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배포일자 : 2018.7.10.(화)				배포번호 : 2018-45호
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매수 : 보도자료 3매(사진 5매, 참고자료 3매)						배포처 : ETRI 성과홍보실

지난해 인공지능 기술의 활성화와 개발자에게 도움을 주기 위해 국내 연구진이 개발한 언어 인공지능인‘엑소브레인’응용프로그램 인터페이스(API)를 공개, 큰 인기를 얻었다. 이번에는 사물인터넷 기반 인공지능 서비스 구축에 꼭 필요한 프레임워크 SW를 공개, 인공지능 활성화에 나선다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 국가과학기술연구회 융합연구사업인 KSB융합연구단사업을 통해 사물인터넷 기반 인공지능 서비스에 필요한‘KSB 인공지능 프레임워크’를 개발하고 베타버전(v.0.8)을 일반에 공개한다고 밝혔다.

따라서 일반기업이나 대학, 일반인들은 본 프레임워크를 활용하여 사물인터넷을 통해 실시간으로 얻어지는 데이터를 학습 및 분석하여 다양한 분야의 인공지능 서비스 개발을 가능토록 하게 할 전망이다.

그동안 사물인터넷 기반 새로운 인공지능 서비스를 위해선 SW 어플리케이션, 솔루션 개발을 위한 별도의 인프라 환경이 필요했었다. 또한, 일부 제공되는 SW도 대부분 일부만 제공되어 제대로 된 인공지능 서비스를 개발하기 어려웠다.

연구진은 이러한 어려움을 해결하고자 사물인터넷 기반 인공지능 서비스를 위한 프레임워크를 만든 것이다. 연구진은 국내 인공지능 생태계 조성과 서비스 활성화를 위해 개발한 본 프레임워크를 개방한다고 취지를 설명했다.

이로써 사용자는 사물인터넷으로부터 다양한 데이터를 수집·적재·처리가 가능하며, 학습·융합 서빙·분석하여 지식을 추출하고 도메인 지식과 연동(등록)해 도메인 특화 응용서비스 개발까지 전 주기적 솔루션 개발을 지원 받을 수 있게 된다. 인공지능 서비스와 관련하여 모든 부분을 엮어 완벽한 시스템 구축이 가능함도 장점이다.

연구진은 본 프레임워크 개방이 내가 보유한 지식을 손쉽게 축적할 수 있는‘툴’을 제공한 셈이라고 말했다. 즉 프레임워크는 알고리즘이나 신호처리 등을 쉽게 사용하게 해줘 사용자에 따라 필요한 구성요소의 가감도 그만큼 쉽게 이루어진다는 뜻이다.

일반인이 쓸 수 있는‘KSB 인공지능 프레임워크’는 총 8종의 SW로 구성된다. ETRI 홈페이지에서 회원가입 후 다운로드 받아 사용할 수 있다.

공개하는 프레임워크의 핵심기술로는 워크플로우 구성기술과 분산 병렬처리기술들로 관련기술은 특허출원해 두었다.

연구진은 본 SW가 특정 클라우드에 종속되지 않고 소프트웨어를 서버 등에 직접 설치 운영할 수 있어 기업은 자체 데이터와 경험을 활용, 인공지능 기술력을 내재화할 수 있고 기존 사물인터넷(IoT) 플랫폼과도 쉽게 연동된다고 밝혔다.

아울러 그래픽 작업환경(GUI)도 뛰어나다. 비전문가도 쓰기 편리하게 웹 방식의 워크플로우 저작도구인 웹 툴킷과 컨테이너 기반 스탠드 얼론(stand-alone) 실행환경을 제공한다. 이로써 손쉽게 인공지능 서비스를 개발 및 구축할 수 있도록 지원한다.

연구진은 본‘KSB 인공지능 프레임워크’베타버전 활용을 통해 연구과정의 개방화는 물론, 일반인으로부터 사용 후 의견을 받아 문제점을 파악해 보완할 예정이다.

또한 피드백을 통해 완성도를 제고하고 활용 확산을 위해 사용자 교육 프로그램 실시와 함께 공모전도 함께 개최할 예정이다. 공모전은 오는 20일까지 ETRI 홈페이지와 한국사물인터넷협회를 통해 접수한다. 선정된 6개팀에게는 팀당 5백만원의 개발비가 지원되고 최우수상에게는 상금도 5백만원이 수여된다.

이를 통해 연구단은 소프트웨어의 기능을 지속적으로 보완, 올 10월경 ‘KSB 인공지능 프레임워크’정식 버전을 공개키로 했다.

KSB융합연구단 표철식 단장은“KSB 인공지능 프레임워크는 인공지능 서비스 개발 및 사업화를 희망하는 국내 많은 기업들에게 도움을 주고, 인공지능 산업 생태계의 공통 플랫폼으로 활용되길 바란다”고 말했다.

또한, 국가과학기술연구회 송미영 융합연구본부장도“개발된 인공지능 프레임워크는 스마트 시티 구축과 국가·사회적 현안해결을 위한 지식융합 인공지능 플랫폼으로 활용될 수 있을 것으로 기대하며, 출연(연) 융합연구의 좋은 사례가 될 것이다”고 밝혔다.

본 연구는 국가과학기술연구회 『미래선도형 융합연구단사업』의 일환으로 추진중이다. 연구진은 향후 ▲IoE 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) ▲에너지 효율화 ▲플랜트 안전 ▲뇌졸중과 같은 고령자질환 예측 등 다양한 기술영역에 특화된 인공지능 서비스를 개발 예정이다.

한편, KSB융합연구단은 지난 3일, 경기도 판교 스타트업캠퍼스에서 2백여 명의 산·학·연·관 관계자가 참여한 가운데 공개 세미나와 시연을 통해 본 기술을 공개했다. <보도자료 본문 끝>

[참고자료]

연 구 결 과 개 요

1. 연구배경

인공지능 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대국은 전 세계를 놀라게 했다. 인공지능 알파고가 인간을 이겼다는 데 놀랐고, 또한 허점은 있었기에 안도했다. 어쩌면 이세돌 9단은 알파고를 이긴 유일한 인간으로 기록될 지 모른다. 또한 급속히 확산되는 사물인터넷은 이미 전 세계적으로 미래 산업을 이끌 혁신 주체로 부상했다. 사물인터넷 등장으로 사람과 사물·공간·데이터 모든 것이 인터넷으로 연결될 것이며, 엄청난 양의 빅데이터가 생성될 것이다. 인공지능과 사물인터넷, 빅데이터 융합은 산업경제와 우리의 삶을 통째로 뒤흔들 4차 산업혁명의 핵심이다.

한편 급속한 도시화와 산업화로 연이어 발생되는 각종 대형 안전사고 및 인명피해, 폭발적인 에너지 수요 증가로 인한 자원낭비 및 고갈에 따른 에너지 위기, 급속한 고령화 사회진입과 만성질환에 고통 받는 고령자층, 기후변화와 환경오염에 따른 각종 자연재해 및 생태계 파괴 등은 우리 미래사회의 삶을 불안하게 만드는 위협요소로서 예측 불가능한 이런 위협요소들을 미리 감지해 분석하고 예측, 대응 할 수 있는 융합기술개발이 절실한 상황이다.

본 연구는 국가과학기술연구회 “미래선도형 융합연구단사업” 중 하나로 “사물지능통신(IoE) 시대 도래에 대응하기 위한 인간중심 초연결사회 구현 기술 확보”라는 현안문제를 해결하기 위한 “자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기술 개발(KSB)” 과제의 일환으로 수행되었다.

초연결 사물인터넷으로부터 수집된 대규모의 데이터를 정제 및 스스로 학습해 지식화하고, 이를 다양한 도메인의 전문지식과 융합해 분석 및 추론, 예측할 수 있는 “초연결 자가학습형 지식융합 인공지능”을 개발하고, 이를 기반으로 에너지 사용 최적화, 플랜트 안전, 고령자질환 예측 등과 같은 국가·사회적 현안과 산업이슈를 해결하는 한편 제4차 산업혁명을 이끌 수 있는 초연결 지능정보 산업 생태계를 구축하는 하는 것이 필요하다.

2. 연구내용

이에 KSB융합연구단은 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 기계학습 및 도메인 지식을 융합하여 다양한 인공지능 서비스 구축에 필요한 공통기능을 제공하는 KSB 인공지능 프레임워크를 개발하고 베타버전을 공개하였다.

개발된 기술은 분산병렬 인프라를 기반으로 다양한 데이터 소스로부터 도메인 응용서비스 제공까지의 전주기적 솔루션 지향하며, 멀티모달 데이터처리, 멀티모델 동시학습 및 추론, 자동기계학습, 분산병렬학습 및 추론, 학습모델 및 도메인지식의 탑재·연동을 워크플로우 기반으로 선택·조합·실행·서빙 및 재활용 가능한 구조를 갖는다(그림1).

KSB 인공지능 프레임워크는 크게 KSB 프레임워크 코어, KSB Components, 웹 툴킷(워크플로우 편집기), 클라이언트 SDK로 구성된다. 또한 IoE 실시간 데이터 파이프라인 처리, 스트림 처리, 분산병렬 기반 대용량 데이터 처리 등의 기능(DataPipes), 데이터 비식별화/전처리, ML/DL 학습, ML자동학습 등의 기능(Analytics(DevAI)), ML/DL 스트림서빙 파이프라인, DL 온디멘드 서빙, 온톨로지 기반 지식베이스 연동 서빙 등의 기능(AI Serving), 워크플로우 파이프라인 기능, 실시간 워크플로우/엔진단위 모니터링/제어, 워크플로우/엔진레벨 실행 스케쥴링, 서비스 레지스트리 기능, 런타임 실행 프레임워크 버전 동기화 등의 기능(AI서비스 배포 및 모니터링 (DevOps)), 모델 레파지토리/자동버저닝, 배포용 모델의 주기적 빌드, 학습데이터 레파지토리, SW 컴퍼넌트 신규등록/갱신/버저닝, UI 컴퍼넌트 버저닝/리비젼 등의 기능(AI/SW Assets), 그리고 웹 기반 저작도구/시각화 기능(WebToolkit)을 제공한다(그림2).

그리고 KSB 인공지능 프레임워크는 다음과 같은 특장점을 갖는다(그림 3).

지속성 : SW/Data/Analytics/경험 등 기업의 데이터를 활용한 인공지능 기술력 내재화

다양성 : SW 컴퍼넌트들의 조합으로 다양한 응용 서비스 시스템 구성

재활용성 : 워크플로우 재활용 및 공유 기능 제공

확장성 : 개발자 API를 이용한 3rd Party 컴퍼넌트 신규개발 및 등록 인터페이스

편의성 : (1) 웹 기반 DIY 워크플로우 저작도구 및 모니터링/실행/제어 인터페이스 제공, (2) Stand-alone 실행환경과 웹툴킷 저작 환경을 포함한 컨테이너 기반 툴박스 제공, (3) 모델 학습과 서빙 절차의 일원화

개발된 KSB 인공지능 프레임워크를 기반으로 지능형 IoE Edge Computing 서비스, 지능형, 분산에너지 관리 응용서비스, 지능형 플랜트 누출재난 예방 응용서비스, 그리고 지능형 고령자질환 조기발견 응용서비스를 제공하기 위한 기술을 개발 중에 있으며(그림 4), 또한 다양한 도메인 분야에 적용할 수 있도록 할 계획이다.

3. 기대효과

개발된 KSB 인공지능 프레임워크의 소프트웨어 오픈 소스화 및 단계적 공개를 통해 관련 기업의 조기 활용 및 사업화 지원에 기여할 것으로 예상되며, 아울러 사물인터넷(IoE), 인공지능(AI), 도메인지식 융합 기술의 리더쉽 확보와 함께 사회적비용 절감 및 국가적 현안 해결을 위한 생태계 조성에 기여할 것으로 기대한다.

아울러, 현재 대부분 활용되지 못하고 버려지는 멀티모달 데이터들을 스스로 학습하여 대량의 의미있는 정보를 추론하는 기술이 탑재되어 있어 향후 사물인터넷(IoE)으로부터 수집된 대규모 데이터의 활용도를 극대화할 수 있을 것으로 기대한다.

또한 에너지, 플랜트, 헬스 등 다양한 도메인에 특화된 인공지능 응용서비스 플랫폼 개발 및 구축에 활용될 수 있으며, 스마트 시티 구축을 위한 인프라 및 국가·사회적 현안 해결을 위한 지식융합 인공지능 플랫폼으로도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

용 어 설 명

1. 사물인터넷(IoT/IoE)

○ 인터넷 기반으로 주위의 사람, 프로세스, 데이터 및 모든 사물을 서로 연결하여, 정보를 교류하고 상호 소통하는 지능형 인프라

IoT : Internet of Things, IoE : Internet of Everything

2. ML(Machine Learning)

○ 머신 러닝 또는 기계 학습은 컴퓨터 과학 중 인공지능의 한 분야로, 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야.

머신 러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다.

3. DL(Deep Learning)

○ 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망(ANN: artificial neural network)을 기반으로 구축한 한 기계 학습 기술.

딥 러닝은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습시킨다.

딥 러닝 기술을 적용하면 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있게 된다. 음성·이미지 인식과 사진 분석 등에 광범위하게 활용된다. 구글 알파고도 딥러닝 기술에 기반한 컴퓨터 프로그램이다

4. API(Application Program Interface)

○ 프로그램 또는 애플리케이션이 운영 체제에 어떤 처리를 위해서 호출할 수 있는 서브루틴 또는 함수의 집합이다.

5. DIY(do it yourself)

○ 소비자가 자신이 원하는 물건을 스스로 만들 수 있도록 한 상품으로, 엄밀하게는 반제품상태의 제품을 구입해 직접 조립하거나 제작하도록 한 상품을 말한다.

그 림 설 명

그림 1. KSB 인공지능 프레임워크 개념

그림 2. KSB 인공지능 프레임워크 구성 및 기능

그림 3. KSB 인공지능 프레임워크의 특장점

(a) KSB 인공지능 프레임워크 기반 지능형 IoE Edge Computing 응용 서비스

기계학습/딥러닝 기반의 지능형 정보중심 네트워크 기술을 통해 이종 사물네트워크 간 실시간성, 이동성, 신뢰성을 가진 고품질 연결 서비스를 제공

(b) KSB 인공지능 프레임워크 기반 지능형 분산에너지 관리 응용 서비스

구역별 에너지 사용량을 측정 및 학습하여 건물 내 다양한 사용 환경에 최적화된 에너지 관리 및 수요예측 전문가 지능 서비스를 제공

(c) KSB 인공지능 프레임워크 기반 지능형 플랜트 누출재난예방 응용 서비스

플랜트 설비의 미세누출 조기 경보체계를 구축해 대형 누출재난을 사전에 예방할 수 있는 플랜트 안전 전문가 지능서비스

(d) KSB 인공지능 프레임워크 기반 지능형고령자 질환 조기발견 응용 서비스

대표적인 고령자 질환의 하나인 뇌졸중의 전조증상 및 위급상황을 조기에 발견해 신속하게 대처 가능하게 하는 등의 고령자 질환 조기발견 인공지능 서비스를 제공

그림 4. KSB 인공지능 프레임워크 기반 지능형 도메인 응용 서비스