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CPU 6

양자 컴퓨터로 게임을 만들면 어떨까?

미국의 물리학자 리처드 파인만(Richard Feynman)은 1980년대에 '양자 컴퓨터(Quantum Computer)'를 예견했습니다. 최근에는 많은 기업의 투자와 여러가지 성과로 주목받고 있습니다. 그러나 구체적인 활용 사례는 찾을 수 없습니다. 범용적인 양자 컴퓨터를 만들기 위해서 풀어야 할 물리적인 문제가 잔뜩 남아있기 때문입니다. 컴퓨터는 0과 1로 이루어져 있습니다. 정확히는 트랜지스터로 구성한 논리 회로가 이진수 연산을 하는 것입니다. 트랜지스터의 역할은 정보가 지나는 통로의 스위치입니다. 스위치로 통로를 닫거나 열어서 0과 1로 지정된 신호를 만드는 거죠. 우리는 그 신호를 비트(Bit)라고 부릅니다. l IBM 양자 컴퓨터 (출처: https://www.ibm.com/quantum-c..

IT Insight 2020.03.04

IoT 시대, Trillion Sensor로 본격화된다

최근 IT, 전자 산업의 주요 하드웨어 산업의 경쟁은 센서를 활용한 기능 및 UX 경쟁으로 진화하고 있습니다. 스마트폰뿐만 아닌 시계, 밴드형 다양한 웨어러블(Wearable) 기기들은 사용자의 운동량, 심박 수 등 생체 정보를 센서를 통해 수집해 스마트폰이 기존 제공하지 못했던 새로운 서비스를 구현하고 있습니다. 이와 같은 센서를 활용한 서비스 특화 디바이스들의 출시로 인해 IT 기술을 활용한 산업 영역이 의료, 교육 등으로 빠르게 확산함에 따라 IoT(Internet of Things) 시대가 본격화될 것이라는 전망이 많이 나오고 있습니다. 실제 센서 분야의 주요 기업, 연구기관들이 한자리에 모이는 세미나인 ‘Trillion Sensors Summit’에서는 센서 분야에서 200편 이상의 논문이 발표..

IT Insight 2019.07.31

2019년 ICT 기술 및 산업 트렌드 전망은?

ICT 산업의 기술 발전 속도는 해마다 빨라지고 있습니다. 매년 출현하는 혁신 기술들은 다양한 산업 영역에 적용되며 기존 경쟁의 패러다임을 바꾸어 놓는 가운데 2018년은 특히 이러한 혁신 기술의 등장과 산업 혁신이 동시다발적으로 진행되어 온 한 해입니다. 일반적으로 혁신 기술이 상용화 기술로 구현되고 산업 적용에 이르기까지 상당 기간의 시간이 소요되어 온 과거와 큰 차이를 갖는 것으로 혁신 기술의 산업 적용 속도가 점점 빠르게 진행되고 있는 것을 의미하기도 합니다. 2018년 ICT 산업 트렌드를 기술과 산업 측면에서 살펴보면, 기술 측면에서는 인공지능, 5G 등과 같은 기반 기술 분야의 발전과 대화형 인공지능(Conversational AI), VR, AR과 같은 응용 기술의 상용화가 본격적으로 진행..

IT Insight 2019.01.21

인공지능 구현의 새로운 시도, 인공신경망의 진화

최근 5년간 인공지능은 엄청난 발전을 이루었습니다. 하지만 현재 구현되고 있는 인공지능 방식으로 인간의 지능을 완벽하게 구현하는데 큰 한계를 갖는데요. 인공지능 구현에는 엄청난 양의 데이터와 연산 과정이 요구되며, 인식•학습 분야에서는 인간 수준의 지능을 갖추었지만 추론•행동과 같은 분야에서는 매우 초기적 단계에 머무르고 있습니다. 자율적인 상황 판단과 능동적인 행동을 기반으로 하는 인간의 지능 수준과 큰 차이가 있는 것입니다. 현재 구현되고 있는 인공지능 기술이 오래전부터 제안되어 온 수학•과학 분야의 이론과 모델링에 기반한 ‘인간처럼 계산(Computing like Human)’하는 지능을 구현한 것이기 때문인데요. 이와 달리 ‘인간처럼 생각(Computing like Human)’하는 지능을 구현하..

IT Insight 2018.07.04

인공지능 구현의 한계와 극복 방법은 무엇일까?

딥러닝으로 인해 인공지능 분야가 빠르게 혁신되고 있지만, 딥러닝은 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 파워를 요구한다는 점에서 큰 한계를 갖습니다. 2012년 구글이 구현한 인공지능은 유튜브 영상 속 고양이를 스스로 구분해 내며 시작하였으나 이것은 약 1,000만 개의 동영상을 학습한 결과였습니다. 2016년 이세돌 9단과 대결에서 승리한 알파고는 약 3,000만 개의 착점 정보와 16만 개의 프로 바둑 기사의 기보가 필요했는데요. 동시에 이러한 데이터 학습 과정과 실제 바둑 대결에는 클라우드 기반으로 연결된 약 1,202개의 CPU와 176개의 GPU가 동시에 활용되며 약 3억 4천 번의 반복 학습을 통해 구현된 결과물이었습니다. 따라서 현재까지의 인공지능을 구현해 혁신을 이루어 내는 기업들은 엄청난 데이터와..

IT Insight 2018.04.19

인공지능 시대를 여는 열쇠, GPU는 무엇일까?

가히 인공지능(AI) 시대입니다. 머신 러닝(Machine Learning)이나 딥 러닝(Deep Learning) 등의 관련 용어도 널리 알려졌고, 기업들도 AI 제품을 상용화하여 설명하기도 수월해졌습니다. 물론, 대중성만으로 AI 시대가 가까워졌다는 것은 아닙니다. AI 시대가 빠르게 다가올 수 있었던 것은 기술의 역할이 컸는데요. 바로 'GPU(Graphics Processing Unit)'입니다. 지난달, 엔비디아(NVIDIA)는 GPU 기술 콘퍼런스(GPU Technology Conference ; GTC)에서 차기 아키텍처인 '볼타(Volta)'를 공개했습니다. 볼타는 데이터센터용으로 개발한 테슬라 V100 GPU에 먼저 적용되었는데요. 테슬라 V100은 1,455MHz로 작동하는 210억 개..

IT Insight 2017.06.12