[IMAGE: https://steemitimages.com/DQmQtkSy3ha1hdYfwsRYARCKKKUhyg7bEFfiindm2SYmkiK/2%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%BC.png]

1 . 인공지능 트랜드

• 가트너의 2017년 7월 하이프 사이클 (Hype Cycle) 을 통해 인공지능의 트랜드를 살펴 보도록 하겠습니다.

• 하이프 사이클 (Hype Cycle) : 하이프 사이클 (Hype Cycle)은 기술의 성숙도를 표현하기 위한 시각적 도구이다. 과대광고 주기라고도 한다. 미국의 정보 기술 연구 및 자문 회사인 가트너에서 개발하였다. (위키백과, 하이프 사이클)

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• 생각보다 인공지능에 관한 항목이 많은 것을 볼 수 있습니다. 저희가 기대하고 있는 블락체인도 있는 것을 확인할 수 있습니다. 블락체인을 포함한 대부분의 최신 기술이 Innvoation Trigger와 peak of Inflated Expectation 사이에 있는 것을 볼 수 있습니다.

• 아래의 표를 통해 의미를 살펴보도록 하겠습니다.

[IMAGE: https://steemitimages.com/DQmXaZxQjKAe33hcmJMaSdHjJvXvjSd5ZSzB5VYDXRDA1Wv/%E1%84%86%E1%85%AE%E1%84%8C%E1%85%A6%202.png]

• 신기술의 위기단계인 환멸단계 전 단계인 것을 볼 수 있습니다. 아무래도 신기술이기 때문에 보수적인 큰 기업들은 관망을 하게 되고, 캐즘이론에서 말하는 혁신자, 선각수용자들이 사용하는 추세인 것을 그래프를 통해 확인할 수 있습니다.

• 아무래도, 직접적으로 보이지 않고, 스마트 폰 처럼 실생활에서 사용되지 않아 생기는 기술의 불안감 때문에 보수적인 소비자들이 좀 처럼 접근을 하지 않는 게 아닐까 생각합니다.

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• 가트너는 첫 번째, 인공지능, 두 번째, 순수 몰입 경험, 세 번째, 디지털 플랫폼을 탑 트랜드 항목으로 선정했습니다. 인공지능이 눈에 띄게 많은 것을 볼 수 있는데, 간단히 어떤 항목만 있는지 살펴보도록하겠습니다.

• Deep Learning (딥 러닝, 신경망 학습)
  Deep Reinforcement Learning (신경망 강화 학습)
  Artificial General Intelligence (범용 인공지능)
  Autonomous Vehicles(자율주행 자동차)
  Cognitive Computing (인지컴퓨팅)
  Commercial UAVs (드론, 무인항공기)
  Conversational User Interfaces (CUI, 대화형 사용자 인터페이스)
  Enterprise Taxonomy (사업 분류, 마케팅 목적으로 DB를 분류하는 것 같음)
  Ontology Management ( 온톨리지 경영, 관리)
  Machine Learning (머신러닝)
  Smart Dust (초소형 센서)
  Smart Robots (스마트 로봇)
  Smart Workspace (스마트 작업 공간, 공장, 직장)

• 가트너가 선정한 인공지능의 트랜드를 간단히 살펴보는 시간을 가졌습니다.
  과연, 시장에서는 인공지능을 활용하여 어떠한 제품을 내놓았을까요?

2 . 인공지능 시장

1 ) 자율주행 자동차 (Autonomous Vehicles)

• 자율주행 자동차로 인하여 미래에는 음주운전, 장기간의 운전에서 벗어날 수 있게 될 것 입니다.

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• 기업체 뿐만 아니라 연구소에서도 많은 연구를 하고 있고, 면허까지 취득 했다니 자율주행 자동차를 가까운 미래에 볼 수 있겠네요.

자율주행 자동차의 기술수준 단계

• 자율주행 자동차의 기술수준은 미국도로교통안전국(NHTSA)에서 0 ~ 4 단계로 제시 했고, 미국자동차공학회(SAE)에서는 제한적인 운행환경조건을 추가해 5단계로 정의했습니다.

• 1단계
  이벤트(사고, 돌발상황) 발생 시 자율주행시스템은 횡축 또는 종축 차량제어 중 하나를 수행하며 운전자의 주행 부담을 덜어주는 단계

• 2단계
  이벤트 발생 시 자율주행 시스템은 적어도 두 가지 이상의 차량제어 기능을 수행하여 운전자의 안전주행을 돕는 단계

• 3단계
  특정한 교통 조건 및 상황에서 차량의 모든 제어를 자율주행시스템이 맡아서 수행하고 얘기치 못한 돌발상황이나 자율주행시스템의 한계를 벗어나는 경우 운전자는 차량제어 권한을 돌려 받아 주행하는 단계. 구글자동차, 테슬러 그리고 GM사가 3단계의 자율주행 자동차를 출시하고 있다.

• 4단계
  자율주행시스템이 모든 주행시간 동안 안정적인 차량의 제어를 관장하며 운전자는 단지 목적지 입력만을 필요로 하는 단계

• 5단계 (미국자동차공학회, SAE)
  제한적인 운행환경 조건을 추가한 단계

2 ) 가상 비서 (Virtual assistant)

• 애플의 Siri, 삼성의 빅스비를 들어보신적이 있으신가요? 스마트 폰에서 자주 볼 수 있는 가상 비서도 인공지능의 기술이 시장에 나온 사례입니다. 개인적으로 인공지능 스피커도 가상 비서에 포함된다고 생각합니다.

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• 안타깝지만 현재의 가상비서는 정해진 표준대로 명령을 할 수 밖에 없고, 추후에 온톨리지(Ontology) 인공지능 연구가 된다면, 표준 없이 개인 사용자 각각의 말투, 목소리의 높낮이를 통해 학습하고 가상 비서와 편하게 이야기하는 날이 올 것 같습니다.

3 ) 얼굴인식 (생체인식, Biometrics)

• 평소에 많이 사용하는 얼굴에 이쁜 스티커를 붙일 수 있는 어플리케이션을 사용해보신적이 있으신가요? 생체인식을 사용한 사례입니다. 또한, 아이폰 X 또한, 생체인식 기술을 활용하여 Face ID를 개발했습니다.

[IMAGE: https://steemitimages.com/DQme71eHbmHuwo5LLYXWtx4NeBszcPi2UTCoPtTJgerGWad/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%82%E1%85%A9%E1%84%8B%E1%85%AE_SNOW_-_AR_%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%84%86%E1%85%A6%E1%84%85%E1%85%A1_-_Google_Play%E1%84%8B%E1%85%B4_Android_%E1%84%8B%E1%85%A2%E1%86%B8.png]

• 스노우 어플의 스티커는 생체인식을 통해 얼굴의 적절한 자리에 스티커를 붙입니다. 카메라, 사진 속 얼굴의 눈, 코, 입을 인식하여 사용자가 원하는 스티커를 붙일 수 있습니다.

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• 애플의 Face ID 또한, 생체인식을 통해 카메라, 사진 속 얼굴의 눈, 코, 입 그리고 얼굴의 깊이을 인식합니다. 더 나아가 시간이 지날수록 얼굴의 변화를 학습하여 사용자가 살이 빠지거나 쪄도 학습된 사용자의 얼굴을 알기 때문에, 꾸준히 인식할 수 있게 됩니다.

3 . 마치면서

• 가트너의 하이프 사이클을 통해 인공지능의 트랜드를 알아보았습니다.
• 인공지능의 기술을 활용한 제품을 알아보았습니다.
• 다음 장에서는 데이터 마이닝과 인공지능의 차이점을 알아보도록 하겠습니다.

4 . 참고문헌
> 1. https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%95%98%EC%9D%B4%ED%94%84_%EC%82%AC%EC%9D%B4%ED%81%B4
> 2. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-in-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2017/
> 3. https://www.theinnovativemanager.com/crossing-the-chasm-theory-how-to-market-sell-and-improve-your-new-invention/
> 4. http://www.expertsystem.com/enterprise-taxonomy-ontology-management/
> 5. 정보통신진흥센터, "Weekly ICT Trends 주간 기술 동향 1815호", 2017.09
> 6. 과학기술정책연구원, "동향과 이슈 35호 지능형 개인비서 시장 동향과 국내 산업 영향 전망", 2017.08
> 7. 정보통신산업진흥원, "이슈리포트 제 20호 지능정보시대, 안면인식 기술에 주목하라", 2017.10
> 8. https://play.google.com/store/apps/details?id=com.campmobile.snow&hl=ko
> 9. https://en.wikipedia.org/wiki/Face_ID
> 10. https://www.apple.com/kr/iphone-x/

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