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마지막 업데이트: 2022년 4월 9일 | 0개 댓글
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■ 후원금 의존도 높은 편

[컴퓨터월드] 인공지능 기술 및 제품이 하루가 다르게 개발 공급되고 있다. 또한 관련 시장 및 산업도 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술은 이미 일상생활 속으로 알게 모르게 빠른 속도로 파고들고 있는 것이다. 그러나 일반인들은 개념적으로는 이해하고 있지만, 인공지능이 어떤 분야에 어떻게 적용되고 있고, 어떻게 발전해 나갈지 등에 대해서는 잘 모르고 있는 게 현실이다. 또한 이와 관련된 믿을 만한 자료는 물론 청사진도 없다고 할 수 있다. 정보통신기술평가원(IITP)이 이에 대한 가이드를 최근 ‘인공지능 기술 청사진 2030’이라는 제목으로 발간해 주목을 받고 있다. 이 가이드는 1년여에 걸쳐 100명 이상의 인공지능 전문가들을 통해 연구 개발했다고 한다. 이 자료는 인공지능 기술 발전의 이정표 역할을 하기에 크게 부족함이 없다는 평가를 받고 있다.

‘인공지능 기술 청사진 2030’은 크게 다섯 가지 방향을 중심으로 추진했다고 한다. 즉 첫째, 사람의 지능과 유사한 기술 분류체계 수립에 심혈을 기울였다는 것이다. 다시 말해 IQ(지능지수), EQ(감성지수) 같은 사람의 지능을 반영할 수 있는 분류체계를 수립해 인간과 가까운 지능체계를 수립했다는 것이다. 두 번째는 미국 중심의 동향에서 중국, EU, 일본 등으로 조사범위를 확대해 각국의 프로젝트 거래 강좌 및 심층 리뷰 파악에 주력했고, 세 번째는 새로운 기술 분류체계를 기반으로 100여명이 넘는 인공지능 전문가들을 통한 심층 기술수준을 조사했으며, 네 번째는 일반인들도 쉽게 이해할 수 있는 기술 개요부터 전문가들이 원하는 국내외 동향과 주요 R&D 이슈를 폭넓게 조사 정리했다고 한다. 마지막으로는 실제 산업분야에 적용 가능한 인공지능 기술을 제시했다고 한다.

본지는 이에 따라 ‘인공지능 기술 청사진 2030’을 5회에 걸쳐 주요 이슈별로 요약 정리해 게재한다. 즉 ▲깊이 성장 AI ▲범위 성장 AI ▲지속성장 AI ▲신뢰성 있는 AI ▲공감하는 AI 등이다.

① 깊이 성장 AI(이번호)
② 범위 성장 AI
③ 지속 성장 AI
④ 신뢰성 있는 AI
⑤ 공감하는 AI

인공지능 기술 분류 체계

인공지능 기술 분류 체계

개념 ‧ 범위

깊이 성장 AI(인공지능)는 스스로 복잡한 문제에 대한 학습 능력을 갖고 확장 가능한 범용 지식을 습득하고, 지속적으로 성장하는 인공지능 기술을 의미한다. 즉 양질의 대규모 데이터를 거래 강좌 및 심층 리뷰 기반으로 특정 태스크를 사전 지식이나 경험을 고려하지 않고 처음부터 학습하는 현재의 딥 러닝 기술 구조의 한계를 극복하는 측면에서 범용 인공지능 기법으로 인식되고 있다.

데이터를 분석해 패턴을 찾아내며 학습하는 딥 러닝 기술은 자연어와 이미지 처리 등의 분야에서 높은 성과를 보이는 반면, 학습 데이터가 부족하거나 환경 변화에 의해 데이터 특성이 달라지는 경우 성능 저하가 발생할 수 있다.

양질의 대규모 데이터를 필요로 하는 기존 딥 러닝 기술 구조의 한계를 극복해 스스로 학습하는 범용 인공지능 기술 유형의 자기지도학습, 메타학습, 강화학습 등의 최신 기법을 포함하고 있다.

학습 데이터에서 알려지지 않은 규칙과 정의를 스스로 발견하고 분류와 정책을 지정하는 방식을 수행하고, 문제 해결 방법에 있어서 새로운 문제와 방향을 스스로 인지하여 가설과 검증의 생성 등 문제의 해결 방법을 스스로 주도하는 인공지능 기술로 확장된다.

기계가 사람의 지능이나 지식으로 학습하는 대신, 기계 스스로 대상을 인지하고 의미를 부여하는 학습 기술로, 데이터에서 알려지지 않은 규칙과 정의를 스스로 발견하고 분류를 지정하는 방식을 수행한다.

특징 추출, 모델, 알고리즘 모두 데이터로부터 학습하는 것으로, 학습 과정에서 사용자의 개입을 최소화하는 AutoML, 하이퍼 파라미터 최적화, 신경망 자동 구조 탐색 등을 응용 연구 분야에 포함한다.

환경과의 상호작용을 통해 인공지능 에이전트가 지속적으로 의사결정 정책을 배우는 방식 등을 포함해 범용 인공지능 기법의 하나로서 자율주행, 로봇 등 다양한 지능형 시스템 분야에서 활용도가 높다.

주요 기술동향

자기지도 학습: 기계가 스스로 학습하고 의미를 부여하는 AI

■자기지도 학습: 기계가 스스로 학습하고 의미를 부여하는 AI다. 사람의 도움 없이 기계 스스로 지식을 발견하고 확장하는 기술로 새로운 학습데이터의 정제, 자연어 학습, 이미지 복원 분야에서 많이 사용된다.

■언어지능 자기지도 학습: 기존의 구문분석 대신 End-to-End 학습 방법으로 BERT가 기술을 주도하고 있으며, 기존의 목적에 따른 학습 대신 언어 데이터를 대규모로 모아서 특징을 스스로 학습한 이후에 목적에 맞게 재학습하는 방식이 제시된다.

구글 BERT 기술(2018년 공개)은 자연어 처리의 일부 성능 평가에서 인간보다 더 높은 정확도를 보였으며, 자연어 처리와 이를 응용하는 분야에 기존 학습(Pre-training)을 활용하여 적용된다. RNN 중심의 기존 기술이 가지고 있던 구조적 한계에서 벗어나 거대한 모델의 사전학습, 재학습이 가능하다. 한국어와 관련해서는 ETRI에서 개발한 ‘한국어 BERT’ 모델과 SKT에서 개발한 ‘KoBERT’가 주로 사용되고 있다.

■시각지능 자기지도학습: 사물 검출, 사물 분류 등의 전통적인 컴퓨터 비전 문제 해결에 활용되고 있다. 이미지의 Jigsaw 퍼즐 찾는 분야에서 연구가 진행되었으며, 자기지도 기반으로 가장 적합한 이미지를 찾는 분야에 레이블 없는 데이터로 학습된 모델을 사용한다. 컴퓨터 비전 분야의 다양한 문제에 자기지도 기술을 융합하고 있으며 자가 집중(Self Attention) 및 전이학습 기술과 융합연구가 진행 중이다.

메타 학습: 학습 방법을 배우는 ‘Learning to Learn’ AI

■그래디언트 기반 방법: 메타 학습은 '학습 알고리즘'을 학습하는 방법으로, 입력된 데이터를 받아 하나의 모델을 출력하는 함수로 학습 알고리즘을 적절히 인코딩 하는 메타모델을 구축하거나, MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)과 같이 그래디언트 알고리즘의 초기 값을 메타 학습하는 방법들이 연구되고 있다.

모델 그래디언트 업데이트는 일반적으로 랜덤한 초기 값으로부터 시작하는 Learning from Scratch를 수행하는데, 이와 달리 MAML은 관련된 많은 태스크들이 있다면, 적절한 초기 값을 그래디언트 알고리즘만으로 메타 학습하는 것이 가능하다는 것을 보여준다.

■온라인 메타학습: 기존의 머신러닝이 하나의 태스크를 학습하는 모델을 만드는데 비하여 메타 학습은 관련된 많은 수의 태스크를 학습하며 공통적인 특징 또는 경험을 얻어서 새로운 태스크 학습이 효율적으로 이루어질 수 있게 하는 것이 주 목표다. 기존의 연구들이 관련된 많은 태스크들이 이미 한 번에 다 주어진 상태에서 메타 학습을 했다면, 실세계 문제에서는 관련된 태스크들이 하나씩 주어지고, 연속적으로 학습이 이루어지는 온라인 메타 학습이 관심을 받고 있다.

강화 학습: 인간의 반복 학습 과정을 모방하여 스스로 배우는 AI

■심층 강화학습, Deep Reinforcement Learning (DRL): 심층 강화 학습은 환경의 상태, 에이전트의 액션, 환경의 보상 등으로 설계되는 마르코프 결정 프로세스(MDP, Markov Decision Process) 모델링을 바탕으로, 순차적 의사결정의 최적화 문제로 연구되어 왔다. 구글(딥마인드)이 심층 신경망(Deep Neural Network) 구조와 Q-Learning 기반 강화학습 알고리즘을 결합한 DQN(Deep Q-Network)을 발표(2013년)한 후, 게임, 주식거래, 추천, 자율주행, 로봇, 드론 등 실시간 제어와 의사결정이 필요한 서비스와 시스템에 상용수준 적용이 가능한 심화 강화 학습 기법이 급속히 발전했다.

DQN 이후, Q-Learning 기반 심층 강화 학습 모델(Rainbow 등)이 지속적으로 발표됐다. 최근 들어 연속적인 행동 공간을 정의할 수 있어, 로봇 등 제어 문제에 적합한 TRPO(Trust Region Policy Optimization), PPO(Proximal Policy Optimization) 등 정책경사 기반 강화 학습(Policy Gradient RL) 알고리즘이 많은 관심을 받고 있다.

■게임 AI 구글(딥마인드): 구글은 심화 강화 학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)의 적용 분야를 확대해 나가고 있다. 특히, 이 과정에서 게임을 강화학습 수준 평가의 테스트 베드(Test bed)로 사용하며, 대상 게임의 복잡도를 획기적으로 높이고 있다.

구글은 Atari 게임(2013), 알파고 바둑(2016), 알파제로 바둑(2017), 스타크 래프트2 게임(2019) 등을 통해 심층 강화 학습 기술을 테스트 하고 있다. 특히, 알파제로는 기존 기보 데이터를 기반으로 학습 없이, 강화 학습과 자체 대국을 통해 바둑, 체스, 쇼기 등을 짧은 시간 내 마스터 해, 강화 학습의 확장성을 보여주고 있다.

심층 신경망을 통해 데이터를 통한 함수 근사(Function Approximation) 학습이 가능해지면서, 강화 학습의 최적 행동 양식 도출의 기술역량에 대한 장점이 복잡한 문제에 적용할 수 있게 됐다.

국내ㆍ외 프로젝트 현황

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R&D 이슈

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연도별 R&D 발전 전망

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토픽 브리핑 | “유통부터 보안까지” 산업 분야별 블록체인 활용 현주소

블록체인 기술이 빠르게 실제 비즈니스에 접목되고 있다. 권한을 얻은 모든 거래 당사자가 볼 수 있는 분산형 원장 기술인 블록체인은 금융, 보험, 공급망, 공공기관 등 수많은 분야에서 가능성을 인정받으면서 어느 정도 개념 증명을 마치고 실제 적용 단계에 들어섰다.

전문가들은 이미 2025년까지 전 세계 GDP의 10%가 블록체인 기술로 저장될 것으로 예측하고 있다. 시장에서의 수요도 넘쳐난다. 블록체인 분산 원장 개발자 수요는 지난해보다 200% 증가해 가장 빠르게 성장하는 20대 직군 중 하나가 되었다.

블록체인의 장점으로는 통제 기구의 개입이나 승인 없이 수정할 수 있다는 점, 체인이나 노드 하나의 연결이 끊겼을 때도 온라인 상태를 유지하는 탄력성, 중개 기관 없이도 전체 네트워크가 거래 블록의 유효성을 판단할 수 있다는 점, 모든 거래에 기록이 남아 감사가 쉬워진다는 점 등이 꼽힌다. 다양한 분야에서 발휘되는 블록체인의 특성과 실제 활용 사례를 정리했다.

제품 하나의 수출입 과정에는 원산지 운송 업체, 선사, 수입 업체, 관세 중개사, 항만 화물 처리 등 개입 당사자가 무수히 많다. 또, 여러 가지 문서의 진위를 확인하고 승인하는 과정도 복잡해 효율성 제고가 공급망 관리의 가장 큰 과제로 꼽혔다. 거래의 투명성, 신뢰성, 관리 비용 감소라는 블록체인의 이점은 이미 유통 및 물류 산업에서 적극적으로 활용되고 있다.

블록체인 사용자 간에 디지털 거래가 발생하면 전체 원장에 거래 내역이 입력된다. 블록체인 네트워크의 모든 구성원이 거래의 정확성과 진실성을 검증할 수 있고, 새로운 거래는 블록 형태로 기존의 모든 거래 체인에 추가된다. 월마트는 육류 등 신선도와 산지 증명이 필요한 제품에 블록체인 기술을 적용해 실시간으로 제품을 추적하고 유통 과정의 투명성을 높이는 방안을 강구하고 있다.

거래 내역의 변동이 연속적으로 기록되고 네트워크에 보관되는 블록체인의 특성은 사물인터넷 분야에서도 안전한 데이터 교환의 기반으로 작용한다. 통신 장비 업체도 사물인터넷 네트워크에 블록체인 기술을 활용해 익명성과 안전성을 강화하기 시작했다. 노키아는 공영 주차장, 쓰레기 관리, 환경 센서 등 스마트시티용 사물인터넷에 블록체인을 활용해 안전한 마이크로 트랜잭션을 지원한다고 발표했다.

보안상의 활용 폭도 넓다. 디지털 블록에서는 데이터 가로채기, 수정, 삭제가 불가능하기 때문에, 메시지 앱이나 소셜 미디어에서의 개인 정보 보안을 강화하고, 데이터 무결성도 확보하기 쉽다. 분산 네트워크를 통해 DDoS 공격을 차단하거나 대규모 네트워크에서 개인 데이터와 인증 수단을 보호할 수도 있다.

그러나 해결해야 할 과제도 아직 남아 있다. 데이터 원장 상의 처리 과정은 신뢰할 수 있지만, 그렇기 때문에 더더욱 데이터 자체의 정확성과 무결성을 보장할 수 있어야 한다. 또, 블록체인 자체는 튼튼하다 해도 사물인터넷 네트워크나 연결성에 약점이 있을 경우 해커의 공격 대상이 되기 쉽다는 지적도 있다.

한편, 유럽연합의 정보 보호 규정 GDPR이 발효되면서 국제 규제와 블록체인 기술의 상생 가능성에 의문을 제기하는 목소리가 높다. GDPR이 정의하는 ‘개인 정보’를 광의로 해석할 때, 삭제가 불가능하다는 블록체인의 특성이 GDPR에 위배된다는 주장이 있다. IBM 등의 기업은 개인 정보를 블록체인에 저장하지 않으면 얼마든지 GDPR을 지원한다고 반박하기도 한다.

그러나 개인 정보를 영구적으로 유지하지 않고, 프라이버시 보호와 GDPR 준수를 염두에 두고 개발되는 블록체인이라면 GDPR 체제 하에서도 분명한 장점을 지닐 것이다. 무엇보다도 중복 감사, 거래 확인 시간, 지연 시간을 줄어든다는 블록체인만의 장점은 컴플라이언스 분야에서 높이 평가된다. 감사나 컴플라이언스 점검 횟수가 줄어들면 인력 비용도 절감할 수 있다.

블록체인이라는 거래 강좌 및 심층 리뷰 새로운 신뢰 모델의 형태는 아직 완성되지 않았다. 도입 속도가 빠른 만큼, 다양한 분야에서 효율과 생산성을 개선할 수 있도록 블록체인을 포용하는 법이나 제도의 정비도 시급하다. [email protected]

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"클라우드 데이터 관리에 기여"하는 SD-WAN 엣지 전문 플랫폼의 중요성

ⓒ Getty Images Bank 거래 강좌 및 심층 리뷰 포스트 코로나 시대에 접어들면서 IT 인프라와 서비스도 빠르게 변화하고 있다. 특히 그 중심에는 클라우드의 부상이 있다. 기업에서 클라우드 기반 애플리케이션 채택을 가속화하면서, 광역 네트워크(WAN)는 사용자와 애플리케이션을 연결하기 위한 필수 요소로 자리 잡고 있다. 기존에 구축된 인프라는 클라우드로 이동 중인 기업의 네트워크 환경을 관리하는 데에 한계가 존재하기 때문이다. 기업 애플리케이션이 데이터센터에서 클라우드로 옮겨가면서 더 이상 MPLS 같은 사설 회선 연결은 현 상황에 적합하지 않고, 유연하지 않으며 비용효율적이지도 않는다는 평가를 받는다. 아루바는 실버피크 인수를 통한 전문지식을 확대해 아루바 엣지커넥트(Aruba EdgeConnect) SD-WAN 엣지 플랫폼을 선보였다. 아루바 엣지 커넥트 SD-WAN 엣지 플랫폼은 광대역으로 사용자와 애플리케이션을 연결할 때 낮은 비용으로 복잡성을 줄이면서 WAN을 구축하고, 애플리케이션의 성능은 높이고 자본비와 운영비를 최대 90%까지 절감한다. Aruba EdgeConnect 물리적 어플라이언스는 가상 어플라이언스로도 제공 ⓒ HPE Aruba EdgeConnect 플랫폼의 구성요소 - Aruba EdgeConnect, Aruba Orchestrator 및 Aruba Boost 아루바 엣지커넥트는 안전한 가상 네트워크 오버레이를 만들기 위해 지사에 배포되는 물리적 또는 가상 어플라이언스다. 이를 통해 기업은 MPLS 와 광대역 인터넷 연결을 이용하는 하이브리드 WAN 방식을 적용하고, 그리고 사이트별로 자사 속도에 따라 광대역 WAN으로 이동할 수 있다. 아루바 오케스트레이터(Aruba Orchestrator)는 레거시와 클라우드 애플리케이션에 기존 인프라에서는 볼 수 없었던 수준의 가시성을 보장한다. 그러므로 비즈니스 의도에 따라 중앙에서 정책을 할당하여 전체 WAN 트래픽을 보호하고 제어할 수 있다. 정책 자동화를 통해 여러 지사의 배포를 촉진하고 간소화하며 전체 애플리케이션에 일관된 정책을 지원한다. 결과적으로 기업은 비즈니스 의도에 따른 가상 WAN 오버레이를 통해 애플리케이션을 사업 목표에 맞추고 맞춤 가상 오버레이에서 애플리케이션을 사용자에게 전달할 수 있다. 즉, WAN을 재구성할 필요가 없으므로 아루바 엣지커넥트 어플라이언스의 제로 터치 프로비저닝이 가능하다. 엣지커넥트 SD-WAN 엣지 플랫폼의 옵션으로 제공되는 아루바 부스트(Aruba Boost)는 아루바의 WAN 최적화 기술과 아루바 엣지커넥트를 결합하여 하나로 통합된 WAN 엣지 플랫폼을 조성하는 WAN 최적화 성능 패키지다. 기업은 아루바 부스트를 사용하여 레거시에 민감한 애플리케이션의 성능을 가속화한다. 또한, 하나로 통합된 SD-WAN 엣지 플랫폼으로 WAN에서 반복되는 데이터의 전송을 최소화할 수 있다. TCP와 기타 프로토콜 가속화 기법이 모든 트래픽에 적용되어 있으므로 WAN 전체에서 애플리케이션의 응답 시간을 크게 개선하고 데이터 압축과 중복을 제거하여 데이터의 반복 전송을 방지한다. Aruba EdgeConnect 하드웨어 플랫폼 ⓒ HPE 아루바 엣지커넥트는 특히 플러그 앤 플레이 방식의 배포를 통해 단 몇 초 안에 지사에 배포되므로 데이터센터와 다른 지사 또는 AWS, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라 스트럭처, 구글 클라우드 플랫폼 등의 보편적 IaaS 서비스에서 다른 아루바 엣지커넥트 인스턴스와 자동으로 연결된다. 이와 더불어 클라우드 인텔리전스 기능을 지원한다. 최고의 경로를 통해 수백 개의 SaaS 애플리케이션에 업데이트를 실시간으로 전달하여 기업과 애플리케이션이 민첩하고 지능적인 방식으로 연결될 수 있다.

엔터프라이즈 데이터 클라우드의 진화를 촉진하는 하이브리드 클라우드의 ‘무한 확장’

ⓒ Getty Images Bank 디지털 혁신은 선택 사항이 아니다. 업종과 조직의 규모를 떠나 모두 반드시 가야 하는 길이다. 기업, 정부 등 가릴 것 없이 모든 조직은 보다 더 민첩하게 움직여야 하고, 나날이 높아지는 사용자의 눈높이와도 맞춰야 한다. 그러나 실행에 옮길 때 조직 간 차이를 만드는 요소가 있다면 바로 데이터다. 혁신의 재료인 데이터를 어떻게 다루느냐에 따라 일등과 이등이 갈린다는 사실에는 모든 조직이 공감하지만, 데이터 관리와 활용은 실상 만만한 과제가 아니다. 전략이 허술하면 자칫 비용과 복잡성 증가라는 문제를 마주할 수 있다. 그렇다면 시행착오를 줄이는 방법은 무엇일까? 클라우데라가 제시하는 5가지의 팁을 살펴보자. 데이터 주도적 혁신을 성공으로 이끄는 다섯 가지 팁 첫 번째는 사람에 집중하는 것이다. 기술과 조직 측면의 효율만 따지다 보면 핵심을 놓치기 쉽다. 데이터 속에서 가치를 찾는 것은 결국 사람이다. 따라서 더 많은 이가 더 편하게 데이터에 접근하고 활용할 수 있게 하는 것이 중요하다. 두 번째는 작게 시작해서 크게 키우는 것이다. 처음부터 너무 거창한 목표를 잡고 프로젝트를 시작하면 십중팔구 프로덕션까지 살아남지 못한다. 눈에 띄는 문제이면서 동시에 해결하기 쉬운 과제를 먼저 선정해 시작해야 한다. 작은 성공을 반복하는 가운데 더 큰 목표를 잡는 것이 현실적이다. 세 번째는 데이터와 파이프라인을 깨끗하게 유지하는 것이다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기를 얻는 것은 당연한 결과다. 데이터를 잘 정제하고, 데이터 파이프라인을 깔끔하게 정리하는 것은 기본이다. 네 번째는 작은 데이터까지 놓치지 않고 보관하는 것이다. 고객 여정을 따라가다 보면 작은 데이터가 무수히 발생한다. 작은 것 하나까지 잘 챙기는 버릇은 데이터 분석, 머신러닝(ML) 모델 훈련 더 나아가 각종 규정 준수를 위한 거버넌스 정립에도 도움이 된다. 다섯 번째 팁은 하이브리드로 나아가는 것이다. 유연하고, 안전하고, 강력한 통합 플랫폼을 확보하는 가장 현실적이고 효과적인 방법이 바로 하이브리드 데이터 클라우드 전략이다. 소개한 다섯 가지 팁 중 하이브리드 데이터 클라우드에 대해 좀 더 자세히 알아보자. 하이브리드 데이터 클라우드란? 하이브리드 데이터 클라우드를 추천하는 이유는 간단하다. 단일 플랫폼 환경에서 애플리케이션을 한번 구축하면 온프레미스, 하이브리드, 퍼블릭 클라우드 어디서나 실행할 수 있기 때문이다. 하이브리드 데이터 클라우드는 조직에 무한 선택의 파워를 제공한다. 클라우데라 하이브리드 데이터 클라우드 플랫폼을 예로 알아보자. 하이브리드 데이터 클라우드 플랫폼을 구축하면 단일 제어 환경으로 데이터와 워크로드 관리를 통합할 수 있다. 이를 통해 다양한 비즈니스 목적에 따라 필요한 데이터를 수집하고, 다양한 데이터 세트를 이용해 분석하고 AI 서비스의 재료로 활용할 수 있는 유연성을 확보할 수 있다. 여기에 통합 플랫폼이 갖는 보안상의 이점도 취할 수 있다. 온프레미스부터 클라우드까지 일관성 거래 강좌 및 심층 리뷰 있게 보안 정책과 거버넌스를 유지할 수 있기 때문이다. 이러한 모든 이점이 모이면 조직은 전에 없던 민첩성을 확보할 수 있다. 조직은 데이터 파이프라인을 빠르게 구축하는 한편 다양한 애플리케이션을 빠르게 구현해 배포할 수 있다. 이 과정에서 조직은 최적의 선택을 할 수 있다. 한번 짜면 어디서든 애플리케이션을 서비스할 수 있다 보니 비용, 성능 등을 따져 가장 조건이 좋은 환경에서 데이터를 처리하고 워크로드를 실행할 수 있다. ⓒ Cloudera 고객 사례를 통해 본 데이터 중심의 디지털 혁신 여정 실제 비즈니스 현장에서 데이터 중심의 디지털 혁신이 일어나는 사례를 살펴보았다. 세계 어디에서나 간편 결제 시장의 경쟁이 뜨거운 지금, 인도네시아에서 결제 서비스를 제공하는 OVO는 경쟁사보다 더 나은 서비스 제공에 늘 관심이 많다. 그중 한 가지는 고객과의 소통이다. OVO는 단순한 실시간 소통을 넘어 맞춤형으로 고객에게 새로운 경험과 만족을 줄 방법을 고객 여정을 통해 쌓이는 거래 강좌 및 심층 리뷰 수많은 데이터를 실시간으로 분석하고, 고객 기록을 활용해 AI 기반 서비스를 제공하는 것에서 찾았다. 그리고 OVO는 Uncover라는 이름의 애플리케이션을 개발했다. 이 애플리케이션이 제공하는 맞춤형 소통과 제안은 간단해 보이지만, 이를 위해 OVO는 하루 수천 만 건에 달하는 고객 기록을 실시간으로 처리해야 한다. 이 작업을 원활히 하기 위해 OVO는 클라우데라 CDP(Cloudera Data Platform)를 활용했다. CDP가 제공하는 하이브리드 데이터 클라우드 플랫폼의 이점을 활용한 덕분에 OVO는 Uncover 애플리케이션 배포 후 6개월 만에 매출을 16% 이상 높이는 효과를 거뒀다. LG유플러스는 원활한 확장에 대한 고민을 클라우데라의 솔루션으로 해결했다. 고객이 거래 강좌 및 심층 리뷰 증가하고 서비스가 다양해지면서 LG유플러스는 기하급수적으로 늘어나는 데이터 볼륨을 어떻게 더 효과적으로 관리할 것인지에 대한 고민이 생겼다. 이는 단순히 데이터 저장을 위한 인프라 확장의 문제가 아니었다. 더 효율적인 분석 그리고 언제나 전제돼야 하는 보안과 규정 준수(거버넌스)를 고려한 확장이 필요했다. LG유플러스는 클라우데라를 통해 임팔라(Impala), 쿠두(Kudu)를 적용해 유연한 확장이 가능한 데이터 저장 및 빠른 분석 기반을 갖췄다. 이 플랫폼은 40초면 10억 개의 트랜잭션을 처리할 정도로 강력하다. 이를 활용하면서 LG유플러스는 데이터 속에서 새로운 통찰력을 확보하면서 더 나은 고객 경험과 만족을 제공할 수 있게 됐다. 하이브리드 여정의 위험 줄이기 앞서 살펴본 바와 같이 엔터프라이즈 데이터 플랫폼은 새로운 차원으로 진화 중이다. 그리고 그 방향은 하이브리드를 향하고 있다. 조직의 디지털 혁신을 위해 소개한 다섯 가지 팁은 하이브리드의 여정에서 맞닥뜨릴 위험을 줄이는 데 도움이 될 것이다.

거래 강좌 및 심층 리뷰

[헤리 리뷰] 국내 ‘사회적 기업가’ 심층 분석

경영실태와 처방
돈과 가치, 두 마리 토끼를 한꺼번에 잡겠다며 또 다른 ‘기업가’의 삶에 뛰어든 사회적 기업가들. 하지만 이들에게 냉혹한 경쟁을 우선적으로 강요하는 시장의 높은 파고를 넘어서기란 그리 녹록지만도 않은 일이다. 이번 조사를 통해 사회적 가치와 수익성이라는 두 목표 사이에서 어려움을 겪고 있는 사회적 기업가들의 고민은 여러 곳에서 그 흔적을 드러냈다.


■ 후원금 의존도 높은 편

가장 먼저 눈에 띄는 것은 성과, 그 가운데서도 단연 ‘수익성’에 대한 압박감이다. 국내 사회적 기업가들이 저마다 혁신과 성장을 향한 의지를 품고 있는 것과는 달리, 현실적으로 많은 어려움을 겪고 있다고 토로한 것은 이 때문이다. 실제로, 자신이 운영하는 사회적 기업의 운영비를 어떻게 충당하는지 그 항목을 빼놓지 말고 복수로 모두 꼽아달라고 물음을 던졌더니, ‘자체 사업활동을 통해 벌어들인 수익’(93.8%) 이외에 ‘정부 후원’(71.6%), ‘기업 후원’(25.9%), ‘개인 후원’(16.0%), ‘지역사회 후원’(14.8%) 등 거의 모든 기업들이 다양한 종류의 후원을 받고 있는 것으로 나타났다. 특히 전체 응답자의 38.3%는 기업의 운영비 충당 수단 가운데 가장 비중이 높은 것으로 ’정부 후원’을 꼽았다. 자체 사업을 통해 벌어들인 돈으로 충당하는 비중이 크다는 응답(54.3%)보다는 다소 낮았지만, 상당수의 기업들이 제 벌이만으로는 정상적인 기업 운영조차 어려운 상태에 놓여 있음을 알 수 있다. 국내 사회적 기업들이 적어도 ‘사업적’으로는 아직 제대로 뿌리내리지 못한 현실을 고스란히 보여주는 셈이다.

■ 마케팅ㆍ사업기획 역량 키워야

이런 현실은 경영자로서 가장 커다란 어려움이 무엇인지를 묻는 물음에, 응답자의 절반에 가까운 40.7%가 ‘자금 문제’라고 응답한 데서도 잘 드러난다. ‘사회적 가치와 기업영리 추구의 조화’ (16.0%)도 실상은 수익성에 대한 고민을 드러낸 것이다. 사회적 기업가의 머릿속에서 ‘기업 내 인사관리’(16.0%)나 ‘사업기획’(14.8%)보다는 ‘돈’ 문제, 곧 재무상태가 훨씬 커다란 고민거리로 남아 있다는 얘기다.

이런 탓에 기업 운영과 관련한 경영 컨설팅이나 교육 연수 등에 대한 수요도 매우 큰 것으로 나타났다. 전체 응답자의 93.8%가 ‘경영 컨설팅에 대한 필요성을 강하게 느낀다’고 응답했고, 각종 교육이나 연수 제도의 필요성을 강조한 응답자도 88.9%에 이르렀다. 이런 수치는 실제로 각종 교육강좌나 연수를 통해 그 수요를 충족하고 있는 비중이 18.5%에 그친 것과는 크게 대조되는 모습이다. 대신 ‘주변 지인들을 통해’(17.3%) 해결하거나 ‘관련 서적’(14.8%) 또는 ‘신문·방송 등 매체를 통해’(11.1%) 해결하는 등, 아직은 비체계적인 문제 해결방법이 우세했다.

또, 교육이나 연수, 또는 조언이 시급히 필요한 분야로는 ‘마케팅과 사업기획’(56.8%)이 가장 많이 꼽혔다. 이는 ‘인사·노무관리’(13.6%), ‘회계·재무’(7.4%) 분야에 견줘 월등히 높은 것으로, 아직은 사업적 발판을 마련하는 데 곧장 보탬이 되는 분야에 대해 사회적 기업가들의 준비 정도가 상당히 부족하다는 현실을 드러내주고 있다.

이현숙 한겨레경제연구소 연구위원 [email protected]

“세상을 바꾸는 변화 촉진자가 돼라”

기업가 정신이란, 그저 하던 일을 조금 더 잘하는 방법을 찾는 정도가 아니라, 시장의 판도를 뒤흔들 변화촉진자(change agent)가 되겠다는 삶의 자세다. 사회적 기업가 정신도 맥락을 같이한다. 사회문제 해결의 판도를 뒤흔들 만한, 변화촉진자가 되겠다는 자세다.


변화촉진자가 되려면 구체적으로 무엇을 해야 하는 것일까? 미국 듀크대 그레고리 디즈 교수는 다음과 같은 5가지 사회적 기업가 정신의 요소를 제시한다.

첫째, 사명. 사회적 가치를 창출하고 지속시킬 수 있는 사명을 채택하라. 둘째, 기회. 그 사명을 실현하기 위한 새로운 기회를 집요하게 추구하라. 셋째, 혁신. 끊임없이 혁신, 적응, 학습과정에 참여하라. 넷째, 대담성. 현재 가진 자원의 제약을 넘어서는 대담한 의사결정을 하라. 다섯째, 신뢰. 소비자와 투자자 등 이해관계자들에게 기존 영리기업보다 더 높은 수준의 책임감을 보여주라.

그렇다면 일반적 비영리부문 활동가와 사회적 기업가 사이의 차이는 무엇일까? 특히 비영리기관 출신 사회적 기업가가 많은 한국에서는 중요한 문제다.

전통적으로 한국 비영리기관의 활동은 크게 2가지로 구분된다. 하나는 사회서비스 제공이고, 또 하나는 사회운동이다.

사회서비스 제공은 성과의 성격 면에서 사회적 기업가 정신과 다르다. 서비스 제공의 성과는 시스템 안에서의 개선을 지향하지만, 사회적 기업가 정신은 사회 전체를 바꾸는 성과를 지향한다.

한 헌신적인 사회복지법인 활동가가 어느 농촌 마을에서 다문화 전문 보육사업을 시작했다고 하자. 이 사업이 해당 지역 다문화가정에 도움을 주었더라도, 그 모델이 전국적으로 확산되지 않는다면 한국의 다문화가정 보육 문제를 혁신적으로 해결하며 사회를 변화시킬 수는 없다. 그렇다면 이 사업은 사회적 기업가 정신이 지향하는 바와는 조금 다른, 사회 서비스 제공사업인 것이다.

사회운동은 간접 영향을 통한 변화를 꾀한다는 면에서, 직접 영향을 추구하는 사회적 기업가 정신과 다르다. 마틴 루터 킹이나 마하트마 간디 등의 대표적 사회운동가의 활동을 보면, 정부나 소비자가 기업을 움직여 세상을 바꾸려 한다는 점을 알 수 있다. 반면 사회적 기업가 정신은 직접 문제에 부닥쳐 해결하는 모델을 지향한다. 제3세계 커피 농가가 어렵다면 직접 공정무역을 벌이고, 장애인이 일자리가 없어서 문제라면 직접 장애인 기업을 세운다.

이번에 한겨레경제연구소가 수행한 조사에서, 한국 사회적 기업가들은 시장과 경쟁을 받아들이고 혁신하는 것에 대해 긍정적 인상을 갖고 있었다. 그러나 아직 자신이 이끄는 사회적 기업에서 그 혁신을 어떻게 실현해야 할지는 잘 드러나지 않았다. 세상을 바꾸는 혁신가가 되고 싶으나, 아직 구체적 실천계획은 부족한 것이다.

기업가는 새로운 시장이나 새로운 사업 방식을 창조함으로써 경제를 전진시킨다. 사회적 기업가는 새로운 사회적 사명을 창출하고 실현하거나 사회 문제 해결의 혁신적 방법을 창조함으로써, 그들은 사회를 전진시킨다. 창조와 혁신이야말로 우리 사회 변화 촉진자가 되기 위해 사회적 기업가에게 필요한 가장 중요한 기업가 정신이다.

(사진=셔터스톡).

(사진=셔터스톡).

많은 산업 분야에서 AI를 도입해 혁신을 도모하고 있다. 이에 따라 머신러닝을 공부하려는 수요도 늘고 있는 추세다. 머신러닝은 현재 기술 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있으며 직업 시장에서 점점 더 중요해지고 있다. 세계경제포럼(WEF)은 AI가 향후 몇 년 안에 5800만개의 새로운 일자리를 창출할 수 있을 것이라고 전망했다. 현재 전세계 약 30만명이 AI 전문직에 종사하고 있다.

AI 전문 매체 유나이티드.AI는 4일(현지시간) IBM을 비롯해 스탠포드대, 아마존웹서비스(AWS) 등에서 제공하는 다섯가지 머신러닝 수강 프로그램과 이수 인증에 대해 소개했다. 프로그램을 성공적으로 이수하면 모두 자격증을 받을 수 있다. 최소 8시간부터 6개월 간 이어지는 교육 프로그램으로, 새해부터 도전하는 것도 나쁘지 않을 듯 하다.

IBM이 제공하는 이 프로그램은 이름에서 알 수 있듯 머신러닝 분야에서 경력을 쌓기 위해 준비하는 개발자를 대상으로 만들어졌다. AI 주요 거래 강좌 및 심층 리뷰 알고리즘과 그 용도를 이해하는 데 도움이 되도록 총 6개 과정으로 구성돼있다. 컴퓨터 기술과 데이터 활용, 파이썬에 대한 기본 지식이 있다면 더 이해하기 쉽다. 유료 프로그램.

▲ 강좌 내용 : 비지도 학습·지도 학습·심층학습·강화학습·시계열 분석 및 생존 분석

▲ 오픈 소스 프레임워크 및 라이브러리로 자체 프로젝트 코딩

▲ 완료 시 IBM 디지털 배지 수여

▲ 교육 기간 : 6개월간 주 3시간씩

IBM의 또다른 주요 머신러닝 자격증 중 하나인 본 프로그램은 AI나 ML 엔지니어로 성공하는 데 필요한 도구를 제공한다. 감독학습·비지도 학습과 같은 ML과 딥러닝의 기본 개념을 공부한다. 또 심층 아키텍처를 구축하는 방법에 대해서도 배울 수 있다.유료 프로그램.

▲ 강좌 내용 : 파이썬을 이용한 지도·비지도학습

▲ 사이파이(SciPy), 사이킷런(ScikitLearn), 케라스(Keras), 파이토치(PyTorch), 텐서플로우(Tensorflow)와 같은 인기 라이브러리 적용.

▲ 개체 인식, 컴퓨터 비전, 이미지와 비디오 처리, 텍스트 분석과 NLP와 관련된 문제 해결

▲ 완료 시 IBM의 디지털 배지 수여

▲ 교육 기간 : 8개월간 주 3시간씩

스탠포드대에서 제공하는 이 수업은 가장 효과적인 머신러닝 기술을 가르친다. 데이터마이닝부터 통계 패턴을 인식하는 방법까지 다양한 AI 공부를 할 수 있다. 유료 프로그램.

▲ 강좌 주제 : 지도 및 비지도 학습

▲ 강좌 내용 : 다양한 사례 연구 및 애플리케이션

▲ 스마트 로봇, 텍스트 이해, 컴퓨터 비전, 의료 정보, 오디오· DB 마이닝 위한 학습 알고리즘

▲ 경진대회 참가 시 가산점 획득 가능한 인증서 수여

아마존웹서비스(AWS)는 AI에 관심있는 전문직 외 일반인을 대상으로 짧은 시간 내 풍성한 교육 프로그램을 완성했다. AWS만의 머신러닝에 대해 공부할 수 있으며 추가적으로 AWS 컴퓨터비전, 자연어처리에 대해서도 알 수 있다. 각 수업마다 여러 모듈이 있어 다양한 ML 개념과 AWS 서비스를 다룬다. 유료 프로그램.

▲ 강좌 주제 : ML이 해결할 수 있는 주요 문제

▲아마존 컴프리헨드(Amazon Comprehend), 아마존 리코그니션(Amazon Recognition), 아마존 트랜스레이션(Amazon Translation)과 같은 아마존 AI 서비스를 통한 지능형 애플리케이션 구축

▲ 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)를 사용해 모델 제작·교육·배포

조지아 공대에서 제공하는 이 무료 강좌는 총 3단계로, 지도학습에 초점을 맞춰 첫 번째 프로그램을 시작한다. 두 번째 코스는 비지도 학습에, 마지막은 강화학습에 대해 배운다. 통계, 프로그래밍, 신경 네트워크에 대한 기본 지식이 있다면 더욱 이해하기 쉬울 것이다. 무료 프로그램.

기술보증기금은 '기술의 이전 및 사업화 촉진에 관한 법률'에 의거 기술신탁관리기관으로 지정되었다. 이에 따라 기보는 우수 기술에 대한 직접적인 관리, 보호, 이전 등의 업무를 수행하게 되었다. 기술신탁관리제도란 연구소, 대학, 기업 등이 보유한 특허의 이전, 사업화를 촉진하기 위해 신탁방식을 기술분야에 활용하는 것이다. 기보는 특히, 중소기업이 보유한 우수 특허 위주로 신탁 제도를 운용하며, 2019년부터 관리업무를 시행하고 있다. 기보 관계자는 "기보는 기술신탁관리업무 수행을 통해 중소기업의 기술보호에 힘쓰는 한편, 중소기업 거래 강좌 및 심층 리뷰 우수기술이 정당한 대가를 받고 거래될 수 있는 민간 기술거래 생태계 조성에 역할을 다 하겠다"고 밝혔다.

기술보증기금 ISSUE & TREND : 2019~2021

성공 창업 무료 실무 교육 실시
기술보증기금은 예비창업자 및 초기창업자의 성공 창업 견인을 위해 ‘2021년 제2회 벤처창업교실’ 교육생을 10월 15일까지 모집하였다. 교육 대상자는 제조, 정보통신기술(ICT), 신재생에너지, 4차 산업혁명분야, 지식문화산업 등 기술 기반 업종의 창업을 준비 중인 예비창업자 또는 창업 후 3년 이내의 초기창업자다. 75명 내외로 모집하였으며 특히 이번에는 부산을 중심으로 한 지방 소재 창업자와 소셜벤처 분야를 우대 모집하였다. 이번 교육은 코로나19 대응 차원에서 온라인 교육콘텐츠 시청 및 화상 실시간 강좌 등 전면 비대면 온라인으로 진행되었다.

프런티어 벤처기업 선정하여 글로벌 혁신벤처기업으로 육성
기술보증기금은 제1호 '프런티어 벤처기업'으로 의료용 진단키트 제조기업인 '바이오스퀘어'를 선정했다. 프런티어 벤처기업은 창업정신을 갖추고 기술혁신을 선도하며 창업 후 3년 이내 신성장산업 거래 강좌 및 심층 리뷰 등을 영위하는 초기단계 우수벤처기업을 대상으로 한다. 기업 선정은 각 영업점에서 추천된 기업에 대해 경영자 역량, 아이템 타당성, 사업 성장가능성 등을 종합적으로 평가하며 지역본부에서 최종 선정하게 된다. 이는 최초로 시도되는 영업점 중심의 선정 프로세스로, 선정기업에 대해 3년간 최대 30억원까지 사전한도를 부여하고 창업, R&D, 사업화자금을 단계별로 중점 지원한다.

대한적십자사와 사회적 안전가치 실천 MOU 체결
기술보증기금와 대한적십자사 부산지사는 사회적 안전가치 실현을 위한 업무협약을 체결했다. 양 기관은 이번 협약을 통한 사회적 안전가치 실현을 위해 안전하고 건강한 일터 조성, 지역사회공헌 프로그램 추진, 보건안전 프로그램을 활용한 안전문화 확산 등에 상호협력하기로 하고 지역사회를 위한 인도주의 활동을 공동으로 실천하기로 했다.

필진 ㅣ이창민 잡코리아 객원연구원
에디터 ㅣ김가현 [email protected]

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