이번 포스팅에서는 인공지능과 머신러닝의 적용 사례에 대해 다뤄보겠습니다. 뉴스에도, 언론에서도 항상 다뤄지는 인공지능과 머신러닝은 이제는 몰라서는 안되는 필수 지식으로서, 대략적으로는 알지만 적용 사례는 자세하게 알기 힘든 것이 사실이죠. 우선 들어가기에 앞서 인공지능과 머신러닝의 차이에 대해 우선 알아보겠습니다.
0. 인공지능(AI)와 머신러닝(ML)의 차이
인공지능(AI)은 광범위한 기능을 가진 시스템으로서, 인간과 유사한 지능적인 작업을 수행 가능하도록 설계된 시스템이나 프로그램을 의미합니다. 하나의 큰 범주로서 인공지능의 하위에 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 기술을 포함한다는 특징을 가지며, 이런 기술을 활용하여 인간의 문제 해결 능력, 상황 판단, 데이터 학습, 언어의 이해, 예측, 감지 등의 기능을 수행 가능하도록 만든 시스템을 인공지능(AI)라고 칭합니다.
머신러닝(ML)은 인공지능의 범주에 포함된 기술 중 하나로, 입력된 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 관련 모델을 생성하여 예측을 진행하는 기술로서, 데이터 학습을 하는 방법에서 3가지로 나뉘는데 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 형태로 알고리즘을 정립 후 훈련, 평가의 과정을 거쳐 모델을 생성하고 예측 및 문제 해결을 진행하는 기술입니다.
1. 의료 분야의 적용
인공지능의 적용 사례로 인간이 가장 이점을 보는 분야 중 하나인 의료 분야입니다. 인공지능의 특징인 데이터를 학습하고 문제를 해결 및 예측을 진행하는 기능을 병원의 환자 임상 데이터(MRI, CT)를 학습 데이터로 적용하여 정확도를 높여 진단하는 방식으로 의료 인공지능을 개발하며, 최근에는 의사의 진단보다 질병의 진단 정확도가 높아지면서 치료 방법과 치료제 개발에도 인공지능이 적용되며 의료 분야의 기술 발달이 점차 고도화 되고 있습니다.
2. 금융 분야의 자동화 및 예측 분석
금융 분야의 데이터 예측은 인공지능 이전에도 데이터 과학자들이 은행에 필수 직군인 만큼 방대한 고객 데이터를 다루는 만큼, 인공지능이 이제는 필수로 사용되는 사례 중 하나입니다. 기존의 업무 처리를 직원들이 했던 은행 거래 업무, 신용평가, 사기 탐지 등을 이제는 인공지능을 이용하여 데이터를 실시간으로 분석하여 빠른 속도로 예측 및 분석을 진행합니다. 더 나아가 투자의 분야에 있어서도 빠른 시장의 데이터를 예측 가능한 인공지능 모델을 생성하여 투자 분야를 추천하는 등 적용 사례가 많습니다.
3. 제조업의 생산 자동화 및 최적화
인공지능의 기술 적용 이전에 제조업의 경우에는 머신 러닝 기술을 통한 생산 자동화 공정이 이미 실용화가 보편적으로 보급되었습니다. 센서 기술과 머신 러닝 알고리즘을 통해 생산 라인의 성능을 모니터링 후 더 효율적인 생산 공정을 추천하는 등, 생산 효율 극대화 및 제품의 생산 중 불량률의 개선에 큰 기여를 하는 등 많은 보급이 이루어 지고 있습니다.
4. 스마트 시티의 발전
사우디아라비아 정부가 발표한 네옴 프로젝트가 대표적인 스마트 시티는 인공지능과 머신 러닝을 도시 시스템에 적용한 도시로서 도시의 효율성을 개선하는 부분에서 특징이 있습니다.
5. 자율 주행 차량
최신 자동차 제품에는 대부분 기능이 있는 크루즈 컨트롤, 자율주행은 인공지능 기술의 적용으로 기존의 기능보다 도로 위 환경 인식, 교통 상황 판단 등 네비게이션도 연결되어 운전의 안전성과 편의성이 높아지고, 향후 도로 교통에 큰 변화가 있을 것으로 보입니다.
마치며
이번 포스팅에서는 인공지능과 머신 러닝이 어떤 분야에 사용되는지 알아봤습니다. 인공지능과 머신 러닝은 현실 세계의 다양한 산업 분야에 혁신을 일으키는 과정 중에 있습니다. 미래 기술 발전과 사회에 큰 변화를 일으키는 큰 동력으로, 인류의 시대 중 가장 큰 변화를 겪고 있습니다. 앞으로 더 많은 산업 분야에 적용 사례가 늘어날 것이며, 꾸준한 연구와 발전에 따라 더 큰 변화가 생길 것입니다. 이번 포스팅을 계기로 인공지능 기술에 대한 시야가 넓어지셨기를 바라며 마치겠습니다. 감사합니다.