Your browser does not support JavaScript!

2024년 인공지능과 클라우드 컴퓨팅의 발전 현황과 응용 사례

일일 보고서 2024년 08월 08일
goover

목차

  1. 요약
  2. 인공지능과 머신러닝 통합 사례
  3. 클라우드 서비스를 통한 AI 응용
  4. 보안 및 데이터 관리 기술의 발전
  5. 비전 AI와 컴퓨터 비전 응용
  6. 기술의 최신 동향 및 실용 사례
  7. 결론

1. 요약

  • 2024년 인공지능과 클라우드 컴퓨팅의 주요 발전 상황과 이를 활용한 다양한 사례를 다루는 이 리포트는 AWS와 Google Cloud의 AI 및 머신러닝 솔루션을 중심으로, AI 보안, 데이터 관리, 자연어 처리 등의 여러 기술적 측면을 분석합니다. AWS의 SageMaker와 Amazon Bedrock, Google Cloud의 Vertex AI Platform, Meta AI의 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 등의 핵심 기술과 서비스를 통해 최신 기술 동향 및 응용 사례를 소개합니다. 이를 통해 독자가 최신 AI 및 클라우드 컴퓨팅 기술을 이해하고, 다양한 산업에서의 실제 적용 사례를 파악할 수 있도록 돕습니다.

2. 인공지능과 머신러닝 통합 사례

  • 2-1. AWS를 통한 인공지능 및 머신러닝 통합

  • AWS는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 통합하여 여러 산업에서 혁신과 변화를 주도하고 있습니다. AWS의 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 기업들이 인프라 제약을 극복하고 AI/ML 이니셔티브를 가속화할 수 있도록 돕습니다. AWS의 고성능 컴퓨팅 환경, 예를 들어 GPU 가속을 지원하는 EC2 인스턴스와 같이, 깊은 학습 모델 교육에 필요한 강력한 계산 능력을 제공합니다. 또한 AWS는 Amazon SageMaker와 같은 포괄적인 환경을 통해 기계 학습 모델을 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있게 합니다. 예를 들어 SageMaker는 예측 유지보수 모델을 구축하여 제조 장비의 유지보수 시점을 예측할 수 있습니다. 더불어 AWS는 데이터 저장과 관리에 있어 Amazon S3와 AWS Glue와 같은 서비스를 제공하여 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 하며, 데이터 보안과 규정 준수를 위한 AWS Key Management Service(KMS)와 AWS Identity and Access Management(IAM)와 같은 강력한 보안 조치를 제공합니다.

  • 2-2. AI와 ML의 부문별 영향

  • AI와 ML은 다양한 부문에서 큰 영향을 미치고 있습니다. AWS를 활용하면 AI/ML 모델을 효과적으로 구축하고 배포할 수 있으며, 이를 통해 여러 산업에 걸쳐 혁신을 가능하게 합니다. 예를 들어, Amazon Rekognition을 통해 이미지와 비디오 분석 기능을 애플리케이션에 추가하여 콘텐츠 모더레이션, 얼굴 인식 및 객체 탐지와 같은 기능을 제공합니다. 또한 Amazon Comprehend 같은 자연어 처리 서비스를 통해 감정 분석, 엔티티 인식 및 주요 문구 추출 등의 텍스트 데이터 분석이 가능해집니다. 이러한 도구들은 기업들이 시각적 및 텍스트 데이터로부터 귀중한 인사이트를 얻도록 도와줍니다. 또한 의료 분야에서는 SageMaker를 통해 의료 영상 데이터를 이용한 심층 학습 모델을 교육하여 질병을 진단할 수 있습니다. AI와 ML의 부문별 영향은 고객 맞춤형 경험 제공, 운영 효율성 향상 및 혁신 촉진 등 다양한 일면에서 나타납니다.

3. 클라우드 서비스를 통한 AI 응용

  • 3-1. Google Cloud를 통한 AI 응용

  • Google Cloud Platform(GCP)는 많은 클라우드 서비스 제공자 중 하나로, 컴퓨팅, 데이터 저장 및 공유, 분석, 개발, AI 및 머신러닝 기술 등의 다양한 도구를 제공합니다. GCP는 2008년에 App Engine 도구로 출시되어 개발자들이 Google의 인프라에서 앱을 실행할 수 있게 하였습니다. 현재 GCP는 전 세계 24개 지역에 걸쳐 있는 글로벌 인프라를 통해 컴퓨팅 및 호스팅, 스토리지 및 데이터베이스, 웹, 빅데이터, 머신러닝 등 5개 카테고리에 100개 이상의 서비스를 제공합니다. GCP의 주요 서비스에는 App Engine, Compute Engine, Cloud Storage, Datastore, Virtual Private Cloud, Cloud SQL, Cloud Monitoring, Cloud Workstations, BigQuery, Document AI, Translation Hub, Vertex AI Platform 등이 있습니다. 예를 들어, Vertex AI Platform은 AI 및 머신러닝 기술 전반의 개발 주기를 관리할 수 있는 플랫폼입니다. 또한, GCP는 빠른 혁신 도입, 상세한 문서화, 경제적 측면에서 매우 유리한 점을 가지고 있습니다. 다만, 도입 난이도, 경쟁사들에 비해 느린 출시, 인터넷 연결 의존성 등의 단점도 존재합니다. GCP는 리테일, IT 산업, 웹 호스팅, 금융, 제조업, 공공 행정, 미디어 및 엔터테인먼트, 헬스케어, 교육 등 다양한 사례에서 사용됩니다.

  • 3-2. Amazon Bedrock의 활용

  • Amazon Bedrock은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI 및 Amazon과 같은 주요 AI 기업들의 고성능 파운데이션 모델(FM)을 단일 API를 통해 제공하는 완전 관리형 서비스입니다. 이 서비스는 보안, 프라이버시, 책임 있는 AI를 기반으로 한 생성을 포함한 다양한 기능을 통해 생성적 AI 응용 프로그램을 구축할 수 있도록 합니다. Amazon Bedrock을 통해 기업 데이터와 통합하여 모델을 맞춤화하고 기업 시스템과 데이터 소스를 사용해 작업을 수행하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. Knowledge Bases for Amazon Bedrock는 다양한 웹사이트로부터 최신정보를 크롤링하고 색인화하여 정확하고 관련성 높은 데이터를 제공합니다. 웹 크롤러 데이터 소스를 활용하면 엔터프라이즈 사용자를 위한 생성적 AI 웹 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 웹 크롤러는 지정된 시드 URL로부터 하위 링크를 탐색하며, 동일한 주 도메인(TPD) 내에서 트래버스하여 데이터를 수집합니다. Amazon Bedrock Knowledge Base를 생성하고 테스트하는 과정에서 웹 크롤러의 동기화 범위를 설정하여 포함 및 제외할 URL을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 단어를 포함한 URL을 포함 패턴으로 설정하고, PDF 파일을 제외하는 필터를 적용할 수 있습니다.

4. 보안 및 데이터 관리 기술의 발전

  • 4-1. 클라우드와 API 보안

  • 클라우드와 API 보안에 관한 최신 트렌드와 실제 사례를 통해 현대적인 접근 방법을 검토하였습니다. 이 섹션에서는 GraphQL을 이용한 효율적인 데이터 쿼리 및 관리, Kubernetes를 활용한 컨테이너 오케스트레이션, Docker를 통한 클라우드 기반 애플리케이션 개발 등에 대해 다룹니다. 특히, Google Cloud Pub/Sub의 감사 로깅과 관련된 제한사항 및 보안 메커니즘도 포함되어 있습니다. 주요 사례로는 Coupang의 미세 서비스 아키텍처 관리, Keycloak API 접근, Google Cloud에서의 로드 밸런싱 및 URL 매핑 등이 있습니다.

  • 4-2. 암호화 및 데이터 관리 기술

  • 암호화 및 데이터 관리 기술에 대해 집중적으로 다루었습니다. 이 문서에서는 Google Cloud를 사용하여 지역별 요건을 충족하는 재해 복구(DR) 아키텍처를 설계하는 방법을 설명합니다. 주로 데이터가 휴지 상태로 특정 위치에 제한되는 요구사항을 충족시키기 위한 다양한 기술과 모범 사례에 대해 언급합니다. Google Cloud의 Cloud External Key Manager 및 고객 제공 암호화 키(CSEK)를 통한 데이터 암호화 방법, 단일 지역 및 다중 지역 버킷을 사용한 Google Cloud Storage 설정 방법 등을 포함하고 있습니다. 또한, Google Cloud 네트워크 서비스인 GKE Enterprise와 Google Cloud VMware Engine을 활용한 하이브리드 클라우드 전략도 다룹니다.

5. 비전 AI와 컴퓨터 비전 응용

  • 5-1. Vision AI의 도구와 사례

  • Vision AI는 이미지 및 시각적 AI 도구를 제공하며, Video Intelligence API를 통해 동영상 콘텐츠를 쉽게 처리, 분석, 이해할 수 있는 솔루션입니다. 선행 학습된 머신러닝 모델은 저장된 동영상과 스트리밍 동영상에서 다양한 객체, 장소 및 동작을 자동으로 인식합니다. 일반적인 사용 사례로는 콘텐츠 검토 및 추천, 미디어 보관 파일, 문맥 광고 등이 있으며, Vertex AI Vision을 사용하면 특정 니즈에 맞게 커스텀 머신러닝 모델을 학습시킬 수도 있습니다. 비전 검사 AI Visual Inspection AI는 제조 및 기타 산업 환경의 시각적 검사 작업을 자동화합니다. 이를 통해 이미지를 분석하고, 이상을 식별하고, 결함을 감지하며, 조립된 제품에서 누락되거나 결함이 있는 부품을 확인할 수 있습니다. 통합 Vision AI Platform은 개발자가 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있는 컴퓨터 비전 애플리케이션을 쉽게 빌드, 배포, 관리할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 오픈소스 도구와의 통합이 가능합니다.

  • 5-2. Meta AI의 Segment Anything Model 2

  • Meta AI가 발표한 Segment Anything Model 2(SAM 2)는 이미지와 동영상의 객체를 세그멘테이션하는 혁신적인 모델입니다. 이 모델은 동영상 프레임 간 객체를 일관되게 추적하며, 실시간 상호작용 기능을 제공합니다. SAM 2는 Promptable Visual Segmentation(PVS) 작업을 통해 사용자가 클릭, 경계 상자 등의 프롬프트를 통해 객체를 세그멘테이션할 수 있게 합니다. 이 모델의 주요 특징으로는 영상 및 이미지에서의 강력한 세그멘테이션 성능, 제로샷 일반화 능력, 실시간 상호작용 등이 있습니다. SAM 2는 SA-V Dataset을 활용하여 훈련되었으며, 이는 47개국에서 수집된 51,000개 이상의 동영상과 642,600개 이상의 마스크를 포함합니다. SAM 2의 아키텍처는 프레임 임베딩과 메모리 은행을 활용하여 객체를 추적하며, 메모리 주의를 통해 역사적 컨텍스트와 새로운 프롬프트를 통합합니다. 이러한 혁신은 동영상과 이미지 모두에서 최고 수준의 세그멘테이션 성능을 제공합니다.

6. 기술의 최신 동향 및 실용 사례

  • 6-1. 각 부문별 최신 기술 동향

  • 이 섹션에서는 다양한 기술 부문에서 최신 동향을 다룹니다. 주요 주제에는 인공지능(AI), 소프트웨어 테스트 도구, 백엔드 개발 프레임워크 및 컨테이너화 기술이 포함됩니다. 예를 들어, AI 분야에서는 OpenAI의 SearchGPT와 Mistral의 Large 2 모델이 주목받고 있으며, SearchGPT는 인터넷 정보를 요약하여 더 정확한 검색 결과를 제공하고 Mistral Large 2 모델은 코드 생성 및 수치 분석 능력에서 뛰어난 성능을 보입니다. 소프트웨어 테스트 도구 평가에서는 Xray, TestRail, Zephyr Enterprise 등 주요 도구들의 특징과 통합 기능을 포괄적으로 분석하였습니다.

  • 6-2. 기술 통합 위한 개발 사례

  • 여기서는 주요 기술들이 실제로 통합되어 사용되는 사례를 다룹니다. 2024년 파리 올림픽에서는 인공지능을 활용한 운동선수 안전 모니터링과 방송 개선이 두드러진 예시입니다. AI 기반의 소셜 미디어 모니터링 도구는 운동선수에 대한 온라인 학대를 감시하며, Intel과 협력하여 개발된 AI 챗봇이 운동선수들에게 중요한 규정과 정보를 제공합니다. 또한 NBCUniversal의 AI 기반 하이라이트 도구와 Alibaba Cloud의 방송 워크플로우 통합 플랫폼 등이 소개됩니다. 이러한 개발 사례들은 기술의 실용성과 실제 응용 가능성을 보여주며, 다양한 산업에서 기술 통합의 중요성을 강조합니다.

7. 결론

  • 이 리포트는 AWS와 Google Cloud의 AI 및 머신러닝 기술 통합, 클라우드 보안, 데이터 관리 및 비전 AI 응용 등을 중심으로 2024년 기술 발전의 핵심 측면을 포괄적으로 다루고 있습니다. AWS SageMaker는 고성능 AI/ML 모델 개발에 중요한 역할을 하며, Amazon Bedrock은 다양한 AI 모델의 실험과 커스터마이징을 지원합니다. Google Cloud는 다양한 클라우드 서비스와 AI 도구를 제공하며, Meta AI의 SAM 2는 이미지와 동영상에서 객체를 추적하는 혁신적인 모델입니다. 이러한 기술들은 IT 전문가뿐만 아니라 다양한 산업 종사자들에게 실질적인 적용 가능성을 제시합니다. 리포트는 특정 기술의 성능 비교나 세부 분석이 부족하다는 한계를 가지며, 향후 연구에서는 성능 분석과 비교 연구가 필요할 것입니다. 이러한 추가 연구를 통해 더 구체적이고 정밀한 인사이트를 제공할 수 있을 것입니다.

8. 용어집

  • 8-1. AWS SageMaker [서비스]

  • Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델 구축 및 훈련을 위한 통합 환경. 데이터를 쉽게 분석하고 고성능 AI/ML 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 한다.

  • 8-2. Google Cloud [클라우드 플랫폼]

  • 구글이 제공하는 클라우드 서비스 플랫폼으로, 인공지능, 머신러닝, 데이터 관리, 보안 등 다양한 서비스를 포함하고 있다. 대규모 데이터를 효율적으로 관리 및 분석할 수 있는 기능을 제공한다.

  • 8-3. Meta AI's Segment Anything Model 2 (SAM 2) [기술]

  • Meta AI에서 개발한 객체 분할을 위한 모델. 이미지 및 동영상에서 객체를 실시간으로 추적하며, 인공지능과 컴퓨터 비전 응용에 사용된다.

  • 8-4. Amazon Bedrock [서비스]

  • AWS에서 제공하는 Foundation 모델 접근을 위한 완전 관리형 서비스. 다양한 AI 모델의 실험과 커스터마이징을 지원하며, 데이터 보호 및 보안 관리 기능을 통합하고 있다.

9. 출처 문서