[인공지능] 인공지능과 관련된 4차 산업혁명의 특성과 인공지능 전망, 인공지능이 실제 산업에서 활용된 사례

안녕하세요 소프트웨어 공부하는 레오존입니다.

이번 포스팅에서는 인공지능과 관련된 4차 산업혁명의 특성과 인공지능 전망, 인공지능이 실제 산업에서 활용된 사례에 대해 정리해 보도록 하겠습니다.

 

4차 산업혁명의 특성과 인공지능

 

초연결상태 :IOT와 관련이 있음 사물 인터넷, 클라우드 등 정보 통신 기술(ict)의 급전적인 발전과 확산으로 인간과 인간, 인간과 사물, 사물과 사물 간의 연결성이 확대되고 있습니다. 2020년까지 인터넷 플랫폼 가입자가 30억 명에 이르렀고 500억 개의 스마트 디바이스 상호 간 네트워킹이 강화되었습니다. 뿐만 아니라 인터넷과 연결된 사물의 수가 2015년 182억 개에서 2020년 501억 개로 증가하였습니다.

인공지능과 빅데이터의 연계 및 융합으로부터 기술 및 산업구조의 초지능화가 이루어지고 있는데, 딥러닝과 같은 기계학습과 빅데이터에 기반해 인공지능과 관련된 시장이 급성장할 것으로 예측됩니다. 글로벌 시장 분석기관인 트렉티카 보고서에 따르면 인공지능 시스템 시장규모 2015년 2억 달러 정도였으나, 2024년에는 111억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 또한, 인공지능이 탑재된 스마트 머신의 시장 규모가 2024년 412억 달러 규모로 성장할 것으로 보입니다.

 

4차 산업혁명에서의 인공지능 전망

트렉티카(Tractica)에 따르면 인공지능 시장의 매출 규모가 2016년 6.4억 달러였으나 10년 후인 2025년에는 368억 달러에 달할 것으로 예측되고 있습니다. 또한, 누적 매출이 가장 큰 분야는 정적 이미지/분류/태깅으로 총 80억 달러에 달합니다.

포보스가 선정한 향후 전망이 좋은 인공지능 기술 10가지로 자연어 생성, 음성 인식, 가상 에이전트, 머신러닝 플랫폼, 딥러닝 플랫폼, ai 최적화 하드웨어, 생체인식, 의사결정, 로봇 자동화 프로세스, 텍스트 분석 및 자연어 처리를 꼽았습니다. 

포세스터 리서치라는 조사기관에 따르면, 2017년부터 5년간 일반인들의 삶에 가장 큰 변화를 가져올 5대 혁신 기술 중 하나로 인공지능과 지능형 에이전트를 선정하였습니다.

 

 

4차 산업혁명과 인공지능 사례

 

• 딥러닝과 상거래

딥러닝이 상거래에서 사용되는 기술 중 하나가 amazon go라는 기술입니다. 컴퓨터 비전, 딥러닝, 센서 퓨전 기술 같은 자율주행차에 적용된 저스트 워크아웃 테크놀로지 기술(just walk out technology)을 매장에 적용했습니다. 처음 매장에 들어올 때 아마존 고 앱을 켜 입구에서 qr코드를 인식한 후 입장하고, 쇼핑을 하면 컴퓨터 시각화 기술, 인식센서, 딥러닝, 인공지능이 물품을 자동으로 인식하게 됩니다. 쇼핑을 마치고 퇴장할 때, 계산서, 줄 서기 과정 없이 퇴장을 하게 되며 아마존 고객 계좌에 금액을 자동청구하고 영수증을 송부해 주는 서비스를 수행합니다. 즉, 소비자가 결제 없이 그냥 매장을 나갈 수 없는 것입니다.

하지만 이게 얼마나 오류가 있는지에 따라서 손실이 발생할 수 있습니다. 물건을 뜯고 다시 제자리에 갖다 놓는 경우라던지, 인식에 따라서 손해 보는 부분이 커질 수 있습니다. 아직 완성도가 있는 단계는 아니지만 시범운영 정도 할 수 있는 정도라고 합니다. 

 

• 딥러닝과 전자상거래

많은 사람들이 전자상거래를 통해 물건을 구입하고 있고, 전자 상거래 사이트에서는 딥러닝을 사용해 사용자에게 추천 제품을 소개해주고 있습니다.

 

• 딥러닝과 영화 산업

예술 분야가 ai가 가장 나중에 진출할 분야라고 모두 예측하고 있습니다. 영화 분야에도 ai가 도입될 수 있을까 생각하는 사람도 적지 않습니다. 아직 인공지능이 영화를 제작하는데 한계가 있지만 몇 년 전 벤자민이라는 ai가 쓴 영화가 만들어진 사례가 존재하긴 합니다. 영화감독 오스카 샤프와 인공지능 연구자 로스 굿 윈은 공동으로 시나리오를 만들어내는 인공지능 프로그램인 '벤자민'을 구현했습니다. 1980년대 ~1990년대 sf영화 대본 수십 개를 입력해서 벤자민이 학습하였고 딥러닝 기법을 통해 스스로 학습한 내용을 바탕으로 영화 대본을 창작해 냈습니다. 8분 분량의 이 영화는 우주정거장 내에 사무실에서 남자 둘과 여자 한 명이 삼각관계로 인한 갈등을 겪으며 나누는 대화로 구성되어 있습니다.

 

• 딥러닝과 음악산업

딥러닝이 음악산업에 사용된 사례도 존재합니다. UC 산타크루즈 대학의 데이비드 코프 교수 연구팀은 인공지능 작곡 프로그램인 에밀리 하웰을 개발했습니다. 에밀리 하웰은 방대한 음악 데이터베이스를 통해 클래식에서 현대 음악에 이르기까지 다양한 장르의 음악을 생성해 냈습니다. 또한, 인공지능 음악 생성 스타트업인 주크텍에서 장르와 무드, 재생 시간, 템포를 지정하면 자동으로 음악을 생성해 주는 인공지능을 개발하기도 했습니다.

시대에 따라서 유행하는 음악 장르가 따로 있는데, 인공지능 기술에 의해서 장르가 새로 발생하거나 장르를 넘나들거나 하는 단계까진 아직 도달하지 못했습니다. 하지만 같은 장르 안에서 여러 가지 다양한 곡을 학습함으로써 새로운 음악을 만들어내는 수준에는 도달한 상태라고 합니다.

 

• 콘텐츠 서비스 산업

콘텐츠 서비스 산업의 대표적인 예시로 넷플릭스 같은 ott 서비스를 들 수 있습니다. 넷플릭스 같은 경우, 자사 유저의 시청 행태와 성향, 콘텐츠 선호도 등 방대한 빅데이터 분석에 딥러닝 기술을 활용하기 위한 시도를 진행하고 있습니다. 2014년 아마존의 클라우드 인프라를 활용해 GPU 분산 컴퓨팅 모델의 서버를 구축하였고 딥러닝 기술을 콘텐츠 및 사용자 빅데이터 분석, 영상 인식 등에 활용하기 위한 연구를 진행 중인 세부 사항은 아직 개발 단계에 머물러 있습니다. 

 

• 딥러닝과 문학산업

소설을 쓰는 것과 같은 창작의 영역에 있어서 인공지능 활용 정도는 아직 초기단계이지만 시도는 존재합니다. ai를 이용해서 짧은 소설을 지었던 사례가 있었습니다. 일본 하코다테 미래 대학의 히토시 마쓰바라 교수 연구팀에서 프로젝트를 통해 4편의 단편 소설을 인공지능으로 작성해 sf 문학상 공모전에 출품했습니다. 이 중 한 편이 1차 심사를 통과하는 데 성공했습니다. 또한, 인공지능이 쓴 단편 소설의 일부는 사람이 쓴 것과 거의 차이 없는 문장 구성력과 묘사력을 보입니다. 하지만 실제로 소설을 인공지능이 전적으로 만들어낸 결과는 아닙니다. 사람이 80프로를 쓰고 컴퓨터가 20프로 썼다고 합니다.

 

• 딥러닝과 예술산업

생성모델들을 이용해 새로운 이미지들을 만들어내는 기술은 현재 충분히 활용할 수 있습니다. 새로운 이미지가 입력되면 그 요소 하나하나를 잘게 나누어서 자신이 기존에 알고 있던 이미지 패턴과 유사한 것과 그렇지 않은 것을 구분할 수 있습니다. 또한, 기존에 학습된 이미지 패턴은 고정하고, 처음 본 이미지는 자신이 알고 있는 패턴을 적용하여 자신이 아는 인식 결과가 나타나도록 이미지를 조작, 왜곡하여 새로운 이미지를 생성하는 과정을 거칩니다.

 

• 딥러닝과 언론산업

현재에도 ai들이 쓴 기사들이 종종 존재합니다. 사설 같은 기사들은 아직 ai를 활용하기엔 무리가 있지만 단순한 정보를 전달하는 기사 같은 경우, 사람이 쓴 건지 ai가 쓴 건지 구분이 잘 되지 않는 경우가 많습니다. 

 

• 딥러닝과 전자산업

최근 인공지능이 탑재된 정말 똑똑한 가전제품들이 나오고 있습니다. lg 전자에서 딥러닝 기술이 탑재된 인공지능 냉장고, 로봇청소기, 드럼세탁기가 2017년 3월 29일 출시되었습니다. 인공지능 가전은 고객 사용 패턴과 주변 환경을 스스로 분석하고 사용자에게 최적화한 방식으로 작동됩니다. 하나의 예시로 lg전자의 디오스 냉장고를 꼽을 수 있습니다. 디오스 냉장고는 각종 센서를 통해 고객이 제품을 사용하는 패턴과 제품이 설치된 장소의 온도와 습도를 파악합니다. 뿐만 아니라 도어가 열리는 횟수와 시간을 분석하고 사용자가 도어를 거의 열지 않는 시간대에는 자동으로 절전 운전을 하도록 설계되어 있습니다. 또한, 온도와 습도가 높은 한여름에는 음식물이 쉽게 상하지 않도록 제균 기능을 최고 단계인 파워 모드로 설정을 변경하는 인공지능이 탑재되어 있습니다. 

기존에는 공장에서 모드가 정해져서 제품이 출시가 되었다면 이제는 사용자의 취향에 맞춰서 그때그때마다 기능의 종류가 업데이트될 수가 있습니다. 예를 들어 이전에는 1단계 2단계 3단계 모드만 있었다면 이제는 사용자 선호패턴을 분석해서 1.5단계도 존재할 수 있는 것이죠.

 

 

• 딥러닝과 금융산업

 주가를 예측하는 딥러닝이 이전부터 이미 사용되고 있습니다. 현재 기술이 인간 analyst에 비해 인공지능 주가 분석이 더 낫다고 결론지을 순 없지만, 분석 전문가가 주가 분석을 할 때 인공지능의 예측을 참고해서 분석을 하고 있는 수준에 올라와 있습니다. 

 

• 딥러닝과 의료산업

의료에서 최근 몇 년 사이에 메디컬 영역에서 인공지능의 비중이 정말 빠른 속도로 퍼지고 있습니다. 과거 인공지능 초기 시절, 의사들이 딥러닝 기술을 적용하는 것에 관심이 없었고 관심이 있는 사람들 중에서도 딥러닝 기술을 도입하는 것에 거부감을 가진 분들이 많았습니다. 최근에는 인공지능 기술이 의료 쪽에 적용되는 흐름을 이제 거스를 수 없다는 것을 받아들이는 분위기입니다. 의학은 데이터와 통계를 바탕으로 하고 있는 학문이기 때문에 인공지능 기술이 적용되기에 적합한 분야이기도 합니다.

의료분야에서 인공지능이 사용된 사례로 ibm에서 만든 watson이라는 인공지능을 예시로 들 수 있습니다. 미국 주요 병원에서 암 진단을 해주거나 치료법을 조언하는 기능을 수행하는 인공지능입니다. 2013년 현장에 투입하기 전에 60만 건의 진단서와 200만 쪽의 전문 서적, 150만 명의 환자 기록을 학습했습니다. 폐암 진단에서 watson이 90%의 정확도를 보이기도 했습니다. 반면에 의사의 진단은 50%의 정확도를 보였습니다. 미국 종양학회에 따르면 대장암 98%, 방광암 91%, 췌장암 94%, 자궁경부암 100%로 전문의 초기 오진 비율보다 높은 정확도를 보였습니다. 또한, dna 분석을 통해 질병을 예측하고 맞춤형 치료를 진행할 수 있습니다.

 

 

 

• 딥러닝과 로보틱스

감정엔진이 장착되어 인간의 감정을 인식하고 이해할 수 있는 감정로봇으로 소프트뱅크의 '페퍼'를 예시로 들 수 있습니다. 인공지능으로는 'ibm 왓슨'을 탑재하였고 2015년 6월부터 판매가 시작되었습니다. 약 200만 원 대의 높은 금액임에도 불구하고, 판매 시작 1분 만에 초도 물량 1천대를 모두 매진했습니다. 현재 일본의 네슬레 커피 매장에서 판매용 로봇으로 사용되고 있습니다.

 

 

• 딥러닝과 물류산업

 

아마존 같은 경우 소비자의 패턴을 분석해서 주문하기 전에 이미 배송을 준비하고 있는 서비스가 존재합니다.

미국은 땅이 넓기 때문에 주문한 다음 배송이 되기까지 하루 만에 가기가 쉽지 않습니다. 비행기로 배송하기엔 비용이 많이 들기 때문에 비용 절감을 위해서 소비자의 지역 물류창고에 미리 배송해 놓는 시스템이 아마존기업에서 실행되고 있습니다.

 

• 딥러닝과 레저산업

트립어드바이저라는 사이트는 100% 여행객들의 자발적인 참여와 리뷰로 유지되고 있는 소셜 사이트입니다. 페이스북과 파트너십을 통해  "내가 방문한 도시"라는 애플리케이션 기능을 제공하며, 여행 정보가 필요한 사람들이 이 소셜 사이트에 접속한 후 원하는 지역을 선택하면 이미 그 지역을 다녀온 수많은 사람들의 상세한 설명과 사진을 읽을 수 있습니다. 트립 어드바이저는 개개인의 텍스트와 이미지 리뷰 같은 방대한 비정형 데이터의 분석을 통해 여행 목적별, 지역별, 취향별 개인 선호 스타일을 분석해 줍니다.

 

 

지금까지 인공지능과 관련된 4차 산업혁명의 특성과 인공지능 전망, 인공지능이 실제 산업에서 활용된 사례에 대해 정리해보았습니다.

감사합니다.