바이오인

 최근 인공지능 프로젝트 동향

백정열 ㈜미래융합정보기술 연구소장

I. 서론

컴퓨팅 기기들을 바탕으로 인간의 뇌가 수행하는 방법들을 표현하여 다양한 지능 활동들을 구현할 수 있도록 할 수 있는 기술로 정의되는 인공지능이 최근 학술연구의 단계를 넘어서 여러 비즈니스에 적용할 수 있는 수준으로 빠른 속도로 발전하면서 산업계로의 활용이 확산되고 있다. 초기에 스마트폰이라는 틀에 갇혀있던 인공지능은 이제 그 틀을 벗어나 다양한 분야로 확대되며 4차 산업혁명의 핵심 분야로 평가받고 있다.

시대 흐름에 부응하듯 구글이나 마이크로소프트 같은 글로벌 기업들과 연구개발 그룹들은 인공지능 기술과 관련한 플랫폼을 무료로 공개하고 있는데, 대표적 플랫폼은 [표 1]과 같다.

공개된 오픈 플랫폼은 다양한 인터페이스를 제공함으로써, 사용자가 복잡한 플랫폼 내부 구조를 몰라도 손쉽게 이용 가능하도록 하여 인공지능 기술 활용의 진입장벽을 획기적으로 낮추고 있으며, 많은 인력과 리소스를 투입하여 인공지능 기술을 직접 개발하는 대신, 오픈 플랫폼을 활용하여 서비스를 개발하는데 집중할 수 있게 한다. 또한, 오픈 플랫폼의 종류도 다양하므로 사용자는 상황에 따라 적절한 플랫폼을 선택하여 구축하는 것도 가능하다.

그 중에 가장 많이 사용되는 인공지능 엔진은 구글의 텐서플로우(Tensorflow)이다. 텐서플로우는 구글의 DNN(Deep Neural Network) 시스템의 일환으로 DisBelief라는 이름으로 2011년부터 시작된 아파치 2.0 오픈소스 프로젝트 상의 개발자 프로젝트로, 2015년 11월 ‘텐서플로우’라는 이름으로 공개되었는데, 2017년 2월 1.0.0 버전이 릴리즈된 이후 여러 번 업그레이드되었으며, 2019년 3월 2.0.0 버전이 “Tensorflow Dev Summit”에서 발표되었다.

본 고에서는 2장에서 최근 2.0.0으로 업그레이드된 텐서플로우의 새로운 기능들에 대해서 살펴보고, 3장에서는 최근 진행 중인 인공지능 프로젝트에 대해 살펴보도록 한다.

II. 텐서플로우 2.0.0

텐서플로우 2.0은 이전 버전에 비해 다음과 같이 단순성과 사용편의성에 초점을 맞추고 있다.

- 케라스(Keras)와 에거 엑스큐션(eager execution)을 활용하여 모델을 구축할 수 있다.

- 모든 플랫폼 상에서 모델을 배포할 수 있다.
- 강력한 시험관리(Experiment management)가 가능하다.
- 사용하지 않는 API를 없애고 중복을 줄임으로써 API를 단순화시켰다.

또한, 텐서플로우 2.0에서는 학습에서 배포까지 전반적인 머신러닝 워크플로우를 지원할 수 있도록 다양한 패키지들이 범용적인 플랫폼으로 패키지화되었다. 텐서플로우 2.0의 새로운 아키텍처에 대한 컨셉 다이어그램은 [그림 1]과 같다.

...................(계속)

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