[제134회 영림원CEO포럼] “빅데이터, 인공지능, 그리고 비즈니스 모델“

“인공지능, 10년 뒤 세상을 바꿀 것”

연세대 이준기 교수, 제134회 영림원CEO포럼 강연

연세대학교 정보대학원 이준기 교수가 2일 제134회 영림원CEO포럼(blog.ksystem.co.kr/ceo-forum/ceo-forum/)에서 ‘빅데이터, 인공지능, 그리고 비즈니스 모델’이라는 주제로 강연했다.

이준기 교수는 “현재 빅데이터와 인공지능은 기존과는 근본적으로 다른 새로운 비즈니스 모델을 만들어 내고 있는데 이 기술들은 향후 10년 뒤에는 세상을 바꿀 것”이라면서 “앞으로 기업과 조직의 성공은 빅데이터와 인공지능 등을 기반으로 얼마나 디지털화를 잘 하는지에 따라 달라질 수 있을 것”이라고 밝혔다.

◆“새로운 시각과 인사이트 제공이 빅데이터의 핵심” = 빅데이터는 망원경을 통해 천체를 관찰하고, 현미경을 통해 세균을 관찰하는 것과 마찬가지로 현실세계를 데이터로 보여주는 것이다.

이를테면 빅데이터를 활용해 천체를 관찰하는 경우 일하는 것은 똑같지만 천체에 대한 이해도는 달라진다. 새로운 시각과 인사이트를 제공하는 것이 바로 빅데이터의 핵심이라고 할 수 있다.

빅데이터의 활용 사례는 일상생활에서 쉽게 찾아볼 수 있다.

먼저 서울 심야 버스 노선. 서울시는 KT와 제휴해 심야 시간대 휴대전화 통화량과 청구지 주소를 분석해 그 통화량이 많은 곳을 연결해 노선을 설계했다.

두번째는 페이스북과 인간 파악. 캠브리지 대학은 2013년 5800명을 대상으로 페이스북의 ‘좋아요’를 클릭한 것을 분석해, 그 사람이 남성인지 여성인지, 공화당원인지 민주당원인지, 성격이 적극적인지 소극적인지를 매우 높은 확률로 맞추는 연구 결과를 냈다. 이런 데이터는 예를 들면 보험사나 기업 인사 담당자 등에게 매우 유용하다.

세번째는 구글 검색. 어떤 사람이 검색을 하면 본인의 행위가 노출되고 그 데이터는 계속 쌓여 나간다.

구글 검색 숫자는 1초에 4만개, 하루 40억개, 한달에 1200억개에 이른다. 이를테면 ‘flu’라는 단어의 검색 빈도수로 독감 예방 접종을 알릴 수 있다. 검색자의 IP 주소가 나와 지역을 파악할 수 있기 때문이다.

네번째는 대학 성적 및 졸업 예측. 대학 온라인 강의의 경우 로그인 수나 질문수로 학생들이 공부하는지 안하는지를 맞출 수 있다.

◆빅데이터 활용사례 – 미국 ‘Target’, ‘아마존’ 스페인 의류 ‘ZARA’ = 이러한 빅데이터의 대표적인 활용사례로 미국 대형마트인 ‘타깃(Target)’과 아마존, 스페인 의류 기업 ‘자라(ZARA)’가 있다.

타깃은 미국 제2의 소매 유통 기업으로 2016년 매출액이 80조원이었다. 타깃은 물건 구입 기록을 통해 임산부를 예측해 쿠폰을 보내는 마케팅을 했다. 임산부에게 필요한 물품은 철분과 엽산인데 이를 구매한 고객을 대상으로 빅데이터를 분석해 예측하는 것이었다. 누가 언제 임신했는지에 대한 데이터는 산부인과에서 사들였다.

이 회사가 유명해진 것은 미니애폴리스 매장에서 벌어진 소란 때문이었다. 타깃은 임신부에게 여느 때처럼 쿠폰을 보냈는데 그 임신부는 10대였다. 딸의 임신 사실을 몰랐던 부모가 매장에 와서 난리를 쳤는데 결국 사실로 판명되자 1주일 뒤에 사과를 했다는 얘기다.

지난 10월말 발표에 전세계 부자 순위 1위로 아마존의 제프 베조스가 올랐다.

아마존의 비즈니스 가운데 아마존북스가 있다,

아마존북스는 고객이 어떠한 책을 구입했는지에 대한 분석으로 고객에게 딱 맞는 도서를 번들링하고 추천해주는 서비스를 제공하고 있다.

아마존의 이 서비스는 인공지능을 기반으로 한다. 사람들은 인공지능으로 인해 일자리를 빼앗길 것을 걱정하는데 절대 그럴 필요가 없다. 화성에 인구 폭발이 일어날 것이라는 말과 같은 얘기다. 지금 걱정할 이유가 없다.

자라는 짧은 기간동안 소량씩 다양한 스타일의 의류를 제작 판매하는 회사이다. 다른 의류 업체의 경우 보통 4~12개월 걸리는 리드타임이 이 회사는 단 2~4주에 불과하다.

이렇게 할 수 있는 것은 신속한 트렌드 파악과 생산이라는 2가지 경쟁 우위 요소를 갖추고 있기 때문이다. 전세계 2,200여개의 매장에서 올라오는 고객들의 SNS 데이터는 신속한 트렌드 파악과 이에 맞는 다양한 스타일의 의류를 만들 수 있는 기반이 되었으며, 스페인에만 공장을 두고 신속하게 제작 유통하는 체계는 재고의 대폭 절감이라는 효과를 낳았다.

다품종 소량생산이라는 방식으로 원가율이 높은데도 저가를 실현한 비결은 바로 재고를 10% 이하로 낮춘데 있었다.

이처럼 기존과는 근본적으로 다른 비즈니스 모델이 만들어진 그 배경에는 빅데이터와 인공지능이 자리잡고 있다.

◆인공지능의 진화 과정 = 1989년 카네기멜론대학에 유학해 공부할 당시는 ‘인공지능 제2황금기’였다. 거의 모든 학과에서 인공지능 공부에 열을 올렸다. 당시는 전문가시스템이 유행했다. 처음으로 상용화에 성공한 인공지능이 바로 전문가시스템이었다.

인간의 전문 지식을 컴퓨터에 옮겨 놓는다는 개념의 이 전문가시스템은 if, then의 고단한 반복 작업 과정을 거쳐 만들어진 룰 기반(rule based) 시스템으로 의사 검진이나 커리어 어드바이스, 농업 등에 활용되면서 ‘드디어 인공지능이 되는구나’라고 생각을 했다.

그런데 이러한 룰을 만드는 과정이 오래 걸리고, 너무 복잡해 꺼내기가 쉽지 않고, 그 룰 자체도 일관적이지 않고 예외 사항이 많다는 단점이 부각되면서 인공지능은 암흑기에 들어갔다.

그로부터 20년의 시간이 흘러 2010년대 들어 인공지능은 눈에 띄는 발전을 하게 된다. 전문가시스템처럼 지속적으로 룰을 집어넣어 줘야 하는 연역적 접근 방법 대신 데이터를 넣어주는 귀납적 접근 방식으로 바뀐 것이 그 결정적인 이유였다.

이를테면 초기의 번역은 문법을 컴퓨터에 넣고 적용했지만 최근의 번역은 데이터베이스 검색을 통해 통계적으로 무슨 말로 번역하는 것이 좋은지를 찾는 확률적 방법을 택하고 있다.

구글은 모든 다중어 지원 웹사이트, 공식 문서의 번역본, 국제기구 보고서 그리고 구글 북스캔 등의 데이터베이스를 이용해 번역 서비스를 제공하고 있다.

◆‘인공지능의 부활’, 딥러닝이 원동력 = 요즘 유행하는 딥러닝과 이를 적용한 알파고의 이해에 필요한 것이 ‘인공신경망(Neural network)’이다. 인공신경망은 100% 수학으로, 인풋과 아웃풋을 반복적으로 입력해 인공지능이 스스로 해결책을 찾도록 하는 기법이다.

인공지능을 구현하는 알고리즘의 하나인 딥러닝(deep learning)은 바로 데이터에서 중요한 정보를 찾아 스스로 학습하는 인공신경망이다.

딥러닝은 그동안 암흑기에 빠져 있던 인공지능을 부활시켰다. 2012년 열린 ‘ImageNet Classification’ 대회에서 캐나다 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수팀이 16%의 에러율로 1위를 차지했는데 힌튼 교수팀이 적용한 기술이 바로 딥러닝이었다. ‘ImageNet Classification’ 대회는 수십만장의 동물 그림 가운데 그 이미지가 무엇인지를 맞추는 게임으로 힌튼 교수팀은 전 대회보다 에러율을 10%p나 낮췄다.

구글은 이렇게 나온 딥러닝 알고리즘을 적용해 고양이나 개를 찾는 인공지능 시스템을 만들었는데 여기에 동원된 컴퓨터가 1300대였다. 그런데 2017년 현재는 250만원 PC 한대로도 가능하다. 구글은 딥러닝 알고리즘으로 ‘텐서플로우’를 내놓기도 했다.

딥러닝은 자동 그림 번역, 자동 기사 작성, 그림 해석, 바둑, 의료영상, 제조품 불량 찾아내기, 스포츠 분석 등 다양한 분야에 활용할 수 있다.

하지만 딥러닝은 한계가 있다. 입력 데이터가 전혀 없거나 입력할 데이터가 있더라도 그 질이 떨어지면 전혀 생각하지 못하는 결과를 낸다는 점이다. 이를테면 얼굴 인식을 잘하는 인공지능이더라도 흑인 데이터가 없으면 흑인을 사람으로 인식하지 못하거나 블랙 백조를 백조라고 여기지 않는 것이 단적인 예다.

“지금은 데이터와 아이디어의 싸움” = 하지만 인공지능은 앞으로 10년 안에 엄청난 비즈니스 모델의 변화를 일으킬 것이다. 성공의 관건은 데이터와 아이디어이다.

기업에서는 빅데이터 및 인공지능의 활용 분야와 한계를 명확히 인식하고, 얼마나 디지털화를 잘 하느냐에 따라 성패가 좌우될 것이라는 점을 명심해야 할 것이다.

<박시현 기자> pcsw@bikorea.net

영림원 CEO포럼에서 강연된 내용은 ㈜비아이코리아닷넷의 [영림원CEO포럼]에 연재되고 있습니다.

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