4차 산업혁명으로 인한 기술 발전과 함께 CHAT GPT-4o, Gemini, BING 등 다양한 AI가 등장하면서, AI는 이제 우리의 삶에 깊숙이 자리 잡았습니다.
지난 9월 26일 국가인공진흥회 출범식이 진행되며 2027년까지 AI 3대 강국으로 도약하기 위한 ‘AI 국가 총력전’을 선포했습니다. 이에 따라 올해부터 4년간 AI 분야에 65조 원이 투입될 예정입니다. 이러한 대규모 투자는 AI 산업의 지속적인 성장 가능성을 더욱 뒷받침하고 있습니다.
모아소프트에서도 이러한 흐름에 발맞추고자 AI/Data Science 연구소를 운영하며 연구 및 개발을 진행하고 있습니다.
오늘은, 모아소프트의 AI/Data Science 연구소의 핵심 연구 분야 및 주요 성과에 대해 소개해 드리겠습니다.
1. 핵심 연구 분야
저희 연구소는 AI 및 데이터 과학 분야에서 다음과 같은 주요 연구를 진행하고 있습니다.
- Artificial Intelligence SW 개발 (AI SW 개발)
AI 알고리즘과 소프트웨어 개발을 통해 다양한 산업 분야에 응용 가능한 솔루션을 제공하고 있습니다.
- Machine Learning (기계 학습)
데이터를 통해 자동으로 학습된 모델을 구축하며, 예측, 분석, 패턴 인식 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.
(Ex. 스팸 필터, 온라인 광고, 음성인식, 자연어 처리, 이미지 인식)
- Computer Vision (컴퓨터 비전)
이미지와 비디오 데이터를 분석하여 얼굴 인식, 객체 감지 및 이미지 생성 등의 작업을 수행합니다.
- NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)
인간의 언어를 이해하고 해석하는 기술로, 텍스트 분류, 언어 번역, 감정 분석, 음성 서비스, 정보 추출 등에 적용됩니다.
- RL(Reinforcement Learning, 강화 학습)
에이전트가 목표를 달성하기 위해 최적의 행동을 학습하는 알고리즘을 개발하며, 자율주행, 로봇제어 등에서 활용됩니다.
2. 주요 성과 및 프로젝트
저희 모아소프트는 4차 산업을 포함한 다양한 분야에서 SW 개발을 진행해왔습니다. 그중 AI와 관련된 개발 프로젝트는 다음과 같습니다.
연구소는 인공지능과 빅데이터 분석 기술을 활용하여 다양한 산업 분야에서 실질적인 성과를 달성하였습니다.
이를 위해 수학, 통계, 정보 과학, 그리고 컴퓨터 공학을 적극적으로 적용하였으며, 특히 국방 및 산업 전반에서 다중 객체 감지, 추적 시스템, 맞춤형 딥러닝 시스템을 성공적으로 구축하였습니다.
– Surveillance System Multi-Object Detection & Tracking System
– Data Driven Fault Diagnosis & Prognosis/ Prognostic Health Management System
– Large Scale Simulation for Logistic Support
– Customized Deep Learning System
- Multi-Sensor 및 Data-Fusion
다중 센서 및 데이터 융합 기술을 개발하고, PHM(예지 보전) 기반의 의사 결정 및 유지 보수 시스템을 도입하여 국방 분야의 효율성을 증대시켰습니다.
– Integrated Sensors at the lowest level of mechanical, electrical, and electronics
– Sensor-Data Fusion 및 AI-Algorithms
– PHM 기반의 의사결정 및 임무수행
– PHM 기반의 Material, Spare, Maintenance 지능화
– 최소 비용-최대 운용성 구현
– 시스템에 특화된 AI 알고리즘 개발 및 시스템 구축
각 분야별 구체적인 AI 소프트웨어 개발 실적은 다음과 같습니다.
3. 연구 및 개발 프로세스
저희 연구소는 AI와 빅데이터 분석 시스템을 활용해 혁신적인 솔루션을 개발하고, 산업 문제를 해결합니다. 체계적인 프로세스를 통해 신속하고 정확한 데이터 분석과 소프트웨어 개발을 제공합니다.
- AI / Big Data 분석 시스템 구축
연구소는 데이터 수집부터 분석에 이르는 모든 과정을 체계적으로 관리하며, 빠르고 정확한 데이터베이스를 구축하는 시스템을 운영하고 있습니다. 이를 통해 신뢰성 높은 데이터 분석 결과를 제공하며, 다양한 분야의 의사결정을 지원합니다.
- AI Software 개발 프로세스
AI 소프트웨어 개발은 8단계의 체계적인 프로세스를 통해 진행됩니다. 이 과정은 아이디어 구상부터 최종 제품 출시까지의 모든 단계를 포함하며, 각 단계에서 철저한 검토와 테스트를 통해 소프트웨어의 품질을 보장합니다.
1. 문제 정의
– 데이터 수집 방법, 모델의 목적 및 기능 결정 등 AI 모델이 필요한 문제나 과제를 정의합니다.
2. 데이터 수집
– AI 모델을 학습시키기 위해 필요한 일반화된 다양한 데이터를 수집합니다.
3. 데이터 전처리
– 데이터 정제, 스케일링, 인코딩, 범주화 등의 작업을 수행하여 모델이 학습할 수 있도록 합니다.
4. 모델 선택
– 문제에 가장 적합한 모델 선택을 위해 알고리즘 및 모델 아키텍처를 고려하여 최적의 모델을 결정합니다.
5. 모델 학습
– 학습 데이터를 사용하여 최적화하고 예측 성능을 향상시키기 위해 모델 파라미터를 조정합니다.
6. 모델 평가
– 모델을 테스트 데이터에 적용하여 성능을 평가합니다. 정확도, 재현율 등의 지표를 사용하여 모델의 예측 성능을 평가합니다.
7. 모델 배포
– 실제 환경에서 적용할 수 있도록 배포 및 서버, 클라우드, API, 웹서비스를 통해 모델을 호출하고 예측 수행합니다.
8. 모델 유지 보수
– 배포된 모델의 성능 모니터링, New 데이터 수집 등의 유지 보수나 필요한 경우 재 학습 개선 같은 업데이트를 진행합니다.
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