생성형 AI 성공적 구현 위한 지식과 통찰력 제공 보안·인프라·데이터 관리가 생성형 AI 도입 주요 장벽 히타치 밴타라가 글로벌 시장조사기관 ESG(Enterprise Strategy Group)와 협력하여 ‘생성형 AI 위한 기업 인프라: 성공을 위한 기초’ 연구 보고서를 발간했다. 이번 연구는 미국, 캐나다, 서유럽 전역의 IT 및 비즈니스 리더 800명을 대상으로 실시됐다. 보고서는 생성형 AI가 기업 운영의 효율성을 증대시키고 창의적 혁신을 촉진하며 전체 산업을 재편할 엄청난 잠재력을 보유하고 있다고 분석했다. 그러나 이러한 잠재력을 극대화하고 조직 내 신뢰를 구축하기 위해서는 견고하고 확장 가능하며 안전한 인프라가 필수적이라고 강조했다. 응답자의 97%는 생성형 AI를 최우선 과제로 꼽았지만, 포괄적인 거버넌스 정책을 보유한 응답자는 44%에 불과했다. 또한 인프라와 데이터 생태계가 준비되어 있다고 답한 응답자는 37%에 그쳤다. 이는 많은 기업들이 생성형 AI의 도입을 서두르고 있지만, 이를 완벽하게 구축하지 못하고 있음을 시사한다. 연구는 조직 내 거버넌스, 인프라 준비, IT 인재 부족이 생성형 AI 전략과 실행의 주요 장애물임을 지적했다. 생
미소정보기술은 '스마트MDQ' 솔루션이 오픈클라우드플랫폼 얼라이언스(OPA)로부터 'K-PaaS' 호환성 인증을 획득했다고 10일 밝혔다. K-PaaS는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 지원을 통해 OPA가 다양한 기업과 협업해 개발한 오픈소스 클라우드 플랫폼이다. 특정 기업과 기술에 종속되지 않고 클라우드 플랫폼 활성화와 생태계 확장을 목적으로 한다. K-PaaS의 호환성 인증은 기업의 소프트웨어 및 서비스가 K-PaaS 환경에서 적합하게 구동되는지를 검증하는 제도로, 미소정보기술의 스마트MDQ는 공공기관이 요구하는 기준의 안전성과 호환성을 통과했다. 고급 데이터를 대량으로 확보해 비즈니스에 활용하기 위해서는 학습용 데이터 품질이 중요하다. 이에 미소정보기술은 생성형 AI 서비스를 위한 멀티모달 데이터 플랫폼과 데이터 품질관리 방안을 제시한다. 스마트MDQ는 데이터 품질을 분석하고 개선하며 데이터 품질관리체계를 확립해 정확성, 안전성, 신뢰성이 높은 데이터를 지속적으로 제어, 검증, 강화해 조직의 올바른 의사결정을 지원한다. 안동욱 대표는 "기업은 데이터 품질에 따라 분석결과가 왜곡되어 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 미소정보기술의
한국정보통신기술협회(TTA)와 강원정보문화산업진흥원(GICA)은 6월 11일 춘천시 서면에 위치한 강원정보문화산업진흥원 창작개발센터에서 ‘TTA-GICA 간 상호협력에 관한 협약’을 위한 업무협약식을 개최했다. 이번 협약은 의료 소프트웨어 및 기기에 AI와 빅데이터 등 최신 기술이 적용되고, 2025년 1월 시행 예정인 디지털의료제품법의 추진에 따라 품질관리 및 사이버보안의 중요성을 양 기관이 공감하면서 추진됐다. TTA는 의료 관련 국제표준인 IEC 62304에 대한 KOLAS 시험기관 자격을 보유하고 있으며, 의료기기 품질관리 심사(GMP), 소프트웨어 테스트 프로세스 컨설팅, 밸리데이션 진단 컨설팅, AI 신뢰성·데이터 품질·사이버보안 컨설팅 등 다양한 품질관리 프로그램을 운영하고 있다. 협약의 주요 내용은 △의료 분야 품질관리, 컨설팅, 검인증 지원 △의료 산업 활성화를 위한 상호협력 △최신 기술 발전 동향 공유 및 품질관리 개선·활동에 대한 자문 지원 △기타 양 기관의 우호 증진 및 의료 산업 진흥 및 안전성 확보에 필요한 사항 등이다. 이번 협약을 통해 GICA에서 진행 중인 의료 소프트웨어 및 기기 개발 사업은 TTA의 다양한 품질관리, 컨설팅,
산업통상자원부 국가기술표준원은 현실 제조 공정을 가상 공간에 구현해 제어하는 디지털 트윈 기술의 표준 방안을 논의하는 산업데이터 국제표준화 회의(ISO TC184 SC4)가 12일부터 닷새간 서울 더케이호텔에서 열린다고 13일 밝혔다. 산업데이터 국제표준화 회의에는 한국, 미국, 독일, 일본 등 14개 제조 선도국 전문가 50여명이 참석해 디지털 트윈 데이터 관리, 산업 데이터 교환 방식 및 데이터 품질 등에 대한 표준화 방안을 논의한다. 우리나라는 이번 회의에서 디지털 트윈의 구성 요소인 제조 장비·공정 등의 현실 트윈, 현실 트윈을 디지털로 구현한 가상트윈, 두 트윈을 연결하는 인터페이스를 정립하기 위한 신규 표준안을 제안한다. 그간 우리나라는 가상트윈을 구현하는 기본원리, 구조, 표현방법 등에 대한 국제표준 개발에 집중해 왔다. 이번 표준안은 디지털 트윈의 공통된 개념 정립과 상호운용성 확보에 기여하고 기업은 해당 표준을 제조 디지털 전환에 활용할 수 있을 것으로 기대된다고 국표원은 전했다. 오광해 표준정책국장은 “디지털 트윈은 위험성이 있는 작업 현장에서 사람이 직접 작업하는 것을 대체하고 정교한 공정이 필요한 현장에서 제조 완성도를 높이는 등 중요한
최근 친환경 관련 글로벌 규제 대응이 강화되고 있다. 기업은 생존을 위한 전략을 구사해야 하는데, 이를 위한 대응 전략으로 AI 기술이 떠오르고 있다. 보수적인 제조 산업 현장에서 AI 기술을 통한 디지털 전환은 규제 대응을 위한 필수 전략이다. 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 누빅스 강명구 부사장의 ‘AI와 글로벌 규제 대응을 위한 기업 간 데이터 호환 전략’ 발표 내용을 정리했다. 디지털 전환과 AI 아날로그에서 디지털 시대로의 변화에는 주요 터닝 포인트들이 있다. 예를 들면, 카세트테이프에서 MP3로 바뀌는 아날로그 방식을 디지털화한 Digitization, 오프라인 매장에서 구매하던 것들을 온라인에서 이용할 수 있게 된 Digitalization의 단계를 거친 오늘날의 디지털 전환은 데이터, 분석, 기계 학습을 기반으로 새로운 통찰력과 가치를 창출해 사업을 혁신한다. 이런 디지털 전환의 핵심은 ‘데이터’와 ‘AI 기술’이다. 입·출문 시스템 혁신을 통해 디지털 전환의 사례를 볼 수 있다. 전통적인 입·출문 시스템은 작업자가 출근해 회사 시스템에 입력하는 아날로그 방식에 가까운 시스템이었다. RFID 태깅을 통한 정보로 출퇴
22~26일 온라인 신청 접수 과학기술정보통신부는 데이터 품질을 인증할 기관 지정을 시작한다고 20일 밝혔다. 데이터 산업진흥 및 이용촉진 기본법 시행에 따라 데이터 품질과 관리체계가 정확성, 일관성 등 일정한 기준에 맞는지 점검하는 인증제가 도입됐다. 이후 과기정통부는 품질인증 제도 운용 방향과 인증기관 지정요건 등을 담은 지침을 마련했고, 다음 달 22~26일 온라인으로 인증기관 지정 신청을 받는다. 과기정통부는 데이터 품질인증 기관 심의를 위한 자문단을 구성해 현장 조사 등을 거쳐 상반기까지 인증기관을 지정할 예정이라고 덧붙였다. 한편, 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 이날 대구 본원에 공공·민간 데이터 정책 발굴과 산업 활성화 등을 추진하는 데이터 통합혁신센터 문을 열었다. NIA 데이터 통합혁신센터는 AI 학습용 데이터 구축, 빅데이터 제공 등을 맡을 예정이다. 헬로티 김진희 기자 |
자율주행 데이터 전문기업 인피닉 박준형 대표 인터뷰 최근 AI 산업을 넘어 뜨겁게 전 세계인의 열렬한 찬사를 받고 있는 인공지능 챗봇 '챗GPT(ChatGPT)'. 하루 이용자가 1000만 명을 거뜬히 넘을 것이란 추산과 함께 마이크로소프트의 대규모 투자까지 이끌어내며 상승 가도를 달리는 중이다. 질문에 대해 높은 수준의 답변을 내놓을 뿐 아니라 인간과 자연스러운 대화가 가능하고, 심지어 창의적인 관점의 에세이까지 뚝딱 써낼 수 있지만, 여전히 일부 언어를 어색하게 번역하거나 확실하지 않은 정보를 토대로 텍스트를 작성하고, 어떤 경우에는 정치적으로 편향되거나 차별적인 내용의 텍스트를 답변에 포함시키고 있다는 소식도 심심치 않게 들려오는 만큼, 앞으로 개선해야 할 여지가 남아 있는 것도 사실이다. 자율주행과 인공지능은 떼려야 뗄 수 없는 관계다. 스스로 학습하고 판단하는 인공지능만이 자동차의 완전한 자율주행을 가능하게 한다. 자율주행 개발자들을 만나면 공통적으로 듣게 되는 얘기가 있다. 이미 90% 이상의 상황에서 자율주행이 가능하지만, 예상치 못한 지점에서 터지곤 하는 극소수의 코너 케이스(Coner Case)가 완전한 자율주행을 어렵게 한다는 것. 코너 케
상용화의 필수 조건, '품질' 인공지능을 개발하는 이유는 인공지능 기반의 제품이나 서비스를 만들기 위함이다. 누군가가 사용할 수 있도록 제품을 만드는 것이 바로 상용화다. 상용화에서 가장 중요한 요소는 바로 품질이다. 품질을 확보한다는 것은 곧 제품을 사용자의 요구사항에 부합하도록 만드는 것이다. 인공지능 서비스의 경우, 정확도가 99%인 인공지능 서비스가 필요하다는 고객의 요구사항이 있다면, 이를 만족하는 시스템을 만드는 것이 품질 확보다. 그러나 인공지능이 고객의 요구사항에 100% 부합하기 쉽지 않다. 인공지능의 성능을 최적화하기에는 아직 부족한 부분이 많다. 불과 작년 한 자율주행차가 트럭에 돌진하는 사고가 발생했다. 장애물 앞에서 멈추는 것은 가장 기본적인 성능인데, 그 성능에 대한 요구사항도 충족하지 못한 것이다. 상용화의 필수 조건이 품질 확보인 것을 생각해보면, 이와 같은 서비스는 기준 미달이다. 품질 확보를 넓은 의미로 보면, 제품을 쓰는 사용자의 1차적인 요구를 충족하는 것을 넘어 결함으로부터도 자유로워야 한다. 현재 인공지능에는 예상치 못한 기능, 성능 상의 결함도 많이 발생하기에, 품질을 광의적으로 해석한다면 인공지능 기반 제품의 상용화
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UPDATE: 2024년 11월 22일 11시 59분
