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인텔 AI 교육 프로그램 및 솔루션 소개 기자간담회

기사입력 : 2019년 05월 21일 23시 03분
ACROFAN=권용만 | yongman.kwon@acrofan.com | SNS
인텔(Intel)은 5월 21일 서울 여의도 인텔코리아 사무실에서 기자간담회를 통해, 입문부터 전문가 과정까지 아우르고 국내 인공지능, 데이터 과학자 인재 양성에 기여할 교육 프로그램 및 솔루션을 소개했다. 인텔은 이 교육 프로그램에서 AI 교육용 PC와 전용 솔루션이 탑재된 데이터센터 솔루션까지, 인공지능을 위해 최적화된 엔드-투-엔드 솔루션을 국내외 파트너사와 구축해 제공한다는 계획을 밝혔다.

향후 데이터 시대는 데이터 수집, 분석, 모델 구축 및 모델의 적용과 의사결정에 이르는 전체 프로세스를 이해하고 단계별로 필요한 솔루션을 배치해, 시스템을 효율적으로 구축, 운영할 수 있는 인재들이 요구될 것으로 기대된다. 특히 인공지능 솔루션을 적용하는 경우에도, 데이터의 획득과 전처리 과정이 전체 워크로드의 80% 이상을 차지하며, 수집된 데이터의 유형과 복잡도를 정확히 파악해 필요한 컴퓨팅 리소스를 효과적으로 배치해야 의사결정에 필요한 데이터를 적기에 제공받을 수 있다.

이에 실무에 바로 투입할 수 있는 인재 양성을 위한 교육에는 분석에 필요한 데이터와 전체 프로세스를 구현할 수 있는 시스템, 그리고 이를 활용한 교육 과정이 수반되어야 한다. 이를 위해 인텔은 NUC와 모비디우스 뉴럴 컴퓨트 스틱, 오픈비노(OpenVINO) 등으로 구성된 AI 교육용 PC와 전용 솔루션이 탑재된 데이터센터 솔루션까지 인공지능을 위해 최적화된 엔드-투-엔드 솔루션을 국내외 파트너사와 구축해 제공한다. 또한 지자체와의 협력으로 분석에 필요한 데이터를 확보하고, 학계와는 전문 인력 육성을 위한 단계별 교육 과정을 개발, 운영할 계획이며, 첫 번째 사례로는 동명대-부산시와의 협력이 발표된 바 있다고 소개되었다.

▲ 인텔코리아 이주석 전무

▲ 인공지능을 활용한 데이터 분석 과정과 환경 구축에서는 전반적인 과정에서의 ‘균형’이 필요하다

인텔코리아 이주석 전무는 이 자리에서, 실제 현업에서 AI의 활용에 있어 어려움을 겪는 점으로 ‘양질의 데이터 획득’을 꼽았다. 교육 과정에서는 잘 정제된 상태의 데이터를 사용하지만, 실제 현업에서는 정제되지 않은 원시 상태의 데이터를 정제하는 데서부터 시작해야 하는 만큼, 이 부분에서 어려움을 겪는다는 것이다. 특히 AI 솔루션의 적용에 있어, 전체 워크로드 중 데이터의 획득과 전처리의 비중은 80%에 이를 정도이며, 이에 교육 과정에서도 성공적인 결과를 얻기 위해 데이터 획득에 대한 부분이 중요해지고 있다고 강조했다.

4차 산업혁명이 대두되는 지금, 쏟아져 들어오는 대규모의 데이터들을 활용해 통찰력을 얻는 것은 중요한 과제로 꼽히고 있다. 하지만 대량으로 만들어지는 데이터는 종류도 다양하고, 정형화되지도 않은 상태다. 그리고 AI를 활용해 이런 빅데이터들을 다루고 통찰력을 찾아내는 데 있어, 일반적으로 ‘AI’라 하면 떠오르는 ‘딥러닝’ 만으로는 해결이 쉽지 않다고 강조되었다. 또한 현존하는 데이터들 중 분석에 활용된 데이터는 4% 정도이며, 아직 활용되지 않은 96%의 데이터를 어떻게 활용할 수 있을지가 개인과 기업의 경쟁력을 만들 것이며, 향후 이 부분에서 다양한 기회도 창출될 것으로 전망했다.

데이터의 수집과 분석, 모델 구축 및 모델 적용과 의사결정에 이르는 전체 프로세스에서, 분석을 위한 자료의 획득과 전처리는 전체 워크로드의 80% 이상이 소요되는 작업으로 꼽힌다. 그리고 이 과정 이후 정제된 데이터가 만들어지면, AI를 위한 모델 구축과 적용, 훈련과 의사 결정으로 진행되는 것이다. 그리고 이러한 전반적인 과정을 위한 인프라 구축에서도, 분석 과정의 ‘트레이닝’, ‘딥러닝’에만 집중하는 것은 전체 프로세스에서 인프라의 효율을 떨어뜨릴 수 있는 만큼, 프로세스 전반에서의 워크로드 특성을 고려한 인프라 구성의 ‘균형’이 필요하다고 덧붙였다.

▲ AI의 구현에서, 알고리즘과 환경 구성은 애플리케이션의 특성에 따라 달라진다

▲ NUC와 모비디우스 뉴럴 컴퓨트 스틱의 조합은 엣지 디바이스에서의 AI 기술 구현에 효과적인 환경을 제공한다

데이터의 분석과 활용에서 AI를 적용하는 데 있어, ‘딥러닝’은 모든 유형의 문제에 효율적인 방법이 아니다. 제한적인 데이터와 충분한 정확성이 요구되는 경우에는 기존의 기계학습이 가장 효율적이며, 심장 상태 예측이나 보험사기 탐지 등 크지만 복잡하고 다양하며 비구조화된 데이터의 특징을 가지는 경우에는 메모리 기반 알고리즘이 효과적이고, 복잡하지만 이해된 논리가 포함된 논리 프로세스의 경우에는 ‘로직 기반’이 가장 효율적이라는 것이다. 그리고 ‘딥러닝’은 얼굴검색, 음성인식, 자율주행 등, 문제가 매우 큰 균일 데이터 집합과 고도의 정확성이 요구되는 경우 효율적이라고 소개했다.

그리고 AI에서도 이러한 워크로드의 특성에 따라 최적화된 하드웨어의 구성 방법이 달라지게 된다. 이 때, 프로세서는 다양한 워크로드를 다룰 수 있지만, GPU의 경우에는 일부 특화된 성격의 워크로드에서 효율적인 모습을 보이며, 특히 여러 가지 알고리즘을 함께 사용하는 경우 범용적 처리가 가능한 프로세서가 유연함 측면에서 유리할 수 있다고 덧붙였다. 또한 인텔은 이러한 ‘데이터 주도 시대’를 위한 포트폴리오로 더 빠른 데이터 이동을 위한 네트워크 포트폴리오, 더 많은 저장을 위한 ‘옵테인’ 기술 기반의 제품, 모든 데이터의 처리를 위한 범용 프로세서 제품군과 AI를 위한 가속기, FPGA 등에 이르는 폭넓은 제품군과 기술을 갖추고 있다고 밝혔다.

특히, 엣지 디바이스에서 사용할 수 있는 ‘모비디우스(Movidius) 비전 프로세싱 유닛(vPU: Vision processing unit)은 엣지 단에서의 이미지 프로세싱, 컴퓨터 비전, 딥러닝 등을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 이 vPU를 내장한 ‘모비디우스 뉴럴 컴퓨트 스틱(Neural Compute Stick)’은 엣지 단에서 PC에 USB로 연결해, 로컬에서 실시간으로 이미지 프로세싱이나 컴퓨터 비전 등의 애플리케이션을 처리할 수 있는 시스템을 구현할 수 있다. 또한 인텔은 드론 등에도 모비디우스의 기술을 탑재해 선보인 바 있다고 덧붙였다.

▲ 교육 과정은 입문에서부터 실전에 가까운 고급 과정까지로 구성되어 있다

▲ 교육 환경은 교육용 PC와 전용 솔루션이 탑재된 서버 환경으로 구성되었다

인텔은 빅데이터 및 AI 전문 인력 육성을 위한 교육 프로그램의 목표로, 데이터의 수집과 분석, 모델 구축 및 적용, 의사결정에 이르는 전체 프로세스를 이해하고, 데이터 분석을 통해 기업 등이 필요로 하는 결과를 만들어 낼 수 있는 인재의 양성을 꼽았으며, 이를 위한 전반적인 과정을 전달할 수 있는 교육 과정의 구성을 중요하게 생각했다고 밝혔다. 또한 교육 프로그램은 실용적으로 가져가고자 했으며, 데이터가 직접 만들어지는 곳에서 데이터를 수집, 분석할 수 있는 능력을 배울 수 있는 교육 과정을 목표로 했고, 1차적 목표로는 ‘스마트 시티’에서 다양한 영역의 데이터들을 적절히 전처리하고 용도에 맞는 시스템 배치로 데이터를 분석할 수 있는 인재 양성을 제시했다.

교육 과정은 드론을 이용한 컴퓨터 비전이나 사물인식 정도를 다루는 입문 과정에서부터, 에너지 관리나 소셜데이터 분석, 공공데이터 분석 등의 실전에 가까운 주제를 다루는 고급 교육까지 다양한 과정이 있으며, 이 과정에는 인텔 뿐 아니라 협력사, 지자체나 학계 등과의 협력을 통한 과정도 함께 있다. 특히 분석에 필요한 데이터 측면에서는 지자체의 협력을 통해 제공받고, 학계와는 전문 인력 육성을 위한 단계별 교육 과정을 개발, 운영할 것으로 소개되었다. 그리고 최근 첫번째 사례로, 동명대, 부산시와 함께 AI 교육에 필요한 데이터 제공, 분석용 데이터센터 및 AI 교육 PC 도입, 인공지능 교육 과정 개발 및 운영 협력을 발표했다고 덧붙였다.

교육 과정을 위한 환경으로는 인텔의 NUC, 모비디우스 ‘뉴럴 컴퓨트 스틱’, 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷 환경 등으로 구성된 AI 교육용 PC와, 전용 솔루션이 탑재된 데이터센터 솔루션까지 인공지능을 위해 최적화된 엔드-투-엔드 솔루션을 국내외 파트너사와 구축해 제공할 것으로 소개되었다. 한편, 교육 프로그램은 향후 국내 여러 대학으로 확대하고자 하며, AI 관련 세미나나 해커톤, 드론과 엣지컴퓨팅을 활용해 데이터를 분석하는 드론 경진대회 등을 개최할 예정이며, 인공지능 관련 스타트업들과 협업을 통해 분야별 소프트웨어 어플라이언스를 구성, 인공지능 솔루션의 개발과 해외 시장 소개도 지원할 것이라 덧붙였다.

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