[디지털데일리 백지영기자] “아마존의 인공지능(AI) 역사는 아마존의 역사와 같습니다. 아마존은 창립 당시부터 20년 이상 AI를 연구해 왔고, 현재 수천명 이상의 AI 엔지니어가 근무합니다.”

16일 열린 교육세션에서 윤석찬 아마존웹서비스(AWS) 코리아 테크니컬 에반젤리스트(기술전도사)<사진>는 AI 분야에서의 리더십을 강조했다. 1995년 온라인 서점을 시작으로 세계 최대 전자상거래·클라우드 컴퓨팅 업체로 성장한 아마존은 설립 당시부터 AI를 연구하고 적극 활용해 왔다.

▲윤석찬 AWS코리아 기술전도사

AWS이 출시하는 다양한 AI 관련 프레임워크 및 서비스는 모두 아마존에 적용돼 이미 검증된 것들이다. 1995년 아마존에서 제공하기 시작한 에이전트 기반의 서적 추천 엔진인 ‘아이즈&에디터즈(Eyes & Editors)’가 시작점이다. 이는 좋아하는 저자나 신규서적에 대한 검색 및 알림, 분야별·주제별 리뷰에 따른 추천기능을 제공한다.

아마존의 상품추천서비스 역시 AI로 돌아간다. 아마존에 따르면 1999년 한해에 벌어들인 총 판매액의 35%가 추천시스템에서 발생했다. 아마존 프라임 비디오의 콘텐츠 추천 서비스인 ‘아마존 X-레이’도 마찬가지다.

AI를 비롯한 아마존의 기술 혁신이 집결된 곳은 바로 아마존의 물류센터다. 아마존의 주문 및 배송예측은 모두 AI로 돌아간다. 고객 정보 및 배송이력, 물류 창고 위치, 상품 재고 현황 및 상품 위치를 파악하고 머신러닝을 통해 이미 고객이 주문하기도 전에 완벽한 배송계획을 예측한다. 2015년 기준 총 주간 예측이 500억회를 상회한다.

윤 에반젤리스트는 “이에 따라 고객이 주문하는 즉시 모든 배송 프로세스는 자동으로 돌아가는 셈”이라며 “여기에 아마존 물류센터에선 키바(KIVA)’라는 로봇을 도입해 이동경로 계산이나 최적화에 머신러닝 기법을 활용하고 있다”고 설명했다.

2014년 기준 이미 미국 내 13개 물류센터에 1만5000여대의 로봇을 시범 도입했으며, 이는 점차 늘어나고 있다. 실제 로봇과 머신러닝을 활용해 아마존의 물류 순환속도는 기존 60~75분 걸리던 것이 15분, 재고 공간은 50% 이상 높이고 운영 비용은 20% 이상 낮출 수 있었다. 2016년부터 실험 중인 드론 배송(아마존 프라임에어) 역시 머신러닝을 활용해 혠 비행 시뮬레이션을 진행 중이다.

올 1월 일반에 공개한 ‘아마존 고(Go)’ 역시 계산대 없이 편리한 쇼핑 경험을 주기 위해 컴퓨터 비전, 센서융합 및 딥러닝 알고리즘을 활용했다.

이같은 20년 이상 노하우를 기반으로 AWS은 2015년부터 ‘아마존 머신러닝 서비스’를 제공하기 시작한 것. AWS는 2016년에는 물류센터의 재고관리 노하우를 담은 딥러닝 사례를 공개한 바 있다.

딥러닝을 활용한 물류창고 선반(빈) 이동시 재고 파악 방법이나 컴퓨터 비전을 활용한 재고 파악 방법 등을 공개해 물류센터 사업을 시작하거나 이미지 프로세싱 연구자가 유용하게 사용할 수 있다. 50만장 선반 이미지도 무료로 공개했다.

그는 “실제 아마존의 물류센터는 AWS을 기반으로 운영되는데 엣지 디바이스(카메라)로 찍은 상품 이미지를 분석하는 것은 EC2 서버를 이용해 학습하고 딥러닝 모델을 만든다”며 “이후 만들어진 딥러닝 모델은 물류센터 서버에 설치해 변화를 파악하는 구조”라고 설명했다.

현재 AWS는 프레임워크 및 인터페이스, 플랫폼, 애플리케이션 등 개발자가 원하는 수준으로 머신러닝을 활용할 수 있도록 다양한 형태로 서비스를 제공한다. 지난해 12월 AWS 리인벤트에서 아마존 세이지메이커, AWS 딥렌즈 등을 공개했다. 애플리케이션 서비스 단에는 기존 아마존 폴리와 렉스, 레코그니션 이외에 아마존 트랜스크라이브(음석->문자 변환), 트랜슬레이트(번역), 컴프리엔드(자연어 처리) 등을 추가했다.

그는 “핀터레스트나 NFL(미식축구리그), 인투이트 등 해외기업은 물론이고 원티드, 버즈빌, 매스프레소와 같은 국내 스타트업도 AWS의 머신러닝을 활용해 이력서 파일분석이나 잠금화면 콘텐츠 추천, 문자인식을 통한 문제풀이기능 등을 제공하고 있다”고 강조했다.

<백지영 기자>jyp@ddaily.co.kr



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