제31회 KISTEP 수요포럼 주요 내용

2015. 9

1. 개요

□ 일시 : 2015년 9월 16일(수) 10:30~12:00

□ 장소 : 한국과학기술기획평가원 12층 국제회의실

□ 주제 : ｢빅데이터, 인공지능을 만나다｣

□ 프로그램

시간	내용	비고
10:00～10:30	인터뷰	YTN 인터뷰(발표자, 토론자)
10:30～10:35	개회사	박영아 한국과학기술기획평가원 원장
10:35～10:40	발표자 및 패널 소개	(사회) 변순천 한국과학기술기획평가원 본부장
10:40～11:20 (40분)	주제 발표	이경일 ㈜솔트룩스 대표이사
11:20～11:40 (20분)	지정 토론	(좌장) 변순천 한국과학기술기획평가원 본부장 (패널) 유태준 마인즈랩 대표 이성환 고려대학교 뇌공학과 교수 이재진 한국데이터베이스진흥원 유통사업실 실장
11:40～12:00 (20분)	자유 토론	참석자 전원
12:00	폐회	(사회) 변순천 한국과학기술기획평가원 본부장

2. 주제 발표 주요 내용

□ 발표 주제: 빅데이터, 인공지능을 만나다 (이경일 ㈜솔트룩스 대표)

□  진정한 혁신은 희소했던 것을 낭비하도록 함

◦ 컴퓨터와 IT 기술의 발달은 데이터 생산과 저장 비용을 무료에 가깝게 만들었으며, 하둡과 같은 오픈소스의 활성화는 새로운 소프트웨어 산업 생태계를 만들어 가고 있음

◦ 지난 10년간 소프트웨어와 서비스 플랫폼이 글로벌 경쟁의 핵심이었으나, 앞으로는 데이터가 산업적 자산이 되고 경쟁의 원천이 될 것으로 전망

- 데이터 중심 사회로의 발전은 필연적으로 데이터 기반의 의사결정과 지능적 서비스로 연결되며 인공지능 기술의 영향력은 점점 더 증가

□ 인공지능이란

◦ 인공지능을 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 분류

- 강한 인공지능: 기계가 스스로의 지각과 자아를 가지고 능동적 사고, 의사 결정을 할 수 있다는 것으로, 인공지능의 궁극적 목표

- 약한 인공지능: 기계의 자각 능력과 상관없이 인간의 지적 행동 일부를 모사함으로 인간의 지적 능력을 강화, 혁신할 수 있는가에 대한 연구로 현재 연구된 인공지능 기술의 99%가 이에 해당

◦ 기계의 지식 처리는 연결된 데이터를 통하여 이루어지며 그 예로 미국 정부인 Darpa를 통해 개발된 애플의 Siri 서비스를 들 수 있음

□ 기계학습과 딥러닝

◦ 귀납적 추론의 방법으로 기계학습이 이루어지며, 그 과정에서 학습을 위해 빅데이터가 기반됨

- 훈련을 위한 다량의 정보가 기계학습을 통하여 이루어지고 Test-data를 넣었을 때 이를 예측

◦ 딥러닝은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로, 데이터 입력과 출력 사이에 다수 레이어로 구성된 뉴럴 네트워크를 통한 기계 학습 방법

◦ 뉴럴네트워크 기반 딥러닝은 음성인식, 이미지 인식기술로 발전하는 등 많은 산업에 응용되고 있으며 해외 여러 기업들 존재

□ 빅데이터 기반 인공지능 기술의 파급효과

◦ 경제적 파급효과

- 지능적 금융투자 분석, 예측, 대리집행(주식, 금, 석유, 원자재 등)

- 투자위험 예측, 관리와 조기 대응

- 날씨 예측 정밀화, 농업 수요 예측과 작물 관리 등

◦ 산업적 파급효과

- 지능형 웨어러블 컴퓨터와 개인 비서(컨시어지)

- 무인주행 자동차의 상용화

- 지능형 의료 상담 및 진료의사결정 시스템의 상용화

- 생산 시스템 지능화, 수율 향상, 수요 예측, 가격 조정 등

◦ 문화적 파급효과

- 인공지능 기반 뉴스 미디어 산업 변화(인공지능 저널리즘)

- 인공지능 소설의 실질적 성공

- 음악 작곡과 미술 분야의 혼란(인공지능 작곡/작사)

◦ 사회적 파급효과

- 지능 시스템을 통한 신종 범죄 문제 대응

- 지능 시스템의 오류에 따른 사고 문제 대응

- 개인정보 활용과 개인화 서비스의 법적 문제와 한계

□ 인공지능 R&D를 위한 정부의 역할

◦ 정책적 측면으로 대규모 협력적 R&D 또는 인프라 구축 등 비전적 대형 정책 사업이 요구되며, 장기 학연산 생태계 구축 촉진 정책 필요

◦ 의료 데이터 개방 가이드라인(美 HIPAA, 1996년) 필요

◦ 선도 기술/제품에 대한 직접 구매를 통한 시장 활성화, 국산 첨단 기술/제품에 대한 역차별 해소

◦ 새로운 BM확보와 젊은 창업자들을 위한 공통 AI인프라 구축(빅데이터 센터, IOT 센터 등의 인공지능 플랫폼 강화)

◦ 인공지능 기술 육성을 위한 LOD기반 데이터 개방 가속화

3. 패널토론 주요 내용

【 이성환 교수, 고려대학교 뇌공학과 】

□ 인공지능의 발전과 데이터와의 관계

◦ 최근 큰 관심을 받고 있는 딥러닝 기술은 빅데이터가 없었다면 그 등장이 더욱 뒤로 미루어 졌을 것.

- 이 점으로 미루어 보아, 인공지능(기계학습)은 높은 성능을 얻기 위해 대용량의 데이터에 기반을 둔 학습이 필수 요소로 자리 잡을 것으로 전망됨

◦ 마이크로소프트, 구글, 페이스북 등은 자체적으로 데이터 수집을 위한 시스템을 갖추고 있음.

- 마이크로소프트의 경우 COCO(Common Objects in Context) 영상 데이터셋을 구축하고, ‘MS COCO 2015 Detection Challenge' 대회를 개최하는 등 관련 분야를 선도하기 위해 발 빠르게 움직이고 있음

◦ 연구 과제별 데이터 수집활동을 할 경우의 중복 수집, 수집된 정보의 일관성 결여 등의 문제가 발생할 가능성이 있음으로, 체계화된 빅데이터 수집 시스템의 필요성이 예상됨

◦ 개인이 필요로 하는 의료 정보 제공이나 기호에 따른 맞춤 생활 정보 제공 등, 삶의 질 향상을 위한 인공지능 연구 시 필요한 건강/의료 정보나 이동 기록과 같은 정보는 사생활 침해 문제와 밀접한 관련이 있으므로 이 둘 간의 적절한 타협점을 찾는 것이 중요할 것

【 이재진 실장, 한국데이터베이스진흥원 유통사업실 】

□ 빅데이터 유통과 활용

◦ 대규모 데이터 처리 기술의 발달로 ‘빅데이터’는 혁신적인 데이터 기반의 데이터 생태계를 이끌고 있음

◦ 한걸음 더 나아가 빅데이터의 기술은 지난 수십년간 인류의 미래로 상상해온 ‘인공지능’과 만나 그 실현을 앞당기고 있음

◦ 빅데이터의 궁극적인 미래가 결국 인공지능이 될 것이라는 주장도 설득력 있음

◦ 현재 빅데이터를 중심으로 한 데이터 생태계는 발전 가능성만으로는 극복하기 어려운 현실

- 빅데이터 분석을 위한 데이터의 부족

- 다양한 데이터 유통 시장의 부재

- 개인정보보호 등 관련 법제도에 따른 데이터 활용의 어려움

◦ 빅데이터를 만난 인공지능이 꽃피울 미래를 상상하며, 현재의 빅데이터 ‘유통’과 ‘활용’ 현황 전반을 살펴보고 이를 해결하기 위한 정책적 대안 모색 필요

【 유태준 대표, 마인즈랩 】

□ 인공지능 생태계 활성화

◦ 향후 인공지능 발전을 위해 필요한 부분이 많지만, 아직까지는 인공지능과 관련된 상태계가 구축되지 않아 부족한 부분이 있음

◦ 미국, 일본, 중국의 경우, 인공지능과 관련된 대형 국책과제를 장기간에 걸쳐 추진하고 있음

◦ 딥러닝 기술을 가지고도 국내 쪽에 활용할 곳을 찾기 어려운 현실을 감안하여, 이 부분에 대한 고민도 같이 진행해야 할 것임

◦ 향후, 산업계·학계·연구계가 협업하여 인공지능 기술의 기초, 응용, 솔루션을 개발 및 활용하는 것이 요구됨