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월간기술동향 | 다가오는 구글 유니버스






모든 것을 알고 있다고 할 정도로 모든 것을 알고 있는 구글. 일명 ‘구글신’이라 불리는 만큼 축적된 빅데이터가 어마어마하겠죠? 

구글은 빅데이터를 활용해서 무엇을 하려고 하는지, 그렇다면 우리나라는 데이터 활용을 어떻게 할 것인지 대해서 이야기하려고 합니다.





프로젝트 '나이팅게일'


구글이 환자나 의사에게 알리지 않고 수백만명에 달하는 미국인의 세부적인 건강정보를 수집했다고 합니다. 미국 21개 주에 걸쳐 미국인들의 건강 정보를 모으는 ‘나이팅게일 프로젝트’를 비밀리에 진행해왔다고 하는데요. 구글은 미국 내에서 두 번째로 큰 헬스케어 시스템인 ‘어센션(Ascension)’과 이 정보들을 공유했다고 하며, 최소 150명 정도의 구글 직원이 해당 정보에 접근할 수 있다고 합니다. 


<’나이팅게일 프로젝트’의 데이터 활용 방법, 출처 : WSJ>


위 그림에 따르면, 구글이 수집한 데이터는 환자 이름과 생년월일, 주소, 가족력, 알레르기, 예방접종, 의료진 진단 결과, 입원 기록 등이라고 하는데요. 이런 정보들을 ‘어센션’이 구글 클라우드 서버에 업로드하고, 이를 기반으로 구글 시스템에서는 아래 4가지의 결정에 대한 결과를 도출한다고 합니다.

1) 치료계획, 검사 제안, 비정상적인 변이 표시

2) 의사를 교체하거나 추가

3) 약물 추가 투입

4) ‘어센션’이 치료비를 더 많이 청구하거나 다른 절차 제시


구글은 작년부터 위 나이팅게일 프로젝트를 시작, 환자에게 최적화된 인공지능(AI) 기반 건강관리 소프트웨어를 구축하기 위해 수집한 정보를 활용하려는 것으로 알려졌습니다. 최종 목표는 옴니버스 검색 도구를 만들어 서로 다른 환자 데이터를 집계하고, 한 곳에서 모두 호스팅하는 것이라고 하네요.


개인정보에 대한 이슈는 없을까요? 구글의 건강 정보 수집 방식이 사생활 침해 문제로 여겨질 수 있지만, 불법은 아니라고 합니다. 1996년 제정된 미국의 ‘Health Insurance Portability and Accountability Act(HIPPA법)’에 따르면 피보험대상(환자)의 건강 관리에 도움을 주기만 하면 병원은 환자에게 고지하지 않고 제3의 헬스케어 업체에 건강기록을 넘길 수 있습니다. 


하지만 의료진과 환자에게도 별도로 고지되지 않아, 불법적 행위는 아니더라도 프라이버시 논란이 다시 불거지고 있습니다.





프로젝트 '캐시(cache)'


구글이 헬스케어 뿐만 아니라 금융업에도 진출할 예정입니다. 씨티그룹 및 스탠퍼드연방신용조합과 손잡고 내년에 구글뱅킹을 선보인다고 밝혔습니다. 페이스북, 애플, 아마존에 이어서 구글까지 인터넷 공룡들은 다 페이 시스템을 가지게 되는 건가요?


이전 IT 기업들이 금융업에 진출하는 모습들과 조금 다른 점은, 새로 만들어지는 계좌는 구글 브랜드가 아닌 은행 브랜드로 출시된다는 점입니다. 그래서 씨티그룹 입장에서는 구글과 함께하며 IT 친화적이면서도 젊은 고객들을 확보할 수 있게 될 듯 합니다.


‘캐시’ 프로젝트는 구글페이의 확장으로 계획되었다고 하는데요. 이미 개인의 연락처, 주소 뿐만 아니라 이동 정보까지 파악하고 있는 구글이 앞으로 월급, 소비 패턴 등 재무 정보까지 얻게 될 텐데, 엄청난 파급력이 예상됩니다. 개인정보에 대해 우려하는 목소리에 대해 구글은 “예금 서비스를 통해 확보한 고객 데이터를 외부에 유출하는 일은 없을 것”이라고 밝혔습니다.




구글이 가지고 있는 어마어마한 빅데이터를 기반으로 출시되는 헬스케어 서비스와 금융 서비스라면, 왠지 써보고 싶지 않나요? 

구글이 정말 ‘구글 유니버스’를 만들지, 귀추가 주목됩니다.





한국의 데이터 활용은?


구글처럼 데이터를 활용하기 위해 우리나라도 데이터 3법 개정안 통과를 눈앞에 두고 있습니다. 

데이터 3법(신용정보법, 개인정보보호법, 정보통신망법)은 개인정보 등의 데이터를 다양한 사업에서 활용할 수 있게 그 활용 방법과 범위를 정하고 규제를 완화하는 내용을 담고 있는데요.


지난 19일 예정되었던 심사, 또 연기되었네요. 다음 본회의를 기다려봐야겠죠?

관련 기사 : '빅데이터 3법' 19일 처리한다더니... 지각 심사로 무산














기획 및 글 | 사업기획팀 박예영






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월간기술동향 | AI가 개발을?

 

매 해 10월, 미국의 IT 연구 및 자문 회사인 가트너에서는 다음 해 10대 전략 기술 트렌드를 발표합니다. 해마다 달라지는 기술 트렌드를 반영하기 때문에 가트너가 제시하는 기술 트렌드는 매년 조금씩 변화하고 있는데요, 지난 10월 15일 “Top 10 Strategic Technology Trends for 2019”를 발표하였습니다. 


그래서 이번 시간에는 2019년 10대 전략 기술 트렌드 중 흥미로운 하나를 살펴보겠습니다.

 

 

 

 Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019 


가트너가 선정한 기술 트렌드는 시대를 선도할 잠재성이 매우 크며, 혁신을 불러 일으킬 것으로 예상됩니다. 

이번 2019년 10대 전략 기술 트렌드는 아직 세상에 많이 알려져 있지 않으며, 앞으로 4년동안 산업에 강한 영향력을 미칠 수 있는 트렌드들에 주목했다고 합니다.

 

<그림1 가트너의 2019 10대 전략 기술 트렌드>

출처: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/ 

 

위 그림에서 알 수 있듯이, 가트너가 제시하는 2019년 10대 전략 기술 트렌드는 ▲자율 사물(Autonomous Things) ▲증강 분석(Augmented Analytics) ▲인공지능 주도 개발(AI-Driven Development) ▲디지털 트윈(Digital Twins) ▲자율권을 가진 에지(Empowered Edge) ▲몰입 경험(Immersive Experience) ▲블록체인(Blockchain) ▲스마트 공간(Smart Spaces) ▲디지털 윤리와 개인정보보호(Digital Ethics and Privacy) ▲양자 컴퓨팅(Quantum Computing)입니다. 


각 항목별 자세한 내용은 가트너 홈페이지를 참고해주시고, 

이번시간에는 ‘인공지능 주도 개발(AI-Driven Development)’에 대해서 한번 생각해보겠습니다.

 
 
 

 AI-Driven Development 

 

현재 대부분의 인공지능 개발은 데이터 과학자와 애플리케이션 개발자가 협력해서 만드는 것이라는 것, 알고 계시죠? 


이에 반해 인공지능 주도 개발은, AI 개발자를 투입해 이를 개선하는 것을 말합니다. 가트너는 2022년까지 애플리케이션 개발 팀 중 최소 40% 정도가 AI 기반 가상 개발자를 보유할 것으로 보았습니다. 또한, 이 시대에는 비전문가들이 AI 도구를 통해 코딩 없이 앱을 만드는 것이 흔해질 것이라고 전망하기도 했습니다.


이미 간단한 코딩은 AI가 할 수 있는 정도까지 왔는데요, 몇가지 예를 살펴보겠습니다.

 

 Auto Machine Learning

 

아마존, 구글 할 것 없이 모두 이 시장에 뛰어들었죠. 지난 10월 뉴스레터의 엑기스-새로운 시도, AutoML’ 코너에서도 다루었습니다.

<그림2 구글과 아마존의 Auto Machine Learning>
출처: 각 사 홈페이지

Auto Machine Learning은 기업간 자원 격차를 줄이고 모든 비즈니스에서 쉽게 AI를 사용할 수 있도록 돕는 서비스 입니다. 한마디로 머신러닝이 가능한 AI를 구축하는 AI인 것이지요. 이를 통해 머신러닝이나 코딩에 대한 전문적인 지식이 없어도 누구나 해당 분야의 특정한 필요에 맞게 강력한 머신러닝 모델을 확장해 활용할 수 있게 됩니다. 
 

 DeepCoder: Learning to Write Programs

 

DeepCoder는 MS와 캠브리지 대학이 공동 개발한 머신러닝 기반의 자동 코딩 기술입니다. 

 

<그림3>

출처: https://fossbytes.com/microsoft-ai-system-deepcoder/

 

MS는 DeepCoder를 통해 사람에게 아이디어만 있으면 AI가 자동으로 소스코드를 작성할 수 있도록 하는 것이 목표라고 합니다. DeepCoder는 현재 논문 수준이라 바로 적용하는 것은 어렵지만, 어느 정도 후에는 소프트웨어 개발 시장에 큰 영향력을 행사할 것으로 보입니다. 


DeepCoder 논문보기

 

 Bayou: AI To Help You Code

 
바이유는 스스로 프로그램을 작성할 수 있는 AI 응용 프로그램으로, 미국 라이스대학이 개발하였습니다.

<그림4 bayou>

출처: https://www.i-programmer.info/news/90-tools/11767-bayou-ai-to-help-you-code.html

 

바이유는 개발자가 몇 가지 키워드를 입력해 자바 코드에 엑세스 할 수 있도록 하여 소스코드 생산에 시간이 덜 소모되도록 합니다. 심지어 오픈소스로 공개되었는데요, 단지 몇 개의 키워드 만으로 프로그램을 만들 수 있다면 저도 프로그래밍에 도전해보고 싶네요.

 

AI시대에 걸맞게 개발분야에도 AI의 바람이 불고 있습니다. AI시대에 개발자가 걸어야 할 길을 생각해보아야 할 것 같은데요, 우려와 걱정보다는 AI시대에 적합한 접근법으로 인식 전환이 필요한 시기인 것 같습니다.



Reference
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/deepcoder-learning-write-programs/ 
http://etinow.me/187
https://www.i-programmer.info/news/90-tools/11767-bayou-ai-to-help-you-code.html 
http://aitimes.co.kr/news/view/46815 




기획 및 글 | 사업기획팀 박예영