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당신과 인공지능(AI), 모두 준비된 상태입니까?이종민 매스웍스코리아 대표 “컴퓨팅 툴-언어 간 생태계 조성 집중”

“당신의 인공지능(AI)은 준비된 상태입니까? 그리고 인공지능(AI)은 당신에게 준비된 상태입니까?”

"데이터와 프로그램으로 결과물을 도출해왔던 전통적인 프로그래밍 환경은 데이터, 결과물을 인풋(소스)으로 프로그램(모델)을 도출하는 단계로 진화 중이며, 근간에는 머신러닝(AI)이 있다."

 

[IT비즈뉴스 최태우 기자] 매스웍스(MarthWorks)의 연례 기술 컨퍼런스 ‘매트랩 엑스포 2018(MATLAB EXPO 2018 KOREA)’이 4월26일 서울 코엑스 인터컨티넨탈호텔에서 개최됐다. IT산업 및 과학계 주요 기술 트렌드를 조망하는 기술 컨퍼런스 자리로 매해 개최되는 올해 행사에서는 빠르게 변화하고 있는 자동화·인공지능(AI) 기술 트렌드와 실제 현장에 적용된 다양한 레퍼런스가 공개됐다.

매스웍스(MarthWorks)는 테크니컬 컴퓨팅 언어 ‘매트랩(MATLAB)’과 모델기반설계(MBD) 툴인 ‘시뮬링크(Simulink)’를 공급하는 회사다. 매트랩은 분석(애널리틱스)에 최적화된 툴로 항공우주산업 분야를 포함해 통신, 전장시스템 설계 등 다양한 산업계에서 활용된다. 

특히 IoT, 빅데이터와 같은 ‘비정형데이터’ 이슈가 본격적으로 부상하기 시작한 몇년 전부터는 엔지니어가 알아야할 필수 툴로 매트랩이 각광받고 있다. 회사 측도 AI가 IT산업에서 키워드로 자리를 잡은 2년 전부터는 자동화, 딥 러닝 관련 신기능을 지속적으로 업데이트 중이다.

매트랙 엑스포의 주제들 또한 AI 키워드가 전세계적으로 빠르게 확산되면서 관련 기술과 시장 이슈를 집중 조망하고 있다.

실제로 2016년에는 ‘비즈니스 데이터’를 넘어서 엔지니어링 데이터를 활용한 예측모델 기반의 설계론을, 작년에는 자율주행차, 로봇 등 자동화 애플리케이션 설계에서 활용 가능한 모델기반설계론 등 자동화·AI 애플리케이션 구현을 위한 새로운 방법론을 제시한 바 있다.

사진은 조지아텍(Georgia Tech Center for Music Technology)에서 개발한 로봇팔을 장착한 드러머 '제이슨 반즈(Jason Barnes)'. 두 개의 드럼스틱 중 하나는 드러머가, 하나는 자동으로 작동되도록 프로그래밍됐다. [유튜브 캡쳐]


◆알고리즘 모른다? 매트랩 툴박스면 AI 구현 'OK'
미샤 킴(Mischa Kim) 매스웍스 아카데미그룹 고객성공 팀장은 올해 컨퍼런스에서 ‘당신과 AI 모두 준비가 됐습니까?(Are you ready for AI? Is AI ready for you?)’를 주제로 매트랩과 시뮬링크로 산업계에 구현된 애플리케이션과 다양한 실증사례를 공개했다.

같은 날 열린 기자간담회에서 미샤 킴 팀장은 발표 자료를 인용하며 “전세계 엔지니어의 50%가 AI의 필요성을 인식하고 있으나 실제 현장에 적용된 사례는 4%에 불과하다”고 말했다. 

자율차의 센서, 스마트 단말에서 수집되는 데이터, 이미지 분석에서 활용되는 수십억개의 사진화일(비정형데이터) 등 리소스(엔지니어링 데이터)는 충분하지만 이를 빠르고 정확히 분석할 수 있는 AI 모델 개발론에 있어 다수의 엔지니어·기업들 모두 시행착오를 겪고 있다는 지적이다. 

미샤 킴 팀장은 “매트랩에는 여러 종류의 AI 알고리즘을 구현하는 툴박스가 존재한다. 다양한 모델 개발을 지원하기 때문에 불필요한 리소스를 활용할 필요가 없다”고 말했다. AI에 대한 정확한 알고리즘의 이해가 없더라도 매트랩을 기반으로 엔지니어가 원하는 AI 구현이 가능하다는 설명이다.

이날 자리에서는 과자를 씹을 때의 소리와 턱의 강도를 수치화한 데이터화를 기반으로 매트랩을 통해 과자의 신선도를 분류하는 AI 모델을 개발한 사례, 터널을 뚫는 대규모 공사현장에서 지반을 분석할 데이터가 70개의 이미지밖에 없는 상황에서도 전이학습을 이용한 딥러닝 구현 사례 등 매트랩을 활용한 AI 구현 사례가 다수 발표됐다.

시뮬링크(Simulink)로 예측유지보수 AI 모델을 구현한 도식표

올바른 데이터가 없는 상황에서도 AI 구현이 가능하다. 정상적인 풍력발전기의 데이터와 문제가 생긴 풍력발전기의 데이터를 ‘정상-수정 데이터’로 각각 입력한 뒤 시뮬링크로 예측유지보수 데이터를 도출한 사례도 공개됐다.

미샤 킴 팀장은 “단순히 컴퓨팅 파워가 개선된다고 AI 성능이 향상되는 것은 아니다. 알고리즘 구현에서 발생되는 오버헤드를 줄이고 연산속도를 높였기 때문에 가능해진 일”이라며 “실제 3년 전(R2015) 대비 매트랩의 엔진속도는 약 2.1배 빨라졌다”고 덧붙였다.


◆컴퓨팅 툴-언어 간극 이어줄 생태계 집중
매스웍스코리아도 현재 트렌드에 발맞춰 ‘컴퓨팅 툴(tool)과 컴퓨팅 언어(languge)로써의 매트랩’ 생태계 확장에 집중하고 있다. 

늘어나는 비정형데이터를 빠르고 쉽게 처리해야 하며 높아진 컴퓨팅 파워로 AI 구현이 가속화될 것으로 예상되면서 매트랩 사용자가 빠르게 느는 만큼 매스웍스에게는 기회시장인 셈이다.

이종민 매스웍스코리아 대표는 “2년 전 알파고로 시작된 AI 이슈가 빠르게 현장에서 흡수되고 있음을 느낀다”며 “2014년 처음 시작된 매트랩 라이센스(MCMA) 취득자도 많이 늘었고 연계성 산학 프로그램도 늘어났다. 매트랩 활용도가 그만큼 높아진 셈”이라고 언급했다.

이종민 매스웍스코리아 대표

국내 매트랩 생태계 확장에도 집중하고 있다. 컨설팅 조직인원도 대폭 늘린 상태며 4년 전 공개된 R2014a 버전부터는 매트랩 도큐메이션의 한글화 작업도 추진 중이다. 관련 대학과의 캠퍼스 라이센스 체결을 통한 생태계 확장에도 집중하고 있다.

R2018a부터 엔비디아 텐서RT-매트랩이 통합되면서 GPU 기반의 딥러닝 엔지니어들도 매트랩 활용이 가능해지면서 본사 차원에서도 다양한 협업을 추진할 예정이다.

이종민 대표는 “라이센스 비즈니스 기업의 입장에서 매트랩이 SW 툴로 혹은 컴퓨팅 언어로 인식되는 것에 대한 간극이 있는 건 사실이지만, 중요한 점은 매트랩 활용도가 빠르게 늘어나고 있는 점”이라며 “효율적인 컨설팅 조직운영과 방대한 도큐메이션의 한글화, 다양한 산학프로그램 등 관련 생태계 확장에도 집중할 계획”이라고 말했다.

최태우 기자  taewoo@itbiznews.com

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