IoT, 빅데이터, 머신러닝 및 도메인 지식을 융합하여 다양한 인공지능 서비스 구축에 필요한 공통기능을 제공하는 AI 프레임워크로 총 8종의 SW로 구성, 10월경 정식 버전 공개

KSB 인공지능 프레임워크 홈페이지 캡쳐
KSB 인공지능 프레임워크 홈페이지 캡쳐

지난해 인공지능(AI) 기술의 활성화와 개발자에게 도움을 주기 위해 국내 연구진이 개발한 언어 인공지능인‘엑소브레인’ 응용프로그램 인터페이스(API)를 공개, 큰 인기를 얻었다. 이번에는 사물인터넷(IoT) 기반 인공지능 서비스 구축에 꼭 필요한 프레임워크 SW를 공개, 인공지능 활성화에 나선다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 국가과학기술연구회 융합연구사업인 KSB융합연구단사업을 통해 사물인터넷 기반 인공지능 서비스에 필요한‘KSB 인공지능 프레임워크’를 개발하고 베타버전(v.0.8)을 일반에 지난 10일 공개했다. 따라서 일반기업이나 대학, 일반인들은 본 프레임워크를 활용하여 사물인터넷을 통해 실시간으로 얻어지는 데이터를 학습 및 분석하여 다양한 분야의 인공지능 서비스 개발을 가능토록 하게 할 전망이다. 공개된 오픈 'AI 프레임워크 베타버전(v.0.8)'에 대해 자세히 알아본다.

프레임워크 개요: KSB 인공지능 프레임워크(이하 KSB프레임워크)는 IoT, 빅데이터, 기계학습 및 도메인 지식을 융합하여 다양한 인공지능 서비스 구축에 필요한 공통기능을 제공하는 인공지능 프레임워크로 분산병렬 인프라를 기반으로 다양한 데이터 소스로부터 도메인 응용서비스 제공까지의 전주기적 솔루션을 지향한다. 또한 멀티모달 데이터처리, 멀티모델 동시학습 및 추론, 자동기계학습, 분산병렬학습 및 추론, 학습모델 및 도메인지식의 탑재·연동을 워크플로우 기반으로 선택·조합·실행·서빙 및 재활용 가능한 구조로 설계되었다.
프레임워크 개요: KSB 인공지능 프레임워크(이하 KSB프레임워크)는 IoT, 빅데이터, 기계학습 및 도메인 지식을 융합하여 다양한 인공지능 서비스 구축에 필요한 공통기능을 제공하는 인공지능 프레임워크로 분산병렬 인프라를 기반으로 다양한 데이터 소스로부터 도메인 응용서비스 제공까지의 전주기적 솔루션을 지향한다. 또한 멀티모달 데이터처리, 멀티모델 동시학습 및 추론, 자동기계학습, 분산병렬학습 및 추론, 학습모델 및 도메인지식의 탑재·연동을 워크플로우 기반으로 선택·조합·실행·서빙 및 재활용 가능한 구조로 설계되었다.(사진:홈페이지 캡처)

그동안 IoT 기반 새로운 AI 서비스를 위해선 SW 어플리케이션, 솔루션 개발을 위한 별도의 인프라 환경이 필요했었다. 또한, 일부 제공되는 SW도 대부분 일부만 제공되어 제대로 된 인공지능 서비스를 개발하기 어려웠다. 연구진은 이러한 어려움을 해결하고자 사물인터넷 기반 인공지능 서비스를 위한 프레임워크를 만든 것이다. 연구진은 국내 인공지능 생태계 조성과 서비스 활성화를 위해 개발한 본 프레임워크를 개방한다고 취지를 설명했다.

이로써 사용자는 사물인터넷으로부터 다양한 데이터를 수집·적재·처리가 가능하며, 학습·융합 서빙·분석하여 지식을 추출하고 도메인 지식과 연동(등록)해 도메인 특화 응용서비스 개발까지 전 주기적 솔루션 개발을 지원 받을 수 있게 된다. 인공지능 서비스와 관련하여 모든 부분을 엮어 완벽한 시스템 구축이 가능함도 장점이다. 

주요특징으로 ◎지속성: SW/Data/Analytics/경험 등 기업의 데이터를 활용한 AI기술력 내재화 가능 ◎다양성: SW 컴퍼넌트들의 조합으로 다양한 응용 서비스 시스템 구성 가능 ◎재활용성: 워크플로우 재활용 및 공유 기능 제공 ◎확장성: 개발자 API를 이용한 3rd Party 컴퍼넌트 개발 및 등록 인터페이스 제공 ◎편의성: (1)웹 기반 DIY 워크플로우 저작도구 및 모니터링/실행/제어 인터페이스 제공 (2) Stand-alone 실행환경과 웹툴킷 저작 환경을 포함한 컨테이너 기반 툴박스 제공 (3)모델 학습과 서빙 프로세스 일원화.
주요특징으로 ◎지속성: SW/Data/Analytics/경험 등 기업의 데이터를 활용한 AI기술력 내재화 가능 ◎다양성: SW 컴퍼넌트들의 조합으로 다양한 응용 서비스 시스템 구성 가능 ◎재활용성: 워크플로우 재활용 및 공유 기능 제공 ◎확장성: 개발자 API를 이용한 3rd Party 컴퍼넌트 개발 및 등록 인터페이스 제공 ◎편의성: (1)웹 기반 DIY 워크플로우 저작도구 및 모니터링/실행/제어 인터페이스 제공 (2) Stand-alone 실행환경과 웹툴킷 저작 환경을 포함한 컨테이너 기반 툴박스 제공 (3)모델 학습과 서빙 프로세스 일원화.(사진:홈페이지 캡처)

연구진은 본 프레임워크 개방이 내가 보유한 지식을 손쉽게 축적할 수 있는‘툴’을 제공한 셈이라고 말했다. 즉 프레임워크는 알고리즘이나 신호처리 등을 쉽게 사용하게 해줘 사용자에 따라 필요한 구성요소의 가감도 그만큼 쉽게 이루어진다는 뜻이다. 일반인이 쓸 수 있는 ‘KSB 인공지능 프레임워크’는 ETRI 홈페이지에서 회원가입 후 다운로드 받아 사용할 수 있으며, 공개된 총 8종의 SW로 구성되며, 내용은 아래와 같다.

▲오픈소스로 제공(6종, 아파치2.0 라이선스) : KSB-Streaming Components, KSB-Data Components, KSB-Analytics Components, KSB-Serving Components, KSB-Knowledge Components, KSB-Client SDK, ▲바이너리로 제공 (2종) : KSB-Core, KSB-웹툴킷, 비상용 목적으로 사용하는 경우 제한없이 사용가능(연구, 시제품 개발, 교육, 비영리 공공목적 등)

주요기능으로는 ◎데이터 처리 기능: IoE 실시간 데이터 파이프라인 처리, 스트림 처리, 분산병렬 기반 대용량 데이터 처리 ◎Analytics (DevAI) 기능: 데이터 비식별화/전처리, 기계학습/딥러닝, 자동기계학습(AutoML) ◎AI Serving 기능: 기계학습/딥러닝 모델 스트림 서빙, 딥러닝 모델 On-Demand 서빙, 온톨로지 기반 지식베이스 연동 서빙 (도메인별 지식베이스 구축 필요) ◎AI 서비스 배포 및 모니터링 (DevOps) 기능: 워크플로우 파이프라인 기능, 워크플로우/엔진 단위 모니터링 및 제어 기능, 워크플로우/엔진 스케쥴링 기능, 서비스 등록 기능, 런타임 실행 프레임워크 버전 동기화 ◎AI/SW Assets 기능: 데이터 및 모델 저장소 기능, 모델 자동 버전관리, 배포용 모델의 주기적 빌드, SW 컴퍼넌트 신규등록/갱신/버전관리, UI 컴퍼넌트 버전관리/갱신 기능 ◎WebToolkit 기능 등이 있다.
주요기능으로는 ◎데이터 처리 기능: IoE 실시간 데이터 파이프라인 처리, 스트림 처리, 분산병렬 기반 대용량 데이터 처리 ◎Analytics (DevAI) 기능: 데이터 비식별화/전처리, 기계학습/딥러닝, 자동기계학습(AutoML) ◎AI Serving 기능: 기계학습/딥러닝 모델 스트림 서빙, 딥러닝 모델 On-Demand 서빙, 온톨로지 기반 지식베이스 연동 서빙 (도메인별 지식베이스 구축 필요) ◎AI 서비스 배포 및 모니터링 (DevOps) 기능: 워크플로우 파이프라인 기능, 워크플로우/엔진 단위 모니터링 및 제어 기능, 워크플로우/엔진 스케쥴링 기능, 서비스 등록 기능, 런타임 실행 프레임워크 버전 동기화 ◎AI/SW Assets 기능: 데이터 및 모델 저장소 기능, 모델 자동 버전관리, 배포용 모델의 주기적 빌드, SW 컴퍼넌트 신규등록/갱신/버전관리, UI 컴퍼넌트 버전관리/갱신 기능 ◎WebToolkit 기능 등이 있다.(사진:홈페이지 캡처)
스트림 데이터 수집/적재/처리: 다양한 사물인터넷(IoE) 실시간 데이터 수집 및 적재, 기계학습을 위한 데이터 추출/정제/변환/축소 등 전처리, 개인정보 보호를 위한 데이터 비식별화 기능 제공
스트림 데이터 수집/적재/처리: 다양한 사물인터넷(IoE) 실시간 데이터 수집 및 적재, 기계학습을 위한 데이터 추출/정제/변환/축소 등 전처리, 개인정보 보호를 위한 데이터 비식별화 기능을 제공한다.(사진:홈페이지 캡처)

특히 이번 공개하는 프레임워크의 핵심기술로는 워크플로우 구성기술과 분산 병렬처리기술들로 관련기술은 특허 출원했으며, 연구진은 본 SW가 특정 클라우드에 종속되지 않고 소프트웨어를 서버 등에 직접 설치 운영할 수 있어 기업은 자체 데이터와 경험을 활용, 인공지능 기술력을 내재화할 수 있고 기존 사물인터넷(IoT) 플랫폼과도 쉽게 연동된다고 밝혔다.  

아울러 그래픽 작업환경(GUI)도 뛰어나다. 비전문가도 쓰기 편리하게 웹 방식의 워크플로우 저작도구인 웹 툴킷과 컨테이너 기반 스탠드 얼론(stand-alone) 실행환경을 제공한다. 이로써 손쉽게 인공지능 서비스를 개발 및 구축할 수 있도록 지원한다. 이번 공개되는 ‘KSB 인공지능 프레임워크’베타버전 활용을 통해 연구과정의 개방화는 물론, 일반인으로부터 사용 후 의견을 받아 문제점을 파악해 보완할 예정이다. 

KSB융합연구단 표철식 단장(사진:본지DB)
KSB융합연구단 표철식 단장(사진:본지DB)

KSB융합연구단 표철식 단장은“KSB 인공지능 프레임워크는 인공지능 서비스 개발 및 사업화를 희망하는 국내 많은 기업들에게 도움을 주고, 인공지능 산업 생태계의 공통 플랫폼으로 활용되길 바란다”고 말했다. 또한, 국가과학기술연구회 송미영 융합연구본부장도“개발된 인공지능 프레임워크는 스마트 시티 구축과 국가·사회적 현안해결을 위한 지식융합 인공지능 플랫폼으로 활용될 수 있을 것으로 기대하며, 출연(연) 융합연구의 좋은 사례가 될 것이다”고 밝혔다. 

한편 본 연구는 국가과학기술연구회 '미래선도형 융합연구단사업'의 일환으로 추진중이며, 연구진은 향후 IoE 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 에너지 효율화, 플랜트 안전, 뇌졸중과 같은 고령자질환 예측 등 다양한 기술영역에 특화된 인공지능 서비스를 개발 예정이다. 

 

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