HWP문서[ETRI 보도자료] ETRI, 인공지능 서비스 위한 정식버전 공개_181025.hwp

닫기

 초연결 지식융합을 선도하는 Bra·in·K·!

Embargo

없음

배포일자 : 2018.10.25.(목)

배포번호 : 2018-65호

KSB융합연구단

단장

표철식(042-860-4929)

E-mail : cspyo@etri.re.kr

KSB융합연구단

KSB융합시스템연구실장

김내수(042-860-5214)

E-mail : nskim@etri.re.kr

커뮤니케이션전략부

성과홍보실장

정길호(042-860-0670)

E-mail : khchong@etri.re.kr

커뮤니케이션전략부

성과홍보실

조종표(042-860-6769)

E-mail : jp.cho@etri.re.kr

매수 : 보도자료 3매(사진 5매, 참고자료 3매)

배포처 : ETRI 성과홍보실

<NST KSB융합연구단 연구개발성과 공개 및 전시>

ETRI, 인공지능 서비스 위한 정식버전 공개

KSB(지식융합 슈퍼브레인) 인공지능 프레임워크 v1.0 공개

IoT·AI·도메인 지식융합 서비스 산업생태계 조성 마련 길 터

고령자 헬스·에너지효율·플랜트 안전·엣지 컴퓨팅 기반 마련

국내 연구진이 사물인터넷을 이용해 인공지능 서비스 구축에 꼭 필요한 프레임워크 SW를 지난 7월 공개한 이후 추가로 정식버전인 v.1.0 BeeAI(한글명칭: 비아이)를 26일부터 연구원 홈페이지를 통해 공개한다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 국가과학기술연구회 융합연구사업인 KSB합연구단사업을 통해 개발한 자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기의 1단계 연구성과를 26일, 경기도 판교 글로벌R&D센터에서 공개하고 관련기술 전시회를 개최한다고 밝혔다.

연구진은 지난 7월 공개한 프레임워크 SW를 다운로드 받은 기업수가 지난달 말 기준 139개 이르고 전체 다운로드 현황은 450여개에 달했다고 밝혔다. 이용자별로는 기업에서 제일 관심이 많았고 대학, 연구기관, 일반인 순이었다.

연구진은 이번 정식버전인 v.1.0BeeAI는 기존 베타버전 프레임워크 SW에 비해 기능면에서 주기적 학습 모델 업데이트 기능 신규 컴포넌트 개발 및 등록을 위한 코어 빌드 기능 다중 학습 모델들을 이용한 융API 파이프라인 서빙 기능들이 추가 개발되어 탑재되었다고 밝혔다. 아울러 딥러닝 기반 실시간 학습/예측 모니터링 등 다양한 응용 예제들도 포함 되는 등 완성도가 높아졌다고 설명했다. (첨부자료 참고)

연구진은 특히 이번 기술공개 및 전시회를 통해 프레임워크 SW에 알고리즘을 탑재하여 만든 인공지능 서비스 기술을 일반에 선보인다고 말했다.

주된 기술로는 기계학습 기반 고령자 건강(뇌졸중) 모니터링 기술 계학습 기반 지능형 분산 빌딩 에너지 관리 기술 기계학습 기반 플랜트 누출진단 기술 지능형 IoE 엣지(Edge) 컴퓨팅 기술 등이다.

ETRI는 먼저 한국표준과학연구원과 함께 뇌졸중처럼 질병과 관련된 건강을 모니터링하는 기술개발에 나선다. 향후 대형병원과 손잡고 환자의 생체신호측정정보를 바탕으로 데이터 분석으로 알고리즘을 개발, 심박수나 족압(足壓) 등 데이터 센싱을 통해 질병에 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 이후 웨어러블 기기 신호를 통해 조기에 질병을 모니터링 한다는 계획이다.

아울러 ETRI는 한국에너지기술연구원과 협력하여 기존 빌딩 전체를 대상으로 하던 에너지 관리도 건물을 구역별로 나누어 에너지 제어가 가능기술을 개발키로 했다. 이로써 사람의 쾌적도를 고려, 구역내 온·습도 및 에너지 사용 정보를 통해 에너지를 쓰는 패턴을 분석하고 중소형 빌딩의 에너지 최적관리에 힘쓴다.

또한 연구진은 한국원자력연구원과 공동으로 발전소 플랜트에도 본 기술을 적용, 배관에서 누출되는 가스의 위치나 양을 조기에 발견, 신호 모니터링 후에 빠르게 판단하는데 활용할 예정이다. 이를 위해선 선결과제로 발전소 내 고장 난 데이터가 적음에 따라 테스트베드를 구축하여 데이터 확보를 통한 연구가 필요하다고 밝혔다.

아울러 사물인터넷을 통한 데이터의 수집에 따른 폭발적인 데이터 량의 증가에 따라 클라우드 처리에 한계가 생김에 따라 건설현장 등에서 직접 데이터를 분석, 지능적으로 처리하는 엣지컴퓨팅 기술도 소개하고 향후 추가적으로 개발한다는 계획이다.

이처럼 연구진은 1단계 연구개발이 종료됨에 따라 향후 2단계 사업에서는 개발된 핵심기술과 프레임워크 SW를 바탕으로 기업들과 협력, 현장에 구축하여 실증 테스트를 해본다는 계획이다. 이를 통해 기업들이 사업화를 할 수 있도록 도와주고 연구진은 기술지원을 할 방침이다.

ETRI는 지난 7월부터KSB 인공지능 프레임워크 활용 공모전을 개최, 출품작에 대한 시상과 전시도 이날 개최한다. 기업/기관부문의 최우수팀에게는 상금 5백만원, 일반개인부문 최우수팀에게는 250만원의 상금이 수여된다.

KSB융합연구단 표철식 단장은베타버전 공개 후 문제점 파악 및 완성도 제고와 활용 확산을 위해 공모전과 사용자 교육 프로그램을 시범적으로 실시했다. 향후에도 많은 산업분야에 적용이 가능하도록 지속적으로 발전시키겠다고 말했다.

본 연구는 국가과학기술연구회 미래선도형 융합연구단사업의 일환으로 1단계 완료단계에 와 있으며, 오는 12월부터는 2단계 실용화연구를 착수할 계획이다. 현재 약 24개 기업들이 2단계 사업에 참여의향을 표하고 있는 등 벌써부터 많은 관심을 나타내고 있다.

KSB융합연구단은사물지능통신(IoE) 시대 도래에 대응하기 위한 인간중심 초연결사회 구현 기술 확보라는 국가·사회적 현안을 해결하기 위한 임무를 띠고 지난 3년간 ETRI를 주관기관으로 한국에너지기술연구원, 한국원자력연구원, 한국표준과학연구원 등 4개 정부출연연구원이 협동으로 융합연구를 수행해 오고 있다. <보도자료 본문 끝>

[참고자료]

연 구 결 과 개 요

1. 연구배경

인공지능 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대국은 전 세계를 놀라게 했다. 인공지능 알파고가 인간을 이겼다는 데 놀랐고, 또한 허점은 있었기에 안도했다. 어쩌면 이세돌 9단은 알파고를 이긴 유일한 인간으로 기록될 지 모른다. 또한 급속히 확산되는 사물인터넷은 이미 전 세계적으로 미래 산업을 이끌 혁신 주체로 부상했다. 사물인터넷 등장으로 사람과 사물·공간·데이터 모든 것이 인터넷으로 연결될 것이며, 엄청난 양의 빅데이터가 생성될 것이다. 인공지능과 사물인터넷, 빅데이터 융합은 산업경제와 우리의 삶을 통째로 뒤흔들 4차 산업혁명의 핵심이다.

한편 급속한 도시화와 산업화로 연이어 발생되는 각종 대형 안전사고 및 인명피해, 폭발적인 에너지 수요 증가로 인한 자원낭비 및 고갈에 따른 에너지 위기, 급속한 고령화 사회진입과 만성질환에 고통 받는 고령자층, 기후변화와 환경오염에 따른 각종 자연재해 및 생태계 파괴 등은 우리 미래사회의 삶을 불안하게 만드는 위협요소로서 예측 불가능한 이런 위협요소들을 미리 감지해 분석하고 예측, 대응 할 수 있는 융합기술개발이 절실한 상황이다.

본 연구는 국가과학기술연구회 미래선도형 융합연구단사업중 하나로 사물지능통신(IoE) 시대 도래에 대응하기 위한 인간중심 초연결사회 구현 기술 확보라는 현안문제를 해결하기 위한 자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기술 개발(KSB)과제의 일환으로 수행되었다.

초연결 사물인터넷으로부터 수집된 대규모의 데이터를 정제 및 스스로 학습해 지식화하고, 이를 다양한 도메인의 전문지식과 융합해 분석 및 추론, 예측할 수 있는 초연결 자가학습형 지식융합 인공지능을 개발하고, 이를 기반으로 에너지 사용 최적화, 플랜트 안전, 고령자질환 예측 등과 같은 국가·사회적 현안과 산업이슈를 해결하는 한편 제4차 산업혁명을 이끌 수 있는 초연결 지능정보 산업 생태계를 구축하는 하는 것이 필요하다.

2. 연구내용

이에 KSB융합연구단은 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 기계학습 및 도메인 지식을 융합하여 다양한 인공지능 서비스 구축에 필요한 공통기능을 제공하는 KSB 인공지능 프레임워크를 개발하고 베타버전을 공개하였다.

개발된 기술은 분산병렬 인프라를 기반으로 다양한 데이터 소스로부터 도메인 응용서비스 제공까지의 전주기적 솔루션 지향하며, 멀티모달 데이터처리, 멀티모델 동시학습 및 추론, 자동기계학습, 분산병렬학습 및 추론, 학습모델 및 도메인지식의 탑재·연동을 워크플로우 기반으로 선택·조합·실행·서빙 및 재활용 가능한 구조를 갖는다(그림1).

KSB 인공지능 프레임워크는 크게 KSB 프레임워크 코어, KSB Components, 툴킷(워크플로우 편집기), 클라이언트 SDK로 구성된다. 또한 IoE 실시간 데이터 파이프라인 처리, 스트림 처리, 분산병렬 기반 대용량 데이터 처리 등의 기능(DataPipes), 데이터 비식별화/전처리, ML/DL 학습, ML자동학습 등의 기능(Analytics(DevAI)), ML/DL 스트림서빙 파이프라인, DL 온디멘드 서빙, 온톨로지 기반 지식베이스 연동 서빙 등의 기능(AI Serving), 워크플로우 파이프라인 기능, 실시간 워크플로우/엔진단위 모니터링/제어, 워크플로우/엔진레벨 실행 스케쥴링, 서비스 레지스트리 기능, 런타임 실행 프레임워크 버전 동기화 등의 기능(AI서비스 배포 및 모니터링 (DevOps)), 모델 레파지토리/자동버저닝, 배포용 모델의 주기적 빌드, 학습데이터 레파지토리, SW 컴퍼넌트 신규등록/갱신/버저닝, UI 컴퍼넌트 버저닝/리비젼 등의 기능(AI/SW Assets), 그리고 웹 기반 저작도구/시각화 기능(WebToolkit)을 제공한다(그림2).

그리고 KSB 인공지능 프레임워크는 다음과 같은 특장점을 갖는다(그림 3).

지속성 : SW/Data/Analytics/경험 등 기업의 데이터를 활용한 인공지능 기술력 내재화

다양성 : SW 컴퍼넌트들의 조합으로 다양한 응용 서비스 시스템 구성

재활용성 : 워크플로우 재활용 및 공유 기능 제공

확장성 : 개발자 API를 이용한 3rd Party 컴퍼넌트 신규개발 및 등록 인터페이스

편의성 : (1) 웹 기반 DIY 워크플로우 저작도구 및 모니터링/실행/제어 인터페이스 제공, (2) Stand-alone 실행환경과 웹툴킷 저작 환경을 포함한 컨테이너 기반 툴박스 제공, (3) 모델 학습과 서빙 절차의 일원화

개발된 KSB 인공지능 프레임워크를 기반으로 지능형 IoE Edge Computing 서비스, 지능형, 분산에너지 관리 응용서비스, 지능형 플랜트 누출재난 예방 응용서비스, 그리고 지능형 고령자질환 조기발견 응용서비스를 제공하기 위한 기술을 개발 중에 있으며(그림 4), 또한 다양한 도메인 분야에 적용할 수 있도록 할 계획이다.

3. 기대효과

개발된 KSB 인공지능 프레임워크의 소프트웨어 오픈 소스화 및 단계적 공개를 통해 관련 기업의 조기 활용 및 사업화 지원에 기여할 것으로 예상되며, 아울러 사물인터넷(IoE), 인공지능(AI), 도메인지식 융합 기술의 리더쉽 확보와 함께 사회적비용 절감 및 국가적 현안 해결을 위한 생태계 조성에 기여할 것으로 기대한다.

아울러, 현재 대부분 활용되지 못하고 버려지는 멀티모달 데이터들을 스스로 학습하여 대량의 의미있는 정보를 추론하는 기술이 탑재되어 있어 향후 사물인터넷(IoE)으로부터 수집된 대규모 데이터의 활용도를 극대화할 수 있을 것으로 기대한다.

또한 에너지, 플랜트, 헬스 등 다양한 도메인에 특화된 인공지능 응용서비스 플랫폼 개발 및 구축에 활용될 수 있으며, 스마트 시티 구축을 위한 인프라 및 국가·사회적 현안 해결을 위한 지식융합 인공지능 플랫폼으로도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

용 어 설 명

1. 사물인터넷(IoT/IoE)

인터넷 기반으로 주위의 사람, 프로세스, 데이터 및 모든 사물을 서로 연결하여, 정보를 교류하고 상호 소통하는 지능형 인프라

IoT : Internet of Things, IoE : Internet of Everything

2. ML(Machine Learning)

머신 러닝 또는 기계 학습은 컴퓨터 과학 중 인공지능의 한 분야로, 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야.

머신 러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다.

3. DL(Deep Learning)

컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망(ANN: artificial neural network)을 기반으로 구축한 한 기계 학습 기술.

딥 러닝은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습시킨다.

딥 러닝 기술을 적용하면 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있게 된다. 음성·이미지 인식과 사진 분석 등에 광범위하게 활용된다. 구글 알파고도 딥러닝 기술에 기반한 컴퓨터 프로그램이다

4. API(Application Program Interface)

프로그램 또는 애플리케이션이 운영 체제에 어떤 처리를 위해서 호출할 수 있는 서브루틴 또는 함수의 집합이다.

5. DIY(do it yourself)

소비자가 자신이 원하는 물건을 스스로 만들 수 있도록 한 상품으로, 엄밀하게는 반제품상태의 제품을 구입해 직접 조립하거나 제작하도록 한 상품을 말한다.

그 림 설 명

그림 1. KSB 인공지능 프레임워크 개념

그림 2. KSB 인공지능 프레임워크 구성 및 기능

그림 3. KSB 인공지능 프레임워크의 특장점

(a) KSB 인공지능 프레임워크 기반 지능형 IoE Edge Computing 응용 서비스

기계학습/딥러닝 기반의 지능형 정보중심 네트워크 기술을 통해 이종 사물네트워크 간 실시간성, 이동성, 신뢰성을 가진 고품질 연결 서비스를 제공

(b) KSB 인공지능 프레임워크 기반 지능형 분산에너지 관리 응용 서비스

구역별 에너지 사용량을 측정 및 학습하여 건물 내 다양한 사용 환경에 최적화된 에너지 관리 및 수요예측 전문가 지능 서비스를 제공

(c) KSB 인공지능 프레임워크 기반 지능형 플랜트 누출재난예방 응용 서비스

플랜트 설비의 미세누출 조기 경보체계를 구축해 대형 누출재난을 사전에 예방할 수 있는 플랜트 안전 전문가 지능서비스

(d) KSB 인공지능 프레임워크 기반 지능형고령자 질환 조기발견 응용 서비스

대표적인 고령자 질환의 하나인 뇌졸중의 전조증상 및 위급상황을 조기에 발견해 신속하게 대처 가능하게 하는 등의 고령자 질환 조기발견 인공지능 서비스를 제공

그림 4. KSB 인공지능 프레임워크 기반 지능형 도메인 응용 서비스

KSB 인공지능 프레임워크 SW공개 성과

일자 : 2018.09.30일 기준

KSB 인공지능 프레임워크 SW 다운로드 현황

구분

기업

연구기관

대학

정부

공공기관

일반

기타

합계

SW 다운로드 현황

(툴박스SW다운로드기준)

156

71

145

0

12

46

16

446

KSB 인공지능 프레임워크 SW 다운로드 목적

구분

상용화

실용화

시험

연구개발

교육용

기타

합계

다운로드 목적

15

5

136

150

131

9

446

KSB 인공지능 프레임워크 SW 다운로드 사이트 가입현황

구분

기업

연구기관

대학

정부

공공기관

일반

기타

합계

다운로드 사이트 가입회원

127

41

82

1

14

41

21

327

KSB 인공지능 프레임워크 V1.0 공식 명칭

o 영문 : BeeAI

o 한글명칭 : 비아이