[e돋보기] 인공지능과 음성인식 솔루션

[양태훈기자] 빅데이터를 기반으로 패턴인식 알고리즘을 활용하는 인공지능 및 음성인식 솔루션이 모든 가전제품에 수년 내 보급될 전망이다.

삼성전자는 최근 내년 출시예정인 전략 폰 '갤럭시S8(가칭)'을 비롯해 TV, 냉장고, 세탁기 등 자사의 모든 가전제품에 인공지능 및 음성인식 솔루션 적용 계획을 밝혔다.

그간 연구개발(R&D)에 주력해 온 딥러닝 기술을 토대로 인공지능 및 음성인식 솔루션 기반의 대화형 인터페이스를 구축, 이를 자사만의 차별화 포인트로 활용하겠다고 공헌한 것.

삼성전자가 강조한 딥러닝은 일종의 패턴인식 알고리즘을 말한다. 사람의 뇌 구조(신경망)를 모방해 만든 인공신경망(ANN)을 기반으로, 계층구조를 갖춘 심층신경망(DNN) 기술을 활용한다.

사전에 입력된 방대한 정보(데이터)들을 분석, 특정한 패턴을 추출해 사용자에게 필요한 결과(정보)를 도출하는 것이 핵심으로, 기기 스스로 사람처럼 의사결정(인식·판단·추론·결론)을 내릴 수 있는 '인공지능'이나 음성데이터를 분석해 사용자가 원하는 텍스트나 명령어로 변화하는 '음성인식' 솔루션 등에 활용된다.

관련 업계에서는 인공지능, 음성인식 등의 빅데이터 기반의 딥러닝 기술이 보급화가 이뤄짐에 따라 차세대 반도체 소자인 '뇌신경모방(뉴로모픽) 칩' 개발도 앞당겨 질 것으로 기대하고 있다.

방대한 데이터를 분석·처리하기 위해서는 고속 데이터연산이 가능한 고성능 그래픽처리장치(GPU)나 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), D램 등이 필요해 막대한 시스템 구축비용이 사용되기 때문이다.

예컨대 올 초 크게 주목을 받았던 구글 인공지능 플랫폼 '알파고'만 해도 1천202개의 중앙처리장치(CPU)와 923테라바이트(TB)의 용량의 D램, 1천408개의 SSD가 사용됐다.

뉴로모픽 칩은 생물학의 신경망에서 영감을 얻어 통계학적 학습 알고리즘을 실행하는 인공신경망 반도체 소자를 말한다.

이는 시냅스(뉴런에서 다른 세포로 신호를 전달하는 연결지점)의 결합으로 구성, 네트워크를 형성한 인공 뉴런이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화해 문제를 해결할 수 있는 기능을 구현한다.

상호연결을 통한 패턴인식 등의 기계학습을 수행, 현재의 컴퓨팅 시스템이 쉽게 인식하지 못하는 비정형적인 문자나 이미지, 음성, 영상 등의 데이터를 더 빠르게 처리, 과도한 하드웨어 사용에 따른 전력 소비 증가 등의 문제를 해결할 수 있는 것.

현재 뉴로모픽 칩 분야에서는 IBM과 퀄컴, 인텔 등이 적극적인 R&D에 나서고 있다.

지난 2012년 인텔이 뉴로모픽 칩 설계를 공개한데 이어 2013년 퀄컴이 뉴로모픽 칩의 일종인 '제로스' 프로세스를 선보였으며, 2014년에는 IBM도 딥러닝이 가능한 '트루노스' 칩을 공개했다.

이에 시장조사업체 IHS는 뉴로모픽 칩 시장 규모가 오는 2022년께 2억7천290만 달러로, 연평균 86%씩 성장할 것으로 전망하고 있다.

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