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엔터프라이즈 중심의 AI 투자 및 오픈소스화 지속

 

  • 미국의 한국 AI 벤처캐피털 투자 급증
  • 공개SW 기반의 AI 비즈니스 활발
  • 오픈소스 생태계와 성장하는 AI, 원천 기술력 확보 필요 

 

<2019 상반기 이슈브리핑>

 

□ 미국의 한국 AI 분야 벤처캐피털 투자 급증

  • ­미국의 경우 과거 ‘닷컴’ 열풍에 육박하는 수준의 AI 투자가 일어나고 있으며, 국내 역시 투자 규모가 5배 이상 증가하는 등 시장투자 급증
    1. * 국내 벤처캐피탈 모태출자펀드가 지난 2017년 1조 7000억원에서 2018년 2조4,000억원으로 증가, 이중 AI 분야에 대한 투자는 216억원에서 1,223억원으로 약 5.6배 급증(인공지능이 만드는 미래와 새로운 비즈니스 기회, NIPA)

 

□ 알파고 이후 3년, 오픈소스 활용한 AI 스타트업 폭발적 증가

  • ­AI 시스템을 개발하고 있거나 관련 비즈니스 모델을 운영하고 있는 AI 스타트업은 465곳으로 집계(NIA)
  • 대부분 AI 스타트업은 오픈소스를 활용한 알고리즘으로 비즈니스 전개, 데이터 수급 및 국내 스타트업의 양적 및 질적 향상이 필요
  • 알파고 이후 높아진 AI 관심과 AI 분야 정부 과제, 지원 사업이 증가하면서 관련 스타트업이 급증한 것으로 분석(한국인공지능협회)
    1. * 국내 AI 시장은 2016년 5조4000억원에서 2017년 6조4000억원, 2018년 7조5000억원, 2019년 9조1000억원, 2020년 11조1000억원으로 늘어날 것으로 전망(과학기술정보통신부)

 

□ 글로벌 경쟁력 벌어지는 AI 기술 격차, 해외 기술 국내 시장 점령

  • ­2017년 기준 한국의 전반적인 AI 기술력은 미국 대비 78% 수준, 유럽(88.1%), 중국(81.9%)에도 뒤쳐져 AI 연구 역량도 상당한 격차를 보임(IITP)
  • 국내 대기업 서비스는 자체개발 보다는 해외 기술 도입 주력
    1. * SK C&C(IBM), SK텔레콤(MS), LG CNS(구글), LG전자(SAS), 현대자동차(바이두) 등 글로벌 AI 선도기술 도입

 

□ 오픈소스 생태계와 함께 성장하는 AI 기술 공개 계속

  • ­페이스북 파이로봇(AI 로봇 플랫폼), 로보티즈 오픈 매니퓰레이터-X,마인즈랩 음성 분리기술, 비트나인 아젠스그래프(AgensGraph, 그래프 데이터베이스 솔루션), 구글 안토스(Anthos, 멀티 클라우드 플랫폼) 등
  • 구글 이미지 500만개 오픈소스로 공개, NIA AI번역 데이터 150만개 개방

 

 

<'19년 상반기 주요기사>

 

□ 페이스북 파이로봇 오프소스 개방

  • ­페이스북은 AI 로봇 연구 플랫폼인 파이로봇을 오픈소스로 개방하고 인공기능 로봇 연구의 가속화 진행
    1. * 파이로봇(PyRobot)은 카네기 멜론대 연구자들과 협력 결과로 로봇운영체제(ROS) 인터페이스로 구성되며 로봇 제어를 위한 하드웨어 독립 API를 제공
  • ­파이로봇은 AI/기계학습(ML) 알고리즘을 로봇공학으로 쉽게 사용할 수 있는 방법을 제공하며, 물리적 로봇과 인터페이스를 사용해 데이터를 수집하고, 파이토치(PyTorch)를 사용해 심층학습 모델을 훈련, 파이로봇으로 알고리즘을 실행 가능
  • ­연구 커뮤니티가 로봇 데이터 세트, 알고리즘 구현 및 모델을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 벤치마크를 설정하고, 작업을 비교하며, 서로의 결과를 기반으로 구축하도록 돕는 것을 목표로 진행

 

□ 마인즈랩, 화자별 음성 분리기술 오픈소스로 공개

  • ­여러 명의 발화가 동시 이뤄진 음성을 화자별로 분리하는 음성 분리·필터(Voice Filter) 기술 구현 성공, 해당 기술 오픈소스로 공개
    1. * 음성 분리·필터 기술은 토론회와 같이 다수의 화자가 겹쳐서 동시에 발화하는 음성이 있을 때 화자별로 음성을 각각 분리할 수 있는 딥러닝 기술이며, 앞서 구글이 지난해 10월 관련 기술 논문을 공개함
  • ­브레인팀에서 음성 분리·필터 기술을 구현한 것은 세계 최초 사례이며 이 기술이 오픈소스로 공개되어 다중 화자 음성인식이 필요한 분야에 걸쳐 기술적 한계로 구현이 힘들었던 음성인식 솔루션의 고도화도 가능해질 것으로 기대됨

 

□ 비트나인, 관세청 빅데이터 분석해 그래프로 제공

  • ­관세청은 인공지능(AI), 빅데이터 등의 신기술을 관세행정에 융합해 안전한 국경관리를 위한 스마트 관세청(Smart Customs) 구축
    1. * 방대한 양의 출입국 정보를 ‘눈에 보이는 빅데이터’로 관리, 분석할 수 있는 그래프 데이터베이스를 도입, 출입국·운항정보 분석해 우범여행자를 탐색·적발하고, 금융 사기·사이버테러·군사정보 분야 등 실시간 모니터링 진행
  • ­‘그래프 데이터베이스 솔루션(GDBMS)’은  데이터베이스(RDB) 방식으로는 빅데이터 간 상관관계를 분석하는 데 한계가 있어 새롭게 등장한 솔루션으로, 지난 10여 년 전부터 외산 기술이 개발되어 왔으나 국내 독자 기술로는 비트나인에서 최초로 개발
  • 관세청은 이번 시스템 도입으로 밀수, 마약 등 범죄 연루자들과 관계가 있는 여행자를 실시간으로 추적, 단속해 과거에 비해 인력 및 시간이 대폭 단축될 것으로 기대하고 있음
  • 오픈소스 방식으로 공개된 비트나인 아젠스그래프(AgensGraph)는 한국, 미국, 유럽 등 글로벌 시장에서 지난해 총 2만여 건의 다운로드를 기록하며 연간 40배의 성장률 기록, 산업은행, 기업은행 등 각종 기관으로부터 연간 100억 원 달하는 투자금 유치

 

□ 로보티즈, 오픈 매니퓰레이터로 협동 로봇 연구에 최적화

  • ­사람 팔 형태 연구용 로봇인 '오픈 매니퓰레이터' 시리즈 출시
    1. * 사용자가 직접 프로그래밍 가능한 로봇운용체계(ROS) 탑재, 부품 조립·분해가 쉬운 모듈형 구성을 적용
  • ­오픈 매니퓰레이터-X는 교육·연구용 오픈소스 매니퓰레이터로 피드백을 통한 정밀 제어가 가능하며 다양한 제어기 선택 가능

 

□ 구글 클라우드 넥스트 2019에서 소개된 오픈소스

  • ­멀티 클라우드 애플리케이션 관리 플랫폼 안토스(Anthos) 공개
    1. * 쿠버네티스(Kubernetes)를 사용해 온프레미스 또는 클라우드용 하이브리드 애플리케이션을 개발하고 관리
  • ­­AI 및 머신러닝에 관한 구글의 AI 기술을 한곳에 취합한 AI 플랫폼 베타 버전 출시
    1. * 자동 라벨링을 포함한 데이터 수집부터 온프레미스나 클라우드에서 파이프라인 구축까지 ‘엔드-투-엔드 개발 플랫폼’ 지원

 

□ 카카오-초지능연구센터, 2년간 산학 협력 성과 공개

  • ­카카오와 카카오브레인 그리고 초지능연구센터(CSI, Center for SuperIntelligence) 2년간의 산학협력 성과 공개
    1. * 초지능연구센터는 서울대학교, 서울아산병원, 한국과학기술원(KAIST), 미국 서던캘리포니아대학교(USC) 등 8개 대학/병원 연구실이 참여한 딥러닝 연구 그룹
  • ­산학협력 결과로 총 41건의 딥러닝 관련 연구 성과가 나왔으며 29건은 ICLR, NeurIPS, ICML, CVPR, ICASSP 등 글로벌 학회와 기술 저널에 등록했고 추후 3건을 추가 등록할 예정, 나머지 9건은 전 세계 연구자들을 위해 깃허브(github)에 공개

 

□ 구글, 이미지 500만 개 오픈소스로 공개

  • ­사진 속의 사물과 실물을 구분하는 기술을 더욱 발전시키겠다는 목표로 구글 랜드마크 V2 이미지 500만 개 공개
    1. * 랜드마크 V2는 500만 개의 이미지와 20만 곳의 랜드마크를 확보하고 독일 노이반슈타인성, 미국 샌프란시스쿄의 금문교, 이집트 기자 스핑크스, 페루 잉카문명 유적지 마추 픽추 등 여러 유명한 지역의 이미지를 정교하게 분류해 포함시킴
  • ­기존 8만 6000여 개의 이미지를 학습해 사물과 랜드마크를 처음에 인식한 뒤 새롭게 추가된 데이터셋으로 학습한 내용을 토대로 가중치를 부여하며 정확도를 올리는 식으로 인식 방법을 개선함

 

□ 한국정보화진흥원(NIA), AI 번역 데이터 150만 개 개방

  • ­한국정보화진흥원(NIA) 오는 11월 150만 개에 달하는 번역 데이터 공개 계획
    1. * 뉴스 80만 개, 대화체 문장 50만 개, 법률과 한국 문화 관련 문장 10만 개씩 포함
  • ­대화체 문장은 챗봇 개발에 쓰일 수 있으며, 영어 학습용 서비스와도 결합 가능하고 외국 기사 번역 품질을 높이는 데는 뉴스 데이터가 적용
  • ­한국학중앙연구원은 딥러닝 기술을 활용한 기계번역(NMT) 서비스를 선보일 예정
  • ­세계 자동 통·번역 시스템 시장 규모는 ‘13년 2억5000만달러에서 연평균 19.1%씩 성장, ’18년 6억1000만 달러에 달한 것으로 추정(테크나비오)

 

□ 글로벌 경쟁력 벌어지는 AI 기술 격차, 질적/양적으로 AI 연구 역량이 부족한 상황

  • ­2017년 기준 한국의 전반적인 AI 기술력은 미국 대비 78% 수준, 유럽(88.1%), 중국(81.9%)에도 뒤처져 AI 연구 역량도 상당한 격차를 보임(IITP)
    1. * 연구 논문의 피인용 순위 1위는 중국, 2위는 미국, 한국은 싱가포르(10위), 홍콩(11위)보다 낮은 12위(소프트웨어정책연구소, 인공지능 연구 지표 국가 순위)
  • ­국내 대기업 서비스는 자체 개발보다는 해외 기술 도입 주력
    1. * SK C&C는 2016년부터 미국 IBM과 손잡고 국내 기업에 IBM의 AI 기술을 제공, SK텔레콤은 최근 미국 마이크로소프트(MS)와 포괄적 기술 협력을 통해 이 회사의 AI 기술을 활용키로 함
    2. * LG CNS는 구글의 AI 기술을 도입, 국내 기업의 공장 자동화 분야에 진출, 국내 금융·제조업 대기업은 미국 데이터 분석 전문 기업 SAS의 AI 기술 검토 중
    3. * LG전자는 자사의 스마트폰 제품에 들어가는 AI 비서 서비스로 구글의 '어시스턴트'를 채택해 쓰고 있으며, 앞으로 내놓을 AI 스피커 제품에도 구글 기술 도입 예정
    4. * 현대자동차는 자율 주행 기술 확보를 위해 지난해 중국 바이두와 기술 제휴를 맺었고, 미국의 AI 스타트업 '퍼셉티브 오토마타'에 투자로 IT 기기와 자동차 등 한국 대표 산업마저 중국과 미국의 AI 기술이 혁신을 주도

 

□ 미국의 한국 AI 분야 벤처캐피털 투자 급증

  • ­미국의 경우 과거 ‘닷컴’ 열풍의 육박하는 수준의 AI 투자가 일어나고 있으며, 국내 역시 투자 규모가 5배 이상 증가하는 등 시장 투자 급증
    1. * 국내 벤처캐피탈 모태출자펀드가 지난 2017년 1조 7000억 원에서 2018년 2조4,000억 원으로 증가, 이중 AI 분야에 대한 투자는 216억 원에서 1,223억 원으로 약 5.6배 급증(인공지능이 만드는 미래와 새로운 비즈니스 기회, NIPA)
    2.  
  • 미국의 한국 AI 분야 벤처캐피털 투자 급증

     

  • 지난해 미국 벤처캐피탈 규모는 지난 2000년 ‘닷컴’ 광풍이 불던 1,196억 달러에 육박하는 995억 달러인 것으로 집계(CB인사이츠)
  • 93억 달러가 AI 분야의 스타트업으로 투자되었으며 지난 2013년부터 AI 스타트업에 대한 투자가 연평균 36%씩 증가했지만, 2017년부터 2018년 구간에서는 72%로 급증
  • 대기업과 스타트업의 ‘분업’ 구조가 안정적으로 자리를 잡으며 대기업과 스타트업의 상생 및 협력이 용이한 메커니즘을 갖추며 생태계가 안정화되고 있다는 분석

 

□ 알파고 이후 3년, AI 스타트업 500여 개 증가

  • ­AI 시스템을 개발하고 있거나 관련 비즈니스 모델을 운영하고 있는 AI 스타트업은 465곳으로 집계(NIA)
    1. * 헬스케어 비즈니스(의료 영상 판독 작업) 강세
  • ­­대부분 AI 스타트업은 오픈소스를 활용한 알고리즘으로 비즈니스 전개, 데이터 수급 및 국내 스타트업의 양적 및 질적 향상이 필요
    1. * AI 주제의 세계 논문 가운데 한국 점유율은 2017년 기준 2.69%(2013년 4.02%, 2014년 3.23%)으로 연구역량 강화 필요
  • ­알파고 이후 높아진 AI 관심과 AI 분야 정부 과제, 지원 사업이 증가하면서 관련 스타트업이 급증한 것으로 분석(한국인공지능협회)
    1. * 국내 AI 시장은 2016년 5조4000억 원에서 2017년 6조4000억 원, 2018년 7조5000억 원, 2019년 9조1000억 원, 2020년 11조1000억 원으로 늘어날 것으로 전망(과학기술정보통신부)­

 

□ ETRI, 오픈소스 AI 누적 사용 1164만 건 돌파

  • ­국내 인공지능(AI) 서비스 개발 진입장벽을 낮추기 위해 개발된 오픈소스 AI 소프트웨어 응용프로그램(API)이 2017년 10월 공개된 이후 현재까지 1164만 건 이상 활용된 것으로 나타남
    1. * 활용 주체별 산업체 42%, 대학 33%, 개인 연구자 19%, 기타 6%
  • ­­ETRI는 2017년 11월 자연어 해석이 가능한 AI `엑소브레인`의 한국어 분석 오픈 API를 공개하고 기계학습 데이터를 제공, 2018년 12월에는 언어, 음성, 시각 지능 오픈 API와 데이터를 추가적으로 공개함

 

□ 카카오 머신러닝 경연 대회 개최하고 오픈소스 활성화 기여

  • ­카카오가 가진 문제와 문제 해결에 도움이 되는 양질의 데이터를 공개하고 이를 토대로 솔루션을 전환하는 카카오 아레나 개최를 통해 사용자 취향 분석 및 미래 소비 결과 예측을 진행 
  • 블로그, 음악, 뉴스 등 카카오 주요 서비스의 흥미로운 문제들을 공개하고 최적의 솔루션을 찾는 대회를 통해 대회 결과물을 깃허브에 공개하고 오픈소스 활성화와 다양한 분야의 AI 기술 발전 기대

 

□ 구글의 오픈소스 AI 알고리즘 텐서플로 지메일(Gmail) 보안 강화

  • ­구글이 텐서플로(Tensorflow) 구축한 이후 하루에 1억개 이상의 스팸 메일을 추가로 차단할 수 있게 되었다고 발표
  • 그 동안 규칙 기반 필터에서 머신러닝 모델을 추가해 사람들이 받고 싶어 하지 않는 이메일의 패턴을 학습하도록 했으며 정상 이메일과 비정상 이메일을 구분해내는 데 텐서플로를 통해 보다 정교해짐

 

□ CJ올리브네트웍스, IT 사업 부문 전 직원 대상 AI 아카데미 교육 

  • ­IT 사업 부문이 전 임직원을 인공지능(AI) 전문가로 양성하는 ‘AI 아카데미’ 교육 프로그램을 실시하고 직원들의 AI 기술 역량 강화를 통해 업무 효율성을 증대하고 AI에 대한 인식 개선 기회 제공
    1. * 총 6주 동안 진행하는 입문과정은 온라인 강의, 실습, 테스트 병행, 파이썬(Python)의 기본 개념과 활용, 기초 통계와 데이터 탐색 방법, 알고리즘 설계 등 구성
    2. * 전문과정에 참여하는 직원들은 오픈소스 소프트웨어 텐서플로(Tensor Flow)를 활용한 머신러닝 및 딥러닝 개발 프로젝트를 수행하고  ‘AI 아카데미’에서 학습한 내용을 실습할 수 있는 ‘AI RACE’도 개최
    3.  

□ 현대모비스, AI 비서 `마이봇` 도입, 업무 효율 개선

  • 마이봇 핵심 기술은 현대모비스가 딥러닝 오픈소스를 활용해 자체 구현한 것으로 추가 비용 투자 없이 지속적인 성능 개선이 가능하며 인간의 신경망처럼 기계 스스로 학습하는 딥러닝 방식이기 때문에 사용 경험이 축적될수록 질문자 의도에 적합한 답변을 하도록 설계
    1. * 마이봇은 ‘모비스 인공지능 로봇(Mobis AI Robot)’의 줄임말로 딥러닝 기반 자연어 처리 및 추론 능력을 바탕으로 사용자 의도를 분석, 맞춤형 답변을 제공하는 시스템
  • ­­방대하게 축적돼 있는 사내 지적 자산을 채팅 형식으로 간단히 검색하고 이를 업무에 활용하는 지식 플랫폼으로 마이봇에는 1000만 건에 달하는 사내 문서가 등록되어 있음

 

□ 애저 기반 AI·데이터 활용 기술 비전 제시

  • ­MS '빌드2019' 개발자 컨퍼런스를 개최, 개발자들에게 퍼블릭클라우드 서비스 애저(Azure)와 그에 연계된 클라이언트 제품군 '마이크로소프트365(Microsoft 365)'를 아우르는 변화 예고
  • 애저 클라우드 매니지드 컨테이너 서비스인 애저 쿠버네티스 서비스(AKS)에 '쿠버네티스 이벤트 드리븐 오토스케일링(KEDA)'과 '애저 폴리시 포 AKS'가 추가
    1. * KEDA는 쿠버네티스 기반 서버리스 컨테이너 배포를 지원하는 오픈소스 컴포넌트로, MS와 레드햇의 협력을 통해 퍼블릭 프리뷰로 제공

 

 

□ 시사점

  • 많은 기업들이 AI 연구 플랫폼에 지속적 투자를 진행하고 있으며, 오픈소스로 프로젝트를 개방하여 시장 선점 노력 지속
  • 하지만 AI 분야의 선도적인 오픈소스 기술들로 자체 개발보다는 오픈소스를 활용한 비즈니스 전개가 주를 이룸
  • 오픈소스 AI 원천 기술과 원천 데이터 확보를 통한 경쟁력 확보 방안 필요

 

※ 참고문헌 Reference

  • 카카오, 머신러닝 경연 대회 ‘제2회 카카오 아레나’ 개최, 데이터넷, 2019.06.24
  • AI로봇 연구 플랫폼, 페이스북 파이로봇 오픈소스 개방, 사이언스모니터, 2019.06.25
  • 구글 스트리트 뷰와 머신러닝 학습 합쳐 도로 표지판 관리에 활용한 연구 프로젝트, ITWorld, 2019.06.21
  • 구글, 안전한 데이터 공유 및 분석 툴을 오픈소스로 풀어, 보안뉴스, 2019.06.21
  • 비트나인, 밀수·마약 꼼짝 마…관세청 빅데이터 요리해 그래프로 보여준다, ITWorld, 2019.06.17
  • 마인즈랩, 화자별 음성 분리기술 구현…오픈소스로 공개, ITBizNews, 2019.06.05
  • 로보티즈, 오픈 매니퓰레이터 신제품 출시...협동로봇 연구에 최적화, 전자신문, 2019.05.24
  • CJ올리브네트웍스, IT 사업부문 전 직원 대상 AI 아카데미 교육 실시, CIOKorea, 2019.05.21
  • 현대모비스, AI 비서 `마이봇` 도입…업무효율 개선, 매일경제, 2019.05.15
  • 인공지능이 만드는 미래와 새로운 비즈니스 기회, ITFIND, 2019.03.25.
  • 알파고 이후 3년…AI스타트업 500여개로 증가, 전자신문, 2019.03.12.
  • 공개SW 포털(oss.kr) ‘공개SW 소식’ 참조

 

 

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