인공지능(AI) 국내외 사례

인공지능(AI) 국내외 사례

 

 

인공지능(AI)의 정의를 살펴보면 과거 단순히 인간의 지능에 비유하여 정의했던 것과는 달리 최근 빅 데이터의 발달, 정보처리 능력의 향상 등의 영향으로 인공지능의 지각, 인지, 추론, 학습 기술을 발달시킬 수 있는 환경 이 조성되면서 인공지능은 초 지능성, 초 연결성 등을 바탕으로 한 최첨단 기술기반의 융복합 서비스로 정의되고 있으며 인공지능을 기반으로 활용되 고 있는 국내외 사례로는 다음과 같다

 

 

 

1. IBM 왓슨

 

인공지능(AI)을 기반으로 한 딥러닝 기술은 인간이 사물을 구분할 수 있듯 이 데이터 속에서 패턴을 발견하고 분류를 통하여 예측하는 기술로서 현재 유용하게 적용되는 분야는 의료계이다. 환자의 병을 정확하게 진단하고 최 선의 치료계획을 결정하는 데 있어 딥러닝은 매우 유용하다. IBM의 왓슨 헬스케어 솔루션(Watson Healthcare Solutions)은 패턴인식 기반 의 기술을 이용해 이미지를 정확하게 판독해 내어 Magnetic resonance imaging (MRI) 같은 이미지뿐만 아니라 환자의 정보, 그리고 의료에 관한 기 술적인 자료를 조합해서 정확한 병명을 찾아내고 솔루션을 제시하도록 개발 되고 있다.

 

의료진이 여러 가지 임상 정보를 입력하면 환자의 상태와 의료 서적 등의 데이터를 바탕으로 스스로 판단하여 확률이 높은 병원, 성공 가능성이 큰 치료법 등을 알려주며 이러한 기능은 기술적으로 일반 의사보다 더 정확한 진단이 가능한 상황이라 앞으로도 잠재성이 무궁무진하다고 볼 수 있다.

 

2. 신한카드 FAN

 

신한카드는 금융업계 최초로 빅 데이터와 인공지능(AI) 기반 알고리즘을 통 하여 고객의 소비생활을 관리해주는 ‘판(FAN) 페이봇’을 출시하였다. 사용자들의 개인화된 소비를 분석해 알맞은 소비생활을 지원하는 인공지능 (AI)기반 개인 비서 서비스로 인공지능(AI) 알고리즘을 활용하여 사용자가 관리하기 원하는 비용의 항목을 자동으로 분류하여 쉽게 소비 관리를 할 수 있도록 한다. 또한, 사용자의 지출 내역, 소비 항목 분류에 대한 분석과 학 습을 통해 적합한 소비 내역을 파악해 낼 수 있으며 카드 상품 추천뿐만 아 니라 고객이 즐겨 찾을 수 있는 가맹점 추천 서비스도 이용할 수 있다.

 

 

3.  멜론 ‘for you‘

 

빅 데이터와 인공지능(AI)기반 큐레이션 서비스가 적극적으로 활용되고 있는 대표적 음악 플랫폼이다. 사용자의 음악 감상 이력을 바탕으로 취향 분석을 통해 큐레이션 서비스를 제공할 뿐만 아니라 사용자의 현재 위치와 해당 지 역의 날씨를 반영한 음악 큐레이션 서비스를 제공하고 있다. 사용자들은 그 날의 날씨, 기분 등 상황에 맞는 추천 플레이리스트와 인기가 높은 플레이 리스트 등을 선택해 음악을 감상할 수 있으며, 연대, 음악, 스타일 등을 조 합하여 자신의 취향에 알맞은 선곡 리스트를 받아 볼 수도 있다.

 

 

4.  구글 ’듀플렉스‘

 

인공지능(AI)을 기반으로 한 자연어처리 기술은 텍스트 정보를 음성으로 바꿔주는 기술로 구글의 듀플렉스는 자연어처리 기술을 접목하여 사람 대신에 직접 식당, 미용실, 병원 등에 전화를 걸어 예약할 수 있도록 개발된 구글 어시스던트에 탑재된 인공지능(AI)서비스이다.

 

대화의 상황과 맥락을 스스로 이해하고 판단해 예약을 할 수 있으며 대화 중간에 사람의 의성어까지 구현해내며 일상적인 대화의 세부적인 특징들까 지 거의 완벽하게 인간을 모방할 수 있다.

 

 

이렇듯 인공지능(AI)기반의 기술을 적용한 한 국내외 사례들을 살펴보면 의 료, 금융, 콘텐츠 등 전 산업 영역에 걸쳐 혁신적인 사용례를 만들어내고 있 음을 확인할 수 있다. 특히 본 연구에서 다루는 엔터테인먼트 콘텐츠의 경 우 멜론의 음악 큐레이션 서비스인 ’for you‘의 사례를 통하여 인공지능 (AI)을 기반으로 한 큐레이션 서비스가 실제 사용되고 있음을 확인하였는데 이는 콘텐츠 스모그 속에서 이용자가 갈구하는 것은 결국 최상의 콘텐츠 탐 색으로 귀결된다.

 

 

또한, 더이상 콘텐츠를 단순 수집하는 데서 큐레이션의 역할이 끝나는 것이 아니라 이를 체계적으로 분류하여 이용자들의 속성을 파악한 결과와 연계를 시켜야 하는 고차원의 고객서비스로 진화하고 있음을 나타내기 때문이다.

 

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