머신 러닝 의 딥 러닝 , 미래 사회 를 이끌 다   산업 현장 의 지각 변동 을 이룰 미래 기술      미국 의 IT 리서치 기업 가트너 그룹 은 지난 2016 년 , ITxpo 2016 에서 향후 5 년 간 혁신 잠재력 을 지닌 10 대 전략 기술 트렌드 를 발표 했 다 . 가트너 가 선정 한 2017 년 10 대 전략 기술 은 인텔리전트 ( Intellegent ) 와 디지털 ( Digital ) , 그리고 메시 ( Mesh ) 라는 3 가지 영역 으로 구분 된다 . 그 중 인공지능 과 고급 기계 학습 , 즉 머신 러닝 은 10 대 기술 의 서두 로서 로봇 , 자율 주행 자동차 , 가전 기기 등 물리 적 디바이스 를 비롯 해 미래 IT 산업 을 선도 할 핵심 기술 로 평가 받 고 있 다 . 세상 을 바꿀 최고 의 전략 기술 지난 2016 년 ‘ ITxpo 2016 ’ 에서 미국 의 가트너 그룹 이 발표 한 ‘ 2017 년 10 대 전략 기술 트렌드 ’ 는 향후 5 년 간 IT 산업 발전 을 이끌 10 가지 핵심 기술 에 대해 이야기 한다 . 그 중 인텔리전트 ( Intellegent ) , 즉 지능 의 영역 으로 분류 되 는 ‘ 인공지능 과 고급 기계 학습 ( AI & Advanced Machine Learning ) ’ 은 기존 의 알고리즘 을 넘 어 학습 예측 , 적응 을 비롯 해 잠재 적 으로 스스로 가동 하 는 자율 시스템 을 만들 어 지능 형 스마트 기기 를 만든 다 . 인공지능 의 한 분야 인 머신 러닝 ( Machine Learning ) 은 데이터 의 생성량 과 주기 , 형식 등 방대 한 빅 데이터 들 을 분석 해 미래 를 예측 하 는 기술 을 말 한다 . 이 기술 은 기존 의 빅 데이터 분석 과 유사점 을 지녔 지만 , 데이터 를 수집 · 분석 해 미래 를 예측 한다는 점 에서 차이점 을 지녔 다 . 딥 러닝 , 신경망 , 자연어 처리 , 첨단 기법 등 기술 의 결합 으로 완성 된 머신 러닝 기술 은 최근 각광 받 고 있 는 물리 적 디바이스 ( 로봇 , 자율 주행 자동차 등 ) 을 비롯 해 지능 형 앱 , 메시 디바이스 등 다양 한 분야 에 적용 · 융합 될 혁신 기술 로 평가 받 는다 . 대표 적 사례 로 글로벌 소셜 네트워크 서비스 를 제공 하 는 페이스북 은 ‘ Project PANDA ’ 를 통한 딥 페이스 기술 을 연구 한다 . 또한 , 세계 최대 비디오 스트리밍 기업 넷플릭스 는 사용 자 의 구매 이력 을 토대 로 영화 를 추천 해 주 는 서비스 에 머신 러닝 을 적용 했 다 . 이러 한 기업 들 의 머신 러닝 적용 배경 에선 AI 기술 의 정점 으로 평가 받 는 딥 러닝 ( Deep Learning ) 이 있 었 다 . 머신 러닝 의 한 분야 인 딥 러닝 은 인공지능 의 핵심 기술 로서 인간 의 두뇌 신경망 구조 를 모방 한 인공 신경망 을 바탕 으로 두각 을 나타내 고 있 다 . 그 중 이미지 인식 분야 에서 두드러지 는 딥 러닝 기술 은 2014 년 부터 페이스북 의 딥 페이스 서비스 에 적용 되 며 그 가능 성 을 인정받 은 바 있 다 .   인공 신경망 기반 기계 학습 기술 인 딥 러닝 은 컴퓨터 가 스스로 학습 한다는 점 에서 머신 러닝 과 동일 성 을 지녔 다 . 하지만 데이터 의 특징 에 대한 정보 를 사람 이 직접 제공 해야 하 는 머신 러닝 과 달리 딥 러닝 은 특징 을 스스로 파악 해 분류 한다는 점 에서 차이점 을 지녔 다 . 현대 지능 기술 의 정점 이 될 것 으로 예견 되 는 두 기술 은 다양 한 산업 현장 에 적용 및 활용 된다 .    실현 화 단계 로 돌입 한 딥 러닝 , 그리고 머신 러닝 의 미래 딥 러닝 을 이용 한 이미지 인식 기술 의 인식 률 ( 97 . 35 %) 은 사람 의 평균 인식 률 ( 97 . 5 %) 과 동일 한 수준 으로 발전 했 다 . 또한 , 다양 한 서비스 추천 기능 에 도 적용 되 고 있 는 딥 러닝 기술 은 인터넷 쇼핑몰 사이트 의 상품 추천 서비스 는 물론 , 개인 화 된 음악 추천 서비스 , 라디오 서비스 등 에서 도 엿볼 수 있 다 . 또한 , 금융 분야 에서 주목 받 는 딥 러닝 기술 은 미국 의 온라인 결제 서비스 페이팔 의 이상 금융 거래 탐지 시스템 ( FDS ) 에 적용 되 며 온라인 결제 패턴 을 지능 적 으로 수집 · 분석 해 기존 형태 와 다른 패턴 에서 범죄 의 여부 를 분류 해 낸다 . 금융 기업 들 에게 필요 한 데이터 분석 으로 주가 와 기업 부도 예측 이 가능 하 다는 점 은 또 하나 의 시사점 이 다 .   머신 러닝 의 역사 는 1950 년 부터 이어진다 . 70 년 에 가까운 역사 속 에서 정체 되 어 있 던 기술 은 2000 년 대 중반 에 이르 러서야 발전 이 이루어지 고 있 다 . 실제 머신 러닝 의 발전 을 이끈 딥 러닝 의 인공 신경망 기술 은 IT 분야 에서 새로운 것 으로 보 기 는 힘들 다 . 전문가 들 은 ‘ 지난 20 년 간 인터넷 기술 의 발전 으로 축적 된 방대 한 정보 와 이 를 처리 하 기 위한 컴퓨터 의 연산 능력 향상 이 라는 두 가지 요소 가 만들 어 낸 성과 ’ 라고 입 을 모았 다 . 최근 딥 러닝 을 통한 머신 러닝 의 성공 이 만들 어 낸 변화 는 인류 의 편의 성 을 혁신 적 으로 증대 시킬 수 있 다는 점 에서 각광 받 고 있 다 . 또한 , 구글 , 페이스북 등 글로벌 IT 기업 들 은 딥 러닝 기술 개발 에 주력 하 며 끝 없 는 경쟁 을 이 어 가 고 있 다 . 구글 은 학계 에서 딥 러닝 분야 의 최고 석학 으로 평가 받 는 토론토 대학 의 제프리 힌튼 교수 를 영입 해 자율 주행 차 와 번역 서비스 에 기술 을 적용 하 고 있 다 . 검색 엔진 분야 에서 세계 최고 의 점유 율 을 지닌 만큼 구글 이 지닌 방대 한 데이터 와 이미지 들 은 딥 러닝 기술 의 연구 · 개발 을 위한 최고 의 경쟁력 으로 평가 받 고 있 다 . 한편 , 페이스북 은 힌튼 교수 의 제자 인 뉴욕 주립 대학교 의 얀 레 쿤 교수 를 영입 해 딥 러닝 을 광고 에 반영 하 는 기술 을 개발 하 고 있 다 .   이 처럼 기업 들 의 경쟁 을 바탕 으로 성장 중 인 딥 러닝 을 통해 추후 이미지 인식 분야 를 토대 로 커뮤니케이션 이 가능 한 로봇 의 출현 이 예고 되 고 있 으며 , 각종 언어 에 대한 상황판 단과 문화 적 맥락 의 수집 을 통해 언어 장벽 을 무너뜨릴 통 번역 서비스 를 만들 어 낼 것 으로 예상 되 고 있 다 . 하 지만 IT 강국 으로 평가 받 는 국내 사회 에서 는 머신 러닝 기술 과 딥 러닝 에 대한 관심 이 부족 한 점 이 사실 이 다 . 미래 의 전략 트렌드 로서 주목 받 는 머신 러닝 과 이 를 보조 하 는 딥 러닝 기술 이 만들 어 낼 새로운 사회 에 국내 기업 들 과 관련 정부 부처 의 관심 이 필요 한 시점 이 다 . ​   이 슈메이커 이민성 기자 jadelee @ issuemaker . kr  