[세미나] AI Summit 2019

AI는 어떻게 예술(음악)을 만나 가치를 창출하나: 머신 뮤지션십(Machine Musicianship)에 적용된 AI 사례 

이교구 교수 (서울대 융합과학기술대학원)

 

Spotify Knows Me Better than I Know Myself

눈이 중요하기 때문에 비전에 많은 연구가 진행중

 

글 쓰는 인공지능 Open AI

 

음성 + 텍스트 데이터를 페어로 하여 그럴싸한 1시간 만에 만들 수 있음

TTS (Text to Speech) 

 

Few shot voic adaptation & singing gereration

발표 중 가장 인상 깊었던 연구이다. 아이유의 원곡 목소리를 학습하여, 부르지 않았던 곡의 아이유 버전을 만들 수 있다. 

 

자율 주행 산업의 빅 픽쳐: AI는 어떻게 자율 주행 시대를 이끌고 있나?

조형기 (Phantom AI, 대표 & 공동설립자)

 

자율주행자동차의 메가 트렌드

1990년대 유럽에서 시작했으며, 미국 국방부에서 펀딩을 많이 받았다. 당시에는 2007년도에 Urban 챌린지가 진행되었다.

2010년대에 Google Car 프로젝트를 시작했으며 Urban Challenge DARPA의 인원들이 Google로 이동됐다. 

 

Level of Autonomous Driving

Level 2에서 테슬라에서 오토 파일럿이라는 용어를 만들면서 일반적인 용어로 만들었다. Level 3는 Level 2의 확장 버전으로, 책임 이슈가 운전자가 아닌 자동차 제조사에서 부담하게 된다. Level 4-5는 궁극적은 자동화로, 언제 어디서나 자율주행이 가능하다. 이전 레벨에서는 ADAS였다면 Level 4부터 "자율주행자동차"라고 부를 수 있다. 모두를 위한 기술인 ADAS는 가격적인 측면에서도 100만원 대로 저렴해야 한다.

 

첫 번째 트렌드. 완전 자율 주행 자동차 (Level 4-5) vs. ADAS (Level 1-3)

로봇 택시 vs. 자동차 제조사

나는 되게 어렵다고 생각해

 

두 번째 트렌드. ADAS

ADAS가 모두 보급되어야 하는지 검토 단계. 오토 파일럿 기술이 대다수가 될 거다

 

왜 자율주행이 필요한가?

3D 레이더는 비용은 비싸지만 1억 정도이지만 메인 센서로 사용됨.

카메라 1-2만원

릐던던씌가 매우 중요하며, 주요 데이터를 인지하는 게 중요.

카메라는 뎁스가 없지만 싸서 조음

GPU를 이용하여 엄청난 양의 컴퓨팅을 처리함

알고리즘이 더욱 진보됨. 딥러닝은 포퍼먼스가 너무 좋음.

 

Closing comments

최초 자동차 이후 125년 뒤인 지금, 자율주행자동차가 논의되고 있음. 자율주행자동차가 세상을 얼마나 바꿀지, 10년은 더 걸리겠지만... 조만간 우리 주변에 돌아다니는 걸 볼 수 있겠다는 생각이 듦

 

 

AI기반 차세대 데이터플랫폼: 혁신 사례로 살펴보는 AI기반 데이터 통합, 분석, 활용
권오헌 (Lucidworks, 한국 지사장)

 

검색으로 시작한 Google과 커머스이 Amazon

Google을 뒤바꾼 9.11 사건

뉴욕 쌍둥이빌딩 검색 결과는 광고판이 되면 안된다.

페이지 연관도를 고려한 페이지 랭킹 기술을 튜닝함 -> 사용자의 검색 결과로 연관도를 통한 검색 기술 -> 성ㅋ공ㅋ

 

아마존 이 고객이 무엇을 찾는지 아는 게 중요

연관도를 통해서 검색어를 추천해주심. 의도를 파악하기 위해서 역발상을 함.

 

엔지니어만 하는 게 아니라 사람이 직접 NLP 할 수 있도록 함

 

Hyper Personalization

세밀화된 개인화가 필요함