소프트온넷(주)은 인지컴퓨팅을 실현할 수 있는 다양한 핵심 기술을 보유하고 이를 현실적 문제 해결에 적용하고 있습니다.

그림의 빅데이터처리 및 스토리지 입력층은 대규모 CCTV로부터 영상 스트리밍을 받아들이고 이를 분산병렬 하둡 및 스파크상에서 처리하는 플랫폼으로서, 지난 수년간의 연구개발을 통하여 기술을 확보하였으며 이를 CCTV영상내 객체인식, 검색분야 및 지식베이스에 적용하고 있습니다.

딥러닝 엔진은 고 인식율 영상객체인식 시스템으로서 현재는 차종 및 인상착의에 특화되어 있습니다. 인지컴퓨팅 플렛폼 계층은 딥러닝 엔진에서 생성된 메타데이터에 추가로 시멘틱기술 및 추론기술로 용의차량 도주 경로 추적등 고급 응용서비스가 가능합니다.

이러한 인지컴퓨팅 플렛폼 위에서 서비스 개발을 보다 편리하게 하기 위한 다양한 API 및 도구들이 제공되고, 이 도구를 활용하여 응용 서비스 계층에서는 딥러닝-시멘틱 기술을 조합한 다양한 응용서비스를 위한 앱개발이 가능합니다. 대표적인 응용서비스로서 향후 법률, 회계서비스, 개인비서, 금융, 제조등이 있으며, 여타 분야에도 광범위하게 적용 가능한 풍부한 기능을 제공할 것입니다.

소프트온넷(주)은 인간중심의 디자인 철학을 가지고 사용자 경험 정보를 축적, 분석하여 사용자의 경험을 최적화하는 맞춤형 UI/UX를 제공합니다.

우리가 추구하는 가장 앞선 인터페이스는 Social Web of Things이며, 이는 사람-사람이 대화하듯 사람-사물간 대화도 유사하게 할 것입니다. 이러한 고급 UI/UX를 위하여 소프트온넷(주)은 기계와 인간사이의 다이얼로그 기술을 연구 개발해 왔으며, 이러한 대화는 텍스트나 음성의 자연어 처리뿐 아니라 터치등 다양한 멀티모달 기능을 핵심기술을 꾸준히 확보해 나가고 있습니다.

특히, 한국어 자연어 처리와 다이얼로그 기술분야는 국내 대학교수님들과 협업을 통해 보다 완성도를 높여가는 중에 있습니다. UI/UX 와 시맨틱 기술을 융합하여 지능형 에이젼트/디바이스는 상황과 질문을 인지하여 능동적으로 의사결정을 통해 업무를 수행하는 과정을 통해 디바이스와 인간사이의 UX가 진행됩니다.

여기에서 시멘틱 기술은 사람-사람, 사람-기계들간에 공통 언어로서 사용가능하며 따라서, 다양한 기기를 활용하여 지능화하기 위해서 온톨로지는 중요한 요소기술입니다. 시멘틱기술 기반 에이젼트 시스템의 통상적인 구성은 그림과 같습니다.

위의 Semantic Social Web of Things의 동작 시나리오는 다음과 같습니다.

철수가 사무실에서 퇴근후 집에와서 자전거타고 운동하고 싶다는 것이지요. 철수가 퇴근하는 것을 오피스에이젼트에게 알리면 오피스에이젼트는 홈에이젼트에게 퇴근을 스스로 알립니다. 홈에이젼트는 철수에게 집에와서 무엇할것인가? 라고 물어보면 자전거타고 운동하고 싶다고 답 합니다. 그러면 홈에이젼트가 자전거타고 운동에 필요한 준비를 자전게에게 시키기는것입니다.

뿐만 아니라, 금요일 저녘에 철수가 좋아하는 음식은 그간의 경향을 봤을대 중국식 요리 배달을 시켜 먹었기에 오늘도 그렇게 할것인가?고 물으면 그렇게 한다고 답변을하고, 이에 따라 음식 주문을 하는 것 입니다. 이 시나리오는 가장 UI/UX의 발전된 형태인 지능형 대화형 UI/UX의 시나리오를 보여 줍니다. 현재 이 시스템은 을 개발 중에 있으나, 머지않아 구현되어 고객여러분들에게 보여줄 수 있을 것입니다.

위의 서비스 에이젼트 시나리오가 동작을 하기 위해서는 에이젼트들이 자연어로 질문을 던지고, 이을 분석하고 이해해서 대응을 할 수 있도록 온톨로지와 추론이 동작합니다. 이러한 시멘틱기술과 추론기술 또한 우리 회사가 일부 보유하고 있으면서 이러한 현실적 과제에 적용해 나가고 있습니다.

특히, 소프트온넷(주)은 인공지능 플래닝 기술을 활용하여 택배경로탐색을 수행한 사례가 있습니다. 플래너는 문제 도메인에서 주어진 초기상태, 원하는 목표상태, 수행할 수 있는 행동의 작동조건과 결과를 기술하여 입력하면, 이 초기상태부터 원하는 목표에 도달할 수 있는 해법으로 일련의 행동들의 순서를 찾는 기술입니다. 이 플래닝 기술은 시멘틱 기술과 융합하여 다양한 복잡한 자율 시스템을 구현하는 방법으로 활용될 수 있습니다.

따라서, 위에서 언급한 지식기반 에이젼트의 기본 동작 원리를 정리하면 다음과 같습니다. 즉, 인간은 어떠한 사물(things)들에 대해 알고 있고, 이는 어떠한 것을 하는 것 (do things)에 도움을 줍니다. 인간이 지능을 쌓는 방법은 지식의 내적 표현에 대한 추론 과정을 통한다고 봅니다. 인공지능에서 지능에 대한 이러한 접근 방법이 지식기반 에이젼트에 의해 보다 구체화 되고 있습니다.

지식기반 에이젼트의 핵심 요소는 지식베이스 입니다. 지식베이스는 문장들의 집합이며, 여기서 말하는 문장은 일반적인 인간의 소통의 단위가 아닌 기술적 용어로서, 각 문장은 지식표현 언어로 표현되며, 어떤 사물의 소속 혹은 분류 관계를 표현하는 T-Box(Terminological Box) 혹은 사물과 사물 혹은 값 사이의 관계를 표현하는 A-Box (Assertion Box) 를 표현합니다. KB에는 새로운 문장을 추가할 수 있는 방법도 있고 또한 무엇이 알려진것인가에 대한 질문도 할수 있어야 합니다. 이러한 기능을 각각 TELL과 ASK라고 합니다. 이 두 기능은 추론을 포함할 수 도 있는데, 여기서 추론이라 함은 KB에 저장된 지식으로부터 함축되어 있는 문장을 도출하는 것을 말합니다. 이러한 일련의 과정을 거쳐서 인지컴퓨팅은 주변 상황정보와, KB에 이미 저장되어 있는정보를 종합하여 판단을 내리고, 그 내린 판단에 따라 행동을 취한후, 그 결과로 변화된 상태를 KB를 업데이트 하는 과정을 거치게 됩니다. 이러한 과정이 마치 사람이 주변상황을 인지하고, 이 상황에 맞는 판단과 행동을 취한후, 그 결과에 대해서 사람이 새로운 사실을 배우고 기억하는 과정과 유사합니다. 소프트온넷(주)이 추구하는 인지컴퓨팅은 이러한 방향으로 연구개발이 오늘도 진행되고 있으며, 중간 결과물은 바로 제품에 적용되어 고객여러분들이 보다 쉽고 편안하게 문제풀이를 하는데 도움을 드릴것입니다.