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좋은 질문을 남겨주신 분들 중 추첨을 통해
애플워치(1명), Absolute 안경(4명), 겐조 선글라스(2명)를 드립니다.

2021. 10. 06(Wed) – 10. 07(Thu) Online Conference

AI가 PLUS된 새로운 일상을 일상을 만나보세요.

현재 우리의 삶에 바로 적용할 수 있는 인공지능 서비스
새로운 가치를 제공하는 메타버스와 버츄얼휴먼에 대한
AI 전문가들의 이야기를 만날 수 있는 AI PLUS 2021


AI PLUS 2021은 Session 페이지에서 다시보기가 가능합니다.

IOT 데이터를 수집해서 바로 실시간으로 AI를 통해 처리시, 기존 Edge와 비교했을 때의 장점과 어떤 분야에서 차별화가 가능한지 궁금합니다.
[답변]
클라우드로 전달된 데이터로 분석 및 모니터링을 수행하고 대용량 볼륨의 데이터를 계속 쌓을 수 있습니다. 예를 들어 데이터를 분석 및 모니터링하여 data drift/model drift에 보다 빠르게 대응할 수 있습니다.
현재의 엣지추론은 실제적으로 어느 분야에서 활발하게 적용되어 사용되고 있으며, 향후 기술적 발전 방향은 어떻게 될것으로 보시나요?
[답변]
엣지 추론은 제조, 커넥티드카, 자율주행,, 통신 등 다양한 업종에서 점차 유즈케이스가 증가하고 있습니다. 특히 제조의 경우 스마트 팩토리를 통해 예지 정비, 불량 검출과 같은 공정상의 다양한 이슈를 예측하는 데 활용되고 있습니다.
인공지능과 인공위성이 결합됐을 경우, 발생할 수 있는 문제점은 무엇이 있나요?
[답변]
인공지능 기술이 발전되어 높은 성능치를 나타내는 것은 사실입니다. 하지만, 인공지능 기술에 모든 것을 기대한다면 기술에 대한 무력감이 현재 발생할 수 있는 가장 큰 문제점 입니다. 인공지능은 인간의 현명한 결정을 돕기 위한 기술 중 하나로 생각하여 접근하여야 한다고 생각합니다.
사전 프로그래밍 된 작업만 원격으로 가능했던 기존 인공위성과는 별개로 AI가 탑재된 인공 위성의 업무와 조정 범위는 얼마나 확대되었나요?
[답변]
종전에는 사전 임무 계획에 따라서만 운영되었기 때문에, 구름이나 태풍의 출현와 같은 기상 변화나 예상치 못한 표적 출현에 대응할 수 없었습니다. AI 탑재 위성은 이러한 변화에 수 분내의 즉각적 대응이 가능해질 것으로 기대됩니다.
AI가 지구에서 인공위성에서 보내온 영상들을 분석하는 등의 역할을 하는 것 이외에인공위성에서 AI가 직접적으로 하는 일은 어떤 것인가요?
[답변]
인공위성 탑재체 자체에서 AI가 활용되기 보단, 인공위성이 촬영한 위성 영상을 AI를 통해 데이터화하고 분석하기 위해 활용되는 용도입니다.
인공위성에서 AI의 Role과 Scope은 무엇인지요?
[답변]
현재 지구 궤도상에 인공위성이 약 6000여개가 있습니다. 각 인공위성에서 쏟아지는 방대한 양의 데이터를 인간이 처리하기에는 시간과 비용적 한계가 있습니다. 이런 한계점을 극복하기 위해 인공지능 기술을 도입하게 되었습니다. 인공지능 기술로 데이터를 전산화하여 특이점이 있는 데이터를 분류하여 데이터 처리에 효율적으로 활용하고 있습니다.
만약 새롭게 만들어진 버츄얼휴먼이 말하고 행동한다면, 이는 설명가능한 XAI인가요?
[답변]
AI 휴먼이 행동과 표현을 생성해내는 것과 AI의 설명가능성은 기술적으로 보면 다른 범주에 속합니다. 실질적으로 AI의 행동은 판단의 결과에 가깝고, 설명가능성은 그 판단을 만들어낸 사고 과정을 밝히는 것에 가깝습니다.
AI+휴먼에서 딥페이크처럼 가상 인물이나 화면 조작을 통해 얻은 인물로 범죄에 악용될 경우에 어떤 기술적인 방지책이나 보완책이 요구되고 필요할까요?
[답변]
창과 방패처럼 결국 기술 발전 과정에서 경쟁하면서 음지가 생길 수 있겠지요. 기술적으로는 딥페이크와 같은 AI의 악용을 감시하고 견제하는 AI 시스템을 발전하는 것이 필요할 것입니다. 아마도 모든 일상이 온라인에서 이루어지는 시대에 발맞추어 블록체인과 같은 암호화 기술을 활용한 상호 인증이 단순히 장치나 서비스에 대한 접속 뿐만 아니라 P2P에서 사람간의 소통에서도 일반화될 것입니다. 이를테면 통화나 회의에서 목소리와 얼굴만으로 상대방을 인식하는 것이 아니라 디지털 인증 수단에 의해 상호 인증하게 되지 않을까 싶습니다.
AI가 학습되지 않은 상황에 대한 임기응변력도 가질수 있을까요? 만약 가능하다면 어떤 기술을 기반으로 가능한지 궁금합니다.
[답변]
현재 딥러닝으로 대표되는 AI의 일반화 능력은 인간이 설계할 수 있는 패턴의 범주를 넘지 못합니다. 따라서 지금의 AI는 학습하지 않은 패턴으로 의도적으로 행동하는 것은 어렵습니다. 다만 오류나 무지로 인해 예기치 않은 행동을 할 가능성은 얼마든지 있습니다.
AI에 대한 책임이나 문제요소에 대한 처리가 어렵기때문에 아직은 인간과 병행되는 한계가 존재한다고 생각합니다. 이에 따른 xAI(explainable AI)의 진행방향에 대해서도 생각하고 계신지 궁금합니다.
[답변]
현재로서는 딥러닝으로 대표되는 AI는 독립적으로 의사 결정을 수행하기 보다는 사람의 의사 결정을 돕는 보조적 수단에 가깝습니다. 그리고 사람의 더 좋은 의사 결정을 위해서 충분한 정보를 제공하기 위해서 AI의 설명가능성은 굉장히 중요한 이슈라고 생각합니다.
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문의처: rgst@marple.co.kr
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