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HPE가 제안하는 디지털 트랜스포메이션의 핵심 기술

엣지 중심, 데이터 기반, 클라우드 구현 기술 필요
석주원 기자l승인2019.11.05 12:49:21l수정2019.11.05 13:03

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[CCTV뉴스=석주원 기자] 한국 휴렛팩커드 엔터프라이즈(Hewlett Packard Enterprise, HPE)가 지난 10월 22일 여의도 콘래드 서울 호텔에서 ‘HPE Discover More 2019 Seoul’ 콘퍼런스 및 기자간담회를 개최했다. HPE Discover More 콘퍼런스는 주요 고객 및 협력사를 대상으로 엔터프라이즈 기술에 대한 인사이트를 제공하는 글로벌 로드쇼로서, HPE의 연례 플래그십 콘퍼런스인 HPE Discover를 기반으로 현지에 맞게 재구성한 콘텐츠를 선보이는 자리다. 이날 행사에서는 우리나라의 고객사와 협력사를 초청해 디지털 트랜스포메이션과 관련된 최신 기술 동향을 공유했다.
 

▲ 함기호 한국HPE 대표이사



■ 디지털 트랜스포메이션의 세 가지 핵심 기술

이번 Discover More 2019 Seoul 콘퍼런스에는 HPE Hybrid IT 그룹 글로벌 컴퓨팅 사업부문 총괄 닐 맥도날드(Neil MacDonald), HPE HPC 및 AI 부문 최고기술책임자(CTO) 엥림 고(Eng Lim Goh) 박사 등 관련 분야 전문가들이 참석해 전 산업 분야에 걸쳐 엣지와 클라우드를 넘나드는 데이터에서 가치 창출을 가속화할 수 있는 디지털 트랜스포메이션 방안을 제시했다.

닐 맥도날드 HPE Hybrid IT 그룹 글로벌 컴퓨팅 사업부문 총괄은 기업들이 디지털 트랜스포메이션을 성공적으로 수행하기 위해서는 다음과 같은 세 가지 요소가 필요하다고 주장했다.

엣지 중심(Edge-Centric): 엣지의 중요성이 대두되는 지금, 수십억 명의 사람들과 장소, 수조 개의 사물들이 교차하며 방대한 데이터가 생산된다. 가트너(Gartner)는 2020년 75% 이상의 데이터가 데이터센터나 클라우드가 아닌 엣지에서 생성될 것으로 전망했다. HPE는 인텔리전트 엣지 전략으로, 기업들이 실시간으로 인사이트를 도출하고 전략 실현에 나설 수 있도록 지원하고 있다.
데이터 기반(Date-Driven): 데이터 모네타이제이션의 흐름에 따라 그 어느 때보다 빠르게 가치를 인정받고 있다. HPE는 기업의 규모와 상관없이 엣지에서부터 클라우드까지 생성된 데이터를 처리, 분석하여 인사이트를 도출하고 기업의 가치 실현을 가속화한다.
클라우드 구현(cloud-Enabled): 기업들은 규모를 막론하고 하이브리드 클라우드 모델을 도입하여 새로운 서비스를 제공하고 제품 출시 기간을 단축하며 비즈니스의 성장을 촉진 하고 있다.
 

▲ 닐 맥도날드 HPE Hybrid IT 그룹 글로벌 컴퓨팅 사업 부문 총괄



■ 인공지능과 블록체인

엥림 고 HPE HPC 및 AI 부문 CTO는 인공지능 기술의 발전 과정을 설명하고, 블록체인 기술과의 연계에 대해 소개했다. 엥림 고 CTO는 5년 전 월가에서 투자 인공지능을 처음 접했을 때 신뢰성을 의심했다고 한다.

그래서 그만의 방식으로 인공지능을 테스트했다. 인공지능에게 어떠한 룰도 주지 않고, 지난 40년간의 날씨 데이터만을 제공한 후 이 통계 데이터를 바탕으로 실제 날씨를 예측할 수 있을까 하는 테스트였다. 테스트 결과 40년 동안의 날씨 데이터를 학습한 인공지능은 약 85%의 확률로 날씨 예보를 맞추었다고 한다. 일반적으로 기상청의 예측 정확도는 95% 정도이므로 이보다는 낮은 수치다. 하지만 이 테스트에 사용된 인공지능은 날씨에 대한 그 어떤 지식도 없는 상태에서 데이터 학습만으로 날씨를 예측했다는 차이점이 있다.

엥림 고 CTO는 이 테스트를 통해 딥러닝 기반 인공지능 기술의 가능성을 확인했다. 인공지능 기술이 대중적으로 큰 관심을 받은 계기는 구글의 알파고와 이세돌의 바둑 대국 덕분이었다. 이 대국 이후 HPE는 인공지능 개발을 위해 포커 게임에 도전했다. 엥림 고 CTO가 포커를 선택한 이유는 바둑보다 경우의 수가 적지만, 상대방의 수가 가려져 있어 새로운 변수를 만들어 낼 수 있기 때문이다.

HPE의 포커 인공지능은 2015년 4명의 포커 챔피언과 첫 대결을 펼쳤는데, 이 대결에서 73만 달러를 잃는 큰 패배를 기록했다. 당시 인공지능과 대결한 선수들은 인공지능이 블러핑(Bluffing)을 하지 않아 쉽게 상대할 수 있었다는 의견을 냈다. 블러핑은 포커 게임에서 낮은 패를 쥐고 허세를 부려 상대방을 속이는 기술이다. 그래서 HPE는 컴퓨터 성능을 높이고 블러핑을 중점적으로 학습시켰다. 그 결과 2017년 1월의 대결에서는 인간 포커 선수들을 이길 수 있었다. 이처럼 딥러닝 기반 인공지능은 학습을 할수록 그 성능이 빠르게 향상된다.

딥러닝 효과가 가장 잘 나타나고 있는 분야는 바로 이미지 분석이다. 사람이 이미지를 인식할 때 오차율은 5% 수준이라고 한다. 초기 인공지능은 25%의 오차율을 보였다. 하지만 딥러닝으로 꾸준히 학습시킨 결과 2012년에는 15%, 그리고 2017년에는 사람보다 뛰어난 2%의 오차율을 기록했다. 그러나 엥림 고 CTO는 2%의 오차율이 아직 너무 큰 수치라고 말한다. 엥림 고 CTO는 “이 인공지능을 자율주행 자동차에 적용한다고 생각해 보자. 여러분의 목숨을 2%의 오차가 발생하는 인공지능에 맡길 수 있겠는가”라며 아직은 갈 길이 멀다고 전망했다.

또한 엥림 고 CTO는 인공지능과 블록체인 기술의 접목을 통한 새로운 가능성도 제시했다. 자율주행차량에 탑재되는 인공지능은 도로의 정보를 수집해 서버와 끊임없이 데이터를 주고받을 것이다. 그런데 이 데이터를 꼭 서버와만 주고받아야 할까? 가령 일정 구간에 빙판길이 생겼을 경우, 먼저 지나간 자동차가 뒤따라오는 다른 자동차들에게 정보를 제공하려고 한다면 블록체인은 좋은 정보 공유 수단이 될 수 있다. 앞선 차량이 블록체인 플랫폼으로 정보를 공유하면, 해당 정보를 원하는 자동차에서 코인을 지불하고 정보를 열람하는 방식으로 활용될 수 있다. 중앙을 거치지 않은 사용자와 사용자 간의 정보 거래에서 블록체인만큼 유용한 플랫폼은 없다는 것이 엥림 고 CTO의 설명이다.
 

▲ HPE HPC 및 AI 부문 최고기술책임자(CTO) 엥림 고 박사



■ SK하이닉스의 디지털 트랜스포메이션

이날 행사에는 HPE 관계자뿐 아니라 HPE의 주요 고객사인 SK하이닉스와 삼성SDS 임원이 연사로 참석해 HPE 솔루션과 함께 수행한 디지털 트랜스포메이션 및 협업 사례를 소개 했다.

송창록 SK하이닉스 부사장은 메모리 반도체 수요 증가와 회사 규모의 확장에 실시간으로 대응하고, IT 측면에서의 경쟁력 강화를 위한 SK하이닉스의 디지털 트랜스포메이션 전략을 발표 했다. 송창록 부사장은 기업이 필요로 하는 모든 애플리케이션을 자체적으로 개발하는 건 현실적으로 힘들고 비용이나 인력 운용 측면에서도 바람직하지 않다고 언급하며, 각 분야에 특화된 외부의 전문 솔루션을 활용하는 것이 효율적이라고 주장했다.

SK하이닉스는 HPE와 협업을 통해 하이브리드 클라우드 솔루션을 도입 하고, 이를 통해 제조 현장의 디지털화와 지능형 시스템을 구축했다. 특히, 반도체 제조사는 외부로 반출할 수 없는 정보들이 많기 때문에 엣지 컴퓨팅과 하이브리드 클라우드 도입이 필수적이며, 제조 과정에서 수집하는 수많은 데이터들도 대부분 엣지단에서 처리하게 된다고 설명했다.

송창록 부사장은 “디지털 트랜스포메이션은 CEO의 강력한 의지와 추진력이 있어야 완수된다. 단순히 기술만을 적용한다고 해서 디지털 트랜스포메이션이 완료되는 것이 아니다. 필요한 요소마다 적합한 기술을 매칭시키는 것이 디지털 트랜스포메이션이다. 이를 수행하기 위해서는 비즈니스 담당자와 현장 담당자의 협업과 소통이 중요하다. 특히 디지털 트랜스포메이션 담당자는 CEO와 동등한 레벨에서 소통이 가능해야 한다”고 말했다.
 



■ 삼성SDS의 엣지 컴퓨팅

마지막으로 연단에 오른 삼성SDS의 김정민 박사는 엣지 컴퓨팅의 필요성을 강조했다. 김정민 박사는 엣지 컴퓨팅이 왜 각광받는지를 먼저 살펴봐야 한다며, 이러한 기술이 어느 날 갑자기 생겨난 것은 아닐 것이라는 의견을 밝혔다.

기술의 발전은 제조 환경을 첨단화, 고도화시켰지만 이와 함께 다양한 새로운 문제들도 발생시켰다. 더욱이 새롭게 발견된 문제점들은 이전의 문제점과 비교해 더 복잡하고, 정교해서 사람이 이를 발견하고 수정하는 데에는 한계가 있다. 이와 함께 첨단화, 고도화된 제조 설비는 생산되는 데이터의 양을 폭발적으로 증가시켰고, 이 역시 사람이 감당하기에는 어려운 지경에 이르렀다. 이처럼 기술의 발전으로 사람이 직접 처리하기 어려운 문제들을 대신 해결하기 위해 등장한 것이 ‘지능화’ 기술이다.

김정민 박사는 “제조 현장이 첨단화되면서 수많은 센서와 카메라들이 수집하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 이 수많은 데이터를 전부 서버로 전송해 처리하는 것은 시간도 오래 걸리고 비용 측면에서도 바람직하지 않다. 현장에서 획득한 데이터는 현장에서 바로 분석해 처리해야 효율성을 끌어올릴 수 있다. 그리고 이때 필요한 것이 엣지 컴퓨팅이다”라며 지능형 엣지 컴퓨팅의 필요성을 역설했다.

삼성SDS는 무인 이동체(Automated Ground Vehicle, AGV)에 CCTV 카메라를 탑재해 제조 시설을 모니터링하고 분석하는 시스템을 베트남 공장에 이미 구축했다고 한다.이 AGV CCTV는 중앙 관제 시스템을 필요로 하지 않는다. 제조 시설 내부를 자율주행하며 제조 프로세스 전반을 모니터링 하고, 여기서 얻은 영상 정보를 직접 분석해 설비의 이상이나 제품의 불량 등을 실시간으로 발견해 낸다. 관제 시스템을 거쳐 문제를 발견해 내야 하는 기존의 방식보다 더 빠르고 정확하게 영상 데이터를 분석함으로써 업무 효율성을 극대화시키는 효과를 보고 있는 셈이다.

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석주원 기자  jwseok@cctvnews.co.kr
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