[한국공공정책신문=김유리 기자]
◇ 클라우드 AI의 개념
클라우드 AI란 간단하게, 인터넷상(클라우드상)에 인공지능을 구축하여, AI(인공지능)의 데이터 처리나 기계학습 모델의 훈련을 하는 기술이다. 데이터를 클라우(cloud)드로 전송하고 클라우드 상의 강력한 컴퓨팅 능력을 활용해 처리함으로써 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 고급 AI 기능을 제공한다.
◇ 클라우드 AI의 특징
① 스케일러빌리티(Scalability)이다. 클라우드 자원은 수요에 따라 동적으로 확장할 수 있기 때문에 대량의 데이터와 복잡한 모델도 효율적으로 처리할 수 있다. ② 비용 효율이다. 클라우드 서비스는 사용한 만큼만 지불하는 종량 과금제가 일반적이며, 고액의 하드웨어 투자가 필요 없다. ③ 고도의 분석 능력이다. 클라우드 AI는 강력한 계산 능력과 다양한 도구를 제공하며 고급 데이터 분석과 기계학습을 지원한다.
◇ 클라우드 AI의 구조
클라우드 AI는 데이터를 클라우드로 전송하여 클라우드 상에서 처리하는 구조이다. 다음이 기본적인 프로세스이다. ① 데이터 수집이다. IoT 장치와 애플리케이션이 데이터를 수집한다. ② 데이터 전송이다. 수집된 데이터는 인터넷을 통해 클라우드로 전송한다. ③ 데이터 처리다. 클라우드 내의 AI 모델이 데이터를 처리하고 분석한다. ④ 결과 피드백이다. 처리 결과가 장치나 사용자에게 피드백되거나 다른 시스템으로 전송한다.
◇ 클라우드 AI의 장점
① 대규모 데이터 처리다. 클라우드는 대규모 데이터 세트를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다. ② 최신 기술의 활용이다. 클라우드 서비스는 항상 최신 기술과 도구를 제공하며, 사용자는 최신 AI 기술을 활용할 수 있다. ③ 글로벌 액세스다. 클라우드 AI는 인터넷을 통해 어디서나 접근 가능하며 지리적 제약이 없다. ④ 콜라보레이션(collaboration)이다. : 여러 사용자가 동시에 데이터를 공유하고 처리할 수 있어 팀 협력이 용이하다.
◇ 클라우드 AI의 응용사례
클라우드 AI는 다양한 분야에서 널리 응용되고 있다. ① 음성인식이다. 클라우드 AI를 이용하여 음성 명령을 처리하여 정확한 음성인식을 실현한다. ② 이미지 인식이다. 대량의 이미지 데이터를 클라우드로 처리하고 고급 이미지 인식 모델을 교육한다. ③ 자연어 처리다. 텍스트 데이터를 클라우드로 분석하여 고급 번역, 요약, 감정분석을 실시한다. ④ 예측 분석이다. 비즈니스 데이터를 분석하고 매출 예측 및 수요 예측을 하기 위해 클라우드 AI를 이용한다.
◇ 클라우드 AI의 과제와 전망
클라우드 AI에는 많은 장점이 있지만 몇 가지 과제도 존재한다. ① 우선 데이터 전송에 따른 통신 지연이나 대역폭 문제가 있다. ② 대량의 데이터를 클라우드로 전송할 때는 빠르고 안정적인 인터넷 연결이 필요하다. ③ 통신 지연은 5G(제5세대 이동 통신 시스템) 도입으로 대폭 억제되고 있지만, 그래도 수 밀리초 단위의 지연은 완전히 해소되지는 않았다. ④ 또한 데이터의 프라이버시와 보안도 중요한 과제이다. ⑤ 민감한 데이터를 클라우드로 전송할 때는 적절한 보안 대책이 요구된다. 실시간 고속 응답이 요구되는 팩토리 오토메이션(FA)이나 자율주행차 등의 분야에서는 데이터 처리를 클라우드가 아닌 디바이스 자체에서 실시하는 ‘엣지 AI’의 연구와 기술 개발이 진행되고 있다.
이규철 / 법학박사(상법)
∙ ‘100세대학TV’ 크리에이터 및 전문강사
∙ AI·GPT, SDGs&ESG코칭 및 전문강사
∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,
글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,
100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권
∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)
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