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[SPECIAL FEATURE②]스스로 똑똑해지는 인공지능, 빅데이터
2018년 5월 1일 (화) 00:00:00 |   지면 발행 ( 2018년 5월호 - 전체 보기 )

스스로 똑똑해지는 인공지능, 빅데이터
자율주행에서 범인 검거와 과학적 정책 수립까지

‘미드’라고 일컫는 미국 드라마 가운데 〈CSI 시리즈〉가 큰 인기를 끌었다. 〈CSI 시리즈〉는 과학수사를 소재로 이야기를 풀어가는 가운데 다양한 사회적 문제를 드러내는 이야기 구조를 갖고 있다. 무엇보다도 이 드라마에서 가장 인상 깊은 장면은 첨단기술을 활용한 수사기법일 것이다. CSI 요원들은 DNA 분석이나 탄도학 등을 비롯해 방대한 데이터베이스를 통해 범인의 흔적을 추적한다. 이때 동원되는 데이터는 각종 로고와 상징, 타이어와 신발 무늬, 그리고 범죄자 지문과 얼굴, 심지어 화학물질 등 실로 방대하다. 이러한 데이터를 이용해 범인의 윤관을 잡아나가는 과정은 마케팅 영역에서도 널리 사용되고 있는 것이다.

강창대 기자

살아 있는 모든 생명은 삶을 영위하면서 다양한 흔적을 남긴다(심지어 무생물조차 변화의 궤적을 남기게 마련이다). 마트에서 물건을 사거나 병원에서 진료를 받고, 교통카드를 이용해 대중교통을 이용하는 순간 우리의 행위는 일정한 데이터를 생성한다. 마케터를 비롯해 공공인프라를 구축하는 기관에서는 이러한 데이터가 매우 중요하다. 마케터는 누가 언제 어떤 물건을 구입한 기록을 근거로 마케팅 전략을 수립한다. 교통 인프라를 담당하는 기관에서는 어느 지점에 노선을 추가할지, 어떠한 교통수단을 배치할 것인지 등을 이용자의 데이터를 근거로 판단한다. 데이터를 수집하고 분석하는 도구는 시대에 따라 다양하게 변천했지만, 데이터를 근거로 예측하고 전략을 짜는 방식은 인류가 탄생한 이래 꾸준히 있어왔다.

빅데이터(big data) 역시 데이터를 활용하는 인류의 오래된 행동 패턴과 무관하지 않다. 빅데이터란 말 그대로 엄청난 양의 데이터를 활용하는 기술을 의미한다. 빅데이터라는 개념이 등장한 것은 개인의 휴대용 기기와 사회적 관계망 서비스가 등장하면서부터다. 특히 스마트폰은 휴대하지 않은 사람을 찾아보기 어려울 정도로 일상화되었다. 이렇게 됨으로써 개개인들이 생성하는 데이터의 양은 이전과 비교해 폭발적으로 늘어나게 되었다. 어마어마한 양의 데이터를 수집하고 이를 분석하여 거기서 패턴과 의미를 추출한 다음, 예측이나 판단의 근거로 사용하기 위해서는 이전과는 또 다른 기술적 요구가 생길 수밖에 없다. 바로 이러러한 과정 전반을 아울러 우리는 빅데이터라고 한다. 빅데이터에 포함되는 정보는 정형 및 비정형 데이터를 포괄한다. 예를 들어, 사진과 동영상, 음악, 음성 등과 같은 비정형 데이터까지 수집과 분석의 대상이 되는 기술이라고 할 수 있다.

방대한 데이터를 분석해 각각의 관계와 패턴을 파악함으로써 데이터에 대한 통찰을 얻는 과정은 인공지능이 담당한다. 빅데이터는 수십 테라바이트를 훌쩍 넘는 대량의 데이터만을 의미하는 것이 아니라 인공지능이 담당하는 분석과 가치를 추출하는 과정까지도 포함한 개념인 셈이다. 현재는 다양한 인공지능기술이 빅데이터에 적용되고 있지만 흔히 데이터를 추출해 의미를 발굴하는 기술을 데이터마이닝(Data Mining)이라 한다.

세계가 주목하는 ICT 핵심기술
빅데이터 활용 사례로는 아마존닷컴(amazon.com) 등과 같은 인터넷 쇼핑몰이 대표적이다. 아마존닷컴은 구매 등과 같이 고객이 몰에서 보이는 행위를 데이터베이스에 기록한다. 그리고 이 기록을 근거로 고객 개개인의 취향과 관심사에 꼭 맞는 상품을 자동으로 추천해준다. 검색엔진 서비스인 구글(google.com)도 일찌감치 빅데이터와 인공지능 기술에 대한 기술개발과 투자를 활발하게 진행해왔다. 이를 통해 사용자의 성향이나 관심사에 적중하는 광고와 콘텐츠를 검색결과로 추천해준다.

불특정 다수의 여론을 파악하고 이를 전략적으로 활용하는 빅데이터 기술은 이미 대통령 선거에서도 적극적으로 활용되고 있는 추세다. 빅데이터의 이러한 점은 개인화된 맞춤 정보를 얻을 수 있다는 편리함에 반해 사생활이나 개인정보의 침해라는 양면을 갖고 있어 종종 논란이 되기도 한다. 빅데이터는 이미 2012년 세계 경제 포럼(World Economic Forum, WEF) 등에서 가장 주목할 만한 기술로 선정되었고, 우리나라 정부도 ICT 핵심 기술로 선정하는 등 큰 관심을 기울이고 있다.

인공지능을 더욱 똑똑하게 만드는 빅데이터
지금도 세계에서는 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있다. 페이스북에서는 매일 35억 개의 이미지가 업로드되고 있고, 월마트에서는 시간당 2.5페타바이트(Petabytes)의 고객 데이터가 생성되며, 유튜브에서는 1분마다 100시간 분량의 비디오가 업로드되고 있다고 한다. 그러나 인공지능이 없다면 이 모든 데이터는 무용지물에 가깝다. 인공지능은 이러한 데이터를 유용한 것으로 만들어줄 뿐만 아니라, 이들 데이터에 의존해 스스로의 학습함에 따라 훨씬 정교해질 수 있다.

예를 들어, 자율주행자동차는 실제 도로 위를 달릴 때 돌발적인 상황이 발생할 수 있는 불확실성에 놓이게 된다. 정해진 조건과 프로세스에 따라 반응하기만 한다면 자율주행이 그리 어려운 문제는 아닐 것이다. 하지만 자율주행자동차는 주변 상황을 이해하고 닥칠 상황을 예측하여 적절하게 대처할 수 있어야 한다. 이를 위해 자율주행자동차에 탑재된 인공지능은 빅데이터를 학습함으로써 능동적으로 상황에 대처한다. 알파고와 함께 세상에 알려지게 된 딥러닝이 바로 이를 위해 개발된 기술이다. 결국, 빅데이터는 데이터와 인공지능이 한 쌍을 이루어 발전하는 것이다.

이는 이미 번역기와 안면인식이나 동영상, 소리 등의 비정형데이터를 검색하는 기술에 응용되고 있다. 구글 번역기나 네이버의 파파고 번역기 등은 수많은 번역 사례를 학습하고 가장 적합한 번역문을 판단하는 빅데이터로 언어의 장벽을 허물고 있다. 영화 <에너미 오브 스테이트>와 <이글아이> 등에 등장하는 안면인식 기술 역시 빅데이터로 구현되고 있다.
심층신경망(Deep Neural Network)의 구조도

직접 애로사항 청취에 나선 과기정통부

우리 정부도 빅데이터에 대한 정책적인 지원을 공표하고 나섰다. 특히, 유틸리티 분야에서소비자 데이터를 통해 수요를 예측하는 기술로서 빅데이터는 큰 관심을 끌고 있다. 지난 4월 6일에는 과학기술정보통신부(이하 과기정통부) 유영민 장관이 데이터 전문기업 CJ올리브네트웍스를 방문하고, 데이터 전문기업들과 함께 ‘데이터 산업 혁신성장 방안 간담회’를 개최했다.

이번 간담회의 취지는 4차 산업혁명 시대 핵심 자본인 데이터를 기반으로 혁신성장을 이루겠다는 것이다. 이를 위해 유 장관은 직접 데이터 산업계의 애로사항을 청취하고 발전방안에 대한 의견을 나누고자 했다.

유 장관은 간담회에 앞서, 실제 활용되고 있는 빅데이터 기반의 서비스를 체험해 보기도 했다. 학습용 데이터와 분석 알고리즘을 적용해 맞춤형 광고를 제공하는 ‘얼굴인식 사이니지’와 상품재고 등의 데이터를 분석해 세일가격 등 최적의 가격을 설정하거나 실시간으로 관리하는 ‘전자가격 표시기’등이 이날 유 장관이 체험한 서비스다.

간담회에는 데이터 활용기업(레이니스트, 메디블록, 호갱노노 등)과 데이터수집기업( KT, SKT, 신한은행 등), 데이터가공기업(GDS컨설팅), 인공지능 학습용 데이터 기업(크라우드웍스, 와이즈넛) 등 15개 기업 및 관련부처와 기관 등이 참여했다. 간담회 참여기업들은 데이터 산업 현장에서 당면하고 있는 개인정보 등 관련 규제와 양질의 공공·민간데이터 개방 부족으로 인해 데이터 활용과 사업화에 대한 어려움을 호소했다. 또한, 전문 인력 수요는 계속 증가하고 있으나 공급이 부족하다며 과기정통부에서 데이터 산업의 기반 확충에 더 노력해 줄 것과 규제 개선방향 등에 대해 허심탄회하게 의견을 나누었다.

유 장관은 “지금은 데이터 기반 혁신성장을 위해 패러다임 전환이 필요한 때로서 △데이터의 산업적·상업적 가치창출, △개인정보 활용의 신뢰 확보, △데이터 기반 스타트업·기술기업이 성장할 수 있도록 가치사슬 혁신 등 획기적 접근이 필요하다”라고 말했다.

정부 빅데이터 공통기반 시스템인 ‘혜안’
정부는 2018년 3월 12일부터 정부 빅데이터 공통기반 시스템인 ‘혜안(慧眼)’에 상시로 분석의뢰가 가능한 창구를 마련한다고 밝혔다. 이로써 정부 각 부처와 지자체의 빅데이터 분석이 한결 쉬어질 전망이다.

행정안전부 국가정보자원관리원은 ‘혜안’에 민원, 복지, 재난·안전 등 다양한 행정 분야에서 빅데이터를 활용해 정책에 반영할 수 있도록 분석 과제를 의뢰할 수 있는 상시창구를 개설했다. 최근 데이터에 근거한 과학적 행정 구현을 위해 각 기관들은 행정업무에 빅데이터 분석을 추진하고 있으나 전문분석인력 및 분석기반 부재 등으로 어려움을 겪고 있다는 게 정보자원관리원의 설명이다.
빅데이터 공통기반 '혜안(慧眼)'

정보자원관리원은 이러한 문제를 해소하기 위해 빅데이터 분석 전문인력 3명을 충원하고, 부처와 지자체 등 각 기관의 분석과제 의뢰를 지원하기로 했다. 또 혜안의 플랫폼 고도화 사업을 통해 텍스트 위주의 분석 뿐 아니라 이미지, 동영상 등 분석데이터를 다양화하고 딥러닝 등 인공지능 분석기법을 활용해 고품질 분석결과를 제공할 계획이다. 아울러 3월부터 빅데이터 활용인식 제고를 위한 교양교육과 빅데이터 분석 역량을 높이기 위한 전문교육도 실시하고 있다.

그동안 정보자원관리원은 정부 기관으로부터 분석과제를 의뢰받아 다양한 성과를 거뒀다. 경찰청의 ‘임장일지’데이터를 분석해 부산지방경찰청의 미제사건 3건을 해결하는데 기여했고, 제주시 시티투어버스 노선 분석에 따른 노선 개편을 지원해 이용객이 70% 이상 증가하는 효과도 봤다. 대전시 공영자전거 ‘타슈’대여소 위치 분석을 통해서는 최적의 신규 대여소를 선정하는데 도움을 주기도 했다.

김명희 국가정보자원관리원장은 “부처, 지자체의 데이터 분석을 통한 과학적 정책 수립을 지원해 모든 국민이 우수한 정책 및 서비스를 제공받을 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

[혁신 현장]
조명과 인공지능이 만날 때, 필립스라이팅
빛은 조명일 뿐일까 ... 데이터까지 전송하는 빛치
필립스라이팅 휴(hue)를 적용한 그랜드앰배서더호텔은 호텔 객실에 IoT 기술을 접목한‘아이스테이(iStay)’를 추진했다.
 
필립스라이팅은 지난 3월 19일 독일 프랑크푸르트에서 열린 세계 최대 규모의 조명건축박람회 ‘Light+Building 2018’에 참가해, 다양한 ‘IoT 조명 기술’을 선보였다. 이날 필립스라이팅은 다양한 데이터 활성화 서비스의 기반이 되는 새로운 IoT 플랫폼 ‘인터랙트(Interact)’와 ‘커넥티드 조명’시스템 및 서비스를 발표했다.

인터랙트 플랫폼은 커넥티드 광점, 센서 장비 및 시스템을 통해 수집된 정보를 효율적으로 관리해, 데이터를 생성한다. 높은 안정성과 확장성을 갖추었으며, 클라우드 기반으로 머신러닝이 가능하다. 인터랙트 시스템은 사용 장소나 목적에 따라 인터랙트 시티, 인터랙트 랜드마크, 인터랙트 오피스, 인터랙트 리테일, 인터랙트 스포츠까지 망라한다. 올해 말에는 공장, 창고, 물류센터 등에 적합한 ‘인터랙트 인더스트리’도 선보일 계획이라고 한다.

인터랙트 시스템은 관리자뿐만 아니라 필요에 따라 개인이 조명 및 기타 시설을 간단하게 제어할 수 있어 조명의 효율적 관리와 에너지 절약, 인건비 등의 비용을 절감할 수 있다.

또한, 필립스라이팅은 최초로 라이파이(LiFi) 기술을 적용한 ‘등 기구 솔루션’도 소개했는데, 라이파이는 빛의 파장을 이용해 데이터를 전송하는 기술이다. 라이파이를 적용한 필립스의 오피스 등기구들은 빛 품질의 저하 없이 30Mb/s속도의 광대역 연결 서비스를 제공한다. 필립스 라이파이 등 기구에 내장된 라이파이는 와이파이보다 1만 배 넓은 광대역을 보장한다고 한다. 또 한편, 와이파이는 무선 주파수에 의해 방해를 받을 수 있지만 라이파이는 송신 신호가 약한 곳에서도 사용할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 금융이나 정부 등과 같은 높은 보완이 요구되는 환경에 적합하다.

<Energy News>

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