2017년 1월 18일 수요일

대화형 인공지능에 대한 동향 분석


인공지능에 대한 관심이 점점 더 높아지고 있다. 사람에게 바둑으로 도전을 하는 인공지능도 나타났고 다양한 산업에서는 인공지능을 활용한 서비스를 준비하고 있다. 그 동안은 사람처럼 행동하고 생각하는데 집중했다면 이제는 사람처럼 말하는 것을 연구하는 단계까지 이르렀다. 아무리 지능이 높더라도 일정한 명령에 의해 움직이던 인공지능은 스스로 적절한 판단을 통해 사람의 대화에 참여할 수 있게 된 것이다. 이번 회에서는 다양한 대화형 인공지능에 대해 알아보기로 한다.
대화형 인공지능의 산업 현황

인공지능의 발전사

1950년대부터 인공지능 관련 연구가 시작되었지만 기술적 한계에 부딪히면서 연구와 투자가 장기간 침체되어왔다. 한동안 정체기였던 인공지능은 최근에 빅데이터와 컴퓨터 하드웨어의 성능향상으로 기술 한계를 극복하면서 주목을 받기 시작했고 기계학습, 딥 러닝 등 다양한 모습으로 발전하고 있는 중이다.
최근 인공지능이 주목받는 이유는 인공지능이 학술적 연구 단계를 넘어 다양한 산업의 비즈니스에 적용 가능한 수준으로 빠르게 발전하고 있기 때문이다. 과거 인공지능은 사람의 인지 능력이나 사고 능력에 미치지 못했지만 딥 러닝의 발전으로 특정 분야에서는 사람의 수준까지 발전하고 있어 상업적인 활용 가능성이 높아졌다.
단순히 논리적인 규칙 기반에서만 판단하는 수준에서 신경망을 이용하여 사람이 기억하고 판단하는 것을 모방하였고, 다양한 알고리즘 기반의 판단 방식에 따라 최적화된 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능으로 발전되었다. 현재는 인공신경망을 더 발전시킨 딥 러닝 기술에 따라 사람 수준까지 발전한 인공지능은 스스로 학습 능력을 개선하고 사람에게 가까워지는 것은 물론이고 사람의 판단 오류는 재현하지 않기 때문에 사람보다 더 정확한 판단을 하기에 이르렀다(그림1).

<그림1> 인공지능의 역사
출처: 정보통신기술진흥센터

대화형 인공지능의 시장규모

대화형 인공지능에서 가장 필요한 기술은 자연어 처리다. 국내 자연어 처리 관련 시장 규모는 실시간 음성인식 부문에 3,000억, 통번역 및 현지화 부문에 700억 등 2020년에는 약 3,700억에 이를 것으로 전망되고 있다.

<그림2> 국내 자연어 처리 관련 시장 규모와 구성
출처: 로아컨설팅(2016년)



SW 공학기술 적용 - 사업수행 결과와 향후 계획


사업수행 결과





향후계획





응답시간의 분포를 표현하는 이상적인 방법

분포를 표현하는 이상적인 방법



응답시간 기준으로 유연하게


분포를 버리지 못하는 추가이유 - 패턴!!