AI 서비스: 비즈니스 혁신을 이끄는 힘

민주화된 생성형 AI (Democratized Generative AI)

가트너에 따르면, 2026년까지 80% 이상의 조직이 생성형 AI API와 모델을 사용하게 될 것으로 예상됩니다. 생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 지식을 대화 형식으로 제공하여 직원들의 업무 효율을 높이고 정보 접근성을 크게 향상시킬 것입니다. 그러나 이러한 기술의 도입을 위해서는 신뢰성과 정확성을 보장하는 관리 체계가 필요합니다.

그렇다면, AI 기술을 성공적으로 도입하기 위해 어떻게 해야 할까요? 다음은 성공적인 AI 도입을 위한 단계별로 정리해 보았습니다.

🌱 단계 1: 데이터 준비

데이터 준비는 AI 프로젝트의 가장 중요한 첫 단계입니다. 성공적인 생성형 AI 도입을 위해서는 양질의 데이터를 충분히 수집하고 정제하는 과정이 필수적입니다. AI 모델의 성능은 주로 학습 데이터의 품질에 의해 결정되기 때문에, 데이터 준비는 AI 프로젝트의 성패를 좌우하는 중요한 요소입니다.

1. 데이터 수집 데이터 수집은 다양한 출처로부터 필요한 데이터를 확보하는 과정입니다. 이는 내부 데이터베이스, 외부 데이터 소스, IoT 기기, 웹 스크래핑 등 여러 방법을 통해 이루어질 수 있습니다. 중요한 것은 수집된 데이터가 AI 모델의 목표와 맞아야 하며, 필요한 모든 특성을 포함하고 있어야 한다는 점입니다.

2. 데이터 정제 수집된 데이터는 종종 불완전하거나 오류가 포함되어 있을 수 있습니다. 데이터 정제 과정에서는 이러한 불완전한 데이터를 정리하고, 이상치나 결측값을 처리하며, 데이터의 일관성을 확보합니다. 이를 통해 데이터의 품질을 높이고, AI 모델의 학습 효율성을 극대화할 수 있습니다.

3. 데이터 변환 및 통합 정제된 데이터는 AI 모델이 학습할 수 있는 형식으로 변환되어야 합니다. 이 과정에서는 데이터의 스케일링, 정규화, 원-핫 인코딩 등의 전처리 작업이 이루어집니다. 또한, 다양한 출처에서 수집된 데이터를 통합하여 일관된 데이터셋을 구성하는 것도 중요합니다.

4. 데이터 저장 및 관리 준비된 데이터는 효과적으로 저장되고 관리되어야 합니다. 클라우드 스토리지나 데이터 웨어하우스 같은 솔루션을 활용하면 대규모 데이터를 안전하게 저장하고, 필요할 때마다 빠르게 접근할 수 있습니다. 데이터 관리 시스템을 통해 데이터의 버전 관리와 접근 제어를 구현하는 것도 중요합니다.

5. 데이터 주기적 업데이트 AI 모델의 성능을 유지하고 개선하기 위해서는 주기적으로 데이터를 업데이트하고 재학습하는 과정이 필요합니다. 새로운 데이터를 지속적으로 수집하고, 기존 데이터를 업데이트함으로써 모델의 최신성을 유지할 수 있습니다.

🌿 단계 2: 클라우드 전환

데이터 준비가 완료되면, 다음으로 중요한 단계는 클라우드 전환입니다. 클라우드는 AI 모델 개발 및 운영에 필요한 유연성과 확장성을 제공하여, 대규모 데이터 처리와 컴퓨팅 자원을 효율적으로 관리할 수 있게 합니다. 클라우드 전환을 통해 AI 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위한 주요 요소들을 살펴보겠습니다.

1. 클라우드 플랫폼 선택 클라우드 전환의 첫 단계는 적절한 클라우드 플랫폼을 선택하는 것입니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform 등 다양한 클라우드 서비스 제공업체가 있으며, 각 플랫폼은 고유의 장점과 서비스를 제공합니다. 선택 시 고려해야 할 요소로는 비용, 서비스 범위, 보안 기능, 확장성, 지역적 가용성 등

2. 인프라 설계 및 구축 클라우드 플랫폼을 선택한 후, 필요한 인프라를 설계하고 구축해야 합니다. 이는 가상 머신, 스토리지 솔루션, 네트워크 설정 등을 포함합니다. AI 모델 학습에 필요한 고성능 컴퓨팅 리소스를 확보하고, 데이터 저장 및 관리에 필요한 스토리지를 적절히 설정 합니다.

3. 데이터 마이그레이션 기존 온프레미스 환경에서 클라우드로 데이터를 이동하는 과정입니다. 데이터 마이그레이션은 데이터의 양과 복잡성에 따라 시간이 많이 소요될 수 있으며, 데이터 손실 없이 안전하게 이동하는 것이 중요합니다. 이를 위해 데이터 마이그레이션 도구와 서비스를 활용 합니다.

교보DTS는 수년간의 클라우드 이관 경험을 바탕으로, 신뢰할 수 있는 전문적인 마이그레이션 서비스를 제공하고있습니다
마이그레이션의 주요 단계는 Discovery(인벤토리 수집 및 검증) – Assessment(인프라·애플리케이션·데이터베이스 통합 분석) – Migration으로 구분됩니다. Hyper Mig는 기업의 인벤토리를 효율적으로 수집하고, 인프라와 애플리케이션, 데이터베이스 등의 연관 관계를 심층적으로 진단 및 분석할 수 있는 자동화 도구입니다. 이를 통해 기업은 클라우드 전환 프로젝트의 가시성을 확보하고 기간을 단축할 수 있습니다.

1. Discovery(발견) 이 단계에서는 기존 인프라와 애플리케이션, 데이터베이스의 인벤토리를 수집하고 검증합니다. 이를 통해 현재 환경의 상태를 정확히 파악하고, 클라우드 전환을 위한 기초 데이터를 수집
2. Assessment(평가) 수집된 데이터를 바탕으로 인프라, 애플리케이션, 데이터베이스 간의 유기적인 관계를 분석합니다. 또한, 오픈 소스 소프트웨어(OSS)로의 전환이 필요한 부분이나 현대화가 필요한 부분을 명확하게 파악합니다. 이 단계는 클라우드 전환의 전반적인 전략을 수립하는 데 중요한 역할 수행
3. Migration(이관) 평가 단계를 통해 수립된 전략에 따라 실제 클라우드로의 이관 작업을 수행합니다. Hyper Mig와 같은 자동화 도구를 활용하여 인벤토리 수집과 분석을 효율적으로 수행하고, 클라우드 전환 프로젝트의 가시성을 확보합니다. 이 단계에서는 데이터의 안전한 이전과 애플리케이션의 중단 없는 운영을 보장

🍃 단계 3: AI 모델 개발

클라우드 환경이 준비되면 AI 모델 개발에 본격적으로 들어가야 합니다. 이 단계는 머신러닝 모델을 설계하고 학습시키는 과정으로, 기업이 목표하는 비즈니스 가치를 실현하는 데 핵심적인 역할을 합니다. AI 모델 개발을 성공적으로 수행하기 위해 다음과 같은 세부 단계를 거쳐야 합니다.

1. 문제 정의 및 목표 설정 AI 모델을 개발하기 전에 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의하고, 기대하는 목표를 설정해야 합니다. 이를 통해 모델이 해결할 비즈니스 문제와 필요한 성능 지표를 명확히 할 수 있습니다. 문제 정의는 데이터 수집 및 모델 설계 방향을 결정짓는 중요한 요소입니다.

2. 데이터 준비 및 전처리 이전 단계에서 수집한 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 준비합니다. 여기에는 데이터 정제, 특성 선택, 데이터 변환 및 정규화 등의 전처리 작업이 포함됩니다. 데이터의 품질이 모델 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 이 단계에서의 작업은 매우 중요합니다.

3. 모델 선택 및 설계 해결하려는 문제와 데이터 특성에 따라 적절한 AI 모델을 선택합니다. 머신러닝 모델, 딥러닝 모델 등 다양한 옵션을 고려할 수 있습니다. 모델을 선택한 후, 모델의 아키텍처를 설계하고, 필요한 경우 커스터마이징하여 최적의 성능을 낼 수 있도록 합니다.

4. 하이퍼파라미터 튜닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 수행합니다. 하이퍼파라미터는 모델 학습 과정에서 사용되는 설정 값으로, 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이를 자동화된 튜닝 방법이나 실험적인 접근을 통해 최적화할 수 있습니다.

5. 모델 학습 모델을 학습시키는 단계로, 준비된 데이터를 사용해 모델을 훈련시킵니다. 이 과정에서 데이터셋을 학습 데이터와 검증 데이터로 분리하여, 모델이 과적합되지 않도록 합니다. 모델 학습은 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하므로 클라우드 환경에서 효율적으로 수행할 수 있습니다.

6. 모델 평가 및 검증 학습이 완료된 모델을 평가하고 검증하는 단계입니다. 검증 데이터셋을 사용하여 모델의 성능을 측정하고, 설정한 목표 성능 지표를 충족하는지 확인합니다. 모델의 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 통해 모델의 성능을 객관적으로 평가합니다.

7. 모델 배포 검증을 통해 성능이 입증된 모델은 실제 운영 환경에 배포됩니다. 배포된 모델은 실시간 데이터를 처리하여 예측을 수행하며, 클라우드 환경에서 안정적으로 운영됩니다. 모델 배포 단계에서는 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포) 파이프라인을 활용하여 신속하고 안정적인 배포를 지원합니다.

8. 모델 모니터링 및 유지보수 모델이 운영 환경에 배포된 후에도 지속적인 모니터링과 유지보수가 필요합니다. 모델의 성능을 주기적으로 모니터링하고, 새로운 데이터에 맞춰 모델을 재학습시키거나 개선 작업을 수행합니다. 이를 통해 모델의 성능을 유지하고, 비즈니스 요구에 맞게 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

이처럼 AI 모델 개발은 여러 세부 단계를 거쳐 체계적으로 이루어져야 합니다. 교보DTS는 이러한 과정을 통해 고성능 AI 모델을 개발하고, 고객의 비즈니스 가치를 실현하는 데 기여하고 있습니다.

🌲 단계 4: 모델 운영 및 관리

AI 모델이 개발된 후, 안정적인 운영과 효율적인 관리가 필요합니다. 클라우드 환경에서는 자원 할당과 비용 관리를 최적화하여 운영 비용을 줄이고, 시스템의 신뢰성과 안정성을 유지하는 데 중점을 둡니다. 모니터링 도구를 이용해 성능 지표를 실시간으로 추적하고, 이를 바탕으로 필요한 조치를 빠르게 취할 수 있도록 합니다. 또한, 사용자 요구 사항에 맞춰 유연하게 확장할 수 있는 자동화된 스케일링과 자원 관리 시스템을 구축하여, 비즈니스의 변화에 신속히 대응할 수 있습니다.

🍀 단계 5: 보안 및 최적화

AI 환경의 성공적인 운영을 위해 클라우드 보안은 중요한 요소입니다. 클라우드 환경에서는 데이터의 무결성과 개인정보 보호를 위해 강력한 보안 정책을 시행합니다. 사용자 인증 및 접근 제어를 강화하여 불법적인 데이터 접근을 방지하고, 데이터 전송 과정에서 암호화 기술을 적용하여 보안성을 높입니다. 또한, 클라우드 제공 업체가 제공하는 보안 서비스와 도구를 활용하여 실시간으로 보안 위협을 탐지하고 대응할 수 있는 체계를 구축합니다.

보안 대시보드를 통해 시스템의 보안 상태를 지속적으로 모니터링하며, 이상 징후를 신속하게 감지하여 적절한 조치를 취합니다. 클라우드 환경에서는 데이터 백업 및 복구 계획을 철저히 수립하여 재난 대응 능력을 강화하고, 법규 준수와 같은 규제 요구 사항을 충족시키기 위한 준비를 강화합니다. 이를 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 환경을 구축하여 비즈니스의 지속 가능한 성장을 지원합니다.

AWS 신규 Bedrock 서비스 신규 모델 출시

대표적으로 AWS에서 서비스하고있는 Bedrock에 대해서 소개해드리도록하겠습니다.

AWS Bedrock는 다양한 산업과 환경에서 필요로 하는 맞춤형 AI 솔루션을 구현할 수 있는 플랫폼입니다. 이 서비스는 사용자가 자신의 데이터를 이용하여 AI 모델을 훈련시키고, 최적화된 결과를 얻을 수 있도록 다양한 도구와 인터페이스를 제공합니다. 또한, Bedrock는 서버리스 아키텍처를 기반으로 하여 복잡한 인프라 관리 없이도 쉽게 AI 기능을 통합하고 확장할 수 있습니다

Amazon Web Services(AWS)의 Bedrock는 최근 업데이트를 통해 인공지능 기반의 새로운 모델을 추가하여 사용자들에게 더욱 향상된 기능을 제공하고 있습니다. 일에 발표된 내용에 따르면, Anthropic의 Claude 3 Haiku 모델이 Amazon Bedrock에 통합되었고 이 모델은 특히 문학적 창작물을 생성하는 데 특화되어 있으며, 사용자가 보다 창의적이고 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있도록 도우며 빠르고 정확한 목표 성능을 필요로 하는 기업을 위해 거의 즉각적으로 반응하는 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

더 자세한 내용과 간단한 Hands-On 정보는 다음 링크를 통해 확인하실 수 있습니다 [내용확인: AWS 블로그 / Hands_on: 교보DTS_bedrock ]

AWS AI/ML 제공 서비스 목록

솔루션	설명	URL
Amazon SageMaker	머신러닝 모델 구축, 학습 및 배포, 적은 노력과 비용으로 빠르게 모델을 실행	Amazon SageMaker
Amazon Comprehend	자연어(NLP) 처리 서비스, 머신러닝을 통해 텍스트 내 통찰력과 관계를 찾는 서비스	Amazon Comprehend
Amazon Forecast	정확한 예측을 위한 머신러닝 서비스, 머신러닝을 통해 시계열 데이터를 추가 변수와 결합하여 예측을 만드는 서비스	Amazon Forecast
Amazon Lex	딥 러닝 기술을 통한 대화형 인터페이스, Amazon Alexa에서 사용되는 딥 러닝 기술로 정교한 자연어 챗봇을 쉽게 구축	Amazon Lex
Amazon Polly	텍스트를 생생한 음성으로 전환, 고급 딥 러닝 기술을 사용하여 실제 사람의 음성과 같은 소리를 합성하는 Text To Speech 서비스	Amazon Polly
Amazon Rekognition	이미지와 비디오 분석을 쉽게, 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 동작을 식별하고 부적절한 콘텐츠를 탐지	Amazon Rekognition
Amazon Translate	언어 번역, 딥 러닝 모델을 사용하여 기존 통계 및 규칙 기반 번역 알고리즘보다 더 정확하고 자연스러운 번역 제공	Amazon Translate
Amazon Kendra	지능형 검색 서비스, 기업 내 문서에서 정확한 정보를 빠르게 검색 가능	Amazon Kendra
Amazon Personalize	개인화된 추천 시스템, 사용자 취향에 맞춘 맞춤형 추천 제공	Amazon Personalize
Amazon Textract	스캔한 문서에서 텍스트와 데이터를 자동으로 추출, 표나 양식에서 중요한 정보를 인식	Amazon Textract
Amazon Bedrock	AWS Bedrock은 AI 모델을 쉽게 구축하고 확장할 수 있는 클라우드 기반 관리 서비스	Amazon Bedrock
Amazon Transcribe	음성 데이터를 텍스트로 변환, 콜 센터 통화 녹음, 방송 콘텐츠, 음성 메모 등을 텍스트로 변환	Amazon Transcribe

2024년 AI 글로벌 소식

[미국] AI와 헬스케어의 융합: FDA 승인 획득

미국에서는 AI 기반 헬스케어 솔루션이 FDA의 승인을 받으면서 큰 화제가 되었습니다. 이 AI 솔루션은 환자의 의료 데이터를 분석하여 질병을 조기에 진단하는데, 이번 승인은 디지털 헬스케어의 혁신을 촉진할 것으로 기대됩니다. 이러한 AI 기술의 상용화로 인해 의료 서비스의 질이 향상될 전망입니다. [링크]

[유럽] 유럽 연합의 AI 규제: 새로운 법안 통과

유럽 연합은 AI 기술의 윤리적 사용을 보장하기 위해 새로운 규제 법안을 통과시켰습니다. 이 법안은 AI의 투명성, 공정성, 안전성을 강조하며, 기업들이 준수해야 할 엄격한 기준을 설정하고 있습니다. 이를 통해 AI 기술의 남용을 방지하고 윤리적 개발을 촉진하려는 유럽 연합의 노력이 주목받고 있습니다. [링크]

[동남아시아] 디지털 경제의 부상: 대규모 데이터 유출 사건

인도네시아에서는 대규모 데이터 유출 사건이 발생하여 디지털 경제의 보안 문제를 부각시켰습니다. 유출된 데이터는 수백만 명의 개인 정보를 포함하고 있으며, 정부는 즉각적인 대응책을 마련하고 데이터 보안 강화 방안을 발표했습니다. 이 사건을 계기로 데이터 보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다. [링크]