HCI KOREA 2017_아마존 웹 서비스 클라우드

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HCI KOREA 2017_아마존 웹 서비스 클라우드

클라우드로 만나는 AI 기술
아마존 웹 서비스 클라우드

아마존은 온라인 서점에서 시작해 현재는 테크놀리지 기술을 제공하는 회사로 변화했다. 그리고 AWS 클라우드는 전 세계적으로 백만 명이 사용하는 범용적인 기술이다.기존에는 실제 비즈니스를 하기 전 사무실, 장비, 인원 등 준비할 부분이 많았다. 반면, AWS 클라우드 또는 타사 클라우드의 경우, 그러한 준비 없이 사용한 양만큼만 요금을 지불하면 되는 효과적인 비즈니스다. 최근 출시된 AWS 클라우드에서 서비스하는 AI 기술에 대해 다뤄봤다.

글·사진. 신건우 기자 gw@websmedia.co.kr


클라우드 컴퓨팅은 고정 비용이 가변 비용으로 바뀌는 비즈니스다. 클라우드 서비스를 지원하는 국내외 많은 서비스가 있지만, AWS(Amazon Web Service)는 2006년부터 클라우드 서비스를 운영한 축적된 경험을 갖추고 있다. 파격적인 가격 인하 정책을 취하면서, 고객의 피드백을 기반으로 한 지속적인 기능 추가를 하고 있다. 2010년 한 해에만 개발된 서비스가 61개였으며, 작년 한 해에만 1,017개 서비스를 개발했다. 현재는 총 2,913개의 서비스를 제공하고 있다. 아마존이 제공하는 수많은 서비스 중 작년 11월에 나온 AI 서비스를 소개한다.

이를 아마존에서는 ‘Amazon AI Building Blocks’라고 지칭한다. 연구 및 고급 개발자, 데이터 개발자, 일반 개발자를 위해 세 가지 AI 서비스를 출시했다. 첫째, 연구 및 고급 개발자를 위해 GPU Instances와 같은 하드웨어 인프라를 제공한다. GPU 기반 병렬 컴퓨팅으로 CUDA 및 OpenCL을 사용하는 범용 GPU 컴퓨팅 앱을 설계한다. 기계학습, 고성능 데이터베이스, 분자 모델링, 렌더링 등을 처리하며 딥러닝 컴퓨팅에 최적화된 기술이다. 또한, 아마존에서는 오픈 소스 딥러닝 프레임워크인 mxnet을 갖고 있다. 다양한 CPU 및 GPU 서버와 저전력 모바일 디바이스에 포딩이 가능하며, 클라우드 환경에서 고성능, 확장성을 보여준다. mxnet과 함께 구글 텐서플로우(Tensorflow)를 지원하며 인기 있는 딥러닝 프레임워크를 딥러닝 AMI을 통해 사용할 수 있다. 딥러닝을 사용하려면 수천만 원에 달하는 복잡한 하드웨어가 필요하다고 생각하는데, 콘솔에서 스타트 버튼만 누르면 필요한 갯수에 상관없이 간단하게 사용이 가능하다. 영상인식, 씬인식, 안면인식 등 간단한 기술이 필요한 경우는 스마트폰만으로도 사용할 수 있다.

둘째, 전문적인 연구자는 아니지만, 데이터를 만지는 사용자를 위해 아마존 ML(Amazon Machine Learning) 서비스를 제공한다. 인터페이스상에서 머신러닝과 관련된 수식 또는 수학적인 확률만 입력하면 바로 답이 나오는 형태다. 콘솔에서도 사용 가능하며, 여러 가지 API를 통해 자바스크립트나 파이선(Python) 등에서도 활용이 가능하다. 기본적으로 아마존 엔진 기반으로 신뢰성이 높은 알고리즘을 제공하며, 사용한 만큼만 과금된다. 서버를 구입하면 300만 원에서 수천만 원까지 비용이 발생하는 것에 비해, 건당으로 계산해 훨씬 저렴하게 사용할 수 있다. 아마존 ML은 Train Model을 만들고, Evaluate and Optimize에서 생성된 모델을 확인하고, Retreve Predictions을 목표로 한다. 보통 딥러닝이나 머신러닝의 경우, 엄청난 데이터에서 한두 개의 인사이트를 뽑는 데 최적화돼 있다. 반면, 아마존 ML의 경우, 많은 데이터를 보유하고 있기 때문에 각 사람의 성향에 맞춘 상세한 결과를 도출할 수 있다.

셋째, 일반 개발자를 위한 서비스다. 아이디어만 있으면 딥러닝이나 데이터 부분을 모르더라도 인터페이스를 사용해 딥러닝을 사용할 수 있다. 아마존에서는 일반 개발자를 위해 Rekognition, Polly, Lex 세 가지 형태로 제공한다. 아마존 Rekognition은 대용량 이미지의 딥러닝 트레이닝을 통한 이미지 인식 및 검색 서비스다. 이를 통해 객체 및 인지, 얼굴 감정 인식, 얼굴 유사성 비교, 얼굴인식을 제공한다. 한 예로, 미국 뉴욕의 경찰들은 카메라를 몸에 달고 다니면서 범죄자를 찾는다. 범죄자 데이터와 아마존 Rekognition을 사용해 범죄자를 검거하는 데 활용하고 있다. 다음으로 아마존 Polly는 딥러닝 기술을 사용해 실제 사람 목소리와 같이 높은 품질을 제공하는 음성 합성 기술이다. 쉽게 말해, 아마존 에코가 하는 말은 녹음된 문장의 소리가 아닌, 각 단어를 연결하는 음성 합성 기술로 된 것과 일맥상통한다. 세계적으로 유명한 외국어학습 앱인 듀오링고(Duolingo)는 사람이 제공하던 음성 부분을 아마존 Polly로 교체했다. 그 정도로 Polly는 사람보다 더 자연스러운 발음으로 인정받았다. 또한, 자연스러운 음성 서비스는 물론, 약어, 숫자, 동형이의어 등을 정확하게 분석하는 높은 지적 능력을 갖추고 있다.

마지막으로 아마존 Lex는 음성 및 텍스트를 사용하는 대화형 인터페이스 서비스인 챗봇이다. 아마존 에코가 텍스트 형식으로 지원하면 바로 챗봇이 된다. 이미 아마존 에코로 음성 인식과 자연어 처리 등을 지원하기 때문에 이를 활용해 여러 가지 형태로 제공하고 있다. 예를 들어, 뉴욕 호텔 예약을 잡기 위해 챗봇을 사용하면, 예약 가능한 호텔과 가격, 날짜를 자동으로 분석해 알려준다. 그리고 실제 지불까지 처리하며 간단하게 예약할 수 있다. 회사에서도 매출 순위를 일일이 작성할 필요 없이 챗봇으로 간단히 분석 자료를 받아볼 수 있다.

결론적으로 아이디어만 있으면 전문가 혹은 비전문가든 상관없이 아마존을 통해 새로운 비즈니스를 만들 수 있다. 디지털 비즈니스 시대에 효율과 더불어 비용절감까지 만들어내는 AWS 클라우드가 새로운 혁신 시대를 만들어줄 것을 기대한다.



최정욱 아마존 솔루션즈 아키텍트

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