인공지능 유저컨퍼런스에서 AI를 배워보자

인공지능 유저 컨퍼런스, 인공지능 기술, 현업의 이야기를 들어보자!

 

2018 국제인공지능대전과 공동으로 개최된 인공지능 유저 컨퍼런스가 코엑스 D홀 강연장에서 진행됐습니다. 7월 9일 (월)과 10일 (화) 이틀간 열린 해당 행사는 분야별 시간대 섹션별로 나눠졌습니다. 스마트콘텐츠센터 취재기자는 10일 화요일에 진행된 인공지능 유저 컨퍼런스 오후 타임의 2 섹션의 발표를 청강했습니다. 총 100석의 수용 가능한 강연장은 많은 관람객의 인기로 순식간의 만석의 자리를 채웠으며 자리 없이 강의를 경청하는 관람객들의 모습이 눈에 띄었습니다. 

   첫 번째 발표는 42MARU의 김동환대표님이 맡아주셨습니다. 김동환대표님은 인공지능 학습데이터 구축 및 활용사례라는 제목으로 강의를 시작했습니다.

  김동환 대표는 빅데이터의 중요성을 강조하며 인공지능 로봇을 만들기 위해서는 데이터가 매우 중요하다고 전했습니다. “수집한 데이터들은 학습 데이터로 이끌어 인공 지능 안에 투입시켜야한다. 그렇기 때문에 지식베이스가 되는 학습 데이터의 중요성이 강조된다. 지금까지 주어지는 질문을 주고 답변을 얻게 하는 과정으로 학습데이터를 구축시켜왔다.”라고 설명했습니다.

 

  인공지능 로봇에 주입되는 데이터 (질문과 답변)들은 질의응답 시스템을 이용하여 뽑아내는 것으로 마치 인공지능 AI가 계속해서 국어 독해 문제를 푸는 것과 같은 과정이라고 생각하면 쉽습니다.

   이어, 질문 답변 시문 / 시맨틱 트리플 / 무형대용어 복원태깅 / 상호작용 복원 태깅에 관한 내용으로 강의를 이어나갔습니다. 그 중 상호작용 복원 태깅이 무엇인지 알아보겠습니다. 예를 들어, 특정 단체에 대한 설명을 주입시켰습니다. 후에 해당 내용을 추론할 수 있는 데이터(키워드)들이 제시문에 나왔을 때 바로 검색해주는 시스템을 구축하는 것입니다. 김동환 대표님은 발표 자료 안에 일반 상식 지식베이스 구축 결과를 보여주며 수치화하여 보여주며, 호기심을 이끌었습니다.

  참고자료로 관광분야 인공지능 학습추론 데이터 구축 계획을 밝히기도 했습니다. 현재 계획하고 있는 방향까지 안내했습니다. 그 내용으로는 학습데이터로 한국어뿐만 아니라, 영어를 비롯한 다국어 활용하는 것, 관광정보에 대한 현장 이미지사진을 적극적으로 사용하는 것이라고 합니다. 관광정보에서 중요시되는 인기 있는 핫 플레이스 (관광지), 맛집 등의 정보를 제공할 때에 관광지 전경, 식당 간판, 메뉴판 등의 시각적 이미지 학습 데이터도 구축할 예정이라고 합니다.

  두 번째 발표로는 Hola Lab의 박동철 이사님의 발표가 이어졌습니다.

  박동철 이사님은 강의 시작 전, ‘기술적인 이야기보다는 머신러닝을 시작하려는 회사, 개발자를 대상으로 강의를 준비했다’라는 말을 전했습니다. 가장 먼저, 머신러닝이란 어떤 것인지에 대한 설명을 들을 수 있었습니다. 

*머신러닝 : 컴퓨터가 학습할 수 있도록 알고리즘과 기술을 연구하는 분야, 기계가 학습할 수 있도록 절차, 명령어들, 방법 등과 같은 기술을 연구하는 분야 

  쉽게 말해, 기계가 학습할 수 있는 모든 수단을 연구하는 것입니다. 머신러닝은 패턴 분석, 예측이라고 생각하는 경우가 많은데 특정 테스크(임무)가 주어졌을 때, 그로 인해 상호작용하는 경험들의 결과 퍼포먼스가 나타나는 과정으로 이뤄지고 있다고 합니다. (*테스크가 환경에 지속적으로 영향을 받아 측정한 성능이 향상되었는지 검증이 되면 학습되었다고 판단하는 과정.) 알파고를 예를 들어, 만약 테스크가 ‘바둑을 해서 이겨야 한다’라는 내용을 받았다면 경험은 바둑판 분석을 파악하고 상대방 수에 대한 반응, 시간제한 반응이 된다. 이로 인해 바둑 룰에 따른 점수 획득이라는 퍼포먼스가 높아지는 것입니다. 

이어 머신러닝의 종류, 인공 신경망 등 다양한 설명도 이어나갔습니다. 예측을 얼마나 잘했는지 보는 방법으로 데이터 안에 고정된 입력 X값에 대해 이야기했습니다. “계속해서 학습 시키면서 그에 대한 오차를 줄이면 예측이 보다 정확해질 것이다. 모든 예측 값에 대한 오차 제곱의 평균값이 가장 작으면 좋다”고 말했습니다. 

박동철 이사님이 말해주는 <머신러닝 도입을 위해 준비해야 하는 것?>

 첫 번째는 교육입니다. 회사에서 머신러닝 도입을 위해 직원들을 교육시키고 기술을 개발하는 것이 중요하다는 것입니다. 인터넷에 자료는 충분히 존재한다고 합니다. 일반적인 강의 정보, 세계적으로 활용되고 있는 검정 받은 오픈 강의들을 소개해주셨습니다. 통계, 수학, 프로그래밍 기술이 중요하여 2년 정도의 시간을 두고 교육하는 것이 적절하다고 말했습니다.

 두 번째는 업무 프로세스의 이해라고 합니다. 불량 사용자 성향 분석하기 도입 사례를 들며, 쉽게 설명을 이어나갔습니다. 또한, 기존과 달라진 프로세스에 대해서도 보기 쉽게 정리된 자료로 이야기해주시며 이해를 높였습니다.

 그 밖에 실제 현업에서 활용되는 기술, 정보들을 아낌없이 이야기하며 현장 관계자들에게 많은 도움을 주었습니다. 강의가 끝난 후, 관련 전공을 배우고 있는 학생과의 질의응답 시간을 가지며 더 섬세한 설명을 해주셨습니다. 박동철 이사님은 “머신러닝은 끈기과 인내가 필요하다”는 말까지 덧붙이며 30분간의 발표를 마쳤습니다.

  

  인공지능 유저 컨퍼런스에 대한 더 많은 정보는 2018 국제인공지능대전 사이트를 참고하시면 좋을 것 같습니다. 컨퍼런스는 인공지능과 관련한 전공 학생들에게 값진 배움이 되었으며, 현업 관계자들에게 도움이 되는 정보 습득 장이 됐으리라 기대해봅니다. 현장에서 강의를 들으며 취재한 기자 또한, 몰랐던 기술과 현업 이야기를 들으며 많은 배움을 얻는 시간이었습니다. 이상으로 인공지능 유저 컨퍼런스 <섹션 2의 발표 이야기>였습니다. 감사합니다.