AI

인공지능(AI) 사례

brebb 2022. 7. 26. 01:29

3월 말. 

AI프로젝트를 얼떨결에 참여하게 되었다. 

나는 AI 추천 View를 FRT/Back에 어떻게 구현시킬지를 기획하는 Role로 들어갔지만.. 

행운인지 불행인지 모르게 View단과 AI에 필요한 기획을 하는 것까지 Role이 확장되었다. 

하나하나 알아보면서 AI 세계에 대해 관심이 생기게 되었고, 회사 협업 툴에 적어놓는 것보단

내 생각을 정리하기에 나만의 메모장이 있으면 좋겠다는 생각에 하나하나 공부한 내용들을 적어가려고 한다. 

 

 

 

본론으로 들어가서!

기본 개념인 인공 지능이란?

인공지능 (AI 정의)는 쉽게 한 문장으로 설명하면 '인간의 뇌를 흉내 내는 것' 

 

- 많은 데이터를 활용해서 결과를 내려면 여러 이해 관계자들을 통해 데이터 수집을 하고 엑셀을 돌리고 쿼리를 짜고.. 규모가 큰 분석이라면 수개월, 수년이 소요되던 과정이 이제는 몇 분 안에 처리가 된다. 정말 많은 데이터를 기계에 학습시켜 사람처럼 정보를 인지하여 지식을 습득해 나간다. 

 

 

주저리 글보단 그림이 이해하기 쉬울 것 같은데, 

AI라는 큰 범주 안에 머신러닝이 있고, 그 안에 딥러닝이 있다고 생각하면 될 것 같다. 

처음에 이런 개념들이 어려웠는데, 표와 그림 하나 만으로 이해가 쏙 갔다. 

 

머신러닝
기계를 지속적으로 학습시켜 분석하고 패턴을 인식하면 스스로 기계가 예측을 하게 된다. 
패턴을 인식하면서 반복학습시 오류를 수정하고 진행하고를 반복하면서 정확도를 높여간다. 
즉, 인간의 일부 코딩이 필요한 단계이다.
딥러닝
위에서 설명한 머신러닝에서 더 나아간 신층 학습단계이고, 인간의 '뇌 신경망'과 비슷하다. →그래서 인공신경망이라고 불린다!
Data Set르 분류하고 데이터간의 상관관계를 스스로 찾아내어 예측이 정확해진다. 
딥러닝 스스로 오류를 통해 학습하고 오류를 내는 과정을 수없이 거치면서 딥러닝은 정확도가 높아지고, 지향하는 도달점에 가까워지게 된다. (흔히 예를들면 알파고를 많이 든다.)

 

공부를 하면서 인공지능과 프로그램의 차이가 궁금해졌다. 

인공지능 : 큰 목적은 있겠지만, 프로그램처럼 정확한 목적이 있지는 않다. 인간의 신경망을 비슷하게구현 하는것에 더 초점을 맞춘다. 

특정 목적을 위해 만들어진 소프트웨어, 인간이 알고리즘을 구상하여 입력한 그대로 행동하는 것 

프로그램 : 무언가의 목적을 위해 만들어진 소프트웨어이다.  인간이 알고리즘을 구상하여 입력한 그대로 행동하는 것 ( 즉 제작자의 수준 = 프로그램 수준)

 

인공지능도 종류가 있는데, 

크게 강인공지능과 약인공지능으로 나뉜다. 

 

강인공지능 (Strong AI / Artifartificial General Intelligence)

인간이 할 수 있는 모든 지적 영억 (뇌/정신/의식 등)  과학적으로 다루지 못하는 미지의 영역에 있는 것을 다룬다.

예를 들면 상담이나 영화 'Her' 에 나오는 사만다의 역할..?

강인공지능의 개념이 나날이 구체화 되고 있어 위에적어놓은 인공 일반 지능(Artifartificial General Intelligence)과 인공 의식(Artificial Consciousness)이라는 개념으로 분리가 된다고 한다. 

카더라지만.... 일부러 강인공지능을 발전 시키지 않는 말도 있다는데, 영화에서 처럼 사람을 뛰어넘는 기계가 나온다면... 언젠가는 사람을 정복시키는 날이 올 수 도 있어서? (아님 말궁)

 

약인공지능 (Weak AI / Artifartificial Narrow Intelligence) 

특정 작업을 하기 위해 기계학습을 무한히 시킨 AI 이다. 

유용한 도구로 사용하기 위해서! 

예를들면, 구글 알파고, 애플의 시리 같은 것을 약인공지능이라고 부른다. 

현재까지 만들어낸 인공지능은 대~부분 이 종류에 포함 된다고 보면 된다. (+스팸 이메일 필터링, 음악추천 서비스, 자율주행 차량 등등!)

하지만, 특정 분야에 대해 AI가 좁고 깊게 학습을 한 터라 능력 범위를 벗어난 작업에는 어려움을 겪을 수 있다. ( 못알아들었어요! 같은음성..)

 

인공지능의 기술들은?

지금은 문제를 해결하기 위해 기법과 기술? 들을 가리지 않고 모두 사용한다고 한다. 

아래 활용하는 기술들이 대표적이라고 하는데, 아래 기술된 것 외에도 정~말 많은 기술들이 있다. (빙산의 일각...)

기술 되어있는 부분에서도.... 아직 모르는 기술들이 많다.... 

 

대표적인 활용 기술

- 전문가 시스템(Expert System)
- 퍼지 이론(Fuzzy Theory)
- 기계학습 : 머신 러닝(Machine Learning)과 딥 러닝(Deep Learning)
- 인공신경망(Artificial Neuron Network)
- 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)
- BDI 아키텍처
- 인공 생명체(Artificial Life)

 

AI의 활용사례

활용사례는 너무나도 많다. 

우리가 익히 알고 있는 분야에서부터 생소한 부분까지도.. (나만 생소할 수도 ^^) 

많지만 내가 알아본 스터디 메모장으로써 포스팅을 할 생각이다. 😊

 

1. 음성인식 인공지능 비서

 

보통 '음성 입력 및 인식→ 자연어 처리→ 인식→ 피드백 '과정으로 작동한다. 

음성인공지능 비서 산업군도 빠르게 발전하고 있는데, 웅성거리는 환경, 언어 (표준어,사투리 등) 등 정확도를 위해 개선이 필요하다.

 

이미지 출처  : https://www.e4ds.com/sub_view.asp?ch=4&t=1&idx=8388 

 

 

 

2. 자율주행 자동차

 

운전자 or 승객의 조작이 만힝 없어서 손,발,눈이 자유로워 진다. 

밥을 먹거나 출/퇴근 하는 순간에도 자유롭게 대화할 수 있다. 

자율주행 자동차를 타보았지만 난 아직 조금 무섭다...

 

 

 

테슬라의 모델3 이미지. (사진=테슬라)

 

 

 

핵심 기술은 '라이다 센서(레이저 스캐너, 레이저 레이더)'로 물체를 감지해 거리를 계산 하는 센싱 방식이다. 

라이다와 레이더를 동시에 자율주행 자동차에 적용하여 공간/거리지각, 날씨, 빛의 양에 관계없이 제공된다고 한다. 

 

 

3. Shopping

 

아마존 고(Amazon Go)

 

 

운영방식이 너무나도 신박했다. 

 

고객은 아마존 고 어플을 다운받아 결재수단을 등록하고, 아마존 고 매장에 방문하여 고른 상품을 담고 별도의 계산하지 않고 그대로 나온다. 

 

출처 : WSJ / 그래픽 디자인=이상미

 

 

 

 

 

 ....... ?.? ....? ....

어떻게 무슨 방식으로 내가 담은 물건을 알고 계산을 알아서 하지 ...? 라는 물음표 백개가 스쳐 지나갔다.

 

아마존 고의 자동결제 기술인 ‘저스트 워크 아웃(Just Walk Out)’ 

제품이 선반에 반입되거나 반품되는 시점을 자동으로 감지해 가상 카트(Virtual Cart)로 추적하고 쇼핑 후 상점을 나가면 모바일 앱을 통해 영수증을 받고 아마존 계정에 청구되는 방식 이라고 한다.  

 

앞선 자율주행 자동차에 활용되는 기술과 유사한 유형이 활용된다고 한다. 

 

 

4. 인공지능 주방 

 

사진 출처 : 매경DB

로봇의 팔을 하고 있고... Chef라 부른다... 

로봇이 요리도 하고 서빙도 한다. 

정확한 레시피만 있으면 일정한 맛을 내야 하는 요리에서는 통일된 맛으로 고객에게 제공할 수 있다는 것이 장점이다. 

여기서더 나아가서! 주방에서 사용하는 모든 식자재들도 Data화 시켜서 어떤 재료가 얼마나남고 다음 발주 시점은 언제인지도 파악이 빠르게 가능하다. 

위 사진은 롸버트 치킨이란 곳인데 강남에 1호점이 있다고 한다!

 

5. 상담, 친구, 연예........  

 

 

 

 

위에서 강인공지능을 설명할 떄 잠깐 등장한 정신적 교감을 하는 인공지능이다. 

인간관계에 대한 고민이 많은 요즘... 이런것들이 시발점이 되어 발전이 되었다고 한다. 

 

 

 

 

 

 

6. 챗봇

 

 

문의사항이 있을 때 간단한 질문도 무조건 고객센터로 전화를 하여 확인했어야 했던 시대는 안녕!

채팅으로 간단하게 물어보면 많은 부분이 해결된다. 

요즘은 전화상담은 아예 없애고 채팅만 남겨 놓은 곳들도 심심치않게보인다. 

 

출처 : vecteezy

 

 

 

챗봇은 음성 또는 글자로 입력 받은 내용을 잘게 쪼개서 자연어 처리 기술을 이용하여 문의내용에 알맞는 답변을 해줘야 한다.

사용자 별로 동일한 카테고리의 문의라 할지라도 말투, 문의 방식이 다르기 떄문에 이런 기술들을 학습 시킨다고 보면 된다. 

 

예로 들면...  모두 카테고리는 '광화문 맛집' 이라고 가정할 때, 

사용자 A : 광화문 맛집 알려줘. 

사용자 B : 광화문 근처에 있는 맛집 알려주세요. 

사용자 C : 광화문 맛집  

이렇게 사용자마다 다른 형식으로 물어봐도 챗봇이 이를 파악하여 원하는 답에 가장 가깝게 결과를 출력해주어야 정확도가 높다고 판별한다. 

 

 

7. 법률 (LEGAL TECH)

 

법조문, 민사/형사 상의 판례, 법조인 정보 등을 DB화 시켜 AI에게 학습시키고,

재판 진행과 판결 작성 등 업무에서 AI를 재판 보 조 도구로 활용되고 있다. 

 

 

 

 

이미지 출처 : https://www.behance.net/MarcinUsarek

 

 

2021에 AI+변호사 vs 변호사의 팀으로 구성되어 알파로 경진대회(법률 자문 대결)를 진행했는데,  AI로 구성된 혼합팀이 인간 변호사팀을 이겼다! 

이정도면 법률 해석에 AI 실용성이 확실하게 입증되었다고 본다. 

미국이나 주요 선도국에서는 리걸테크 활용이 일상화 되었다고 하는데, 그 대표적 예로 이베이와 월마트는 AI를 활용하고 있다고 한다. 

 

 

8. 스마트 농장

 

 

농장에 ICT를 접목하여 원격/자동으로 작물과 가축의 생육 환경을 적정하게 유지 및 관리 할 수 있는 농장이다.

주춤했던 농업 산업도 4차 산업혁명 기술을 접목하여 관심을 많이 받고 있는데, 얼마 전에 드디어 우리나라에도! 농업관련 ETF가 출시 되었다고 들었다. 그럼 더 발전 할 가능성이 무궁무진 하다는 거겠지? 

 

농작물, 가축들이 성장하는 환경의 제어를 (온도나 습도, 먹이..) IA가 학습하여 온도는 몇도로 맞출지, 사료나 물은 얼마나 줄지 등의 의사결정을 인공지능이 스스로 판단하여 제공할 수 있도록 한다.

인구가... 급격히 줄고 있어 앞으로는 이 역할이 정말 중요하다고 한다!

이미지 출처 : etri webzine

 

 

 

 

사례들을 보면서 느낀 건.. 

내가 모든 분야를 조사한 건 아니지만, 많은 분야에서 AI를 사용하고 있고, 아직 더 발전하기 위해 진행중 이라는 것이다. 

AI를 시작하려고 해도 큰 기업들은 이미 너무나 많은 데이터가 있고, 활용할 수 있다는 장점은 있지만,

각기 다른 방식을 쌓인 데이터를 한 방향을 보고 학습시키기란 통일하는 방식부터가 큰 도전이지 않을까 싶다. 

지금 프로젝트를 하고 있는 나도... 역사가 깊은 회사는 아니지만 20년이 조금 넘은 회사에서도 중구난방으로 짜여 있는 데이터들을 통합하여 가져오기란... 정말 쉽지 않았고, 처음엔 인공지능이 아닌 인간지능으로 할 수밖에 없다는 것이다... (물론 내 생각)

그래도 찾아볼수록 매력적인 분야로 내게 다가왔고, 이 흥미가 지속적으로 생겨서 나 AI좀 안다! 의 경지까지 이르고 싶다. 😊