산업별 특화된 요구 대응하는 모델 신속 구현 및 최신 AI와 클라우드 기술 기반의 분석 고도화

아큐인사이트 플러스(AccuInsight+) 로고 이미지

구글 클라우드는 SK(주) C&C가 구글 클라우드 기반의 데이터 분석 플랫폼 '아큐인사이트 플러스(AccuInsight+)'를 통해 국내 기업의 데이터 기반 디지털 혁신을 가속화할 수 있게 됐다고 23일 밝혔다.

아큐인사이트 플러스는 SK C&C가 개발한 머신러닝 기반의 데이터 분석 플랫폼이다. 데이터 기반의 기업 혁신을 위해 ‘시티즌 데이터 사이언티스트(Citizen Data Scientist)’의 역할이 중요해진 가운데, 아큐인사이트 플러스는 데이터 수집, 처리, 모델 개발. 배포 등 데이터 분석 전 영역을 지능화 및 자동화한다. 이를 통해 현업 실무자도 인공지능(AI)을 활용해 데이터를 인사이트로 전환하는 분석 전문가가 될 수 있다.

구글 클라우드는 아큐인사이트 플러스에 금융, 제조, 유통, 건설 등 다양한 산업 분야를 위한 분석 환경의 유연성과 고도화된 분석 역량을 제공한다. 양사는 분석 플랫폼에 클라우드의 뛰어난 성능과 확장성을 결합하며 데이터 및 AI 분석 솔루션 구현 전 과정을 혁신했다.

특히 구글 클라우드는 아큐인사이트 플러스의 제품 출시 기간을 단축해 다양한 산업별 고객의 요구사항에 신속하게 대응하도록 지원했다. 구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine, GKE)과 클라우드 그래픽 처리 장치(Cloud Graphic Processing Unit, GPU)는 컨테이너 방식으로 애플리케이션을 배포하는 관리형 환경의 기반을 마련했다.

또한 컴퓨트엔진(Compute Engine), 파일스토어(Filestore), 클라우드 스토리지(Google Cloud Storage) 서비스는 구글 클라우드의 높은 확장성과 유연성을 아큐인사이트 플러스 고객에게 제공했다. 이를 통해 개발자의 생산성 및 리소스의 효율성 향상되고 작업의 자동화와 오픈소스 유연성이 강화돼 산업별 특화된 요구사항도 빠르고 유연하게 대처할 수 있게 됐다.

아울러 구글 클라우드의 최신 데이터 및 AI 기술과 클라우드 서비스는 아큐인사이트 플러스의 분석을 고도화했다. 구글 클라우드가 접목된 아큐인사이트 플러스는 대용량 컴퓨팅, GPU, 클라우드 TPU(Tensor Processing Unit) 등의 고성능 컴퓨팅 자원을 필요에 따라 자유롭게 활용하며 멀티 클라우드 환경에서 완성도 높은 분석 로직을 쉽게 구현한다. 특히 특정 기능을 빠르게 API 단위로 활용할 수 있어 머신러닝 모델 개발과 서비스 실행 프로세스가 단순화됐고, 현업에서도 쉽게 고급 분석의 효과를 경험하고 있다.

실례로 글로벌 건설사업관리(Project Management, PM) 프리콘 선도기업 한미글로벌은 구글 클라우드 기반의 아큐인사이트 플러스로 머신러닝 모델을 설계해 현업에 적용하는 과정을 개발했다. 구글 컴퓨트 엔진(Google Compute Engine)을 활용한 아큐인사이트 플러스로 공사비 내역서의 비정형 데이터를 인식해 공종별로 자동 분류하는 기본 로직을 단 7일만에 구축했으며, 이는 즉시 API 형태로 기존 애플리케이션에 도입됐다. 이로써 오랫동안 풀지 못한 공사비내역서 문제를 해결할 기반을 마련했다.

SK㈜ C&C 김영대 Digital Tech. 센터장은 “아큐인사이트 플러스는 금융, 유통, 건설 등 다양한 산업에서 현업 실무자가 주도하는 디지털 혁신을 실현한 검증된 데이터 분석 플랫폼”이라며 “구글 클라우드는 아큐인사이트 플러스에 뛰어난 확장성 뿐만 아니라 기술과 성능의 발전을 가져다준 최적의 퍼블릭 클라우드 환경으로, 빠르고 매끄럽게 데이터 분석 서비스를 운영할 수 있는 바탕이 됐다. 구글 클라우드와의 협업으로 아큐인사이트 플러스는 더욱 유연하면서도 고도화된 최고의 데이터 분석을 제공할 것”이라고 말했다.

구글 클라우드 코리아 최기영 사장은 “격변하는 산업 환경에서 방대한 데이터를 최상의 비즈니스 가치로 변환하기 위한 최적의 인프라는 바로 확장성과 첨단 AI 기술을 모두 갖춘 클라우드”라며 “국내 다양한 산업의 고객은 구글 클라우드로 혁신한 아큐인사이트 플러스를 활용해 데이터 수집부터 모델 설계, 비즈니스 혁신에 이르는 일련의 과정을 더욱 속도감 있게 추진하는 동시에 디지털 트랜스포메이션을 위한 가시적인 성과를 거둘 수 있을 것”이라고 강조했다.

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