어느덧 9월입니다. 올해는 코로나19로 인해 여러분들과 만나는 기회가 적어 너무나도 아쉬웠는데요.

다가올 9월, 온라인과 오프라인에서 드디어 여러분을 만날 수 있게 되었습니다. 

엑셈이 궁금하신 분들, 엑셈 솔루션에 대해 더 알고 싶으신 분들은 바로 이 글을 주목해주세요!

2020 빛가람 에너지밸리 ICT&보안 온라인 컨퍼런스

매년 참가하고 있는 빛가람 에너지밸리 컨퍼런스는 코로나19로 인해 언택트(Untact, 비대면) 사회로 변해가면서, 온라인 연결인 온택트(Ontact)로 새로운 방식의 컨퍼런스가 펼쳐집니다. 9월 16일 수요일, 유튜브에서 만나실 수 있어요!

특별히 이번 온라인 컨퍼런스에서는 엑셈의 CloudMOA(클라우드모아), XAIOps(싸이옵스), 그리고 Flamingo(플라밍고)에 대해 자세히 알아보실 수 있습니다. 오후 3시 30분부터는 실시간으로 엑셈의 Flamingo 솔루션을 여러분께 소개하는 발표도 진행합니다. 

9월 초 오픈될 빛가람 에너지밸리 ICT&보안 온라인 컨퍼런스 채널에서 엑셈의 회사&솔루션 소개영상을 시청하실 수 있는데요. 

영상 댓글에 온라인 설문조사를 안내해 드릴 예정입니다. 설문조사에 참여해주신 분들 중 추첨을 통해 총 50분께 기념품을 제공하는 이벤트도 준비하였으니, 많은 참여 부탁드려요~

AI EXPO KOREA 2020 (국제인공지능대전)

<사진을 클릭하시면, 10월 20일까지 무료 사전 입장 등록 신청이 가능합니다!>

작년에 이어 올해도 국내 유일 AI 전문 전시회 'AI EXPO KOREA'에 참가합니다.

10월 27일~29일, 코로나19 사태에 대비하여 전문적으로 조직된 안전한 전시회로, 철저한 방역지침을 준수하여 개최예정이라고 합니다.

10월 29일 목요일에는 AI EXPO KOREA Summit에도 참여합니다. 코엑스 컨퍼런스룸(북) 1층 그랜드볼룸 101호에서 'AI융합 비즈니스 사례 발표'라는 주제 아래 신기술본부 AI1팀 김혜란 팀장님께서 엑셈의 AIOps 솔루션 XAIOps에 대해 소개하실 예정입니다.

여러분들이 보다 쾌적하고 안전하게 방문 상담하실 수 있도록 사전 상담 예약 이벤트도 진행합니다!

아래 엑셈 부스 방문 상담을 신청하신 후, 신청하신 일정에 맞추어 전시회 엑셈 부스 안에 마련된 상담테이블로 오시면

상담 종료 후 현장에서 스타벅스 기프트 카드를 드립니다.

클라우드모아와 싸이옵스가 궁금하셨던 분들! 주저 말고 신청하세요~ 

** 9/1 업데이트 **

코로나19 사태로 인해 AI EXPO KOREA 2020 개최 일정이 연기되었습니다.

10월 27일(화)~29일(목) 진행 예정이니 참고해주세요!

엑셈의 전-솔루션 소개

엑셈을 만나기 전, 엑셈의 전 솔루션에 대해 간단히 소개해드리겠습니다. 

각 솔루션에 대해 궁금하신 점이 있으시다면 아래 '엑셈에게 문의하기' 버튼을 클릭하셔서 질문을 남겨주세요!

데이터베이스 성능 관리 솔루션

국내 최다 DBMS를 지원하며, 20여년 간 데이터베이스 성능 관리(DBPM) 시장 점유율 1위!

실시간과 동일한 0.01초 단위 데이터 수집을 통해 정밀 분석이 가능하며, AI 기반 자동 진단 기능 등을 제공합니다.

최근 클라우드 전환과 오픈소스 DBMS 확산이라는 시장의 흐름에 따라, MongoDB(몽고DB) 모니터링도 추가 개발하였습니다.

E2E 전구간 성능 관리 솔루션

애플리케이션 성능 관리(APM) 시장을 선도하고 있는 E2E(End-To-End) 거래 추적 솔루션!

금융, 공공, 통신, 제조 등 대규모 시스템 관제 시에도 수평적 확장이 가능한 안정적이고 검증된 아키텍처로 설계되었습니다.

클라우드 통합 관제 솔루션

현재 시장에서 대규모 마이크로서비스아키텍처(MSA) 기반 컨테이너 환경 관제를 감당할 수 있는 유일한 국산 솔루션!

IT 환경을 하이브리드 클라우드 혹은 멀티 클라우드로 전환하는 기업에게 클라우드 환경의 대규모 IT 인프라와 서비스에 대한 All-in-One 통합 관제 서비스를 제공합니다.

AI 기반 IT 운영 지능화 솔루션

맥스게이지와 인터맥스의 축적된 기술과 노하우에 AI를 접목한 새로운 IT 성능 관리 솔루션!

기업의 다양한 인프라와 애플리케이션 데이터를 실시간으로 수집하여 부하 특성과 패턴을 학습하고, 장애 상황을 예측함으로써 IT 운영자의 선제적 대응을 지원합니다.

빅데이터 통합 관리 솔루션

빅데이터 수집부터 저장, 분석에 필요한 데이터 가공까지 손쉽게 활용 가능!

하둡 에코시스템의 모니터링, 워크플로우, 데이터 분석 지원을 위한 빅데이터 통합 관리가 한층 업그레이드 되었습니다.

9월, 온라인과 오프라인으로 만날 엑셈을 기다려주세요!

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

최근 코로나19 팬데믹이 가져다 준 엄격한 비대면 트랜드와 재택근무 등의 기업 운영 방식의 변화는 디지털 전환(Digital Transformation)을 앞당기는 트리거로 작용하고 있으며, 특히 기업들은 포스트 코로나 시대를 맞이하여 IT 운영의 연속성과 생산성을 유지하기 위한 대응책 마련에 서두르고 있다. 이를 증명하듯 IT 운영에 AI(인공지능)을 적용해 IT 인프라를 지능적으로 관리하는 솔루션 AIOps(AI옵스)가 '차세대' IT 운영 솔루션으로 각광을 받고 있다. 또한 다수의 기업에서 IT 운영에 대한 AI 자동화 요구가 전례없는 속도로 증가하고 있다. 이와 더불어 많은 IT 전문가들 사이에 포스트 코로나 시대는 AI옵스의 활용 능력 여하에 따라 기업의 운명이 결정될 것이라는 의견이 확대되고 있다. 이러한 IT 운영 관리 시장의 새로운 혁신의 중심에 엑셈의 'XAIOps(싸이옵스)'가 있다.

국내 최초 AI 기반 IT 운영 지능화 솔루션, XAIOps

AI옵스는 기업의 IT 인프라 환경을 실시간으로 면밀히 모니터링하고, 인공지능을 적용해 IT 운영자의 의사결정을 도와준다. 보다 구체적으로는 IT 인프라에 문제가 발생하면 이전의 경보 시스템과 수동으로 대응하던 방식에서, 인공지능을 통한 장애 사전 예측으로 IT 운영 관리를 효율적으로 할 수 있도록 하여 기업의 경쟁력과 위기관리 능력을 최고로 끌어올린다.

기존에는 IT 인프라의 다양한 환경을 각각 모니터링해야 했다. 실제로 기업 IT 담당자를 대상으로 한 설문조사에서 응답자의 42%가 10가지 이상의 모니터링 툴을, 19%는 25가지 이상의 툴을 사용하고 있다고 밝혔다. 수많은 모니터링 툴을 하나의 툴로 통합 모니터링이 가능하다면? 관리/운영자들의 업무 집중도를 높일 수 있고, 보다 신속한 대응이 가능해진다. 이런 문제를 해결할 수 있는 솔루션이 바로 AIOps(AI옵스)다.

엑셈은 일찌감치 AIOps로의 IT 운영 혁신 변화를 예측하고, 국내 DBPM 시장 1위 솔루션인 '맥스게이지(MaxGauge)'와 APM 시장을 선도하고 있는 E2E(End-To-End) 거래 추적 솔루션인 '인터맥스(InterMax)' 기술을 집대성하고 AIOps로 고도화시키며 2019년 AI 솔루션 상용화의 시작을 알렸다.

엑셈의 AI옵스 솔루션 'XAIOps(싸이옵스)'는 기업의 다양한 인프라와 애플리케이션 데이터를 실시간으로 수집하여 부하 특성과 패턴을 학습하고, 장애 상황을 예측함으로써 IT 운영자의 선제적 대응을 지원한다. XAIOps(싸이옵스)라는 명칭은 핵심 기술인 '인공지능'과 엑셈의 브랜드 가치를 잘 녹여낼 수 있는 조합으로 브랜딩했다. 

엑셈의 싸이옵스는 IT 운영 현황의 다양한 분석과 예측에 대해 매우 직관적인 대시보드를 제공하고 있다. 그리고 부하 패턴 분석 뿐 아니라, 비정상적인 현상 발생 후 문제 발생 시점의 원인 분석 요청 시 해당 문제와 상호 연관이 있는 유사 지표를 분석/추출해 줌으로써 좀 더 빠른 원인 분석이 가능하도록 한다. 또한 지연 구간을 상세 분석하고 개별 시스템과의 연관 분석을 통한 '근본 원인 분석'으로 장애가 발생했을 때 장애에 대한 근본 원인을 안내함으로써 'XAI(eXplainable AI, 설명 가능한 인공지능)'를 구현하고 있다.

'싸이옵스'가 주목받는 이유

‘싸이옵스’는 앞서 언급되었듯이 엑셈의 주력 솔루션인 ‘맥스게이지’와 ‘인터맥스’의 축적된 기술에 AI를 접목하여 AIOps로 고도화시킨 솔루션이다. 따라서, 엑셈의 ‘싸이옵스’에는 데이터베이스 성능 관리 솔루션으로 국내 최초 개발된 이후 2006년부터 현재까지 국내 DBPM 시장점유율 1위를 유지하고 있는 ‘맥스게이지’와 원 포인트 모니터링에 머물렀던 한국 APM 시장에서 강력한 WAS 모니터링뿐 아니라 End-to-End 거래 추적 통합 성능 관리를 구현한 ‘인터맥스’의 우수한 기술과 노하우가 집대성되어 있다. 특히 ‘싸이옵스’는 ‘인터맥스’의 E2E 통합 모니터링 기술력을 활용하여 WAS, DB 등 개별 단위 모니터링에 집중했던 기존 솔루션에 AI 연구 성과를 결합해 한 단계 진화된 ‘통합 IT 운영 관리 체계’를 지원한다. 이러한 점에서 고객사에서 어떻게 활용할지 로직을 탑재해 주어야 사용이 가능한 타 솔루션들과 달리, 진정한 솔루션 제품으로서의 완성도를 갖추고 있다는 것이 ‘싸이옵스’의 강점이다. 

또한 엑셈의 ‘싸이옵스’는 450여 고객사를 보유한 20년 업력을 바탕으로 국내외 다양한 산업군에 속한 고객사의 비즈니스 상황에서 발생한 수많은 장애를 해결하며, 실제 비즈니스 현장의 문제를 효과적으로 해결해 주는 진정한 AI 기술을 탑재했다. 시스템 부하와 장애의 빠르고 정확한 예측, 부하의 패턴 분석과 비정상 탐지를 통한 종합적인 근본 원인 분석, 지능적 미래 예측으로 선제적 장애 대응, 예측된 비정상 및 장애에 대한 지능적인 스마트 알람으로 신속하고 능동적인 문제 해결을 가능하게 한다. 그뿐만 아니라 ‘싸이옵스’는 실시간 메트릭 데이터를 기반으로 분석하기 때문에 '장애 발생 후 수 분 이내 근본 원인 도출’이 가능할 만큼 강력한 성능을 보유하고 있다. 운영에 문제가 되는 장애들을 해결하는데 통상 짧으면 수십 분, 치명적인 경우 2~3시간이 소요되는 현실에 비추어 볼 때, 실무자들의 부담을 크게 덜어줄 것으로 예상된다. 이와 같이 '싸이옵스' 구축을 통해 빠른 장애 탐지(Negative MTTD : Mean Time to Discovery)와 빠른 장애 조치(Negative MTTR : Mean Time to Repair)가 가능하게 되며, 부하 예측이나 이상 탐지를 통해 장애를 선제적으로 대응함으로써 서비스 중단 손실 비용을 최소화할 수 있는 지능형 IT 운영이 가능하게 된다. 

'싸이옵스'는 최근 고객사 커스터마이징 최소화를 위해 다양한 설정 편의 기능을 추가하였고, 통합 대시보드 고도화 및 다양한 분석 화면들을 추가하여 제품 경쟁력을 지속적으로 강화하며, 시장과 고객의 요구에 신속하게 대응하고 있다.  

AIOps 주요 시장 중 하나인 제 1금융권에서 인정받은 솔루션

'싸이옵스'는 IT 기반의 온라인 및 국가 간 거래 등 중요한 트랜잭션이 상시 이루어져 24시간 365일 무중단 IT 시스템 운영이 필수적인 제 1금융권을 비롯, 대형 유통사, 공공기관 등 다수 기업과 기관에서 PoC를 성공적으로 수행했다. 특히 한 공공기관에서는 장애 발생 시 근본 원인 분석 기능을 제공, 기존 개별 모니터링 도구와 비교하여 약 90% 이상의 장애 조치 시간 단축 효과를 얻었으며, 대형 유통사에서는 장애 인지 시점을 앞당기고, 장애 원인 분석에 소요되는 시간을 단축했다는 긍정적인 반응을 얻었다. 또한 제 1금융권의 한 금융사에서는 해당 기업에서 인지하지 못했던 추가적인 이상 징후를 기존 대비 6배 많은 건수의 리포팅을 하였으며, 장애 인지·분석에 소요되는 시간을 수시간에서 수분으로 단축하여 높은 평가를 얻었다. 그리고 다른 금융사의 경우 장애 탐지와 분석에 있어서 모든 유관 부서들이 '싸이옵스'가 탐지 및 분석한 장애 내용을 공유함으로써 빠른 대응과 문제점 파악에 명확한 커뮤니케이션 역할을 수행, 조직 간의 협업 도구로도 잘 활용할 수 있었다는 평가도 있었다. 이와 같은 성공적인 PoC 수행 경험을 기반으로 최근에는 금융사 차세대 시스템에 1차 구축을 진행하는 등 본격적인 사업들을 진행 중이다. 

마치며

이미 전 세계적으로 IT 운영 관리 시장은 AIOps 중심으로 재편되고 있다. AI옵스는 기업의 효율성 향상과 문제 해결 시간 단축을 통한 비용 절감을 이끈다. 이는 시장에서 차별성을 가질 수 있는 중요한 경쟁 요소임은 물론이고, 향후 기업 발전과 생존의 필수적 도구가 될 것이다.

엑셈이 지난해 국내 최초 AIOps 솔루션을 시장에 내놓은 데 이어, 다양한 기업들이 AIOps를 표방하고 나섰다. AIOps 시장에 다양한 솔루션이 진출하더라도, 20년 업력과 연구개발을 기반으로 축적된 IT 성능 통합 모니터링 No.1 기술력과 450여 고객사에서의 다채로운 IT 운영 관리 경험을 보유한 기업은 엑셈 뿐이다. 그뿐만 아니라 개발 본사가 국내에 있고, 국내 시장에서 쌓은 전문 지식과 컨설팅 경험을 토대로 국내 고객에게 맞춤형 기능을 제공하며, 우수한 고객 지원 서비스 체계를 보유하고 있다는 점에서, ‘싸이옵스’는 외산 솔루션과 비교해도 경쟁 우위에 있다. 이에 따라 엑셈 ‘싸이옵스’는 디지털 전환이 기업의 생존과 연계되고 IT 운영 관리에 많은 변화가 요구되는 환경을 맞이한 기업 고객들에게 독보적인 AI 기반 IT 인프라 운영 관리 기술과 서비스를 제공하여 ‘디지털 뉴딜’ 시대 기업들의 비즈니스 성장을 견인하게 될 것이다. 

기획 및 글 | 사업기획팀

뉴딜(New Deal) 이란?

<NEW DEAL, 출처 : 주한미국대사관>

게임에서 카드를 바꿔 새로 친다는 뜻으로, 미국 제32대 대통령 루스벨트가 대공황으로 침체된 경제를 살리기 위해 추진했던 경제 부흥 정책을 말합니다. 정부가 적극적으로 각 부문에 개입하여 경제 문제를 해결하려 한다는게 뉴딜 정책의 가장 큰 특징입니다. 7년이라는 장기간에 걸쳐 진행된 뉴딜정책은 단순한 경제정책에 그치지 않고 정치·사회 전체에도 큰 영향을 끼쳐 미국의 전통적인 자유방임주의를 수정하게 되었으며, 미국 경제정책의 틀을 만들고 도약의 기반을 마련했다는 역사적 의의가 있습니다.

한국판 뉴딜은?

한국판 뉴딜 정책은 경제 디지털화 가속과 비대면화 촉진 등에 중점을 두어 디지털 경제 혁신과 동시에 지속가능한 일자리를 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다. 아래 3대 영역 프로젝트를 중심으로 10대 세부 중점 추진 과제를 마련하여 2~3년간 집중 추진할 예정입니다.

<한국판 뉴딜 프로젝트, 필자 재구성>

<3대 영역 프로젝트 및 10대 중점 세부 추진 과제>

1. 데이터·5G·AI 등 디지털 인프라 구축

2. 비대면 산업 집중 육성

3. 사회간접자본(SOC)의 디지털화

6월 초 하반기 경제정책 방향 발표 때 세부 추진 방안을 발표할 계획이라고 하니, 세부적인 사업과 함께 일자리 창출 규모 등 경제적 효과까지 확인할 수 있겠습니다. 

4차 산업혁명 기술의 폭발

빅데이터, 인공지능, 클라우드

지난 10일, 문재인 대통령은 취임 3주년 대국민 특별연설에서 "한국판 뉴딜은 디지털 인프라를 구축하는 미래 선점 투자"라며 "5G 인프라 조기 구축과 데이터를 수집, 축적, 활용하는 데이터 인프라 구축을 국가적 사업으로 추진하겠다"고 말했습니다.

이렇게 코로나19 사태로 인해 디지털 트랜스포메이션이 더 앞당겨지고, 정부 역시 여기에 초점을 맞춘 '한국판 뉴딜 정책'을 발표했습니다. 대한민국의 강점 중 하나인 IT 기술을 중심으로 산업 전 분야의 디지털 대전환이 기대되는데요. 특히 의료·교육 등 비대면 산업 인프라 육성, 디지털 기반 대형 IT 프로젝트 추진 등이 시행될 것으로 예상되어 IT 업계가 다시 한번 주목을 받고 있습니다. 방대한 데이터를 클라우드에 축적하고, 모인 데이터를 분석하고, 또 인공지능을 이용해 경제 전 영역에서 생산성과 경쟁력을 높일 수 있어 빅데이터, 인공지능, 그리고 클라우드와 같은 기반 기술이 필수적이기 때문이죠.

'한국판 뉴딜' 정책과 빠르게 진행되고 있는 클라우드 전환 패러다임은 엑셈이 영위하는 사업이 더욱 성장할 수 있는 추진력을 제공하고 있습니다. 엑셈이 갖춘 DBPM, APM&E2E 모니터링, 빅데이터, 인공지능, 클라우드라는 사업 포트폴리오는 향후 어떠한 위기에도 흔들리지 않는 기회로 작용할 것입니다.

내용 참고 및 출처

파이낸셜뉴스, 홍남기 "한국판 뉴딜, 디지털화 가속·비대면화 촉진에 중점" (종합)

뉴시스, '한국판 뉴딜' 밑그림 나왔다...핵심은 '비대면·SOC 디지털화'

조선비즈, [속보] 文대통령 "한국판 뉴딜, 국가 프로젝트로 추진...국민에 새로운 기회 제공"

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

인공지능(AI)과 전력 빅데이터 분석

인공지능은 센스나 장비, 기기 등의 현 상태를 모니터링 하는 단순 영역부터 복잡하고 불확실한 미래상황을 추론하는 영역까지 다양한 영역에서 적용되고 있다. 가트너에서는 AI가 2021년까지 3천 3백조원의 비즈니스 가치와 7조 시간을 절약하는 업무 생산성 향상을 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 기계학습(머신러닝, Machine Learning)이나 심층학습(딥러닝, Deep Learning)은 모두 인간의 지능을 대체한다는 점에서 인공지능이라고 정의된다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 제작 | 사업기획팀 박예영

각종 사업분야에 영향을 미친, 주식시장이 큰 타격을 받은, 중국의 설 연휴가 엉망이 된 코로나 바이러스. 

세계 41개국에서 발병했고, 확진자 81,068명, 사망자 2,758명의 무시무시한 수치를 보여주고 있습니다. (2월 26일 오후 4시 기준)

이 어마어마한 코로나19를 미리 예측하고 경고한 회사가 있는데요. 캐나다의 인공지능 스타트업 BlueDot(블루닷)입니다. 

WHO에서 발표하기 17일 전인 12월 31일, 보고서를 통해 우한 지역의 바이러스를 경고했습니다. 인공지능(AI)의 힘을 제대로 보여주었죠.

<출처 : Shutterstock>

블루닷의 의미있는 예측

블루닷은 어떻게 빠르고 의미있는 예측을 할 수 있었을까요?

블루닷이 자연어 처리기술(NLP)과 머신러닝으로 분석하는 데이터는 인터넷 데이터 뿐만 아니라 매일 65개국에서 생산하는 10만 개의 공식 자료까지 포함합니다. 여기에 WHO와 신흥 질병 모니터링 프로그램 등의 데이터, 모기와 진드기 분포, 가축 개체 수와 동식물 전염병 네트워크 모니터링, 각 지역의 기후와 온도 데이터도 수집합니다. 또한 항공사로부터 매년 40억 개의 티켓 판매 및 항공 경로 등에 대한 데이터를 수집합니다. 

그리고 블루닷에는 데이터분석가, 프로그래머 뿐 아니라 의학 전문가들이 함께 근무합니다. 인공지능이 빅데이터 분석을 완료하면 내부 분야별 의학·역학 전문가들이 분석이 의학적으로 타당한지, 잘못 추론한 점은 없는지 검수합니다. 특히 이 과정에서 당국의 역학조사 결과를 반영해 보고서의 공개 여부를 결정한다고 합니다.

이렇게 블루닷은 빅데이터 분석의 오류를 피하기 위해 인터넷 데이터 뿐만 아니라 당국의 실시간 데이터와 항공 운항 데이터, 역학분석까지 반영했습니다.

새로운 바이러스는 빨리 식별해서 백신을 만드는 것이 가장 중요합니다. 그리고 사람들에게 최대한 빨리 경고하면 확산을 저지하는데 도움이 됩니다. 블루닷의 조기 경고(알람)이 중요한 이유죠. 

한국 코로나 사태 3월 20일 정점, 최대 1만명 감염?

2월 26일 JP모건의 보험팀이 내놓은 전망입니다. 한국의 코로나19 사태는 3월 20일이 정점이고, 최대 감염자 수는 1만명에 달할 것이라고 밝혔습니다. 대구 시민 240만명중 3%가 바이러스에 노출됐고, 중국과 비슷한 양상으로 2차 감염이 일어난다고 가정한 결과라고 합니다.

<국내 '코로나바이러스감염증-19' 확진자 현황, 2월 26일 16시 기준 (출처 : 중앙재난안전대책본부)>

위 그래프는 매일 2회씩 발표하는 국내 확진자 수 그래프입니다.

위 데이터를 토대로 추세선을 그려보면 4월 19일 즈음에는 1만명이 확진될 것으로 예상할 수 있겠습니다.

<국내 확진자 현황을 바탕으로 그려본 추세선>

하루에 수백명씩 확진자가 나오는 국내 상황에서, JP 모건에서 자체적으로 만든 모델로 예측한 결과가 맞는다면 어떻게 만든 모델일지 살펴볼 필요가 있겠네요. 하루 빨리 이 사태가 진정되길 바랍니다.

조기 경고의 중요성

이렇게 블루닷의 사례 외에도 많은 곳에서 질병에 대한 조기 예측을 하고 있습니다.

AI의 조기 경고에 대해 우리는 더 관심을 가져야 합니다. 실제로 외환위기, 지진과 같은 자연재해, 질병, 도로정체 등 산업 분야를 막론하고 AI 기반 조기경보시스템을 활용하고 있습니다. 인공지능이 장애를 미리 예측하고 이상 징후를 알려줌으로써 빠른 대응이 가능해지고 있죠.

<Anomaly Detection>

IT 인프라에도 문제가 생기기 전 장애 상황을 예측해 선제적으로 대응할 수 있도록 하는 솔루션이 있습니다. 

바로 엑셈의 XAIOps(싸이옵스) 인데요. 

기업의 인프라와 애플리케이션 데이터를 실시간으로 수집하여 부하 특성과 패턴을 학습하고, 장애상황을 예측합니다. 또한 AI를 활용해서 실시간 모니터링 대상 데이터의 성격과 분석 목적에 맞는 학습 모델을 선택 적용하고 있습니다. 미래 상황을 미리 예측하게 되면 IT 인프라 관리·운영의 부담도 줄어들고, 시간과 비용이 감소하는 효과까지 톡톡히 누릴 수 있겠죠? 

물론 인공지능만을 맹신해서는 안될 일이지만,

우리 인간과 기계가 서로 협업하는 증강지능(Augmented Intelligence)으로써 인공지능의 폭넓은 활용을 기대해볼만 하겠습니다. 

출처 및 참고자료

T Times, 구글처럼 하지 않아 코로나 바이러스 예측한 AI 스타트업

중앙일보, JP모건 "한국 코로나사태 3월 20일 정점, 최대 1만명 감염"

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

2020년을 며칠 앞두고 우리정부가 ‘AI국가전략’을 발표했습니다.

2030년까지 AI혁신을 이루어 디지털 경쟁력을 세계 3위로 올리고, 경제효과 455조원, 삶의 질을 세계 10위로 향상시키겠다고 합니다. 

같은 12월에 조금 앞서 열린 서울대학교 AI연구원 창립심포지움의 슬로건은 “AI for All”이었습니다. 

정부, 기업, 개인과 사회, 기후문제와 같은 글로벌한 난제까지 AI없는 삶은 이제 가능해 보이지 않는군요.

<출처 : 인공지능 국가전략(과기부, 좌), 각 행사 포스터(우)>

4차 산업혁명 디지털 기술로서의 인공지능

초연결 지능사회로 디지털 기술이 보편화된 4차 산업혁명은 고성능 컴퓨터칩, 초고속 네트워크, SW와 인공지능이라는 세가지가 결합해 인류 역사상 최고의 기술혁신을 이루고 있습니다. 

글로벌 기업들을 포함해 인공지능기업들에서 사용하고 있는 기술들을 요약하자면 다음과 같이 정리해 볼 수 있겠습니다.

전문가들은 현재 진행되고 있는 AI 요소기술들의 향후 전개방향과 핵심 키워드를 이렇게 봅니다.

예술분야까지 인공지능의 활약으로 AI 화가, 소설가, 음악가, 무용가들이 나오고 있고 저작권 문제까지 논쟁이 되고 있죠.

2017년 2월 EU 유럽연합은 “AI에게도 인류와 동등한 책임을 부여해야 한다”는 결의안을 제출하기도 했답니다.

인간향상기술의 도움을 받은 일본의 노인들은 무거운 짐을 나르는 일을 합니다. 마치 로봇처럼요.

양자물리학을 기반으로 한 나노과학과 무섭게 발전하는 분자생물학이 인공지능과 만나는 지점에서 핵심기술의 도약과 상상치도 못했던 결과들이 쏟아져 나오고 있습니다.

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4차 산업혁명과 AI로 통하는 모든 기술은 과연 어디로 가고 있는가?

1950년 튜링이 사고하는 기계를 고안하고, 1956년 존 매카시가 ‘AI’란 용어를 처음 사용한 후, AI 역사는 과열과 냉각을 여러 번 거쳤습니다.

1990년부터 신경망(1986)과 머신러닝을 연구하고 베이지안(1990)과 확률적 추론이란 과학적 방법론을 도입했지요.

2010년 이후 현재까지를 제2차 AI 산업화의 시기라고 하는데, 인터넷, 웹, 모바일 데이터와 머신러닝이 산업화되고 2012년부터는 딥러닝의 기술이 산업화되었습니다. 

그리고 2016년에 알파고가 있었습니다. 

알파고를 만든 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스는 “모든 기업이 AI를 쓴다고 말하지만, 그중 90퍼센트는 그게 무슨 의미인지 이해하지 못한 채 마케팅 용어로만 쓰고 있습니다. 한마디로 AI거품입니다.”라고 말한 적이 있지요. 

아직도 많은 사람들이 AI를 한 시대를 풍미하는 강력한 기술적 트렌드 정도로 생각하고 있는 듯합니다. 

하지만 허사비스에게 AI는 ‘인간의 지성을 해명한다’는 난제이며, 인류를 달에 보내는 도전에 견주어 ‘AI판 아폴로 계획'이라고 부릅니다.

“뇌의 움직임은 매우 복잡하지만 컴퓨터로 재현하지 못할 것은 없다는 것이 현재 우리의 생각입니다. 인간고유의 능력으로 일컫던 기억, 상상력, 개념, 언어 모두 가능하며 목표는 범용 AI인 AGI(Artificial General Intelligence)입니다.” -허사비스

강한인공지능이라고도 하는 범용인공지능 AGI는 narrow AI나 딥러닝 방식과 달리, 인간과 유사한 지능으로 문제해결을 하는 것이 목적인데 이것이 문제를 심각하고 복잡하게 합니다. 

수학과 컴퓨터 과학, 물리학과 뇌과학, 인지과학과 철학, 의학과 윤리학등 모든 것이 얽혀있습니다. 

지능의 정의, 학습의 수학적 정의, 인간의 감정과 인공지능의 구조, 뇌과학에서 본 인간의 의식과 인공지능으로 구현되는 창발성의 문제, 인공지능이 자기인식과 자기목적성을 가질 수 있는가, 인공지능의 창의성을 어떻게 볼 것인가, AGI의 보안문제(어떻게 AGI를 상자에 가둘 것인가?), 다세포생물이 죽음을 발명했듯이 AGI에게 죽음 및 사멸을 구현할 것인가 등 이루 헤아릴 수 없는 문제들을 포함하고 있습니다. 

하나같이 어렵고 무거운 주제지만 세계 곳곳에서 뛰어난 연구자들이 수학이라는 도구를 중심으로 가시밭길을 헤쳐가고 있습니다.

[참고문헌]

인공지능과 인류의 미래, SKEPTIC

AI 2045 인공지능 미래보고서, 일본경제신문사

파이널 인벤션, 제임스 배럿

내츄럴-본 사이보그, 앤디 클락

국제학술대회 ‘휴머니즘을 넘어서서: 인공지능, 정보, 포스트휴머니즘’. 고등과학원

기고 | 엑셈 아카데미 김현미