다양한 분야에서의 딥러닝 활용 사례

딥러닝의 활용 사례는 매일 증가하고 있습니다. 다음은 현재 딥러닝이 비즈니스의 효율성을 높이고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법입니다.

목차

• 애플리케이션 현대화
• 컴퓨터 비전
• 고객 관리
• 디지털 노동
• 생성형 AI
• 자연어 처리 및 음성 인식

애플리케이션 현대화

제너레이티브 AI는 개발자의 역량을 강화하고 애플리케이션 현대화 및 IT 자동화 영역에서 점점 더 넓어지는 기술 격차를 줄일 수 있습니다. 코딩을 위한 제너레이티브 AI는 최근의 대규모 언어 모델(LLM) 기술과 자연어 처리(NLP)의 획기적인 발전 덕분에 가능해졌습니다. 이는 기존 소스 코드의 방대한 데이터 세트로 학습된 딥러닝 알고리즘과 대규모 신경망을 사용합니다. 학습 코드는 일반적으로 오픈 소스 프로젝트에서 생성된 공개적으로 사용 가능한 코드에서 제공됩니다.

프로그래머는 코드가 수행하기를 원하는 작업을 설명하는 일반 텍스트 프롬프트를 입력할 수 있습니다. 생성형 AI 도구는 코드 스니펫 또는 전체 기능을 제안하여 반복적인 작업을 처리하고 수동 코딩을 줄임으로써 코딩 프로세스를 간소화합니다. 또한 제너레이티브 AI는 코드를 한 언어에서 다른 언어로 번역하여 코드 변환 또는 현대화 프로젝트를 간소화할 수 있습니다(예: COBOL을 Java로 번역하여 레거시 애플리케이션을 업데이트하는 것).

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 이미지 분류, 물체 감지, 의미적 분할을 포함하는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. 컴퓨터 비전은 머신러닝과 신경망을 사용하여 컴퓨터와 학습 시스템이 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 도출하고 시스템에서 결함이나 문제를 발견하면 추천하거나 조치를 취할 수 있도록 가르칩니다. AI가 컴퓨터가 생각할 수 있게 해준다면 컴퓨터 비전은 보고, 관찰하고, 이해할 수 있게 해줍니다.

컴퓨터 비전 시스템은 종종 제품을 검사하거나 생산 자산을 관찰하도록 훈련되기 때문에 일반적으로 분당 수천 개의 제품이나 프로세스를 분석하여 눈에 띄지 않는 결함이나 문제를 발견할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 에너지 및 유틸리티부터 제조 및 자동차에 이르기까지 다양한 산업에서 사용됩니다.

컴퓨터 비전에는 많은 데이터가 필요하며, 컴퓨터 비전은 이미지를 식별하고 궁극적으로 인식할 때까지 해당 데이터에 대한 분석을 반복적으로 실행합니다. 예를 들어 컴퓨터가 자동차 타이어를 인식하도록 훈련하려면 방대한 양의 타이어 이미지와 타이어 관련 항목을 제공하여 차이점을 학습하고 특히 결함이 없는 타이어를 인식할 수 있도록 해야 합니다.

컴퓨터 비전은 알고리즘 모델을 사용하여 컴퓨터가 시각적 데이터의 맥락에 대해 스스로 학습할 수 있도록 합니다. 모델을 통해 충분한 데이터가 공급되면 컴퓨터는 데이터를 ‘보고’ 한 이미지와 다른 이미지를 구분하는 방법을 스스로 학습합니다. 알고리즘을 사용하면 컴퓨터가 이미지를 인식하도록 프로그래밍하지 않고도 스스로 학습할 수 있습니다.

컴퓨터 비전은 시스템이 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 도출하고 이를 기반으로 조치를 취할 수 있게 해줍니다. 이러한 추천 기능을 제공한다는 점에서 단순한 이미지 인식 작업과 구별됩니다. 오늘날 컴퓨터 비전의 일반적인 응용 분야는 다음과 같습니다:

• 자동차: 무인 자동차의 시대가 완전히 도래하지는 않았지만, 차선 감지 등의 기능을 통해 운전자와 탑승자의 안전을 향상시키는 기반 기술이 자동차에 적용되기 시작했습니다.
• 헬스케어: 컴퓨터 비전은 방사선 기술에 통합되어 의사가 건강한 해부학 구조에서 암 종양을 더 잘 식별할 수 있게 되었습니다.
• 마케팅: 소셜 미디어 플랫폼은 프로필에 게시된 사진에 누가 있는지 제안하여 사진 앨범에서 친구를 더 쉽게 태그할 수 있도록 합니다.
• 소매업: 일부 전자상거래 플랫폼에 시각적 검색이 통합되어 브랜드가 기존 옷장을 보완할 수 있는 아이템을 추천할 수 있게 되었습니다.

고객 관리

AI는 기업이 증가하는 소비자 요구를 더 잘 이해하고 충족할 수 있도록 돕고 있습니다. 고도로 개인화된 온라인 쇼핑, 소비자 직접 판매 모델, 배달 서비스가 증가함에 따라 제너레이티브 AI는 고객 관리, 인재 혁신, 애플리케이션 성능을 개선할 수 있는 다양한 이점을 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 고객의 피드백과 구매 습관에서 얻은 귀중한 인사이트를 활용하여 기업이 고객 중심적인 접근 방식을 채택할 수 있도록 지원합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 제품 디자인과 패키징을 개선하고 높은 고객 만족도와 매출 증대를 이끌어낼 수 있습니다.

또한 제너레이티브 AI는 대화 기록, 감정 분석 및 콜센터 기록을 기반으로 상황에 맞는 안내를 제공하여 고객 관리를 위한 인지 도우미 역할도 수행할 수 있습니다. 또한, 제너레이티브 AI는 개인화된 쇼핑 경험을 제공하고 고객 충성도를 높이며 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

디지털 노동

조직은 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 디지털 노동을 구축 및 배포하여 사람과 협업하여 생산성을 높이거나 백업이 필요할 때마다 지원함으로써 인력을 보강할 수 있습니다. 예를 들어 개발자는 이를 통해 레거시 소프트웨어의 업데이트 속도를 높일 수 있습니다.

디지털 노동은 기반 모델을 사용하여 기술 장벽 없이 빠르고 안정적인 방식으로 셀프 서비스 자동화를 지원함으로써 지식 근로자의 생산성을 자동화하고 향상시킵니다. 작업 수행 또는 API 호출을 자동화하기 위해 엔터프라이즈급 LLM 기반 슬롯 채우기 모델은 대화에서 정보를 식별하고 많은 수작업 없이 작업을 완료하거나 API를 호출하는 데 필요한 모든 정보를 수집할 수 있습니다.

기술 전문가가 지식 근로자를 위해 반복적인 작업 흐름을 기록하고 인코딩하는 대신 모델 기반 대화형 지침 및 데모를 기반으로 구축된 디지털 노동 자동화를 지식 근로자가 셀프 서비스 자동화에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 앱 제작 속도를 높이기 위해 코드가 없는 디지털 견습생은 프로그래밍 전문 지식이 부족한 최종 사용자에게 코드를 효과적으로 교육, 감독 및 검증함으로써 도움을 줄 수 있습니다.

생성형 AI

생성형 AI(gen AI라고도 함)는 사용자의 프롬프트나 요청에 따라 텍스트, 이미지, 동영상, 데이터 또는 기타 콘텐츠를 자율적으로 생성하는 AI의 한 범주입니다.

생성 AI는 기존 콘텐츠의 패턴을 학습하고 그 학습을 기반으로 새롭고 유사한 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥러닝 모델을 사용합니다. 고객 서비스, 마케팅, 소프트웨어 개발, 연구 등 다양한 분야에 적용되어 빠르고 자동화된 콘텐츠 제작 및 증강을 통해 기업 워크플로우를 간소화할 수 있는 엄청난 잠재력을 제공합니다.

생성형 AI는 이메일, 이미지, 동영상, 오디오 파일, 소셜 미디어 콘텐츠 등 다양한 데이터 소스를 처리하는 데 탁월합니다. 이러한 비정형 데이터는 모델을 생성하고 제너레이티브 AI를 지속적으로 학습시키기 위한 근간을 형성하므로 시간이 지나도 그 효과를 유지할 수 있습니다. 이러한 비정형 데이터를 사용하면 챗봇을 통해 고객 서비스를 개선하고 보다 효과적인 이메일 라우팅을 수행할 수 있습니다. 실제로는 사용자를 적합한 상담원과 연결하거나 사용자 가이드 및 FAQ로 안내하는 등 적절한 리소스로 사용자를 안내하는 것을 의미할 수 있습니다.

많은 논의가 있는 한계와 위험에도 불구하고 많은 기업들이 제너레이티브 AI를 활용하여 내부 워크플로우를 개선하고 제품과 서비스를 향상시키는 방법을 조심스럽게 모색하며 앞서 나가고 있습니다. 법적 또는 윤리적 문제를 일으키지 않으면서 업무 효율성을 높이는 방법은 새로운 개척지입니다.

자연어 처리 및 음성 인식

NLP는 인간 언어의 전산 언어학 규칙 기반 모델링과 통계 및 기계 학습 모델을 결합하여 컴퓨터와 디지털 장치가 텍스트와 음성을 인식, 이해, 생성할 수 있도록 합니다. NLP는 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하고, 타이핑 또는 음성 명령에 응답하고, 음성을 기반으로 사용자를 인식하거나 인증할 수 있는 애플리케이션과 디바이스를 구동합니다. 대량의 텍스트를 요약하고, 텍스트나 음성의 의도나 정서를 평가하며, 필요에 따라 텍스트나 그래픽 또는 기타 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 됩니다.

NLP의 하위 집합은 컴퓨터 알고리즘과 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 결합한 통계적 NLP입니다. 이 접근 방식은 텍스트 및 음성 데이터의 요소를 자동으로 추출, 분류 및 레이블을 지정한 다음 해당 요소의 각 가능한 의미에 통계적 가능성을 할당하는 데 도움이 됩니다. 오늘날 RNN을 기반으로 하는 딥러닝 모델과 학습 기법을 통해 NLP 시스템은 작동하면서 '학습'하고 방대한 양의 구조화되지 않은 비정형 텍스트 및 음성 데이터 세트에서 훨씬 더 정확한 의미를 추출할 수 있습니다.

음성 인식: 자동 음성 인식(ASR)이라고도 하는 컴퓨터 음성 인식 또는 음성 텍스트 변환은 프로그램이 사람의 음성을 서면 형식으로 처리할 수 있도록 하는 기능입니다.

음성 인식은 일반적으로 음성 인식과 혼동되지만, 음성 인식은 음성을 구두 형식에서 텍스트 형식으로 변환하는 데 중점을 두는 반면 음성 인식은 개별 사용자의 음성을 식별하는 데만 초점을 맞춥니다.