AI기술은 단순한 자동화를 넘어, 데이터 분석, 예측, 창의적인 작업까지 수행하며 대부분의 산업에 막대한 영향을 미치고 있습니다. 그 영향은 무궁무진하며, 인류의 삶을 인공지능 전과 후로 구분해야 된다는 의견들이 많아지고 있습니다.
IT 및 통신 분야
네트워크 최적화 및 관리 분야
제조업 분야
보안 강화 분야
데이터 분석 및 활용분야
클라우드 서비스 분야
IT 및 통신 분야
AI기술이 IT, 통신, 네트워크 관리에 적용되어 자동화가 될 수 있는 원리는 크게 데이터 수집, 분석, 학습, 예측 및 판단의 단계를 거칩니다.
- 데이터 수집 -> 데이터 분석 -> 학습 -> 예측 및 조치
1. 데이터 수집 : 라우터, 스위치 등 각종 네트워크 장비에서 발생하는 로그 데이터, 성능 데이터를 수집하거나, 운영체제, 애플리케이션 등에서 발생하는 데이터를 수집합니다 또한 네트워크를 이용하고 있는 유저들의 사용자 패턴, 트래픽 패턴 등의 데이터를 수집하죠.
2. 데이터 분석 : 수집된 데이터를 정형화하고 불필요한 데이터를 제거하고 유용한 특징을 추출하여 과거 데이터를 분석하여 정상적인 네트워크 상태와 비정상적인 상태를 구분하는 패턴을 학습할 수 있습니다.
3. 학습 : 따라서 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 구축하고 구축된 모델을 학습시켜 네트워크 상태를 예측하고 이상 징후를 탐지하는 능력을 향상시킵니다.
4. 예측 및 조치 : 이렇게 학습하여 실시간으로 수집되는 데이터를 분석하여 이상 징후를 탐지할 수 있으며, 필요하면 문제 해결에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 좀 더 나아가면 사전에 설정된 패턴에 따라 자동으로 문제를 해결하거나 관리자에게 알림을 전송할 수 있습니다.
결국 AI 기반의 자동화 네트워크 관리 기술로 산업현장에서는 실시간 모니터링을 통해 문제가 발생하면 즉시 대응을 할 수 있으며, 미리 예측하고 예방조치를 할 수 있는 기술입니다. 이렇게 활용되는 AI 기술은 궁극적으로 반복적인 작업을 자동화하여 운영을 효율적으로 할 수 있으며, 인력 비용도 크게 줄일 수 있는 기술입니다.
| 기술분야 | 적용사례 | 실제 사례 |
| 네트워크 관리 | 네트워크 장애 예측, 계획 | AI를 활용하여 네트워크 장애를 90% 줄임 |
| 네트워크 구성, 문제 해결 | AI를 활용하여 BGP 라우팅 문제 자동 해결 | |
| 보안 | 이상 트래픽, 악성 코드 감지 | AI를 활용하여 새로운 위협을 실시간 탐지 |
| 계정 도용 탐지, 위협 탐지 | AI를 활용하여 계정 도용 탐자 | |
| 고객 서비스 | 고객 문의 24시간 자동 응답 | AI 챗봇을 도입 |
| 고객 피드백 분석, 맞춤형 상품 추천 | AI를 활용하여 맞춤형 상품 추천 | |
| 데이터 분석 | 고객 피드백 분석, 문서 요약 | API 텍스트 분석에 AI를 활용 |
| 주가 예측, 수요 예측 | 금융 기관에서 AI를 활용하여 주가 예측 | |
| 스프트웨어 개발 | 반복적인 코드 자동 생성, 코드 검토 | 코드 자동 생성 및 검토 분석 |
| 코드 품질 향상, 버그 발견 | AI 개발 도구를 활용하여 코드 품질 향상 |
네트워크 최적화 및 관리 분야
1. 자동화된 네트워크 관리 : AI를 활용하여 네트워크 상태를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 조기에 감지하여 문제 발생을 예방할 수 있습니다.
2. 트래픽 예측 및 최적화 : 네트워크 트래픽을 예측하고, 네트워크 자원을 효율적으로 배분하여 네트워크 성능을 향상시킵니다. 트래픽이란, 네트워크 유저들의 활동을 말하며 특정 사이트에 트래픽이 많다는 말은 방문자가 많다는 말입니다. 즉 네트워크 자원을 효율적으로 환경을 만들어 트래픽으로 인한 버터가 없도록 지원할수 있죠.
3. 자율 네트워크 : AI 기반의 자율 학습을 통해 네트워크가 스스로 문제를 해결하고 성능을 최적화하는 시스템을 구축하고 있습니다.
4. 개인화된 콘텐츠 추천 : 사용자의 관심사와 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 콘텐츠를 추천할 수 있습니다. 예를 들면 유튜브나 넷플릭스 콘텐츠 알고리즘 같인 것이 AI 기술입니다.
5. 지능형 개인 비서 : 음성 인식 및 자연어 처리 기술을 기반으로 사용자의 질문에 답하고 일정 관리 및 정보 검색 등 다양한 서비스를 제공하고 있습니다. 예를 들면 애플의 시리, 구글 어시스턴트 등의 기술이 AI 기술처럼 유저와 AI가 의사소통을 통해 문제 해결과 답을 얻을 수 있습니다. 이 기술이 진화하면 아이언맨의 자비스가 될 것으로 예상하고 있습니다.
6. 맞춤형 광고 : 유튜브를 사용하는 사람은 모두가 알고 있는 것처럼 사용자의 관심사와 행동 패턴에 맞춰 기업들은 소비자에게 타깃 광고를 제공할 수 있습니다.
| 기술 분야 | AI 기술 | 실제 사례 |
| 예측 분석 | 머신 러닝, 딥러닝 | AI를 활용하여 네트워크 장애 90% 줄임 |
| 자율 네트워킹 | 강화학습, 자연어 처리 | 구글은 AI로 BGP 라우팅 문제 자동 해결 |
| 최적 경로 계산 | 그래프 신경망 | CDN 업체들이 콘텐츠 전송 경로 최적화 |
| 보안 | 이상탐지, 분류 | AI를 활용하여 위협을 실시간 탐지 |
| 자원 관리 | 강화학습, 최적화 | A클라우드 환경에서 자원 효율 관리 |
제조업 분야
1. 생산 자동화 : 로봇과 AI를 활용하여 생산 과정에서 사람이 없이 자동화를 구축함으로써 제조 생산성을 높일 수 있습니다. AI는 수요 예측, 재고 관리, 생산 스케줄링 등을 자동화하여 생산성을 극대화할 수 있죠. 또한 생산 공정 데이터를 분석하여 이상 징후를 미리 감지하여 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있게 해줍니다.
2. 품질 관리 : 제품 불량률을 줄이고 품질을 향상하기 위해 AI 기반 검사 시스템을 활용합니다. 즉, AI를 기반한 비전 시스템(카메라)이 제품을 실시간으로 추적 관찰함으로써 결함을 빠르고 정확하게 검출합니다. 결국 불량품을 줄이고 품질을 높일 수 있죠. 추가로 비전 시스템은 카메라 기술입니다.
3. 고장 발굴 : 설비 고장을 예측할 수 있고 사전에 조치함으로써 생산 정지를 막을 수 있습니다. 소리나 이미지를 지속적으로 관찰하고 있다가 이상 소음이나 이상 이미지가 검출되면 운영자에게 알람을 주어 사전에 고장을 예방할 수 있습니다. 결국 미리 고장을 예측함으로써 설비의 수명도 늘릴 수가 있습니다.
4. 로봇 및 자동화 시스템 : AI를 탑재한 협동 로봇은 사람과 함께 작업하여 유연하고 안전한 생산 환경을 만들 수 있으며, 복잡한 작업을 자동화하고 반복적인 작업에 대해 인력을 해방시켜 줄 수 있습니다.
5. 제품 개발 및 설계 : AI는 시뮬레이션을 통해 제품 설계를 최적화하고, 개발 기간을 단축시킬 수 있죠. 또한 신소재도 개발이 가능하며 데이터 분석을 통해 혁신적인 소재를 발굴할 수도 있습니다.
6. 공급망 관리 : AI는 과거 데이터와 다양한 변수를 분석하여 정확한 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 결국 AI 기발 물류 시스템이 운송 경로를 최적화하고 배송 효율도 높일 수 있습니다.
7. 스마트 팩토리 구축 : AI는 센서 데이터하고 생산 데이터 등을 분석하여 데이터를 기반한 의사결정까지 할 수 있습니다. 결국 다양한 시스템을 연결하고 통합하여 스마트 팩토리까지 구축할 수 있죠. 머신러닝으로 생산 데이터를 학습하고 딥러닝 기술로 이미지 인식, 자연어 처리 등을 통해 품질 검사, 음성 명으 등 다양한 작업을 할 수가 있습니다. 또한 강화학습을 통해 시뮬레이션 환경에서 데이터를 학습하여 최적의 생산 계획을 수립할 수 있죠. 센서 데이터 활용은 IoTㅣ기술로 실시간 데이터를 분석하여 다방면으로 활용할 수 있습니다.
결국 스마트 팩토리도 데이터 인프라 구축이 필수적입니다.
보안강화 분야
1. 침입 탐지 및 예방 : AI를 활용하여 이상 징후를 탐지하고 사이버 공격을 예방할 수 있습니다. AI는 네트워크의 트래픽, 로그 데이터를 분석하여 정상적인 패턴을 벗어나는 이상한 패턴을 탐지할 수 있기 때문입니다. 따라서 새로운 공격 기법을 탐지할 수 있고 이에 대한 방어 체계를 구축할 수 있습니다. 또한 실시간으로 변화하는 위협 환경에 빠르게 대응하고, 새로운 위협에 대한 방어 체계를 자동으로 업데이트할 수 있죠.
사용자 행동 분석을 통해 내부자에 의한 정보 유출이나 시스템에 침범하는 네트워크도 감지할 수 있으며, 비정상적인 로그인 시도나 데이터 접근 패턴을 분석하여 계정 도용을 감지하고 차단할 수 있습니다.
2. 보안 시스템 최적화 : AI는 지금도 보안 정책을 자동으로 생성하고 업데이트하고 있습니다. 따라서 보안 시스템의 효율성을 높이고 시스템의 취약점을 자동으로 탐지하여 보안 패치도 스스로 적용할 수 있죠.
3. 침입 탐지 및 예방 : AI를 활용하여 이상 징후를 탐지하고 사이버 공격을 예방합니다.
4. 사기 탐지 : 금융 사기, 보이스 피싱 등 다양한 유형의 사기를 탐지하고 예방할 수 있습니다.
| 기술 분야 | AI 기술 | 실제 사례 |
| 침입 탐지 | 머신러닝, 딥러닝 | 000 등 많은 보안 솔루션 업체들이 AI를 활용하여 침입 탐지 시스템 제공 |
| 사용자 행동 분석(UBA) | 머신러닝 | 000 등에서 AI 기반 UBA를 통해 계정 도용을 탐지 |
| 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) | 자연어 처리, 머신러닝 | 000등 SIEM솔루션에 AI를 적용하여 로그 분석 효율을 올리고 있음 |
| 위협 인텔리전스 | 지식 그래프, 자연어 처리 | 보안 업체들은 AI 기반 위협 인텔리전스 플랫폼을 통해 실시간 위협 정보 제공 |
| SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화, 응답) | 자동화, 머신러닝 | SOAR 솔루션들이 AI를 기반하여 인시던트 대응 시간을 단축 |
SOAR이란 시스템 위협에 대한 소프트웨어 솔루션이며 반복적인 작업을 자동화하여 인시던트 및 위협 대응과 같은 과정을 간소화할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 솔루션입니다.
데이터 분석 및 활용 분야
1. 빅데이터 분석 : AI는 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있고 그 안에서 유용한 정보를 추출하고 의사 결정까지 할 수 있습니다. 그 데이터를 활용하여 미래를 예측하여 사업 전략 수립까지 할 수 있죠. 예를 들면, 고객 이탈을 예측하거나 제품 수요를 예측하여 사업을 효율적으로 운영할 수 있습니다.
2. 예측 분석 : 미래를 예측하여 사업 전략 수립에 활용할 수 있습니다. 예를 들면 고객의 이탈을 예측하거나 제품 수요 예측을 할 수 있습니다. 이 또한 방대한 데이터를 분석할 수 있는 AI 기술이 있기에 가능합니다.
| 기술 분야 | AI 기술 | 적용 사례 | 실제 사례 |
| 예측 분석 | 머신러닝, 딥러닝 | 판매량 예측 고객 이탈 예측 | 아마존은 머신러닝을 활용하여 고객 패턴을 분석, 상품 추천 |
| 분류 | 머신러닝 | 고객 세분화 스팸 메일 필터링 | 금융 기간에서 머신러닝을 활용하여 고객 신용도를 평가 |
| 군집 분석 | 머신러닝 | 고객 성향 분류 스팸 메일 필터링 | 통신사는 머신러닝을 활용하여 고객 유형 분류, 맞춤형 전략 수립 |
| 자연어 처리 | 딥러닝 | 텍스트 분석 감성 분석, 번역 | 구글 번역은 딥러닝 기반 신경망 기계 번역 시스템으을 제공 |
| 컴퓨터 비전 | 딥러닝 | 이미지 인식 객체 탐지 얼굴 인식 | 자율주행 자동차는 주변 환경을 인식하고 안전 운전에 기여 |
| 강화학습 | 강화 학습 | 의사 결정 최적화 로봇 제어 | 강화학습을 통해 체스, 바둑 정복 |
클라우드 서비스 분야
AI기술은 기업들이 더욱 효율적이고 스마트하게 클라우드 환경을 운영할 수 있도록 돕고 있습니다. 예를 들면 클라우드 자원을 관리하고 최적화하는 것입니다. 즉, 자동 용량을 조절하고 과거 데이터를 기반으로 미래 자원 수요를 예측하며, 시스템 장애를 사전에 예방하고 성능 저하를 최소화할 수 있습니다.
따라서 데이터 센터의 에너지 소비량을 최적화해서 비용을 절감할 수 있죠. 결국 클라우드 인프라를 자동으로 구성하고 관리가 되는 것이죠.
1. 데브옵스 자동화 : 소프트웨어 개발과 운영을 통합하는 데브옵스 문화에서 반복적인 작업을 자동화하여 소프트웨어 개발 및 배포 프로세스를 더욱 효율적이고 빠르게 운영할 수 있게 해주는 것으로 코드 빌드 및 테스트를 자동화하고, 코드 배포 또한 자동화하여 자동 모니터링을 통해 시스템의 이상징후를 빠르게 대응할 수 있게 해 줍니다. 따라서 짧은 주기로 소프트웨어를 자동 업데이트 하고 새로운 기능을 빠르게 제공할 수 있기 때문에 품질도 보장되고 사람의 실수가 적어 시스템 안정화에 기여할 수도 있습니다.
2. 자동화된 클라우드 관리 : AI를 활용하여 클라우드 자원을 자동으로 할당하고 관리할 수 있습니다. 즉 클라우드 환경에서 발생하는 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽 등의 데이터를 실시간으로 수집해서 과거 데이터와 비교해서 현재의 시스템을 파악하고 미래를 예측할 수 있습니다.
이렇게 수집된 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 학습시켜 더욱 강력한 운영을 할 수도 있습니다.
3. 서비스 형 AI : AI 모델을 클라우드 환경에서 제공하여 기업들이 AI 기술을 손쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다.
| 기술 분야 | 적용 사례 | 실제 사례 |
| 자동화 | 자원 할당 자동화 문제 해결 자동화 | 클라우드 회사들은 머신러닝을 통해 자원 할당 효율을 관리 |
| 예측 분석 | 시스템 장애 예측 수요 예측 | 클라우드 서비스 사용량을 예측하고 비용을 절감하는 솔루션 제공 |
| 보안 | 이상탐지 침입 탐지, 위협 분석 | 구글 클라우드는 Virus Total엔진을 통해 악성 코드를 탐지 |
| 개인화 | 개인 맞춤형 서비스 | 넷플릭스는 시청 패턴을 분석하고 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천 |
| 자연어 처리 | 음성 인식 문서 분석 | 아마존은 자연어 처리 기술로 챗봇, 고객서비스를 제공 |