[통신과 AI①] 통신서비스에서 바라본 인공지능

기사입력 : 2018-01-12 01:45:00
[빅데이터뉴스 이승주 기자]
딥러닝을 구현하기 위한 빅데이터

최근 인공지능이 주목을 받는 이유는 '딥러닝(Deep learning)'이라는 인공신경망에 기반한 기계학습기술 때문이다.

'딥러닝'은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계(컴퓨터)를 학습시키는 것을 의미한다.

'딥러닝' 성공요인의 첫 번째는 인공신경망, 두번째는 '빅데이터' 및 컴퓨팅 성능의 향상, 그리고 특징 학습 및 종단간 학습을 꼽는다.

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구글이 ‘딥러닝’ 기술로 도출한 고양이 이미지, 자료: 유진투자증권

인공신경망이 구현되었다면 기계(컴퓨터)가 학습할 학습데이터가 많다는 것은 매우 중요한 역할을 한다. 그일례로 업계에서 유명한 구글의 고양이(구글 브레인 프로젝트)가 있다.

구글은 1,000개의 서버를 병렬로 연결(총 2,000개의 CPU, 16,000개의 CPU코어)하여 3일간 유튜브에서 얻은 200×200 해상도의 이미지를 1,000만개를 확보하여 분석시킴으로써 컴퓨터가 사람 얼굴과 고양이 얼굴을 구별해낼 수 있었다.

한편, 마이크로소프트의 사람과 대화를 나누는 인공지능 채팅봇 ‘테이(Tay)’는 운영개시 16시간 만에 운영을 중단하였다. '테이'는 인간들과 대화를 하면서 나오는 단어의 사용법, 질문에 답하는 방식, 특정 사안에 관한 정보나 의견 등을 ‘학습’해서 반응에 반영하도록 설계되었다.

일부 극우성향단체들이 인종, 성차별 발언, 자극적인 정치적인 발언 등을 학습하도록 데이터를 제공하였고, 그 결과 '테이'는 개시 하루가 지나지 않아서 차별 발언을 쏟아내는 등 부정적인 결과가 도출되면서 부정적 이슈를 야기하였다. 즉, 인공지능을 구현하기 위해서는 기계가 학습할 만한 데이터의 축적과 활용이 중요하다고 할 수 있다.

사물인터넷·빅데이터를 위한 '5G 네트워크'

'빅데이터'를 더욱 풍성하게 하는 것이 '사물인터넷'이다.

사물이 생성하는 데이터를 집합하여 활용하는 시스템을 사물인터넷으로 정의하기 때문에, '사물인터넷'과 '빅데이터'의 본질은 같다고 할 수 있다.

기존까지 데이터가 수동적 공유 및 단순 분석의 대상이었다면, 사물인터넷이 만들어내는 방대한 데이터들은 실시간 분석과 예측의 대상이 되기 때문에, 이들 데이터들을 연결하는 통신이 더욱 중요한 것이다.

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빅데이터(Big Data)의 수집·축적·해석, 자료: 일본 경제산업성, 한국전자통신연구원, 유진투자증권

사물인터넷에 적합한 통신의 특성을 살펴본다면, 초고속 통신(초고용량)과 수많은 사물과 연결 가능한 초연결 통신(Hyper-Connectivity), 초실시간 처리가 가능해야 한다는 전제 조건이 붙는다.

'사물인터넷'과 '빅데이터' 서비스를 위한 전제 조건들을 만족하는 네트워크가 바로 '5G 네트워크'다.

현재 휴대폰이 담당하고 있는 콘텐츠 유통(통신)은 향후 3D영상 및 가상현실, 증강현실 등의 몰입형 통신서비스가 일반화될 것으로 전망되고 있다. 이를 위해서는 최소 사용자 전송속도 1Gbps 이상을 지원해야 하며, 최대 전송속도 50Gbps이상의 속도를 지원하는 초고용량 네트워크가 확보되어야 한다.

셀 중심 네트워크에서 디바이스 중심의 네트워크로 진화됨에 따라 현재 50억개에 불과한 네트워크 연결 개체가 2020년에는 250억개에 달할 것으로 예상(Gartner, 2015)된다. 이를 지원할 통신 기술이 필수적이다.

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서비스별 패킷 지연시간 및 통신 속도, 자료: GSMA, 유진투자증권

또, 자율주행 자동차가 임박한 충돌을 실시간으로 인지하거나 로봇제어시 사용자의 조작과 로봇의 움직임의 지연을 사용자가 인지할 수 없게 하기 위해서는 지연시간 0.006ms 이하의 통신 환경이 구축되어야 한다.

따라서, '빅데이터'가 로봇 인공지능의 발전까지 이어지기 위해서는 5G 네트워크 환경이 구축되어야 하며, 그 안에서 혁신적 서비스들이 데이터를 생성해야 한다는 전제 조건이 필요하다.

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이승주 기자
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