이미지:픽사베이, 편집본지
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인공지능(AI) 기술은 더 많은 양의 데이터와 보다 빠른 처리 능력, 그리고 더 강력한 알고리즘이 결합되어 더욱 널리 보급되고 있으며, 실제로 AI 기술이 거의 모든 산업에 도입되기 시작하면서 컴퓨터가 전례없는 방법으로 말하고, 보고듣고, 의사 결정을 내릴 수 있게 되면서 광범위한 유스 케이스가 잠재적 비즈니스 기회를 확대시키고 있다.

미국 시장조사 전문업체인 리포트링커(ReportLinker)가 최근 발표한 조사보고서에 따르면 구글, IBM, 페이스북, 아마존, 엔비디아, 인텔, 마이크로소프트, 시스코, Dell EMC, 휴렛 패커드, 레노버 등 많은 글로벌 기업들이 AI 제품 및 솔루션, 서비스 중심으로 시장을 가속시키고 있는 가운데 전세계 인공지능 시장은 오는 2025년에는 43.9 %의 연평균 성장률(CAGR)에 힘입어 2828억 달러(약 350조 8천억원) 규모로 시장이 형성될 것으로 예상된다.

인공지능은 산업 혁명, 컴퓨터 시대, 스마트 폰 혁명과 같은 과거의 변화와 동등한 차세대 기술 변화의 촉매제로 인식되고 있다.

AI는 스포츠에도 예외는 없다. 많은 사람이 즐기고 있는 프로야구에도 AI 기술이 적용되고 있다. 일본프로야구(NPB)는 클라우드 기반 콘텐츠 이미지 센터를 운영하고 있다. 후지필름 이미지 웍스(IMAGE WORKS)는 마이크로소프트의 AI 기술을 적용해 많은 양의 사진 선별 작업 시간을 획기적으로 줄였다. 한 경기당 약 3,000장의 사진이 촬영된다.

각 구단의 큐레이터는 그중 300여 장을 선별한 뒤 선수별로 나누는데 평균 4시간이 걸렸지만, 새로운 시스템을 활용하여 약 30분으로 단축하는 성과를 거두었다. 기울어져 있거나 얼굴이 보이지않을 때도 선수를 알아볼 수 있고, 이미지를 4가지 유형(타격, 투구, 수비, 주루)으로 자동으로 구분할 수도 있다.

축구 역시 잉글랜드 프리미어 리그(Premier League), 이탈리아 세리에 A(Serie A), 잉글랜드 챔피온십(English Championship), 프로축구연맹 리그(프랑스), 분데스리가 1부 리그(Bundesliga), 프리메라리가(La Liga, 스페인) 등 각종 리그 및 세계선수권에서 AI와 머신러닝을 활용해 객관적으로 팀의 성과를 분석하고 플레이 방식을 비교하며, 게임의 판도를 바꿀 수 있는 세트 플레이 분석 등으로 경기 대비 과정을 크게 앞당기며, 최근 경기나 혹은 시즌 전체의 결과를 바탕으로 앞으로 있을 상대방에 대한 핵심적인 정보를 간파하고 뒷받침되는 승리 전략을 짜내고 있다

이밖에 금융, 어업, 풍력발전 등 산업 전반에 AI 기술을 통해 비즈니스를 더욱 효율적으로 운영하고 더 나은 고객 경험을 도모하고 있다. 마이크로소프트의 대표적인 AI프로젝트의 몇가지 예를 들어본다.

인공지능은 얼굴이 입출금 카드가 되어주는 뱅킹 시대를 열었다. 카드 없이 현금인출기(ATM)에서 현금을 찾을 수 있는 날이 더욱 가까워지고 있는 것이다. 얼굴이 곧 카드가 되어 간편하게 입출금이 가능한 서비스를 국립 호주은행(National Australia Bank)과 마이크로소프트에서 운영 중이다.

이는 마이크로소프트의 애저 코그니티브 서비스(Azure Cognitive Service)를 이용해 개발된 클라우드 기반의 이 애플리케이션은 ATM에서 카드 없이 얼굴 인식 그리고 비밀번호로만 현금을 찾을 수 있다. 이 ATM 시스템은 고객의 얼굴이 아닌 생체 정보만 기록하고, 그 정보 역시 클라우드를 통해 안전하게 저장된다.

또한 호주 북부에 위치한 노던 테리토리(Northern Territory)의 어류학자들은 어업 활성화와 멸종위기 어종 보호를 위해 다윈항(Darwin Harbor) 해안의 어종을 연구하고 있다. 하지만 주변에 악어나 상어와 같은 포식자가 많아 연구를 진행하는 데 어려움이 있다. 그 때문에 바다에 직접 들어가지 않고 원격 수중 비디오 조사(BRUV) 방식을 사용했지만, 이 또한 탁하고 어두운 물속에서 어종을 파악하기에는 어렵고 복잡한 일이었다.

마이크로소프트는 어류학자 팀과 함께 AI 기술을 활용해 수중 이미지에서 어류를 식별하기 위해 수천 장의 이미지를 분석하기 시작했다. 어종마다 특유의 모양에서부터, 서식하는 물의 깊이, 이동 패턴 등을 3개월 가량 분석한 결과, 15종의 어류를 분류할 수 있게 되었다. 이 가운데는 번식을 위해 관리가 필요한 흑민어부터 황금 도미도 포함됐다.

풍력발전소에선 여러 명의 기술자가 밧줄과 벨트에 의지한 체 100m 높이의 풍력 터빈에 매달려 맨눈으로 터빈을 점검하기 때문에 사고 위험이 크다. 시간 역시 많이 소요된다. 발전소에 따라 수백 개의 터빈이 있는데, 터빈 하나를 점검하는 데만 최소 6시간이 걸린다.

이에 상하이와 시애틀에 본사를 두고 있는 스타트업 클로보틱스(Clobotics)는 자동주행이 가능하고 높은 정확성의 시각적 인지 능력을 갖춘 드론을 사용해 결함을 파악한다. 드론의 자동제어시스템이 풍력 터빈의 날 위치와 길이를 완벽하게 측정하고, 드론에 내장된 컴퓨터는 클로보틱스의 컴퓨터 비전과 AI 및 데이터 분석 소프트웨어를 가동한다.

이 비전 시스템은 3mm 정도의 작은 틈도 찾아낼 정도로 정교하며, 터빈 날개 위에 앉아 있는 파리 한 마리의 날개와 다리까지 분명하게 보일 정도로 포착해낸다. 촬영된 이미지들은 마이크로소프트 클라우드 플랫폼 애저로 전송돼 처리된다.

클로보틱스의 시스템은 안전과 점검 작업 속도 면에서 큰 생산성을 보였다. 기존 점검 작업이 5명의 인력이 6시간 동안 위험을 무릅쓰고 작업을 했지만, 하나의 드론으로 25분 만에 모든 프로세스를 완료할 수 있기 때문에 효율성을 10배로 높였다. 또한, AI 기술로 결과를 8배 빠르게 보고할 수 있으며, 각 터빈의 날개마다 유지보수 및 점검작업 내역을 기록할 수 있다.

이밖에 100년 이상의 전통을 자랑하는 유럽 럭셔리 리테일 브랜드들도 끊임없는 시장 경쟁 속에서 경쟁력을 확보하기 위해 IT기술에 기반한 변화를 수용하고 있다. 109년 전통의 로레알(L’Oréal)도 마찬가지다. 로레알은 마이크로소프트의 AI 기술을 도입하면서, 신제품 개발 기간을 18개월에서 6개월로 단축할 수 있었다.

AI 비전 기능(AI vision capabilities)을 활용해 제조 공정을 디지털 시스템으로 전환하면서 제품별로 수동으로 적용되었던 장비 모듈을 자동으로 변경할 수 있게 되면서 작업 생산성을 높였으며, AI 알고리즘, 머신러닝과 데이터를 활용해 소셜미디어나 날씨 등에서 수집한 데이터에 기반해 고객의 요구를 예측할 수 있게 됐다.

로레알은 현재 이미지 인식(image recognition)을 활용해 고객이 원하는 스타일에 맞는 제품을 추천해주는 AI 기반 가상 스타일리스트도 개발하고 있다.

이처럼 AI 기술은 이미 우리도 모르는 사이 삶과 생활 속의 곳곳에 이미 적용되고 있다. 스마트 스피커, 스마트홈 등 실생활은 물론이고, 자동차에서부터 운송 및 통신에 이르기까지 다양한 산업 및 지역에 걸쳐 적용돼 다양한 비즈니스에서 사용되면서 많은 이들이 혜택을 누리고 있으며, 인공지능은 연산능력, 규모, 속도, 데이터 다양성, 심층신경망(DNN) 발전 등과 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하고, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법으로 진화되고 있다.

인공지능으로 향후 10년간 가장 파괴적인 기술로 자리매김할 것이며, 우리의 사회와 산업에 혁신적으로 패러다임을 바꿀 것이다. 곧 다가올 인공지능 시대에 정부도 정책의 일괄성과 비전을 제시하고 기업들은 장기적 성공 전략을 수립하고 이러한 미래에 대비해야 한다.

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