요한 기술을 주문 받아(온디맨드) 이를 만든다면? 현장에서도 AI 성능을 높게 유지하고요. 기업은 더 정확한 통찰을 얻을 수 있죠. 솔트룩스 AI 클라우드 특징은 아래와 같습니다.
<출처=솔트룩스>
첫째, 맞춤형, 주문형 AI 서비스를 지원하는데요. 기업의 각 도메인에 학습을 최적화한 커스텀 AI 서비스를 제공합니다. 기업 데이터로 추가 모델학습을 해주죠. 또 기업이나 고객 요청에 따라 AI를 개발, 클라우드에 배포하는 온디맨드 AI 서비스도 운영하는데요. 솔트룩스가 직접 학습 데이터 수집, 정제, 모델학습 전 과정을 지원합니다. 기업이 고품질 학습 데이터를 확보하기 어려우면 솔트룩스가 직접 데이터를 구축해 서비스에 적용해주죠.
둘째, AI 기술을 유·무료로 제공, 서비스 선택권과 접근성을 강화했습니다. 무료 서비스에서는 분석지능·언어지능·음성지능·시각지능·감성지능·대화지능 등 40여개 솔트룩스 AI 기술을 사용할 수 있죠. 유료 서비스에서는 커스텀, 온디맨드 기능을 지원하고요. 무료 서비스 속도나 용량이 부족하면 유료로 이를 업그레이드할 수 있죠. 신청하면 이틀 이내로 독립 서비스(인스턴스)를 구성, 전용 AI 서비스 환경을 구축하도록 지원하고요. 여기서 전용 클라우드도 제공합니다. 제공받은 용량, 상태도 모니터링 할 수 있고요. 유·무료 서비스는 동시에 사용할 수도 있죠.
셋째, 쿠버네티스와 컨테이너에 기반한 멀티 클라우드 환경도 지원합니다. 쿠버네티스는 컨테이너화를 쉽게 배포, 확장, 자동화하는 인기 오픈소스 플랫폼이죠. 컨테이너는 응용 프로그램을 실제 구동 환경에서 추상화 하는 논리 패키징 메커니즘을 제공하는데요. 컨테이너를 협업에 적용하는 비율은 급증하고 있죠. 멀티·하이브리드 클라우드는 데이터와 컴퓨터 특성에 따라 여러 개의 서로 다른 클라우드를 사용하는 건데요. 이 수요는 갈수록 높아지고 있습니다.
솔트룩스는 업계 트렌드를 AI 클라우드에 반영했는데요. 커스텀, 온디맨드 AI 서비스에서 기업은 솔트룩스 Iaas 외에도 마이크로소프트 애저, 아마존 웹서비스 등 타사 클라우드 플랫폼을 운영 정책과 가격에 따라 선택할 수 있도록 했습니다. 필요에 따라 여러 Iaas를 연결, 융합해 사용하거나 확장할 수 있고요.
넷째, 유료 서비스에서는 월 단위로 사용료를 내고 필요한 서비스만큼 이용하면 됩니다. 현재 요금 체계는 1ASU(AI 서비스 유닛)당 6만4000원인데요. 서비스 유형에 따라 1ASU, 2ASU, 3SAU. 6SAU가 있습니다. 사용 유닛당 요금을 책정하고요. 기업에서는 초기 투자비용 필요 없이 월정액 서비스 요금을 내기만 하면 되죠. 월 사용료는 각 서비스 유료 신청 페이지에서 확인하면 됩니다.
시장 분석·AI 영상 면접·도시 상황 인지 분석 서비스 개발 OK
솔트룩스 AI 클라우드에서는 분석지능·언어지능·음성지능·시각지능·감성지능·QA/대화지능을 이용할 수 있습니다. 분석지능으로 키워드를 추출하거나 트렌드를 분석할 수 있고요. 언어지능으로 한국어, 영어, 일본어 자연어 처리도 가능하죠. 음성지능으로 한국어 음성을 인식, 활자로 변환하는 건 물론이고요. 시각지능으로 사람 얼굴도 인식할 수 있습니다. 감성지능으로 주어진 활자 안에서 감정까지 파악할 수도 있죠. QA/대화지능으로 챗봇도 구축하도록 지원할 예정이고요. 6개 지능 40여개 기술 가운데 주요 기능과 활용 방안을 아래와 같이 제안합니다.
1.분석지능
1)문서필터
<출처=솔트룩스>
HWP, PDF, DOC, XLS, PPT 등 주어진 URL의 문서파일에서 활자를 추출하는 기능인데요. 추출한 활자는 언어지능으로 명사 추출, 개체명 추출 등 내용을 분석하는 데 활용할 수 있습니다. 엑셀(92%)을 제외하면 추출 성공률은 97%고요. 문서필터는 문서 보안, 정보형 자료 추출에 유용한데요. 엔터프라이즈나 공공분야에서는 문서 보안 관리, 지능형 지식관리시스템에 이를 사용할 수 있죠. 마케팅 분야에서는 전자상거래 지능형 검색으로 판매 마케팅 전략을 세울 수도 있습니다.
2)HTML 랩퍼
<출처=솔트룩스>
HTML 문서의 활자 데이터를 추출하는 기능인데요. URL 혹은 HTML을 입력으로 받아, 텍스트 본문을 추출합니다. 또 본문 주요 내용에 있는 이미지 URL을 별도 추출 제공하고요. 주요 본문 내용 외에 불필요한 콘텐츠를 없애죠. HTML 랩퍼는 기업에서 마케팅 활용 목적으로 시장이나 목표 고객의 관심 분야를 분석할 때 사용할 수 있습니다. 연구기관에서는 논문 특허 자료에서 본문 정보를 추출하고요. 이를 토대로 분석 기반 데이터나 학습 기반 데이터를 만들 수 있죠.
3)키워드 추출
<출처=솔트룩스>
문자열을 분석하고 키워드를 추출하는 기능입니다. 입력된 문서를 분석, 이 문서에서 중요한 키워드를 추출하고요. 키워드 목록과 문서 내 중요도를 계산해서 반환하죠. 엔터프라이즈에서는 이 기능으로 증권 현황, 경쟁 상품을 분석할 수 있습니다. 연구기관에서는 신규 논문이나 저서를 읽지 않고 핵심 키워드를 추출, 연구분야 핵심 트렌드를 알 수 있죠. 전자상거래에서는 고객이 많이 입력한 키워드를 추출할 수 있고요. 이로써 판매 집중 품목을 선정하고 고객 선호 품목을 예상할 수 있습니다. 마케팅, 재고 관리 전략도 짤 수 있죠.
4)트렌드 분석
<출처=솔트룩스>
뉴스, 블로그에 등록한 문서를 토대로 특정 기간 내 질의어가 들어간 문서 건수를 주기별로 집계해서 알려줍니다. 실시간 수집한 데이터를 분석, 빅데이터에 근거한 통계자료도 제공하죠. 이는 대량 정보에서 원하는 정보 트렌드를 순위별로 볼 수 있도록 지원하는데요. 공공분야에서는 국민 여론 조사를 분석하는 데 쓸 수 있습니다. 엔터프라이즈에서는 CEO 메시지와 정보 수요 데이터를 분석할 수 있는데요. 주요 키워드를 기간 단위로 추출하고, 해당 기간에 화제가 된 키워드를 추출해 사용자들에게 다양한 차트 형식으로 시각 분석 서비스를 제공할 수 있죠.
2.언어 지능
1)한국어, 다국어 자연어 처리
<출처=솔트룩스>
이는 한국어 비정형 텍스트의 형태소와 구문을 분석하고, 개체명을 추출하는 기능을 제공할 수 있고요. 영어와 일본어에서는 형태소를 분석할 수 있습니다. 분석기는 영어와 일본어 각 단어의 품사 정보(명사, 동사 등)를 제공하죠. 자연어 처리는 기업과 공공분야에서 대규모 데이터를 분석할 때 쓸 수 있고요. 자연어를 기계가 이해할 수 있는 언어로 번역하는 기술로 이용할 수 있죠. 경쟁사 동향과 이슈를 발견하는 등 시장 분석과 조사에도 활용 가능하고요.
2)한국어, 영어 의미 이해
<출처=솔트룩스>
한국어에서 분석한 단어의 개체와 의미를 식별하는 기능입니다. 이로써 문장, 질문 의미와 의도를 이해하고 분석할 수 있죠. 지식베이스와 연계해 자연어 의미를 이해할 수 있고요. 단어가 실제 지식의 어떤 객체를 의미하는지 지식그래프 정보로 판단하죠. 이 기능은 방송, 기사에서 주요 인물과 사건 동향을 분석할 때 사용할 수 있고요. 공공기관 또는 국가 전략 등에 따른 주요 사건의 조기 상황을 식별하고 감지하는 데에도 이용할 수 있습니다.
3)한국어, 영어 워드 임베딩
<출처=솔트룩스>
단어를 벡터로 표현하는 기능입니다. 언어 데이터셋에 출현한 각 단어 맥락을 관측해 벡터공간에 매핑하고요. 각 단어의 벡터 값을 조절해 의미상 가까운 관계인 단어 간 n차원 좌표 값이 근거리에 위치하도록 최적화합니다. 그 다음 조회된 단어의 벡터 값을 리턴하죠. 모델이 학습한 데이터에 존재하지 않는 어휘에서도 워드 벡터를 추론해 생성하도록 학습할 수 있습니다. 이는 고객 데이터에서 시장 연관 주제, 상품, 브랜드, 마케팅 콘셉트를 도출할 때 사용할 수 있고요. 국가 정책, 공공사업발굴을 위한 국민 여론과 관련 주제 이해를 도울 때도 활용 가능합니다.
4)한국어, 영어 문장 임베딩
<출처=솔트룩스>
한국어 자연어 문장을 300차원의 벡터로 표현하는 기능인데요. 영어 자연어 문장은 700차원벡터로 표현할 수 있죠. 이는 솔트룩스가 보유한 말뭉치와 언어 분석기를 활용해 자연어 문장 임베딩 모델을 학습했습니다. 이로써 빠르고 정확한 문장 임베딩 결과를 도출할 수 있죠. 이는 여러 자연어 처리 응용 프로그램에 적용할 수 있고요. 문서관리시스템에서 문서 자동 분류, 유사 문서 분류 업무에도 사용할 수 있습니다. 문장 기반 또는 문서 단위의 자연어 처리에도 사용할 수 있죠.
5)영한 양방향 기계번역
<출처=솔트룩스>
특허, 법률, 의료 등 전문 영역에서 기존 데이터로 특화한 고품질 번역을 지원하는 기능입니다. 마이크로소프트 오피스 도구와 연동할 수 있죠. 문서를 재편집할 필요 없이 기존 서식을 유지하면서 번역할 수 있고요. 이는 인공신경망에 기반해 기초 모델 학습, 실무에 번역 적용, 오류 보정, 재학습 과정을 거쳐 변역합니다. 번역할수록 자동 번역의 품질과 생산성이 더 좋아지고요. 여행 분야에서 AI 자동 통역을 지원하는 데 쓸 수 있죠. 기업 글로벌 마케팅에도 활용 가능하고요.
3.음성 지능
1)한국어 음성 인식(8k, 16k)
<출처=솔트룩스>
사람이 말하는 음성 언어를 컴퓨터가 해석하고요. 컴퓨터가 이를 문자 데이터로 전환하는 기능입니다. 솔트룩스에서는 8kHz, 16kHz 샘플링을 가진 사람의 오디오 데이터를 문자로 바꿀 수 있죠. 특히 고객이 확보하기 어려운 제품, 고객에 적합한 데이터가 베이스라인 모델 학습량보다 적더라도 고객 도메인 특성에 맞는 맞춤형 음성인식 모델을 제시할 수 있습니다. 이는 녹취된 환자 상담기록을 활자로 바꿔 차트를 만드는 데 쓸 수 있고요. 음성으로 드론 이착륙과 비행을 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 이로써 우범지역의 치안을 강화할 수도 있죠.
2)한국어 음성 합성
<출처=솔트룩스>
문장을 사람 음성으로 바꾸는 기능입니다. 솔트룩스에서는 사전에 학습한 화자 목소리로 문장을 음성으로 변환하는데요. 음성, 전사 원고로 이뤄진 데이터로 음성합성 모델을 학습했습니다. 이는 청각 장애인 또는 언어 장애인의 택시 운전 업무를 지원할 수 있는데요. 음성인식 문자 변환기로 행선지와 승객 요구를 전달받을 수 있죠. 혼자 있을 반려견에게 주인 목소리를 언제 어디서나 들려주는 데도 활용 가능하고요.
3)한국어 음성 전사
이는 입력 오디오에서 음성인식이 어려운 데이터를 추출하는 기능인데요. 입력 오디오를 발화 단위 세그먼트로 분할하고요. 각 세그먼트에 대한 MBR(마스터 부트 레코드) 값을 제공, 음성인식이 어려운 세그먼트 데이터를 선별할 수 있습니다. 이는 음성인식 성능을 높이는 데 도움되는데요. AI가 음성인식 학습 데이터 오류를 검수해 알려주는 데도 쓰일 수 있죠.
4.시각 지능
1)얼굴 인식
<출처=솔트룩스>
얼굴 이미지를 분석해서 누구 얼굴인지 인식하는 기능입니다. 이미지에서 얼굴 위치를 탐지하고요. 탐지한 얼굴 부위를 분석해서 누구인지 파악하죠. 솔트룩스에서는 얼굴 등록 기능도 함께 제공합니다. 카드사, 은행에서는 온라인 서비스에서 얼굴 인식으로 결제하는 시스템을 구축할 수 있고요. 기업에서는 근태 관리에 이를 활용할 수 있죠. 건물, 보안구역에서는 허가된 출입자를 파악하는 데 이를 사용할 수 있습니다. 경찰은 수사에서 범죄 용의자를 식별할 때 이를 활용할 수 있죠. 기업에서는 영상 면접에서 얼굴 인식으로 지원자를 확인할 수 있고요.
2)나이/성별 인식
<출처=솔트룩스>
얼굴 이미지를 분석해서 나이와 성별을 인식하는 기능입니다. 이미지에서 얼굴 위치를 탐지할 수 있고요. 탐지한 얼굴 부위를 분석해서 나이와 성별을 추정할 수 있죠. 방문 고객 통계를 수집하거나 이를 마케팅 전략에 활용할 때 유용한 기능인데요. 유통업체라면 얼굴 인식과 함께 고객을 인식, 동선을 추적해 VIP 고객을 관리할 수 있습니다. 또 고객 선호와 관심 물품을 파악해 이를 눈에 잘 띄는 위치에 배치할 수도 있죠.
3)신체 인식
<출처=솔트룩스>
사람 이미지를 분석해서 신체 부위별 영역을 분리하는 기능입니다. 사람 사진에서 모자·머리·팔·얼굴·상의·드레스·코트·다리·바지·피부 등 10가지 신체 부위를 인식할 수 있고요. 이는 의료 분야에서 질병을 조기 진단하는 데 도움됩니다. 예를 들어 손으로 물체를 만졌을 때 강도, 손 떨림, 손톱 변형을 감지하는 기술에 적용하고요. 이로써 질병을 진단하는 거죠.
5.감성 지능
1)텍스트 감성 분석
<출처=솔트룩스>
한국어, 중국어, 영어 3개 국어에서 감성을 분석하는 기능인데요. 인물, 상품처럼 문장에서 평가하는 대상을 설명하는 개별 특성과 각 특성에 대한 의견을 파악할 수 있죠. 긍·부정만 파악할 뿐만 아니라 결과에 영향을 준 항목도 발견할 수 있습니다. 기업 제품, 고객 등 데이터로 학습해 맞춤형 분석 모델을 만들 수 있는데요. 이로써 분석 정확도가 더 높아질 수 있습니다. 이는 광고(모델) 적합성이나 효율성, 광고에 따른 상품 입지 변화를 조사하는 데 쓸 수 있고요. 정치인이나 연예인 등 인물 평판을 조회하는 데도 활용 가능합니다.
2)텍스트 감정 분석
<출처=솔트룩스>
이는 한국어 문장, 문서에서 감성과 다중 감정을 추론하는 기능입니다. 기쁨, 신뢰, 공포, 놀라움, 슬픔, 혐오, 분노, 기대 등이 그 예죠. 분석 정확도가 85.145점을 넘고요. 이는 반려 로봇이나 AI 스피커에 감정 분석 기술을 탑재, 화자의 감정상태를 파악해서 대화 친밀도를 높일 수 있죠. 또 기사나 광고에서 소비자 반응을 확인하는 데도 활용 가능합니다. 고객서비스에서 음성인식 기술과 접목하면 화자 감정을 실시간 파악할 수 있는데요. 이로써 위험에도 대응할 수 있죠.
6.QA/대화 지능
1)상식 질의응답
<출처=솔트룩스>
이는 사용자 질문과 관련된 지식을 스스로 학습하고요. 이를 추론해서 축적한 지식에서 최적의 답을 찾아 답을 제시하는 기능입니다. 질의 유형에 따라 최적의 풀이 방식을 고르고요. 이를 활용해 사용자에게 응답을 제시합니다. 이는 금융 분야에서 보험을 팔거나 보험가입 절차를 간소화하는 데 활용할 수 있고요. 고객 서비스에서는 여러 산업 분야에 맞는 상담 챗봇을 구축하는 데 쓸 수 있습니다. 교육 분야에서는 AI 학습 Q&A로 어린이에게 한글, 영어를 교육 도구를 만들 수도 있죠.
2)기계 독해
<출처=솔트룩스>
딥러닝으로 문서를 빠르게 이해하고, 문서에서 질문에 해당하는 답변을 찾는 기능입니다. 여기서는 문서, 질문, 답 등 세 쌍으로 이뤄진 학습데이터를 학습해 답을 찾는 방법과 관련된 딥러닝 모델을 생성하고요. 이에 기반해 주어진 문서와 질문 답을 찾습니다. 이 기능은 금융 분야에서 대부업 불법추심 판별 지원, 민원 분류 추천 시스템에 쓰일 수 있고요. AI가 사모펀드 보고서를 읽고 주요 항목별로 적정성을 판단, 심사 업무를 지원하는 데에도 활용 가능합니다.
3)지식 그래프
<출처=솔트룩스>
이는 여러 지식 소스에서 수집한 이질적 정보들을 의미, 논리 관계로 표현하고요. 기계가 이를 이해하고 추론하는 데이터 집합입니다. 지식그래프는 솔트룩스 특허기술인 이중나선 방법론에 기반해 방대한 지식 자원에서 지식을 변환, 검증, 통합해 구축했는데요. 솔트룩스에서는 핵심 지식에 해당하는 부분을 공개해 AI 연구자에게 지식 기반 AI 기술 연구를 할 수 있도록 지원하죠. 검찰에서 범죄사건 등 개념 정보를 지식그래프로 구조화해서 분석 서비스에 활용할 수 있고요. 엔터프라이즈에서는 도시공간정보를 지식그래프로 만들어 도시 상황 인지 서비스를 만들 수도 있습니다.
마무리하며
<출처=셔터스톡>
지금까지 AIaaS 개념과 시장현황, 필요성을 짚고요. 솔트룩스 AI 클라우드의 특징과 주요 기능을 살펴봤습니다. 이번 글의 요점은 다음과 같습니다.
1.AIaaS는 AI를 클라우드에 구현해서 제공하는 서비스입니다. AIaaS에서는 봇·디지털 비서, 인지 컴퓨팅 API, 머신 러닝 프레임워크 등을 제공하죠.
2.봇·디지털 비서로는 챗봇을 구축할 수 있고요. 인지 컴퓨팅 API는 응용 프로그램에 자연어 처리, 음성인식, 번역, 감정 탐지 기능을 더하는 데 쓸 수 있습니다. 머신 러닝 프레임워크로는 데이터 획득, 모델 학습, 예측 등을 수행할 수 있고요. 이로써 사용자는 자체 머신 러닝 모델을 구현할 수 있죠.
3.현재 AIaaS 시장은 클라우드 선두 기업인 아마존 웹서비스, 마이크로소프트, 구글, IBM이 이끌고 있습니다. 이는 클라우드가 ‘AI를 구현하는 핵심 인프라’과도 연관돼 있고요. 이들 기업은 AIaaS에 유리한 환경을 갖추고 있죠.
4.글로벌 무대에서는 대규모 데이터와 클라우드 기반 플랫폼을 가진 AI 기업이 높은 시가총액을 자랑합니다. 아마존, 마이크로소프트, 구글 등은 그 주인공이고요.
5.시장조사기관 테크나비오에 따르면, AIaaS 시장규모는 2019년 약 2조9200억원(24억6000만달러)에서 약 20조9000억원(176억달러)까지 커질 걸로 예상되는데요. 연평균 48% 상승한다고 합니다.
6.AIaaS 시장규모가 확대되는 데에는 AI 시장 급성장, AIaaS 편의성 등이 한몫 하죠. AI 도입 비용을 줄이려는 기업에게 AIaaS는 좋은 선택지입니다.
7.기업이 AIaaS를 도입해야 할 이유는 이렇습니다. AIaaS에서는 기업에 필요한 AI 기술을 쉽고, 경제적으로 이용할 수 있는데요. 원하는 기간에 필요한 AI 도구를 골라 활용하면 되죠. 기업 상황에 따라 사용 규모를 늘리거나 줄일 수 있습니다. AI 전문가가 아닌 사람도 이용할 수 있고요.
8.솔트룩스에서는 최근 맞춤형 AI 플랫폼 ‘솔트룩스 AI 클라우드’를 선보였습니다. 이는 맞춤형·주문형 기능으로 차별화했는데요. 기업의 각 도메인에 학습을 최적화한 맞춤형(커스텀) AI 서비스를 제공하죠. 기업 데이터로 추가 모델학습을 해주고요. 또 기업이나 고객 요청에 따라 AI를 개발, 클라우드에 배포합니다(온디맨드).
9.솔트룩스 AI 클라우드에서는 쿠버네티스와 컨테이너에 기반한 멀티 클라우드 환경도 지원합니다. 커스텀, 온디맨드 AI 서비스에서 기업은 마이크로소프트 애저, 아마존 웹서비스 등 타사 클라우드 플랫폼도 운영 정책과 가격에 따라 선택할 수 있죠.
10.솔트룩스는 AI 기술을 유·무료로 제공합니다. 무료 서비스에서는 분석지능·언어지능·음성지능·시각지능·감성지능·대화지능 등 40여개 솔트룩스 AI 기술을 사용할 수 있고요. 커스텀, 온디맨드 기능은 유료 서비스에서 지원합니다.
[ 솔트룩스 AI 클라우드 자세히보기 ]
<참고자료>
1.신현규, ‘"코로나 후 모든 기업, 어쩔 수 없이 AI기업 될 것"’, 매일경제, 2020.5.6, www.mk.co.kr/news/business/view/2020/05/463676/
2.박기은, ‘클라우드와 AI, 기술로만 바라볼 것인가?’, 네이버 클라우드 플랫폼, 2019.2.28, www.slideshare.net/n_cloudplatform/angelleadersforum-ai-133625776
3.솔트룩스 AI 클라우드 홈페이지, 2020.8.21 접속, www.saltlux.ai
4.Chrissy Kidd, ’AI as a Service (AIaaS): An Introduction’, BMC, 2018.4.25, www.bmc.com/blogs/ai-as-a-service-aiaas/
5.Serdar Yegulalp, ‘머신 러닝 라이브러리, 텐서플로우의 이해’, IT WORLD, 2018.6.28, www.itworld.co.kr/insight/109825#csidx0b5aa106acd70dcbb4ce853337b7fa1
6.’Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services’, Gartner, 2020.2.24, www.gartner.com/doc/reprints?id=1-1YCWP1OB&ct=200213&st=sb
7.조성호, ‘인공지능과 언택트 시대, 국내 주요산업의 클라우드 도입 현황 및 전망’, 정보통신산업진흥원, 2020.4.22, www.nipa.kr/main/downloadBbsFile.do?key=116&bbsNo=11&bbsTy=&atchmnflNo=11575
8.심재석, ‘AI, 클라우드 플랫폼이라는 전장에서 모두가 만난다’, 바이라인네트워크, 2017.9.7, byline.network/2017/09/7-3/
9.’COVID-19 Impacts: Artificial Intelligence-as-a-Service (AIaaS) Market Will Accelerate at a CAGR of Over 48% Through 2020-2024|Growing Adoption of Cloud-Based Solutions to Boost Growth’, Business Wire, 2020.8.6, www.businesswire.com/news/home/20200806005386/en/
10.’IoT용 인공지능 시장’, 연구개발특구진흥재단, 2020.1, www.korea.kr/common/download.do?fileId=189754929&tblKey=EDN
11.David Simon, ‘Five worthy reads: Why AI-as-a-Service, or AIaaS, is quickly growing in popularity’, Manage Engine, 2020.2.14, blogs.manageengine.com/corporate/general/2020/02/14/five-worthy-reads-why-ai-as-a-service-or-aiaas-is-quickly-growing-in-popularity.html
12.’Global Artificial Intelligence-as-a-Service (AIaaS) Market 2019-2023 | Use of AIaaS for Human Interaction with Machines Using Natural Language Processing (NLP) to Boost Growth’, Business Wire, 2020.2.4, www.businesswire.com/news/home/20200204005791/en/
13.Google의 컨테이너 홈페이지, 2020.8.29 접속, cloud.google.com/containers?hl=ko
14.쿠버네티스 홈페이지, 2020.8.29 접속, kubernetes.io/ko/
15.멀티 클라우드 VM웨어 홈페이지, 2020.8.29 접속, www.vmware.com/kr/topics/glossary/content/multi-cloud.html
