빅데이터와 AI의 상호작용
시작하며
인공지능(AI)과 빅데이터는 현재 기업, 학계, 정부 등 다양한 분야에서 많은 관심을 받고 있는 기술입니다. AI와 빅데이터는 상호작용함으로써 새로운 기회와 문제점을 동시에 제공하고 있습니다. 본 글에서는 AI와 빅데이터의 상호작용에 대한 내용을 다루며 이들의 각각 개념과 배경, 동작 원리, 이를 적용한 사례와 예시를 소개합니다.
빅데이터와 AI
1. 빅데이터(Big Data)
빅데이터(Big Data)는 기존에 사용되던 데이터 처리 방식에 한계가 있을 때 사용되는 용어입니다. 빅데이터란 숫자, 글자, 날짜, 이미지, 동영상 등과 같이 정형 또는 비정형 데이터로 구성된 대량의 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 매우 크기 때문에(산업 분야별로 보면 편향될 수 있지만) 포털 사이트에서 사용자들이 검색한 데이터, SNS 의 글, 이메일, 교통 카메라의 이미지 등이 포함됩니다. 빅데이터의 가치는 기존의 데이터 속에서 발견되지 않았던 정보를 찾아 성과를 높이는 것 입니다.
2. 인공지능(AI)
인공지능(AI)은 인간이 가지는 지능적인 능력을 컴퓨터 프로그램을 통해 구현하는 것을 의미합니다. 인공지능은 기계학습, 추론, 자연어 처리 등 다양한 분야의 기술을 포함하고 있습니다. 기계학습은 컴퓨터에서 데이터를 분석하여 패턴을 인지하고 이를 토대로 새로운 문제를 처리하는 기술입니다. 추론은 인공지능이 분석한 정보를 기존의 지식과 결합하여 새로운 결론을 도출하는 기술입니다. 자연어 처리는 컴퓨터에서 인간의 언어를 이해하고, 처리하는 기술입니다. 이러한 기술들이 결합된 인공지능은 사람들의 행동을 예측하고, 자동적으로 의사결정을 하는 컴퓨터 시스템을 만들어냅니다.
AI와 빅데이터의 상호작용
빅데이터는 대량의 데이터를 저장하고 분석하여, 새로운 정보를 도출하는 것이 목적입니다. 이를 통해 얻은 정보들은 인공지능 기술에 적용될 수 있습니다. 즉 인공지능은 빅데이터가 수집한 정보들을 기반으로 학습하여 더욱 정확한 예측과 결정을 할 수 있도록 도와줍니다.
인공지능 기술이 빅데이터와 상호작용하는 방식의 예시
1. 검색엔진
인공지능 기술을 사용한 검색 엔진은 사용자가 입력한 검색어에 대한 결과를 더욱 정확하게 도출할 수 있습니다. 검색 엔진은 사용자가 검색한 내용과 관련된 정보들을 빠르게 수집하고, 이를 분석하여 사용자가 원하는 정보를 선택할 수 있도록 도와줍니다.
2. 추천 시스템
맞춤형 추천 기능을 제공하는 서비스들은 인공지능 기술을 활용하여 사용자의 선호도나 검색 이력등의 데이터를 수집합니다. 이를 통해 기계 학습을 수행하고 사용자에게 더욱 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있습니다.
3. 악성코드 탐지
빅데이터는 기업의 정보보호체계를 강화하고 악성코드 탐지에도 사용됩니다. 악성코드 탐지 기술은 인공지능 기술을 사용하여 대량의 데이터를 수집하고 이러한 데이터를 분석하여 이상 행동 패턴을 감지하는 것입니다.
4. 비즈니스 분석
비즈니스 분석에서 인공지능은 빅데이터의 처리된 정보를 기반으로 패턴을 파악하고, 대시보드를 구성하는 등 다양한 분석에 활용됩니다. 이를 통해 경영자는 보다 정확한 의사결정을 내려 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
5. 자율주행 자동차
인공지능은 다양한 센서를 통해 수집된 빅데이터를 학습하여 자율주행 자동차와 같은 분야에 적용됩니다. 자율주행 자동차는 센서를 통해 수집된 정보를 인공지능이 분석하여 운전자가 대신 운전 역할을 수행할 수 있도록 도와줍니다.
6. 의료 진단
의료 분야에서 인공지능은 환자들의 건강 데이터와 빅데이터를 학습하여 의료 진단 분야에서도 적용됩니다. 인공지능을 이용하여 수집된 데이터는 환자들의 환경, 질병, 약품 등에 대한 정보를 분석하고 최신 연구 결과와 연계하여 더 정확한 진단을 도출해내는 데 도움을 줍니다.
결론
AI 와 빅데이터는 많은 분야에서 다양한 방식으로 사용되고 있습니다. AI와 빅데이터의 상호작용은 더욱 정확한 예측 및 결정을 가능하게 하며 데이터처리속도와 정확도를 향상시킵니다. 따라서 기업, 학계, 정부 등에서 활발한 연구와 개발을 진행하고 있습니다. 그러나 우리는 속도보다 중요할 수 있는 데이터 보호 및 이용에 대한 윤리적 문제와 함께 데이터 사용과 보관 방식에 대한 문제도 심각하게 고려해야 합니다.
빅데이터와 AI는 이미 우리 일상에서 많은 곳에서 적용되어 있습니다. 이러한 발전은 앞으로도 계속될 것으로 예상되며 보다 높은 수준의 적용이 가능해잘 것이라고 생각합니다. 이 상호작용이 발전함에 따라 우리 삶의 균형이 바뀌는 것은 피할 수가 없습니다.
한편으로는 개인에게 맞춤화된 서비스를 제공하며, 의학 및 공학 등 기존분야의 발전에도 큰 역할을 할 것입니다.
따라서 우리는 앞서 이야기했던 상호관계의 발전을 안정적으로 지지하고 연구해 볼 필요와 가치가 높다는 것을 이 글을 통해서도 전달이 되었으면 하는 바람입니다.
[참고문헌]
※ Gartner, Hype Cycle for Big Data 2013
※ N. Jain, M. Singh, Predictive Analysis With Big Data Technology, Intelligent Computing and Applications, Springer US, Boston, MA, 2019.
※ Lee, I., Lee, K., & Lee, K. (2019). The Internet of Things (IoT) and blockchain-based converged network: research directions. Cluster Computing, 22(5), 9377-9391.
※ Hashem, I. A. T., Yaqoob, I., Anuar, N. B., Mokhtar, S., Gani, A., & Khan, S. U. (2015). The rise of “big data” on cloud computing: Review and open research issues. Information Systems, 47, 98–115.