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2017년 9월 20일 NVIDIA Korea에서는 트레이드타워 17층에 위치한 트레이닝룸에서 딥 러닝 및 자율 주행과 관련된 기술 및 업계 현황에 대해 발표하는 미디어 테크 토크 시간을 마련했습니다. 인공지능 구현을 위한 핵심 분야라고 할 수 있는 딥 러닝에 대해 이해하기 쉽게 풀어 설명하였으며, 자율 주행 분야가 어떻게 발전하고 있는지 들어볼 수 있었습니다.

 

이날 딥 러닝과 관련된 발표는 NVIDIA Korea 변경원 기술이사가 담당하였으며, NVIDIA Korea 차정훈 상무는 자율 주행 및 관련 NVIDIA 솔루션을 소개하였습니다.

다소 어려운 내용이 포함되어 있어 일부분을 제외한 발표 내용을 지금부터 소개해 드리도록 하겠습니다.

 

▲ NVIDIA Korea 변경원 기술이사

 

변경원 기술이사는 행사 시작 부분에서 영화 "채피"를 예로 들면서 "아무것도 배우지 못한 상태라면 어떤 것이 옳고 그른지 스스로 판단하지 못하므로 나쁜 일이라는 것을 알지 못하고 그것을 그대로 로봇이 학습하게 됨으로써 문제가 발생할 수 있다"고 이야기하였습니다. 딥 러닝이란 "사람이 가르치지 않아도 컴퓨터가 스스로 사람처럼 학습할 수 있는 인공지능 기술"을 의미한다고 설명했습니다.

 

 

▲ 딥 러닝은 이미 여러 가지 분야에 적용되고 있으며, 이미 인공지능 스피커나 스마트폰에 포함된 음성인식 비서 기능이 적용된 제품이 이미 시장에 출시되어 있습니다.

 

▲ 딥 러닝은 인공지능을 위한 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치거나 사람이 가르치지 않아도 컴퓨터가 스스로 사람처럼 학습할 수 있는 인공지능 기술

 

▲ 인공지능 연구에서 풀리지 않았던 문제를 딥 러닝을 통해 해결할 수 있었으며, 그로 인해 딥 러닝의 발전이 가속화될 수 있었다고 합니다.

 

▲ 머신 러닝은 위와 같은 분류로 볼 수 있겠으며, 지도학습은 선생님이 가르치고 비지도학습은 가르쳐주지 않아도 스스로 학습해서 무언가를 알아내는 방법이라고 할 수 있겠는데, 이 두 지를 혼용해서 쓰는 방법은 세미 슈퍼바이저 방식이라고도 한다고 소개되었습니다.

 

▲ 위 사진을 예로 들어 지도학습을 통해 꽃, 타블렛, 커피 컵을 인지할 수 있도록 되었다면 그것을 토대로 잘 차려진 식탁, 앉아있는 사람을 보고 이것을 누군가 먹으려고 하는 것을 이해하는 것을 비지도학습이라고 볼 수 있겠습니다.

 

 

 

 

▲ 많은 데이터를 인공신경망을 통해 올바른 결과를 얻을 수 있다면 제대로 된 인공신경망이라고 볼 수 있겠습니다.

 

▲ 틀린 부분의 경우 반복 교육을 통해 제대로 된 결과값을 도출하게 됩니다.

 

▲ 제대로 된 결과를 도출하도록 트레이닝 된 후 새로운 임의의 데이터를 넣었을 때 올바른 결과값을 도출한다면 트레이닝이 제대로 되었다고 판단할 수 있겠습니다.

 

▲ 딥 러닝은 음성, 사진 분석 또는 인식이나 번역에 실제 사용되고 있습니다.

이 밖에도 대본을 주면 받은 대본을 토대로 영화를 만들어내는 것도 딥 러닝을 통해 시도되고 있다는 이야기를 들을 수 있었습니다.

 

▲ 아직까지는 딥 러닝으로도 이런 사진을 구분해내기 쉽지 않다고 합니다.

 

▲ 딥 러닝의 신경망을 설명하면서 이것을 간단하게 예를 들면 사람의 몸을 때렸을 때 자극을 받아 뇌까지 도달해 인지하는 과정을 입력과 출력이라고 볼 수 있다고 이야기하였습니다.

 

▲ 디테일한 이미지를 그대로 처리하기에 굉장히 많은 컴퓨팅 파워가 필요하기 때문에 필터를 적용하는 것이 필요합니다.

같은 사람을 자주 보는 것으로 그 사람의 특징을 기억하게 되는데, 마찬가지로 단순화하는 단계를 여러 번 거침으로써 인식해야 하는 대상의 핵심만을 뽑아내는 것이 CNN이라고 할 수 있겠다고 설명하였습니다.

 

 

▲ 이미지 넷에서 Alex Krizhevsky가 Alexnet을 발표하였으며, 이미지 인식이 기존에는 70%대에서 정체되고 있었으나 딥 러닝을 통해 90% 이상의 높은 정확도를 보여줌으로써 딥 러닝의 새로운 장을 마련했다고 볼 수 있겠습니다.

현재는 딥 러닝을 통한 이미지 인식이 사람의 오류율인 5% 보다 높은 정확도를 보여주게 됨으로써 이미지 넷은 더 이상 개최되지 않게 되었다고 합니다.
 

▲ 트레이닝은 수많은 데이터를 가지고 반복작업을 통해 이루어지는데, 트레이닝을 위해 매우 높은 컴퓨팅 성능을 필요로 합니다. 따라서 트레이닝 시간을 최소화하기 위해 GPU를 사용할 수밖에 없습니다.

 

▲ 딥 러닝에 있어 트레이닝에 필요한 시간이 GPU가 월등히 앞서는 결과를 확인할 수 있습니다.

 

▲ 딥 러닝 개발용 DIGITS Devbox 및 SDK가 소개되었습니다.

▲ NVIDIA의 딥 러닝 슈퍼컴퓨터인 DGX-1이 소개되었습니다. 해당 기기는 2015년 Maxwell 아키텍처 기반 GPU 4개를 사용해 25시간이 필요하던 작업을 2시간에 처리할 수 있도록 대폭 높아진 컴퓨팅 파워를 가지고 있다고 합니다.

 

▲ 구글 딥마인드에서 개발한 스스로 게임 플레이를 학습하는 인공지능 프로그램인 DQN을 예로 들었습니다.

이 밖에도 딥 러닝을 통해 이미지 인식, 화가의 화풍 모방, 다양의 게임 등에 실제 적용한 사례들이 있다고 소개되었습니다.

 

마지막으로 딥 러닝은 "충분히 많은 데이터를 가지고 반복적인 학습을 통해 효율적으로 올바른 결과를 도출해 내기 위한 과정"이라고 요약하는 것으로 발표를 마무리 지었습니다.

 

이어서 NVIDIA Korea 차정훈 상무가 자율 주행에 관한 발표를 이어나갔습니다.

 

▲ NVIDIA Korea 차정훈 상무

 

▲ 딥 러닝 기술이 드라마틱하게 발전되었고, 차량이 주변을 인지하게 하는 HD MAP 기술이 현실화되고 있으며 이 작업을 처리하기 위한 컴퓨팅 성능을 갖춘 슈퍼컴퓨터를 차량에 장착하는 것이 가능해졌기 때문에 자율 주행이 가능해진 시기가 되었다고 강조하였습니다.

실제 모든 차량 구동과 관련된 부분을 MCU를 통해 전기적으로 제어할 수 있으므로 자율 주행은 곧 현실화될 것이라고 이야기하면서 NVIDIA가 자율 주행을 도와드리겠다고 언급했습니다.

 

▲ NVIDIA는 단순히 하드웨어만을 공급하는 것이 아니라 애플리케이션/미들웨어/클라우드 소프트웨어까지 자율 주행과 관련된 모든 부분을 준비하고 있다고 소개했습니다.

 

▲ 자율 주행의 단계는 고속도로에서 핸들을 조작하지 않아도 앞차와의 간격 유지 및 차선을 따라서 주행하는 수준이며, Level 3는 동일한 조건에 차선을 변경하는 주행이 가능한 차이가 있다고 설명했습니다. Level 4에서는 도심 지역 어디든 자율 주행이 가능한 단계를 의미하며 Level5는 주행 중 경로를 변경하는 등 실질적으로 이동 가능한 어느 곳으로나 주행이 가능한 단계라고 볼 수 있겠습니다.

각 단계로 올라갈수록 학습을 위해 더 높은 컴퓨팅 성능을 요구하게 됩니다.

 

▲ NVIDIA의 자율 주행 솔루션인 DRIVE PX 2의 모습입니다. 지속적인 성능 향상을 시킬 예정이고, 자율 주행에서 문제가 발생하지 않도록 높은 신뢰성을 갖추는 것을 목표로 하고 있다고 설명했습니다.

 

▲ 차량을 주변을 인지하기 위해 많은 센서(레이더 또는 카메라 등)가 필요한데 이것을 컨트롤하려면 충분한 I/O 속도가 뒷받침되어야 한다고 이야기하면서 약 70Gigabit/s 수준으로 만들어야 한다고 강조했습니다. 앞서 설명했던 자율 주행의 Level이 높아질수록 더 많은 센서가 필요하다는 것도 언급하였습니다.
 

▲ 자율 주행에서는 CPU보다 GPU의 연산 능력에 더 많이 의존한다고 합니다.

 

▲ 하드웨어 이외에도 소프트웨어 개발을 위한 DRIVEWORKS SDK를 배포하고 있습니다.

 

▲ 용도에 따른 다양한 솔루션을 갖추고 있다고 언급하였습니다.

 

▲ DRIVE PX 2 및 이후 출시될 XAVIER 솔루션을 소개하면서 XAVIER는 더 작은 크기와 낮은 전력을 소모하지만 더 높은 성능을 갖추고 있다고 소개하였습니다.

 

NVIDIA는 최근 들어 딥 러닝이나 자율 주행과 관련된 발표를 꾸준히 진행하고 있습니다. 이 밖에도 개발자들이나 학생들을 적극 지원함으로써 해당 분야가 빠르게 발전할 수 있도록 적극 지원하는 모습을 보이고 있습니다. 자율 주행의 경우 2020년부터 본격적으로 상용화가 시작될 것으로 예측된다고 하며 이미 2020년에 도입되기 위해 개발이 많이 진행되어 있는 상태라고 이야기하였습니다.

 

완벽한 인공지능이 발전할수록 도덕 또는 제도적인 부분에서 문제가 발생할 것으로 생각되며, 이를 보완하기 위한 과정을 전 인류가 함께 겪게 될 것으로 예상됩니다. 경쟁사들보다 한발 먼저 딥 러닝 분야에서 고군분투하고 있는 NVIDIA에서 자율 주행을 시작으로 인공 지능 시대를 선도할 수 있을지 계속 지켜보도록 하겠습니다.

 

 

작성자 : 플레이웨어즈 해악사마

 

  • profile
    로그 2017-09-22
    10년후에는 세상이 많이 바뀔것같군요.
  • profile
    ZerothS 2017-09-22
    AMD가 테슬라랑 손잡고 칩 만든다더니, 엔당도 만들고 있군요!
    이상하게 엔디비아 인공지능 분야는 공식 학회 세미나 마냥 하는것보다 이렇게 커뮤니티 운영진들 초청해서 하는게 더 알찬 내용인거 같은게 함정...ㅠㅠ
  • profile
    WeisseLuchs 2017-09-22
    무섭군요 ㄷㄷ;
  • profile
    겨운 2017-09-24
    딥러닝에 대해서 많이 알고 가네요.
    좋은 정보 감사드립니다.
  • profile
    자유롭냐? 2017-09-26
    와... 리뷰를 봐도 모르겠다 라고 생각되는건 이번이 처음인 것 같네요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
  • profile
    Fox29 2017-09-27
    딥러닝 ㄷㄷㄷ
    영화에 보듯이 미래에는 기계한테 지배 당하고 있을듯 ㅋㅋㅋ

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