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글로벌 IT Big3의 인공지능(AI) 플랫폼 전략

Google이 최근 Machine Learning as a Service(MLaaS) 관련 중대 개선 사항을 발표하며 지난 1년간 Microsoft가 누려온 상당한 경쟁력 격차를 좁히려 시도하고 있습니다. 또한 AWS는 AWS 클라우드에서 스마트앱을 개발하는 AI 애플리케이션 개발자를 유치하기 위해 지난해 11월 AWS Re:Invent 에서 새로운 MLaaS 툴과 서비스를 공개했습니다. 이처럼 MLaaS는 아직 초기 단계이지만 기업들이 모든 번거로운 세부 사항들을 서드파티에 맡기고 클릭만으로 AI 서비스를 임대해 사용하고자 할 경우 지배력을 가진 AI 플랫폼이 될 것으로 보이는데요. T magazine 13호에서는 글로벌 IT Big3의 MLaaS 전략과 방향을 분석해보고, SK텔레콤이 보유한 AI 기술정보도 살펴보겠습니다. 자료출처 Karl Freund, "Google, Microsoft, And Amazon Place Bets On AI In The Enterprise" Forbes, 2018.01.17

01 · 머신러닝의 가능성

머신러닝은 딥러닝 내에서도 특히 복잡하고
난해한 영역입니다.

DNN(Deep Neural Networks, 심층신경망)은 특징 및 카테고리를 추출하고 인식하기 위해 다수의 NVIDIA GPU로 분석된 수백만 개의 데이터 샘플을 학습합니다. 여기에서부터 "AI 시대"가 시작되는 것이기 때문에 업체와 정부기관들은 이 차세대 유망분야를 놓치지 않기 위해 무엇을 해야 하는지 파악하려 노력하고 있습니다.

업체들은 자금을 투입해야 할 프로젝트를 결정해 인재를 채용하고 막대한 서버와 GPU를 구입하며 지도학습(Supervised Learning) 작업을 위해 데이터를 사전 준비한 후 자체 DNN을 구축하고 최적화해야 합니다. 이는 매우 복잡하고 어려워 보이는 과정입니다.

여기에 용이한 옵션을 제공하는 것이 바로 MLaaS이며, 클라우드 업체들이 제공하는 이미지, 비디오, 음성 및 자연어처리를 위해 사전 훈련된 신경망을 사용하는 지름길을 택하는 것입니다. 즉 간단한 API로 클라우드 기반 애플리케이션을 만들어 사전 훈련된 네트워크에 액세스할 수 있다면 업체가 굳이 시간과 비용을 투입해 직접 신경망을 훈련할 필요가 없는 것입니다.

02 · Big3의 AI 플랫폼 전략 비교

  • Google MLaaS 전략

    Google Cloud Platform AI 및 딥러닝 분야를 주도하는 자사의 전문성을 활용해 AI 개발을 위한 최첨단 개발 툴과 최고 성능의 하드웨어 플랫폼을 제공한다. (7,000개 이상 자체 AI 프로젝트 진행, 전세계 100만명 이상의 AI 개발자보유) Google은 Microsoft처럼 사용자가 아닌 개발자에 집중하고 있다.

    세부 전술 보기
    Google MLaaS 전술
    • TensorFlow를 최고의 AI 하드웨어 및 소프트웨어로 만든다.
    • AI 개발에 AI를 적용한다. Google은 최근 발표한 Cloud AutoML을 이용해 DNN 개발의 복잡한 작업을 대폭 단순화할 수 있다고 주장하고 있다. Microsoft처럼 추가 커스텀 데이터로 사전 훈련된 API를 보완하는 것이 아니라 Cloud AutoML은 고객 자체 데이터로 맞춤형 딥러닝 모델을 구축한다. 또한 AutoML은 훌륭한 시각화를 구현한 대시보드로 모델개발 및 조정 시 효과를 쉽게 파악할 수 있으며 결국 AI로 자동화될 것이라 예상되는 데이터 태깅 서비스까지 제공한다.
    • 데이터 센터 외에 엣지 및 소비자 기기, 자율 주행차량까지 서비스 제공범위를 확대한다. Google Cloud Platform에서 모든 영역의AI 개발기회를 포착하고 있다.
    전략 보기
  • Microsoft MLaaS 전략

    Microsoft Azure 기업 및 정부의 막대한 이용자 기반과 생산성 및 비즈니스 프로세스 툴까지 광범위한 포트폴리오를 활용해 엔터프라이즈 영역의 기본 머신러닝 공급 업체가 된다.

    세부 전술 보기
    Microsoft MLaaS 전술
    • 업체나 정부기관데이터는 Microsoft 비즈니스와 다르다는 점을 감안하여 모든 데이터유형을 처리할 수 있는 풍부한 학습용 API를 제공한다. 사용자가 조직의 제품, 인력, 용어 등을 포함한 데이터 샘플을 이용해 훈련된 신경망을 확장 할 수 있도록 지원하고 있다. 이러한 방식으로 진행하는 최초업체이며 현재 제공중인 29개 API 대부분이 DNN 트레이닝데이터 맞춤화를 지원하고 있다.
    • 특히 자연어 처리를 위해 직접 DNN을 구축해야 하는 업체들을 대상으로 최고 성능의 머신러닝 프레임워크를 제공한다.
    • AI를 이용해 Microsoft 제품을 향상시킨다. 즉 Office 365, Dynamics, Windows, 궁극적으로는 Microsoft의 모든 제품에 스마트한 기능을 제공한다.
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  • amazon MLaaS 전략

    amazon web services AWS의 막대한 규모와 풍부한 툴셋을 이용해 AI 애플리케이션을 위한 최상의 비용 효율적 개발 및 배치 플랫폼을 제공한다.

    세부 전술 보기
    amazon MLaaS 전술
    • AWS가 방대한 Amazon 온라인 비즈니스를 위해 서비스로 개발한 툴과 플랫폼을 제공하는 것에서 시작한다. Alexa와 전자상거래를 위해 개발된 툴이 현재 챗봇, 음성 구동제품 및 용이한 서비스 구축지원에 이용될 수 있다.
    • MXNet 프레임워크, Lex, Rekognition 및 SageMaker 등 세계적 수준의 개발 툴을 제공해 개발부담을 완화한다. 이러한 툴들 모두 사용자들이 지속적으로 이용하고 있어 개발프로세스 완료 후에도 AWS를 배치플랫폼으로 이용할 가능성이 높다. 특히 SageMaker는 전체 머신러닝 개발사이클을 완벽하게 관리할 수 있는 플랫폼을 제공하고 있다.
    • 개발자가 선택한CPU, GPU 또는AI 프레임워크와 관계없이 모든 개발자를 위해 가장 비용 효율적인 클라우드 인프라를 제공한다.
    전략 보기

위의 AI 서비스들의 우수성과 관계없이 업체들은 MLaaS의 한계를 인식하고 있어야 합니다. 사전 훈련된 네트워크가 하나의 서비스로서
인식해야 하는 얼굴, 용어, 사물을 충분히 포함하지 못할 경우, 또는 업체가 자체 인프라에서 AI 애플리케이션을 실행하고 중요한 데이터는
적어도 안전하다고 생각되는 장소에 직접 보관하고 싶은 경우에는 MLaaS가 업체들이 원하는 방법이 아닐 수 있습니다.
Microsoft 와 Google 모두 이러한 MLaaS의 기능적 한계를 해결하기 위해 노력중인 가운데, Google의 접근방식이 보다 정확한 결과를
낼 수 있을 것으로 보입니다. AutoML이 변형 가능한 사전처리 레이어가 아닌 실제로 커스텀 AI 모델을 구축해주기 때문입니다.

Cloud AutoML Vision: Upload and label images(Handbag,Shoe,Hat), Train your model, Evaluate [그림. Google Cloud AutoML Vision]

Google은 AI 분야 인재를 강점으로 활용해 현재 MLaaS 기술 부문에서 주도권을 쥔 Microsoft를 능가할 전망입니다.
반면 Microsoft는 기업용 소프트웨어 강점을 통해 애플리케이션 포트폴리오에 대한AI 투자로 수익을 창출하게 될 것입니다.
즉 Microsoft는 기존 엔터프라이즈시장에서 승리할 것이며, Google과 Amazon은 새롭게 등장한 클라우드기반 AI 애플리케이션
개발영역에서 주도권 다툼을 하게 될 것입니다. Google Cloud Platform은 TensorFlow 및 Keras 제작앱을 호스팅하고,
AWS는 이외 핵심 AI 개발자 및 애플리케이션 호스팅 시장에서 서비스를 제공할 것으로 예상됩니다.

03 · SKT의 AI 플랫폼

SK텔레콤은 AI 분야의 핵심기술에 대해 다년 간 연구개발을 지속해 왔습니다.
세계 최초로 한국어를 지원하는 AI 스피커 NUGU를 출시했을 뿐만 아니라 자율주행, T View(영상인식) 등
AI 분야의 핵심 영역에서 새로운 고객가치 제공을 위해 최선을 다하고 있습니다.

SKT AI Platform은 크게 Interface와 Intelligence 영역으로 구분됩니다.SK텔레콤 AI 플랫폼 자세히 보기

  • AI Device / Agent
  • SKT AI Platform
    • Interface : Wake-up, 음성인식, 자연어이해(NLU), 영상인식, 객체상황인식, 음성합성
    • Intelligence : 개인화, 예측/추천, QA
    • Service Logic
  • 3rd Party 서비스
    • Entertainment : 음악, 영화, 게임, 홍보/전시 등
    • Communication : 전화, Messging, SNS 등
    • IoT : Smart Home, Smart Car 등
    • Commerce : Preference 기반 쇼핑, 광고 등
    • Concierge : 일정, 예약, 날씨, 환율 등
    • 전문가 : 법률, 금융, 의료, 교육 등
  • 국가고객만족도 23년 연속 1위
  • 한국서비스품질지수21년 연속 1위
  • 한국산업고객만족도 22년 연속 1위
  • 와이즈 유저
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