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기술동향

인공지능 기술 최신 동향

  • 등록일2020-02-05
  • 조회수10324
  • 분류기술동향 > 종합 > 종합
  • 자료발간일
    2020-01-29
  • 출처
    정보통신기획평가원
  • 원문링크
    https://www.itfind.or.kr/publication/regular/weeklytrend/weekly/list.do
  • 키워드
    #인공지능#기술#ICT
  • 첨부파일

 

인공지능 기술 최신 동향 

 

우지환 ‖ 삼성전자 삼성리서치 책임연구원


인공지능 기술은 다양한 분야에 적용되어 성장하고 있다. 글로벌 시장조사기관인 스태티스타의 발표에 의하면, 2018년 74억 달러였던 인공지능의 시장규모가 2025년에는 약 900억 달러 규모로 성장할 것으로 전망된다. 인공지능 기술은 현재 미국이 선도하고 있는 가운데, 중국의 약진이 흥미롭다. 중국은 세계 최초로 고등학교 교육에 인공지능 과목을 도입하였다. 이와 함께, 독일과 일본 등 산업이 발전한 주요 국가에서, 인공지능에 필요한 핵심기술을 개발하고, 플랫폼을 만들어서 선점하기 위한 국가적인 경쟁이 확대되고 있다. 음성인식, 시각인식, 언어처리 등 인공지능을 응용한 기술들을 모바일 기기, 가전, 자동차 등 다양한 분야에 접목하기 위해서는 플랫폼을 만들고, 이를 기반으로 인공지능 생태계를 구축하는 것이 필수적이기 때문이다. 본 고에서는 가트너(Gartner)에서 발표한 하이프 사이클 곡선 (Hype Cycle)을 바탕으로 현재 인공지능 기술의 동향을 살펴보고, 새롭게 태동하는 분야에 대한 내용 을 좀 더 상세히 살펴보고자 한다. 2018년 대비 관심도가 상승한 주요 기술을 살펴봄으로써, 인공지능 기술과 관련하여 세계적인 연구개발 트렌드에 대한 이해를 돕고자 한다. 

I. 서론

하이프 사이클[1]은 미국의 정보 기술 연구 및 자문 회사인 가트너사에서 기술의 성숙도 를 나타내기 위해 개발한 시각적 도구이다. 가로축은 시간이고, 세로축은 시장의 기대를 

캡처.PNG

<자료> Gartner, “Understanding Gartner’s Hype Cycles,” 2018.
[그림 1] 가트너 하이프 사이클

나타내는데, 이 곡선을 통해서 기술에 대한 시장의 기대가 어떻게 변화하는지 살펴볼 수 있다. 다양한 기술들의 발전 과정을 경험적으로 관찰한 결과 만들어 낸, 하이프 사이클

캡처2.PNG


<자료> Forbes, “What’s New In Gartner’s Hype Cycle For AI, 2019,” 2019. 9. 25.
[그림 2] 인공지능 관련 가트너 하이프 사이클

은 크게 5가지 단계로 나눌 수 있다. ① 기술이 새롭게 등장하여 관심을 받기 시작하는 “기술촉발 단계(Technology Trigger)”, ② 기술을 선도하는 기업들에 의해서 성공과 실패 스토리가 나오기 시작하는 “기대 거품의 정점 단계(The Peak of Inflated Expectations)”, ③ 대부분의 도전들이 실패하고, 많은 기업들이 사업화를 포기하기 시작하는 “환멸의 계곡 단계(Trough of Disillusionment)”, ④ 시장에서 새롭게 등장한 기술이 수익을 내기 시 작하는 사례가 발견되면서 시장이 기술에 대해서 반응을 보이기 시작하는 “깨우침의 단계 (Slope of Enlightenment)”, 마지막으로 ⑤ 기술이 시장에서 완전하게 자리를 잡기 시작 하는 “생산성 안정기 단계(Plateau of Productivity)”가 그것이다. 

가트너는 2019년 데이터 과학과 머신러닝 기술에 대한 하이프 사이클을 발표[2]하면 서, 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 주목받고 있는 기술들을 소개했다. 가트너가 소개한 2019년에 새롭게 등장한 기술들과 2018년 대비 관심이 증가한 주요 기술들은 향후 데이 터 과학과 머신러닝 분야 그리고 크게는 인공지능 분야에 대한 기술의 발전 방향을 살펴볼 수 있는 주요한 참고자료가 될 수 있다. 다양한 인공지능의 연구 분야 중에서 전문가들이 주목하고 있는 연구 분야를 이해하는 것은 해당 산업의 미래를 예측하는데도 큰 도움이 될 것이다. 본 고에서는 인공지능의 여러 연구 분야 중에서 2019년에 새롭게 등장한 태동 기에 있는 기술들과 2018년과 대비해서 관심이 상승한 주요 기술들을 집중적으로 살펴볼 예정이다. 이를 통해서, 인공지능 연구 분야의 최신 트렌드를 쉽게 파악할 수 있을 것이라 고 판단된다. 

...................(계속)

 

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