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[U-IoT 월드컨벤션] “모바일 딥러닝 어렵지 않아요”

기사승인 2019.10.10  09:41:37

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- IDEAMP 정미정 CTO(최고 기술 책임자·Chief Technology Officer)

하드웨어 기술 급격한 발전 시대
모바일 딥러닝 기술 활용 높아져

 
   
▲ IDEAMP 정미정 CTO(최고 기술 책임자·Chief Technology Officer)가 '내 손위의 인공지능 모바일 딥러닝'에 대해서 강연을 하고 있다. (사진 원동화 기자)

정미정 IDEAMP 최고 기술 책임자는 8일 벡스코에서 열린 ‘제5회 2019 U-IoT 세계 컨벤션’에 참석해 ‘내 손위의 인공지능 모바일 딥러닝’에 대해서 강연을 펼쳤다.
 
정 책임자는 “모바일 딥러닝은 외부의 학습된 모델이 단지 모바일 기기내로 들어온 것일 뿐이라며 전혀 새로운 기술은 아니다”고 말했다. 또 “알파고로 알려진 딥러닝 기술이 PC를 기반으로 했다면 좀더 가볍게 만들어서 모바일 기기에 최적화 한 것이 바로 모바일 딥러닝 기술”이라고 설명했다.
 
보통 기기들은 서버를 두고 데이터를 전송한다. 최근 유행하고 있는 AI 스피커의 경우 스피커가 음성을 인식해서 데이터로 변환 후 서버에 전송하게 된다. 서버에서 명령어를 이행하고 처리한 후 다시 스피커로 보내게 된다. 이후 스피커는 데이터를 다시 음성으로 변환해서 들려준다.
 
하지만 딥러닝 기술을 탑재하게 되면 서버가 필요 없어진다. 기기 자체적으로 학습된 것을 바탕으로 바로 계산 및 처리해서 반응하면 된다. 여기에 기존 학습된 것을 바탕으로 새롭게 학습을 통해 새로운 데이터를 축적할 수 있다.
 
모바일 딥러닝 기술은 최근 하드웨어의 급격한 발전으로 최근 들어서 많이 사용되고 있다. 실제로 애플 아이폰XS 맥스의 경우 CPU(중앙 처리 장치) 싱글코어의 연산 수치가 맥북 프로 13인치 모델보다 높게 나오기도 했다.
 
모바일 딥러닝 기술은 그래픽카드로 알려진 GPU에서 주로 처리한다. 병렬적 계산의 경우 CPU보다 GPU가 더 효율적이기 때문이다. 모바일 딥러닝을 이용하면 외부 서버를 거치지 않아도 돼서 사용자의 입장에서 네트워크 연결 없이도 사용 가능하다. 앱을 만드는 기업의 입장에서도 서버를 운용할 비용이 줄어드는 효과가 있다.
 
하지만 모바일 딥러닝 기술로 앱을 만들게 되면 용량이 커진다는 단점이 있다. 그래서 최근 들어 애플과 마이크로소프트, IBM 등은 모바일용으로 용량을 적게 한 딥러닝 기술 툴을 제공하고 있는 중이다. 

원동화 기자 dhwon@leaders.kr
 
<저작권자 © 일간리더스경제신문 무단전재 및 재배포금지>
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