어려운 기술 몰라도 쉽게 활용법 습득 가능해져
성능평가 기준 모호…실제 활용사례도 크게 부족


최근 글로벌 IT기업과 학계에서 자사의 인공지능 오픈플랫폼을 무료로 공개하기 시작하며 금융시장을 비롯한 다양한 산업에서 인공지능 활용도가 크게 확대될 전망이다.

구글, MS 등 글로벌 IT기업들이 공개한 머신러닝 오픈플랫폼을 통해 인공지능 진입장벽이 크게 낮아짐에 따라 글로벌 금융회사들은 많은 인력과 자원을 요구하는 기술개발 대신 오픈플랫폼을 활용한 다양한 인공지능 서비스 개발에 시간과 비용을 투자하고 있다.

금융보안원은 “머신러닝 오픈플랫폼 종류가 다양해지며 사용자는 자신의 선호도에 따라 적절한 플랫폼을 선택해 머신러닝 환경을 구축하는 것이 가능해졌다”며 “하지만 대부분의 오픈플랫폼 적용분야가 유사하고 실제 참고할만한 활용사례도 크게 부족해 판단 기준이 모호한 상황”이라고 지적했다.

현재 공개된 대부분의 머신러닝 오픈플랫폼은 직관적인 사용자 인터페이스 제공을 통한 사용성과 CPU/GPU를 활용한 학습모델 성능, 분산플랫폼 기반 확장성 등을 향상하는데 목표로 두고 개발됐으며 신경망 기반 딥러닝 기술 및 학습에 필요한 수치연산 함수 등의 머신러닝 기술을 지원하고 있다.

구글 브레인팀은 자사의 딥러닝 플랫폼(DistBelief)를 개선한 텐서플로우(TensorFlow)를 지난 2015년 11월 공개했으며, 올해 5월에는 구글 개발자 컨퍼런스에서 안드로이드 모바일 플랫폼에 머신러닝을 활용할 수 있는 ‘텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite)’를 공개했다.

마이크로소프트는 지난해 1월 음성인식과 이미지∙텍스트 학습에 특화된 ‘CNTK(Cognitive Toolkit)’를 발표하며 구글의 텐서플로우 보다 2~3배 빠른 성능을 보인다고 언급했다.

바이두도 지난해 9월 사용성과 유연성, 효율성, 확장성을 강조한 새로운 딥러닝 플랫폼 ‘패들패들(PaddlePaddle)’과 딥러닝 연산에 사용되는 하드웨어 플랫폼 성능을 평가할 수 있는 벤치마크 도구 ‘딥벤치(DeepBench)’를 오픈소스로 공개했다.

페이스북 인공지능 연구그룹 또한 지난해 8월 3개의 구성요소(DeepMask, SharpMask, MultiPathNet)가 하나의 파이프라인처럼 연결돼 이미지 데이터를 처리하는 객체인식 소프트웨어를 공개했다.

페이스북은 해당 기술을 시각장애인을 위한 사진 설명 애플리케이션에 적용했으며 음식, 인물, 사물 등을 식별하고 설명하는 증강현실 애플리케이션과 실시간 동영상을 내레이션하는 애플리케이션 등에 적용할 예정이다.

NYU, MIT 등 학계연구그룹과 마이크로소프트, 바이두, 엔비디아 등 기업들의 공동연구를 통해 공개된 딥러닝 플랫폼(MXNet)도 있다.

MXNet는 학습과정에서 메모리 사용의 효율성, 시스템 확장성, 사용자 편의성, 유연성, 모바일 지원을 통한 이식성 등에 초점을 맞췄으며 다양한 프로그래밍 언어에서 비슷한 성능으로 활용이 가능하다.

금융보안원 보안기술연구팀은 “현재 공개된 오픈플랫폼들은 대부분 이미지 인식 및 분류, 음성·텍스트·행위 인식 등 적용분야에 큰 차이가 없어 새로운 학습모델이 개발되지 않는 한 알고리즘만 상이할 뿐 제공되는 기능에는 큰 차이가 없을 것”이라며 “향후 머신러닝 플랫폼이 활발히 활용되기 위해서는 공정한 성능평가를 위한 벤치마크 도구 개발과 함께 각 산업분야의 공공데이터를 이용한 다양한 응용사례가 마련돼야 할 것”이라고 강조했다.

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