슈퍼컴퓨터의 정의는 ‘일반적인 컴퓨터에 비해 월등한 연산 능력을 보유한 컴퓨터’입니다. 현재 스마트폰의 연산 성능은 1980년대 가장 빠른 슈퍼컴퓨터보다 더 빠르다는 점을 고려하면, 어느 정도 연산 능력을 갖춰야 슈퍼컴퓨터라고 불릴 수 있는지는 논란의 여지가 많습니다. 때문에 ‘상위 500대(톱 500)’ 슈퍼컴퓨터 순위(top500.org)에서 매년 두 차례 발표하는 린팩(LINPACK) 벤치마크 성능을 주요한 통계 자료로 사용하고 있습니다. 물론 보안이나 아키텍처 문제 때문에 충분한 성능이 있더라도 집계되지 않는 경우가 많기 때문에 톱 500에 등재된 슈퍼컴퓨터가 꼭 가장 빠른 슈퍼컴퓨터는 아닐 수 있습니다. 약 9년 전인 지난 2011년 11월 독일 슈퍼컴퓨팅 콘퍼런스에서 발표된 전 세계 ‘톱 50..

인공지능은 어느새 우리 삶과 함께하고 있습니다. 소셜 미디어에서 인공지능은 개인마다 다른 화면을 보여주며, 음악 스트리밍 서비스에서는 취향을 분석해 사용자가 좋아할 만한 음악을 추천합니다. 최근 뉴스에서 접하는 자율주행차, 로봇 개발 역시 인공지능의 힘이 뒷받침되고 있습니다. 그런데 많은 IT 기업이 거액을 투자하며 개발과 대중화에 힘을 쏟고 있는 기술이 있습니다. 바로 ‘음성인식’입니다. 인공지능 제품과 서비스를 생각해보면, 어느 순간 우리 삶에 스며든 기술이 인공지능 기반 음성인식입니다. l 음성인식 기술 집에서 음성인식 스마트 스피커에 음악을 재생하도록 말하고, 스마트폰에 대고 날씨를 묻습니다. 물론 아직은 대다수의 사용자가 음성인식 기능을 사용한다고 볼 수는 없습니다. 하지만, 많은 IT 기업이 ..

오늘날 신경망을 깊게 쌓아 올린 딥러닝 기반 알고리즘들은 다양한 분야에서 미증유의 퍼포먼스를 보여주고 있습니다. 심층 신경망 연구는 하드웨어의 눈부신 발전과 함께 두각을 나타내기 시작했으며, 더 좋은 성능의 알고리즘을 만들어내기 위해 각 기업 및 학계의 연구소에서는 더 강력한 최신의 GPU와 TPU를 사용한 연구를 진행하고 있습니다. 이렇게 강력한 하드웨어와 전력을 쏟아부어야 만들 수 있고 사용할 수 있는 딥러닝 알고리즘. 우리 손엔 자그마한 스마트폰 정도가 쥐어져 있는 것 같은데, 도대체 어떻게 해야 연구소에서 우리 삶 속으로 꺼내올 수 있을까요? 이 포스트를 통해 인공지능(AI) 경량화의 필요성과 그 흐름에 대해 짚어보는 시간을 갖고자 합니다. 경량화의 필요성 심층 신경망의 성능을 끌어올리기 위한 가..

지난 시간의 펫 카페 사장의 고민 예제에 이어 딥러닝 기반의 AI에 대해 설명을 계속하도록 하겠습니다. ● 딥러닝, 데이터로 세상을 파악하다(1) 지난 편을 확인하지 못하신 분들은 위를 클릭해 ‘딥러닝, 데이터로 세상을 파악하다(1)’편을 확인해주시기 바랍니다. 딥러닝 기반의 AI, 자동화 패러다임의 전환 위의 두 가지 방식(룰 기반, 머신러닝 기반)은 사람이 생각했을 때 강아지와 고양이를 구분하는 주요 특징들을 기계에게 알려줘야 합니다. 그런데 아래 몇가지 특이한 케이스를 보겠습니다. l 강아지처럼 귀가 접힌 스코티시폴드, 박스를 좋아하는 시베리안허스키, 모든 특징이 가려진 고양이 이 데이터들은 우리가 정의했던 강아지와 고양이의 특징에 부합하지 않습니다. 이러한 몇몇 특정 케이스에 대해 예외 규칙을 추..

컴퓨팅 하드웨어 제조사인 NVIDIA는 자사의 GPU 제조 역량을 활용해 자율주행 자동차 시장에 진출하고 있습니다. GPU는 딥러닝 기반의 인공지능 구현 시 컴퓨팅 속도 및 성능 향상을 위해 필수적으로 활용되어야 하는 핵심 부품입니다. 이러한 역량을 기반으로 인공지능 기반의 다양한 산업 영역 중 자율주행 시장에 집중하며 기술 혁신을 만들어 가고 있습니다. NVIDIA의 자율주행 자동차 NVIDIA는 자사의 GPU를 기반으로 한 자율주행 기능을 소프트웨어로 구현하고, 이를 플랫폼으로 공개해 자율주행 분야의 생태계를 구축하고 있습니다. 실제 NVIDIA는 딥러닝 기반의 자율주행 관련 논문을 발표하고 자사가 개발한 자율주행 차량의 데모 영상을 공개했습니다. 데모 영상에서 NVIDIA가 개발한 자율주행 자동차는..

많은 제조 기업이 제품의 품질 검사를 사람이 눈으로 하던 것을 사람의 눈처럼 사물을 인식하는 기계로 대체하고 있습니다. 이런 작업 환경의 변화로 인해 생산 현장에서는 획기적인 품질 개선과 생산성 향상으로 이어지고 있습니다. 생산 현장에 도입된 비전 검사기는 고성능 카메라와 이미지 프로세서, 소프트웨어 등으로 구성된 시스템인데요. 카메라 렌즈와 조명을 이용해 적절한 이미지를 얻으면 이미지 프로세서, 소프트웨어가 작업 목적에 맞게 영상 처리 및 분석 과정을 거쳐 품질을 판정할 수 있는 자료를 제공합니다. 예를 들어 제품 불량의 패턴, 위치, 사이즈, 색상 등 각 지표 값을 입력하면 이에 해당하는 이미지들을 검출합니다. 그런데 비전 검사는 두 가지 단점을 안고 있습니다. 작업 환경이 바뀌고 검수 기준 수치들이..

지난 10년간 구글은 모바일 시대를 이끌어 왔습니다. 구글의 안드로이드는 전 세계 모바일 OS 시장의 77.32%를 점유하며 광고, 콘텐츠 등과 같은 구글의 수익을 안정적으로 지원하고 있고, 구글의 주가 또한 주당 $1270으로 사상 최고 돌파했습니다. 모바일 OS를 기반으로 한 시대를 이끌어온 구글은 이제 새로운 혁신 동력을 찾기 위한 준비를 시작했습니다. 최근 치러진 구글 개발자 콘퍼런스는 이러한 변화를 준비하는 모습을 잘 반영하고 있습니다. 인공지능으로 대 전환을 선언한 구글 2018년 개발자 콘퍼런스를 통해 구글은 자사의 모든 역량의 중심을 인공지능으로 전환하겠다고 선언했습니다. 단순히 제품, 서비스 단위에 인공지능을 적용하는 수준이 아닌 구글 내 모든 연구, 개발에 인공지능을 중심 한 새로운 시..

인공지능 기술의 빠른 발전에 따라서 관련 제품과 서비스도 크게 늘어나고 있습니다. 올해 초 미국 라스베이거스에서 개최된 세계 가전 전시회 CES(Consumer Electronics Show)에서도 인공지능이 핵심 키워드가 되었는데요. 지난 CES 2017에서는 인공지능 음성 인식을 통해서 기계가 사용자의 파트너가 되는 비전이 제시된 바 있습니다. 인공지능 적용 제품은 CES 2018을 거쳐서 CES 2019에서도 더욱 확산되고 있는데요. 인공지능 기술의 대대적인 확산을 보여 준 CES 2019의 관련 동향을 정리해 보도록 하겠습니다. CES 주최 측이 제시한 인공지능의 핵심 이슈는? CES 주최 측은 전시회 개막 전에 관련 핵심 이슈를 제시하는데요. CES 주최 측은 인공지능의 핵심 이슈로 인공지능 칩..

로봇 산업이 발달하면서 로봇이 사람을 대체할 수 있는 분야를 고민하게 됩니다. 배달도 그런 분야 중 하나지만, 여전히 로봇보다 많은 사람이 배달원으로 활동하는 탓에 아직은 시험 단계인 기술로 여겨지는 것이 배달 로봇(Delivery Robot)입니다. 그러나 배달 로봇의 필요성이 대두되면서 올해는 시장에 대한 기대감이 가장 강하게 나타나고 있습니다. 경제지 포브스는 '2019년 로봇 배달이 소매 시장을 점령하는 해인가?'라는 기사를 통해서 산업을 조명했습니다. 포브스는 배달 로봇 스타트업 '스타쉽 테크놀로지스(Starship Technologies)'의 CEO 렉스 베이어(Lex Bayer)의 말을 인용하여 '2019년은 자율 배송을 위한 전환점이 될 것'이라면서 '배달 로봇은 배달 차량이 도로를 막고,..

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..