인공지능, 머신러닝·딥러닝으로 산업계 영역 확대

[산업일보]
미국의 컨설팅 회사인 가트너가 최근 3천 개 회사를 대상으로 조사를 실시한 결과 절반이 인공지능의 도입에 대해 고민한다고 했으나 실질적인 고민을 하는 기업은 전체의 4% 가량에 불과한 것으로 나타났다.

언뜻 숫자로만 봐도 부족해 보이는 인공지능에 대한 이러한 관심은 인공지능을 산업 현장에서 어떻게 적용할지에 대해 갈피를 잡지 못하는 일이 아직 일반적이기 때문에 보이는 현상이라고 할 수 있다.

이에 매스웍스는 26일 삼성동 코엑스 인터컨티넨탈 호텔에서 매트랩 엑스포 2018을 개최해 기업이 보다 효과적으로 인공지능을 도입 및 활용하기 위해 부딪혀야 하는 여러 도전 과제의 해결방안을 공유했다.

발표자로 나선 매스웍스의 미샤 킴 고객성공 팀장은 “인공지능 1950년대부터 언급됐으나, 당시에는 지능적인 인간의 행동을 모방하는 정도에 그쳤지만, 지금의 인공지능은 인간과 비슷하거나 더 뛰어난 행동을 한다”며, “그렇기 때문에 기계에 대한 학습이 중요하다”고 강조했다.

그의 설명에 따르면, 인공지능을 이용해 기계를 훈련시키는 방법은 크게 인풋을 넣어서 아웃풋을 내는 프로그래밍과 머신러닝이 있다. 이 중 머신러닝은 인풋과 아웃풋을 넣으면 기계가 스스로 프로그램을 만들어낸다.

미샤 킴 팀장은 “인공지능과 머신러닝을 혼용하는 경우가 있다”며, “데이터의 특징을 식별하지 않거나 할 수 없는 경우에는 딥러닝을 사용할 수 있으며, 데이터가 별로 없는 경우에도 세분화와 라벨링을 거쳐 타 기계에 학습된 내용을 옮겨와서 작업하는 전이학습을 통해 보완이 가능하다”고 설명했다.

산업현장에서 제품에 대한 적당한 데이터 자체가 없을 때도 인공지능을 이용해 언제 제품에 장애가 발생할 지를 미리 예측하고 사전에 보수가 가능하다고 밝힌 미샤 킴 팀장은 “머신러닝에 대한 경험이 없어도 전이학습 기능을 통해 현장에 적용할 수 있다”고 밝힌 뒤 “머신러닝에 다양한 알고리즘이 있는데 특정 분야의 지식 없어도 머신러닝을 할 때 다양한 툴 중에서 데이터를 기반으로 선택이 가능하다”고 말했다.