보라빛 소를 만나기 위한 도약

안녕하세요. 

블로그 운영자 보라개구리입니다. 

원래 이 블로그는 제가 <주간기술동향>이라는 주간지의 '최신ICT이슈'라는 꼭지에 기고한 글을 개인적으로 아카이빙 하는 공간으로 개설한 곳입니다. 주간지를 발간하는 정보통신기술진흥센터의 웹사이트에 가도 PDF 버전이 잘 아카이빙 되어 있기는 하지만, <주간기술동향>은 책자로 인쇄해 배포되는 잡지이다 보니 원고 작성 시에 동영상 등 멀티미디어 활용에 제한이 있습니다. 그래서 원고에는 담지 못한, 혹은 캡처 화면으로만 소개된 동영상을 넣은 온라인 버전의 아카이빙이 있으면 좋겠다 싶어, 티스토리에 공간을 빌리게 되었습니다. 

개인적인 아카이빙이 목적이다 보니.. 일주일에 한번 썼던 글 카피해서 올리는게 다여서 블로그는 사실 운영이랄 것도 없고 별다른 신경을 못쓰고 있습니다만.. 티스토리 관리자 화면이 개편되면서 방문자 수를 강제적으로 보게 되는데, 월에 3천분 정도, 그러니까 하루에 100분 정도가 들러주시는 것 같습니다. 어떤 경로로든 방문해 주신 분들께는 감사의 말씀드리며, 위에서 말씀드린 것과 같이 개인 목적 운영이기 때문에 보시기에 불친절한 면이 있었더라도 양해해 주시길 바랍니다. 

이 곳에 아카이빙 하는 글들이 '최신ICT이슈'라는 타이틀을 달고 있긴 하지만, 블로그 들러서 글을 보신 분들 중에는 최신 이슈가 맞는지, 그리고 이게 중요한 이슈인지 등에 대해 의구심을 갖는 분들도 계실 것 같습니다. <주간기술동향>은 인쇄 발행물이다 보니 원고가 최소 1주일 이전에 마감되어야 하고, 몇년 전에는 2주 전에 마감하기도 했습니다. 그러다보니 원고 작성 시점에는 뉴스가 되더라도 2주 후에는 전혀 새롭거나 가치 있는 소식이 되질 못하는 일이 다반사였습니다. 그래서 제 나름대로 찾은 방법이 국내 미디어에는 잘 소개되지 않는 뉴스, 소개되더라도 자세히 소개되지 않는 뉴스들을 다루는 것이었는데요.. 최근 정보 매체들의 수가 더 급증하면서 이 방법도 점점 더 유효하지 않게 되어 가고 있습니다. 해가 갈수록 원고 아이템 찾는 일이 어려워지고.. 나이도 먹어가기 때문에, 얼마나 더 할 수 있을 지는 모르겠습니다. ^^

아무튼.. <주간기술동향>은 1월 3주차부터 1년에 50회 발간이 되고, '최신ICT이슈' 꼭지에 제가 보통 3개의 뉴스를 기고하니 올해도 150개 소식을 전달한 셈인데요.. 

올해 썼던 글 목록을 보면서.. 재미 삼아 제 스스로 기억에 남았던 글들 10개를 뽑아 봤습니다. 제 기준에 따라 제 맘대로 뽑은 것이고.. 또 순위가 중요도를 의미하는 것 같지도 않습니다. 관심을 가지고 본다면 어느 것 하나 중요하지 않은 것이 없겠죠. 

어느 곳에서 어떤 생각을 갖고 살아가시는 분들이건, 제 블로그를 방문해 주셨던 모든 분들께 깊은 감사의 말씀 드리며, 운칠복삼의 2018년이 되길 열렬히 기원합니다. 새해 복 많이 받으십시다들. 

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2017 My Top 10 Articles

1. 빈 의과대학, 거미줄로 인간의 끊어진 신경을 재건하는 수술 연구 (☞ 바로가기 클릭)

간혹 쓴 글에 대해 피드백을 받는데.. 올해 피드백을 가장 많이 받았던 기사라.. 표본 수는 작지만 가장 호응도가 높았던 기사로 간주해 1위로 선정. ㅎㅎ 

큰 사고를 당하신 분인데, 이 기사를 보고 희망이 생겼다는 분의 전화가 기억에 남는다. 임상 실험이 어서 진행되어 많은 분들이 건강과 희망을 되찾으시길.

학교 수행과제 발표 때문에 궁금한 게 있어 전화를 했다는 적극성 만땅의 고등학교 2학년 여학생도 기억에 남는데, 우리 딸과 같은 학년이라 특별히 있는 자료 없는 자료 챙겨서 답해주었다. 

2. 구글 클라우드 넥스트, 다음 단계 목표는 ‘인공지능의 민주화’ (☞ 바로가기 클릭)

스마트폰 쓰듯이 누구나 인공지능을 쓸 수 있는 시대가 올 수도 있겠구나 하는 생각이 들었던 기사. 구글이 "Don't be evil" 이라는 창업 이념을 잊고 있는 것 같지는 않은 것 같다는 느낌도 받았던 듯. 

3.  ‘ICO’, 블록체인 혁명을 위한 새로운 자금조달기법 혹은 묻지마 (☞ 바로가기 클릭)

8월 말에 작성한 이 기사 내용 중에 비트코인 가격 4천 달러 돌파 소식도 들어 있었는데.. ㅎㅎ 돈이 없어 그런가 나는 왜 살 생각을 못했던가. ㅠㅠ

비트코인이 금을 대체할 수 있는지 등등은 어차피 보이지 않는 국제금융의 큰 손들이 결정할 일이니 이렇다 저렇다 말할 수 없는 일이고..  ICO를 하려면 우선 비즈니스모델이 있어야 한다는 기사의 지적은 합당한 듯. 정부가 ICO 막는다고 뭐라 하기 전에 ICO로 코인 모아서 뭘 하려는지부터 명확히 설명할 수 있어야 할 것임.

4. 폴크스바겐, 골드만삭스, 에어버스의 양자 컴퓨터 활용 계획 (☞ 바로가기 클릭)

올해 양자컴퓨터 관련 소식을 나름 시리즈로 다루었다. IBM, 구글, MS의 양자 컴퓨팅 연구개발 상황을 3주 연속으로 다루었는데.. 개발업체들 관점에서 나온 소스들을 정리하다 보니 긍정적 톤이 나오게 되었다 

연말에 Q2B Conference라는 행사가 있었고, 여기에 제조 금융 서비스 기업들이 나와 양자 컴퓨팅 도입 방안과 미래에 대해 전망하였는데, 개발업체들에게는 미안한 말이지만 양자 컴퓨터의 현재 수준을 알 수 있어 좋았다. 

지금은 아직 멀었다는 평이지만.. 어차피 기술은 급속히 발전하는 것이니 내년에는 또 뭐가 어떻게 바뀔 지 기대. 

5. 완전 자율주행 무인 택시 ‘웨이모’의 안전성 확보를 위한 여러 노력들 (☞ 바로가기 클릭)

자율주행차 소식도 여러 건 다루었는데, 실제 상용화를 이루기 위한 구글의 구체적 노력을 알 수 있어 좋았던 기사. 국내 금융기관도 이미 대출 승인할 때 AI를 이용하고 있다는데, 결과적으로 보면 AI의 판단이 옳은데 문제는 대출 거부된 사람에게 그 이유를 명확히 설명해 주지 못한다는 것. 자율운전차도 경로 결정을 AI에 맡기면 결과적으로는 사람보다 더 잘할 수는 있겠으나, 사고 발생시 무조건 상대방 차량의 사람에게 과실을 물어야 하냐는 현실적 문제가 발생하는데, 그런 문제를 해결해 나가려는 구글의 모습에서 자율주행차는 상용화가 진짜 몇 년 안 남았다는 느낌.

6. DNA 분석 결과, 백인우월주의자 대부분은 ‘순수 백인’이 아닌 걸로 (☞ 바로가기 클릭)

DNA 분석 서비스 비용이 낮아져 보편화되면 이를 통해 사람들의 고정관념과 아집이 허물어질 수도 있겠다는 생각을 해준 기사. 점차 다문화 사회가 되어 가고 있고, 서구인에 대한 무조건적인 친절, 아시아, 아프리카인에 대한 근거 없는 우월감을 보이는 우리나라에도 꼭 필요한 서비스라는 생각. 

7. 위성사진 분석으로 경제 정보 제공, 투자자들이 주목하는 AI 스타트업 (☞ 바로가기 클릭)

AI가 못하는 창의적인 일을 하라는 것도 이제는 헛소리. AI가 사람보다 예술도 더 잘하고, 심지어 AI 개발도 AI가 하고 있으니까. 결국 남는 건 운동선수가 되는 일인데, 이것도 얼마나 유효할 지는 모르겠다. 백 덤블링하는 로봇도 나왔으니. 

데이터 사이언티스트의 가장 중요한 덕목은 분석 툴을 잘 다루는 것이 아니라 '인사이트'라고 하는데, 과연 그렇겠구나 하는 걸 실감하게 해준 뉴스. 결국 남이 못보는 것을 잘 보는 것이 살아남는 방법. 

8. 실패를 존중하는 기업문화 정착 위해 직원 평가제도 폐지한 GE (☞ 바로가기 클릭) 

한때 한국 기업 구조조정의 바이블이었던 GE의 인사 제도가 디지털 혁명 시대를 맞이하여 GE 스스로에 의해 폐기되고 있다. 그래도 아직 한국의 어느 기업들 중에는 잭 웰치의 말을 여전히 신봉하며 어떻게 직원을 정리해야 할 지에 대해서만 골몰하는 곳도 있겠지. 

9. 기후 변화로 손실 위험 높아지는 보험회사, IoT로 위험 극복 노력 (☞ 바로가기 클릭)

디지털이 야기하는 파괴적 혁신에 기업들이 어떻게 대처해야 하는지가 전통적 비즈니스들의 생존 과제임을 다시 한번 느끼게 해준 기사. 한국 기업들도 나름 잘 준비하고 있으리라. 

위의 기사와 쌍을 이루는 뉴스로는.. "치매 발병률 검사 후 간병보험 가입, 보험회사 위협하는 DNA 분석(☞ 클릭)"이 있었다.

10. ‘엣지 컴퓨팅’으로 AI 기능 구현한 소형 장난감 로봇 ‘코즈모(Cozmo)’ (☞ 바로가기 클릭)

앞으로는 스마트폰이 클라이언트가 아니라 미들웨어와 서버로 더 많이 활용될 것임을 느끼게 해 준 뉴스. 스마트폰 사양이 더욱 좋아져야 할 이유가 생긴 듯.  이 뉴스와 같은 맥락의 기억에 남는 기사는..  "아이폰과 연결해 사용하는 휴대형 초음파 진단 장비, 암 진단 성공(☞클릭)"

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1828호(2017. 12. 27. 발행)에 기고한 원고입니다.

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폴크스바겐, 골드만삭스, 에어버스의 양자 컴퓨터 활용 계획.pdf

ž 12월 초 실리콘밸리에서 개최된 ‘Q2B 컨퍼런스’에서는 자동차, 금융, 항공산업의 기업들이 등단해 양자 컴퓨터를 자신들의 비즈니스에 어떻게 활용할 것인지 소개하였음

Ø 실리콘밸리에 있는 미 항공우주국(NASA)의 에임스 연구 센터에서 개최된 Q2B 컨퍼런스는 양자 컴퓨터용 소프트웨어 개발 스타트업인 ‘QC웨어(QC Ware)’와 NASA가 공동으로 개최했으며, 양자 컴퓨터의 비즈니스 활용을 주제로 발표와 토론이 펼쳐졌음

Ø 미국과 유럽에서는 전통 있는 유력 기업들이 양자 컴퓨터의 비즈니스 활용을 본격적으로 검토하기 시작했는데, 폴크스바겐, 골드만삭스, 에어버스가 대표적으로, 이들은 'Q2B 컨퍼런스’에 등장해 각 기업이 양자 컴퓨터에 대해 갖고 있는 기대를 설명하였음

Ø 지금까지 양자 컴퓨터에 대한 논의는 거의 학회 형식으로 개최되었고 등단자나 참관객 모두 이 분야의 연구자인 경우가 대부분이었으며, 이번 Q2B 컨퍼런스처럼 비즈니스 색채가 강하고 기업이 강연까지 직접 맡는 경우는 매우 드물었음

Ø 이런 점에서 이번 Q2B 컨퍼런스는 미국과 유럽에서는 이미 양자 컴퓨터가 연구 단계에서 산업 단계로 이행하고 있음을 보여주는 하나의 이정표로서 의의가 있으며, 이번 컨퍼런스에서 다루어진 논지는 향후 기업에서 양자 컴퓨팅 활용을 고민할 때 참조가 될 수 있을 것으로 보임

ž 폴크스바겐은 양자 컴퓨터를 비즈니스에 가장 먼저 활용하는 기업이 되기 위해, 양자 컴퓨터의 개념과 연산 능력을 직접 검증하고 있음

Ø 컨퍼런스에 등단한 폴크스바겐의 마틴 호프만 CIO(최고정보책임자)는 현재 2종류의 양자 컴퓨터를 실제 사용하며 검증과 알고리즘 개발을 진행하고 있다고 소개

Ø 하나는 캐나다 D-웨이브 시스템이 만든 양자 어닐링 방식의 양자 컴퓨터 'D-Wave 2000Q' 모델로 폴크스바겐은 올해 3월 검증 결과를 발표한 바 있음

Ø 또 하나는 구글에서 개발을 진행 중인 양자 게이트 방식의 양자 컴퓨터로 폴크스바겐과 구글은 지난 11월에 양자 컴퓨터용 알고리즘 개발을 주 내용으로 한 제휴를 발표하였음

Ø 폴크스바겐에 따르면 D-웨이브의 양자 어닐링 방식으로 기존 컴퓨터에서는 절대로 도달할 수 없는 계산 능력이 실현될 수 있을지 여부는 아직 알 수 없음

Ø 구글의 양자 게이트 방식에 대해서도, 구글이 기존 컴퓨터에서 실현 불가능한 계산 능력이 있음을 나타내는 ‘양자 초월성(Quantum Supremacy)’을 입증하고 있지만 현 시점에서 그와 같은 하드웨어는 아직 존재하지 않는다고 말하고 있음

Ø 현재 양자 컴퓨터에 대해 명확하게 단언할 수 있는 상황이 아님에도 폴크스바겐이 검증을 시작한 이유에 대해, 마틴 호프만 CIO는 양자 컴퓨터가 상용화되었을 때 그것을 가능한 한 빨리 업무에 활용한 기업이 되고 싶기 때문이라 설명

ž 폴크스바겐은 구체적으로 도시 교통 서비스의 이동 경로 최적화와 전기자동차용 고성능 배터리 개발에 양자 컴퓨터를 적용할 수 있을 것으로 기대하고 있음

Ø 호프만 CIO는 D-웨이브 시스템의 적응 영역으로 도시 교통 서비스의 이동 경로 최적화를 꼽았는데, 폴크스바겐이 계획하고 있는 주문형 모빌리티 서비스를 제공할 때 차량의 이동 경로를 양자 컴퓨터를 이용해 고속으로 최적화할 수 있을 지에 대해 검증하고 있다고 함

Ø 도시의 이동 수요를 예측하는 알고리즘은 기존의 컴퓨터를 이용한 기계학습에 의해서도 개발되고 있지만, 이동 수요에 따른 공급을 실현하기 위해 차량이 어떤 경로를 어느 정도의 속도로 달리게 할 것인가 하는 문제를 양자 컴퓨터를 이용해 해결하려는 것임

Ø 즉 기존 방식으로 불가능한 것은 아니나 ‘양자 컴퓨터를 통한 보다 향상된 최적화(Quantum Enhanced Optimization)’를 실현하려는 것이 폴크스바겐의 목적임

Ø 한편 구글의 양자 게이트 방식은 화학 시뮬레이션에 활용될 것으로 기대한다는 입장인데, 11월에 폴크스바겐은 보도자료를 통해, ‘전기자동차용 고성능 배터리 개발’ 등에 양자 컴퓨터를 사용한 화학 시뮬레이션을 기대할 수 있을 것 같다고 발표한 바 있음

Ø Q2B 컨퍼런스에 등단한 알파벳의 벤처캐피탈 부문인 구글벤처스는 화학 시뮬레이션의 속도를 높일 수 있는 양자 컴퓨터가 6~9년 후에 상용화 될 것으로 예측했는데, 폴크스바겐은 양자 컴퓨터를 이용한 화학 시뮬레이션의 가속화를 겨냥해 구글과 공동 연구를 시작한 것으로 보임

ž 이어 등단한 골드만삭스는 자신들이 양자 컴퓨터에 관심을 갖게 된 계기는 범용 양자 컴퓨터에 의해 기존 공개키 암호 방식이 깨질 수 있다는 우려를 접했기 때문이라고 밝혔음

Ø 범용 양자 컴퓨터는 거대한 수의 소인수분해를 할 수 있다고 알려져 있어 현재의 암호 체계가 깨질 수 있고, 그에 따라 고객 정보가 유출될 수 있다는 경고가 제기되어 온 바 있음

Ø 그러나 골드만삭스 연구개발 부문의 폴 버샤드에 따르면, 큰 수의 소인수분해가 가능한 범용 양자 컴퓨터의 실현은 먼 미래의 일로 판단하고 있으며, 오히려 현재 골드만삭스는 양자 컴퓨터를 이용한 ‘몬테카를로 시뮬레이션'의 고속화 등에 관심을 갖고 있다고 함

Ø 몬테카를로 시뮬레이션은 수 많은 경우의 수를 연산하는 방법으로 금융 기관의 리스크 계산 등에서 빠뜨릴 수 없는 기법인데, 현재 골드만삭스는 몬테카를로 시뮬레이션을 위해 엄청난 규모의 수퍼 컴퓨터를 투입하고 있어 이를 양자 컴퓨터로 대체하는 방안을 모색 중이라는 것

ž 에어버스 역시 항공기 설계나 고장 원인 분석을 위해 사용되고 있는 수퍼 컴퓨터를 보완할 수 있는 가능성 모색을 위해 양자 컴퓨터의 검증을 진행 중이라고 밝혔음

Ø 에어버스 연구개발 부문의 티에리 보터에 따르면, 에어버스는 항공기의 설계를 지원하기 위해 엄청난 양의 시뮬레이션을 수퍼 컴퓨터에서 실행하고 있으며 IT 예산의 3%가 이와 관련한 하드웨어에 투자되고 있다고 함

Ø 따라서 에어버스는 수퍼 컴퓨터를 보완하는 기술을 지속적으로 필요로 하고 있으며, 에어버스의 기존 응용프로그램을 수퍼 컴퓨터보다 빠르게 풀 수 있기만 하다면 그것이 어느 메이커든 어떤 방식이든 상관없으며, 양자 역학에 근거하고 있는지 여부도 상관하지 않는다고 함

Ø 에어버스가 양자 컴퓨터의 적용 영역으로 기대하는 것은 ‘결함 트리 분석(Fault Tree Analysis)’의 속도인데, 이 분석 기법은 항공기 고장 원인 등을 분석하는데 사용되지만, 규모가 큰 경우의 분석은 매우 어려운 문제이며 수퍼 컴퓨터로 해결하는 것도 불가능 하다고 함

Ø 에어버스는 QC웨어가 개발한 소프트웨어와 D-웨이브의 양자 어닐링 방식을 사용하여 결함 트리 분석을 수행할 수 있는지 검증했는데, 에어버스가 요구하는 규모의 결함 분석을 D-웨이브의 머신으로 푸는 것은 애초부터 기대하지 않았지만 몇 가지 흥미로운 검증 결과를 얻었다고 함

Ø 보터에 따르면 기존 컴퓨터와 달리 D-웨이브의 머신을 사용하는 경우 문제의 크기가 바뀌어도 문제를 푸는 데 걸리는 시간이 더 길어지지 않고 동일했는데, 이를 통해 기존 컴퓨터와 전혀 다른 원리로 작동하는 D-웨이브 시스템의 특이성을 재차 확인할 수 있었음

Ø 에어버스는 앞으로 D-웨이브 시스템의 양자 컴퓨터와 수퍼 컴퓨터를 조합하여 결함 트리 분석을 효율적으로 수행하는 방법 등을 검증해 나갈 계획이라고 함

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1828호(2017. 12. 27. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

사람 같이 대화하는 AI, &lsquo;소셜봇&rsquo; 개발을 위한 아마존의 도전.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

ž 11월말 열린 ‘아마존웹서비스 리인벤트(AWS re:Invent) 2017’에서는 두 가지 이벤트가 눈길을 끌었는데, 우선 아마존은 ‘비즈니스용 알렉사(Alexa for Business)’를 발표하였음

Ø 비즈니스용 알렉사는 음성 인식 기능을 이용해 업무 자동화를 한 것으로, 음성을 통해 명령을 내리고 필요한 정보를 전달받음으로써 업무 처리의 시간 효율성을 높이는 것이 목적임

Ø 소비자용 음성 비서였던 알렉사를 기업용으로 전환한 서비스로, 규칙이 정해진 업무나 단순한 업무를 중심으로 가상 비서가 처리를 대신함으로써 업무 환경을 보다 직원 친화적으로 조성하여 핵심 업무에 집중할 수 있도록 한다는 것

Ø 가령 알렉사가 탑재된 인공지능 스피커 아마존 에코(Echo)를 회의실에 두면 방 예약 및 화상 회의 연결을 말로 지시 할 수 있으며, 문서 출력실에 둔다면 용지가 떨어졌을 때 에코에게 주문을 지시할 수 있어 사무 업무가 편리해 질 수 있음

Ø 아마존은 비즈니스용 알렉사 스타터 키트로 우선 ‘에코, 에코닷, 에코 쇼’의 3가지 디바이스를 선보였는데, 이 중 ‘에코 쇼(Echo Show)’는 기업용 서비스에서 처음 선보이는 디바이스 모델임

Ø 비즈니스용 알렉사는 개인 이용 모델(Enrolled User)와 공유 모델(Shared Device)이 있는데, 전자는 모든 직원이 책상에 두고 개인 업무에 이용하는 형태이며, 후자는 회의실 등 공공 장소에 두고 여러 직원이 공동으로 사용하는 형태임

Ø 현재 소비자용 알렉사가 무료인 반면, 기업용 알렉사 이용은 유료 서비스인데, 요금은 공유 모델이 디바이스마다 월 7달러이고, 개인 이용 모델은 유저 당 월 3달러이며, 기업의 IT 부서에서 디바이스와 이용자 관리를 하게 됨

Ø 비즈니스용 알렉사는 우선 영어, 독일어, 일본어 등 3개국 언어를 지원하지만, 언어별 음성인식 기술의 진전 정도에 따라 이용 국가는 점차 늘어나게 될 것임

ž 아마존이 제시한 비즈니스용 알렉사의 대표적 활용 예는 회의실 관리인데, 시스코, 폴리컴 등 기업 커뮤니케이션 솔루션 업체들과 연계해 알렉사에 회의실 관리 기능을 추가하였음

Ø 우선 각 직원들은 알렉사를 탑재한 기기를 책상에 두고 일정관리 비서로 활용할 수 있는데, 알렉사에게 회의 일정을 질문해 확인할 수도 있고, 다른 팀과 미팅 일정을 잡아달라고 요청하면, 이 요청을 다른 팀의 비서에게 전달한 후 협의하여 일정을 잡아 줌

Ø 회의실에서도 알렉사를 비서로 활용할 수 있는데, 화상회의를 시작해 달라고 요청하면 알렉사가 지정된 번호로 전화를 걸게 되고 모니터에 회의 참가자의 얼굴이 비춰지게 됨

Ø 프리젠테이션 중에 자료가 필요하다면 알렉사에게 원하는 자료를 보여 달라고 지시할 수 있고, 알렉사는 지난달 매출 실적 등과 같이 업무 시스템에 요청하여 받은 자료가 화면에 보여지도록 처리하게 됨

Ø 회의실 외에도 다양한 장소에 설치하여 활용 방안을 만들어 나갈 수 있는데, 가령 사무실 입구에 알렉사 탑재 기기를 설치해 두면 알렉사가 안내 데스크의 역할을 할 수 있어, 만나고 싶은 직원의 방 위치를 묻는 질문에 답해줄 수 있음

Ø 문서 처리실에 설치해 두면 용지 부족 시에 종이 주문을 명령하는 것 외에도, 컬러 출력 작업을 긴급히 해야 하는데 해당 컬러 프린터에서 흑백 인쇄 작업이 진행 중일 경우, 해당 작업을 흑백 프린터로 옮겨 인쇄할 것을 명령하는 등의 일도 할 수 있음

ž 알렉사의 비즈니스 솔루션은 아마존의 파트너 기업들이 제공하게 되는데, 세일즈포스닷컴, 폴리컴, 컨커 등 유명 기업용 솔루션 업체 외에도 많은 스타트업들이 파트너로 참여 중

Ø 스타트업 ‘팀(Teem)’은 이미 많은 기업에서 회의실 관리에 사용하는 솔루션을 제공 중이며 회의실 입구에 디스플레이를 설치해 룸 이용 현황을 보여주는데, 알렉사와 연동해 음성을 통한 회의실 관리 기능을 제공할 수 있게 되었음

Ø 회의실을 예약 할 때는 방에 설치되어 있는 에코 디바이스에 ‘알렉사, 팀(Teem)에 이 방 예약을 요청해 줘”라고 명령하고, 회의실 사용을 시작하면 “알렉사 팀에게 이 방 체크인을 요청해 줘”라고 말하며, 회의 시간 연장 요청 등도 명령할 수 있음

Ø ERP 솔루션을 제공하는 스타트업 ‘애큐매티카(Acumatica)’는 알렉사를 이용하여 재고 관리 시스템을 음성으로 제공하기 때문에, “알렉사, 애큐매티카에 노트북 재고가 얼마나 있는지 물어봐 줘” 등과 같이 명령할 수 있으며, 답을 듣고 재고량이 부족하다고 판단하면 “알렉사, 애큐매티카에 10개를 주문해 달라고 해줘”라고 명령할 수 있음

Ø ERP와 같은 기간 시스템에 접속하기 위해서는 알렉사의 인증 기능을 강화하는 것이 과제가 되는데, 알렉사의 인증 방식은 4자리의 PIN(개인식별번호)을 말로 이야기하는 것이 일반적이나 PIN을 다른 사람이 들을 위험이 있어 성문 등 생체 인식 인증을 준비 중이라고 함

Ø 고급 리조트 호텔인 ‘윈 라스베이거스(Wynn Las Vegas)’는 모든 객실에 아마존 에코를 도입하여 활용 중인데 총 4,748 개의 에코가 설치되어 있어 손님들은 호텔과 객실 정보를 프런트가 아닌 에코에 물어볼 수 있음

Ø 또한 숙박 고객은 음성으로 객실 시설을 컨트롤 할 수 있는데, “알렉사 나 들어 왔어”라고 말하면 방의 전등이 켜지며, “알렉사 뉴스 틀어줘”라고 말하면 TV가 켜지고 뉴스 채널이 선택됨

Ø 알렉사가 컨시어지 서비스가 되어 손님들을 지원하게 되는 것인데, 호텔 측은 숙박객이 프런트에 전화하는 횟수가 줄어 비용 절감 효과가 있는 것으로 분석하고 있음

ž 미국에서는 AI 스피커가 소비자들에게 대체로 좋은 평을 얻어가고 있는 중이기 때문에, 명령 처리 구현이 상대적으로 용이한 기업용 알렉사 역시 반응이 좋을 것으로 예상됨

Ø 아마존의 워너 보겔스 CTO는 음성을 통해 직원과 시스템이 자연스럽게 상호작용 하는 것이 AI가 기업의 비즈니스에 가져올 첫 번째 파괴적 혁신이라며, 대화형 컴퓨팅이 미래에 어울리는 자연스러운 사용자 환경이라고 비즈니스용 알렉사의 출시 의의를 설명하고 있음

Ø AI 기반 대화형 컴퓨팅은 기술적 측면으로만 보면 소비자용 서비스보다 처리 업무가 구조화되어 있는 기업용 서비스에서 보다 용이하게 구현할 수 있음

Ø 소비자용 AI 음성인식 서비스에서는 일정관리 같이 정해진 태스크를 처리해야 하는 경우도 물론 있지만 이용자의 상황과 감정에 맞게 ‘대화’를 나누는 것 자체가 보다 중요한 경우가 있기 때문에 보다 고도의 지능적인(인간적인) AI 기술의 구현이 뒷받침되어야 함

Ø 반면 기업용 음성인식 서비스는 직원의 태스크 처리 지원이 본질적인 기능이기 때문에, 즉 업무 처리를 손이 아닌 ‘말’로 한다는 ‘인터페이스’의 성격이 강하기 때문에 명령어를 정확하게 인식하는 것이 중요하며 사실 인공지능적 기능은 그리 필요하지 않음

Ø 명령어만 올바로 인식이 된다면 그 다음은 기업의 업무 시스템에 그 명령어를 전달하기만 하면 되고, 업무 시스템들이 처리해 준 결과를 다시 이용자에게 전달해주면 되기 때문

Ø 인공지능 스피커를 이용해 본 경험이 있는 직원들이라면 생소함 없이 비즈니스용 알렉사를 이용할 수 있을 것이며, 기업에서 알렉사는 정해진 태스크만 처리하면 되므로 보안 이슈 등으로 인해 인터페이스에 노이즈 발생이 없다면 도입 효과는 높을 것으로 전망해 볼 수 있음

ž AI 스피커와 관련한 아마존의 목표 ‘대화하는 AI의 개발’이기 때문에, 이번 리인벤트 2017에서 비즈니스용 알렉사보다 눈길을 끈 것은 아마존의 ‘알렉사 프라이즈’ 콘테스트임

Ø ‘알렉사 프라이즈(Alexa Prize)’는 20분간 사람과 대화할 수 있는 채팅 로봇 개발을 목표로 아마존이 총상금 250만 달러를 내걸고 주최한 경진 대회로 올해가 첫 행사였는데, 올해 9월부터 2개월간 진행되었고 리인벤트 2017 컨퍼런스에서 시상식이 진행되었음

Ø 22개국에서 100개 이상의 대학 팀이 기술을 겨룬 이번 대회에서는 워싱턴 대학 팀이 우승을 차지해 50만 달러의 상금을 받았음

Ø AI에게 대화 기법은 매우 어려운 일이어서 영원히 목표에 도달할 수 없다는 의견도 있을 정도인데, 아마존은 알렉사를 통해 이 목표에 다다를 기술을 연구하고 있지만 대학 팀의 연구 참가로 젊은 두뇌들에 의한 돌파구를 기대하며 이번 콘테스트를 개최하였음

ž 아마존은 대화하는 AI를 ‘소셜봇(Socialbot)이라 부르는데, 소셜봇은 채팅봇으로도 불리며, 알렉사의 스킬(Skill, 앱스토어의 앱에 해당) 중 하나로 분류됨

Ø 소셜봇은 에코를 통해 다양한 화제에 관해 이용자와 음성으로 대화하는데, 연예, 스포츠, 정치, 패션, 기술 등을 대화 화제로 자연스럽게 대화가 진행되도록 하는 것이 개발 목표임

Ø 참가 팀은 아마존에서 제공하는 음성 응용프로그램 개발 환경(Alexa Skills Kit)을 사용하여 소셜봇을 개발하게 되며, 심사위원이 소셜봇과 20분간 대화한 후 회화 능력을 평가하게 됨.

Ø  구체적으로 소셜봇이 화제의 일관성을 가지고 있는지(Coherently), 상대를 끌어 당기는지(Engaging) 등의 능력을 평가하는데, 이는 튜링 테스트(AI가 인간인 척하는 능력의 시험)가 아니고, 어디까지나 회화 능력을 시험하는 것임

Ø 상위 3개 팀의 소셜봇은 공개되어 있으며 아마존 에코에 설치하여 직접 대화해 볼 수 있는데, 실제로 소셜봇과 이야기해 본 사람들은 대체로 기술력이 아직 미완성이어서 대화가 어눌하고 서툴다는 평을 내놓고 있음

Ø 그러나 소셜봇이 꺼내 놓는 주제가 재미있고 입담도 느껴져 대화에 매료되었다는 평도 있으며, 인간 수준에 도달하려면 아직 시간이 걸리겠지만 큰 잠재력이 있음을 실감했다는 의견도 많음

[동영상] 스포츠를 주제로 한 소셜봇과 대화 장면

ž 우승을 차지한 워싱턴 대학 팀의 채팅봇을 비롯해 소셜봇은 이용자의 질문에 반응하는 것뿐만 아니라 AI가 습득한 지식을 기반으로 대화를 주도해 나갈 수 있는 것이 특징임

Ø 아마존 에코에서 소셜봇을 시작하면 소셜봇은 우선 ‘기분은 어떻습니까’와 같이 가벼운 인사를 한 후 대화에 들어가는데, 대화 기법에서는 이를 ‘아이스브레이커(Icebreaker)’라 부르며 갑자기 본격적인 대화에 들어가는 것이 아니라 우선 딱딱한 분위기를 풀어 주기 위한 것임

Ø 분위기가 풀어졌다고 생각하면 소셜봇은 상대가 흥미를 가질 만한 대화의 주제를 제시하는데 이는 대화 기법 중 ‘토픽 제안(Topic Suggestion)’에 해당하는 것으로, 소셜봇은 처음 대화를 갖는 상대에게는 일반적으로 받아들여질 수 있는 화제를 제시함

Ø 소셜봇이 제시한 몇 가지 주제 중에서 가령 ‘인공지능’에 관해 이야기하자고 대답하면 소셜봇은 ‘페이스북이 이용자가 올린 사진에서 그 사람의 감정을 추측하는 AI를 개발하고 있다’는 등 인공지능과 관련한 몇 가지 재미있는 이야기들을 말해 줌

Ø 이는 대화 기법 중 ‘지식 섭취(Knowledge Ingestion)’에 해당하며, 소셜봇은 최신 화제거리를 항상 받아보기 때문에 대화에서 깊은 지식을 내비치며 상대를 끌어 당길 수 있는데, 이는 사람 사이의 대화에서 신선한 화제가 많은 사람이 상대에게 호감을 주는 것과 같은 것임

Ø 소셜봇의 이야기에 대해 ‘어떻게 그런 구조가 가능하지?’라고 되묻거나 짓궂은 질문을 던지게 되면 소셜봇은 아직 제대로 답을 하지 못하는 경우가 많음

Ø 상대가 관심을 가지고 있는 사안에 대해 심도 있게 설명하는 것을 대화 기법에서는 ‘심해 잠수(Deep Dive)’라고 부르는데, 딥 다이브가 잘 되어야 이야기가 깊어지고 대화가 진행되는데, 현 단계의 소셜봇은 딥 다이브 단계의 대화가 잘 이루어지지 않고 있음

Ø 소셜봇은 비록 대답을 못하더라도 거기서 그치지 않고 ‘인공지능과 관련한 이야기를 계속할까요?’ 등의 질문을 하는데, 이는 대화 기법 중 ‘대화 주도(Leading Conversation)’라 하는 것으로 대화가 중단될 것 같은 경우에 대화를 이끎으로써 계속 이어지게 하는 것임

Ø 소셜봇은 종종 사용자가 원하는 주제를 무시하고 자신이 준비한 이야기를 하는 모습을 보이는데 비록 상대가 소셜봇이라는 것을 알지만 기분이 좋게 느껴지지 않는다는 평을 듣고 있으며, 반대로 사람이 주제를 갑자기 바꾸면 어떻게 된 거냐며 불안한 정서를 내비친다고 함

Ø 소셜봇 이용자들은 대체로 아직 소셜봇과 인간처럼 대화하는 것은 어렵지만 대화의 내용은 재미있고 대화 시간은 10~15분 정도인 것으로 평가하고 있는데, 아마존의 목표가 20분간 대화인 데에서 알 수 있는 아직 연구 개발은 더 지속되어야 할 것으로 보임

[동영상] 영화를 주제로 한 소셜봇과 대화 장면

ž 소셜봇은 아마존의 음성 응용프로그램 개발 환경에서 만들어지므로, 연구 팀은 아마존이 제공하는 음성 인식과 음성 합성 기능을 이용할 수 있음

Ø 음성 인식(Automatic Speech Recognition) 기능은 음성을 텍스트로 변환하는 과정에 이용하며, 음성 합성(Text-to-Speech) 기능은 텍스트를 음성으로 변환하는 과정에 이용하는데, 이를 통해 사람이 하는 말을 시스템이 인식하게 되고 소셜봇의 의도가 알렉사의 목소리로 나오게 됨

Ø 연구 팀들은 음성 인식과 음성 합성의 중간 프로세스에 해당하는 대화 기술을 개발하고 그 기량을 견주게 되는데, 아마존은 원활하게 대화하는 것은 물론이거니와 소셜봇의 입담이나 캐릭터 등도 개발도 목표로 하고 있음

Ø 연구자들은 소셜봇이 흥미로운 주제를 이야기하는 것뿐만 아니라 자신의 주장을 가지고 의견을 말할 수 있는 단계가 시야에 들어왔다고 말하고 있으며, 상대방의 말에 농담으로 답변할 수 있는 단계가 되면 완성도가 부쩍 향상될 것으로 보고 있음

ž 자율운전 자동차 기술이 대학 간의 경쟁을 통해 급진전을 이루었듯, 아마존은 대학의 연구에서 ‘대화하는 AI의 개발’이라는 거대한 도전의 목표가 달성될 것을 기대하고 있음

Ø 아마존 에코와 구글 홈의 보급이 폭발적으로 증가하고 있고, 비즈니스용 알렉사가 출시되어 이제 기업에서의 활동도 점차 늘어나게 된다면, 이미 대학에서 뜨거운 연구 주제로 부상한 AI에 대한 연구 열기는 더욱 높아질 것임

Ø 자율운전차 기술도 대학 연구팀의 참여가 늘어나며 거대 IT 기업과 자동차 제조업체에 우수 인재들이 진출하게 되고, 새로운 자율운전 관련 하드웨어와 소프트웨어 스타트업들이 등장하며 단기간에 급진전을 이룬 바 있음

Ø 아마존은 음성인식 인공지능 분야에서도 이 같은 연구 열기가 재현되기를 기대하며 2018년에도 알렉사 프라이즈 콘테스트를 준비하고 있음

Ø 또한 대학의 연구 역량과 연계하려는 이런 시도는 비단 아마존뿐 아니라 AI 가상 비서 시장을 놓고 경쟁 중인 구글, MS, 애플 등을 통해서도 전개될 가능성이 높음

Ø 대화하는 AI의 개발이 과연 가능할 것인지, 대화하는 AI가 과연 얼마나 인간에 가까워질 수 있을 것인지, 2018년에 또 하나의 인류의 위대한 도전(Grand Challenge)이 본격화될 것으로 보임