5분 이내에 설명되는 인지 컴퓨팅

디지털 시대가 도래함에 따라, 매일같이 새로운 유행어와 기술 용어들이 쏟아져 나오고 있습니다. 그중에서도 인지 컴퓨팅은 개인과 조직 모두에게 큰 관심을 받고 있는 핵심적인 기술 분야입니다.

인지 시스템은 인간의 사고방식과 추론 능력을 모방하여, 대규모 데이터 학습을 통해 자연스럽게 상호작용하는 것을 목표로 합니다. 쉽게 말해, 인간처럼 학습하고, 추론하며, 이해할 수 있는 지능형 기계를 만드는 컴퓨터 과학 분야라고 할 수 있습니다.

최근 통계에 따르면, 인지 컴퓨팅 시장은 2021년 256억 달러 규모에서 연평균 성장률 29.7%로 성장하여 2030년에는 2694억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

인지 컴퓨팅 플랫폼은 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 추론, 인간-컴퓨터 상호작용, 음성 및 시각 인식과 같은 다양한 기술을 융합하여 인간의 사고 과정과 상호작용을 시뮬레이션하고, 궁극적으로 의사 결정 능력을 향상시키는 데 기여합니다.

본 글에서는 인지 컴퓨팅의 기본 개념, 작동 원리, 장점과 단점 등을 자세히 살펴보겠습니다. 빠르게 발전하고 있는 인지 컴퓨팅 기술에 대한 이해를 높이는 데 도움이 될 것입니다.

지금부터 함께 인지 컴퓨팅의 세계로 떠나보시죠.

인지 컴퓨팅이란 무엇인가?

인지 컴퓨팅은 인간의 인지 능력을 모방하여 특정 작업을 수행하는 일련의 기술들을 포괄하는 개념입니다.

좀 더 구체적으로 설명하자면, 인지 컴퓨팅은 방대한 양의 데이터를 이해하고 해석하여 의사 결정을 내리고, 문제 해결 능력을 향상시키며, 비즈니스 성과를 개선하는 데 활용되는 시스템을 의미합니다.

이러한 시스템은 이미지, 텍스트, 비디오 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 처리하여 가치 있는 통찰력을 추출하고, 이를 바탕으로 보다 심층적인 분석을 수행할 수 있습니다. 특히 인지 컴퓨팅 시스템은 경험을 통해 학습하고 적응하는 능력을 갖추고 있어, 시간이 지남에 따라 기능과 성능이 더욱 향상됩니다.

인지 컴퓨팅은 인간이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 강력한 도구입니다. 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 주요 응용 분야는 다음과 같습니다.

  • 사기 탐지 시스템
  • 음성 인식
  • 얼굴 인식
  • 가상 비서
  • 감정 분석
  • 위험 평가
  • 추천 엔진

인지 컴퓨팅은 조직이 생성된 지능형 통찰력과 제안을 통해, 보다 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

인지 컴퓨팅은 어떻게 작동하는가?

인지 컴퓨팅은 인지 과학과 컴퓨터 과학을 결합하여, 자연어와 추론을 이해하고 학습하며, 인간과 유사한 방식으로 의사 결정을 내리는 컴퓨터 시스템을 구현합니다.

이를 위해 인지 컴퓨팅은 자연어 처리(NLP), 기계 학습(ML), 데이터 마이닝, 패턴 인식, 컴퓨터 비전 등 다양한 고급 기술을 활용하여 인간의 인지 과정을 모방합니다.

출처: researchgate.net

인지 컴퓨팅의 궁극적인 목표는 인간의 개입 없이도 문제를 해결할 수 있는 자동화된 IT 모델을 구축하는 것입니다.

인지 컴퓨팅의 작동 방식에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.

  • 데이터 수집: 센서, 데이터베이스, 소셜 미디어, 웹 등 다양한 소스에서 정형 및 비정형 데이터를 수집합니다.
  • 자연어 처리(NLP): 수집된 데이터에서 텍스트의 맥락과 의미를 파악하기 위해 NLP 알고리즘을 활용하여, 구문, 화용론, 의미론 등 인간 언어의 다양한 측면을 분석합니다.
  • 기계 학습(ML): 추출된 데이터를 기반으로 ML 알고리즘을 사용하여 문제 영역에 대한 모델을 구축합니다. 여기에는 대량의 데이터를 사용하여 시스템을 훈련하고, 성능을 분석하며, 피드백을 바탕으로 모델을 지속적으로 개선하는 과정이 포함됩니다.
  • 추론 알고리즘: 구축된 모델을 바탕으로 데이터 분석을 위한 추론 알고리즘을 활용하여 새로운 데이터와 정보를 추론하고, 패턴을 식별하며, 의사 결정을 내립니다.
  • 예측 분석: 예측의 정확성을 평가하고, 알고리즘과 모델을 조정하여 새로운 데이터와 사용자의 피드백을 기반으로 성능을 지속적으로 학습하고 개선합니다.
  • 사용자 상호 작용: NLP를 통해 사용자가 시스템과 쉽게 상호 작용하고, 시스템의 분석 및 추론 결과를 바탕으로 권장 사항과 통찰력을 얻을 수 있도록 사용자 인터페이스를 제공합니다.

인지 컴퓨팅은 다양한 고급 기술을 융합하여 인간과 보다 직관적이고 자연스러운 방식으로 상호작용하는 시스템을 만들어, 데이터에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 복잡한 의사 결정을 지원합니다.

인지 컴퓨팅의 주요 특징

인지 컴퓨팅은 비정형 정보를 이해하고 인간의 복잡한 의사 결정을 지원하기 위해 다음과 같은 주요 특징과 기능을 제공합니다.

  • 적응형 학습: 변화하는 요구사항과 목표에 따라 정보를 신속하게 학습하고 적응할 수 있어야 합니다. 실시간으로 모호하고 동적인 데이터를 처리하여 변화하는 데이터 환경에 능동적으로 대처합니다.
  • 상호작용성: 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)은 인지 시스템의 필수적인 요소입니다. 사용자는 인지 컴퓨팅 시스템과 상호 작용하며, 변화하는 요구사항을 정의해야 합니다. 또한 인지 시스템은 다른 장치, 프로세스, 클라우드 플랫폼과도 원활하게 상호 작용할 수 있어야 합니다.
  • 상태 유지 및 반복성: 추가 데이터를 수집하고, 질의가 불완전하거나 모호한 경우 질문을 통해 문제를 식별할 수 있어야 합니다. 이를 위해 시스템은 이전에 발생했던 유사한 상황에 대한 데이터와 정보를 기억합니다.
  • 맥락 이해: 시간, 영역, 위치, 요구사항, 사용자 프로필, 목표, 작업 등 맥락 정보를 쉽게 식별하고 이해하고 추출할 수 있어야 합니다. 구조화된 정보, 비구조화된 정보, 감각 데이터, 시각 및 청각 데이터 등 다양한 소스에서 정보를 수집합니다.

인지 컴퓨팅의 장점

기업에서 인지 컴퓨팅을 활용할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.

#1. 향상된 데이터 수집 및 해석

인지 컴퓨팅의 가장 큰 장점 중 하나는 방대한 양의 데이터 패턴을 분석하고, 정형 및 비정형 데이터로부터 학습하고 추론하는 등 인간의 행동을 모방하는 능력입니다. 또한 데이터를 해석하는 데에도 뛰어납니다.

이를 통해 내부 프로세스의 가시성을 개선하고, 고객 선호도와 충성도를 높이며, 제품 및 서비스 제공 방식을 혁신할 수 있습니다.

#2. 오류 감지 및 문제 해결

인지 컴퓨팅 기술을 활용하면 비즈니스 프로세스에서 발생하는 문제와 사기 행위를 정확하고 신속하게 감지할 수 있으며, 비즈니스 솔루션과 새로운 기회를 발견하는 데에도 도움이 됩니다.

#3. 정보에 입각한 의사 결정

인지 컴퓨팅의 데이터 수집 및 분석 기능은 보다 전략적이고 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 합니다. 이를 통해 재정적 의사 결정의 정확성을 높이고, 비즈니스 프로세스의 효율성을 개선하며, 비용을 절감할 수 있습니다.

#4. 고객 유지

인지 컴퓨팅은 유용한 고객 대면 기술 경험을 제공하여 고객 상호작용 및 만족도를 높이고, 궁극적으로 고객 유지율을 개선하는 데 기여합니다.

#5. 향상된 사이버 보안

인지 컴퓨팅은 기업이 고급 분석 도구와 기술을 활용하여 사이버 범죄 활동과 온라인 위협을 실시간으로 식별하고 대응할 수 있도록 지원합니다.

인지 컴퓨팅은 다음과 같은 방법으로 비즈니스 사이버 보안을 강화합니다.

  • 고급 위협 인텔리전스
  • 실시간 위협 탐지
  • 예측 분석
  • 행동 분석
  • 자동화된 사고 대응

인지 컴퓨팅 기능을 통해 기업은 사이버 범죄 활동을 사전에 예방하고, 잠재적인 보안 위협을 줄이며, 기업에 미치는 피해를 최소화할 수 있습니다.

#6. 향상된 직원 협업

인지 컴퓨팅은 직원들이 더욱 효율적으로 협업할 수 있도록 통찰력과 정보를 제공하여 팀워크를 강화하는 데 기여합니다.

인지 컴퓨팅은 어떻게 인간의 전문성을 향상시킬 수 있는가?

인간은 특정 영역에서 방대한 양의 데이터를 분석하거나 복잡한 문제를 해결하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이때 인지 컴퓨팅은 고급 분석 기술을 통해 인간의 전문성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

다음은 인지 컴퓨팅이 인간의 지능과 전문 지식을 향상, 가속화, 확장하는 방법입니다.

  • 감각 데이터를 통해 인간의 자연스러운 언어를 이해하고, 인간과 자연스럽게 상호 작용하여 문제에 대한 정확하고 객관적인 조언을 제공합니다.
  • 데이터 기반 통찰력 및 분석을 통해 잠재적인 위험을 신속하게 식별하여, 사람이 증거와 사실을 바탕으로 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
  • 인간이 복잡한 문제를 해결하고, 근본 원인을 파악하며, 적절한 해결책을 개발하는 데 도움을 줍니다.
  • 인간과 기업에 점진적인 지원을 제공하여 운영 효율성을 개선하는 데 기여합니다.
  • 반복적인 일상 업무를 자동화하여 인적 자원을 확보하고, 인간의 전문성과 고유한 기술이 필요한 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.
  • 인간의 행동 패턴과 선호도를 분석하여 개인화된 추천 및 제안을 제공함으로써 사용자 경험을 맞춤화하는 데 기여합니다.

인공지능(AI) 기술 또한 반복적인 프로세스를 자동화하고, 개인화를 개선하며, 인간의 삶을 더욱 편리하게 만들어준다고 주장하는 사람들이 많습니다. 그렇다면 인지 컴퓨팅은 인공지능과는 정확히 어떻게 다른 것일까요? 다음 내용을 통해 알아보도록 하겠습니다.

인지 컴퓨팅 vs 인공지능

인공지능과 인지 컴퓨팅은 기술적인 측면에서 유사성을 가지지만, 개념, 초점 및 기능 면에서는 차이점을 보입니다.

다음은 인공지능과 인지 컴퓨팅의 주요 차이점입니다.

인공지능 인지 컴퓨팅
기본 목표 최고의 알고리즘을 구현하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 인간의 사고를 강화 복잡한 문제 해결을 위해 인간의 행동, 지능 및 추론을 모방
주요 기능 데이터 학습을 통해 패턴을 찾고, 예측하며, 숨겨진 정보를 밝히고, 해결책을 찾기 위한 조치를 취함 대량의 데이터를 분석하고, 인간의 자연스러운 언어와 추론을 이해하고 시뮬레이션하여 문제에 대한 해결책을 찾음
기술 음성 인식, 시각 인식, 자연어 처리, 의사 결정 등 인간 지능이 필요한 작업을 수행 딥러닝 및 신경망을 포함하여 인간 두뇌의 작업에서 영감을 얻은 모델과 알고리즘을 사용
의사 결정 인간의 간섭과 역할을 최소화하면서 스스로 결정을 내림 의사 결정과 문제 해결을 용이하게 하기 위해 인간을 위한 데이터와 정보를 보완
주요 활용 분야 금융, 은행, 의료, 보안, 제조 및 소매 부문 고객 서비스, 산업 및 의료 부문

요약하자면, 인지 컴퓨팅은 인간과 유사한 추론과 상호 작용을 강조하는 인공지능에 대한 보다 구체적인 접근 방식이라고 할 수 있습니다.

인지 컴퓨팅은 증거 기반 정보를 활용하여 상황에 더 적합하게 대처할 수 있기 때문에, 이 새로운 시대의 기술은 지능형 생활 세계에서 차세대 기술이 될 것으로 기대됩니다.

출처: dataversity.net

위 이미지는 글로벌 인지 컴퓨팅 시장이 2025년까지 493억 6천만 달러 규모로 성장할 것이라는 예측을 보여줍니다.

하지만 모든 기술에는 양면성이 존재하듯, 인지 컴퓨팅 역시 아래에서 설명하는 것과 같은 고유한 위험과 단점을 가지고 있습니다.

인지 컴퓨팅의 위험 및 단점

기업이 인지 컴퓨팅을 도입할 때 직면할 수 있는 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.

#1. 데이터 개인 정보 보호 및 보안

인지 컴퓨팅 시스템은 대량의 데이터를 처리하고 의존하기 때문에, 높은 수준의 데이터 보안을 유지하는 것이 어렵고, 데이터 침해 위험과 개인 정보 침해 가능성이 증가합니다.

인지 컴퓨팅 시스템은 민감한 데이터를 많이 처리해야 하므로, 조직은 데이터 유출 및 보안 문제를 신중하게 고려하고, 철저한 데이터 보안 계획을 수립해야 합니다.

#2. 도입의 어려움

새로운 기술을 도입하는 것은 항상 쉽지 않습니다.

따라서 조직은 기술 개발자, 조직, 개인 및 정부와 같은 이해 관계자와 협력하여 인지 컴퓨팅의 성공적인 도입을 위한 프로세스를 간소화해야 합니다.

#3. 복잡한 학습 과정

사용자는 인지 컴퓨팅 프로세스 및 시스템을 완전히 이해하기 위해 광범위한 데이터 교육을 받아야 합니다. 따라서 느린 교육 과정은 기술 도입을 저해하는 주요 요인 중 하나입니다.

각 직원이 인지 컴퓨팅 시스템에 대한 교육을 받아야 하기 때문에 프로세스가 매우 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다.

#4. 투명성 부족

인지 컴퓨팅 프로세스의 복잡성으로 인해 투명성이 부족하여 시스템이 특정 예측이나 의사 결정에 도달한 방법을 이해하기 어려울 수 있습니다.

#5. 편향성

인지 컴퓨팅 시스템은 편향된 데이터로부터 학습하여 편향된 결과와 결론으로 이어질 수 있습니다. 이는 차별적이고 불공정한 의사 결정을 초래할 수 있으며, 실질적인 결과를 야기할 수 있습니다.

따라서 편향되지 않은 정보로 시스템을 교육하고 의사 결정 능력을 평가하는 것이 중요합니다.

#6. 인간과의 상호작용

인지 컴퓨팅 시스템은 인간의 행동과 추론을 이해하기 위해 인간과 상호 작용하지만, 여전히 많은 과제를 안고 있습니다.

인간은 다양한 의사소통 스타일, 방언 및 언어를 사용하기 때문에, 이를 바탕으로 추론을 시도할 때 오해, 오류 및 불완전한 정보가 발생할 수 있습니다.

#7. 변화 관리

변화 관리를 극복하는 것은 인지 컴퓨팅 도입 시 직면하는 또 다른 일반적인 과제입니다.

인간은 일반적으로 변화와 새로운 환경에 저항하는 경향이 있습니다. 인지 컴퓨팅은 이러한 인간의 특성을 학습하기 때문에, 시스템이 변화에 대처하는 것을 어렵게 만들고, 기계가 곧 인간을 대체할 것이라는 두려움을 증가시키기도 합니다.

#8. 데이터 품질 의존성

데이터 품질은 인지 컴퓨팅 시스템 사용의 효율성과 정확성에 매우 중요한 요소입니다.

편향되거나 불완전하거나 부정확한 데이터는 이러한 시스템의 성능과 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

#9. 긴 개발 주기

인지 컴퓨팅 시스템은 시나리오 기반 애플리케이션을 개발하는 데 상당한 시간이 소요됩니다. 여러 산업 분야에서 인지 컴퓨팅 솔루션을 구현하는 데에는 상당한 시간과 올바른 개발팀이 필요합니다.

긴 개발 주기는 소규모 조직이나 기업이 자체적인 인지 시스템을 개발하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다.

#10. 비용

인지 컴퓨팅 시스템에는 많은 자본 투자, 전문성 및 인프라가 필요합니다.

따라서 조직은 적절한 시스템에 투자하기 전에 인지 컴퓨팅의 모든 이점과 비용을 비교 분석해야 합니다.

학습 자료

#1. 인지 컴퓨팅: 게임 체인저를 위한 간략한 가이드

Peter Fingar가 저술한 이 간결한 보고서 및 가이드는 인지 컴퓨팅 기술의 부상과 전 세계 산업 및 비즈니스에 미치는 영향에 대해 다룹니다.

저자는 인지 컴퓨팅 시대와 관련된 주요 사건, 자원 및 참여자들과 함께 빠르게 전개되는 매혹적인 여정을 공유합니다. 인지 컴퓨팅 인텔리전스에 대한 깊은 이해와 그것이 전 세계적으로 삶을 어떻게 변화시킬 것인지에 대한 통찰력을 얻고자 하는 사람들에게 필수적인 자료입니다.

#2. 인지 컴퓨팅: 이론 및 응용 (35권)

인지 컴퓨팅에 대한 이 포괄적인 가이드는 이론과 응용에 중점을 둡니다. Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada, CR Rao 등 국제적으로 저명한 전문가들이 저술에 참여했습니다.

여기에는 재생 에너지, 기계 학습 모델 및 알고리즘, 생체 인식, 데이터 기반 음성 알고리즘, 그래프 분석 및 사이버 보안을 관리하기 위한 인지 컴퓨팅 시스템 활용에 대한 내용이 포함되어 있습니다.

#3. 인지 컴퓨팅 및 빅데이터 분석

이 책은 조직과 기술자가 자연어 처리(NLP) 알고리즘부터 지식 표현 기술에 이르기까지 핵심적인 인지 컴퓨팅 개념과 기술을 이해하는 데 도움이 됩니다.

Qualcomm, Google, Amazon, Hitachi 등 실제 프로젝트에서 구현된 사례도 포함되어 있습니다.

#4. 인지 컴퓨팅 레시피

딥러닝에 대한 이해를 높이고, 실제 코드 예제를 사용하여 인공지능(AI) 및 기계 학습(ML) 문제를 해결하고자 하는 엔터프라이즈 아키텍트 및 소프트웨어 엔지니어에게 적합한 자료입니다.

Adnan Massod와 Adnan Hashmi가 저술한 이 책을 통해 Microsoft Cognitive Services API를 활용하여 실제 환경에서 바로 사용할 수 있는 솔루션을 구축하고, NLP 및 컴퓨터 비전 분야의 엔터프라이즈 문제를 해결하며, Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK) 및 TensorFlow를 사용하여 딥러닝을 적용하는 방법을 배울 수 있습니다.

#5. 인공지능 및 인지 컴퓨팅을 위한 IBM Watson

Udemy에서 제공하는 이 과정은 IBM Watson을 사용하여 스마트 AI, ML, 인지 컴퓨팅 시스템 및 애플리케이션을 구축하는 방법을 배우고자 하는 사람들에게 적합합니다.

IBM Watson API의 다양한 기능을 탐색하고, 고객 지원 챗봇을 구축하고, 텍스트에서 메타데이터를 추출하는 등 다양한 실습을 통해 IBM Watson의 활용 방법을 익힐 수 있습니다.

마지막 말

인지 컴퓨팅은 아직 잠재력을 완전히 발휘하지 못했지만, 미래에는 무궁무진한 가능성을 지니고 있습니다. 예를 들어, 인간이 더 나은 의사 결정을 내리고, 반복적인 작업을 자동화하며, 인지적 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

본 글은 인지 컴퓨팅의 기본 개념, 작동 원리, 장점과 단점, 조직에서의 활용 범위 및 응용 분야를 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.

다음으로는 클라우드 컴퓨팅 인터뷰 질문과 답변에 대한 내용을 확인해 보시기 바랍니다.