전기전자/정보통신

Nikkei Computer_2018.4.26 (p34~37)

마이크로소프트의 변신술, AI의 활용
AI인재 8,000명, ‘Garage’에서 새로운 사업을

클라우드 이후에 눈 여겨 볼 것은 AI의 활용이다. IT서비스 영역에 그치지 않고 AI를 통해 의료 및 농약 등의 문제 해결을 도모한다. 8,000명의 AI인재가 잇따라 창출해 내는 아이디어를 사업화로 이끌기 위한 커다란 틀이 움직이기 시작했다.

‘인체의 내부를 3차원 CG로 재현하는 AI’ ‘의료기관 전용 챗봇(채팅 로봇)’ ‘아프리카 및 인도용 농업지원 서비스’---. 수년 후의 마이크로소프트의 사업은 지금과는 완전히 다른 모습이 되어 있을 지도 모른다. 의료나 농업 등, 지금까지 전혀 관련이 없었던 분야의 제품을 개발하는 ‘사내 스타트업’이 속속 생겨나고 있기 때문이다.

신제품의 아이디어를 양산하는 원동력이 8,000명이 넘는 AI인재를 거느리는 ‘AI & 리서치 그룹’이다. 기업의 AI 전문직으로는 세계 최대규모이다. 2016년 9월 설립한 해당 그룹은 기업 내 연구소의 ‘마이크로소프트 리서치(MSR)’에 소속된 AI연구자와 음성인식기술인 코타나(Cortana) 및 Azure 등의 제품 부문에 소속해 있던 AI엔지니어를 집약. AI로 사회 과제를 해결하는 ‘AI for Good’이라고 부르는 새로운 아이디어의 개발을 추진하고 있다.

-- ‘간장과 비장용’ API도 --
새로운 아이디어의 사업화도 시작했다. 예를 들어 2017년 2월에 설립한 ‘헬스케어 NExT(New Experiences and Technologies)’는 AI를 활용한 의료 솔루션 사업화를 추진한다.

2017년 11월에 Preview판의 제공을 시작한 ‘InnerEye’는 MRI(자기공명영상) 및 CT(컴퓨터 단층촬영장치)로 촬영한 인체의 단면화상으로부터 환자 체내의 3차원(3D) CG를 만들어 간장 및 비장, 대동맥 등의 체내기관 및 종양의 모양과 위치를 특정한다.

“지금까지는 방사선과의 의사가 몇 십, 몇 백장의 MRI 및 CT 화상을 직접 확인하면서 머리로 기관 및 종양의 입체적인 형태를 상상하고 있었다. InnerEye에 의해 1~2시간이 걸렸던 진단 시간을 1~2분으로 단축할 수 있다”(InnerEye의 시니어 프로그램 매니저인 이완 씨).

2차원의 MRI/CT 화상에서 3차원 CG를 만들어 내는 기술은 게임기(Xbox 360/One’의 주변기기 ‘Kinect’의 입체화상 생성기술을 응용했다. 기관이나 종양의 형상과 위치를 특정하는 3차원 화상인식기술은 딥러닝(심층학습)으로 개발했다.

InnerEye 는 클라우드의 서비스로서 장착하여 ‘간 인식용’ ‘비장 인식용’ 등 기능마다 API(어플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 준비한다. MRI/CT의 제조업체가 제공하는 기존의 화상진단 소프트웨어에 InnerEye의 기술을 도입시키는 것이 최종 목적이다.

‘AI의 민주화’. AI 및 리서치 그룹의 홍보담당 시니어 디렉터인 레티 체리 씨는 AI 연구개발의 목표를 다음과 같이 표현했다. “누구나 AI를 이용할 수 있게 한다. AI for Good의 아이디어를 제품화시킬 경우에는 어플리케이션 개발자라면 누구라도 이용할 수 있는 툴 및 클라우드 서비스로서 시장에 내놓을 예정이다. 특정의 기업용으로 개발하는 것은 생각하지 않고 있다”.

-- 의료기관용 챗봇을 개발 --
2017년 12월에 프레뷰 판인 제공을 시작한 ‘Health Bot’은 의료기관용 챗봇을 개발하는 툴(도구)이다. 로봇과 환자가 채팅을 통해 대화함으로써 환자의 증상 및 심각성을 파악하는 ‘트리아지(Triage; 치료의 우선 순위를 결정)’를 한다. 로봇은 환자가 호소하는 증상을 자연언어처리 기술로 이해한 뒤, 환자에게 몇 가지 추가 질문을 한다. 환자가 일련의 질문에 채팅으로 답하면 증상을 추려내어 환자가 적절한 의사와의 진찰을 예약할 수 있게 도와준다.

Health Bot은 2016년 3월에 발표한 챗봇 개발 툴인 ‘Bot Framework’를 의료기관용으로 확장시킨 제품이다. 환자의 답변에 따라 증상을 추려내는 과정을 디시젼 트리(Decion Tree)로서 기술하는 전용 에디터를 개발했을 뿐만 아니라, 복잡한 의학용어에 대응할 수 있게 자연언어 처리기능을 강화. 이미 미국의 150곳을 넘는 의료기관이 시용(試用)을 시작하고 있다.

-- 신흥국에 정밀 농업을 전한다 --
AI를 사용한 농업지원 서비스로서 개발하고 있는 것이 ‘FarmBeats’이다. 아프리카 및 인도 등의 넉넉하지 못한 농가용으로 개발한다. 일반적인 농업 지원의 IT서비스는 초기투자 및 유지비용이 늘어나기 때문에 선진국의 대규모 시설에서의 수요를 상정하고 있는 것과는 대조적이다.

FarmBeats로 실현하려는 것은 ‘정밀 농업’으로 불리는 방법이다. 센서를 사용한 농지 및 농작물의 데이터를 수집해 데이터를 기반으로 살수 및 비료 살포 등을 세밀하게 제어함으로써 수확량을 늘린다. 고가의 센서 및 이동 통신망의 정비가 필요하므로 선진국에서는 보급되기 시작했으나, 신흥국에게는 그림의 떡이었다.

정밀 농업을 저렴하게 실현시키기 위해 2가지 방법을 고안해 내었다. 그 첫 번째는 무선통신이다. TV용 주파수의 화이트 스페이스(비어 있는 대역)를 이용하여 와이파이 통신을 실현하는 기술을 개발했다.

미국 및 캐나다, 남 아프리카, 필리핀 등에서는 TV용 주파수의 비어있는 대역을 민간인이 활용할 수 있도록 허가하고 있다. TV용 주파수를 사용하면 저렴한 TV용 안테나 1대로 반경 16km을 커버할 수 있는 양방향 와이파이 통신이 가능하다. 통신 속도는 최대 초당 2메가비트(Mbps)이다. 통신망의 정비 비용을 대폭적으로 낮출 수 있다고 FarmBeats 주임연구원인 란베르 찬드라 씨는 말한다.

또 다른 방안은 화상인식기술의 활용이다. 토양 중의 수분 및 온도, 산성도 등을 조사하기 위한 센서를 농지 전체에 부착하는 것이 아니라, 농지의 일부에만 배치. 센서가 커버하지 못한 대부분의 데이터에 대해서는 드론이 촬영한 화상 데이터에 화상인식 기술을 적용함으로써 센서를 사용하지 않아도 추측이 가능하다. 기존의 정밀 농업은 농장 전체에 센서를 설치하는 방법이 일반적이었다.

구조 방식은 다음과 같다. 우선 센서 주변의 지표에 관한 화상과 센서가 계측한 수치의 관계성을 기계 학습하여, 지표의 화상 패턴으로부터 수분 및 산성도 등을 추측하는 기계 학습 모델을 개발한다. 이 기계 학습 모델을 기반으로 드론이 촬영한 지표 화상을 분석하면 센서가 없어도 장소의 수분 및 산성도 등을 추측할 수 있다.

-- 사내 인큐베이터도 정비 --
AI for Good에 의해 시도하는 의료 및 농업은 지금까지 마이크로소프트와 직접적인 관계가 없었던 분야였다. 두 분야의 프로젝트 모두, 당장 수천억엔 규모의 사업으로 성장시킬 수 있는 것은 아니다. 그런데도 마이크로소프트는 각각의 프로젝트를 연구 단계에서 멈추지 않고 계속해서 사업화를 해 나가고 있다.

사업화는 10명 정도의 사원이 소속하는 소규모 팀, 말하자면 ‘사내 스타트업’에게 맡기는 것이다. 마이크로소프트는 연구 개발 단계인 프로젝트를 발 빠르게 사업화하기 위해 사내 스타트업을 육성하는 전문 시설도 갖추고 있다.

그것이 바로 ‘Garage(창고)’이다. 사원이 생각해 낸 새로운 아이디어를 형상화하는 것을 지원한다. “Garage는 작은 아이디어를 소규모 팀으로 사업화하는 장소이다. 거대 조직인 마이크로소프트는 Windows와 같은 거대 제품의 운영에는 뛰어나지만, 작은 아이디어의 육성은 서툴렀다”(Garage의 파트너 디렉터, 제프 라모스 씨).

사원은 Garage가 제공하는 3D 프린터를 사용하여 프로토타입을 개발하거나, ‘디자인 사고’ 및 린 스타트업(Lean Startup) 등의 방법론을 전문가로부터 배우거나 할 수 있다. 프로토타입 개발이 잘 이루어지면 본사로부터 펀딩(자금 조달)을 하여 사내 스타트업을 조직해 사업화에 나서게 된다. 아이디어는 신제품으로서 시장에 나갈 수도 있고 기존의 제품의 일부에 채용되는 경우도 간혹 있다.

Garage의 운영조직은 나데라 CEO의 주선으로 정비가 추진되었다. 원래는 오피스(Office) 개발부문이 2009년에 설립한 것으로, 해당 부문의 사원이 오피스의 새로운 기능을 자발적으로 개발하는 것을 지원하고 있었다. 나데라 CEO가 2014년에 전사 조직으로 격상시켜 사내 스타트업의 육성에 나섰다. 거점도 본사가 있는 미국 워싱턴 주의 실리콘밸리나 마사츄세츠 주의 캠브릿지, 캐나다의 밴쿠버 등으로 늘려갔다.

나데라 CEO는 Garage가 기업 문화를 변혁하는 거점으로 자리매김하고 있다고 말한다. “마이크로소프트는 조직이 너무나 거대화되어 실패를 존중하거나 타 부서와 연대하는 일이 어려워졌다. 종업원에게 실패할 기회를 제공함으로써 자신들의 아이디어를 타인에게 제시하여 도전정신을 되찾게 한다”. 라오스 씨는 Garage의 역할을 이렇게 말했다.

미국 휴렛팩커드(현재 HP) 및 애플, 구글 등, 실리콘밸리의 민가(民家)에 있는 Garage는 수 많은 스타트업을 탄생시켰다. 마이크로소프트는 지금, Garage에서 새로운 마이크로소프트를 창출해 내기 위한 모색을 시도하고 있다.

■ 양자컴퓨터를 5년 이내에 실용화
화학 시뮬레이션에 기대

마이크로소프트의 R&D활동은 양자컴퓨터에게도 영향을 준다. ‘토폴로지컬 양자컴퓨터’로 불리는 독자적인 방식의 개발을 추진하고 있다. 프로젝트를 총괄하는 Corporate Vice President의 토트 씨는 “5년 이내에 실용적인 성능을 가진 양자컴퓨터를 실현시킨다”라고 의욕적으로 목표를 말했다.

-- 안정성이 높은 양자비트 --
-- 화학업계에 큰 변화를 일으킬 가능성 --

 -- 끝 --