인공지능 ①

□ 인공지능 서비스 개발과정

 ○ 데이터 수집 : 수집방법은 다양함

 ○ 데이터 저장 및 처리 : 데이터 수집 방법이 마련되었다면, 장치를 마련해 수집된 데이터를 저장하고 처리

 ○ 프로그램 제작 : 수집한 데이터를 클라우드에 저장 후 인공지능 알고리즘을 적용 후 사용자 패턴에 따라 분석 후 답변 가능한 프로그램 개발

 ○ 서비스 배포 : 프로그램이 완료되면 서비스를 배포. 클라우드에서 제공하는 서비스를 활용하여 배포/유지/관리 가능

 

□ 인공지능 서비스 개발을 위한 기술

 ○ 수집을 위한 사물인터넷 기술

 ○ 전송을 위한 5G 기술

 ○ 데이터 저장/처리를 위한 클라우드 기술

 ○ 패턴분석을 위한 인공지능 기술

 

□ GPU(Graphic Processing Unit)

 ○ 중앙처리장치(CPU)만을 사용하기에 시간이 다소 소요됨

 ○ 이를 위해 그래픽처리장치(GPU)를 사용 및 연산에 적용하여 학습속도 가속화

 ○ 그래픽 처리장치

 ○ 컴퓨터의 그래픽 요소를 처리하기 위해 만들어짐

 ○범용적인 컴퓨터에서 사용할 수 있는 GPGU(General Purpose Computing on GPU) 기술 개발 → 인공지능 학습시간 단축

 

□ CPU와 GPU

 ○ CPU

   - 데이터 처리와 더불어 작업의 우선순위를 정하고 전환하여 가상 메모리를 관리하는 등 컴퓨터를 지휘관리함

   - 직렬처리에 최적화 된 몇 개의 코어로만 구성 

   - 복잡한 계산을 코어개수만큼 처리하여 시간이 오래걸림

○ GPU

   - 픽셀로 이루어진 영상을 처리용도로 제작됬으므로 반복적이고 비슷한 대량의 연산을 병렬적으로 처리할 수 있음

   - 병렬 처리용으로 설계된 수천개의 코어로 구성

   - 간단한 계산식을 동시에 빠르게 처리하지만, 계산식이 복잡할 경우 CPU보다 느림

 

□ 클라우드 개념

 ○ 클라우드 컴퓨팅

   - 인터넷 어딘가에 존재하는 컴퓨팅 자원을 필요할 때마다 컴퓨터나 스마트폰 등에 불러와 사용하는 서비스

   - 클라우드라는 단어처럼 구름에 덮여 보이지 않는 듯한 컴퓨팅 자원을 원하는 대로 사용가능

 ○ 장점

   - 신속한 인프라 도입

   - 유연한 인프라 관리

   - 간편하게 글로벌 서비스 제공 가능

   - 강력한 보안과 장애가 적음

 ○ 단점

   - 비용이 비쌈

   - 데이터 보관/보안의 불안함

 

□ 사물인터넷과 활용사례

 ○ 사물인터넷(IOT, Internet Of Things)

   - 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술

   - 무선통신을 통해 각종 사물과 연결됨

 ○ 활용사례

   - 드론

   - 스마트홈

   - 스마트팜

   - 스마트 팩토리