[스타트업투데이] 다양한 AI 기반 서비스들이 유연하게 창출되도록 인프라-플랫폼-서비스가 선순환 방식으로 연결되고, 사용자-개발자-운영자들이 함께 엮이는 오픈 데이터 중심의 가치-지향 생태계를 발전적으로 구축하고, 이를 지속적으로 운용하면서 개선해야 한다. 이러한 디지털 전환에 대응하는 산업밀착형 인재양성을 목표로 지스트(광주과학기술원) AI 대학원은 우수한 교수진, 첨단 연구장비, 전폭적인 정부 지원 등 탁월한 연구 환경을 갖추고 있다. 또한, 2020년부터 5년에 걸쳐 광주 첨단3지구에 조성될 ‘AI산업융합집적단지’라는 국가적인 AI 대표 인프라를 갖추고 있어 세계적인 AI 혁신을 선도하는 교육-연구-창업을 효율적으로 이어가는 AI 대학원으로 발전할 것으로 기대된다.

개방형 AI 서비스 생태계 구축을 위한 다양한 전략들 

급속하게 다가오는 변화될 미래에 대비해 창조적인 산업 생태계(ecosystem)를 구축하기 위해 4차 산업혁명(Industrie 4.0), 산업인터넷(Industrial Internet), 인터넷플러스(Internet Plus), 지능인터넷(Thinking Internet) 등과 같은 다양한 슬로건을 내세운 전방위적이고 대규모의 ICT(Information & Communications Technology, 정보통신기술) 중심의 디지털 전환(Digital Transformation) 전략을 추구하는 국제적인 이니셔티브들이 활발하게 부상하고 있다. 즉, 다양한 산업 도메인들에서 산출되는 오픈 데이터(Open Data)를 활용하면서 고도화되는 ICT 역량을 중심으로 변화될 미래를 위한 융복합화(ICT convergence)를 소프트웨어-중심으로 지속적으로 추구하고 완성해가는 가치-지향 생태계에 체계적으로 대비하는 노력이 급속하게 확산되고 있다. 

상기한 전략 이니셔티브들을 태동시킨 ICT 중심의 전환 패러다임은 <그림 1>과 같이 오픈 데이터 중심으로 AI 기반 서비스들을 신속하고 경제적으로 창출하는 라이프사이클(life cycle)과 생태계(ecosystem)를 지향하고 있다. 먼저 신속하고 경제적으로 자원을 공급할 수 있는 ICT 인프라를 관제(monitor & control) 타워 중심으로 소프트웨어-정의(software-defined) 방식으로 운영하면서 뒷받침해야 한다. 즉, 미래 ICT 경쟁력의 핵심이 되도록 다양한 서비스들이 요구하는 계산·저장·네트워킹을 감당하는 자원 인프라를 한 덩어리처럼 긴밀하게 결합해 통합적으로 관제하면서 개방형으로 공유해야 한다. 

또한, 최종 사용자들이 원하는 다양한 AI 기반 서비스들을 하부에 위치한 소프트웨어-정의 인프라에 기반을 두고 신속하고, 저렴하고, 손쉽게 실현하도록 지원해야 한다. 이때 함께 사용하는 공유형 인프라에 기반해 사용자 중심의 AI 기반 서비스들을 제공하려면 개발자와 운영자가 협력하면서 자동화를 진행하는 개발운영병행체제(Development & Operation·DevOps) 방식을 적용해야 한다. 

또한, <그림 1>과 같이 AI 기반 서비스들에 최적화된 유연한 실증 환경을 제공하려면 ICT 인프라와 데이터를 자유롭게 개방형으로 공유하면서 서비스 창출에 활용하는 데이터-중심(data-centric) 개방형 플랫폼에 기반해야 한다. 이때 사용자 중심의 다양한 서비스들을 개방형 응용 프로그램 인터페이스(Application Programming Interface·API) 도구들을 사용하면서 손쉽게 개발하고 운영하면서 처음부터 끝까지 전 과정에 걸친 서비스 라이프사이클을 반복해 점진적으로 완성해야 한다. 

또한, 반복을 통해 완성된 서비스 라이프사이클을 사용자의 입장과 개발자·운영자의 입장에서 균형되게 조율해서 선순환하는 가치 사슬(value chain)을 만들어내는 미래형 서비스 생태계를 지속하고 확산시켜야 한다. 정리하면, 스마트한 AI 기반 서비스들이 유연하게 창출되도록 인프라-플랫폼-서비스가 선순환 방식으로 연결되고, 사용자-개발자-운영자들이 함께 엮이는 오픈 데이터 중심의 가치-지향 생태계를 발전적으로 구축하고, 이를 지속적으로 운용하면서 개선해야 한다. 

소프트웨어-정의 인프라와 데이터-중심 개방형 플랫폼을 활용한 다양한 AI 기반 서비스 생성 

따라서 미래형 ICT 인프라·플랫폼으로의 고도화를 추구하는 전략적인 전환에 따라 <그림 2>와 같은 소프트웨어-중심 인프라(Software-Defined Infrastructure·SDI)와 오픈 데이터 중심의 클라우드-네이티브(Kubernetes(K8S)로 조율하는 컨테이너 기반으로 구성되는 개방형 오픈-소스 클라우드 컴퓨팅 방법론을 지칭) 플랫폼을 확보하는 지속적인 노력이 필요하다. 즉, 데이터와 사람·사물들을 엮어내는 초연결(hyper-connectivity) 기반의 치밀한 연결(inter-connect)을 빠르고 안전하고 지속적으로 유지하면서 계산·저장·네트워킹 과정을 통해 자유롭게 데이터를 변화시키면서 활용하는 미래형 인프라·플랫폼·서비스 프레임워크를 구축하고 활성화해야 한다. 

이러한 전략적인 디지털 전환의 필요성을 전체적인 시각으로 바라보도록 소프트웨어-정의 인프라와 개방형 클라우드-네이티브 플랫폼을 활용해 다양한 미래형 서비스를 생성하는 전체적인 과정을 <그림 3>에 그려보았다. <그림 3>을 살펴보면, 소프트웨어-정의 인프라 운영자들은 SmartX(‘Smart(지능형)’ + ‘X(임의 대상)’를 연계하는 개방적인 소프트웨어-중심적인 AI + X 융합 방식을 상징) 박스를 활용하는 융합형(hyper-converged) 자원집합 개념에 따라 계산·저장·네트워킹을 담당하는 인프라 자원을 확보하려고 시도한다. 

즉, 자원 종류를 단순화한 SmartX 박스 수량을 늘리는 스케일-아웃(scale-out) 방식으로 인프라의 효율성을 향상시키려 한다. 따라서 융합형 자원집합 개념에 따라 종단(end)에 펼쳐진 지능형 사물들, 에지(edge)에 위치한 소규모 클라우드들(μClouds), 코어(core)에 자리잡은 연합형(federated) 클라우드 데이터센터들을 이어주는 미래지향적인 인프라를 구성하는 것이다. 이어서 개방형 클라우드-네이티브 플랫폼 운영자들은 컨테이너(container) 형태의 기능들(functions)을 종단·에지·코어에 펼쳐진 SmartX 박스들에 배치하고 동작시킨다. 이때 다양한 색상의 컬러 펜들로 비유되는 개방형 응용프로그램인터페이스(API)들을 단독 기능 또는 이들의 연결로 이뤄진 복합 기능을 통해 실현하고 활용한다. 정리하면, AI 기반 서비스 개발자들은 목표하는 서비스 도메인에 맞춰진 개방형 데이터를 중심으로 상기한 소프트웨어-정의 인프라와 개방형 클라우드-네이티브 플랫폼의 지원을 받아 고품질의 다양한 AI 기반 서비스들을 값싸고 빠르게 만들어 내는 것이다.

전술한 AI 기반 서비스 체계를 구축하고 운영하기 위한 요소 기술들의 공통 키워드는 <그림 4>와 같은 ‘SmartX 자동화’다. 즉, ‘Smart(지능형)’ + ‘X(유연하게 변화해 적응함)’을 연계하는 개방적이며 소프트웨어-중심적인 실증 기술의 개발과 운영이 매우 중요하다. 따라서 <그림 4>와 같이 신속성과 효율성에 주목하는 개발운영병행체제 방식을 도입해 목표하는 서비스 실증을 위해 유연하게 맞추면서 빠르고 값싸게 제공하는 자동화 역량이 요구된다. 이러한 ‘SmartX 자동화’는 프로비저닝(Provisioning), 오케스트레이션(Orchestration), 가시성(Visibility), 그리고 지능(Intelligence) 측면에 걸친 4가지 세부 요소들을 중심에 두고, 이를 보안 및 연동(Security & Federation) 측면과 가시화(Visualization) 측면에서 보조하는 통합적인 소프트웨어 프레임워크로 구성된다. 

또한, 종단·에지·코어에 투입한 다양한 형태의 SmartX 박스들을 활용해 자동화된 서비스 실증을 시험하는 SmartX Playground 테스트베드를 활용해 AI 기반 서비스 라이프사이클을 점차적으로 완성해 보는 것도 매우 중요하다.

헬스케어·자동차·에너지 등 3대 특화분야에 집중하는 세계적 수준의 AI + X 융합 교육·연구 

과학기술정보통신부와 광주광역시는 지스트 인근 광주연구개발특구에 ‘AI산업융합집적단지’ 중심의 AI 생태계 조성을 위해 2020년부터 5년간 4,061억 원을 투자할 계획이며, 헬스케어·자동차·에너지 등 3대 AI 특화분야 융합 연구에 집중하도록 기획했다. 따라서 2020년 봄학기부터 신입생을 교육하는 지스트 AI 대학원은 AI집적단지를 위한 전문 인력을 교육-연구-창업이 이어지는 장기적인 비전에 따라 육성하고 배출한다. AI집적단지의 활성화에 기여하면서 시너지 효과를 창출하기 위해 힘쓸 예정이다. 

즉, 지스트 AI 대학원에서는 산·학·연의 복합적 특성에 부합하도록 다음의 세 가지 역량을 모두 겸비한 AI 융합 인재를 양성하고자 한다. 첫 번째로 다양한 AI 기술을 활용하고 융합해 현장에 맞도록 주어진 문제를 해결하는 적응력, 두 번째로 AI 전문지식을 독창적으로 변형해 새롭게 만들어 내는 창의력, 마지막으로 다양한 분야의 사람들과 원만하게 소통하면서 산업별 특성을 이해하고 AI 창업을 모색하는 추진력을 갖출 AI + X 중심의 융합형 인재양성이 필요하다.

따라서 <그림 5>와 같이 집적단지의 AI클라우드데이터센터(AI Cloud DC)와 3대 특화분야(헬스케어·자동차·에너지) 서비스 테스트베드의 연동에 주목하면서 특화 도메인별로 실제 데이터를 투입해 AI + X 융합 서비스 파이프라인을 구축하고 운영하는 것이 바람직하다. 즉, AI 인력의 실증 경험 축적을 위해 고도화된 미래형 ICT 인프라·플랫폼에 기반해 스마트 의료, 스마트 교통, 스마트 에너지 등과 같은 특화된 산업 도메인들을 위한 새로운 AI 기반 서비스들을 창출하도록 단계별 계획에 따라 지원할 예정이다. 또한, 집적단지와 연계해 AI 대학원 학생들이 창업에 자연스럽게 다가가도록 맞춤형으로 키워내는 ‘AXEL Together’ 창의 자율 프로그램을 준비해 사람-기술-기업을 연계하는 AI 혁신기업 창업생태계의 구축에도 일조할 수 있도록 고민할 예정이다.

김종원 지스트 인공지능대학원장

지스트 인공지능대학원장으로 2019년 가을부터 일하기 시작했으며, 지스트 슈퍼컴퓨터센터 센터장을 맡고 있다. 미래인터넷 포럼 의장, 아시아·태평양 초고속 인터넷 연구망(APAN) 기술분야 리더 등으로 AI를 위한 컴퓨팅·네트워킹 인프라 분야에서 주로 활동하고 있다.