머신러닝, 그리고 딥러닝 미래 사회를 이끌다
머신러닝, 그리고 딥러닝 미래 사회를 이끌다
  • 이민성 기자
  • 승인 2017.04.04 09:36
  • 댓글 0
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[이슈메이커=이민성 기자]

머신러닝의 딥러닝, 미래사회를 이끌다


산업 현장의 지각 변동을 이룰 미래 기술

 


미국의 IT 리서치 기업 가트너 그룹은 지난 2016년, ITxpo 2016에서 향후 5년간 혁신 잠재력을 지닌 10대 전략기술 트렌드를 발표했다. 가트너가 선정한 2017년 10대 전략 기술은 인텔리전트(Intellegent)와 디지털(Digital), 그리고 메시(Mesh)라는 3가지 영역으로 구분된다. 그중 인공지능과 고급 기계 학습, 즉 머신러닝은 10대 기술의 서두로서 로봇, 자율주행자동차, 가전 기기 등 물리적 디바이스를 비롯해 미래 IT 산업을 선도할 핵심기술로 평가 받고 있다.

 

세상을 바꿀 최고의 전략 기술


지난 2016년 ‘ITxpo 2016’에서 미국의 가트너 그룹이 발표한 ‘2017년 10대 전략기술 트렌드’는 향후 5년간 IT 산업 발전을 이끌 10가지 핵심 기술에 대해 이야기한다. 그중 인텔리전트(Intellegent), 즉 지능의 영역으로 분류되는 ‘인공지능과 고급 기계 학습(AI & Advanced Machine Learning)’은 기존의 알고리즘을 넘어 학습 예측, 적응을 비롯해 잠재적으로 스스로 가동하는 자율시스템을 만들어 지능형 스마트 기기를 만든다.


인공지능의 한 분야인 머신러닝(Machine Learning)은 데이터의 생성량과 주기, 형식 등 방대한 빅데이터들을 분석해 미래를 예측하는 기술을 말한다. 이 기술은 기존의 빅데이터 분석과 유사점을 지녔지만, 데이터를 수집·분석해 미래를 예측한다는 점에서 차이점을 지녔다. 딥러닝, 신경망, 자연어처리, 첨단기법 등 기술의 결합으로 완성된 머신러닝 기술은 최근 각광받고 있는 물리적 디바이스(로봇, 자율주행자동차 등)을 비롯해 지능형 앱, 메시 디바이스 등 다양한 분야에 적용·융합될 혁신 기술로 평가받는다. 대표적 사례로 글로벌 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 페이스북은 ‘Project PANDA’를 통한 딥페이스 기술을 연구한다. 또한, 세계 최대 비디오 스트리밍 기업 넷플릭스는 사용자의 구매 이력을 토대로 영화를 추천해 주는 서비스에 머신러닝을 적용했다. 이러한 기업들의 머신러닝 적용 배경에선 AI 기술의 정점으로 평가받는 딥러닝(Deep Learning)이 있었다. 머신러닝의 한 분야인 딥 러닝은 인공지능의 핵심 기술로서 인간의 두뇌 신경망 구조를 모방한 인공 신경망을 바탕으로 두각을 나타내고 있다. 그중 이미지 인식 분야에서 두드러지는 딥러닝 기술은 2014년부터 페이스북의 딥페이스 서비스에 적용되며 그 가능성을 인정받은 바 있다. 


인공 신경망 기반 기계 학습 기술인 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습한다는 점에서 머신러닝과 동일성을 지녔다. 하지만 데이터의 특징에 대한 정보를 사람이 직접 제공해야 하는 머신러닝과 달리 딥러닝은 특징을 스스로 파악해 분류한다는 점에서 차이점을 지녔다. 현대 지능 기술의 정점이 될 것으로 예견되는 두 기술은 다양한 산업현장에 적용 및 활용된다. 


 

실현화 단계로 돌입한 딥러닝, 그리고 머신러닝의 미래


딥러닝을 이용한 이미지 인식 기술의 인식률(97.35%)은 사람의 평균 인식률(97.5%)과 동일한 수준으로 발전했다. 또한, 다양한 서비스 추천 기능에도 적용되고 있는 딥러닝 기술은 인터넷 쇼핑몰 사이트의 상품 추천 서비스는 물론, 개인화된 음악 추천 서비스, 라디오 서비스 등에서도 엿볼 수 있다. 또한, 금융 분야에서 주목받는 딥러닝 기술은 미국의 온라인 결제 서비스 페이팔의 이상 금융거래 탐지시스템(FDS)에 적용되며 온라인 결제 패턴을 지능적으로 수집·분석해 기존 형태와 다른 패턴에서 범죄의 여부를 분류해 낸다. 금융 기업들에게 필요한 데이터 분석으로 주가와 기업 부도 예측이 가능하다는 점은 또 하나의 시사점이다. 


머신러닝의 역사는 1950년부터 이어진다. 70년에 가까운 역사 속에서 정체되어 있던 기술은 2000년대 중반에 이르러서야 발전이 이루어지고 있다. 실제 머신러닝의 발전을 이끈 딥러닝의 인공신경망 기술은 IT 분야에서 새로운 것으로 보기는 힘들다. 전문가들은 ‘지난 20년간 인터넷 기술의 발전으로 축적된 방대한 정보와 이를 처리하기 위한 컴퓨터의 연산 능력 향상이라는 두 가지 요소가 만들어 낸 성과’라고 입을 모았다. 최근 딥러닝을 통한 머신러닝의 성공이 만들어낸 변화는 인류의 편의성을 혁신적으로 증대시킬 수 있다는 점에서 각광받고 있다. 또한, 구글, 페이스북 등 글로벌 IT 기업들은 딥러닝 기술 개발에 주력하며 끝없는 경쟁을 이어가고 있다. 구글은 학계에서 딥러닝 분야의 최고 석학으로 평가 받는 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수를 영입해 자율주행차와 번역 서비스에 기술을 적용하고 있다. 검색 엔진 분야에서 세계 최고의 점유율을 지닌 만큼 구글이 지닌 방대한 데이터와 이미지들은 딥러닝 기술의 연구·개발을 위한 최고의 경쟁력으로 평가받고 있다. 한편, 페이스북은 힌튼 교수의 제자인 뉴욕주립대학교의 얀 레쿤 교수를 영입해 딥러닝을 광고에 반영하는 기술을 개발하고 있다. 


이처럼 기업들의 경쟁을 바탕으로 성장 중인 딥러닝을 통해 추후 이미지 인식 분야를 토대로 커뮤니케이션이 가능한 로봇의 출현이 예고되고 있으며, 각종 언어에 대한 상황판단과 문화적 맥락의 수집을 통해 언어장벽을 무너뜨릴 통번역 서비스를 만들어 낼 것으로 예상되고 있다. 하지만 IT 강국으로 평가 받는 국내 사회에서는 머신러닝 기술과 딥러닝에 대한 관심이 부족한 점이 사실이다. 미래의 전략 트렌드로서 주목받는 머신 러닝과 이를 보조하는 딥러닝 기술이 만들어낼 새로운 사회에 국내 기업들과 관련 정부 부처의 관심이 필요한 시점이다.​ 


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