생각보다 가까이에 있는 인공지능 기술들 ③소프트웨어

알파고 때문에 난리다. 구글은 세계 최고수준의 프로 바둑기사를 이기는 인공지능 컴퓨터를 개발했는데 한국(기업)은 뭐했냐는 비판도 있고, 정부는 인공지능(AI) 컨트롤타워를 만든다고 들썩이고 있다.

하지만 한국 기업들이 인공지능이나 기계학습, 딥러닝 등을 외면하고 있던 것은 아니다. 인공지능은 의외로 우리 가까이에 있다. 우리가 매일 사용하는 인터넷 포털이나 온라인 게임 등에는 이미 인공지능 기반의 서비스들이 함께 하고 있다. 우리 실생활에서 사용되는 인공지능 기술을 살펴본다. [기자 주]

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알파고 이후 인공지능은 엄청나게 거창한 단어가 됐다. 구글이나 애플과 같은 글로벌 기업이나 아니면 국내 회사라도 수천억 원 이상의 매출을 기록하는 큰 회사들이나 관심있을 법한 기술 같은 느낌이 됐다.

하지만 국내 중소 소프트웨어 기업들도 오래전부터 인공지능 기술을 활용하는 사례가 적지 않다. 비록 규모는 작지만, 기계학습과 같은 인공지능 기술을 이미 제품이나 서비스에 녹여내고 있는 경우가 많다.

국내에서 인공지능 분야에 주력해온 소프트웨어 회사 하나를 꼽으라면 아마 솔트룩스를 꼽을 수 있을 것이다.

솔트룩스는 지난 2013년 5월부터 인공지능 정부 프로젝트인 ‘엑소브레인(Exobrain) 컨소시엄’을 이끌고 있다. 엑소브레인은 ‘세계 최고인공지능 기술 선도’라는 비전을 달성하기 위해 2023년까지 10년간 진행될 정부와 산업의 공통 연구과제다. 지능진화형 소프트웨어를 개발해 인간 전문가와 직접적인 소통이 가능하도록 하자는 것이 목표다.

솔트룩스는 지난 해 인공지능 검색엔진 ‘인투4.0’.를 출시하기도 했다. 회사 측에 따르면, 이는 입력한 키워드의 의미를 컴퓨터가 판단해 검색결과를 제공하고 연관 키워드를 분석한다. 특히 딥 러닝 기술에 감성분석 기술을 녹여내 기계와 사람 간의 상호 소통이 가능한 인공지능 검색 엔진이라는 설명이다.

코난테크놀로지도 기계학습 기술을 기반으로 의미기반 분석기술을 개발해왔다. 텍스트뿐 아니라 이미지, 동영상, 오디오, 사운드 등 멀티미디어 콘텐츠까지 머신러닝 기법을 이용, 의미기반으로 내용을 분석한다고 회사 측은 설명했다.

최근에는 인공지능 기반 얼굴 인식기술을 개발해 방송국의 콘텐츠 관리 솔루션에 반영했다. 이 기술은 사전에 학습된 CNN(Convolutional Neural Network) 계층의 파라미터를 불러와서 등록된 얼굴들의 특징을 검출하고 유사도를 계산하는 방식이라고 한다. 방대한 멀티미디어 콘텐츠를 관리하고 지속적으로 활용해야 하는 대형방송국은 필요한 자료화면을 찾아내는 일에 많은 시간을 쏟게 되는데, 이 기술을 통해 시간을 줄일 수 있다고 회사 측은 설명했다. 코난테크놀로지는 ETRI에서 진행하는 인공지능 프로젝트에도 참여하고 있다.

보안 소프트웨어 분야에도 인공지능이 유용하게 활용된다. 기존에는 전문가들이 침입자들의 패턴을 정해 놓고 침입자의 행동과 패턴을 비교해 위협요소를 찾아냈는데, 인공지능 기술을 적용하면 사람이 직접 패턴을 모델링 하지 않고 컴퓨터가과거 침입 데이터를 학습해 스스로 패턴을 만들 수 있다.

보안 소프트웨어 기업 파수닷컴의 경우 지난 해부터 자사의 주요 제품에 모두 기계학습 기술을 이용했다고 한다. DRM, 시큐어코딩 등 이 회사의 제품에는 머신러닝을 통한 분석 기술이 포함됐다.

기업의 IT시스템 관리 소프트웨어에도 머신러닝 기술이 포함될 전망이다. 애플리케이션성능관리(APM) 소프트웨어 기업 다봄소프트는 한양대와 손잡고 인공지능 기반 APM 솔루션을 개발 중이다. IT시스템에 장애가 생기기 전에 미리 예측해 문제의 원인을 제거하는 솔루션을 만들겠다는 목표다.

인공지능 기술을 활용한 기능을 탑재하는 소프트웨어는 점점 더 늘어날 전망이다.  최근 소프트웨어들은 대부분 데이터분석 기능을 포함하고 있는데, 기계학습 기술이 이 수준을 업그레이드해줄 수 있기 때문이다.

이에 대해 한 소프트웨어 업체 관계자는 “국내 소프트웨어 업체들이 알파고를 만들지는 못하겠지만, 인공지능의 요소 기술은 소프트웨어 개발에 많이 사용돼 왔고 앞으로 더욱 확산될 것”이라고 말했다.

출처 : 바이라인 네트워크 심재석 기자

shimsky@byline.network

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