인공지능 사례 분석
인공지능은 현재 다양한 제품과 서비스에서 사용되고 있는데요. 4가지 분야에서의 사례를 조사해 보았습니다.
자연재해, 전쟁 등의 상황으로 인류의 역사를 담은 진귀한 문서들은 언제든 파괴될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 학자들은 오래된 고문서들을 스캔하여 디지털화하고 있습니다. 이러한 언어학 연구에 사진상의 문자를 인식하는 OCR(Optical Character Recognition), 광학식 문자 인식 기술이 사용됩니다.
일본의 쿠주시지(Kuzushiji) 라는 스크립트는 필기체 서체로 쓰였기 때문에 극히 일부분의 전문가만이 읽을 수 있는 데다가 그 양 또한 수백만권에 이르기 때문에 이를 읽기 위한 시간과 노력이 매우 많이 필요합니다. 따라서 이를 대신하기 위한 AI 모델이 연구되었습니다.
일본의 인문학 오픈 데이터센터의 타린 클라누왓, 일본 국립정보연구소의 아사노부 키타모토, 몬트리올 학습 알고리즘 연구소의 알렉스 램이 공동으로 연구를 진행했고, 이들이 만들어낸 모델인 구로넷의 평균 정확도는 85%에 이른다고 합니다. 이 외에도 고대 인도 언어인 산스크리트어 등 다양한 언어학 연구에 인공지능이 사용되고 있습니다.
TTS(Text To Speech) 기술은 텍스트 데이터를 음성으로 읽어주는 기술입니다. 네이버의 인공지능 플랫폼 클로바(Clova) 에 탑재된 nVoice는 네이버에서 자체적으로 개발한 TTS입니다. 기존의 UTS(Unit-selection Text-to-Speech) 기술은 한 사람의 목소리를 자연스럽게 구현해내기 위해 40시간 이상의 녹음 시간이 필요했습니다. 네이버의 nVoice는 그들이 개발한 HDTS(Hybid DNN Text-to-Speech) 기술을 통해 단 4시간의 녹음으로도 배우 유인나 씨의 목소리를 매우 자연스럽게 구현해냈습니다. 인공지능 기술은 음성이 필요한 곳에 성우 없이 혹은 더 적은 녹음 시간으로 음성을 적극적으로 활용할 수 있게 하고 있습니다.
인공지능은 과거 인간의 전유물로만 여겨졌던 창작활동에도 도전하고 있습니다. 구글은 2015년, 예술 스타일의 신경 알고리즘(A Neural Algorithm of Artistic Style) 이라는 논문을 발표했습니다. 논문에서 구현한 모델에 사진을 입력하면 해당 사진을 반 고흐, 뭉크 등 유명 화가의 화풍으로 사진을 순식간에 재구성합니다. 비슷한 시기에 나온 고흐 화풍의 애니메이션 영화 <러빙 빈센트>가 제작기간 10년에 6만장이 넘는 작품으로 제작된 것과 대조적이죠.
구글은 또한 인공 신경망 기술을 사용하여 딥드림(Deep Dream) 모델 또한 만들었습니다. 이 모델은 입력된 사진 속 패턴을 분석해 물체를 인식합니다. 그 다음 이미지를 조작하여 다양한 패턴을 추가해 새로운 이미지를 창조해냅니다.
인공지능은 기존의 흑백 사진을 컬러로 변환해 주거나, 강아지 사진을 마치 실제 촬영된 것처럼 그럴듯하게 만들어내는 등 놀랍게 발전하고 있습니다.
출처 : 동아비즈니스리뷰, A Neural Algorithm of Artistic Style
자율주행은 운전자의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능하게 하는 기술입니다. 자율주행은 카메라, 라이더 센서, 적외선 센서 등으로 구현됩니다. 이 중 특히 카메라를 통해 촬영된 수많은 주행 영상 데이터들을 인공 신경망(Neural Network) 을 통해 학습시키며 발전해나가고 있습니다. 구글 웨이모, GM 크루즈, 포드 오토노머스 비히클즈 등이 선구적으로 연구를 수행해나가고 있습니다. 양산형 모델에서 가장 앞선 수준의 자율주행기능을 구현하고 있는 테슬라의 오토 파일럿은 테슬라의 차량을 통해 계속하여 데이터를 축적하고 발전하여 업데이트되고 있습니다.