구글은 9월 12일 오전, 서울시 강남구에 위치한 자사 사무실에서 '구글 AI 포럼 제6강: AI 혁신과 클라우드' 행사를 개최했다.

'구글 AI 포럼'은 최근 도래하고 있는 AI-First 시대를 맞아 인공지능 및 머신러닝과 관련해 좀 더 알기 쉬운 설명 및 사례와 함께 더욱 깊게 공부할 수 있는 기회를 제공하기 위해 구글이 준비한 행사로, 매월 진행되고 있다.


이날 강연의 첫 순서로는 장혜덕 구글 클라우드 한국 총괄이 구글의 클라우드 비즈니스 개요에 대해 소개하는 시간을 가졌다.

장혜덕 총괄은 “구글은 전 세계의 정보를 모으고 체계화해서 누구나 어디서나 유용하게 접근할 수 있도록 하자는 미션을 가지고 일하는 회사이며, 검색 사업으로 시작했지만 현재는 매일 10억 명이 쓰고 있는 서비스가 검색을 비롯해 안드로이드, 크롬, 지도, 플레이, 유튜브, 지메일 등 7가지에 달한다.”고 소개하는 것으로 발표를 시작했다.

이어 구글이 엄청난 스케일의 인터넷 서비스를 제공하지만 이를 위해 다양한 데이터를 모으고 인덱싱한 뒤 이것을 AI(인공지능)를 통해 더 효율적으로 이용자들을 이해하고 제공하기 위해 노력해왔다고 밝혔다. 유튜브가 큰 용량의 동영상을 받아서 저장한 뒤 전 세계의 유저들에게 제공하는 것이나, 지메일이 전 세계 어디서나 접속해도 빠르게 연결되고 내가 가진 이메일이 분실되지 않도록 자동으로 백업되는 등 눈에 편의성을 제공하는 보이지 않는 많은 작업들은 구글의 수많은 엔지니어 및 전산학자들이 끊임없이 노력했기에 가능한 일이었다고 말했다.

장혜덕 총괄은 “구글이 지난 15년 이상 사업을 이어오면서 컴퓨터 과학 분야에서 거치지 않은 부문은 거의 없으며, 이것을 패키지화해서 외부의 개발자나 기업 고객들이 원하는 니즈에 따라 사용할 수 있도록 하는 일이 현재 구글 클라우드의 주된 업무다.”라고 말했다.

구글 클라우드의 강점에 대해서는 4가지 특징을 꼽았다. 소개에 따르면 구글은 통신회사가 아님에도 해저 케이블을 설치해 데이터 센터를 연결하는 수준의 글로벌 인프라스트럭처와 네트워크를 갖추고 있으며, 고객들이 운영 관리 부담을 최대한 줄이고 인사이트 확보에 더 집중할 수 있도록 구글의 최고 수준의 엔지니어들이 지원을 담당한다. 또한 고객들의 상황에 맞춘 요금 제도로 타 클라우드 대비 최대 60%의 비용 절감 효과를 기대할 수 있으며, 머신 러닝에 관련한 오픈소스 리더십을 통해 확장성도 확보하고 있다.

마지막으로 장혜덕 총괄은 “세계 각지에 접점들이 촘촘히 위치해 있기에 고객들이 전 세계 어디에 있더라도 구글 클라우드를 통해 좋은 사용자 경험을 얻을 수 있을 것이다.”라고 말했다.




행사의 두 번째 순서로는 지아 리 구글 클라우드 AI 및 ML R&D 총괄이 AI 혁신과 클라우드를 주제로 화상 강연을 진행했다.

지아 리 총괄은 “AI는 학계 연구에서부터 진화했지만 이제는 산업의 변화를 가장 크게 주도하는 중심에 위치해 있다.”며 “수많은 기업들이 AI가 주는 효율성을 통해 많은 혜택을 보고 있음을 다양한 사례로 보여주고 있으며, 이러한 효과 덕분에 AI는 앞으로도 흥미진진한 분야 중 하나일 것이다.”라고 말하며 강연을 시작했다.

특히 AI의 다음 발전 단계에서는 최대한 많은 사람들이 접근할 수 있는 ‘AI의 민주화’가 이뤄져야 하며, 이는 진입 장벽을 낮추고 최대한 많은 개발자나 사용자, 기업이 혜택을 얻게 할 것이라고 의견을 밝혔다. 이어 모든 사람들이 최대한 활용하기 위해서는 컴퓨팅, 알고리즘, 데이터, 인재 및 전문지식 등 핵심 요소에 주목할 필요가 있다고 말했다.

구글 클라우드는 컴퓨팅 파워의 GPU, CPU, 클라우드 TPU 등을 활용해 전체 머신 러닝을 커버할 수 있도록 하고 있는데, 이 중 올해 I/O 이벤트에서 발표된 클라우드 TPU는 텐서 프로세싱 유닛의 2세대 제품이다. 1세대의 경우는 정해진 머신 러닝 모델을 운영하는 데만 사용할 수 있었고, 트레이닝과 러닝을 별도의 하드웨어에서 진행해야 했지만 2세대 TPU는 머신 러닝 모델의 트레이닝 및 구동을 동시에 진행할 수 있다. 성능은 단일 유닛의 용량에 180조의 플로팅 포인트 오퍼레이션을 1초에 처리할 수 있는 수준으로, 구글은 클라우드 TPU를 구글 클라우드 엔진을 통해 고객들에게 제공해서 머신 러닝을 활용하려는 연구 기관이나 기업이 짧은 시간에 더 많은 것을 시도하고 새로운 효율성을 얻도록 지원한다.

이어 지아 리 총괄은 “물론 컴퓨팅 파워가 굉장히 필수적이고 중요하긴 하지만 우리가 AI를 활용하기 위한 첫 단계일 뿐이다. 전 세계에서 가용 가능한 모든 컴퓨팅 파워를 확보했다 하더라도 AI는 아직까지도 굉장히 복잡하고 까다로운 분야이기에 기업이 여러 가지 다양한 툴을 확보해야 사용할 수 있다.”며 “여기서 툴이라 한다면 텐서 플로우와 같은 머신러닝 라이브러리가 될 수도 있고 사전에 트레이닝 된 API를 통해 모델을 활용할 수도 있다.”라고 말했다.

사전 트레이닝 API를 제공하기 위해서는 우선 트레이닝을 위한 데이터를 정리해야 할 필요가 있으며 구글이 이를 위해 준비된 것 중 하나가 바로 이미지넷이다. 이미지넷은 오브젝트 카테고리만 15만 개가 넘고 포함된 이미지는 1,400만장이 넘어, 최대 규모의 비주얼 데이터셋 중 하나로 인정받고 있으며, 이를 토대로 구축한 알고리즘이 컴퓨터 비전의 상태를 빠르게 개선시켰다. 덕분에 인식률 에러는 큰폭으로 감소했으며, 이러한 개선 효과는 다양한 서비스의 클라우드 비전 API를 통해 체감하는 것만 아니라 개발자들이 직접 알고리즘을 활용할 수 있게 됐다.

이렇게 트레이닝된 모델은 텐서 플로우 기반 서비스 형태로 제공되어 대규모의 머신 러닝 프로젝트에서 활용할 수 있다. 이 서비스는 기본 인프라가 제공되고 확장성을 갖기에 이를 활용하는 고객 입장에서는 머신 러닝 모델을 활용해 가장 최고의 결과를 내도록 끌어올리는 것에만 포커스를 맞추면 된다는 편의성이 강점이다.

지아 리 총괄은 “사람도 평생 많은 것을 경험하며 학습해 가듯 AI에도 엄청난 데이터가 있어야 계속 인사이트를 키워갈 수 있다. 기업은 어떻게 의미 있는 데이터를 취합, 분류하고 처리할지를 잘 습득해야 하며, 의미 있는 프로젝트를 제대로 실행할 수 있다.”는 설명으로 데이터의 중요성을 강조하고, 구글이 유전학 관련 퍼블릭 데이터, 유튜브 데이터셋 등 다양한 유형의 데이터셋을 공유하고 있음을 알렸다.

한편, 구글이 인재 교육 및 투자에도 많은 노력을 기울이고 있다며 현재 매년 전 세계의 학계에서 진행하는 250개 이상의 연구 프로젝트에 후원금을 지급하는 것 외에도 박사 학위 과정에 장학금을 제공하고 수천 명의 인턴을 교육하기 위해 인력 관련 투자를 진행 중이라고 소개했다.

이어 구글이 사내에서 진행하는 교육 프로그램을 통해 구글의 엔지니어들이 머신 러닝 관련해 전문 지식을 더 키울 수 있도록 장려하고, 이를 외부 프로그램으로 확장해 기업들이 구글 사이트에서 AI 관련 교육을 받고 구글 내의 머신 러닝 전문가들과 실제 일을 할 수 있는 기회도 제공하고 있다고 밝혔다.

강연을 마무리하며 지아 리 총괄은 “AI는 우리가 사는 이 세기의 가장 중요한 기술이라 할 수 있으며, 구글 클라우드가 AI 클라우드 중에서 가장 앞서 나갈 수 있도록 노력할 것이다.”라고 말하고 “모든 사람이 값 비싼 자원의 혜택을 누릴 수 있도록 변환하는 기술이 우리들에게 가장 의미 있는 기술로, AI를 모두에게 제공하고 민주화하는 첫 걸음으로 기억될 것이다.”라고 소감을 밝혔다.





마지막 순서로는 티몬의 이승배 CTO가 한국 파트너 사례를 소개하는 시간을 가졌다.

소개에 따르면 현재 티몬은 구글 비전 API중 OCR 기술을 활용해 크기가 수천, 수만 픽셀에 달하는 수만 장의 제품 설명 이미지 속에서 아주 작은 글씨체의 쓰지 말아야할 용어를 찾고 있다. 또한 스피치 API나 자연어 API 등을 활용해 편의성 서비스를 제공하는 것에 대한 가능성도 검토 중이다.

이승배 CTO는 “머신 러닝을 활용한 각 기술들은 정확도 면에서는 아직 아쉬운 부분이 있지만 빠른 결과를 얻는 작업에는 좋은 선택이라 할 수 있을 것이다.”라고 자신의 소감을 밝혔다.




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