이번에 공개되는 AI 프레임워크는 단순한 소프트웨어가 아니라, 쉽게 서비스를 만들 수 있는 환경까지 제공한다. 무료다.
국가과학기술연구회 융합연구사업인 KSB 융합연구단 사업을 통해 개발한 것으로 『자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기술』의 1단계 연구성과가 기반이 됐다.
ETRI는 26일 경기도 판교 글로벌R&D센터에서 공개하고 관련기술 전시회를 개최한다. 연구진은 이미 지난 7월 공개한 프레임워크 SW를 다운로드 받은 기업수가 지난달 말 기준 139개 이르고 전체 다운로드 현황은 450여개에 달했다고 밝혔다. 이용자별로는 기업에서 제일 관심이 많았고 대학, 연구기관, 일반인 순이었다.
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정식버전인 v.1.0 “BeeAI”는 기존 베타버전 프레임워크 SW에 비해 기능면에서 △주기적 학습 모델 업데이트 기능 △신규 컴포넌트 개발 및 등록을 위한 코어 빌드 기능 △다중 학습 모델들을 이용한 융합 API 파이프라인 서빙 기능들이 추가 개발돼 탑재됐다. 딥러닝 기반 실시간 학습/예측 모니터링 등 다양한 응용 예제들도 포함 되는 등 완성도가 높아졌다.
연구진은 특히 이번 기술공개 및 전시회를 통해 프레임워크 SW에 알고리즘을 탑재하여 만든 인공지능 서비스 기술을 일반에 선보인다고 말했다.
주된 기술로는 ▲기계학습 기반 고령자 건강(뇌졸중) 모니터링 기술 ▲기계학습 기반 지능형 분산 빌딩 에너지 관리 기술 ▲기계학습 기반 플랜트 누출진단 기술 ▲지능형 IoE 엣지(Edge) 컴퓨팅 기술 등이다.
◇웨어러블 기기 신호로 질병 모니터링 추진
ETRI는 먼저 한국표준과학연구원과 함께 뇌졸중처럼 질병과 관련된 건강을 모니터링하는 기술개발에 나선다.
향후 대형병원과 손잡고 환자의 생체신호측정정보를 바탕으로 데이터 분석으로 알고리즘을 개발, 심박수나 족압(足壓) 등 데이터 센싱을 통해 질병에 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 이후 웨어러블 기기 신호를 통해 조기에 질병을 모니터링 한다는 계획이다.
아울러 한국에너지기술연구원과 협력해 기존 빌딩 전체를 대상으로 하던 에너지 관리도 건물을 구역별로 나누어 에너지 제어가 가능한 기술을 개발키로 했다. 이로써 사람의 쾌적도를 고려, 구역내 온·습도 및 에너지 사용 정보를 통해 에너지를 쓰는 패턴을 분석하고 중소형 빌딩의 에너지 최적관리에 힘쓴다.
연구진은 또, 한국원자력연구원과 공동으로 발전소 플랜트에도 본 기술을 적용, 배관에서 누출되는 가스의 위치나 양을 조기에 발견, 신호 모니터링 후에 빠르게 판단하는데 활용할 예정이다. 이를 위해선 선결과제로 발전소 내 고장난 데이터가 적음에 따라 테스트베드를 구축하여 데이터 확보를 통한 연구가 필요하다.
아울러 사물인터넷을 통한 데이터의 수집에 따른 폭발적인 데이터 량의 증가에 따라 클라우드 처리에 한계가 생김에 따라 건설현장 등에서 직접 데이터를분석, 지능적으로 처리하는 엣지컴퓨팅 기술도 소개하고 향후 추가적으로 개발한다는 계획이다.
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본 연구는 국가과학기술연구회 『미래선도형 융합연구단사업』의 일환으로 1단계 완료단계에 와 있으며, 12월부터는 2단계 실용화연구를 착수할 계획이다. 약 24개 기업들이 2단계 사업에 참여의향을 표하고 있는 등 벌써부터 많은 관심을 나타내고 있다.
KSB융합연구단은 “사물지능통신(IoE) 시대 도래에 대응하기 위한 인간중심 초연결사회 구현 기술 확보”라는 국가·사회적 현안을 해결하기 위한 임무를 띠고 지난 3년간 ETRI를 주관기관으로 한국에너지기술연구원, 한국원자력연구원, 한국표준과학연구원 등 4개 정부출연연구원이 협동으로 융합연구를 수행해 오고 있다.