우리 생활 및 산업에 인공지능(AI) 기술 활용 사례

오늘은 우리 주변에서 흔히 접할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 활용한 사례들과 기반이 되는 기술들을 간략하게 정리해 보겠습니다.

1. 생활 속 인공지능 기술 응용 사례

1) 스마트폰 음성응답 시트템

    전형적인 사례가 애플의 시리(Siri)와 같은 스마트폰 음성응답 시스템입니다. 스마트폰 음성응답 시스템은 자연어로 음성을 입력하면 키워드에 따라 정보를 검색하거나 스마트폰을 조작합니다. 또한 검색 결과나 조작의 결과를  문자나 음성의 형태로 사용자에게 응답합니다. 이러한 처리를 구현하려면 한국어나 영어와 같은 자연어로 입력된 음성을 단어로 인식하는 음성인식(Speech Recognition) 기술과 주어진 지시의 의미를 해석하는 자연어처리 기술이 사용됩니다. 또한 음성으로 응답할 때는 음성합성(Speech Synthesis) 기술이 이용됩니다. 음성인식(speech recognition) 및 음성합성 기술은 음성인식과 자연어처리에 기반을 둔 인공지능의 기술들이 적용된 응용기술들입니다. 비슷한 사례로 구글 어시스턴트 및 Alexa 등이 있습니다.

 

2) 정보 검색

    키워드에 근거한  정보 검색에서는 대규모 데이터에서 효율적으로 해당 정보를 찾아내는 탐색(Search) 기술이 이용되고 있습니다. 그리고 검색 대상인 데이트를 인터넷에서 수집하기 위해서는 소프트웨어 에이전트(Software Agent)라 불리는 프로그램 기술이 이용됩니다. 또한 구글의 검색엔진에서 인터넷의 웹서버에 자동으로 액세스 해서 웹서버가 보유한 데이터를 수집하는데 이용되는 웹크롤러 프로그램이 있습니다. 이들 기술들은 모두 인공지능(AI) 연구의 결과로 얻어진 중요한 기술들이라 하겠습니다.

 

3) 언어번역 기능

    스마트폰이나 웹페이지에서 정보검색 결과로 찾아낸 외국어 자료를 웹브라우저의 번역기능을 이용하여 한국어로 번역하여 볼 수 있게 해 주는 데는 기계번역(Machine Translation) 기술이 사용됩니다. 기계번역 기술 또한 인공지능의 한 분야인 자연어처리 과정을 응용한 기술입니다.

 

4) 추천 시스템

    Amazon, You Tube, Netflix 및 대형 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 추천 서비스는 사용자의 이전 기록, 관심사 및 패턴을 분석하여 개인화된 콘텐츠 추천을 제공하고 있는데, 이런 추천 서비스는 머신러닝(Machine Learning)의 기술을 응용한 분야입니다. 온라인 쇼핑에서는 고객의 상품검색 이력이나 주문이력이 고객의 특징을 표현하는 중요한 정보로서 서버에 보존됩니다. 이러한 정보를 머신러닝(Machine Learning) 방법으로 학습하고 분석해서 고객의 특징을 나타내는 사용자 모델을  만들고, 이렇게 만들어진 사용자 모델을 이용하여 고객이 원할 거라고 생각되는 상품을 예측해서 제안하거나 비슷한 모델을 가지고 있는 다른 고객의 구매 패턴을 활용해 추천 상품의 광고를 제시하는 등의 서비스를 제공하는 것입니다.

 

5) 이미지 인식 기술

    스마트폰이나 기타 디바이스에 카메라를 이용한 얼굴인식으로 비밀번호나 패턴 입력이 없이 인증이 가능하게 하는 기술인 얼굴인식 시스템은 이미지 인식 기술을 응용한 한 가지 예입니다. 이미지 인식 기술은 자동차 등의 자율주행기술에 활용되고 있습니다. 자율주행 자동차는 레이더, 광 계측 디바이스, GPS 및 카메라에서 얻은 이미지 정보를 이용하고 머신러닝 알고리즘 등의 인공지능 기술들을 사용하여 운전을 자동화합니다. 

 

6) 게임

    최근에는 인공지능의 기술을 활용한 바둑이나 체스 등의 게임 소프트웨어에 많이 활용하고 있습니다. 게임 소프트웨어에는 머신러닝의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning)이 이용됩니다. 인간을 능가하는 바둑 실력을 증명했던 바둑의 알파고 역시 딥러닝을 활용한 것이라고 합니다.

 

열거한 몇 가지 분야 외에도 스마트 홈, 의료진단, 음악 생성 등 많은 분야에서 인공지능 기술들이 활용되고 있습니다. 

 

2. 산업에 응용되는 인공지능 기술

인공지능(AI) 기술은 일상생활뿐 아니라 산업의 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 산업 분야별 응용 사례 및 관련 AI기술들을 간략하게 요약해 봅니다.

 

1) 금융분야

    주식이나 증권 매매에는 전문가 시스템(Expert System)이 이용되고 있습니다. 시스템이 가진 지식을 이용해 자율적으로 추론하는 것으로, 인간 전문가와 같은 지적처리를 하는 인공지능 시스템입니다. 주식이나 증권의 매매에서 시장 동향이나 사회정세에 관한 정보를 입력 데이털로 받아 시스템에 구비된 전문지식을 이용하여 자동적으로 추론을 하고 자동으로 주식과 증권을 매매하는 것입니다. 이런 전문가 시트템은 빠른 속도로 대량의 주문이나 거래를 처리할 수 있습니다. 이런 전문가 시스템은 인공지능분야의  지식표현이나 탐색, 추론, 머신러닝 등의 요소 기술들을 조합한 응용기술 시스템입니다. 

또한, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대출 신청을 평가하거나 보험 청구를 처리하는 모델을 만들어 사용됩니다. 자동화된 투자 시스템과 같은 기술들에 활용되어 투자자들의 수익 제고에 도움을 주기도 합니다.

 

2) 의료분야

    의료분야에서도 인공지능 기술이 많이 활용되고 있습니다. 의료 영상을 분석하여 조기진단을 돕는 기술이 있습니다. 또 인공지능은 환자 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 자료를 제공하는데도 사용됩니다. 이러한 기술들은 의료분야에서 더욱 정확한 진단과 치료를 가능하게 합니다.

최근 챗GPT를 이용한 의료 상담에 대한 실험 사례가 발표되었습니다, 연구팀은 활동회원이 45만 명이 넘는 'AskDocs'라는 사이트에서 수집한 195개의 질문에 대한 의사와 챗GPT의 답변을 각각 패널에게 평가하도록 했습니다. 패널은 소아과, 노인 질환, 전염병 및 예방의학, 내과, 종양학 등을 전공한 의료 전문가 총 세 명으로 구성되었습니다. 이들은 답변 작성자가 의사인지 챗GPT인지 모르는 상태에서 '어느 답변이 더 나은지', '정보의 질이 만족스러운지', '답변이 환자의 상태를 충분히 공감하는지'에 대해 평가했습니다. 그 결과 전문가 평가의 79%가 "챗GPT의 답변이 의사보다 만족스러웠다"라고 응답했다고 합니다. 앞으로 의료분야에서 인공지능 기술의 응용이 더욱 기대됩니다.

 

3) 제조분야

    제조분야에서도 인공지능 기술이 많이 활용되고 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 이용한 생산 공정관리, 결함의 신속한 탐지로 생산성과 품질의 향상에 도움을 줍니다. 특히 제조현장에서 많이 활용되는 로봇에는 다양한 인공지능 기술들이 탑재되어 있습니다. 로봇의 시각기구인 로봇비전(Robot Vision)이나 로봇의 동작제어(Motion Control) 및 운동계획(Motion Planning)에는 이미지 인식 기술과 더불어 머신러닝 중 강화학습(Reinforcement Learning)의 연구 성과들이 많이 활용되고 있습니다.

 

4) 빅데이터(Big Data)

     빅데이터(Big Data)가 여러 분야에서 이용되고 있습니다. 빅데이터란 인터넷을 매개로 수집된 대규모 데이터를 총칭하는 말로, 각종 애플리케이션 시스템이나 분산 데이터베이스시스템을 이용하여 수집 관리되고 있습니다. 이런 빅데이터를 판매 예측이나 재고 관리에 사용할 경우에 머신러닝으로 얻은 정보를 토대로 판매를 예측하고, 그 예측치에 따라 구매를 함으로써 최적의 재고관리를 할 수 있습니다. 

 

이외에도 농업이나 서비스업에 활용되는 자동화 기술 및 로봇 활용 등에 인공지능(AI) 기술이 많이 활용되고 있습니다. 보다 구체적이고 자세한 활용방법 그리고 응용 기술들은 앞으로 공부할 인공지능 분야별 심층학습을 통하여 알아보도록 하겠습니다.

 

 

2023.05.04 - [인공지능(AI; Artificial Intelligence)] - "인공지능이란 무엇인가?"에 대한 ChatGpt의 답변