[기고] Cognitive AI 시스템 기술 동향 및 시장성 분석
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[기고] Cognitive AI 시스템 기술 동향 및 시장성 분석
  • 석주원 기자
  • 승인 2021.02.23 16:56
  • 댓글 0
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AI 활용 위한 기반 기술과 비즈니스 모델

[글=박세환 Ph.D.]
      ㈜기술법인 엔펌(ENF) 전문위원(Chief Consultant)
      한국산업기술진흥협회-ReSEAT프로그램 전문위원
      한국CCTV연구소(KCI) 영상보안CCTV산업발전연구회 회장
      용인시정연구원 비상임연구위원
      한국과학창의재단 전문가형과학기술분야진로컨설턴트
      한국기술교육대학교 창업지원센터 자문위원
      한국생산기술연구원 국가청정지원센터 클린팩토리구축진단전문가
      국가과학기술인력개발원 멘토링사업_멘토

 

AI(인공지능) 기반의 인지 시스템 기술을 이용한 데이터 보호 및 분석 등이 주목받고 있다. 거의 모든 기업용 애플리케이션에 도입이 확산되고 있는 인지 및 AI 시스템의 시장성, 고속 병렬 연산 능력, 학습된 알고리즘 등이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이번 호에서는 AI 기반의 인지 시스템 기술이 결합된 데이터 보호 및 분석 등 기술 동향과 이러한 조사 분석 정보를 토대로 AI 반도체 등 AI 관련 시장성 분석 정보를 제시한다.

인지(Cognitive) 시스템과 결합하는 AI 기술

AI 기술은 사물인터넷(IoT), 빅데이터 분석 기술 및 클라우드 컴퓨팅 기술 등과 함께 ICT 산업의 패러다임을 주도하고 있다. 이에 AI 기술을 적용한 제품(솔루션, 플랫폼, SW 등) 주도권 경쟁에서 탈락한 국가(기업)들은 선도국의 기술 종속에서 벗어나기 어려울 것으로 예상된다. 특히 AI 기술이 집약된 인지 시스템과 AI 반도체 기술 자립은 매우 중요하게 포지셔닝 되고 있다. 따라서 세계 최고 수준의 국내 ICT 인프라와 국내 기술력을 적극 활용해 인지 기술 기반의 AI 핵심기술을 상용화하는데 주력할 필요가 있다.

아울러 AI 선도국(미국, 유럽, 일본 등)과의 기술 격차를 좁혀 성공적인 기술 사업화를 통해 산업 기반을 조성하는 것이 중요하다. 컴퓨팅 프로그래밍 기술이 데이터와 프로그램으로 결과물을 도출했던 환경에서 머신러닝 및 딥러닝 등 AI를 활용해 데이터와 결과물을 기반으로 비즈니스 모델을 도출하는 단계로 발전하고 있다. 이러한 지식 추론 능력은 인간 행동에 대한 전체론적인 관점에서는 데이터 프라이버시 문제가 있다. 데이터는 애플리케이션을 구동하는 기능을 갖고 있으며, 거의 모든 데이터는 기록, 수집, 분석할 수 있기 때문이다. 이러한 문제점은 AI 기술 발전 못지않게 심도 깊은 논의를 통해 해결할 필요가 있다.

 

Cognitive AI 시스템 기술 동향

IoT, 클라우드, 빅데이터 기술 등은 편리성과 효율성을 제공하고 있는 반면, 정보보호 위협 요인도 대두되고 있다. 특히, 다양한 사이버 공격이 증가하고 공격 기법이 고도화되면서 실시간성으로 능동적 대응이 가능한 AI 기반의 인지 시스템 기술이 결합된 정보보호 연구가 활발하다. 인지 시스템은 고부가가치의 대용량 정보와 자동화 기능을 갖추고 있어 높은 잠재력과 함께 다양한 분야에 활용되고 있다. 인지 시스템을 통해 데이터를 보호하고 나아가 사이버 공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 해커들이 활용하는 고도의 침투 기법을 탐지하는 것이 중요하다.

인지 시스템을 통한 네트워크 및 시스템 공격에 대응하는 데 있어 우선적인 절차는 초기 네트워크와 시스템 침투가 인적 실수인지, 불합리한 네트워크 설계 요인 때문인지 등을 디지털 포렌식(Digital Forensics)을 기반으로 밝혀내는 것이 필요하다. 디지털 포렌식에 사용되는 데이터의 효과적인 분석은 증거 수집 및 보관-증거 복구-증거 분석으로 이어지는 supply chain 전 과정을 통해 저장장치, 파일 시스템, 네트워킹 방식(프로토콜, 토폴로지, 액세스 기법 등) 등에 대한 연구에서부터 시작된다.

특히, 악성코드 등을 이용한 지능적인 사이버 범죄에 대응하기 위해서는 신속한 복구와 아울러 사고 원인을 규명하여 예방책을 마련할 수 있는 가이드라인이 필요하다. 기타 디지털 증거의 법적 요건을 충족할 수 있는 논리적이고 체계화된 수집 절차, 신뢰성을 갖춘 디지털 포렌식 도구, 합리적인 표준 절차 등이 필요하다. 또한 각 절차에 사용되는 도구의 기능적 요구 사항을 수용하고 적합성 테스트를 거쳐 신뢰성을 검증할 필요가 있다.

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