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클라우드 서비스 기술동향 : 구글 머신러닝을 중심으로 원문보기

정보처리학회지 = Korea information processing society review, v.23 no.2, 2016년, pp.4 - 12  

박중오 (성결대학교) ,  최도현 (나우테크)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 구글의 클라우드 플랫폼(그림 6)은 실제 구글 서비스를 위한 App Engine, Cloud Storage, Cloud SQL 등 다양한 기반 기술들을 제공하여 개인 또는 기업에서 인프라 관리와 프로그램 개발에 드는 비용을 감소시키는 것을 목표로 하고 있다. 
  • 구글, 마이크로소프트, 아마존, IBM 등 인공지능 분야에 핵심으로 떠오르는 기업들 간에 인공지능 응용 기술 개발 경쟁이 본격화 되고 있다. 본 고에서는 구글을 중심으로 인공지능을 위한 머신러닝 기술과 이에 관련된 인공지능 서비스의 사례를 살펴보았다.
  • 이러한 구글의 인공지능 혁신 계획은 이를 받쳐주는 클라우드 인프라와 세계 최대 규모의 데이터센터 및 빅데이터가 뒷받침해주기 때문이다. 본 절에는 구글에서 연구 및 투자를 진행 중인 인공지능 기반 서비스 사례를 소개한다.
  • 단순히 데이터를 분류하고 누적하여 통계 수치를 활용하는 수준에서 특정 문제에 대해 최선의 결과를 예측할 수 있기 때문에 IT 분야를 통틀어 정보기술의 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상된다. 본고에서는 구글의 머신러닝을 중심으로 주요 기술에 대해 소개하고, 클라우드 서비스를 기반으로 머신러닝을 활용하는 서비스 사례에 대해 소개한다.
  • 5킬로그 램 무게로 10킬로그램의 물건을 운반할 수 있는 것으로 알려졌다. 호주 상공에서 1킬로미터 거리에 있는 물건을 성공적으로 배달한 영상이 공개되어 있으며, 재난 시 구호물품을 전달하기 위해 개발되었다. 최근 2017년을 목표로 배송용 드론 (그림 11)을 이용한 배송 서비스 테스트에 나설 것으로 알려졌다[27].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인공신경망의 기능은 무엇인가? 인공신경망은 입력층(Input Layer), 히든층 (Hidden Layer), 출력층(Output Layer) 사이에 하나 이상의 선으로 구성된 계층적인 구조이며 각 계층의 공간들을 외곡과 합을 반복하여 데이터를 처리한다. 현재 딥러닝에서는 이러한 데이터 처리와 최적화를 위하여 수많은 데이터를 누적하고 학습한다.
알파고가 인간과의 대결에서 승리한 것을 통해 얻을 수 있는 성과는? 10의 170제곱이나 되는바둑의 경우의 수를 생각했을때 알파고가 인간을 상대로 패배할 것으로 예상했었지만, 결 국 승리는 알파고에게 돌아갔다. 하드웨어와 서버 플랫폼의 발전은 단순히 정보 분류의 수준으로 활용되었던 인공지능 분야를 우리 실생활의 서비스까지 적용될 수 있는가능성을 보여줬다[2].
알파고는 어떤 기술이 적용되어 만들어졌는가? 2016년 3월 중순 인공지능과 인간과의 바둑 대결로 관심이 집중된 인공지능 컴퓨터 알파고 (AlphaGo)는 머신러닝(Machine Learning) 기술을 결합하여 개발된 구글(Google)의 딥마인드 (DeepMind) 기술이 적용되었다[1]. 10의 170제곱이나 되는바둑의 경우의 수를 생각했을때 알파고가 인간을 상대로 패배할 것으로 예상했었지만, 결 국 승리는 알파고에게 돌아갔다.
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참고문헌 (36)

  1. David Silver, Aja Huang, "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search", Nature, Vol.529, Issue7587, pp. 484-489, 2015. 

  2. 김인중, "기계학습 발전 동향, 산업화 사례 및 활성화 정책 방향 - 딥러닝 기술을 중심으로", 소프트웨어정책 연구소, SPRI Issue Report, 2015. 

  3. 구글 딥마인드, https://deepmind.com/ 

  4. Cloud Reassembly RPI, "Neural Network Mapping : Analysis from Above", 2012. 

  5. 위키백과, https://ko.wikipedia.org/wiki/인공 신경망 

  6. 김성일, "머신러닝(Machine Learning) 해외 사례", KT경영연구소, 디지에코 보고서 Issue & Trend, 2015. 

  7. Google, "Next A Google Cloud Platform Experience", https://cloudplatformonline. com/ 

  8. Google, "Google Cloud Platform", https://cloud.google.com/ 

  9. Google, "DeepDream: The art of neural networks", Gray Area Foundation, 2016. 

  10. 조영임, "인공지능 기술 동향 및 발전 방향", 정보통신기술진흥센터, 주간기술동향 기획시리즈 - 인공지능, 2016. 

  11. 기용걸, "인공지능과 심층학습의 연구 동향", 정보통신기술진흥센터, 주간기술동향 기획시리즈 - 인공지능, 2016. 

  12. G Hinton, S Osindero, M Welling, YW Teh, "Unsupervised discovery of nonlinear structure using contrastive backpropagation", Cognitive Science Vol. 30, No. 4, pp. 725-731, 2006. 

    상세보기 crossref

  13. Christopher Olah, "Neural Networks Manifolds and Topology", http://colah.github.io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/ 

  14. 박종훈, "알파고의 심층강화학습을 뒷받침한 H/W와 S/W 환경의 진화", 정보통신기술진흥센터 주간기술동향, 2016. 

  15. 김석원, 안성원, 추형석, "AlphaGo의 인공지능- 구글의 바둑인공지능 AlphaGo, 인간 챔피온 을 꺾다", SPRI Issue Report, 2016. 

  16. IMAGENET, "Large Scale Visual Recognition Challenge 2015", http://image-net.org/challenges/LSVRC/2015/index 

  17. Jeff Dean, "Large-Scale Deep Learning For Building Intelligent Computer Systems", GPU Technology Conference 2015, 2015. 

  18. Docker, https://www.docker.com/ 

  19. Wes Felter, Alexandre Ferreira, Ram Rajamony, Juan Rubio, "An Updated Performance Comparison of Virtual Machines and Linux Containers", IBM Research Report, 2014. 

  20. 차원용, "MS-Google-Apple-FB의 2015 전략/동향 분석(상) - Microsoft와 Google의 2015 전 략/동향", 아스팩미래기술경영연구소, 디지에코 보고서 Issue & Trend, 2015. 

  21. Martin Abadi, Ashish Agarwal at el, "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems", Google Research, 2015. 

  22. Synergy Research Group, "AWS Remains Dominant Despite Microsoft and Google Growth Surges", Research, 2016. 

  23. Tensorflow, https://www.tensorflow.org/ 

  24. Sundar Pichai, "Google says its speech recognition technology now has only an 8% word error rate", 2015 Google I/O Conference, 2015. 

  25. OpenMobile, http://www.openmobile.co.kr/ 

  26. BodNara, http://www.bodnara.co.kr/ 

  27. Michael Liedtke, "Google building fleet of package-delivering drones", Phys, 2014. 

  28. WIRED, www.wired.com/ 

  29. 와이엇, "차세대 자동차 시장 놓고 벌이는 IT- 자동차 업체들의 경쟁 및 협력", 디지에코 보고서 Isuue & Trend, 2016. 

  30. 안경환, 이상우, 한우용, 손주찬, "자율주행 자동차 기술 동향", ETRI, IT 융합기술 특집, 2013. 

  31. FreakingTech, http://freakingtech.blogsp ot.kr/ 

  32. Mike Spector and Mike Ramsey, "U.S. Proposes Spending $4 Billion to Encourage Driverless Cars", The Wall Street Journal, 2016. 

  33. Alistair Barr, "Self-Driving Cars by 2020? Not So Fast, Consultants Say", The Wall Street Journal, 2015. 

  34. Yevgeniy Sverdlik, "Custom Google Data Center Network Pushes 1 Petabit Per Second", DataCenterKnowledge, 2015. 

  35. Archana Venkatraman, "Google AI improves datacentre energy efficiency", TechTarget, 2014. 

  36. Timothy Prickett Morgan, "Machine Learning Drives Google Green Datacenter Ambitions", TheNextPlatform, 2015. 

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