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AWS Summit seoul 2018

Cloud/AWS 2018. 4. 24. 15:20

https://aws.amazon.com/ko/summits/seoul/agenda/


AWS Summit seoul 2018 2일차(19일 목)에 다녀왔습니다.


이번 서밋은 18일부터 19일까지 양일간 진행되었지만 여건 상 하루밖에 참석할 수 없다보니 개인적으로 더 관심이 가는 분야인 인공지능 주제를 다루는 19일에 참석했습니다.

미리 사전 등록할 때 사진을 제출했더니 인공지능 등록대에서 바로 인식이 되어 몇 초만에 등록이 가능했습니다.

사진을 1장만 제출했을 뿐인데 생각보다 빠르게 인식이 잘 되서 놀랐지만, AWS Summit에 사전 등록한 사람들만 대상으로 하는 것이니 충분히 가능한 일이라는 생각이 들었습니다.

19일은 기조연설부터 아마존의 인공지능 총책임자가 진행했을만큼 메인 주제가 인공지능이었습니다. 메인 세션이 진행되는 B1홀에서 인공 지능 세션을 들을 수 있었는데요, 각 연설은 아래와 같습니다.



처음 세션은 아마존의 대표적인 인공지능 서비스라고 할 수 있는 Alexa(알렉사)에 관한 내용이었습니다.

아마존 에코로 대중화가 된 인공지능 스피커죠. Amazon Alexa로 인해 인공지능 스피커 시장이 열렸다고 해도 과언이 아닙니다.

인식율도 굉장히 뛰어나고 아마존 온라인몰 등 연계되는 서비스들이 늘어나면서 기존의 터치 스크린 기반의 사용자 UI를 음성 기반으로 빠르게 대체하고 있습니다.

개인적으로 집에서 카카오 미니 스피커와 라인 스피커(샐리)를 모두 사용중인데 아직까지 아마존 에코를 따라가기는 멀은 것 같습니다.


이어서 이미지 및 동영상을 분석할 수 있는 AWS Rekognition 서비스와 언어, 음성, 텍스트기반의 인공지능 서비스를 제공하는 AWS Transcribe, AWS Translate, AWS Comprehend 서비스에 대한 세션이 이어졌습니다. 

인공지능에 대한 전문적인 지식이 없더라도 AWS에서 제공하는 서비스들을 이용하면 인공지능 서비스를 개발할 수 있습니다.

관련 장비를 별도로 구매할 필요도 없습니다. Cloud에 다 있으니까요.

예전에는 기반기술과 요소기술 연구에 많은 비용과 시간을 투자해야 되었다면, 이제는 AWS같은 플랫폼을 이용하여 서비스를 쉽게 런칭할 수 있으니 좀 더 비즈니스 로직과 컨텐츠에 집중할 수 있게 된 것 같습니다.

이어진 세션은 AWS SageMaker에 대한 내용이었는데, 딥러닝 학습을 이용한 서비스를 효과적으로 관리할 수 있는 통합 관리툴의 성격이 강했습니다.

준비된 데이터를 학습하고, 학습된 데이터로 서비스를 하고, 서비스를 하면서 수집된 데이터를 다시 반영하는 전반적인 순환 구조를 좀 더 쉽게 관리할 수 있게 만들어줍니다.


Apache MXNet, Gluon 세션에서는 딥러닝 프레임워크에 대해 다뤘는데, 둘 다 제가 아직 다뤄보지 않은 프레임워크였습니다. (점유율로 봤을 때 아직 많은 사람들이 이용하는 것 같지는 않더군요)

성능과 편의성 측면에서 기존 Tensorflow나 Caffe2, Pytorch 등과 비교해서 개선되었다고 하니 한번 검토해봐야겠습니다.



AWS Expo 에서는 등급별로 스폰서 업체들의 부스들을 돌아 볼 수 있었습니다. 등급별 2개의 Stamp를 받으면 기념품도 챙겨주더군요. (AWS 티셔츠)

주로 AWS 에서 비즈니스를 할 수 있도록 컨설팅을 해주는 업체들이 많았던 것 같습니다.

대부분의 사람들이 증점품 사냥을 하기 바빠서 차분하게 서비스에 대해 설명을 들을 수 있는 분위기는 아니었습니다.

저도 LG 모니터나 다이슨 청소기 등을 응모해봤지만 역시나 예상대로 꽝이었습니다 (이런 거 당첨 되본 역사가 없어요ㅠㅠ)

우리 회사 부스도 있어서 잠깐 구경해봤습니다 ㅎㅎ (뭔가를 나눠줬던 것 같은데 이미 품절되었더군요)


전체적으로 세션도 만족스러웠고 관심있는 분야에 대한 인사이트를 키울 수 있는 기회가 되었던 것 같습니다. 부가적으로 여러가지 기념품들을 받을 수 있어서 내년 서밋도 기대가 되는군요!



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AWS Summit seoul 2018  (0) 2018.04.24
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더 이상 마트에서 줄을 서서 계산을 기다릴 필요가 없어졌습니다.

아마존(Amazon)에서 시애틀에 선보인 오프라인 식료품 매장 "아마존 고(Amazon go)"에서 말입니다. 


아마존에서 4년전부터 연구해온 계산대 없는 매장은 컴퓨터 시각화와 머신 러닝의 발전으로 실현되었습니다. 



아마존 고 앱을 실행한 후에 바코드를 인식하면 매장에 입장할 수 있습니다. 

그 후 매장에서 필요한 물건을 자신의 가방에 담고 매장을 나가면 자동으로 결제가 됩니다. 정말 놀랍지 않습니까?



공상과학 영화에나 등장할만한 이런 일들이 어떻게 가능할까요?


이것을 가능케 한 것은 센서 기술인공지능 기술의 융합입니다. 

상점 곳곳에 내장된 시각 센서와 생체 인식 센서들을 통해 수집된 데이터를 기반으로 인공지능이 소비자의 쇼핑 리스트를 정확하게 판별해냅니다.  



기존에 널리 사용되던 RFID 센서나 바코드 등은 더 이상 필요하지 않습니다.  

그저 상품을 자신의 가방에 담는 행위만으로도 어떤 물건들을 구입했는지 정확하게 판별해낼 수 있습니다. 

물론 가방에 담았던 상품을 다시 매장 선반에 돌려놓는 행위. 즉, 구매 취소 행위도 정확하게 인식해 쇼핑 리스트에서 빠집니다. 

아마존에선 이 기술을 '저스트 워크아웃' 으로 명명하고 결제 과정 없이 그냥 매장을 나간다는 의미에서 서비스 이름도 '아마존 고'로 정했습니다.



아마존은 내년(2017) 초부터 2020년까지 약 2000개의 아마존 고 매장을 미국 전역에 오픈할 계획입니다.


아마존 고는 물건을 사려면 계산대를 지나야 한다는 통념을 깨면서 미래형 유통 매장의 모습을 단적으로 보여주었으며, 향후 유통시장에 지각변동이 불러올 것으로 예상됩니다.


한편으로 미국에서 계산원으로 종사하고 있는 4300만명의 일자리가 없어질 위기에 처했다는 우려도 있습니다. 대부분의 계산원은 이주노동자, 흑인, 히스패닉, 아시아 등의 마이너리티에 집중되어 있습니다.  


아마존은 이에 대해 기술의 발전이 사람을 대체하는데 목적이 있는 것이 아니라 사람의 일을 더 효율적으로 하는데 있다는 입장입니다. 그러니까 인공지능이 비교적 단순한 업무를 대체함으로써 사람은 더 생산적인 일이 몰두할 수 있게 만든다는 것입니다. 


이러한 논란에도 불구하고 아마존 고는 오프라인 매장 패러다임을 바꿀 정도로 매우 혁신적이며 우리의 삶을 보다 편리하게 만들어 줄 것입니다.


-Peter의 우아한 프로그래밍

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