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1.범죄자를 찾는
범죄자 아바타 그리기 등
2.물건의 가성비를 알려주는
3.잃어버린 물건이 어디에 있는지 알 수 있는 위치추적 등

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물건을 들고 그냥 나가기만 하면 결제가 된다고? '아마존 고'

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데이터 테크놀로지의 시대가 도래함에 따라, 많은 기업들은 AI를 도입하고 있다. 미국의 대표적인 온라인 종합 쇼핑몰인 아마존도 예외는 아니다. 아마존은 인공지능 플랫폼인 '알렉사', 스마트 스피커인 '에코' 등을 내놓으며 AI 트렌드 흐름을 적극적으로 따르는 모습을 보여주고 있다. 하지만 유통업계가 가장 주목하는 것은 바로 인공지능 이용 매장, '아마존 고'이다. 아마존 고는 세계 최초의 무인 슈퍼마켓이다.

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길에서 잃어버린 물건 찾기
어떤 물건을 사는것이 가장 효율적인지 계산하기
날씨 분석하기
물건 가져오기

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https://www.youtube.com/watch?v=ggA9mV3YEDI

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국가과학기술연구회(nst)

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인공지능 스피커는 어떻게 내 말을 알아들을까? 음성인식AI 기술에 대해 아는척 해보자

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인공지능을 다루는 데 어려움이 있는 사람들을 인공지능으로 도와주기

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https://www.youtube.com/watch?v=2560QklqKsk

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헬스케어 기술도 AI가 대세‥미래의 의료 체험해 보니 (2022.01.07/뉴스데스크/MBC)

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나 대신 채팅, 메시지들을 써주기
물체를 불러오기

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https://blog.mathpresso.com/%EB%A7%A4%EC%8A%A4%ED%94%84%EB%A0%88%EC%86%8C%EC%97%90%EC%84%9C-ai-%EA%B8%B0%EC%88%A0%EC%9D%80-%EC%96%B4%EB%96%BB%EA%B2%8C-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EB%90%98%EA%B3%A0-%EC%9E%88%EB%82%98%EC%9A%94-27e40c1edb1c

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안녕하세요. 콴다 AI Engineer Sean입니다.

콴다의 미션은 언제 어디서나 가능한, 합리적 가격의, 맞춤형 교육을 기술로 구현해 '가장 효과적인 교육'을 '전세계 모두'가 누리게 하는 것입니다. 이를 위하여 콴다는 교육 컨텐츠를 연결하고, 학생의 데이터를 모으고 분석하는 과제를 풀어나가고 있습니다. 오늘은 콴다가 어떤 방식을 통하여 비전과 미션에 다가가고 있는지에 대하여 이야기해보고자 합니다.

콴다는 종합 교육 플랫폼입니다. 콴다는 선생님이 질문을 답변해주는 서비스로 시작했습니다. 이 답변(풀이) 데이터가 쌓이기 시작하면서, 콴다는 학생들이 질문을 찍으면 자동으로 풀이를 검색해서 알려주는 앱으로 발전해 나갔습니다. 이제는 학생이 모르는 문제의 사진을 찍으면, 해당 문제에 대한 해설을 찾아 볼 수 있고, 같은 유형의 문제, 개념강의와 같은 연관된 컨텐츠를 제공받습니다. 그렇다면 콴다는 어떻게 교육 컨텐츠들을 연결하고 있을까요 ?

문제와 문제, 문제와 개념 간 연결

딥러닝을 활용한 OCR 기술의 개발 - 텍스트와 수식에 대한 정보 추출

초기 가장 많은 연구는 광학 문자 인식 기술에 집중되었습니다. 사진으로부터 텍스트 정보를 추출하기 위하여 다양한 비전 모델들을 ( Object detection / Text Recognition 분야 )연구 개발하였습니다. 최근에는 문제에서 수식 정보 및 텍스트 정보를 추출해 내는 기술이 고도화 되어, 상당히 정확한 수준으로 수식 및 텍스트 정보를 얻을 수 있게 되었습니다.

OCR 기술을 활용하면 사진으로부터 텍스트의 위치 및 정보를 추출할 수 있다.

OCR 기술이 고도화 됨에 따라, 자연어 처리기술을 이용하여 인식된 글씨로부터 추가적인 정보를 추출하고 가공하는 방향으로 연구가 진행되었습니다. 자연어처리기술을 통하여 문제가 가진 개념과 유형을 판단하고, 해당 유형의 문제와 컨텐츠를 연결하는 방법을 마련하였습니다.

딥러닝을 활용한 NLP 기술의 도입 - 사전 학습된 언어 모델

자연어 처리 기술은 ( NLP ) 인간이 사용하는 언어인 자연어를 기계를 이용하여 처리하는 기술을 의미합니다. 기계가 언어를 번역해주는 기계 번역과 자동 상담 Chat-Bot 을 만드는 일 등은 모두 자연어 처리 기술을 활용하고 있습니다.

자연어 처리 기술의 최신 트렌드는 학습된 언어모델을 활용하는 것 입니다. 큰 용량의 언어 뭉치로부터 언어모델을 학습시킨 후 ( pre-training ) , 각 작업에 맞도록 미세조정 ( fine-tunning ) 을 하여 성능을 높이는 방법으로 전환이 일어나고 있지요. 이는 대부분의 Task 에서 최고 성능을 보여주며, 자연어 처리 기술의 향상에 큰 기여를 하고 있습니다. 콴다에서도 역시 사전 학습된 언어모델 개발 및 이를 활용한 하위 작업에 대한 미세조정 과정을 거치며 모델을 개발하고 있습니다.

콴다 플랫폼 데이터로 사전 학습된 언어모델은 교육 분야의 문제를 푸는데 활용이 가능하다

콴다 플랫폼에서는 전 세계 7개 국가에서 하루 평균 500만개의 질문이 올라오고 있습니다. 이 플랫폼에서 생성되는 다양한 언어의 방대한 데이터를 바탕으로 국가별로 언어모델을 만들고 있습니다. 현재 콴다에서는 ELECTRA와 RoBERTa를 이용하여 사전 학습된 언어모델을 구축하고 실험을 진행하고 있는 중입니다.

교육 도메인, 특히 수학 도메인에 있어서는 일반적인 자연어 처리와는 다른 수식과 그림 등 더욱 복합적인 요소가 들어가 있기 때문에, 기존에 Wikipedia 등 다른 도메인의 데이터를 이용하여 사전 학습된 언어 모델을 만드는 것 보다 콴다 플랫폼에서 수집된 실제 문제 데이터를 통한 사전학습 언어 모델이 더욱 효과가 있었습니다.

딥러닝을 활용한 NLP 기술의 적용 - 문제 유형 분류

콴다는 약 1,855,850 수학 문제에 1,795 개의 유형을 태그한 데이터를 보유하고 있습니다. 이 데이터와 앞서 개발된 언어 모델을 활용하여 유형을 분류하는 연구를 진행하였습니다. 해당 Task 에서 Top3 Accuracy 83.59 % 를 기록하는 높은 성능을 보였습니다. 해당 모델을 통하여 문제의 유형 및 개념을 예측하여, 초기 단계의 문제와 개념간의 연결을 만들고 있습니다.

여기서 콴다 플랫폼 데이터를 활용하여 사전 학습된 언어모델 방식은 두 가지 측면에서 의의가 있었습니다.
같은 양의 데이터를 이용하여 학습할 때 다른 베이스라인 모델에 비하여 성능이 더 좋다.
당연한 이야기이지만, 사전 학습된 언어 모델을 이용하여 분류기를 제작하면 성능이 다른 분류기보다 좋습니다. 즉, 같은 양의 라벨링 된 데이터를 이용할 때 효과적이고 성능이 좋은 모델을 만들 수 있습니다. 아래 그림에서 ELECTRA 는 콴다의 플랫폼 데이터를 활용하여 사전 학습된 언어 모델을 기반으로 한 분류기로, 다른 베이스라인 모델들에 비하여 높은 성능을 가짐을 확인할 수 있습니다.
더 적은 양의 데이터를 이용해서 학습이 가능하다.
사전 학습된 언어 모델을 활용할 경우, 학습에 필요한 데이터 양을 획기적으로 감소시킬 수 있었습니다. 내부 실험결과 유형 당 약 10 ~ 20여 개의 데이터를 이용하여 ( 약 2만여개의 데이터 ) 앞서 언급한 모델과 비슷한 성능의 모델을 만들 수 있었습니다. 이는 다양한 문제 데이터를 사전학습하지 않았다면 불가능 하였을 것입니다.

그렇다면 사전 학습된 언어모델을 활용한 단원 예측은 얼마나 정확하게 추론을 수행할 수 있을까요? 아래 그림은 학습된 모델을 바탕으로 중 단원 예측에대한 Confusion Matrix 를 시각화한 것입니다. 가로 축이 실제 유형을 의미하고, 세로 축은 예측된 결과를 의미합니다. 간혹 중학교에서 배우는 곱셈 공식과 고등학교에서 배우는 곱셈공식과 같이 매우 유사한 유형의 문제에 대하여 잘못된 추론을 하기도 하지만, 대부분의 경우 대각선 ( 모델이 예측한 유형과 실제 유형이 같은 경우 ) 에 잘 모여있는 것을 확인할 수 있었습니다.

정리하자면 학습 컨텐츠의 연결을 위하여 콴다에서는 언어모델을 학습하고, 그 위에 다양한 세부 작업들을 정의하고 학습 함으로써 기술적으로 문제를 잘 이해하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 문제를 잘 이해하기 위한 하나의 예시로서 문제의 유형을 분류하는 예를 들 수 있었는데, 해당 기술을 이용하여 문제와 개념을 연결하고, 교육 컨텐츠를 연결하는 첫 걸음을 딛고 있습니다.

향후 다양한 국가의 언어 모델을 하나로 통합하여 언어와 상관없이 문제를 다룰 수 있는 모델을 만들고, 전 세계의 문제를 다룰 수 있는 모델을 만들어 나가고자 합니다.

앞선 방법으로 문제와 개념 컨텐츠를 연결한 이후에는 어떤 방식으로 기술이 더 적용될 수 있을까요 ?

학생들이 더 많은 문제를 풀게 만들자

첫 번째, 컨텐츠의 전환율을 높이는 전략을 선택하여 연구를 진행하고 있습니다. 이는 넷플릭스나 유튜브와 같은 거대 플랫폼 기업에서도 사용하는 전략입니다. 특히 콴다로부터 문제를 추천받고, 풀어보는 문제 풀이에 대한 전환율을 높이는 연구 및 개발을 진행하고 있습니다. 문제 풀이 전환율이 높아지면, 더 많은 문제 풀이 데이터를 획득할 수 있습니다. 질문 데이터와 더불어 문제 풀이 데이터는 개개인의 실력을 파악하기 위한 양질의 데이터로서 맞춤화된 교육을 위하여 필수적으로 수집되어야 하는 데이터입니다.

학생이 모르는 문제를 질문한 이후, 어떤 문제를 제공 하였을 때, 가장 문제 풀이까지 전환율이 높았는 지에 대한 데이터를 수집합니다. 이후 AI 모델을 통하여 개인별로 전환율이 높을 것으로 예상되는 문제를 먼저 제공합니다. 이 서비스에서 수집된 데이터는 다시 AI 모델이 학습할 수 있는 데이터로 가공되어 모델이 반영이됩니다. 이 과정이 반복적으로 일어나면서 콴다는 학생들 개개인이 더 흥미있어하는 문제를 제공하고, 학습데이터를 더 많이 수집할 수 있습니다.

아래 차트는 실제 서비스에서 A / B 테스트를 통해 확인한 그룹간의 전환율 차이를 보여 줍니다. 아래 주황색 선은 단순히 같은 유형 내에서 임의의 문제를 주었을 때의 전환율을 나타내고, 위 파란색 및 연파란색은 AI 모델( *Deep Cross Network 를 사용하였습니다. )을 이용하여 개인별로 더 관심이 있을 법한 문제를 제공할 경우의 전환율을 나타냅니다. 실제로 AI 가 제공한 문제에 대하여 학생들은 더 높은 전환율을 보이고 있습니다.

학생들의 실력을 파악하고 분석하자

그렇다면 이렇게 모은 학생의 데이터를 어떻게 분석할 수 있을까요?

간단하면서 효과적인 방법은 협업 필터링 ( Collaborative Filtering ) 방법을 응용하는 것입니다. 협업 필터링 방식은 User 와 Item 사이의 상호작용을 토대로 아직 관측되지 않은 상호작용에 대한 예측을 수행하는 방법론입니다. 아래 그림의 예시와 같이 5명의 학생과 5개의 문제에 대한 정오답 풀이 데이터 (상호작용 데이터) 가 존재한다고 가정한다면, 해당 데이터를 바탕으로 아직 관찰되지 않은 상호작용에 대한 예측이 가능합니다. 즉, 다른 학생들의 문제풀이 기록과, 나의 문제 풀이 기록 데이터를 바탕으로 패턴을 분석하여, 아직 풀지 않은 문제에 대한 정오답 확률을 예측할 수 있게 되는 것이지요.

여기에 추가적으로 딥러닝을 활용하여 협업 필터링 방식을 구현한다면, 학생의 문제 기록 뿐 아니라 학생과 문제의 추가적인 정보를 더 활용하여 모델링하는 것이 가능합니다. 아래는 Youtube ( Deep Neural Networks for YouTube Recommendations, 2016 )에서 사용된 추천 모델을 도식화 한 것입니다. 주목할 점은 video_embedding ( 추천 아이템에 대한 정보 ) 과 함께 lanugage_embedding ( 사용자가 사용하는 언어 + 추천 아이템의 언어 ) 정보, 마지막 시청으로부터의 현재까지 시간 등 추천에서 고려할 수 있는 다양한 요소들이 추천 모델에 사용된다는 것 입니다.

콴다 역시 딥러닝을 활용한 협업 필터링 방식을 활용하여 학생의 실력을 파악하는 연구를 진행중입니다. 콴다에서 수집되는 교육 데이터가 다각화되고, 학습과 관련된 모든 데이터가 수집될 수록 모델은 더욱 정교화될 것입니다. 앞서 소개드린 "학생들이 더욱 문제를 많이 풀게하는 AI 모델" 과 "학생의 실력을 파악하는 AI 모델"은 모두 아래와 같은 다양한 콴다 플랫폼에서 파생된 데이터를 활용하여 예측을 진행하고 있습니다.

기술은 교육을 더욱 효과적으로 바꿀 수 있습니다. 특히 최근 급격히 발전하고 있는 AI 기술을 활용한다면 그 가능성은 무궁무진할 것으로 기대하고 있습니다.

AI 기술을 활용하기 위해서는 무엇보다도 많은 양의 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 앞선 사례에서 언급 하였듯, 사전 학습된 언어모델을 만들기 위해서는 매우 많은 양의 데이터를 수집하는 것이 필요하며, 개인화된 추천을 고도화하기 위해서는 유저의 행동 데이터 및 학습과 관련된 데이터가 수집되어야합니다. 또한 AI 기술을 적용하고 발전시키기 위해서는 AI 엔지니어 뿐 아니라 파이프라인을 만들고, 데이터를 관리할 데이터 엔지니어 분과 모델을 효과적으로 적용하기 위한 백엔드 개발자 등 여러 분야의 전문가가 필요합니다.

콴다 팀은 콴다라는 교육 플랫폼을 통하여 교육 분야의 막대한 데이터를 생산하고, 관리하며 분석하고 있습니다. 데이터는 충분합니다. 콴다는 기술로서 더욱 효과적인 교육을 만들어가실 분들을 찾고 있습니다. 고민하지 마시고 우선 지원해주세요 !

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콴다에서 AI 기술은 어떻게 활용되고 있나요?

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콴다의 미션은 언제 어디서나 가능한, 합리적 가격의, 맞춤형 교육을 기술로 구현해 '가장 효과적인 교육'을 '전세계 모두'가 누리게 하는 것입니다. 이를 위하여 콴다는 교육 컨텐츠를 연결하고, 학생의 데이터를 모으고 분석하는 과제를 풀어나가고 있습니다. 오늘은 콴다가 어떤 방식을 통하여 비전과 미션에 다가가고 있는지에 대하여 이야기해보고자 합니다. 콴다는...

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손흥민과 같이 저평가된 선수들의 몸값이나 인지도를 올리기 위해, 해당 리그에서의 모든 데이터를 합해 비슷한 기록을 가진 선수들과 비교하는 기술. 비교한 데이터를 사용해 적정한 몸값을 다시 책정하는 기술.

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1. 날씨, 가지고 있는 옷, 트렌드에 따라 오늘 입을 옷을 추천해준다.
2. 물건의 디자인, 가격, 브랜드, 취향을 분석해 효율을 따져준다.

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http://m.segye.com/view/20170515001801

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조만간 돌고래와 인간이 소통하는 날이 도래할까. 인공지능(AI)을 이용해 돌고래의 언어를 해석하는 연구가 진행되고 있어 주목된다.
지난 10일 미국 정보기술(IT) 매체 디지털트렌드 등은 스웨덴의 신생 기업 가바가이(Gavagai)가 언어 분석 소프트웨어를 이용해 돌고래의 언어를 이해하는 실험을 하고 있다고 보도했다.

가바가이 측은 스웨덴왕립공대(KTH)와 함께 팀을 꾸려 프로젝트를 진행하고 있다.

연구팀은 방대한 양의 돌고래 언어 데이터를 수집하기 위해 현재 수도 스톡홀롬에서 약 144.8㎞(90마일) 떨어진 야생동물 공원에 있는 큰돌고래들을 지속적으로 관찰하고 이들이 내는 소리를 녹음하고 있다.

돌고래 프로젝트라 불리는 이 연구는 2021년까지 가비가이가 자체 개발한 언어분석 소프트웨어를 이용해 진행된다.

연구진에 따르면 돌고래 언어를 해석하는 것은 외국어를 해석하는 것과 비슷하다. 이는 돌고래가 사람과 같이 단어로 구성된 문장을 쓰고, 서로 말을 주고 받기 때문이다. 따라서 가비가이 측은 돌고래가 사용하는 언어와 문장구조를 파악하면 충분히 이해할 수 있다고 주장한다.

현재 연구진은 돌고래가 말하는 텍스트(문장이 모여 이루어진 한 덩어리의 글)에 중점을 두고 이를 심층적으로 파악하고 있다. 각 단어의 뜻을 비교하는 것뿐만 아니라 해당 단어를 들은 다른 돌고래가 어떤 감정적 반응을 보이는지도 연구해 부정적 뉘앙스인지, 긍정적인지 관찰하고 있다.

인공지능(AI)을 이용해 돌고래의 언어를 해석하는데 도전하고 있는 스웨덴 스타트업(신생 벤처) 가비가이의 로고. 사진=가비가이

KTH의 언어기술 교수이자 가바가이의 공동 설립자인 저시 칼겐은 블룸버그 통신과 인터뷰에서 "돌고래는 매우 복잡한 의사소통을 하기 때문에 이를 해석하는 것은 도전적인 일"이라며 "프로젝트 목표 기간인 2021년까지 돌고래 언어를 해석할 수 있길 기대하고 있다"고 말했다.

가바가이의 최고경영자(CEO) 라스 햄버그는 "돌고래 언어에 관한 연구가 성공적으로 이뤄진다면 새와 고양이 등 다른 동물의 언어를 해석하는 데도 도전하겠다"고 밝혔다.

미국의 과학 매체 퓨처리즘은 돌고래의 언어 연구는 동물학에 기여하는 것은 물론이고 이를 넘어 향후 우주 개발 사업 등에도 유용할 것이라고 예측했다.

퓨처리즘 측은 "황당한 이야기로 들릴지도 모르지만 외계 생명체를 발견했을 때를 떠올려 보라"며 "가바가이의 프로젝트가 우주의 생명체들과 인간의 의사소통을 돕는 기술 연구의 시발점이 될 것"이라고 내다봤다.

김지현 기자 becreative07@segye.com

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인공지능으로 돌고래 언어 해석 연구 ...동물과 소통하는 시대 오나

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조만간 돌고래와 인간이 소통하는 날이 도래할까. 인공지능(AI)을 이용해 돌고래의 언어를 해석하는 연구가 진행되고 있어 주목된다. 지난 10일 미국 정보기술(IT) 매체 디지털트렌드 등은 스웨덴의 신생 기업 가바가이(Gavagai)가 언어 분석 소프트웨어를 이용해 돌고래의 언어를 이해하는 실험을 하고 있다고 보도했다. 가바가이 측은 스웨덴왕립공대(KTH)와 함께 팀을 꾸려 프로젝트를 진행하고 있다.

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물건을 사려고 할때 가성비를 알아서 따져서 무엇을 살지 결정해주는일

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[똑똑! 경제] '자소서 베끼기' 10초면 안다…'AI 채용' 시대 / JTBC 뉴스룸

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입을 옷 대신 정해주기
잃어버린 물건 찾아주기
심부름 해주기

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[앵커]

인공지능을 의료에 활용한다는 아이디어는 이미 오래된 이야기입니다.

이미 현장에서 질병을 찍은 엑스레이와 CT, MRI를 인공지능이 판독하고 있는데요.

그런데 이 방식을 넘어서는 새로운 기술이 등장하고 있습니다.

인간을 괴롭히는 각종 질병의 최신 치료법을 알아보는 '의술, 이게 최신' 첫 번째는 인공지능의 현주소를 알아보겠습니다.

이광호 기자 나왔습니다.

이미지를 벗어난 인공지능이라면 어떤 병에 주로 활용되나요?

[기자]

유전 질환이 대표적입니다.

유전 질환은 그 종류가 7000개가 넘습니다.

또, 병을 알아내는 과정에서 사람의 유전자를 검사하는데 유전자는 또 2만 개가 넘거든요.

의사를 만나 봤더니, 사람마다 평균 8개의 검사를 하고, 길면 검사에 5년 이상이 걸리기도 한다고 합니다.

인공지능으로 이걸 몇 분, 몇 시간으로 짧게 줄일 수 있게 됐다는 거죠.

[앵커]

그러니까 일종의 검색엔진 같은 건가요?

[기자]

비슷...

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[의술, 이게 최신] 사진판독 넘어선 AI...수년 걸리는 유전질환 바로 찾기도

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SBS Biz 뉴스 | [앵커] 인공지능을 의료에 활용한다는 아이디어는 이미 오래된 이야기입니다. 이미 현장에서 질병을 찍은 엑스레이와 CT, MRI를 인공지능이 판독하고 있는데요. 그런데 이 방식을 넘어서는 새로운 기술이 등장하고 있습니다. 인간을 괴롭히는 각종 질병의 최신 치료법을 알아보는 '의술, 이게 최신' 첫 번째는 인공지능의 현주소를 알아보겠습니다. 이광호 기자 나왔습니다.

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잃어버린 에어팟 한쪽 배터리 나가도 지나간 길과 사용 데이터 등등을 활용하여 찾아주는 일

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국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 금요일 뉴스레터 발송

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국내외 과학기술동향, 정책, 문화 등 과기계 이슈 정보 제공. 매주 금요일 뉴스레터 발송

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http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=203667

https://youtu.be/_cHr-pAaZYo

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지능화·고도화되는 사이버 위협에 AI 기술로 대응한다

[아이티데일리] 2016년 알파고(AlphaGo)와 이세돌 9단의 바둑 경기 이후, 인공지능 기술은 전 세계적인 트렌드가 됐으며, 이미 많은 분야에 AI 기술이 적용돼 활용되고 있다. 보안 분야 역시 예외는 아니다. 사이버 위협 탐지부터 업무 자동화 등 다양한 부분에 AI 기술이 적용되고 있다.

특히 고도화, 지능화되는 사이버 위협에 대응하기 위해 보안 업계는 AI 기술을 적극적으로 활용하고 있다. 기존의 시그니처 기반 탐지 시스템, 행위 기반 분석 시스템들을 회피하는 사이버 위협이 증가하면서, 이에 대응하기 위해 AI 기술을 적용하고 있는 것이다. 보안 분야의 AI 기술 활용 트렌드를 살펴봤다.

① AV·관제 등에 AI 접목해 보안 역량 고도화
② AI 기반 보안 솔루션, '데이터'가 가장 중요

AI 기반 솔루션 도입 시 '데이터'가 가장 중요

보안 기업들은 AI 기반 보안 관제 솔루션 도입의 장점으로 데이터를 기반으로 이상행위 및 악성코드를 탐지하기 때문에 미탐을 최소화할 수 있다는 것을 꼽는다.

포티넷 관계자는 "트리거 조건 설정을 통한 룰 기반 탐지 방식과는 다르게 평상시 행위 및 사전학습된 데이터를 활용해 이상행위, 악성코드 여부를 탐지하므로, 룰 기반 탐지로 인한 미탐 제약사항들을 해소할 수 있다. 또한 대규모 이벤트의 홍수 속에서 사람이 놓칠 수 있는 이벤트들을 기계적으로 찾아내 미탐 발생을 줄인다. 전문보안분석가 수준으로 기계적 파워를 통해 일부 영역에서는 사람보다도 정확한 탐지 및 대응 능력을 보이는 경우도 있다"고 설명했다.

SGA솔루션즈 관계자 역시 "AI 기술을 적용함으로써 방대한 데이터를 기반으로 신·변종 악성코드에 대한 비교, 분석이 가능하며, 나아가서는 행동 패턴을 기반으로 해 알려지지 않은 또는 잠재적인 위협들을 탐지할 수 있는 기술적 바탕이 조성되고 있다"고 말했다.

이글루시큐리티 인공지능팀 관계자는 "AI 보안관제 도입을 통해 얻을 수 있는 장점은 크게 두 가지다. 먼저, 정상/비정상 이벤트에 대한 지도학습을 통해 매일 기하급수적으로 생성되는 이벤트를 위험한, 덜 위험한, 위험하지 않은 순으로 선별함으로써, 공격에 대한 대응 속도를 높일 수 있다. 보안관제 요원들은 일일이 보안 이벤트를 분석하는 어려움을 해소하고, 고위험군 경보에 대한 대응 속도를 높일 수 있다"고 설명했다.

이어 "이상 행위·공격자 특성 등에 대한 비지도 학습을 통해 AI 알고리즘이 정상 범위를 벗어나는 행위를 분류하게 함으로써, 알려지지 않은 보안 위협에 대한 단서를 얻을 수 있다. 보안관제 요원들은 수많은 이벤트 속에 숨겨져 있는 이상 행위를 심층 분석함으로써, 보안 공백을 최소화할 수 있게 된다"고 덧붙였다.

하지만 AI 기술이 만능은 아니다. AI 기반 보안 관제 솔루션을 이용하기 위해서는 충분한 준비가 필요하다. AI 기반 솔루션에 투입할 데이터와 이를 기반으로 학습 방향을 정하는 레이블링 작업 등 고려해야 할 사항이 많다.

포티넷 관계자는 "AI 기술 특성상, 사전학습데이터 및 고객망 최적화가 되지 않은 상태라면 그레이(Grey) 영역의 결과 값이 나오는 경우가 있다. 탐지된 결과에 대해서 정·오탐 분류를 할 때 사람에 비해 직관력이 떨어지는 경우가 있어, 운영적으로 안정화해주는 작업이 별도로 필요하다. 또 제품의 완성도가 낮을 경우 운영 불가능한 수준의 과탐 이슈가 발생할 수 있다"고 설명했다.

이글루시큐리티 인공지능팀 관계자 역시 "AI 보안관제 도입에 앞서 사용자의 충분한 준비가 요구된다는 점을 강조하고 싶다. 솔루션 도입만으로 기존의 모든 어려움을 해결할 수 있는 것은 아니다. 솔루션에 투입할 데이터를 추출, 분석, 가공하는 전처리 작업, 학습 방향을 정하는 레이블링 작업, 데이터에 부합하는 머신러닝 알고리즘을 선택하는 작업 등의 여러 과정이 함께 이뤄져야 한다"고 말했다.

이어 "보안 영역에서 AI의 진가는 오랜 기간 공격의 연결고리를 끊어온 보안 전문가와 빅데이터·데이터 마이닝·데이터 시각화, UI/UX 등 다양한 분야의 전문가들의 유기적 협업이 이뤄질 때 발휘될 수 있다. 이에 AI 보안관제 솔루션을 검토하고 있는 기업들은 ▲알고리즘의 정확성이 보장되는지 ▲다년간의 보안 경험에 기반해 양질의 피처와 학습 데이터를 개발할 수 있는 데이터 사이언티스트가 있는지 ▲기업 사이트에 최적화된 피처 및 모델 생성, 검증이 잘 이뤄질 수 있는지를 검토해야 한다"고 조언했다.

황용석 안랩 인공지능팀장은 "AI 기반 솔루션을 도입할 때는 데이터 확보가 가장 중요하다. AI 모델을 학습시킬 수 있는 데이터가 확보돼야, 도입 효과를 극대화할 수 있다. 특히 구축 시 데이터 확보부터 레이블링 작업 등 머신러닝을 위한 사전 준비 작업도 필요하다"면서, "AI 기반 보안 솔루션을 선택할 때, 데이터 확보 및 머신러닝 사전 작업을 지원하는 역량이 하나의 기준이 될 것으로 보인다. 안랩은 보유한 데이터 및 노하우를 반영해, AI 기반 보안 솔루션을 빠르게 구축할 수 있도록 지원하고 있다"고 설명했다.

포티넷은 학습 데이터 및 환경에 따라 효과가 달라지는 AI 제품의 특성 상, 단순히 남들이 도입하는 제품을 따라가는 경우 쉽게 실패로 이어질 수 있다며, 성공적인 제품 선정을 위해서는 ▲트렌드를 쫓지 않을 것 ▲AI 솔루션 도입으로 얻는 명확한 기대효과 및 목표 설정 ▲현재 어려움을 겪고 있는 부분 파악 ▲목적에 따라 AI 기술 및 제품 후보를 파악하고 세부적인 기능 요건 검토 ▲목적에 적합한 양질의 데이터 활용이 가능한 제품인지 검토 ▲제조사가 고품질의 학습데이터 확보 및 제공 할 수 있는 역량을 갖추고 있는지 확인 등의 기준을 참고해 조직에 환경에 맞는 평가 기준을 세워야 한다고 조언한다.

AI 기술은 필수 요소로 자리잡을 것

보안 업계에서는 향후 AI 기술이 보안 분야의 필수 요소가 될 것으로 전망하고 있다. 특히 최근에는 실질적 활용 가능한 AI 적용 방안을 솔루션으로 제공하기 위한 투자가 활발해지고 있다.

포티넷 측은 "AI 보안 시장의 성숙도 측면에서 살펴보면, 다양한 벤더들이 많은 개발 투자를 통해 제품 개발 시도를 해왔으며, 이제 제품화 및 판매가 이루어지면서 성과가 발생하기 시작했다. 시장에서도 사용 고객이 점차 확보되고 있는 성장기에 있다고 판단하고 있다. 최종 사용자인 구매 고객의 니즈가 반영되고, 운영 가능한 AI 기술이 적용된 솔루션이 활성화 상태에 접어들었으며, 성숙기/표준화 시기까지 발빠르게 달려갈 것으로 전망한다"고 말했다.

SGA솔루션즈 '바이러스체이서 10 AI' 주요기능(출처: SGA솔루션즈)

SGA솔루션즈 관계자는 "최근 보안 위협은 점차 고도화·지능화됨에 따라, 기존의 정보보호 솔루션 및 전통적인 대응 서비스만으로는 대응하기가 어려워지는 상황이다. 이에 따라 보안 업계는 그동안의 노하우를 바탕으로 AI 보안 플랫폼을 도입하는 것을 적극적으로 제시하고 있다"고 말했다. 이어 "급증하고 있는 데이터와 이를 활용하려는 수요로 인해 기계화 및 자동화된 분석, 그리고 그에 따른 빠른 결과물이 절실히 요구되고 있는 상황"이라고 덧붙였다.

황용석 안랩 인공지능팀장 또한 "이제 보안 기업 중에 AI를 활용하지 않는 기업은 없다. AI 기술은 보안 역량을 높이는데, 필수 요소로 자리잡았다. 안랩은 보안 관련 업무를 모두 자동화하는 것을 목표로, AI 기술 개발에 매진하고 있다. 사이버 위협에 대해 탐지 및 대응까지 모두 자동으로 이뤄지고, 사용자는 최종 보고서만 확인하면 되는 환경을 목표로 하고 있다"고 설명했다.

이러한 상황 속에서 보안 기업들은 AI 기술을 고도화하기 위한 전략을 구상하고 있다. 이글루시큐리티는 AI 알고리즘이 왜 이러한 결과를 내놓았는지를 보안 전문가가 이해할 수 있는 형태로 알려주는 '설명 가능한 AI(XAI, eXplainable AI)' 기술에 초점을 맞추고 있다. AI 알고리즘이 왜 이 이벤트를 고위험 이벤트라고 판단했는지 보안 전문가들이 AI 예측 결과의 도출 과정을 이해할 수 있게 알려주는 형태로, AI 알고리즘의 신뢰성을 높인다는 것이다.

또한 이글루시큐리티는 머신러닝에 대한 지식과 경험이 많지 않은 조직도 머신러닝의 혜택을 누릴 수 있도록, 고급 분석 모델을 손쉽게 설계·배포·관리하고 시각화된 형태로 확인할 수 있게 지원하는 '데이터 사이언스 플랫폼'과 학습 데이터 생성을 지원하는 '데이터 라벨링 서비스' 개발에 힘을 싣고 있다.

이글루시큐리티 관계자는 "머신러닝을 활용하고 싶으나 어떻게 활용해야 할지 모르는 오늘날 기업들의 어려움을 해소하는 데 도움이 될 것으로 전망하고 있다. 더 나아가 학습 데이터를 보다 빠르고 정확하게 검증할 수 있는 AutoML 기능, 최적의 알고리즘 자동 추천 등의 기능을 추가적으로 적용해 탐지 모델 개발의 효율성을 높일 계획"이라고 설명했다.

더불어 이글루시큐리티는 그동안의 AI 개발 경험과 지식을 토대로 보안이 아닌 비보안 분야에 적용 가능한 AI 기술 확보에도 힘을 실을 계획이라고 밝혔다. 인간의 개입을 최소화하고 보다 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있게 지원하는 데 중점을 둘 방침이며, 이를 위해 보안 이벤트, 로그 분석은 물론 다양한 산업의 데이터와 업무 프로세스에 대한 분석 및 기술 개발을 진행하고 있다는 설명이다.

SGA솔루션즈는 악성코드와 일반 파일에 대한 지속적인 학습으로 AI 모델을 발전시켜나갈 계획이다. SGA솔루션즈 관계자는 "현재 상태에서 주어진 데이터에 잘 정제된 학습모델이라고 하더라도, 완전하게 새로운 데이터에 대해서는 시간이 갈수록 점차 예측 능력이 떨어지게 된다. 이러한 상황에 대비해 지속적으로 새로운 악성코드와 일반 파일에 대한 학습이 지속적으로 이뤄져야 한다"고 설명했다.

이어 "적용돼 있는 학습 알고리즘 또한 최적의 결과가 도출될 수 있도록 튜닝하는 것이 필요하다. SGA솔루션즈는 새로운 알고리즘으로 대체하는 방안도 지속적으로 테스트를 통해서 검증하고 있다. 또한 과탐과 오탐을 방지하기 위한 튜닝 작업은 물론, 사용자의 개입을 최소화할 수 있는 방안도 함께 검토하고 개선해 나가고 있다"고 덧붙였다.

SGA솔루션즈 '바이러스체이서 10 AI' 주요기능(출처: SGA솔루션즈)

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[AI 보안 트렌드 ②] AI 기반 보안 솔루션, '데이터'가 가장 중요

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아이티데일리] 2016년 알파고(AlphaGo)와 이세돌 9단의 바둑 경기 이후, 인공지능 기술은 전 세계적인 트렌드가 됐으며, 이미 많은 분야에 AI 기술이 적용돼 활용되고 있다. 보안 분야 역시 예외는 아니다. 사이버 위협 탐지부터 업무 자동화 등 다양한 부분에 AI 기술이 적용되고 있다.특히 고도화, 지능화되는 사이버 위협에 대응하기 위해 보안 업계는 AI 기술을 적극적으로 활용하고 있다.

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자는 사람 일어나게 도와주기
방청소 대신 해주기
계절별 옷 나누어주기
오늘 입을 옷 추천해주기
모르는 숙제 도와주기
화장실 물 대신 내려주기
필요한 물건 가져오기
먹을 음식 추천해주기
살지 말지 고민하고 있는 물건의 답해주기

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첫 수업때 활용한 가지치기와 같은 기술로
내가 가지고 있는 그 사람에 대한 정보를 활용해 연락이 안되는 친구나 가족, 선생님 등과 연락을 닿을 수 있게 한다면 누군가가 소중한 사람과 다시 연을 이어갈 수 있으니 가치 있는 일이지 않을까 생각한다.

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인공지능AI 주식 투자

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투자는 AI가 알아서하고 나는 수익으로 쇼핑하고

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https://tinytingel.ai/
로그인이 필요함. 구글 로그인 가능

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라이팅젤ㅣ인공지능 글쓰기ㅣ전자책 출간

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창작자를 위한 인공지능 글쓰기 생산 서비스

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ㅋㅋ

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1등금에 탑승에 사람이 2,3등급보다 훨신 많이 살았다.또한 나이가 많을 수 록 가장 많이 죽었고, 나이가 어릴 수 록 가장 많이 살았다.그리고 타이타닉에 20~30대가 가장 많이 배를 탔다.

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1등급에 탑승한사람은 216명이고, 2등급에 탑승한사람은 184명이고, 3등급에 탑승한 사람은 491명이다. 3등급의 탄 사람이 가장 많다. 아이가 가장 많이 살았다. 1등급이 가장 많이 살았다.

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1등급에 착석한 사람은 216명이고
그 중 생존자는 136명이다
남자 탑승자는 577명이고
여자 탑승자는 314명이다.
20-30대 탑승자가 가장 많다.

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나이가 적을수록 많이 살았다.
여자보다 남자가 더 많이 죽었다.
좌석등급이 3등급인 사람이 가장 많았다

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3등석에 탄 사람이 가장 많이 죽었다
1등석에 탄 사람이 가장 적게 죽었다
죽은 사람이 더 많다
혼자 온 사람이 누군가와 같이 온 사람보다 더 많이 죽었다
여자가 남자보다 많이 살아남았다

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3등석에 탄 사람이 다른 등석에 탄 

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3등석에 탄 사람이 다른 등석에 탄 사람보다 비교적 많이 죽었다.
나이가 30대 보다 큰 사람은 산사람보다 죽은 사람이 더 많다.
총 산사람은 남자와 아이들 보다 여자가 비교적 많다.
배에 남자가 더 많이 탔다.

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지구가 아닌 다른 행성에서 살아본다면 어떨까? 하는 상상

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엄마가 시험으로 안혼낸다면

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엄마가 시험으로 안혼낸다면

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내가 시험을 망쳐도 안 혼내는 실현 불가능한 상상을 해봤다.

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갑자기 지구가 폭팔하면 어떡

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갑자기 지구가 폭팔하면 어떡하지 라는 생각

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영재학급이 지금 끝나서 집에가는 상상
홍여경

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우주에서 우리 은하, 지구의 위치를 상상하는 것

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공부하기 너무 싫을때 인간이

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공부하기 너무 싫을때 인간이 안 생겼다면 어떻게 됬을까라는 상상을 한다.

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AI가 지구를 점멸해 우리가 사라진다면 어떡해될까?라는 상상

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자다가 지진나서 집이 무너지면 어떻게 살아남지?? 라는 상상

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블랙홀에 들어갔을때 나와 같은데 다른 내가 있어서, 만나면 어떨까? 라는 상상

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내가 갑자기 IQ200이 넘

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내가 갑자기 IQ200이 넘는 천재가 되어 하버드에 진학하는 생각을 해봤다.

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만약에 이세상에 나밖에 없다면 어떨까

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만약에 이세상에 나밖에 없다면 어떨까?라는 상상

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수천 억 개의 은하 중에 우리 은하 같이 태양계 혹은 그 비슷하게 생물이 살 수 있는 환경을 가진 행성이 있을까 만약 있다면 인간과 같은 생물체일까

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집에 살인마가 들어온다면

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집에 살인마가 들어온다면

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집에 살인마가 들어오면 어디로 숨어서 어떻게 대응할지에 대해서 생각해본 적이 있다. 임아린

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1.물이 되는 상상
2.말하는게 실제로 일어나는 상상
3.다른 차원의 나를 만나는 상상
(진짜로 쓸데없는 상상은 생각하고 바로 잊어버려요...)

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상상하고 있는 나의 모습을 상상하는 

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상상하고 있는 나의 모습을 상상하는 것

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항상 샤워할 때 지금 갑자기 지진이나 화재가 일어나면 거품이 잔뜩 묻은 채로 어떻게 나가지 하는 상상을 한다.

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https://www.anaconda.com/products/distribution

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