"디지털전환 핵심 AI・머신러닝, AWS 서비스 있으면 됩니다 "

입력 2019.11.13 15:52 | 수정 2019.11.14 18:42

아마존웹서비스(AWS)가 다양한 산업군의 디지털 전환(트랜스포메이션)을 돕겠다고 팔을 걷어붙였다. 인공지능(AI)과 머신러닝이 디지털 트랜스포메이션의 핵심으로 떠오른 만큼 이를 기반으로 한 다수 서비스를 내놓은 상태다. 각 기업은 AWS 서비스로 인력과 비용, 시간을 아끼면서 혁신에도 이를 수 있다는 설명이다.

AWS는 13일 오전 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 기술 교육 세션을 열고 자사의 AI와 머신러닝을 담은 다양한 서비스를 소개하는 자리를 마련했다.

김일호 AWS 솔루션즈 아키텍트 매니저. / AWS 제공
이날 발표를 맡은 김일호 AWS 솔루션즈 아키텍트 매니저는 "AWS 고객사를 만나러 가는 자리마다 디지털 트랜스포메이션과 인더스트리 4.0을 고민하는 모습이 보인다"면서 "이러한 혁신을 위해서는 AI와 머신러닝의 도움이 필수다"고 강조했다.

AWS는 이러한 고객의 요구를 반영하고자 AI와 머신러닝 기반의 다양한 서비스를 내놓은 상태다. 김일호 매니저는 "200개가 넘는 서비스 제품군을 제공해 폭넓은 사용이 가능한 게 AWS 서비스의 강점이다"며 "고객이 언제나 최상의 성능으로 최적화된 서비스를 이용할 수 있도록 업그레이드 한다"고 말했다.

머신러닝을 기반으로 하는 AWS의 대표 서비스로는 ‘세이지메이커(SageMaker)’가 있다. AI를 다양한 업무에 적용하기 위해서는 데이터 수집부터 분석, 알고리즘 모델링 등의 복잡한 절차가 필요하다. 이 절차를 간소화해 머신러닝에 들어가는 시간과 인력, 비용을 아끼도록 돕는 것이 세이지메이커의 핵심 기능이다.

세이지메이커의 세부 항목으로는 ▲그라운드 트루스(Ground Truth) ▲알고리즘 마켓플레이스(Algorithms+Marketplace) ▲노트북스(Notebooks) 등이 있다.

그라운드 트루스는 최근 새롭게 선보인 기능으로 손쉬운 레이블링 작업을 돕는 데 초점을 둔다. 알고리즘 형성 전 데이터 생성을 위해서는 사람 손이 있어야 하는 레이블링 작업이 필수다. 이때 작업 가이드라인을 제공해 인력이 손쉽게 작업하도록 이끈다. 개발자 작업 대비 최대 70%의 비용을 절감한다는 게 AWS의 설명이다.

알고리즘 마켓플레이스는 알고리즘 개발자가 다양한 알고리즘을 판매 혹은 공유하는 생태계이다. 앱스토어와 같은 기능을 한다. 교수, 연구가 등의 AI 전문가뿐 아니라 다양한 분야의 기업, 개인도 수백 가지 중 필요한 알고리즘을 얻을 수 있다. 김 매니저는 "알고리즘 생태계 안에서 모두가 손쉽게 AI와 머신러닝을 이용하도록 돕는 게 마켓플레이스의 핵심이다"고 강조했다.

이렇다 보니 ▲금융 ▲스포츠 ▲헬스케어 ▲물류 등 다수 분야의 기업이 AWS 서비스를 이용하고 있다. 일례로 미국 프로풋볼(NFL)에서는 AWS 서비스를 이용해 선수가 공을 패스할 확률이나 뛰는 속도 등을 분석한 후 선수마다 이길 확률을 제공한다. 물류 플랫폼인 콘보이(CONVOY)는 AWS 서비스를 기반으로 가까운 거리의 트럭 운전사를 찾아주거나 최적의 배송 경로를 보여준다.

AWS가 제공하는 다양한 층위의 다수 서비스. 기업마다 자사에 필요한 서비스를 골라 이용할 수 있다. / AWS 제공
AWS가 제공하는 AI 서비스로는 ▲폴리(POLLY) ▲트랜스크라이브(TRANSCRIBE) ▲포캐스트(FORECAST) 등이 있다. AI가 문자를 음성으로 읽어주는 서비스가 폴리라면, 반대로 트랜스크라이브는 음성을 들으면 AI가 이를 문자화한다. 포케스트는 영어 단어 의미 그대로 예측에 초점을 둔다. 다양한 사업 진행 시 필요한 수요 예측 등을 제공한다.

기아자동차와 CJ 로지스틱 등의 한국 기업뿐 아니라 호텔스닷컴과 라이온브릿지 등의 해외 고객사까지 다양한 기업이 AWS의 AI 서비스를 이용하고 있다.

김 매니저는 "사업 초기부터 데이터 과학자 등의 전문 인력을 두긴 힘들다. 하지만 AWS 서비스를 이용하면 AI와 머신러닝 기반으로 자사의 고유한 사업 모델을 구축할 수 있다"며 산업 전반에 실질적인 도움을 줄 수 있음을 강조했다.


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