지난 7월 18일, 코엑스에서는 'AI Tech 2019' 컨퍼런스가 진행되었습니다.

‘실제 사용할 수 있으면서 실용적인 AI’라는 주제로 진행된 이번 행사는

AI가 비즈니스 모델 개발에 어떻게 활용되는지를 알아보고,

그 과정에서 발생한 문제점과 해결책, 그리고 어떤 솔루션이 효과적인지에 대해 살펴보았습니다.

 첫 번째 키노트에서는 구글의 AI와 함께 AutoML을 소개했습니다. 구글 AI 사례를 보면서 기업이 모든 기술을 다 잘할 수는 없기에, 이미 만들어진 기술을 잘 활용한다면 보다 효율적으로 AI를 사용할 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 또한 구글의 “Democratize AI by marketing it accessible, fast and useful for enterprises and developers”라는 미션 문구도 인상 깊었습니다. 

 이번 발표에서는 DSA(Domain Specific Architecture)의 중요성과 신제품 Versal ACAP에 대해 확인할 수 있었습니다. AI 모델은 도메인 별로 특화된 적응형 아키텍처가 필요하다고 말했으며, 실제 클라우드와 엣지에서 요구되는 성능과 대기시간 등의 요건을 달성하기 위해서는 딥러닝 네트워크에 대응할 수 있는 특수 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처가 절실히 필요하다고 강조했습니다.

 레노버에서는 AI 정의와 활용 분야를 소개하며 신제품 LiCO를 소개했습니다. AI는 현재 헬스케어, 투자, 자동화, 마케팅, 리테일, 정유산업, 제조, 보안, 미디어 등 다양한 산업군에서 적극적으로 활용되고 있는데요. AI 도입에 대한 장벽들도 물론 있습니다. 바로 데이터(정형/비정형)의 양, AI 전문가의 부족, AI 하드웨어/소프트웨어 리소스들입니다. 레노버에서는 AI 도입을 LiCO와 함께한다면 비교적 쉽게 도입할 수 있을 것이라 말했습니다.

 두 번째 키노트에서는 삼성 SDS에서 바라보는 AI와 제조 지능화에 대해 소개했습니다. 삼성SDS에서는 Anomaly Detection으로 제조업의 공정 예지보전/수명예측을 하고 있었는데, 기계의 수명을 미리 알려 달라는 고객의 요청에 물리모델(Physics Model)로 접근하여 잔여 수명 외 불량 유형 진단도 가능해졌다고 합니다. 또한 많은 데이터 중 무엇을 학습할지 실험계획법(능동강화학습)으로 진행하여 기술적 한계를 극복했다고 소개했습니다. 

 지멘스의 발표에서는 스마트팩토리에 대한 전반적인 이야기를 들을 수 있었습니다. 제조 관점에서의 AI는 디지털 트윈이라고 말했는데요. 하나의 플랫폼에서 다양한 기술과 가능을 조절하도록 하고 있으며, PC-based가 아니라 엣지 컴퓨팅이 부상하고 있다고 말했습니다. 또한 IoT 및 5G 기술을 통해 AI 기반 디지털 제조는 더욱 진화하고 있다고 합니다. 

 엑셈에서는 복잡다단해지는 IT 환경에 맞추어 부하 예측, 이상 탐지, 원인 분석 등 AI를 활용한 IT 운영 지능화 방법을 소개했습니다. 상세한 발표 내용이 궁금하신 분들은 여기를 눌러주세요!

위 기재한 내용 외에도 한컴MDS에서는 안면 인식 기술 기반 AI 솔루션 ‘센스타임’을 소개했고,

한국전자통신연구원(ETRI)에서는 자율주행차 연구 현황과 기술적 난제를 공유했습니다.

그리고 한국기계연구원에서는 산업기계의 안전 운용을 위해 적용되는 환경인식기술과 가상현실기술의 현황을 발표했습니다.

이번 컨퍼런스를 통해 AI 관련 최근 동향과 다양한 AI 솔루션들을 살펴볼 수 있었으며,

각 기업 환경에 적합한 AI 활용 모델은 무엇인지에 대해서도 알아 볼 수 있었던 기회였습니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영