[Smart Tech Korea] 스마트 테크 코리아 STK 2023 후기

인공지능이 실제 실무에서 어떻게 쓰이는지 공부도 할겸,

코엑스에서 열린 스마트테크 코리아 행사에 다녀왔다.

06.28~06.30 코엑스홀 1층 A,B홀

운송, 풀필먼트, 생산, 도소매, 로봇, 자율주행, 헬스케어 등등..

인공지능이 스며든 산업이 없다시피할 정도로 다양한 도메인을 볼 수 있었다.

 

원래 행사 성격 자체가 B2B 성향이 강해서

나 같은 학생들은 행사장에 잘 보이지 않았고,

인도 형님들을 비롯한 외국 바이어나 관계자들이 많이 오셨다.

 

많은 부스를 돌아다녔는데 다들 친절하게

회사와 서비스 소개를 해주셔서 너무 감사했는데,

특히 인상 깊었던 서비스 몇개만 후기로 남겨보려한다.

 

아, 그 전에 전체적인 그림을 쭉 봤을 때,

현재 인공지능이 활발하게 쓰이는 산업은 

확실히 컴퓨터 비전 쪽이 두드러졌다. 

 

아무래도 딥러닝이라고 하는 기술 자체가

다른 도메인보다 이미지 처리에서 효과적인 것이 보였다.

 

Computer Vision

일단 CV 분야는 다 거기서 거기였다.

(보잘 것 없다는 것이 아니라 제품화

전 단계까지의 기술력이 다 비슷하다는 뜻)

 

특히 DELTAX라는 회사는 CV Solution 회사인데,

이번 행사에는 모빌리티 서비스를 들고 오셨다.

차량 밖 뿐만 아니라 안 쪽 카메라를 이용해

운전자 상태 판별, 뒷자석 객체 탐지 등의 서비스를 보여줬다.

 

위와 같은 서비스는 쏘카나 택시에서

각종 위험요소(졸음운전, 승객 난동)와

분실물 혹은 차량 내 아동이나 반려동물 등

안에서 일어날 수 있는 모든 변수를

통제하는 통합 서비스로 제품화하는 것이 관건인 것 같다.

 

또 신기했던 것은 자율주행 분야에서는

보통 Lidar라는 센서로 객체간 거리 측정을 하는데,

Lidar는 Vision을 가지고 있지않는 대신 레이저를 발사한다.

(동물들이 초음파를 보내서 돌아오는 신호로 거리를 인식하는 것처럼)

 

하지만 Lidar는 가격이 너무 비싸서 

카메라+CV로 거리를 측정하는 알고리즘을 개발했다고 한다.

Lidar 가격이 점점 낮아지고 있다고는 하는데

비교 우위 측면에서 이러한 시도의 성패가 갈리지 않을까 싶다.

 

DeltaX 말고 SKT 에이닷에서도 얼굴 및 스타일 인식 서비스를 보여줬는데

내 나이와 성별 그리고 옷 색깔과 스타일을 분석을 해준다.

근데 나를 30대로 착각하는 걸 보니 문제가 있어보였다.

(들어보니 각도에 따라 한 세대 정도 달라질 수 있다고)

 

에이닷 인공지능 베타 테스트를 해본 사람으로서..

이미 에이닷이 AI 보정, 스타일 분석 등의

패션 라이프 스타일 서비스를 준비하는 움직임을 보이고 있는 것 같다.

 

MLOps

AI의 학습부터 배포까지 파이프라인을 구축해주는 기술이다.

이 분야에서는 아크릴이라는 회사의 조나단을 보고왔는데,

데이터 넣고 Task 선택하면 자기가 알아서 학습시키고 릴리즈도 한다.

 

어설픈 모델 쓸 바엔 여기서 제공하는 모델 쓸 거 같은데,

복잡한 모델도 만들 수 있냐고 여쭤보니 커스텀 모드에서

환경과 파라미터 세팅도 다 할 수 있게 되어있었다.

 

아마 성장 호흡을 빠르게 가져가는 회사라면

계속해서 변하는 데이터를 수집하고 전처리하고

분석하고 학습하고 배포하고를 자동화시키려면

이 분야는 반드시 필요하지 않을까.. 싶다

 

불현듯 지금 대학교는

인공지능을 모델링하는 방법론에만 

치중하고 있다는 생각이 들었다.

 

어찌보면 알고리즘을 개발한다는 행위보다도

이런 AI 사이클을 효율적으로 관리하는 엔지니어가

회사에 더 필요한 인재가 되지 않을까라는 생각이 든다

(알고리즘이 좋아져봤자 실무에 갖다 쓰지 못하면 예쁜 쓰레기..)

 

더 찾아보니 이 회사는 '연합 학습'이라는 컨셉을 POP로 내세우는 것 같다.

연합 학습은 각 기관이 가진 데이터들로 학습한 모델을

중앙에서 앙상블하는 방식이라고 말한다.

민감한 기업 데이터를 직접적으로

공개하지 않아도 되니 더 좋을 수 있겠다

 

Natural Language

자연어만 가지고 서비스한 업체는 볼 수 없었다

내가 못본 것일 수도 있다.

GPT가 많은 문제를 해결하기도 했고

자연어를 메인으로 서비스를 구축하는건

수익 창출이 어려울 것 같았다.

메인보다는 서브 느낌이 든다.

 

그럼에도 자연어는 앞으로도

더 큰 Corpus로 학습한 모델이 계속 나올 것이고

이미 GPT를 활용해서 수익화를 한 사람도 많기

때문에 자연어 자체에 대한 포커싱보다는

비즈니스적 사고를 하는 것이 더 좋아보인다.

 

ETC

그 외에는 UNBAN이라는 서비스를 만든 CJ대한통운도 봤다

배민 화물 운송 버전이라고 생각하면 되는데

핵심은 화물 운송 차주와 고객을 연결해주고

상차와 하차까지의 전 과정을 관리해준다고 생각하면된다.

물건 넣어서 운반하라고 엄청 큰 에코백도 주셨다.

그거 사진 찍기 귀찮아서 10초만에 그린 그림

 

총평

전체적으로 굉장히 흥미로웠던 행사였다.

각자의 분야에서 정말 전문가스러운 모습도 많이 보고 동기부여가 됐다.

그와 동시에 인공지능이라는 기술의 라이프 사이클이 어디까지 왔는지 대충 감이 왔다.

 

인공지능이 만물의 문제를 해결하는 절대신 같은 기술은 아니다.

미디어에서는 굉장한 모습만 보여주기 때문에 대중들이 과대평가를 하는 부분도 있는 것 같다.

 

모델이 좋아도 넣을 데이터가 없거나 쓰레기같은 데이터가 들어오면 

아무것도 못하는 것이 인공지능이고,

넣을 데이터가 너무 많은 경우에도 다양한 맥락을 

캐치하지 못하는 친구가 인공지능이다.

 

변수로 가득한 인간 사는 세상을

몇 가지 클래스로 분류해보겠다는 것이 이 기술의 핵심인데

그러기엔 분류나 예측해야할 문제들이 너무나 많다.

 

결국 인간을 복제한 인공 신경망은 

인간이 풀고자하는 문제 그 이상은 풀지 못할 것이다.

 

인간 사는 세상 이야기가 주입된 로봇이 인간처럼 사는 건 가능하겠으나

신처럼 군림하지는 못한다는 소리다.

그리고 당연하게도 그런건 인간이 가장 먼저 저지할 것이다.

 

하지만 이제 스파크가 터진 단계에 와있으니

얼마나 발전할지 지켜볼 수는 있을 것 같다.

 

중요한 건 인공신경망을 잘 만드는 일보다

시장에서의 성공을 도모하는 수완력이다.