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설명 가능한 AI: 미래의 인공지능을 이해하는 열쇠

일반 리포트 2025년 02월 05일
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목차

  1. 요약
  2. 설명 가능한 AI의 정의와 중요성
  3. KAIST의 PnPXAI 프레임워크
  4. 설명 가능한 AI 시장 전망
  5. 설명 가능한 AI 기술의 이미지 표현
  6. 결론

1. 요약

  • 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)는 인공지능 시스템이 어떻게 결론에 이르는지를 명확하게 전달하는 핵심 기술로, 이의 필요성은 사회 전반에서 점차적으로 커지고 있습니다. 인공지능의 복잡한 결정 과정을 사용자에게 투명하게 설명함으로써, XAI는 신뢰성을 확보하고 비즈니스 애플리케이션의 수용성을 높입니다. 여기서는 XAI의 정의와 중요성을 시작으로, 한국과학기술원(KAIST)에서 개발한 플러그앤플레이 방식의 설명 가능한 인공지능 프레임워크(PnPXAI)와 이의 다양한 응용 사례를 살펴보겠습니다. 또한, XAI 시장의 성장 전망과 향후 기술 발전 방향에 대해 고찰하며, 독자들이 이 기술에 대한 명확한 이해를 갖출 수 있도록 지원하는 데 중점을 두겠습니다.

  • 특히, XAI는 다양한 산업 분야에서 크게 기대를 모으고 있습니다. 의료 분야에서는 AI의 결정적 역할을 통해 환자 치료의 질을 높이는 데 기여하며, 금융 분야에서는 데이터 기반의 명확한 의사결정 과정을 통해 고객 신뢰를 증대시킵니다. 또한, 자율주행차 기술에서도 AI의 결정 과정을 설명함으로써 안전성을 더욱 강화하는 방향으로 활용되고 있습니다. 이러한 맥락에서 PnPXAI 프레임워크는 복잡한 기술적 지식 없이도 XAI를 쉽게 적용할 수 있도록 돕고 있으며, 이는 AI 기술의 확산에 기여합니다.

  • XAI 시장은 2028년까지 171억 5, 000만 달러 규모로 성장할 것으로 전망되어, 연평균 20.6%의 복합 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 이와 같은 성장은 헬스케어, 금융 서비스, 교육 및 산업 전반에서의 AI 도입이 원동력이 될 것입니다. 따라서, 이 내용은 단순한 기술적 발전을 넘어 사회적 신뢰와 윤리적 쟁점 해결에서도 중요한 역할을 할 것입니다.

2. 설명 가능한 AI의 정의와 중요성

  • 2-1. 설명 가능한 AI란?

  • 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)은 고도로 발전된 인공지능 시스템이 내린 결정이나 행동의 근거를 사용자에게 전달하는 방법론입니다. 일반적인 인공지능 기술은 복잡한 알고리즘을 통해 결과를 도출하지만, 그 과정이 '블랙박스'처럼 작동하여 사용자나 개발자가 명확히 이해하기 어려운 경우가 많습니다. XAI는 이러한 불투명성을 해결하고 인공지능 모델의 신뢰성을 높이기 위한 연구의 일환으로 발전해왔습니다. 특히, 1970년대의 전문가 시스템 연구에서 시작된 XAI는 그동안 다양한 분야에서의 적용 가능성을 보여주며, 현재는 의료, 금융, 법률 등 폭넓은 분야에서의 활용이 기대되고 있습니다.

  • 2-2. AI의 불투명성 문제

  • 인공지능의 불투명성 문제는 인공지능의 결정 과정과 결과의 근거를 이해하기 힘든 상황에서 발생합니다. 예를 들어, 신용카드 대출을 받기 위해 제출한 신청서가 심사 과정에서 거절된다면, 그 이유를 이해하지 못한 고객은 불만을 느낄 수 있습니다. 이 경우 XAI가 없다면 은행은 단순히 'AI에 의해 거절되었다'는 답변만을 할 수 있을 뿐입니다. 이런 불투명성 문제는 의료 분야에서도 동일하게 나타나, 환자의 질병 진단 시 AI의 판단 근거를 설명할 수 없는 경우 의료진의 신뢰를 저하시킬 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 XAI 기술의 도입이 필수적입니다.

  • 2-3. XAI의 필요성과 응용 분야

  • 설명 가능한 AI의 필요성은 날로 증가하고 있으며, 이는 다양한 산업에 해당됩니다. 의료 분야에서는 AI를 활용하여 암 진단, 환자의 병력을 분석하고 예측하는 과정에서 의사에게 필요한 정보와 근거를 제공하여 결정의 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. 금융 분야에서는 대출 심사, 투자 전략 수립 등을 위해 AI의 결정 이유를 명확히 하여 고객의 신뢰를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 또한, 자율주행차나 스마트팜 등에서도 AI의 의사결정 과정을 설명함으로써 시스템의 오류를 사전에 방지하고, 사용자와의 신뢰를 구축할 수 있습니다. XAI 기술은 이러한 다양한 분야에서 필수적으로 요구되는 요소로 자리잡고 있으며, 향후 발전할 기술의 방향성에서도 중심 역할을 할 것으로 예상됩니다.

3. KAIST의 PnPXAI 프레임워크

  • 3-1. PnPXAI 프레임워크 개요

  • PnPXAI 프레임워크는 한국과학기술원(KAIST)에서 개발된 설명 가능한 인공지능(XAI) 시스템으로, 사용자가 별도의 복잡한 설정이나 전문 지식 없이도 AI 모델에 대한 설명성을 손쉽게 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 XAI의 발전을 위해 플러그앤플레이(Plug-and-Play) 방식으로 구현되었으며, 사용자가 원하는 데이터와 모델만 입력하면 자동으로 설명 알고리즘을 적용하여 시각적 결과를 제공할 수 있습니다.

  • 설명 가능한 인공지능은 AI 시스템이 도출한 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 설명해주는 기술로, 최근 블랙박스 AI 모델의 활용이 증가함에 따라 그 필요성과 중요성이 부각되고 있습니다. PnPXAI 프레임워크는 이러한 상황에서 XAI를 더욱 접근 가능하게 만들어 주는 혁신적인 도구로 자리잡고 있습니다.

  • 3-2. 플러그앤플레이 방식의 장점

  • PnPXAI 프레임워크는 사용자가 AI 모델과 데이터를 입력하는 것만으로도 자동으로 설명성을 제공할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이는 바쁜 연구개발 환경에서 시간과 인력을 절약할 수 있는 큰 장점입니다.

  • 또한, 프레임워크는 탐지 모듈(Detector), 추천 모듈(Recommender), 최적화 모듈(Optimizer), 평가 모듈(Evaluator)로 구성되어 있어, 사용자가 입력한 데이터와 모델의 형태에 따라 가장 적합한 설명 알고리즘을 선택하고, 그 결과를 시각화하여 제공합니다. 이러한 자동화된 프로세스는 XAI 사용에 대한 진입 장벽을 크게 낮추고 있습니다.

  • 3-3. XAI 기술의 발전과 오픈 소스의 의의

  • PnPXAI 프레임워크의 오픈 소스 공개는 여러 연구자와 기업들에게 XAI 기술을 더 널리 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. Apache 2.0 라이선스를 준수하는 경우 누구나 이를 사용할 수 있어, 다양한 분야에서의 연구와 응용이 가능해집니다.

  • 특히, KAIST의 연구진은 서울대학교와의 협력을 통해 뇌MRI 기반의 알츠하이머병 진단 모델에 대한 설명 알고리즘을 지원하며, 서강대학교와의 공동연구를 통해 마비말장애 진단 모델에서도 성공적인 XAI 구현 사례를 만들어 냈습니다. 이러한 협력은 PnPXAI 프레임워크의 실용성을 강화하고, AI 기술의 신뢰성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

4. 설명 가능한 AI 시장 전망

  • 4-1. XAI 시장 성장률 예측

  • 설명 가능한 AI(XAI) 시장은 향후 2028년까지 약 171억 5, 000만 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 20.6%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타냅니다. 2023년에 시작된 시장 규모는 약 6.2억 달러에서 시작하여 매년 급속도로 성장할 것으로 보입니다. 이러한 성장은 주로 헬스케어, 교육, 금융 서비스 등 다양한 산업에서의 AI 도입 증가에 기인하고 있습니다.

  • 4-2. 주요 성장 동향

  • XAI 시장의 주요 성장 동향으로는 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR) 기술의 채택 증가가 있습니다. 이러한 기술들은 교육적 활용뿐만 아니라, 실시간 데이터 분석 및 해석을 위한 XAI 솔루션의 필요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 또한, 사물인터넷(IoT)의 확산이 더욱 강력한 성장별 동력이 되고 있습니다. IoT 기반의 XAI 기술은 기계와 최종 사용자의 신뢰를 높이며, 이를 통해 의사 결정의 투명성을 확보합니다.

  • 4-3. 산업별 응용 사례

  • 금융 서비스 산업(BFSI)에서는 신용 평가 및 대출 심사 과정에서 XAI 기술이 도입되어 투명한 의사 결정을 지원하고 있습니다. 이 외에도 의료 분야에서는 XAI 시스템을 활용하여 진단 및 치료의 정확성을 향상시키고 있으며, 고객 맞춤형 서비스 제공을 위한 데이터 분석에 XAI 기술이 사용되고 있습니다. 데이터 품질과 해석 가능성의 중요성을 인식하고 있는 산업들은 이 기술을 통해 경쟁력을 높이고 있습니다.

5. 설명 가능한 AI 기술의 이미지 표현

  • 5-1. XAI 시각화 기법의 필요성

  • 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)의 기초 목적 중 하나는 인공지능의 결정 과정을 명확히 이해하여 신뢰성을 구축하는 것입니다. 하지만 이러한 과정은 종종 복잡한 데이터 처리를 포함하며, 이로 인해 사용자는 생성된 결과에 대한 신뢰를 형성하기 어렵습니다. 따라서 XAI 기술의 효과적인 시각화는 매우 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 데이터의 복잡성과 유연성 때문에, 시각화는 인공지능의 결과를 인간이 이해할 수 있도록 돕는 중요한 역할을 수행합니다.

  • 대부분의 AI 시스템은 블랙박스 형태로 작동하여 내부 작용이 불투명합니다. 예를 들어, 심층 신경망(Deep Neural Networks)에서는 수백 개의 은닉층이 존재하며, 각 층에서의 데이터 처리 과정은 매우 복잡합니다. 이로 인해 결과적으로 생성된 분류나 예측이 어떻게 이루어졌는지를 이해하기 어렵습니다. 따라서 시각화 기법은 이러한 복잡한 내부 구조를 단순화하여 사용자가 AI의 결정 과정과 결과를 보다 쉽게 해석하고 이해할 수 있도록 돕습니다.

  • 특히, XAI 기술을 통해 생성된 다양한 시각적 표현은 학습된 모델의 신뢰도를 판단할 수 있는 중요한 지표가 됩니다. 예를 들어, '돌출 맵(Saliency Maps)'은 입력 데이터의 각 부분이 결과에 미치는 영향을 시각적으로 표시하여, 어떤 특징이 모델의 결정에 주요한 영향을 미쳤는지를 명확히 해줍니다. 이러한 시각화 기법은 의사결정의 투명성을 높이며, 사용자에게 더 많은 신뢰를 줄 수 있는 기반이 됩니다.

  • 5-2. XAI 기술을 반영한 이미지 사례 소개

  • 구체적인 예로, 이미지 분류 문제에서 XAI 기술을 적용한 다양한 사례를 살펴볼 수 있습니다. 예를 들어, 한 이미지 분류 모델이 개를 인식한다고 가정할 때, 모델이 어떤 형태의 정보에 근거하여 결정을 내렸는지를 확인하는 것이 중요합니다. 이러한 과정에서 'Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)' 기법이 활용될 수 있습니다. 이 기법은 특정 클래스의 예측을 위해 신경망의 마지막 합성곱 레이어에서의 정보에 기반하여 이미지에서 중요한 지역을 강조합니다. 결과적으로 사용자는 왜 특정 이미지가 개로 분류되었는지를 시각적으로 이해할 수 있습니다.

  • 한편, 'LIME(Locally Interpretable Model-agnostic Explanations)' 기법은 입력 데이터의 작은 변화를 통해 예측 결과에 대한 설명을 제공합니다. LIME을 사용해 모델의 출력에 큰 영향을 미치는 특정 특징들을 강조하여, 사용자에게 해당 이미지의 핵심 요소를 제시함으로써 인공지능의 의사결정 과정에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 특정 동물의 이미지를 분류할 때 LIME은 어떤 외형적 특성이 결정적이었는지를 사용자에게 제시하여 이해를 돕습니다.

  • 마지막으로, 심층 학습 모델의 해석 가능성을 높이기 위해 '공간적 주목(Spatial Attention)'을 활용하는 연구 또한 진행되고 있습니다. 이러한 주목 메커니즘은 모델이 이미지 내에서 어떤 부분에 더 집중하는지를 시각적으로 표현하여, 사용자가 보다 쉽게 모델의 판단 과정을 이해할 수 있도록 돕는 기법입니다.

결론

  • 설명 가능한 AI는 인공지능의 의사결정 과정을 독자가 이해할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이는 단순히 기술적인 측면을 넘어 윤리적 쟁점 해결과 사회적 신뢰 구축에도 기여합니다. KAIST의 PnPXAI 프레임워크와 같은 혁신적 접근은 XAI의 접근성을 크게 향상시켜, 다양한 산업에서의 활용 가능성을 더욱 넓혀주고 있습니다. 앞으로 XAI 기술의 발전은 산업 전반에서 더욱 요구될 것이며, 이에 따라 연구자와 기업의 협력이 필수적입니다.

  • 또한, XAI의 적용이 늘어남에 따라 데이터 기반의 시각화 기법이 더욱 필수적으로 요구될 것입니다. 이러한 기법은 인공지능의 투명성과 공정성을 높이는 데 기여할 것이며, 사용자와의 신뢰 형성을 지원합니다. 결론적으로, 설명 가능한 AI 기술은 기술적, 윤리적, 사회적 방향에서 성장할 잠재력을 지니며, 앞으로의 발전 과정에서 다양한 분야의 개인과 기업이 협력하여 더욱 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축해 나가야 할 것입니다.

용어집

  • 설명 가능한 인공지능 (Explainable AI, XAI) [기술]: 인공지능 시스템이 결론에 이르는 과정을 사용자에게 명확히 전달하는 기술로, 신뢰성을 높이고 의사결정 과정을 투명하게 함.
  • 블랙박스 [개념]: 인공지능의 결정 과정이 외부에서 이해할 수 없는 형태로 작동하는 시스템, 사용자에게 결과는 알지만 그 근거를 알기 어려운 상황을 지칭.
  • 플러그앤플레이 (Plug-and-Play) [방식]: 사용자가 복잡한 설정 없이도 시스템을 즉시 활용할 수 있도록 설계된 방식으로, 쉽게 접근하고 사용할 수 있게 하는 접근법.
  • 복합 성장률 (CAGR) [경제 용어]: 연평균 성장률을 나타내는 지표로, 특정 기간 동안의 성장을 기준으로 계산된 값.
  • 증강 현실 (AR) [기술]: 실제 환경에 가상의 내용을 추가해 현실과 혼합하는 기술로, 주로 교육과 훈련에서 활용됨.
  • 가상 현실 (VR) [기술]: 컴퓨터로 생성된 가상의 환경을 통해 사용자에게 몰입감을 주는 기술로, 게임과 시뮬레이션에 많이 활용됨.
  • 사물인터넷 (IoT) [개념]: 모든 사물이 인터넷에 연결되어 서로 상호작용하며 데이터를 주고받는 시스템.
  • 심층 신경망 (Deep Neural Networks) [기술]: 다수의 층(layer)을 가진 인공지능 모델로, 복잡한 데이터 처리와 패턴 인식을 위한 구조.
  • 공간적 주목 (Spatial Attention) [기법]: 모델이 이미지 내에서 어떤 부분에 집중하는지를 시각적으로 표현하여 의사결정 과정을 이해하는 데 도움을 주는 기법.
  • Grad-CAM [기법]: 신경망의 합성곱 레이어에서 정보를 기반으로 이미지에서 중요한 지역을 강조하는 XAI 기법.
  • LIME [기법]: 입력 데이터의 작은 변화를 통해 예측 결과에 대한 설명을 제공하는 기법으로, 모델의 의사결정 과정을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다.

출처 문서