클라우드 전문정보
| 제목 | AIaaS(AI as a Service) - 인공지능 기반의 플랫폼 | ||
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| 등록일 | 2021-04-06 | 조회수 | 4002 |
가천대학교 / 이정훈 교수
인공지능과 결합된 클라우드 서비스
4차 산업혁명이라는 단어가 등장하기 이전부터 클라우드는 ICT 분야의 큰 이슈였다. 클라우드의 첫 등장은 웹 환경에 일정 이상의 공간을 제공받고 일부 확장자의 파일은 별도의 소프트웨어 없이도 웹 환경에서 사용할 수 있는 가상환경을 제공 받는 것이었다. 이후에 2019년 실시간 스트리밍 게임으로 다시 이슈를 받기 시작하던 클라우드 서비스분야는 2021년 인공지능 플랫폼 시장을 선점하며 거대 플랫폼 시장을 이끄는 ICT 대표 인프라 기술로써 ICT 기술 분야의 황금기를 이끌고 있다.
인공지능 기술은 효용성에 비해서 일반 기업들이 도입하기 힘든 기술이다. 많은 기업들은 인공지능이 새로운 비즈니스를 창출하고 경쟁에 여러 이점을 제공하고 있다는 사실을 인식하고 있음에도 비용, 기술력 부족 등의 문제로 실제 도입은 아직 저조한 편이다. 가트너의 2019년 자료에 의하면 75%의 기업이 인공지능은 새로운 비즈니스 창출에 기여하고, 84%의 기업이 경쟁력 강화에 도움을 주고 있다고 응답했음에도 실제 인공지능을 적용한 기업은 14%, 12개월 내에 도입할 계획인 기업은 23%에 불과했다.(출처 : http://www.comworld.co.kr)
진입장벽이 높은 전문 기술이 요구되며 기술 개발 및 적용에 어렵다는 단점은 인공지능 전문가 부족 현상을 가속화 시켰으며, 고비용의 인공지능 인프라 구축은 일반 비 ICT 기업이 인공지능 도입을 꺼리게 만들었다. 특히 인공지능 도입은 도입만으로 모든 문제를 해결하지 않는다. 구축된 인공지능 시스템을 관리하고 사용하기 위해서 인공지능을 사용하는 담당자는 어려운 인공지능 기술에 대한 교육을 받거나 인공지능 전문 인력을 회사에 상주시켜야 했다. 이것은 어렵게 도입한 인공지능 기술을 허울 좋은 껍데기로 만드는 요인이 되어왔다.
하지만 글로벌 거대기업들이 인공지능 플랫폼 경쟁 속에서 새로운 플랫폼들이 등장하면서 기업들의 인공지능 도입에 대한 진입장벽을 낮추고 있다. 인공지능 플랫폼은 비교적 전문지식 없이 쉽게 인공지능 솔루션을 만들어 내거나 인공지능 인프라 환경을 제공하였다. 특히 글로벌 ICT 기업인 구글(Google)은 딥러닝 기술의 시작을 알린 기업답게 인공지능 플랫폼 시장을 이끌었다. 구글에서 제공하는 케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리를 제공하면서 텐서플로에 비해서 다소 쉽게 인공지능을 제작할 수 있도록 제공되었다. 또한 아파치의 하둡(Apache Hadoop)은 대량의 자료를 처리할 수 있는 큰 컴퓨터 클러스터에서 동작하는 분산 응용 프로그램을 지원하는 프리웨어 자바 소프트웨어 프레임워크를 제공함으로써 인공지능 인프라 구축의 가능성을 제공한 것이다.
기존의 시장은 인공지능을 도입하기 위해서 인공지능 플랫폼에 관심을 가지기 시작했으며, 글로벌 ICT 기업은 인공지능 플랫폼 시장을 선점하기 위해서 경쟁하기 시작하였다.
인공지능 플랫폼 시장의 경쟁은 인공지능 도입을 위한 고질적인 문제인 고비용의 인프라 구축과 인공지능 전문 인력 요구에 대한 해결법을 찾게 되었다. 그것이 클라우드와 인공지능 서비스가 결합된 AIaaS 이다.
클라우드의 기본적인 기능은 네트워크 환경을 통해 가상화 환경을 제공하는 것이다. IaaS는 가상의 하드웨어 인프라를 제공하며, SaaS는 가상 소프트웨어 서비스 환경을 제공한다. 또한 Paas는 플랫폼(툴)을 제공한다. 이러한 가상화 환경은 인공지능 도입을 위한 가상의 인프라 환경을 제공했으며, 인공지능을 위한 대량의 저장 공간을 제공하였다. 또한 클라우드를 통해서 사용자 편의성 환경을 제공하며 운영의 효율성과 사용자의 접근성을 높였다. 일부 클라우드 인공지능 개발 플랫폼 제공회사들은 GUI 기반으로 전문적인 개발지식 없이도 인공지능 시스템을 만들거나 테스트할 수 있는 새로운 환경을 제공하고 있다.
[그림1. 구글의 Teachable Machine <출처: https://teachablemachine.withgoogle.com/>]
구글 티처블 머신(Teachable Machine) 사용자 편의성이 높은 딥러닝 개발 플랫폼을 제공하고 있으며, 간단한 설정만으로 높은 수준의 인공지능을 개발 및 학습, 테스트할 수 있다. 구글 티처블 머신의 경우 개발 및 학습된 인공지능을 공유하거나 제작한 인공지능을 케라스 기반의 파이썬 코드로 제공 받을 수 있다.
[그림2. IBM의 machine learning for kids <출처: https://machinelearningforkids.co.uk/>]
IBM의 머신러닝포키즈(machine learning for kids)는 간단한 딥러닝에 대한 개념을 이해하고 스크래치 3.0기반의 소프트웨어 개발만 가능하다면 인공지능 교육 및 간단한 인공지능 소프트웨어를 비전문가도 개발할 수 있는 수준의 서비스를 제공하고 있다.
클라우드 기반의 인공지능 플랫폼의 장점
AIaaS가 주목받는 이유는 4가지이다. 첫 번째는 구현성이다. 클라우드 서비스는 크게 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 구분된다. IaaS는 HW 환경을 제공하는 클라우드 서비스이다. PaaS는 IaaS에 더해 플랫폼도 함께 제공한다. SaaS는 PaaS에서 구현된 SW를 제공하는 클라우드 서비스다.
[그림3. 클라우드 기반의 인공지능 플랫폼]
AIaaS 사용자는 인공지능 개발 및 서비스를 쉽게 구현할 수 있도록 클라우드로 부터 인공지능 개발에 필요한 서비스를 받을 수 있다. 인공지능 서비스를 개발하지 못하거나 인공지능 개발 역량이 부족한 기업은 이미 구현된 API형태의 인공지능 서비스를 제공받을 수 있는 것이다.두 번째는 편의성이다. 사용자는 클라우드 서비스로 완성된 인공지능 모델을 지원받아 API 형태로 사용하여 데이터 학습만으로 인공지능 솔루션을 개발할 수도 있으며 PaaS 형태의 인공지능 개발 툴 및 환경을 서비스 형태로 이용하여 직접 개발할 수도 있다.
세 번째는 운영 효율성이다. 클라우드 서비스의 장점 중 하나는 사용한 만큼 비용을 지불한다는 점이다. 기업이 직접 인공지능 서비스를 운영한다면 인공지능의 확장 또는 축소를 위해 하드웨어 변경 또는 재구축을 진행하게 되면 기존의 장비의 변경이 발생하게 된다. 또한 인공지능 개발과 관리에 따른 인력 구성의 변경에 의해 추가적인 비용이 발생하게 된다. 하지만 클라우드 서비스를 이용할 경우 사용한 만큼의 비용만 지불하므로 인공지능 시스템의 확장 또는 축소에 유동적인 대응이 가능하며 쉽게 변경가능하다. 또한 비용적 측면에서 효과를 누릴 수 있다.
네 번째는 접근성이다. 클라우드는 특성상 클라우드 서비스를 제공하는 실제 하드웨어 환경에서 네트워크를 통해서 사용자 단말기로 이용하게 된다. 이런 이유로 사용자는 어떤 종류의 단말기에서도 성능에 관계없이 클라우드 서비스를 이용할 수 있다.
AIaaS의 서비스 유형
AIaaS의 서비스 형태를 크게 3가지로 나누어진다. 완성된 형태의 인공지능 기능제공, 인공지능 서비스 개발 프레임워크 제공, 템플릿 형태의 인공지능 프레임워크 제공이다.
첫 번째 완성된 형태의 인공지능 기능 제공방식은 미리 제작된 머신러닝 모델을 생성하고, 서비스 형태로 배포한 후 서비스를 이용하는 기업에서 자신들의 데이터로 인공지능 모델을 학습시켜 사용하는 방식이다. PaaS 형식의 인공지능 서비스 제공이다.
대표적인 서비스로는 개인화 검색 서비스와 스마트홈 서비스가 있다. 개인화 검색은 동일한 인공지능 모델이 사용자의 검색어나 검색 사이트의 정보를 이용하여 사용자 맞춤형의 결과를 제공한다. 스마트홈은 스마트홈 시스템의 사물인터넷이 클라우드 플랫폼으로 연결되어 다양한 정보를 전달하고 클라우드에서 제공하는 인공지능은 사물인터넷이 전달한 데이터를 학습하여 자동화된 서비스를 제공하는 것이다.
두 번째는 인공지능 서비스 개발 프레임워크 제공 방식이다. 대표적인 기업으로는 구글의 구글 코랩(Google Colab)이 있다. 코랩은 클라우드 환경에서 API/SDK(Software Develope Kit)를 제공하고 사용자가 제작한 소프트웨어가 실행될 수 있는 환경을 제공한다. 특히 파이썬을 이용하여 넘파이(numpy), 텐서플로우(TensorFlow), 케라스 등과 같은 인공지능 개발환경을 제공하고 있으며 별도의 고비용 장치 없이 인공지능 모델을 개발할 수 있는 가상의 하드웨어 환경을 제공한다.
세 번째는 템플릿 형태의 인공지능 프레임워크 제공방식이다. 템플릿 형태의 인공지능 프레임워크는 사전에 만들어진 인공지능 모델을 제공하거나 드레그 앤 드롭 방식으로 인공지능 모델을 설정하고 생성할 수 있는 기능을 제공한다. IBM의 머신러닝포키즈(machine learning for kids), 구글 티처블 머신(Teachable Machine)이 대표적이다. 전문적인 인공지능 솔루션을 개발하기에는 부족하지만 드레그 앤 드롭 방식으로 텍스트, 이미지, 음성, 숫자 데이터를 이용하는 인공지능 모델을 생성 및 학습시킬 수 있으며, 인공지능 성능 테스트도 가능하다. 특히 구글의 경우 인공지능 모델에 대한 세부 설정 기능과 외부 데이터를 가져와서 학습시킬 수 있으며, 최종 완성된 인공지능 모델을 공유하거나 파이썬 코드로 변환할 수 있다.
클라우드 기반 인공지능 플랫폼을 선점하기 위한 AIaaS 경쟁
클라우드 서비스 업체의 인공지능(AI) 경쟁이 치열하다. 아마존웹서비스(AWS)를 선두로 마이크로소프트와 구글, IBM이 시장 선점을 위해 다양한 서비스를 제공하고 있다.
■ 아마존웹서비스
AWS는 세이지메이커 오토파일럿 등을 비롯해 여러 인공지능 서비스를 제공 중이다. 세이지메이커 오토파일럿은 머신러닝 모델을 자동으로 생성해주는 서비스다.
AWS는 진입장벽이 높은 머신러닝 기술에 어려움을 겪는 개발자나 더 진보된 인공지능을 요구하는 개발자들 모두에게 유용하다. 머신러닝 기술에 숙련되지 못한 개발자는 비전, 스피치, 자연어, 텍스트프로세싱 등 미리 학습된 인공지능 서비스를 제공받아서 사용할 수 있다. 머신러닝에 숙련된 개발자들은 세이지메이커의 머신러닝 스위트를 사용해 개별화된 인공지능 기능을 구현할 수도 있다.
■ 마이크로소프트 애저
마이크로소프트 애저는 머신러닝과 인공지능에 대한 구분분석 및 벡터 기반 머신러닝 접근 방식을 기반으로 다양한 서비스를 제공한다. 또한, 고객 요구에 따라 애저, 가상 프라이빗 클라우드, 온프레미스 등에 배포할 수 있다.
■ 구글 클라우드
구글의 이미지인식 서비스는 프라이빗 클라우드나 구축환경에서도 컨테이너를 통해 배포될 수 있다. 구글의 왓이프툴(What-If)은 오토ML 비전과 데이터 라벨링서비스에서 단계별 설명을 제공한다. 오토ML 비전은 '비전 API'를 제공하는데, 개발자는 REST와 리모트프로시저콜(RPC) API를 통해 사전 학습된 모델에 접근할 수도 있다.
■ IBM
IBM 클라우드는 왓슨 어시스턴트 플랫폼의 우수한 사용자경험을 인정받고 있다. IBM의 자연어처리 요소는 잘 통합돼 있고, 딥러닝 합성 기술과 분위기 및 감정 분석 등을 사용한 혁신적인 요소도 다수 있다.
■ NBP
네이버 비즈니스 플랫폼(NBP)이 제공하고 있는 네이버 클라우드 플랫폼(NCP)에서는 ‘클로바(Clova)’, ‘파파고(papago)’ 등 네이버의 다양한 인공지능 서비스를 API 형태로 제공하고 있다. NBP는 이 같은 인공지능 솔루션을 안정적이고 쉽게 제공하는 데 초점을 맞추고 있다.
NBP가 제공하고 있는 AIaaS 가운데, ‘클로바 플랫폼’은 ‘클로바’ 사용자의 음성이나 이미지를 인식하고 이를 분석해 원하는 정보나 서비스를 제공한다.
■ 마인즈랩
마인즈랩의 인공지능 플랫폼 ‘마음.에이아이(maum.ai)’는 음성, 언어, 사고, 시각 등 인공지능 각 영역에서 핵심 기술을 모듈화 해 고객이 원하는 분야에 맞춤형으로 적용할 수 있는 플랫폼이다. 특히, 인공지능 음성생성, 기계독해(MRC), 설명할 수 있는 인공지능(XDC) 등 최신 기술을 개발 지식이 없어도 누구나 쉽고 빠르게 인공지능 서비스를 비즈니스에 접목할 수 있다.
[AI에도 클라우드 바람, AIaaS로 코드 없는 AI 개발 가능(시장 동향) - 컴퓨터월드 <출처: https://www.comworld.co.kr/news/articleView.html?idxno=49775>]
AIaaS 시장의 성장과 전망
AIaaS 시장은 고속 성장이 예상된다. 시장조사 기관인 트라티카(Tratica)와 마켓 앤 마켓에 따르면 AIaaS 시장은 2018년 15.2억 달러(1.82조 원) 규모를 형성했다. 이 시장은 연 평균 48.2%가량 성장해 2023년에는 108.8억 달러(13.05조 원)에 이를 것이며, 인공지능이 퍼블릭 클라우드 서비스 전체 매출의 최대 50%를 차지할 것으로 전망된다.
[그림4. 마켓앤마켓이 예측한 AIaaS의 시장전망 <출처: 마켓앤마켓>]
이러한 시장의 변화는 기존 IT 기업들의 변화를 불러오고 있다. 인공지능 이전의 ICT 사업은 정보를 선점하고 제공하는 글로벌 IT 기업이 시장 전반에 영향을 끼쳤다. 그리고 인공지능과 네트워크의 급격한 기술 발전은 기기가 스스로 현실을 이해할 수 있게 만들었다. AIaaS는 발달된 기술을 하나의 테두리로 묶어 새로운 시장을 개척하고 있다.
새로운 시장에서는 인공지능 클라우드 플랫폼을 선점하는 기업이 모든 시장 전반에 영향을 과시하며 기존의 사업 구도를 변화시킬 것이 예상된다.
저작권정책
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