[경영정보론] AI기술에 대한 이해 - AI의 정의와 종류, AI개발의 역사와 관련 기업, AI기술의 장점과 단점, AI기술 관련 시장의 변화와 미래 전략(시사점)

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[경영정보론] AI기술에 대한 이해 - AI의 정의와 종류, AI개발의 역사와 관련 기업, AI기술의 장점과 단점, AI기술 관련 시장의 변화와 미래 전략(시사점)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. AI의 정의와 종류
2. AI개발의 역사와 관련기업 현황
3. AI기술의 장점과 단점
4. AI기술 관련 시장의 변화

본문내용

족 구성원들이 각각의 방에서 일하거나 자거나 외출하는 등 다양한 상황에 따라 어떻게 온도를 조절하는지를 스스로 학습하여 구성원 각각의 생활 패턴과 선호에 부합하게 자동으로 온도를 조절한다.
공유 방식의 온디맨드 서비스화
2008년 금융위기 이후 적은 돈으로 서비스를 누리고자 하는 수요자의 니즈와 자신의 자산 및 시간을 이용해 수익을 창출하려는 공급자의 요구가 서로 부합했고, 이에 스마트폰과 소셜미디어가 서로 간의 중재를 촉진하며 우버, 집카, 에어비앤비 등의 공유경제 모델이 급성장했다. 2015년 9월 기준으로 우버와 에어비엔비의 기업가치는 무려 510억 달러와 255억 달러에 달하는 것으로 추정되며,5) 포드, 윈덤호텔, 하얏트호텔 등 대기업들마저도 공유 비즈니스모델 사업에 참여하고 있다. 처음부터 ‘대여’를 목적으로 자산을 상업적으로 활용하는 우버, 집카 등의 서비스는 진정한 의미의 공유경제(‘유·무형의 자산을 타인과 공유하여, 불필요한 소비와 자원의 낭비를 줄이고, 궁극적으로 사회 공동의 이익 증가에 기여하는 경제 활동’)와는 사실 무관하지만6), 많은 소비자가 자산을 소유하기 보다는 필요할 때만 서비스로서 활용하는 구매 행위에 익숙해졌다는 점이 중요한 변화이다. 미국에서 대표적 차량공유 기업인 집가는 2000년 창업하여 2007년 플렉스카사와 합병했고, 2013년 대형 렌트카 업체인 아비스에 인수되었다. 2007년 10만 명 수준이던 회원 수는 2015년 6월 기준 90만 명 이상으로 증가했고, 보유 차량도 1만 여대에 이른다.
또한 다이믈러벤츠, BMW, 엔터프라이즈 등의 대기업들도 차량공유 사업에 속속 진출하고 있다. BMW는 ‘DriveNow 서비스’를 통해 전기자동차도 공유하고 있는데, 보다 많은 사람들에게 전기자동차를 운전해 보는 체험을 제공함으로써 수요 확산에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 지금까지는 스마트폰이 차량공유 서비스 확산의 일등공신이었다면 앞으로는 자율주행 기술이 차량공유 서비스를 더욱 확대시키는 이차 기폭제가 될 전망이다. 현재의 차량 공유 서비스는 주차구역까지 이동해야 하는 결정적 불편함이 있지만, 자율운행 기술이 차량 공유 서비스와 결합될 경우 원하는 시간에 문 앞에 차가 와서 대기하는 서비스가 가능해진다. 이처럼 차량 스스로 움직여 사용자가 원하는 시간에 원하는 장소로 올 수 있다면, 현재처럼 굳이 한 사람이 한 차량을 배타적으로 소유하는 것보다 여러 사람이 차량을 공유하는 것이 경제성, 편의성, 공익성 측면에서 훨씬 나은 대안이 될 수 있는 것이다.
5. AI기술 미래 전략과 시사점
산업적으로 인공지능 기술은 어떻게 활용되어야 할까? 실제로 최근의 성공적인 인공지능 시스템을 보면 앞서 소개한 어떤 한 기술을 사용했다기 보다는 문제의 해결방안을 구조화하고, 여러 가지 기술을 적재적소에 복합적으로 활용하는 S/W 구조를 구성 하는 식이 일반적이다. 알파고의 경우에도 전체 구조는 탐색기 술을 따르지만 세부적으로 탐색의 가짓수를 줄이는데 신경망기 술을 사용하였다. 또한 IBM 왓슨의 경우에도 상식수준의 다양한 지식을 체계적으로 표현하는 규칙기반 시스템을 기반으로 정답의 가설을 만들고 이를 체계적으로 줄이는 과정에서 기계학습 방법을 사용하는 등 수백가지의 인공지능 알고리즘을 복합적으로 사용하였다.
IDC, 트랙티카, 맥킨지, 지멘스 등은 세계 인공지능 시장이 급속도로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이와 같이 여러 기관에서 인공지능 시장의 폭발적인 증가를 예상하고 있는 시점에서 이번 알파고 사태로 그동안 일부 연구자의 전유물이던 인공지능의 가능성과 필요성에 대한 국민적 공감대가 형성된 점은 매우 고무적이다. 특히 고령화와 함께 저성장의 늪에 빠져있던 한국사회에는 뜻밖의 모멘텀이 될 수 있다. 이 불씨를 살려서 경쟁력을 키우기 위한 미래산업의 과제는 무엇일까.
첫째는 인공지능의 핵심기술을 이해하고 복합하여 산업의 문제를 해결하는 인재의 양성이다. 인공지능 시대에는 어떤 분야든 소프트웨어를 다루는 기술과 데이터를 분석하는 기술이 필수적인 소양이 될것이기 때문에, 이에 대한 체계적인 교육이 필요하다. 앞서도 언급한 것처럼 딥러닝이든 지식추론이든 한가지 기술이 만능키가 되기보다는 필요한 기술을 적재적소에 활용하는 S/W 구조의 설계와 오픈소스의 적절한 활용능력을 키우도록 해야 할 것이다. 알파고의 예에서도 보듯이 잘 알려진 방법들을 복합적으로 사용해서 불가능할 것처럼 보인 무한공간에서의 의사결정 문제를 실제로 해결한 것은 되새겨 볼만하다.
둘째는 인공지능 기술의 효과를 극대화하기 위해서 빅데이터와 사물인터넷과 같이 방대한 데이터를 처리하고, 클라우드 컴퓨팅과 같은 대규모 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 하는 지원체제의 확립이다. 대용량의 표준 데이터베이스를 확보하고 고성능 컴퓨팅 자원을 효과적으로 지원하는 것은 민간이 주도하기 어렵기 때문에, 이 부분에서 정부의 적극적인 참여가 요구된다. 특히, 고가의 슈퍼컴퓨터를 보유할 수 없는 기업이나 스타트업도 비교적 저렴한 비용으로 인공지능을 개발할 수 있는 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 해야 할 것이다.
셋째는 우수한 인재들이 인공지능이라는 분야에 눈을 떠서 참신한 아이디어로 스타트업에 도전하고, 대기업을 포함한 기업도 모두 자체 개발하려고 하기 보다는 핵심기술을 보유한 스타트업의 적극적인 M&A를 통해서 상생하는 산업 생태계의 구축이다. 기업은 오픈소프트웨어 정신을 잘 활용하여 폐쇄적인 시각에서 벗어나, 기술 플랫폼을 공개하여 이를 통한 우수 인재를 훈련시키고 흡수할 수 있는 전략이 필요하다. 최근 글로벌 IT기업들이 오픈소스로 공개하는 것은 인공지능처럼 어려운 기술의 발전은 독자적인 노력만으로는 한계가 있다고 보기 때문이다.
우수한 인재들이 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 환경의 지원 하에서 차별화된 서비스로 글로벌 경쟁을 하면서 새로운 부가가치를 창출하는데 인공지능 기술이 지렛대 역할을 할 것이다. 여기에 상생의 생태계를 기반으로 한 기업문화는 사람과 사물, 공간을 초연결하는 사이버물리시스템과 사물인터넷을 근간으로 산업구조와 사회시스템의 혁신을 일으키는 4차 산업혁명의 핵심이 될 것이다.

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