#1 빅데이터와 인공지능(머신러닝)

목차

 

SF영화와 같은 영화를 보다 보면 자율주행차량은 최근 기술 발전에 힘입어 더 이상 상상 속의 기술이 아닌 일상 현실에 자리를 잡고 있다.

스스로 주변 환경을 실시간으로 파악하고 차량 스스로 결정을 내려 운행이 가능한 도로를 질주하는 컴퓨터가 되고 있는데...

빅데이터와 인공지능의 발전

머신러닝이 자동차의 엔진이라면 데이터는 이 엔진에 필요한 연료와 마찬가지다. 데이터는 지난 수년간 저장 장치의 급격한 발전에 따라서 같이 발전했는데...

 

천공카드와 천공 테이프(19세기 말 ~ 20세기 초) -> 자기 테이프(1950년대) -> 자기 드럼

-> 자기 디스크(1956년 - 현재) -> 플로피 디스크(1971년 -2000년대 초) -> 광학 디스크(1980년대 -현재)

-> 반도체 저장장치(1990년대 현재) -> 클라우드 스토리지(2010년대 -현재)

 

이렇게 매우 짧은 기간 안에 저장 장치의 급격하게 발전함에 따라  인공지능을 위한 대량의 데이터를 수집하고 배포할 수 있는 인터넷 인프라가 시장의 방향을 바꾸었다. 대기업들이 사용하는 이미지 비디오 데이터, 자연어 데이터는 인터넷 없이는 수집할 수 없으며 초연결 시대 사물인터넷 기기들의 기계에서 수집되는 데이터도 급격히 증가하는 추세이다.

 

1세대

초기 데이터는 기업의 비즈니스 데이터인 정형 데이터가 중심이 되어 정보를 가공 처리하였다. 데이터베이스는 산업 발전과 함께 성장한 정형 데이터는 비즈니스 업무 처리를 지원하는 OLTP(온라인거래처리시스템)에서 시작되어 컴퓨터를 통해 데이터베이스를 갱신하거나 조회하는 등의 단위 작업(트랜잭션)을 처리하며 신용카드 조회 업무나 자동 현금 지급 등 금융 산업 관련 부분에서 시작되었다.

2세대

OLTP 시스템이 개별 정보의 입력, 조회, 삭제, 수정이 효율적으로 이루어지도록 데이터가 정규화되어 저장되고 한 번에 소량의 데이터를 처리하는 연산에 집중하는 반면 OLAP 시스템은 사용자가 관심있어 하는 주제를 중심으로 분석을 하기 위해 보고서 및 계획 작성에 초점을 가져 데이터를 다차원적으로 저장한다. 비즈니스 인텔리전스라고도하는 OLAP는 대량 데이터에 다양한 패턴으로 접근하고 요약 정보를 빠르게 조회하며 중복 데이터의 저장을 허용하는 기능 등으로 빅데이터 기술이 확산되는 기술적 바탕이 되었다.

OLTA와 OLAP의 차이점
OLTP	- 높은 거래량 - 빠른 처리 - 정규화된 데이터 - 많은 테이블 - 누가 x를 샀는가?
OLAP	- 대용량 데이터 - 느린 질의 - 비정규화된 데이터 - 적은 테이블 수 - x를 구매한 사람의 수는 몇 명인가?

3세대

스티브 잡스가 무대에 올라서 애플의 모바일 전화기를 발표한 그해(IT역사상 많은 일이 있었던 2007년)

아이폰 발표 2007년 1월 9일, 스티브 잡스는 애플의 첫 번째 아이폰을 발표했습니다. 아이폰은 스마트폰 시장에 혁명을 일으키며 이후 모바일 컴퓨팅의 표준을 새롭게 정의했습니다. 구글 안드로이드 발표 2007년 11월 5일, 구글은 오픈 핸드셋 얼라이언스와 함께 안드로이드 운영체제를 발표했습니다. 안드로이드는 이후 스마트폰 시장에서 애플 iOS와 함께 주요 운영체제로 자리 잡았습니다. 아마존 킨들 출시 2007년 11월 19일, 아마존은 첫 번째 킨들 전자책 리더기를 출시했습니다. 이는 전자책 시장을 확대하고 디지털 독서 문화를 정착시키는 중요한 계기가 되었습니다. 페이스북 API 공개 페이스북은 2007년 5월에 개발자들에게 플랫폼 API를 공개했습니다. 이를 통해 수많은 써드파티 애플리케이션이 페이스북 생태계 내에서 개발되었고, 소셜 미디어 플랫폼으로서의 위치를 공고히 했습니다. 넷플릭스 스트리밍 서비스 시작 넷플릭스는 2007년 1월에 스트리밍 서비스를 도입하여, DVD 대여 서비스에서 온라인 스트리밍 서비스로의 전환을 시작했습니다. 이는 이후 미디어 소비 방식의 변화를 이끌었습니다. 한글 도메인 주소 사용 2007년부터 한글 도메인 주소를 본격적으로 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 인터넷 주소 체계에서 비영어권 사용자들의 접근성을 크게 향상시켰습니다.

4세대

2016년 인공지능과 인간의 대결로 이목을 집중시킨 '알파고'와 이세돌 9단의 대결. 그 결과 데이터로 무장한 인공지능 알파고가 승리한 일이 있었던 사건. 이 사건은 빅데이터가 아니라 머신러닝을 통한 '데이터 분석'의 힘을 보여주는 놀라운 사례였고 구굴, 아마존 등 대부분의 굴지의 기업들은 이미 빅데이터를 기반으로 인공지능의 수익 모델을 만들어내고 있다.

인공지능 시대의 기술

4차 산업혁명 시대의 기술은 모두 빅데이터와 인공지능도 별개의 기술이 아니며 모두 하나로 연결된 융합 기술이다.

이 3가지의 기술은 서로 밀접하게 관련되어 있지만 각각 다른 개념이다.
인공지능 (Artificial Intelligence, AI)	정의: 인공지능은 인간의 지능을 기계에 구현하는 학문 및 기술을 의미합니다. AI 시스템은 인간의 사고와 유사하게 학습하고, 추론하며, 문제를 해결하고, 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예시: 자율 주행 자동차, 챗봇, 음성 인식 시스템, 추천 시스템 등이 있습니다. 범위: AI는 매우 광범위한 분야로, 머신러닝, 딥러닝을 포함한 다양한 기술과 접근 방식을 포괄합니다.
머신러닝 (Machine Learning, ML)	정의: 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 학습하고 예측을 수행하는 AI의 하위 분야입니다. 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여 미래의 데이터를 예측하거나 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예시: 스팸 메일 필터링, 금융 사기 탐지, 얼굴 인식 시스템 등이 있습니다. 기술: 대표적인 머신러닝 기술에는 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등이 있습니다.
딥러닝 (Deep Learning, DL)	정의: 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용하여 데이터에서 특징을 추출하고 패턴을 학습하는 기술입니다. 특히 대규모 데이터와 복잡한 패턴을 학습하는 데 강점을 보입니다. 예시: 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 자율 주행 등이 있습니다. 기술: 대표적인 딥러닝 모델에는 CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory), GAN(Generative Adversarial Networks) 등이 있습니다.
요약 인공지능(AI): 인간의 지능을 기계에 구현하는 모든 기술과 접근 방식을 포함하는 광범위한 분야. 머신러닝(ML): 데이터를 통해 학습하고 예측하는 AI의 하위 분야. 딥러닝(DL): 인공 신경망을 활용하여 대규모 데이터와 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝의 하위 분야.

인공지능의 센서가 되는 사물 인터넷

 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 인터넷에 연결된 물리적 장치들이 데이터를 수집하고 교환하는 시스템을 말합니다. IoT 장치는 다양한 센서와 연결된 네트워크를 통해 데이터를 주고받으며, 이를 기반으로 여러 가지 자동화 및 제어 작업을 수행합니다. IoT는 스마트 홈, 스마트 시티, 헬스케어, 산업 자동화 등 여러 분야에 걸쳐 활용되고 있습니다. 여기에 데이터, 인공지능, 블록체인, 클라우드 기술 등이 융합되어 '지능형 사물인터넷'으로 발전하고 있습니다

 

결국 인공지능을 통한 사물인터넷은 스마트하고 자율적인 시스템을 구축하게 됩니다. 이는 다양한 분야에서 혁신적이고 효율적인 솔루션을 제공하며, 실시간으로 변화하는 상황에 신속하게 대응할 수 있게 해줍니다

 

인공지능의 핵심 인프라 클라우드

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 오늘날 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있는 기술입니다. 이러한 AI 기술이 효과적으로 구현되고 운영되기 위해서는 강력한 인프라가 필요합니다. 바로 클라우드 컴퓨팅이 그 핵심 인프라 역할을 합니다. 클라우드는 AI 모델의 개발, 훈련, 배포, 관리 등 모든 단계에서 중요한 역할을 하며, AI 기술을 더욱 빠르고 효율적으로 발전시키는 데 기여하고 있습니다.

 

1. 확장성 (Scalability)

클라우드 인프라는 AI의 핵심적인 요구사항인 확장성을 충족시켜줍니다. 클라우드는 필요에 따라 자원을 동적으로 할당할 수 있어, AI 모델의 훈련과 실행에 필요한 컴퓨팅 자원을 유연하게 조절할 수 있습니다. 이는 특히 대규모 데이터 처리와 복잡한 연산이 필요한 AI 작업에 매우 유용합니다. 전 세계에 분산된 데이터 센터를 통해 AI 애플리케이션을 글로벌하게 배포하고 관리할 수 있는 것도 큰 장점입니다.

 

2. 고성능 컴퓨팅 (High-Performance Computing)

AI 모델의 훈련에는 대규모 병렬 처리가 필요합니다. 클라우드는 GPU(Graphics Processing Units)와 TPU(Tensor Processing Units)와 같은 고성능 컴퓨팅 자원을 제공하여 이러한 대규모 병렬 처리를 빠르게 수행할 수 있게 합니다. 이를 통해 AI 모델의 훈련 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식 모델이나 자연어 처리 모델의 훈련은 많은 연산을 필요로 하는데, 클라우드의 고성능 컴퓨팅 자원을 이용하면 이러한 연산을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

 

3. 데이터 저장 및 관리 (Data Storage and Management)

클라우드는 대규모 데이터 세트를 저장하고 관리할 수 있는 분산 저장소를 제공합니다. AI 모델의 훈련에는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 클라우드는 이러한 데이터를 효율적으로 저장하고 접근할 수 있게 합니다. 또한, 클라우드는 다양한 데이터 소스를 통합하고, 데이터의 전처리 및 정제를 자동화하는 도구를 제공합니다. 이는 AI 모델의 정확성과 성능을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

 

4. 비용 효율성 (Cost Efficiency)

클라우드 서비스는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 사용량 기반 과금 모델을 제공합니다. 이는 초기 인프라 구축 비용을 절감할 수 있게 하며, 특히 스타트업이나 중소기업에게 큰 이점이 됩니다. 또한, 클라우드는 필요한 때에만 자원을 사용하고, 유휴 자원을 자동으로 반환하여 비용 효율성을 극대화할 수 있습니다.

 

5. 도구 및 플랫폼 (Tools and Platforms)

클라우드 서비스 제공자들은 AI와 머신러닝을 위한 다양한 도구와 플랫폼을 제공합니다. 예를 들어, AWS의 SageMaker, Google Cloud의 AI Platform, Microsoft Azure의 Machine Learning 등이 있습니다. 이러한 플랫폼은 AI 모델의 개발, 훈련, 배포, 모니터링을 용이하게 하며, 개발자들이 손쉽게 AI 애플리케이션을 구현할 수 있도록 돕습니다. 또한, AutoML과 같은 자동화된 머신러닝 서비스는 사용자가 고급 AI 모델을 쉽게 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다.

 

6. 보안 및 규정 준수 (Security and Compliance)

클라우드 제공자들은 데이터 암호화, 접근 제어, 네트워크 보안 등 강력한 보안 기능을 제공합니다. 이는 AI 애플리케이션이 다루는 민감한 데이터를 보호하는 데 필수적입니다. 또한, 클라우드는 GDPR, HIPAA 등 다양한 데이터 규정 및 법규에 대한 준수 지원을 통해, 사용자가 규정을 준수하면서 데이터를 안전하게 처리할 수 있도록 합니다.

 

7. 협업 및 개발 환경 (Collaboration and Development Environment)

클라우드 기반 도구는 개발팀이 전 세계 어디서든 공동으로 작업할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 팀원 간의 협업이 원활해지고, 개발 효율성이 높아집니다. 클라우드는 또한 통합 개발 환경(IDE)을 제공하여 개발자들이 손쉽게 코드를 작성, 테스트, 배포할 수 있게 합니다.

 

인공지능의 연료 빅데이터

 

인공지능(Artificial Intelligence, AI)이 제대로 작동하기 위해서는 양질의 데이터가 필요합니다. 빅데이터(Big Data)는 이러한 AI 시스템의 발전과 성공에 필수적인 요소로, AI 모델의 학습, 테스트, 개선을 위한 기반을 제공합니다. 빅데이터는 대규모의 다양한 데이터 세트로 구성되며, 이를 효과적으로 수집, 저장, 처리, 분석하는 기술이 중요합니다. 이 장에서는 빅데이터가 AI에 어떻게 기여하는지, 그리고 빅데이터의 주요 특징과 활용 방법에 대해 살펴보겠습니다.

빅데이터의 주요 특징

빅데이터는 일반적으로 다음의 '3V'로 설명됩니다:

1. Volume (규모)
   • 대규모 데이터: 빅데이터는 매우 방대한 양의 데이터를 포함합니다. 이는 수 테라바이트(TB)에서 페타바이트(PB) 이상에 이를 수 있습니다.
   • 데이터 소스: 다양한 소스에서 생성된 데이터를 포함합니다. 예를 들어, 소셜 미디어, 센서, 디지털 트랜잭션, 로그 파일 등이 있습니다.
2. Velocity (속도)
   • 실시간 데이터 처리: 빅데이터는 실시간 또는 매우 빠른 속도로 생성되고 수집됩니다. 이는 빠르게 변화하는 환경에 대한 신속한 의사 결정을 가능하게 합니다.
   • 스트리밍 데이터: 센서 데이터, 로그 파일, 소셜 미디어 피드와 같은 지속적으로 업데이트되는 데이터 스트림을 포함합니다.
3. Variety (다양성)
   • 다양한 데이터 형식: 빅데이터는 구조화된 데이터(예: 관계형 데이터베이스)뿐만 아니라, 반구조화된 데이터(예: XML, JSON) 및 비구조화된 데이터(예: 텍스트, 이미지, 비디오)도 포함합니다.
   • 다양한 소스: 웹사이트, 소셜 미디어, 모바일 기기, IoT 기기 등 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다.

블록체인 기반 인공지능

블록체인 기술과 인공지능(AI)의 결합은 매우 흥미로운 분야입니다. 이러한 접근 방식은 다양한 산업 분야에서 데이터 보안과 신뢰성 문제를 해결하고자 하는 노력의 일환으로 발전하고 있습니다.

 

1. 데이터 보안 강화

• 분산 데이터 저장: 블록체인은 데이터를 분산하여 저장하고 관리하는 기술입니다. 이는 데이터에 대한 접근 제어를 강화하고, 데이터 위조나 변경을 방지하는 데 도움을 줍니다. AI 모델이 학습할 때 사용되는 데이터는 중요한 기밀 정보일 수 있으며, 블록체인을 통해 이러한 데이터의 보안성을 높일 수 있습니다.
• 스마트 계약: 블록체인은 스마트 계약을 통해 데이터 접근 권한과 사용 조건을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 무단 사용을 방지하고, 계약 조건을 충족할 때만 AI 모델이 접근할 수 있도록 설정할 수 있습니다.

2. 데이터 투명성과 신뢰성

• 거래 투명성: 블록체인은 거래 기록을 불변하게 기록하고 검증하는 분산 장부 기술입니다. AI 모델이 훈련될 때 사용되는 데이터의 출처와 변형 여부를 추적할 수 있으며, 데이터의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
• 신뢰성 있는 결과: 블록체인은 AI 모델의 결과를 검증할 수 있는 기능을 제공합니다. AI 모델이 생성한 결과가 블록체인에 기록되면, 이를 통해 결과의 정확성과 신뢰성을 검증할 수 있습니다.

3. 탈중앙화와 저항성

• 중앙 집중식 위험 감소: 기존 중앙 집중식 시스템과는 달리, 블록체인은 분산된 네트워크에서 작동하며 개별 노드들이 동등하게 참여합니다. 이는 단일 고장점(single point of failure)을 줄이고 시스템의 내성을 향상시킵니다.
• 공격 저항성: 블록체인의 분산된 특성은 악의적인 공격에 대해 보호 기능을 제공할 수 있습니다. 데이터 무결성과 네트워크 내에서의 신뢰성을 유지하면서, AI 시스템을 보다 안전하게 운영할 수 있습니다.

블록체인 기반 인공지능의 잠재적인 적용 사례

• 의료 데이터 관리: 개인 건강 기록(PHR)의 보안과 접근 제어를 강화하여, 의료 데이터를 안전하게 공유하고 AI를 통해 질병 예측 모델을 향상시킬 수 있습니다.
• 금융 서비스: 금융 거래의 보안성과 투명성을 높이며, AI를 통해 사기 탐지와 신용 점수 예측 모델을 개발할 수 있습니다.
• 공공 섹터: 블록체인을 활용하여 투표 시스템의 보안성을 강화하고, AI를 통해 투표 결과의 실시간 분석을 수행할 수 있습니다.