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KDI 는 AI(인공지능)에 대한 기업체의 인식과 실태를 파악해 국가 차원의 AI 경쟁력 확보 방안을 제시하고자 종업원 수 20인 이상 기업체 대상으로 설문조사를 실시 2019년 GDP 산업별 비중에 따라 농업·비제조업·서비스업·제조업으로 분류 후 지역별 층화에 맞춰 대기업(중견기업 포함)과 중소기업 각각 500개를 무작위로 추출 조사 결과, 기업체 중 3.6%만이 AI 기술 및 솔루션을 도입했으며 ‘대기업’ (91.7%) 중심으로 ‘AI를 갖춘 기업용 소프트웨어’(50.0%)를 주로 사용 ‘머신러닝’(25.0%), ‘딥러닝’(5.6%) 등 원천 기술보다 ‘사물인식 등 컴퓨터 비전’(47.2%)과 같은 완성형 기술을 많이 활용했고, 적용 분야도 ‘IT 자동화 및 사이버 보안(44.4%)’에 한정 AI 기술을 도입한 기업체의 77.8%는 경영 및 성과에 도움이 됐다고 평가, 도입 후 기업 매출액은 평균 4.3%, 인력은 평균 6.8% 증가 기업체들은 현재 AI 기술 주도국으로 ‘미국’(70.7%)을 꼽았지만, 5년 후에는 미국과 함께 한·중·일이 강세를 보일 것으로 예상 현재 주도국으로 꼽은 미국을 100점으로 보았을 때 우리나라의 AI 수준은 약 70점 정도로 평가 설문에 참여한 기업체 절반은 AI가 자사의 직무·인력을 대체하지 않을 것이라고 응답, 대체할 것이라고 응답한 기업체는 AI가 직무·인력의 50% 이상을 대체하는 데 약 20년이 소요될 것으로 예측 AI 기술을 아직 도입하지 않은 기업체 대부분(89.0%)은 향후에도 AI 기술을 도입할 의사가 없고, AI 기술을 도입한 기업체 역시 향후 추가 도입할 의사가 있다는 응답이 38.9%에 그침. AI 활성화를 위한 정책으로 ‘연구개발 지원’(23.3%)과 ‘AI 인력 양성’ (21.6%), ‘데이터 개방 등 AI 인프라 구축’(19.8%), ‘규제 개선 및 규율체계 정립’(17.5%) 등이 필요하다고 응답 실제 산업 현장에서는 ‘기업 수요에 맞는 AI 기술 및 솔루션 부족’, ‘AI에 대한 신뢰성 부족’,

▲ 삼성전자 AI포럼 행사장 전경 삼성전자 가 4일부터 5일까지 ‘삼성 AI 포럼 2019’를 개최한다. ‘삼성 AI 포럼 2019’ 첫째 날은 삼성전자 종합기술원 주관으로 삼성전자 서초사옥에서, 둘째 날은 삼성리서치 주관으로 삼성전자 서울R&D캠퍼스에서 각각 진행된다. 올해로 3회째를 맞는 ‘삼성 AI 포럼’은 세계적으로 저명한 AI 석학들을 초청해 최신 연구 동향을 공유하고 미래 혁신 전략을 모색하는 기술 교류의 장이다. 올해는 특히 세계적으로 주목받는 AI 전문가들의 강연이 마련되어, 인공지능 분야 전문가와 교수, 학생 등 1,700여명이 참석할 것으로 예상된다. □ 삼성 AI 포럼 1일차 포럼 첫째 날은 딥러닝 분야 최고 권위자들이 참여해 딥러닝 기반 세계 이해, 자율형 시스템 등 더욱 진화되고 확장된 인공지능 기술 연구성과를 발표했다. 삼성전자 김기남 대표이사 부회장은 개회사를 통해 “AI 기술은 이미 사회 전반에 광범위한 영향을 미치고 있다”며, “오늘 세계적인 연구자들과 함께 AI 기술의 미래 발전 방향을 제시하고 세상을 이롭게 할 수 있는 전략을 고민하는 자리로 만들자”고 말했다. 포럼 첫째 날 연사로는 △캐나다 몬트리올대학교 (University of Montreal) 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수, △미국 UC버클리대학교 (UC Berkeley) 트레버 대럴(Trevor Darrell) 교수, △미국 뉴욕대학교 (New York University) 조경현 교수, △삼성전자 종합기술원 몬트리올 AI 랩장인 몬트리올대학교 사이먼 라코스테 줄리앙(Simon Lacoste-Julien) 교수 등이 참여했다. 3년째 삼성 AI 포럼 연사로 참여하고 있는 요슈아 벤지오 교수는 ‘딥러닝에 의한 조합적 세계 이해 (Towards Compositional Understanding of the World by Deep Learning)’라는 주제로 강연을 진행했다. 요슈아 벤지오 교수는 어린 아이가

캡션 추가 인천경제자유구역(IFEZ) 영종국제도시 용유·무의 지역에 ‘인공지능(AI) 딥 러닝(Deep Learning)’ 기술을 활용한 시스템 고도화가 본격 착수돼 올 연말까지 마무리된다. 이 기술은 용유·무의 지역의 잠진~무의 연도교와 주차장, 주요도로 등 16곳에 설치된 스마트교통정보시스템으로 수집된 차량 이미지를 인공지능이 이를 반복·기계적으로 인식토록 하는 기술(이미지 학습)을 통해 차종과 관광객 규모 등을 예측해 도로와 주차장, 상하수도 등의 기반시설 확충에 활용하는 것이다. 인천경제자유구역청은 최근 인천스마트시티(주)와 인천대학교가 민관산학 협력으로 무의도 지능형 서비스 협약을 체결하고 스마트교통정보시스템에 인공지능 딥 러닝 기술을 활용한 버스, 트럭, 승용차, 자전거 등 통행차량의 차종 분석 기술 개발에 본격 착수했다고 20일 밝혔다. 이번 기술 개발은 인천경제청이 행재정적으로 지원하고 인천광역시 출자기관으로서 인천경제자유구역(IFEZ)의 스마트시티 운영·관리를 전담하고 있는 인천스마트시티(주)의 총괄 아래 인천대와 넷비젼텔레콤의 기술 참여로 이뤄진다. 경제청이 딥 러닝을 통한 고도화에 착수한 것은 지난 4월말 잠진~무의 연도교가 임시 개통된 이후 지난 9월말까지 개통 전과 비교해 하루 평균 9.1배, 하루 최대 4.6배가 늘어나는 등 40만여대의 다양한 차량들이 무의도를 방문함에 따라 기존의 입출도 차량에 대한 정보를 수집하고 있는 스마트교통정보시스템으로는 한계가 있어 무의도를 찾는 관광객 규모를 예측해 등산로, 쉼터, 주차장, 상하수도, 대중교통, 공중화장실 등의 다양한 관광기반시설 확충 계획수립이 필요해 이뤄졌다. 경제청은 잠진~무의 연도교 개통 이후 9월말까지 수집된 40만여대의 통행차량 이미지 분석 및 학습 결과를 시스템에 적용하고 앞으로 수집되는 데이터 분석을 통해 차종분석 인식률, 적용성 등 자체 평가를 거쳐 연말까지 잠진~무의 연도교에 시범 도입할 계획이다. 또한 기술 정확도 등을 검증한 후 우리나라 최초

▲ 자동차가 도로 위 사물을 인지하는 장면 [출처: HMG Journal, http://bit.ly/2YU12UN ] 딥러닝과 같은 인공지능 기술의 발전으로 자율주행차 시대가 머지 않아 현실로 다가올 것이고, 이를 가능케 하는 핵심기술로 인공지능 영상인식 기술이 크게 주목받고 있다. 영상인식 기술은 카메라를 통해 수집된 정보를 이용하여 인공지능이 차량주변의 물체를 감지하고 그 종류와 의미를 이해하여 다양한 작동을 제공하는 기술이다. 최근까지만 해도 자율주행 기술은 기술 진입 장벽이 매우 높아 장기적인 투자와 기술개발 역량을 확보한 거대 ICT 기업이나 자동차 산업 내 소수의 기업이 자율주행 기술개발을 주도해 왔다. 하지만, 최근 3~4년 동안 실리콘밸리를 중심으로 영상인식기술을 활용한 자율주행 기술을 구현하는 기업들이 출현하면서 그 간 높은 기술진입 장벽이 빠르게 허물어지고 있으며, 국내 중소기업들의 참여도 활발하게 진행되고 있다. 특허청 에 따르면, 차량용 영상인식 기술 관련 특허 출원이 꾸준하게 지속되고 있으며, 특히 중소기업들의 출원이 2016년부터 급격히 증가하고 있다고 밝혔다. 차량용 영상인식 기술 관련 특허출원은 2010년 79건에 불과했으나, 2013년에 276건으로 3배 이상 크게 증가했고, 2014년 이후 매년 평균 215건이 출원되어 관련 출원이 꾸준하게 지속되어 오고 있으며, 중소기업의 경우 2014년 35건에서 2018년에는 98건으로 연평균 약 29% 증가한 것으로 조사됐다. 차량용 영상인식 기술은 최근 자율주행분야 시장의 지속적인 성장과 딥러닝 기술이 맞물려 발전하는 분야이므로, 중소기업의 시장 진입이 상대적으로 용이하며, 향후에도 이와 같은 출원 추세는 지속될 것으로 예상된다. 최근 10년간(2010~2019.6) 출원인별 출원동향을 살펴보면, 대기업이 534건(30%), 중소기업이 404건(22%), 대학 332건(18%), 연구기관 138건(8%) 순으로 조사됐지만, 최근 5년간으로 범위를 좁혀보면 대기

카카오가 AI 기술을 적용한 형태소 분석기술을 오픈소스로 공개한다고 30일 밝혔다. 카카오는 딥러닝 기술 기반으로 개발한 형태소 분석기 'khaiii(Kakao Hangul Analyzer III, 카이)'를 오픈소스로 제공한다. 딥러닝 기술 기반의 형태소 분석기가 오픈소스로 제공되는 것은 국내에서 처음이다. 이번 카카오 형태소 분석기 오픈소스 공개를 통해 한국어 연구, 챗봇/자연어 처리 응용기술 개발 등 한국어를 활용하는 다양한 분야에서 형태소 분석을 위한 비용과 시간을 줄일 수 있게 됐다. 형태소 분석기술은 2개 이상의 글자로 이루어진 단어 혹은 문장을 입력 시, 의미를 가진 언어 단위 중 가장 작은 단위인 형태소 단위로 자동으로 분리하는 기술이다. 예를 들면, '학교에 간다'라고 입력하면 '학교/명사 + 에/조사 + 가/동사 + ㄴ다/어미' 로 형태소 단위와 품사를 파악해 분류해내는 기술이다. 주로 자연어처리 응용 서비스의 기반 기술로 사용되며, 정보 검색, 기계 번역, 스마트 스피커나 챗봇 등 여러 서비스에서 사용할 수 있다. 이번에 오픈되는 카카오의 형태소 분석기 khaiii는 딥러닝(심층기계학습)을 통해 학습한 데이터를 활용해 형태소를 분석하는 모델이다. 딥러닝 기술 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱신경망) 기술을 이용해 음절기반으로 형태소를 분석하는 방법을 채택했다. 카카오는 국립국어원에서 배포한 데이터인 세종 코퍼스를 기반으로 데이터의 오류를 수정하고 카카오에서 자체 구축한 데이터를 추가해 85만 문장, 1천3만 어절의 데이터를 학습하여 정확도를 높였다. 또, 딥러닝 과정에서 C++ 언어를 적용해, 일반적으로 딥러닝에 쓰이는 GPU(그래픽처리장치)를 사용하지 않고도 빠른 분석 속도를 구현했다. 카카오의 형태소 분석기 khaiii는 깃허브(GitHub)에서 확인할 수 있으며, 누구나 무료로 이용 가능하다. 카카오의 형태