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'머신러닝(ML)'통합검색 결과 입니다. (6건)

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'아마존 광고 설계자' 몰로코 합류…리테일 미디어 장악 노린다

몰로코가 커머스 미디어(MCM) 사업 고도화를 위해 글로벌 리더십을 전면 재편했다. 아마존·구글 등에서 경력을 쌓은 베테랑을 전진 배치해 조직 전반에 변화를 줬다. 몰로코는 커머스 미디어 글로벌 총괄에 팻 코플랜드를 선임하고 아시아태평양 지역 성장 전략 책임자로 이현채 전 글로벌 SMB 리더를 발탁했다고 11일 밝혔다. 두 인사는 미국 본사와 아태 거점을 각각 맡아 MCM 전략 수립과 지역별 실행을 병행한다. 코플랜드 총괄은 아마존에서 스폰서드 브랜드 광고 상품을 기획·출시하고 이를 맞춤형 인공지능(AI) 광고 플랫폼으로 고도화한 핵심 인물이다. 머신러닝, 광고, 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 30년 이상 경험을 쌓아온 업계 베테랑으로 꼽힌다. 몰로코는 코플랜드 총괄의 합류로 복잡한 광고 의사결정에 AI를 적용하는 기술 고도화는 물론, 대형 광고주 대상 확장 전략에도 가속도가 붙을 것으로 기대하고 있다. 기술 중심 조직문화와 빠른 실행력을 바탕으로 한 시너지 효과도 노리고 있다. 아태 지역 전략을 맡게 된 이현채 총괄은 지난 2018년 몰로코에 합류해 동남아 시장 개척과 '몰로코 애즈(Moloco Ads)' 성장을 이끈 인물이다. 구글과 메타 등 글로벌 기업의 한국, 싱가포르, 아일랜드 지사에서 광고 수요·공급 경험을 쌓았다. 몰로코 커머스 미디어는 이커머스 및 마켓플레이스 플랫폼이 자체 광고 네트워크를 구축하도록 돕는 머신러닝 기반 광고 솔루션이다. 고객 행동 예측, 개인화된 광고 추천, 실시간 최적화를 통해 브랜드 성과를 끌어올리는 데 중점을 둔다. MCM은 현재 무신사, 올리브영, 버킷플레이스, 웨이페어 등 주요 커머스 기업들이 도입해 성과를 내고 있다. 몰로코에 따르면 최근 단 하루 만에 1만 개가 넘는 광고 계정이 활성화되는 등 기술 확산 속도도 빨라지고 있다. 전 세계 10만 개 이상의 광고주가 MCM을 활용 중이며 퍼스트파티 데이터 기반 마케팅 전환 흐름 속에서 몰로코는 고도화된 머신러닝(ML) 기술을 앞세워 리테일 미디어 시장의 중심으로 부상하고 있다. 안익진 몰로코 대표는 "글로벌 리더십과 기술 전문성을 갖춘 팻 코플랜드 총괄과 아태 시장 기반을 다져온 이현채 총괄의 시너지가 커머스 미디어 사업의 새로운 도약을 이끌 것"이라며 "향후에도 지속적으로 고객 성장을 돕는 데 기여할 것"이라고 말했다.

2025.04.11 15:18조이환

"AI 툴 연결, 한 줄로 끝"…베슬AI, 오픈소스 툴콜링 플랫폼 '하이퍼포켓' 공개

베슬AI가 인공지능(AI) 에이전트를 위한 오픈소스 툴콜링 플랫폼을 통해 에이전트의 외부 도구 연동을 지원한다. 고객사의 멀티 에이전트 시스템 구축 부담을 줄여 시장을 선점하려는 조치다. 베슬AI는 지난달 6일 실리콘밸리에서 열린 '라마라운지' 행사에서 '하이퍼포켓'을 최초로 공개했다고 4일 밝혔다. '하이퍼포켓'은 플러그앤플레이 방식의 오픈소스 플랫폼으로, 깃허브 URL만으로 AI 에이전트와 다양한 툴을 즉시 연결할 수 있다. 또 랭체인, 라마인덱스를 포함한 여러 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)와 서드파티 툴을 지원하며 보안 인증 시스템을 갖춰 높은 비용 문제를 해결한 것이 특징이다. 베슬AI는 '하이퍼포켓'을 통해 AI 에이전트와 외부 데이터 간의 상호작용을 강화하고 기업들이 손쉽게 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 돕겠다는 계획이다. 특히 멀티 에이전트가 핵심 경쟁력으로 떠오르는 상황에서 기업들이 보다 쉽게 AI 에이전트 네트워크를 확장할 수 있도록 지원할 수 있게 됐다. 베슬AI는 '라마라운지' 외에도 다양한 행사에 참가해 '하이퍼포켓'을 시연했다. 지난달 15일부터 이틀간 웨이츠&바이어스 본사에서 열린 '생성 AI 에이전트 멀티모달 해커톤'에도 참가해 음성·비디오 분석, 업무 자동화, 쇼핑·결제 시스템 개선 등 다양한 분야의 AI 에이전트를 구현하고 API와 외부 툴을 연계해 실질적인 문제 해결 방안을 제시했다. 또 지난달 19일에는 깃허브 오피스에서 'AI 에이전트 해커톤 나이트'를 개최했다. 벡터 데이터베이스 기업인 위비에이트, 서버리스 AI 인프라 기업인 파이어웍스AI, 멀티 에이전트 프레임워크 기업인 크루AI 등이 파트너로 참여해 AI 모델과 프레임워크 통합을 검증하고 공동 프로젝트 가능성을 모색했다. 안재만 베슬AI 대표는 "하이퍼포켓 출시와 글로벌 기업들과의 기술 교류는 멀티 에이전트 시장 확장의 중요한 전환점이 될 것"이라며 "복잡한 API 통합과 인증 문제를 해결하고 다중 언어 지원을 통해 자유롭게 확장·커스터마이징할 수 있는 AI 에이전트 개발을 지원할 것"이라고 밝혔다.

2025.03.04 15:56조이환

AI 혁신 시대, 성공적인 머신러닝 기반 서비스 구축을 위한 필수 전략

AI 혁명의 물결 속에서 머신러닝 기술은 기업의 혁신을 이끄는 핵심 도구로 부상하고 있다. 자동 번역, 이미지 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 머신러닝을 도입하고 활용하는 사례가 눈에 띄게 늘었다. 머신러닝의 강점은 분명하다. 제한된 규칙과 데이터를 기반으로 작동하던 기존 자동화 시스템에 비해 훨씬 더 유연한 대안을 제시하며 기업 경쟁력을 강화하는 데 도움이 된다. 하지만 머신러닝 기술 그 자체가 비즈니스의 황금 열쇠는 아니다. 기술을 도입하는 것과 이를 실제로 사용자가 활용할 수 있는 서비스로 제공하는 것은 전혀 다른 차원의 문제다. 머신러닝 모델을 서비스화하기 위해서는 문제 정의부터 데이터 수집 및 삭제, 데이터셋 구축, 모델 개발, 모델 평가, 모델 배포, 시스템 개발, 지표 평가에 이르기까지 모든 일을 처음부터 수행해야 하기 때문이다. 또 이 과정에서 수많은 업무가 수반되기에 여러 요소를 균형 있게 고려해야 한다. 그렇다면 머신러닝을 성공적으로 서비스화하기 위해 반드시 염두에 둬야 할 필수 요소는 무엇일까. 먼저, 효율적인 머신러닝 기반 서비스 구축을 위해서는 보다 빠른 배포 주기를 마련해야 한다. 머신러닝 프로젝트는 전통적인 소프트웨어 프로젝트와 달리, 눈에 직접적으로 드러나지 않는 기능 개선이 대다수다. 그러므로 머신러닝 모델이 성능 향상을 거듭 이뤄낼 수 있도록 실제 제품에 적용해보고 사용자 반응에 따라 기민하게 대응하는 것이 중요하다. 빠른 배포 주기를 유지한다면 또 다른 이점도 얻을 수 있다. 머신러닝 프로젝트의 단점인 불확실성을 줄이는 동시에 사용자 데이터를 추가 학습한다는 장점을 극대화할 수 있는 것이다. 이처럼 빠른 배포 주기를 마련하려면 초기 단계에서 최대한 작은 범위로 개발해야 한다. 사용자 전체가 아닌 일부를 대상으로 시스템을 개발해 타깃을 쪼갤 수도 있고, 개발 초기에 간단한 모델로 시작해 점진적으로 더 크고 복잡한 모델을 도입하는 접근을 택할 수도 있다. 다양한 접근 방법 중 상황에 맞는 전략을 취한다면 초기 개발 비용을 줄이고 더 빠르게 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 두 번째로, 사람과 머신러닝 모델을 동시에 사용하는 융합 프로세스를 체계화할 필요가 있다. 머신러닝 모델은 비교적 저렴하고 빠르게 결과를 출력할 수 있다는 장점이 있지만, 사람과 비교하면 상대적으로 정확도가 떨어진다. 반면 사람은 상대적으로 정확도가 높을지라도, 속도가 느리고 비용이 많이 발생한다. 따라서 사람과 머신러닝의 중간점을 찾아 적절히 융합하면 원하는 수준의 성능과 비용을 모두 만족시킬 수 있다. 예를 들어, 머신러닝 모델의 정밀도가 높은 구간에서는 이를 단독으로 이용해 콘텐츠를 처리하고, 정밀도가 부족한 부분에서는 사람의 판단을 더하는 방식으로 접근하는 것이다. 최근 생성 AI의 가속 발전으로 높은 정확도를 유지하면서도 비용까지 저렴한 경우도 점차 늘고 있는데, 발전하는 AI 연구 속도에 맞춰 AI 활용 전략도 민첩하게 수립돼야 한다. 마지막으로 머신러닝 기반 서비스 구축할 때는 시스템의 가시성을 높이고 오류를 신속하게 감지할 것을 강조하고 싶다. AI는 회계 로직처럼 정답이 명확한 문제를 풀기보다는 번역, 이미지 검색, 추천 시스템과 같이 정답이 없는 문제를 다루는 경우가 많기에 특정 로직에 버그가 생기더라도 사용자에게 직접 드러나는 오류 없이 암묵적인 성능 저하를 일으킬 수 있다. 게다가, AI는 방대한 데이터를 활용하고 여러 엔지니어의 손을 거쳐 탄생하기 때문에 버그가 발생할 수 있는 영역이 매우 넓다. 사용자 모바일 디바이스의 운영체제가 업데이트되어 데이터 형태 변화가 발생할 수도 있고, 그로 인해 AI 시스템의 성능이 저하될 가능성도 존재한다. 이를 방지하려면 시스템 내 모니터링 및 로깅 장치를 구축해 가시성을 확보해야 하며 오류 발생 시 신속하게 대응할 수 있어야 한다. 실제로 최근 하이퍼커넥트 AI 조직에서도 가시성을 확보하는 데 집중함으로써 AI를 더욱 고도화하고 있다. 성공적인 머신러닝 기반 서비스 구축을 위해서는 빠른 배포 주기, 사람과 머신러닝의 적절한 융합, 그리고 시스템의 가시성 확보가 필수적이다. 나아가 엔지니어 개인 차원에서는 소프트웨어 엔지니어링과 머신러닝을 모두 잘 이해하기 위해 꾸준히 기술 동향을 살피고 지식의 폭을 넓히는 노력이 필요하다. 머신러닝 기반 서비스는 구축과 운영 과정에서 상당한 노력이 요구되지만, 효율성과 생산성의 극대화, 고객 경험 향상과 같은 다양한 이점 덕분에 다수 기업에서 선호도가 높다. 앞서 살펴본 세 가지 요소를 고려한다면, 불확실성을 줄이고 보다 효율적이며 안정적인 머신러닝 기반 서비스를 구현할 수 있을 것이다.

2024.11.15 10:55이영수

"눈 마주친 순간 사로잡아야"...네이버웹툰 데이터 엔지니어로 사는 법

“네이버웹툰 앱을 열면 '알아서 딱!'이라는 메뉴가 바로 상단에 있다. 원래는 요일별 연재 작품을 안내했는데, 모든 연재 작품을 중 취향에 맞는 작품을 전면에 추천하는 서비스로 개발했다. 이용자들에게 웹툰 작품들을 어떻게 보여줄지 고민했고, 머신러닝 기반 추천 엔진을 도입했다.” 김대식 네이버웹툰 SVP는 이용자들이 앱에 접근하자마자 흥미로운 웹툰을 찾아 탐독할 수 있도록 하고 있다며 이같이 언급했다. 김대식 SVP는 12일 과학기술정보통신부가 주최하고 한국소프트웨어산업협회(KOSA) 주관, 지디넷코리아가 후원으로 열린 '디지털 혁신 페스타 2024(DINNO 2024)'의 부대 행사 '잡테크 커넥팅 데이즈' 연사로 등장했다. 김대식 SVP는 인공지능(AI)을 비롯한 기술을 네이버웹툰 사업에 활용하는 역할을 담당한다. 세부적으로는 AI, 머신러닝(ML), 데이터 관련 조직을 두고 기술 지원을 하고 있다. AI 조직은 AI 기술을 활용해 웹툰 저작권 보호, 'AI 페인터' 등 웹툰 창작을 위한 도구 등을 지원했다. ML 조직은 회사가 웹툰 서비스를 제공하는 일본, 미국 등 글로벌 지역에서 수집된 데이터를 토대로 개인화 추천 서비스를 제공하는 것이 주된 업무다. 이렇게 데이터를 활용하기 앞서, 데이터 전담 조직이 수집된 일 수십억 건 규모 데이터의 쓸모를 찾아 정제하고, 사업 의사결정에 활용하는 작업을 한다. 김 SVP는 “타 서비스에서도 흔히 제공되는 콘텐츠 구매 추천 서비스뿐 아니라 광고, IP 활용 등에도 데이터를 활용한다”면서 “데이터 플랫폼을 구축과 더불어 데이터의 자동화 및 최적화를 꾀하는 '데이터 옵스'도 자체적으로 한다는 점이 특징”이라고 소개했다. 외부 플랫폼 대신 자체 구축을 택한 것에 대해선 핵심 기술로서 내재화가 필요하다는 판단이 있었다고 설명했다. 김 SVP는 “이용자의 데이터를 토대로 콘텐츠 추천하는 것에 대한 내재화 의지가 컸다”며 “기술 기업인 네이버 산하 회사라 자체 구축이 용이한 점도 작용했지만, 콘텐츠 중심 기업으로서 기술 내재화가 필요한 영역이라는 판단이 가장 주효했다”고 말했다. 네이버웹툰은 이처럼 데이터와 AI를 활용하기 위해 관련 업무 포지션으로 ▲비즈니스 애널리스트 ▲애널리틱스 엔지니어 ▲데이터 프로젝트 매니저 ▲데이터옵스 엔지니어 ▲데이터 플랫폼 엔지니어로 채용하고 있다. 자체적으로 필요한 플랫폼을 구축해 운영하는 만큼 타 기업보다 데이터 담당자 직무를 세분화해 두고 있다고 했다. 비즈니스 애널리스트는 데이터를 분석해 비즈니스 문제를 이해하고 해결 방안을 제시하며, 이해관계자와 협력해 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 데이터 프로젝트 매니저는 데이터 관련 프로젝트를 계획, 관리, 실행해 팀간 협력을 이끌고, 프로젝트가 기한 내에 목표에 맞게 완료될 수 있도록 조율한다. 데이터 엔지니어는 데이터를 수집, 처리, 저장하는 데이터 파이프라인을 구축하고 관리해 분석과 활용을 위한 데이터 인프라를 제공한다. 데이터옵스 엔지니어는 데이터 파이프라인의 개발, 배포, 모니터링을 자동화하고 최적화해 데이터가 일관성 있게 처리되고 효율적으로 전달될 수 있도록 데이터 인프라를 운영한다. 데이터 플랫폼 엔지니어는 데이터 저장, 처리, 관리의 전반적인 플랫폼을 설계하고 구축해 데이터 인프라의 성능, 안정성, 확장성을 보장해준다. 애널리틱스 엔지니어는 데이터 엔지니어링과 데이터 분석의 중간 다리 역할을 하며, 데이터를 분석 가능한 구조로 변환하고 비즈니스 요구에 맞는 데이터 모델을 구축한다. ML 쪽 업무 포지션은 ML 모델러와 ML 플랫폼 엔지니어로 두고 있다. ML 모델러는 ML 모델을 설계, 훈련, 평가해 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 모델링 솔루션을 제공하고 모델 성능을 지속 개선하는 역할을 맡고 있다. ML 플랫폼 엔지니어는 ML 모델의 개발, 배포, 서빙, 운영을 지원하기 위한 확장 가능하고 안정적인 인프라와 도구를 구축해 데이터 과학자와 모델러들이 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는다. ML을 활용해 웹툰을 추천하는 'AI 큐레이션'은 전체 글로벌 서비스에서 제공되고 있다. 김 SVP는 “ML은 수집된 데이터를 토대로 알고리즘을 접목해 미래를 예측하는 기술”이라며 “이커머스처럼 이용자 맞춤형 추천 모델이 필요한 회사들이 ML을 직접 구축할 수 있는 ML 플랫폼 엔지니어를 찾고 있고, 저희도 이런 인력을 필요로 하고 있다”고 첨언했다. 데이터, ML 담당자가 얻을 수 있는 이점으로는 글로벌 서비스에 기반한 업무라는 점을 들었다. 김 SVP는 “글로벌 데이터를 다룰 수 있다는 점에서 네이버웹툰 데이터 엔지니어로서의 즐거움이 있을 것”이라며 “나라별 특성도 살펴볼 수 있고, ML 기반 추천 기술을 다뤄볼 수 있다는 점에서 좋은 직무 기회가 될 것”이라고 강조했다.

2024.10.12 17:52김윤희

게리 마커스 뉴욕대 교수 "AI 산업 붕괴 임박했다"…이유는?

게리 마커스 뉴욕대 인지심리학 교수가 기술적 한계로 인해 인공지능(AI) 산업이 붕괴할 수 있다며 새로운 방법론 도입을 촉구했다. 마커스 교수는 2일 자신이 운영하는 뉴스레터를 통해 AI 버블이 곧 꺼질 것이라고 주장했다. 딥러닝 기술의 '이상치(outlier)' 문제가 해결되지 않은 채 산업이 과도하게 커졌기 때문이다. '이상치' 문제란 데이터에 포함되지 않은 비정상적인 값으로 인해 AI 모델의 데이터 처리가 방해받는 현상을 말한다. 마커스 교수는 현재의 신경망 모델이 데이터셋에 포함되지 않은 완전히 새로운 사례를 해결하지 못한다고 강조했다. 그는 자율주행차 사고를 예로 들어 현재 AI 기술의 문제를 설명했다. 최근 자율주행차가 전복된 이중 트레일러를 인식하지 못해 사고를 일으키는 사례가 자주 발생하고 있는데 이는 데이터셋 내에 유사 사례가 매우 드물기 때문이다. 언어 학습에서도 유사한 문제가 발견된다. '챗GPT' 등 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI들이 텍스트 데이터에 포함된 정보만으로 문제를 해결하려 하기 때문에 이러한 오류가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 마커스 교수는 현재의 신경망 접근법 대신 규칙 기반 시스템이 더 효과적일 수 있다고 주장했다. 규칙 기반 시스템은 지난 20세기 중반 도입됐던 초기 AI 모델로, 규칙 시스템을 사전에 입력해 문제를 해결한다. 실제로 인지심리학자들은 인간의 뇌가 신경망 시스템뿐만 아니라 규칙 기반 시스템도 사용한다고 강조한다. 이러한 '하이브리드' 작동 원리는 현재 신경망 기술에 기반한 AI의 한계를 극복하기 위한 방법으로 지목되고 있다. 현재의 AI 기술 발전에 대해 마커스 교수는 비판적인 시각을 유지했다. 그는 "신경망 시스템만으로는 일반인공지능(AGI)을 달성하기 어렵다"며 "이는 사다리를 높이 쌓아 달에 도달할 수 있다고 믿는 것과 같다"고 밝혔다.

2024.08.02 15:27조이환

구글페이, AI로 수상한 거래 탐지

구글페이는 인도에서 결제 사기를 막기 위해 인공지능(AI) 기술을 사용한 전자상거래 감시 시스템을 도입했다. 11일(현지시간) 트레이딩 뷰 등 외신은 인도중앙은행(RBI) 통계를 인용해 지난해 인도의 온라인 결제 사기가 약 145억7천만 건을 기록했다고 밝혔다. 전년 대비 5배 이상 증가한 수치다. 구글페이는 통합 결제 인터페이스(UPI) 생태계에서 지난 4월 50억 건 이상의 거래를 처리했다. 동시에 구글페이는 전자상거래 사기 조기 탐지 시스템 '디지카바크(DigiKavach)'를 구축했다. 구글페이에 따르면 이 시스템은 AI를 통해 실시간으로 개별 전자상거래의 ▲거래 시간 ▲금액 ▲지출 패턴 등을 분석하고 이상 징후를 감지한다. 동시에 현지 법률에 따라 구글페이 사용자의 개인 정보를 보호한다. 예를 들어 사용자가 거래한 적 없는 판매자에게 갑자기 많은 금액을 송금할 때, 시스템은 이를 탐지해 해당 거래가 사기일 수 있다는 경고 알림을 보낸다. 상품 가격과 거래액이 맞지 않거나, 판매자의 신원이 명확하지 않은 경우도 마찬가지다. 샤라스 불루수 구글페이 제품관리이사는 "우리는 사용자가 앱을 신뢰할 수 있도록 사기 탐지와 예방에 진력하고 있다"며 "구글페이는 앞으로도 네트워크와 소프트웨어 보안 연구에 투자를 계속할 것이다"고 말했다.

2024.07.12 10:25정석규

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