IV. AI Transformation (AX)

 

IV. AI Transformation (AX)

인공지능 전환(AX)의 개념과 목표를 명확히 하고, AI 학습 방법 및 딥러닝의 주요 발전 변곡점을 상세히 설명하며, 궁극적으로 AI가 비즈니스와 고객에게 제공하는 가치를 제시합니다.

 

1. AX (AI Transformation)의 이해

• 정의: AX는 기업이나 조직이 인공지능 기술을 핵심 비즈니스 프로세스, 제품, 서비스, 그리고 조직 문화에 통합하여 근본적인 변화와 혁신을 추구하는 것을 의미합니다.
• AX 특징
  • DX와의 관계: 디지털 전환(DX)이 아날로그를 디지털화하는 데 중점을 둔다면, AX는 이 디지털화된 기반 위에 AI를 접목하여 지능화, 자율화, 그리고 궁극적으로는 새로운 가치를 창출하는 것을 목표로 합니다. AX는 DX의 다음 단계 또는 고도화된 형태로 볼 수 있습니다.
• AX 목표: 단순히 인공지능 도구를 도입하는 것을 넘어, AI를 통해 새로운 가치를 창출하고, 의사결정 방식을 개선하며, 운영 효율성을 극대화하는 등 기업의 전반적인 역량을 지능화하는 것을 목표로 합니다.

2. AI와 빅데이터는 동전의 양면

• AI와 빅데이터는 상호 보완적인 관계에 있습니다.
• 데이터 개방과 융합을 통해 생성된 빅데이터(DX/DT)는 통계 기반 머신러닝(ML)과 인공신경망 기반 딥러닝(DL)을 포함하는 AI 기술을 발전시키고, 이는 최종적으로 고객 맞춤형 서비스로 연결됩니다.

3. 인공지능(AI) 구현 가능 시대

• 인공지능은 현재 약한(Weak) 수준에서 일반적인(General) 수준을 거쳐 강력한(Strong) 수준으로 발전하고 있습니다 (약 2045년경 Strong AI 예상).
• 인공지능 (Artificial Intelligence): 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것입니다.
• 머신러닝 (Machine Learning): 인공지능의 한 분야로, "알고리즘(통계와 수학 기반)"에 의하여 경험적 데이터의 특징을 도출하고 숨겨있는 패턴을 찾아내어 새로운 데이터에 대한 예측 등의 연구를 수행하는 기술입니다.
• 딥러닝 (Deep Learning): 통계나 수학적인 방식이 아닌 "인공신경망(0과 1의 합성곱 기반)"으로 여러 선형 및 비선형 결합을 통해 높은 수준의 추상화(스스로 데이터의 핵심적인 특징을 추려내는 작업)를 하여 예측 등의 연구를 수행하는 기술입니다.

4. AI 학습 방법

• AI는 크게 세 가지 학습 방법으로 분류됩니다.
  • 지도 학습 (Supervised Learning): 레이블(label)이 있는 데이터를 사용하여 분류(Classification)나 회귀(Regression)와 같은 문제를 해결합니다.
  • 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터를 사용하여 군집/그룹핑(Clustering)이나 특징 도출(Characterization)과 같은 문제를 해결합니다.
  • 강화 학습 (Reinforcement Learning): 레이블과 데이터가 없는 환경에서 시행착오와 보상을 통해 보상을 극대화하는 방식으로 학습합니다.

5. 분석형 AI (머신러닝)

• 머신러닝-지도-회귀 예시: y=f(x)=wx+b 모델을 사용하여 실제값과 예측값의 오차를 최소화하는 방식으로 학습합니다. 여기서w는 가중치(weight), b는 편차(bias)를 의미합니다.

6. 생성형 AI (딥러닝)

• 딥러닝-인공신경망 개념: 인간의 신경 세포(핵, 신경 세포체, 가지 돌기, 축삭 돌기)와 유사하게 입력값(Xn​)에 가중치(Wn​)를 곱하고 합산(Σ)한 후 활성화 함수(Activation function)를 통해 출력(Output)을 내는 방식으로 작동합니다.
• 딥러닝-인공신경망 학습 방식: 정보가 한 방향으로 흐르는 Feed Forward 방식과, 출력된 오류를 역으로 전파하여 가중치를 조정하는 Backpropagation 방식을 통해 학습합니다.
• 인공신경망 발전 변곡점
  • Perceptron (1957년): 프랑크 로젠블라트가 개발한 선형 분류기였지만, XOR 문제(두 명제 중 하나만 참일 경우를 판단)와 같은 비선형 분류 문제를 해결하지 못하는 한계가 있었습니다.
  • Multi-layered Perceptron (MLP, 1986년): 민스키와 페퍼트가 단층 퍼셉트론의 한계를 증명하며 다층 퍼셉트론의 필요성을 제시했습니다. 룸멜하트와 맥클리랜드가 오차역전파법(Backpropagation)을 제시하며 비선형 분류 문제를 해결하는 효과적인 학습 방법을 제공했습니다.
  • Vanishing Gradient (경사 소실 문제): 3층 이상의 레이어를 가진 MLP에서 학습 능력이 저하되는 경사 소실 문제가 발생하여 MLP 작동에 한계가 있었습니다.
  • Deep Neural Network (DNN, 2006년): 제프리 힌턴이 Pre-training 기법과 ReLU(활성화 함수) 등을 통해 MLP의 경사 소실 문제를 개선하면서 딥러닝 시대가 도래했습니다. 알파고(AlphaGo)는 48층의 MLP로 구성되어 16만 개의 바둑 데이터로 학습된 대표적인 딥러닝 사례입니다.
• 딥러닝 대표 알고리즘
  • CNN (Convolutional Neural Network): 데이터의 특징을 추출하여 패턴을 파악하는 인공신경망으로, 주로 정보 추출, 문장 분류, 이미지 인식 등의 분야에서 사용됩니다. Yann LeCun이 주요 연구자입니다.
  • RNN (Recurrent Neural Network): 반복적이고 순차적인 데이터 학습에 특화된 인공신경망으로, 순환 구조를 이용하여 과거 학습의 가중치를 현재 학습에 반영합니다. 주로 음성 웨이브 폼을 파악하거나 텍스트의 앞뒤 성분을 파악할 때 사용됩니다.
  • Transformer: RNN의 한계를 보완하기 위해 '어텐션(attention) 메커니즘'을 적용한 모델로, 텍스트 분석에 혁신을 가져왔습니다.
  • GAN (Generative Adversarial Network): 생성자(Generator)와 감별자(Discriminator)라는 두 신경망 모델의 경쟁을 통해 실제에 가까운 거짓 데이터를 생성하는 것이 목적이며, 주로 이미지 생성, 영상 합성, 텍스트 생성 등 대량의 데이터를 스스로 만들어내는 분야에 활용될 수 있습니다. 이안 굿펠로우가 주요 연구자입니다.

AI Transformation의 본질적인 의미와 함께, 이를 가능하게 한 머신러닝 및 딥러닝 기술의 세부적인 작동 원리와 역사적 발전 과정, 그리고 주요 알고리즘들을 심도 있게 다루어 AI 시대의 핵심 기술 이해를 위해 설명드렸습니다.