비전문가도 쉽게 활용하는 자율가상 커미셔닝 AI 플랫폼

발명의 배경과 필요성

기술의 배경과 문제점

• 딥러닝 프레임워크는 다양한 딥러닝 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있도록 여러 라이브러리와 모듈을 하나로 묶은 패키지임. 대표적인 예로 텐서플로우와 케라스가 있음. 텐서플로우는 이미지 인식, 기계 번역 등 다양한 응용 분야에 사용됨. 하지만 속도가 느리고 스칼라 언어를 지원하지 않아 전문가가 아니면 사용이 어려움. 케라스는 파이썬 기반으로 작성된 오픈 소스 프레임워크로, 상대적으로 사용이 쉽지만 파이썬 프로그래밍 언어에 익숙하지 않으면 사용이 어려움.
• 기존의 딥러닝 프레임워크는 프로그래밍에 숙련되지 않은 사용자가 사용하기 어려우며, 딥러닝 모듈을 직접 제작해야 하는 한계가 있음. 인공지능 기술을 적용하려는 많은 사용자들이 전문적인 지식 없이도 쉽게 사용할 수 있는 툴의 필요성이 대두됨.

기술의 필요성

• 기존의 딥러닝 프레임워크는 비전문가가 사용하기 어려워 시간과 비용이 많이 들음. 자율적이고 반복적인 커미셔닝을 통해 인공지능 모듈을 하드웨어에 적응화시키고 안정적인 작동을 보장할 수 있는 플랫폼이 필요함. 이를 통해 인공지능 기술에 대한 전문 지식이 없는 사용자도 쉽게 지능형 시스템을 구성할 수 있음.

구현방법

기술의 원리

• 지능형 시스템 개발을 위한 자율가상 커미셔닝 기반 인공지능 적응화 플랫폼은 다음의 구성 요소로 이루어짐: 1) 인공지능 모듈을 하드웨어의 정보에 기반하여 다운로드받는 지능형 시스템 컨설팅부, 2) 받은 인공지능 모듈을 기반으로 커미셔닝 시나리오를 생성하고 적용하는 인공지능 적응부, 3) 커미셔닝 시나리오를 수행하고 피드백을 제공하는 가상 환경 커미셔닝부.
• 인공지능 적응부는 가상 환경 커미셔닝부의 피드백을 기초로 인공지능 모듈을 반복적으로 적응화하고 안정화함. 이렇게 완성된 인공지능 모듈은 하드웨어로 전달됨.

구체적인 구현 방법

• 1. 지능형 시스템 컨설팅부는 하드웨어 정보를 인식하여 인공지능 클라우드에서 필요한 인공지능 모듈을 다운로드함. 2. 받은 모듈을 기반으로 커미셔닝 시나리오를 생성하고, 이를 인공지능 적응부에서 적용함. 3. 인공지능 적응부는 가상 환경에서 커미셔닝을 수행하고 결과를 피드백하여 모듈을 반복적으로 수정함. 4. 완성된 모듈은 하드웨어에 적용됨.

기술의 장점

• 비전문가도 쉽게 사용할 수 있어 개발 시간과 비용을 절감함. 가상 환경 커미셔닝을 통해 실제 하드웨어를 사용하지 않고도 적용 가능성을 검증할 수 있음. 전문 지식이 없어도 인공지능 모듈을 쉽게 탑재할 수 있으며, 새로운 시장을 창출할 잠재력이 큼.

발명의 활용 방안

• 이 플랫폼은 다양한 지능형 시스템에 적용 가능함. 예를 들어, 자율주행 차량, 스마트 공장, 의료기기 등에서 사용될 수 있음. 각종 하드웨어에 인공지능 모듈을 쉽게 적용하여 효율성을 높이고 위험을 줄일 수 있음.

기대효과

• 개발자가 전문 지식 없이도 인공지능 모듈을 적용할 수 있어 시간과 비용을 절감할 수 있음. 가상 환경에서 안정성을 검증함으로써 실제 적용 시 리스크를 줄일 수 있음. 이 플랫폼의 상용화는 인공지능 모듈을 제공하는 개발자가 증가하여 새로운 시장을 열 수 있음.

시장 동향

딥러닝 프레임워크 시장 동향

• IBM 보고서에 따르면, 글로벌 AI 채택 비율이 53%를 넘어서며 팬데믹 동안 AI 및 기계 학습(ML) 도입이 가속화되었음
• 생성형 AI 시장은 2022년 101.4억 달러 규모에서 2023년부터 2030년까지 연평균 35.6% 성장하여 1,093.7억 달러 규모에 이를 것으로 예상됨
• 2024년 글로벌 AI 시장 규모는 5,543억 달러에 달할 것으로 예상되며, 국내 AI 시장은 4조 4,636억 원 규모에 이를 전망임

인공지능 적응화 플랫폼 시장 동향

• 적응형 인공지능(adaptive AI)은 스스로 학습할 수 있는 능력을 가져, 기업들이 빠르게 인공지능을 활용하여 성과를 낼 수 있게 함. 변화가 심한 시장 환경에서 유연하게 대응할 수 있어 특히 현장에 투입된 상태에서도 학습을 이어갈 수 있음.
• 인공지능의 신뢰 구축 및 리스크 관리가 중요한 시대가 됨. 가트너의 TRiSM(Model of AI Trust Risk and Security Management) 개념이 주목받고 있으며, 이는 인공지능의 신뢰를 높이고, 보안 및 리스크를 관리하기 위한 체계임.
• 플랫폼 엔지니어링(platform engineering)을 통해 디지털 서비스 및 제품을 보다 빠르고 효율적으로 개발하는 것이 중요해지고 있음. 이를 통해 인공지능을 활용한 디지털 전환이 촉진되고 있음.
• 이노그리드가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 추진하는 'AI 모델과 서비스 개발을 위한 PaaS 기술개발' 과제를 수주함. 이 프로젝트는 2026년까지 총 50억원이 투입될 예정임.
• 샌즈랩은 생성형 AI의 역기능 억제를 위해 사이버 보안 특화 RAG 기반 sLLM 모델과 국민 체감형 플랫폼을 개발 중이며, 정부는 이를 위해 100억 원 규모의 '정보보호 핵심 원천기술 개발사업'을 발주함.

지능형 시스템 응용 분야

• 차세대 지능형 교통 시스템으로 불리는 C-ITS는 현재 연구개발이 활발히 진행되고 있는 자율주행 분야에서 시스템 차원의 효율성을 극대화할 수 있는 핵심기술 임
• 교통의 효율성과 안정성을 향상시키는 지능형 교통 체계(ITS)는 자율주행차량의 한계 극복을 위한 도로인프라 지원을 필요로 함
• Fortune Business Insights에 따르면 ITS의 시장규모는 2021년 약 229억1천만 달러에서 2026년 358억 달러까지 성장할 것으로 전망됨

지능형 시스템 응용 분야

• AI 기술이 도로 상태를 실시간으로 파악해 청소 강약을 조절하며 비상상황을 판단해 원격 제어를 통해 사고를 미연에 방지할 수 있는 서비스를 제공할 계획임
• SK텔레콤과 같은 이통사들이 자율주행 트럭을 위한 AI 기반 자율주행 소프트웨어 개발에 협력하고 있음

가상 환경 커미셔닝 기술 동향

• 메타 AI 비전은 사용자 주변 환경을 인식하고 분석하여 몰입감 있는 혼합 현실(MR) 경험을 제공함. 컴퓨터 비전과 머신 러닝 기술을 통해 시각 정보를 분석하고, 더욱 자연스럽고 직관적인 인터랙션을 지원함.
• 디지털 솔루션 회사 UST는 메타버스를 가상 교육 환경으로 사용하여 데이터 분석, 예측 유지보수, 품질 관리 및 최적화와 같은 작업에 대해 AI를 사용하는 방법을 교육하고 있음.
• 가상 계측 AI 솔루션을 활용하여 제조 공정에서 발생하는 데이터를 분석하고, 가상 환경에서 제품 품질 및 공정 수율을 예측할 수 있음. SK하이닉스의 박막 증착 공정에 성공적으로 도입됨.