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자연어 처리 기술의 최근 발전 및 적용 사례 분석

일일 보고서 2024년 09월 18일
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목차

  1. 요약
  2. 자연어 처리 기술의 기본 개념 및 발전 배경
  3. 딥러닝과 NLP 기술의 융합
  4. 오픈소스 대형 언어 모델의 현황
  5. 금융 도메인 특화 NLP 기술
  6. 감정 인식 및 대화형 AI의 발전
  7. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 자연어 처리(NLP) 기술의 최근 발전 상황과 이를 실제 비즈니스와 일상생활에 어떻게 적용하고 있는지를 분석합니다. 주요 주제는 NLP 기술의 발전 배경, 특히 딥러닝과 오픈소스 대형 언어 모델의 도입, 그리고 금융 도메인 특화 기술, 감정 인식 및 대화형 AI의 발전 등을 다룹니다. 특히, 구글의 신경망 기계 번역(NMT)과 BERT 모델, 메타의 OPT, 그리고 OpenAI의 GPT-3 같은 대형 언어 모델의 역할이 강조됩니다. 또한, 하나금융융합기술원의 금융 도메인 특화 연구와 다양한 응용 사례, 예를 들어 AI 고객 응대와 대화형 비서 등이 포함되어 있습니다.

2. 자연어 처리 기술의 기본 개념 및 발전 배경

  • 2-1. 자연어 처리의 정의 및 주요 기술

  • 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술은 컴퓨터와 인간 언어를 연결 짓는 인공지능의 핵심 기능 중 하나입니다. 이 기술은 기계가 인간의 자연어를 이해하고 처리할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, "개와 고양이가 나온 이미지 파일을 검색해서 이메일에 파일로 첨부해줘"라는 명령어는 인간에게는 간단하지만 기계에게는 복잡한 작업입니다. 자연어 처리를 통해 이러한 복잡한 언어를 기계가 이해할 수 있도록 돕는 다양한 기술들이 있습니다.

  • 2-2. 초기 통계 기반 접근법

  • 자연어 처리 기술의 연구는 1950년대부터 기계 번역과 같은 분야에서 시작되었습니다. 1990년대에는 대량의 말뭉치(corpus) 데이터를 활용하는 기계 학습 및 통계적 자연어 처리 기법으로 발전하였습니다. 이러한 초기 통계 기반 접근법은 자연어 처리가 과학적으로 체계화되고 발전하는 데 기여하였습니다.

  • 2-3. 딥러닝의 도입과 발전

  • 딥러닝 기술의 도입으로 자연어 처리 기술은 급속도로 발전하고 있습니다. 예를 들어 구글은 2016년에 신경망 기계 번역(NMT) 기술을 적용하여 번역의 정확도를 높였습니다. 이 기술은 번역할 때 개별 단어가 아닌 전체 문장을 고려하여 보다 정확한 번역을 가능하게 했습니다. 2018년에는 ‘버트(BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers)’라는 최첨단 딥러닝 기반 AI 언어 모델을 발표하여, 광범위한 자연어 처리 작업에서 단어의 뉘앙스와 문맥을 보다 잘 이해하도록 도와주었습니다. 이러한 발전은 사람과 기계 간의 의사소통 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.

3. 딥러닝과 NLP 기술의 융합

  • 3-1. 신경망 기계 번역(NMT) 기술

  • 신경망 기계 번역(NMT) 기술은 2016년에 구글에 의해 도입되었으며, 번역의 정확도를 높이기 위해 전체 문장을 고려하여 번역하는 딥러닝 방법입니다. 이 기술은 개별 단어가 아닌 전체 문장을 보면서 여러 언어 소스를 비교 적용하는 방식으로, 번역 품질을 현격하게 향상시켰습니다.

  • 3-2. BERT 모델의 도입 및 영향

  • 구글은 2018년 11월에 최첨단 딥러닝 기반 AI 언어 모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 발표하였습니다. BERT는 자연어 처리 작업에서 단어의 뉘앙스와 문맥을 보다 잘 이해하는데 기여하였으며, 이는 보다 관련성 높은 검색 결과를 제공하게 하는 데 도움이 되었습니다. BERT 모델의 도입으로 인한 언어 이해의 향상은 검색 기술에 큰 변화를 가져왔습니다.

  • 3-3. GPT-3와 같은 대형 언어 모델의 역할

  • 대형 언어 모델(LLM)인 GPT-3는 자연어 처리 분야의 큰 혁신을 가져왔습니다. 이러한 모델들은 기가바이트 또는 페타바이트 단위의 데이터를 훈련하여 문장을 생성하며, 오픈소스 형태로 공개됨으로써 NLP 기술의 민주화를 이끌고 있습니다. GPT-3의 경우, 자연어 처리 및 이해에서 챗봇, 텍스트 생성 등의 다양한 응용에 사용되고 있습니다.

4. 오픈소스 대형 언어 모델의 현황

  • 4-1. 주요 오픈소스 언어 모델

  • 최근 자연어 처리(NLP) 분야에서는 여러 주요 오픈소스 대형 언어 모델이 부상하고 있습니다. 메타(구 페이스북)는 2022년 '오픈 프리트레인드 트랜스포머 언어 모델'(OPT)을 공개하였으며, 이 모델은 1천억 개가 넘는 파라미터로 구성되어 있습니다. 메타는 OPT를 AI 개발의 민주화를 촉진하고 잠재적 문제점을 함께 파악하기 위해 오픈소스로 공개하였습니다. 아마존은 2022년 8월 '알렉사 티쳐 모델'(AlexaTM)을 발표하였고, 이는 오픈AI의 GPT-3 기술에서 영감을 받아 개발된 모델입니다. 카카오는 '코GPT'(KoGPT)를 제공하며, 세일즈포스의 '코드젠'(CodeGen)과 구글의 '람다'(LaMDA) 또한 오픈소스로 제공되는 대형 언어 모델입니다.

  • 4-2. 오픈소스 모델의 장점과 한계

  • 오픈소스 대형 언어 모델은 여러 가지 장점을 가지고 있습니다. 첫째, 기술의 민주화를 촉진하여 다양한 개발자들이 이를 활용할 수 있게 합니다. 둘째, 공개된 모델의 파라미터나 아키텍처를 통해 연구자들은 모델의 잠재적 문제점을 파악하고 개선할 수 있습니다. 하지만 한계도 존재합니다. 오픈소스 모델은 종종 충분한 데이터 수집 및 처리, 그리고 모델의 훈련 과정에서 발생하는 자원 소모 문제에 직면합니다. 이러한 이슈는 모델의 성능을 저하시킬 수 있으며, 실제 비즈니스 환경에서 활용 시 신뢰성 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 이러한 장점과 한계를 염두에 두고 오픈소스 모델 활용에 대한 신중한 접근이 필요합니다.

5. 금융 도메인 특화 NLP 기술

  • 5-1. 하나금융융합기술원의 자연어 처리 기술 연구

  • 하나금융융합기술원은 2018년부터 금융 도메인에 특화된 다양한 자연어 처리 기술을 연구하고 있으며, 딥러닝 등 최신 기술을 적용하기 위해 노력하고 있습니다. 이 연구의 첫 번째 핵심 기술 영역은 상담 로그, 규정 등의 비정형 텍스트, 뉴스, 커뮤니티 데이터 등으로부터 형태소 분석과 개체명 인식 등 기본적인 처리를 수행하는 것입니다.

  • 5-2. 금융 특화 사전학습 언어모델(PLM)

  • 자연어 이해(Natural Language Understanding) 분야에서, 사용자가 원하는 바를 분석하는 의도 분석 및 분류 기술과 특정 사건 또는 상황을 분석하는 토픽 및 이벤트 추출 기술이 발전하고 있습니다. 또한 기계 독해 및 감성 분석 기술이 포함되며, 최근 이슈가 되고 있는 대규모 생성형 언어모델 관련하여 금융에 특화된 사전학습 언어모델(PLM)이 연구개발되고 있습니다. 이를 통해 다양한 서비스화가 지원되고 있습니다.

  • 5-3. 텍스트 마이닝 기술과 정보 검색 기술의 응용

  • 텍스트 마이닝(Text Mining) 분야에서는 핵심 키워드를 추출하거나 텍스트 간 관계 추출, 유사도 분석, 군집 및 분류 기술을 활용한 자연어 이해 및 정보 검색을 위한 텍스트 분석 기술이 발전하고 있습니다. 마지막으로 정보 검색(Information Retrieval) 영역에서는 최적화된 색인 및 검색 알고리즘을 개발하고 있으며, 검색 결과의 랭킹 모델을 정의하고 학습하는 기술과 검색 기반 질의 응답, 다양한 내·외부 데이터로부터 텍스트 정보를 추출하는 기술을 연구 및 개발하고 있습니다.

6. 감정 인식 및 대화형 AI의 발전

  • 6-1. 감정 인식을 통한 고객 응대 기술

  • 인공지능 고객 응대 서비스가 본격화될 전망이며, 고객의 감정에 따라 적절한 대응을 하는 기술이 발전하고 있습니다. 초기 고객 응대는 로봇 같은 목소리로 정해진 대답만 했으나, 현재는 사람의 생생한 목소리로 대화하는 수준까지 발전하였습니다. AI는 화가 난 고객에게는 차분하게, 우울한 고객에게는 따뜻한 말을 건넨다는 점에서 인공 감성 지능의 도입이 두드러집니다.

  • 6-2. 대화형 AI 비서와 음성 인식 기술

  • 최근 애플의 ‘시리’, 구글의 ‘어시스턴트’, 아마존의 ‘알렉사’ 등 대화형 인공지능 비서가 음성 명령을 인식하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 수준으로 발전하였습니다. 음성 인식 기술은 개인의 언어 습관을 인식할 뿐만 아니라, 앞으로 감정까지도 파악할 수 있도록 발전할 것으로 예상됩니다.

  • 6-3. 텍스트 요약과 실시간 통역 기술

  • 자연어 처리 기술의 발전으로 번역의 어색함이 사라지고 자연스러운 실시간 통역이 가능합니다. 최근 출시된 스마트폰의 삼성 갤럭시 AI 자동 통역 기능은 현재 17개 언어를 지원하며, 점차 언어장벽을 허물고 있는 상황입니다. 또한, 네이버 뉴스와 같은 플랫폼에서는 긴 기사를 요약하여 제공하여 빠르게 내용을 파악할 수 있도록 도와주고 있습니다. 텍스트 요약 기능은 뉴스, 법률 문서, 논문 등 다양한 콘텐츠에 적용되고 있습니다.

7. 결론

  • 자연어 처리(NLP) 기술의 최근 발전은 딥러닝과 오픈소스 대형 언어 모델의 확산으로 인해 가속화되고 있습니다. BERT와 GPT-3 같은 모델은 NLP 작업에서 문맥 이해와 언어 생성에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 특히 금융 도메인에서 하나금융융합기술원의 연구와 같이 특화된 모델들이 실제 비즈니스 응용에서 큰 변화를 이끌고 있습니다. 감정 인식 기술과 대화형 AI의 발전은 고객 응대의 질을 향상시키고 있으며, 이러한 기술들은 앞으로도 다양한 산업과 일상생활에 혁신적인 변화를 초래할 가능성이 큽니다. 그러나 모델의 데이터 처리와 자원 소모 문제 등 한계도 존재하므로, 이를 극복하기 위한 지속적인 연구와 발전이 필요합니다. NLP 기술은 앞으로도 더 많은 응용 가능성을 지니고 있으며, 실질적으로 적용될 수 있는 방향으로 발전해 나갈 것입니다.

8. 용어집

  • 8-1. 자연어 처리(NLP) [기술]

  • 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 기술. 음성인식, 번역, 챗봇, 검색 엔진 등 다양한 응용 분야에서 사용됨.

  • 8-2. 딥러닝 [기술]

  • 다양한 층의 인공신경망을 이용해 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기계 학습 방법. NLP 기술의 성능을 크게 향상시킴.

  • 8-3. BERT [모델]

  • Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자로, 문맥을 양방향으로 이해할 수 있는 사전 훈련된 NLP 모델.

  • 8-4. GPT-3 [모델]

  • Generative Pre-trained Transformer 3의 약자로, 언어 생성 능력이 뛰어난 대형 언어 모델. 다양한 NLP 태스크에서 좋은 성능을 보임.

  • 8-5. OPT [모델]

  • Open Pretrained Transformer의 약자로, 메타에서 공개한 오픈소스 대형 언어 모델. 1천억 개가 넘는 파라미터로 훈련됨.

9. 출처 문서