LG CNS, 인공지능(AI) 빅데이터 플랫폼 ‘DAP’에서 답을 찾다 – LG 공식 블로그
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LG CNS, 인공지능(AI) 빅데이터 플랫폼 ‘DAP’에서 답을 찾다

작성일2017-09-26

미래가 궁금할 때 마다 심심풀이로 타로점을 보셨다구요? 이제는 타로카드가 아닌, 인공지능(AI)과 빅데이터 분석으로 정확히 미래를 예측할 수 있는 날이 머지 않았습니다.

이론상으로 도처에 널려있는 빅데이터를 종합적으로 분석하면 미래에 벌어질 시나리오들을 정확하고 다양하게 예측할 수 있습니다. 실제로 불확실한 주가나 기후변화를 예측할 때 인공지능과 빅데이터가 현재도 널리 사용되고 있죠.

더이상 먼 미래의 이야기가 아닌 인공지능과 빅데이터, 어디까지 활용할 수 있을까요?

불투명한 미래, 빅데이터와 AI가 '답'을 제시할 수 있을까?

불투명한 미래, 빅데이터와 AI가 ‘답’을 제시할 수 있을까?

그들(?)은 스스로 답을 찾아낼 것이다.
인공지능(AI)의 현재와 미래

인공지능은 우리가 생각하는 것 이상으로 발전해 왔습니다. 우리에게는 ‘알파고’를 통해서야 비로소 큰 화두가 된 개념이지만, 다양한 분야에서 인간만이 할 수 있다고 여겨왔던 일들을 척척 해내며 4차 산업혁명의 핵심 기술로 떠오르고 있죠.

인공지능은 스스로 자아(Ego)를 갖고 인간과 동일한 수준의 지능적 행동을 구사하는 ‘강 인공지능(Strong AI)‘과 단순한 합리적 판단을 대신할 수 있는 영역의 인공지능인 ‘약 인공지능(Weak AI)‘으로 구분됩니다. 현재는 번역, 자율주행, 영상인식 분야 등에서 ‘약 인공지능’ 중심으로 개발과 활용이 진행되고 있는데, 많은 기업과 연구가들의 궁극적인 목표는 인간처럼 생각하고 행동하는 ‘강 인공지능을 실현하는 것입니다.

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자율주행으로 대표되는 인공지능의 적용 사례

다양한 정보를 습득해 이를 스스로 학습하고 실행하는 인공지능 기술은, 산발적으로 흩어져 있는 데이터를 유의미한 것으로 만들어준다는 데 큰 의의를 갖습니다. 인공지능과 빅데이터를 효율적으로 활용해 여러 사업 분야에 적용하면 그 시너지는 실로 대단할 것입니다. 최근 들어 주요 IT기업들이 인공지능으로 빅데이터를 수집해 이를 사업에 적용하는 인공지능 빅데이터 플랫폼 개발에 박차를 가하는 것도 바로 이러한 이유 때문입니다.

DAP, 인공지능 빅데이터 플랫폼의 ‘답’

인공지능과 빅데이터를 활용하고자 하는 기업들은 많지만, 보유하고 있는 데이터를 ‘어떻게’ 활용해야 할지 막막한 경우가 많습니다. 좀 더 구체적으로는,

  • 빅데이터와 인공지능을 자사의 사업에 어떻게 적용해야 할지
  • 기업이 보유하고 있는 데이터 중 어떤 것을 어떻게 분석해야 할지
  • 빅데이터 플랫폼 인프라의 구축을 위해 많은 비용이 필요한 건 아닌지

등에 대한 고민이 주를 이룹니다.

이러한 가운데, LG CNS에서는 ‘인공지능 빅데이터 플랫폼 DAP(Data Analytics & AI Platform) (디에이피, 애칭 ‘답’)를 출시했습니다. 데이터 수집부터 분석, 시각화까지 일련의 빅데이터를 즉각 처리하고 분석할 수 있으며, 인공지능을 활용한 신규 서비스 개발 환경까지 제공하는 플랫폼입니다.

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디지털 혁신을 고민하는 기업들이 여러 부담 때문에 빅데이터 분석이나 새로운 인공지능 서비스 개발에 선뜻 나서지 못하는 실정에서 차별화된 ‘답’을 제시하겠다는 포부인데요. ‘DAP은 과연 어떤 답을 제시할 수 있을까요?

① 더 빠르고 최적화된 빅데이터 환경 구축 및 분석

기존 빅데이터 분석 환경은 구축에 오랜 시간이 걸렸습니다. 기본적인 개별 환경을 세팅하기 위해서만 짧게는 수개월에서 그 이상까지 소요되곤 했습니다.

‘DAP’은 별도의 플랫폼 구축 없이 사용자 화면에서 로그인 후 클릭만으로 데이터 분석, 신규 AI 서비스 개발 환경 세팅을 빠르게 구축할 수 있습니다. 수개월 이상 소요되던 것이 1시간 이내로 가능해진 것이죠. 구축뿐 아니라 또한 데이터 분석에 소요되던 3~4개월의 시간도 최대 1~2주로 단축할 수 있게 되었습니다.

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‘DAP’ 플랫폼의 구조

산업이나 제품별로 적합하게 대응할 수 있는 다양한 분석 유형을 갖추고 있다는 점 또한 ‘DAP’의 특징입니다. 예를 들면, 신제품이 출시되었을 때는  ‘소비재 분야의 신제품 수요 예측’이나 ‘프로모션 반응 예측’ 등 사용자가 원하는 영역과 유사한 분석 유형을 선택해 사용할 수 있는 것이죠.

아직도 조금 어렵게 느껴지시나요?

간단한 예를 들어보겠습니다. 어떤 행사를 위해서 잔칫상을 차려야 하는 상황입니다. 재료는 많은데 어떤 재료를 가지고 어떤 음식을 요리할지 고민이 되는 상황이네요. 또 메뉴가 결정되었다고 해도 가스레인지, 프라이팬 등의 요리도구를 세팅하는데도 비용/시간이 한참 걸릴 것 같고, 요리를 직접 하는 것도 자신 없습니다. 말 그대로 진퇴양난이네요.

이때 만약 뷔페처럼 음식이 준비되어 있고, 필요한 것들만 접시에 딱딱 골라 담을 수 있다면 얼마나 편리할까요?  직접 요리를 하는 수고로움은 물론, 시간까지 획기적으로 줄일 수 있겠죠? (물론 뷔페음식의 퀄리티가 더 좋을 확률도 대단히 큽니다.)

여기서 준비된 음식 재료가 바로 ‘데이터들’이고, 별도의 번거로운 요리 과정 없이 원하는 요리를 선택해 담아낼 수 있는 시스템이 바로 LG CNS의 ‘DAP’가 제공하는 서비스라고 생각하시면 됩니다. 이제 좀 이해가 쉬워지셨죠? :smile:

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② 멀티 클라우드 기반에서 오는 장점

무엇보다 ‘DAP’의 가장 큰 특징은 멀티 클라우드를 기반으로 했다는 점인데요. 시간과 장소의 제약을 제거하고 인프라 활용을 극대화할 수 있게 해 주는 클라우드 환경을 통해 다양한 외부 데이터를 지속적으로 탐색하고 이를 클라우드에 축적해 멀티소스 데이터를 수집하고 통합할 수 있게 되었죠.

비용에 대한 고민도 줄었습니다. ‘DAP’는 사용자에게 클라우드 사용량으로 금액을 지불하도록 할 예정이라, 기존 인프라 구축에 소요되던 시간과 비용에 비하면 훨씬 합리적인 비용으로 최신 기술이 적용된 분석 인프라를 신속하게 활용할 수 있게 되었습니다.

멀티 클라우드를 기반으로 더욱 빠르고 편리해진 'DAP'

멀티 클라우드를 기반으로 더욱 빠르고 편리해진 ‘DAP’

③ 지능화된 판단과 예측이 가능한 분석 서비스

제조/통신/금융 등 다양한 산업에서 지난 30년간 축적된 LG CNS의 빅데이터 업무 전문성은 ‘DAP’에서 빛을 발합니다. 여기에 200여 명의 분석·기술 전문가가 제조 혁신, 디지털 마케팅 등의 영역에 걸쳐 30여 가지의 지능화된 서비스를 제공합니다.

DAP이 제공하는 서비스분야

대표적 서비스로는 ‘딥러닝 비전검사‘가 있습니다. 이미지 인식을 활용한 서비스인데요. 스마트팩토리에서 생산된 제품들 중 불량품에 대한 이미지를 스스로 학습하고 데이터화 하여 불량을 판정하는 방식으로 정확도를 99.98%까지 획기적으로 개선하는 품질 분석 서비스를 제공합니다. 제조 회사의 품질 검사 정확도와 생산성이 혁신적으로 향상될 수 있는 것이죠.

고객 분석 영역‘에서는 고객의 행동이나 반응을 파악할 수 있는 데이터를 분석하여, 보다 정교화된 타깃 마케팅을 전개하고 매출 증대 등의 효과를 극대화할 수 있게 되었습니다.

또한 ‘기업 내부 업무 시스템‘에서는 AI 기반의 대화형 인터페이스를 적용하여 업무 관련 정보를 신속하게 조회할 수 있고, 음성 인식을 통한 회의록 작성 등 보다 혁신적인 업무 개선도 가능합니다.

④ 다양한 협업을 통한 가치 창출

‘DAP’는 더 나은 서비스를 위해 다양한 기업들과 협업하고 있습니다. 스마트 팩토리 분야 등 국내 유망 스타트업과 협업체계를 구축, 상호간의 사업 시너지를 창출하며 중소기업과의 상생 생태계를 조성할 계획을 세우고 있습니다. 또한 전 세계 고객을 위한 글로벌 네트워크 구축을 위해 글로벌 기업과의 협업을 진행하고 있기도 합니다.

‘DAP’는 지속적인 서비스 확장에 나설 계획입니다. 현재 마이크로소프트의 Azure 클라우드 기반에서, 연말까지 LG CNS 자체 클라우드 서비스와 아마존의 AWS를 연계한 서비스를 추가 오픈하는 등 그 플랫폼을 단계적으로 확장하여 서비스를 더욱 고도화할 예정입니다.

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고객들이 가진 데이터를 쉽고 빠르게 분석해, 새로운 가치를 창출하는 LG CNS의 인공지능 빅데이터 플랫폼 ‘DAP’. 급변하는 4차 산업혁명 시대 속에서 불투명한 미래를 명쾌하게 알려주는 ‘답’이 되길 기대해 봅니다.

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