수익모델 활용 일반사용자까지 공략
MS·구글·IBM·페이스북 등 글로벌 IT기업 서비스 경쟁
빅데이터 확보 정확성 높여
MS·구글·IBM·페이스북 등 글로벌 IT기업 서비스 경쟁
빅데이터 확보 정확성 높여
![[알아봅시다] 딥러닝 기술의 진화로 사업영역 확산](http://contents.dt.co.kr/images/201507/2015071402101860718001[1].jpg "[알아봅시다] 딥러닝 기술의 진화로 사업영역 확산")
딥러닝(Deep learning) 관련 기술이 성장하면서 IT업계도 활용도에 주목하고 있습니다. 딥러닝은 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약해 추론화 하는 기술로, 큰틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기 할 수 있습니다.
딥러닝은 자연어, 목소리, 사진, 얼굴의 표정 등 지금까지 인간만이 해석할 수 있었던 정보를 컴퓨터가 이해하고 기존 정보를 기반으로 미래를 예측할 수 있게 됩니다. 영화에 등장하는 생각하는 컴퓨터, 인공 지능으로 가는 열쇠로도 각광 받고 있습니다.딥러닝은 새로운 개념은 아닙니다. 인공신경망에 대한 개념이 이미 1940년대에 한 논문에 소개된 바 있습니다. 다만, 당시에는 실현할 수 있는 기술이 뒷받침되지 않았습니다. 그러나 컴퓨터와 인터넷을 통해 대규모 데이터가 쌓이고, 이를 집계하고 분석할 수 있는 컴퓨팅 기술과 분석 알고리즘이 향상되면서 딥러닝이 다시금 재조명을 받게 된 것입니다.
◇딥러닝과 빅데이터, 그리고 수익모델=딥러닝 기술의 확산에 빠질 수 없는 개념이 있는데, 바로 빅데이터입니다. 마치 많은 책을 본 학생이 더 정확한 답을 찾는 것과 마찬가지로, 컴퓨터의 딥러닝에 있어 빅데이터는 교과서처럼 핵심적인 요소입니다. 컴퓨터의 수많은 데이터를 통해 일정한 패턴을 파악하고 스스로 학습하여 성능을 향상 시킬 수 있는데, 데이터의 양이 많을수록 시행착오의 가능성도 줄어들기 때문입니다. 빅데이터 외에 딥러닝에 중요한 것은 뚜렷한 목적, 즉 수익 모델입니다. 대규모 데이터를 딥러닝 기술로 잘 분석하더라도 최종적으로 어떤 가치를 만들어낼지 목적이 불분명하다면 딥러닝의 활용 의미가 없어지기 때문입니다.
![[알아봅시다] 딥러닝 기술의 진화로 사업영역 확산](http://contents.dt.co.kr/images/201507/2015071402101860718001[2].jpg "[알아봅시다] 딥러닝 기술의 진화로 사업영역 확산")
◇글로벌 IT 기업들 딥러닝 경쟁 본격 나서=마이크로소프트, 구글, IBM, 페이스북, 바이두 등 오래전부터 딥러닝에 투자를 해오고 있는 글로벌 IT 공룡 기업들은 이미 기존 서비스를 통해 충분한 양의 데이터를 확보하고 있으며, 각 기업별로 뚜렷한 서비스 방향성을 갖고 있습니다.
지난 달, 구글은 사진과 동영상을 무제한으로 무료 저장할 수 있는 클라우드 서비스인 '구글 포토'를 출시하고, 사진 속의 사람, 장소, 사물 등의 기준으로 정리 및 검색할 수 있는 기능을 선보였습니다. 방대한 양의 사진과 동영상을 빅데이터로 꾸준히 확보할 수 있으므로, 그 정확성은 더 높아질 것으로 기대됩니다. 저장 공간에 많은 투자가 필요하겠지만, 사진을 올린 사용자의 구미에 맞는 맞춤 광고를 제공하는 등 큰 수익성이 기대됩니다. 래리 페이지 구글 최고경영자가 '인터넷을 거대한 인공지능으로 만드는 것이 목표'라고 언급한 바 있듯이, 향후 빅데이터로 컴퓨터를 학습시켜 인공지능을 향상 시켜 나가겠다는 구글의 야심 찬 계획을 엿볼 수도 있는 대목입니다.
또 다른 IT 거대 기업인 마이크로소프트(MS)는 딥러닝을 자사의 최대 수익원인 기업 솔루션 사업에 활용하고 있습니다. 지난 2월 말, MS는 클라우드 기반 데이터 예측 분석 서비스인 '애저 머신러닝'을 공식 출시했습니다. 자사의 클라우드 플랫폼인 애저를 통해 머신러닝 기술을 간편하게 활용할 수 있도록 했습니다. 기업 사용자들은 애저 머신러닝의 최신 분석 체계와 고성능 컴퓨팅 기술을 통해 미래 트렌드를 손쉽게 예측해 실제 의사결정에 적용할 수 있습니다. 예를 들면 엘리베이터의 유지 보수 시점, 전염병이 창궐하는 시기 등을 예측하는 것이 가능하다고 합니다. 사티아 나델라 MS CEO부터 자신들의 딥러닝 기술로 기업들이 더 좋은 의사결정을 내릴 수 있다는 점을 차별화 요소로 밝히고 있습니다.
◇국내 기업도 딥러닝에 박차 가해=우리나라 기업 중에서도 많은 투자와 노력이 필요한 딥러닝 경쟁에 앞서가는 곳들이 있습니다. 음성, 필기, 영상 데이터에 딥러닝 기법을 도입해 헬스 케어, 교육, 보안 등 다양한 분야에서의 솔루션을 제공하는 업체들이 있습니다. 각 업체들은 기존 SW업계에서 축적한 노하우를 바탕으로 빅데이터 확보와 수익모델 만들기라는 공식을 따르고 있습니다.
문자인식 기술을 가지고 있는 디오텍은 모회사인 인프라웨어의 글로벌 클라우드 오피스 사업에 딥러닝을 연계하고, 음성 인식을 통해 명령을 수행하는 음성인식 솔루션을 개발하고 있습니다. 또, 의료녹취 및 클라우드 등 성장 잠재력이 큰 분야에 투자하고 있습니다. 디오텍은 최근 세브란스 병원과 의료녹취 연구 계약 체결을 통해 관련 데이터를 축적하고 있습니다.
또 다른 국내 업체 아이엔코프는 딥러닝 기술을 이용해 쇼핑몰에서 고객과 상품의 연관성을 분석해 매출을 높여주는 서비스를 제공하고 있습니다. 클디(Cldi)는 최근 주목받는 딥러닝 부문 스타트업입니다. 클디는 이미지를 인식하고 해당 이미지 정보를 분석하는 딥러닝 기술을 이용해 사용자들이 원하는 정보를 찾아주는 솔루션을 가지고 있습니다.
이외, 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 '지니톡'은 딥러닝 기술을 이용한 4개국어 자동 통역 솔루션도 있습니다. 스마트폰 앱으로 제공되는 지니톡은 한국어, 영어, 중국어, 일어를 통역할 수 있습니다. 딥러닝은 기업 업무 중심에서 최근 일반 사용자 시장으로 빠르게 확산 되고 있습니다. 국내 기업들도 딥러닝 분야를 연구 수준에 머물지 않고 실제 수익을 내는 사업으로 만들 수 있도록 정부와 업계의 관심이 필요합니다.
이형근기자 bass007@
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