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이상징후 관제의 한계를 넘어서다. 인공지능(AI) 제이머신(JMachine) 시스템
2019년 01월 06일 (일) 10:31:42 황태일 기자 hti@newsmaker.or.kr

4차 산업혁명은 인공지능을 중심으로 인간과 사물간의 연결이 급속도로 확대되어 가면서 현실과 가상의 통합적 미러링 시스템을 구축하는 과정이다. 일반적으로 빅데이터, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 3D 프린팅, 나노 기술 등이 4차 산업혁명의 6대 기술이라 일컫는다.

황태일 기자 hti@

4차 산업혁명 시대에 우리가 잘 알고 있는 ‘알파고’는 바둑을 두기 위해 인공지능을 활용했었다. 이제는 해킹과 IT장애를 대응하기 위해 인공지능 기술을 활용한 ㈜제이슨이 IT 분야에서 비상한 관심을 받고 있다. 김경화 ㈜제이슨 대표를 만나 자세한 얘기를 들었다.

핵심 알고리즘 개발로 인공지능 기술의 혁신 이뤄
최근 제이슨은 해킹과 IT장애 등과 같은 이상징후 분석을 위해 기존 빅데이터 기술과 함께 인공지능(딥/머신러닝) 기술을 적용한 ‘제이머신(JMachine)’ 솔루션을 개발했다. 특히 인공지능 기술의 핵심인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN(*1))을 자동으로 생성해주는 알고리즘 연구·개발에 성공하여, 어떠한 데이터를 입력하든 이에 최적화된 인공신경망(ANN)의 구성이 가능한 것이다. ㈜제이슨은 이러한 알고리즘을 탑재한 ‘조아스(J.OAS, Optimal AI Selector)’ 시스템을 통해 상시로 자가-진화하는 인공지능 시스템을 확보하게 된 것이다.

인공지능(A.I.) 이상징후 관제 시스템 ‘제이머신(JMachine)’
▲ 김경화 대표
이러한 자가-진화하는 인공지능 기술은 이상징후 관제업무의 3단계인 (1)탐지, (2)분석, (3)대응 프로세스 전반에 걸쳐 혁신성을 안겨주게 되었다. 다시 말해 (1)탐지는 정밀하게, (2)분석은 정확하게, (3)대응은 자동으로 처리할 수 있게 된 것이다.
기존의 관제시스템은 단순한 해킹패턴이나 이탈수준(임계치)을 사람이 일일이 수작업으로 지정하여 탐지하고 있으며, 수시로 변화·변형되는 해킹공격과 IT장애 유형에 매번 수작업 대응하는 데에 한계점이 있었다. 이를 해결하기 위해 제이머신(JMachine)은 (1)정밀탐지 기능을 통해 나쁜상황(이상징후)을 기계학습시켜 이러한 나쁜상황을 자동으로 찾도록 하거나, 반대로 정상상황을 기계학습시켜 이에 벗어난 이탈행위(이상징후)를 찾도록 하는 것을 제이머신(JMachine)시스템이 현실화 시킨 것이다. 제이머신은 이러한 정밀탐지 기술을 실현시킨 것에서 나아가 한층 발전된 인공지능(AI) 기술로 스스로 자가-진화 하도록 한 것이다. (2)정확한 이상징후 분석에 있어 중요 키워드는 바로, ‘전수조사’와 ‘확대조사’에 있다. 발견된 이상징후는 재발 가능성이 매우 높은 위험으로, 재발 방지를 위해서는 해당 이상징후에 대한 전수조사가 필수이다.

기존 관제시스템에 비해 인공지능화된 제이머신(JMachine) 시스템은 이상징후에 대한 전수조사를 실시간으로 자동화 한 점을 특징으로 꼽을 수 있다. 뿐만 아니라, ‘확대조사’ 부분에 있어서는 임직원간의 친밀도 분석을 통해 공모자를 자동으로 찾아줌으로써 잠재 이상징후 탐지를 가능케 하는 기능 또한 기존 관제시스템이 제공하지 못하는 주요한 장점이다. 마지막으로 (3)자동화된 대응은 IT보안과 인프라운영 관제요원과 같은 전문가의 대응행동을 기계학습하여, 이상징후 대응행위를 인공지능적으로 자동화 해주는 기능을 말한다. 이는 관제요원들의 대응행위와 같은 복잡한 의사결정 과정을 다층 인공신경망(Multi-Layered Artificial Neural Network)으로 기계학습한 제이머신(JMachine) 시스템이 자동화해주는 혁신적인 기술이다. 뿐만 아니라, 서두에 언급하였던 ‘조아스(J. Optimal AI Selector)’시스템은 이러한 다층 인공신경망을 지속적으로 진화 ·학습시킴으로써 시스템이 발견한 이상징후에 대해 상향 표준화된 대응체계를 갖출수 있도록 한 것이다.

인공지능(A.I.)은 사람의 대체제가 아니다!
2016년 알파고(AlphaGo)로 이세돌과 대국을 펼쳤던 구글 딥마인드사는 네이처(Nature) 논문을 통해 알파고는 이세돌에 비해 1.45배(*2) 이상의 실력을 갖추었다고 밝혔다. 그리고 경기 종료후, 이세돌 선수는 “새로운 기보 전략을 알파고를 통해 배우게 될 것 같다“고 언급한바가 있다. 이제는 인공지능이 우리 인간을 대체할 것인가 라는 이야기가 나오는 것은 자연스러운 현상일지도 모른다. 하지만 그렇다고 해서 우리 인간이 바둑을 인공지능에게 전부 내맡겨 버린 것은 아니다. 네이처 논문에서도 언급한 팩트(*3)이자 우리가 알아야 할 핵심은 ‘알파고는 사람의 16만번 바둑대국 정보를 기계학습으로 일궈낸 결과물이다’ 라는 점이다. 이세돌도 미처 알지 못하였던 대국 전략을 알파고는 16만회의 대국 정보속에서 놓치지 않고 학습한 것이다. 결국 인공지능(A.I)은 사람이 학습시켜야만 작동하는 사람이 만들어 가는 기술이다.

결국 인공지능(A.I)은 사람이 해왔던 단순 반복적인 대량의 일에서 벗어나게 해줌과 동시에, 우리에게 새로운 지식과 기술을 학습하고 배울 시간을 안겨주는 기술인 것이다. “프로그래밍”으로 패턴과 로직을 구체적으로 알려줘야만 했던 기존 시스템에서, 보다 복잡하고 다층적인 일을 “기계학습”으로 알려줘야만 작동하는 것이 바로 인공지능이다. 이러한 인공지능 기술로 만들어진 제이머신(JMachine)은 기업과 임직원에게 다음과 같은 효익을 안겨다 줄 것이다. 먼저 기업에게는 기존 알려진 해킹과 IT장애 등의 이상징후에 대한 정밀탐지, 전수분석, 자동대응 등을 통해 24시간 안정적인 전산 운영환경을 제공해 줄 것이다. 또한, 관제부서의 임직원에게는 단순 반복적인 낮은 가치·저임금의 업무요소를 제거하고, 새로운 기술의 학습과 함께 기획적이고 창의적인 관제업무 환경을 가져다주는 것이 바로 제이머신(JMachine)이 될 것으로 기대된다. NM

[주석]
*1) 인공신경망(ANN)이란 사람 두뇌의 기능·구조적 기본단위인 뉴런(Neural)이 서로 연결된 형태인 신경계를 모방하여 컴퓨터 프로그램을 통해 구현한 것으로 사람과 같이 생각과 판단이 가능하도록 한 인공지능(A.I.) 기술의 구현 결과물을 말함.
*2) 바둑 선수간 실력 평가점수(Elo) 수치로 환산
*3) 딥마이드사는 알파고의 최종 버전인 알파고제로(AlphaGo zero)를 통해 사람의 대국 정보가 아닌 자가 대국을 통해 알파고 스스로 인공신경망을 개선시켰다고 하였으나, 자가 대국 또한 사람의 대국 데이터로 학습한 모델을 통해 2차 가공한 것임


 

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