9월 오픈랩 #Techie는 스페셜 세션으로 진행됐으며, 기존 내부 디지털 트랜스포메이션 기술 및 사례 중심으로 진행해왔던것과 달리 외부 유망 스타트업과 ICT기업의 기술 및 사례를 공유하는 시간으로 채워졌습니다. 

AI/Big Data 기술을 활용한 서비스로 시장에서 주목받고 있는 기업의 기술적 노하우와 적용사례를 통해 현재 사업에서 고민하고 있는 DT기술 및 BM개발에 도움이 될 수 있는 의미있는 시간이었습니다. 



Big Data 기반 개인 맞춤형 추천/리마인더 서비스 구현 (최재훈 CTO, 코노랩스)      

처음 강연에 나선 최재훈 코노랩스 CTOBig Data 기반 개인 맞춤형 추천 리마인더 서비스를 주제로 AI 스케쥴 비서 코노를 소개했습니다. 기업이나 비즈니스의 캘린더 시스템과 실시간 연동해 사용자들이 자연어로 인공지능 비서와 일정을 잡고, 관리를 맡길 수 있도록 하는 서비스라고 설명했습니다. 

최재훈 CTO는 코노랩스가 인공지능 기반 일정관리 서비스를 개발하여 사용자가 인공지능 비서와 주고 받는 대화 내용, 캘린더에 저장된 일정 정보, 문맥 정보 등을 학습해 스마트한 일정관리 서비스를 제공할 수 있다고 말했습니다. 

 


기반기술(SQL)을 활용한 AI머신러닝 서비스 (한신환 CEO, 드림스퀘어)

3억명 인물 DB를 머신러닝한 인공지능 휴리(HEURI)기반 개인 맞춤형 직업 추천 서비스 Talent X라는 주제로 강연에 나선 한신환 CEO는 휴리를 통해 진로를 고민하는 사회 초년생에게 도움이 될 것으로 보고 개발해냈다고 말했습니다. 

지난 3년간 세계 약 3억 명의 전문가 DB를 인간의 사고방식을 모사한 자체 개발 인공지능(AI) 프로그램 휴리에 머신러닝 기법으로 학습시켜 가장 적합한 직업을 추천해줄 수 있습니다. , 사용자가 Talent X 웹사이트에 들어와 출신 학과, 역량 등 학업과 관련된 정보를 비롯해 업무경험, 선호하는 업무 방식 및 가치관, 취미 등의 정보를 입력하면 휴리(HEURI)’가 총 13개의 카테고리 내 100개 이상의 요소 값을 분석해 사용자와 비슷한 패턴을 보이는 취업 경로를 매칭할 수 있다고 말했습니다. 

향후 Talent X 는 진로 설계를 돕는 서비스를 넘어 세계적으로 구인, 구직 서비스의 패러다임을 바꾸고자 한다며 자체 개발한 인공지능 프로그램을 또 다른 신규 사업분야로 다양하게 활용할 계획이라고 말했습니다. 

 


신경망 번역(NMT) 알고리즘 기술 및 BM소개 (김준석 네이버 파파고 개발리더) 

네이버 파파고 김준석 개발리더는 파파고와 관련된 기계번역에 대해 소개했습니다그는 기계번역을 최신뉴스, 기술, 서비스 등 3가지로 나눠 설명할 수 있다고 했는데요.  3개의 카테고리로 나눠 소개해보도록 하겠습니다.

1)뉴스

중국은 정책적인 규제로 인해 구글이 들어갈 수 없지만, 구글 번역기는 규제에서 제외해 풀어주고 있습니다. 얼마 전 설문조사에서 소비자에게 가장 필요한 기술로 인공지능 번역기술이 1위를 차지했고, 아마존에서도 번역서비스를 시작하려고 합니다. 

, 지난해 인공신경망 번역 서비스 이후, 올해는 다양한 기계 번역 뉴스가 생성되고 있으며 기계 번역이 필수적인 인공지능 기술임에는 대부분이 동의하고 있습니다. 또 신경망번역(NMT)라는 새로운 기술이 나오면서 번역에 새로 도전하는 회사가 생겨났고, 기존 서비스를 접는 회사도 있습니다.

이처럼 연일 새로운 기술들이 짧은 주기를 갖고 발표되고 있는데요. 8년후에는 번역품질이 일반인을 넘어서 어디까지 다다를지 참으로 기대됩니다. 

2)기계

김준석 개발리더는 오랫동안 음성인식 관련 개발을 담당했었는데, 우연치 않은 기회로 인해 기계번역 개발에 참여하게 됐다고 했습니다. 

번역 기술은 초기 통계 기반 번역(SMT, Statistical Machine Translation) 번역에서 현재 신경망 기반 번역(NMT, Neural Machine Translation) 방식의 기계번역까지 진화해왔으며, 몇 개의 단어를 기반으로 번역하는 SMT와는 달리 NMT는 문장 전체의 정보를 활용해 번역할 수 있습니다. 또 지금도 더욱 정확한 번역을 위해 다양한 NMT 기법들이 활발하게 연구되고 있습니다. NMT의 해석과 디버깅을 위해 Visualization Tool 연구의 중요성이 높아지고 있습니다 

3)서비스

어느 기업에서나 경영층은 기계번역 서비스로 돈을 벌 수 있나라는 질문을 던지게 될 것입니다. 물론 대답은 돈이 많이 드는 사업이지만 돈벌이가 썩 좋지는 않다고 말할 수 밖에 없을 것입니다. 그러나 NMT로 번역 품질이 향상되어 많은 곳(라인 메신저 등)에서 활용되는 추세이고 번역 서비스 자체로도 큰 의미를 갖지만 다른 서비스와 연계되어 가치를 높이는 부품역할을 잘하고 있다고 본다.

또 기계번역 서비스는 현재 다양한 하드웨어와 결합된 제품이 나오는 시점이며 교육, 관광, 쇼핑 등 더 많은 영역에서 사용될 것으로 전망하고 있다고 말했습니다.




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