AWS Summit 2일차 따끈따끈한 후기!!

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인공지능 기술에 대한 관심과 기대는 시간이 지날수록 더해가고 있습니다. 이와 같이 전 세계가 인공지능의 기술에 대해 관심을 가지고 시간이 지날수록 기술의 발전이 가속화되고 있는 이유는 지금까지 한계에 부딪혀 더 이상의 발전이 힘들것이라고 생각해왔던 많은 영역들이 인공지능이라는 기술을 만나 돌파구를 찾고 있으며 그로 인해 수많은 사람들이 더 나은 삶을 살 수 있게 되었기 때문이라 생각합니다. 이렇게 온 세상에 관심을 한 몸에 받고 있는 인공지능이 바로 AWS Summit 2일 차의 주제였습니다.
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2일 차 Summit에는 금융, 유통 등... 다양한 분야에서 AWS가 활용되는 사례도 소개되었지만 가장 많은 사람들이 참여하고 관심을 가졌던 분야는 역시나 인공지능이었습니다. 이제부터 제가 느끼고 경험한 AWS Summit에 인공지능 세션에 대한 이야기를 함께 살펴보도록 하겠습니다.
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​1. AWS와 Alexa 음성 인식 플랫폼을 통한 비즈니스 기회
- 요약 : 오랜 시간 동안 우리는 기기와 화면을 통해 정보를 전달받고 사람의 동적 행위[터치, 리모컨 조작 등..]로 제어를 함으로써 커뮤니케이션 해왔습니다. 이와 같은 방법으로 기기와 소통하는 것이 오랜 시간 우리가 해왔기 때문에 당연하다고 생각하기 쉽겠지만 한 번만 더 생각해본다면 아주 불편하고 익숙하지 않은 행동임을 알 수 있습니다. 사람이 사람과 소통을 할 때 말하지 않고 눈과 행위로만 소통하는 것과 같은 일이니까요. [기기와 소통하듯이 눈으로 보고 자신의 의사를 동적 행위로 전달한다면 어떻게 될까요? 아마 소통에 많은 어려움이 있을 것이라 생각됩니다.] 그렇다면 인간에게 가장 익숙한 소통의 방법은 무엇일까요? 바로 대화입니다. 그래서 많은 기업들이 인간에게 가장 익숙한 소통의 방법을 기기에게도 적용하기 위해 자신만의 특색을 앞세워 스마트 스피커를 출시하고 있습니다. 그중 가장 앞서가는 회사 중 하나가 아마존이며 그들이 출시한 스마트 스피커가 Echo입니다.
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첫 번째 섹션에는 이와 같은 스마트 스피커의 핵심 기술인 Alexa에 대한 내용을 다루었습니다.

Alexa를 Device 제품에 적용하는 방법과 Alexa Voice Service와 연동이 필요한 서비스를 개발자들이 몇 줄의 코딩만으로 연동할 수 있도록 지원해 주는 Alexa Skill에 대한 기능이 소개되었습니다. 마치 Alexa를 앞세워 다양한 분야의 서비스를 아주 쉽게 Alexa와 연동할 수 있도록 플랫폼화 함으로써 Alexa가 모든 영역에 대한 인터페이스를 해주기를 꿈꾸는 것만 같았습니다.
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​2. 기조연설 [AWS 인공지능 총책임자]
'AWS'라는 큰 기업의 인공지능 총책임자는 어떠한 비전을 가지고 있을까요?
AWS는 다들 아시겠지만 클라우드 서비스로 Iaas, Paas, Saas에 대한 영역에 다양한 서비스를 고객들에게 제공하고 있습니다.
말 그대로 입맛대로 골라서 써라는 것이지요.
하지만 이렇게 선택 사항이 많은 것이 좋은 것만은 아닌 것 같습니다. 그만큼 많이 알고 잘 알아야 효율적으로 잘 사용할 수 있다는 것을 알게 되었거든요.
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두 번째 세션은 이와 같은 AWS 큰 그림에 인공지능에 대한 포괄적인 내용을 담으며 AWS가 지향하는 큰 그림을 고객들에게 전달해주는 자리였습니다.
- 먼저 소개된 것은 P3 인스턴스였습니다. NVIDIA Tesla V100 GPU가 탑재되어 있는 인스턴스로 한마디로 딥러닝 하기에 딱 좋은 사양의 인스턴스라는 것입니다. 예전에 몇 달이 걸려 학습하던 것도 몇일이면 가능할 정도라고 하네요. [단, 가격은 비싸겠죠?]
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https://aws.amazon.com/ko/about-aws/whats-new/2017/10/introducing-amazon-ec2-p3-instances/
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- 두 번째는 Gluon, SageMaker입니다. Tensorflow, Pytorch, Keras 등 다양한 인공지능 프레임워크 중 장점만 뽑아 만들어졌다고 말하는 Gluon과 인공지능 연구자들에게 인공지능 환경 인프라에 대한 걱정 말고 핵심 개발에 집중할 수 있도록 지원해주는 기술인 SageMaker에 대한 소개가 이어졌습니다.
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Gluon : https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/introducing-gluon-a-new-library-for-machine-learning-from-aws-a nd-microsoft/
SageMaker : https://aws.amazon.com/ko/sagemaker/
- 마지막으로는 Amazon Rekognition과 Amazon Translate에 대한 서비스를 소개하면서 영상과 음성에 대한 AWS에서 제공하고 있는 인공지능 서비스가 소개되었습니다.
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Amazon Rekognition : https://aws.amazon.com/ko/rekognition/
Amazon Translate : https://aws.amazon.com/ko/translate/
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- 중간중간 한국 기업들이 AWS기술을 바탕으로 인공지능에 대한 연구를 한 사례들도 소개되었답니다.
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https://aws.amazon.com/ko/about-aws/whats-new/2017/10/introducing-amazon-ec2-p3-instances/

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​3. 인공지능 비디오 분석 서비스 소개
- AWS에서 제공하는 이미지/영상을 인공지능 기술로 분석해 주는 서비스를 소개하는 시간이었습니다.
서비스의 이름은 기조연설에서도 잠시 언급되었던 Amazon rekognition이고요.
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이미지에 사람 얼굴을 인식하고 하나의 이미지에 몇 명의 사람이 존재하는지 알려주며 [classification] 두 이미지에 있는 사람이 동일 인물인지에 대해 확인해 주는 등 다양한 서비스가 제공되고 있었습니다. 다양한 이미지가 모여서 영상이 만들어지나요.
이처럼 영상에 대한 분석도 Rekognition은 도와주고 있는데요.
한 사람이 이동하는 경로에 대해서도 분석을 해주고 영상 속에 우리가 찾고자 하는 인물이 등장했는지 여부도 찾아주는 등 다양한 기술이 소개되었습니다.
이러한 기술은 많은 분야에 응용되어서 사용될 수 있을 것 같네요.
CCTV에 영상을 분석하여 범인을 추적한다던지 아니면 편의점이나 마트에서 고객들의 이동경로를 파악하여 상품 진열 방향을 결정한다든지...
이러한 다양한 아이디어를 손쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 것이 플랫폼의 장점이자 역할인 것 같습니다.
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Amazon Rekognition : https://aws.amazon.com/ko/rekognition/
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​4. 언어, 음성, 텍스트 처리 인공지능 서비스
- 아마존에서 Alexa에 대한 애정이 많아 보이는 만큼 언어/음성/텍스트와 관련된 신기하고 재미있는 서비스들도 많아 있었습니다.
주어진 시간이 짧아 아쉽게도 각 서비스별로 간단하게 소개만 하고 지나갔는데요.
조금 더 관심이 있는 부분은 URL을 통해 참고해 보시면 되겠습니다.

Amazon Transcribe : 음성을 텍스트로 변화하는 기능을 애플리케이션에서 쉽게 추가할 수 있게 지원해 주는 자동 음성 인식(ASR) 서비스입니다. 음성 파일을 인공지능 시스템이 분석하여 높은 정확성의 텍스트를 추출할 수 있다고 하네요.
https://aws.amazon.com/ko/transcribe/
Amazon Translate : 말 그대로 언어 번역을 해주는 시스템인데요. 오픈소스로 공개되어 있는 번역 시스템보다 정확도가 높다고 엄청 자랑을 했던 서비스입니다. 한국어 서비스도 준비 중이라고 하니 기대가 되네요.
https://aws.amazon.com/ko/translate/
Amazon Comprehend : 기계 학습을 사용하여 텍스트 안에 있는 통창력과 관계를 찾아내는 자연어 처리[NLP] 서비스입니다.
텍스트에서 자연어 처리를 통해 핵심 문장, 주요 단어를 추출하고 감정에 대한 분석도 이루어진다고 하네요.
https://aws.amazon.com/ko/comprehend/
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​5. 통합 딥러닝 서비스 Amazon SageMaker
기계 학습 모델을 만들기 위한 여러 단계의 과정을 구성하는 시간을 줄이기 위해 출시된 서비스입니다.
인공지능 연구자들이 더욱 연구에 집중할 수 있도록 지원해 주는 서비스로 자신이 만들어낸 연구 결과물을 간단한 코드나 Docker이미지를 통해 SageMaker와 연동하여 빠르고 효율적으로 학습시키고 배포할 수 있게 지원해 주는 서비스입니다.
https://aws.amazon.com/ko/sagemaker/
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​마무리
AWS에 새로운 인공지능 서비스에 대해 소개받으면서 현재 인공지능 기술의 발전 흐름을 느낄 수 있었던 것 같습니다.
그리고 많은 사용자를 보유하고 있는 클라우드 서비스[플랫폼]인 만큼 그들이 왜 성공을 하고 있는지도 어렴풋이 느낄 수 있었던 좋은 기회였던 것 같습니다.