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IT Insight

모바일 시대를 이끈 구글의 미래 준비

지난 10년간 구글은 모바일 시대를 이끌어 왔습니다. 구글의 안드로이드는 전 세계 모바일 OS 시장의 77.32%[각주:1]를 점유하며 광고, 콘텐츠 등과 같은 구글의 수익을 안정적으로 지원하고 있고, 구글의 주가 또한 주당 $1270[각주:2]으로 사상 최고 돌파했습니다.



모바일 OS를 기반으로 한 시대를 이끌어온 구글은 이제 새로운 혁신 동력을 찾기 위한 준비를 시작했습니다. 최근 치러진 구글 개발자 콘퍼런스는 이러한 변화를 준비하는 모습을 잘 반영하고 있습니다.


 인공지능으로 대 전환을 선언한 구글


2018년 개발자 콘퍼런스를 통해 구글은 자사의 모든 역량의 중심을 인공지능으로 전환하겠다고 선언했습니다. 단순히 제품, 서비스 단위에 인공지능을 적용하는 수준이 아닌 구글 내 모든 연구, 개발에 인공지능을 중심 한 새로운 시대의 준비를 본격화하고 있습니다. 이에 구글은 우선 사내 선행 기술을 담당해온 핵심 연구 조직인 ‘Google Research’를 ‘Google AI’로 개편하고, 지금까지 구글 내 주요 핵심 기술 개발을 담당해 온 제프 딘(Jeff Dean)을 조직장으로 임명했습니다.


Google AI 조직 개편과 함께 선다 피차이(CEO)는 현재 개발 중인 다양한 인공지능 기술을 선보이며, 향후 인공지능 기술을 기반으로 새로운 시대를 준비하는 구글의 미래 모습을 소개하기도 했는데요.


아래 <그림1>처럼 인공지능 기반의 초지능 서비스 및 향후 우리의 삶 전체를 변화시킬 수 있는 다양한 잠재 기술을 시연해 보였습니다. 특히, 이번 구글이 선보인 기술은 단순히 연구 단계, 데모 수준이 아닌 ‘18년 내 상용화가 가능한 수준으로 구현된 기술이라는 점에서 기술의 혁신성보다 더욱 큰 의미를 갖고 있습니다.


l 그림1. 인공지능 기반의 구글의 혁신 기술


구글이 인공지능 기반의 혁신 기술을 경쟁 기업보다 매우 빠르게 구현할 수 있는 것은 구글의 인공지능 연구에 구글의 소프트웨어 구현 역량과 독보적인 수준으로 구축된 구글의 컴퓨팅 인프라가 크게 작용하고 있습니다.


실제 구글이 올해 내 상용화를 목표로 발표한 기술들은 학계에서 불과 2~3년 전에 논문으로만 발표된 선행 연구들이 대부분인데요. 일반적으로 학문적 연구를 목적으로 한 학계의 연구들이 산업계에 채택되고 상용화 기술로 구현되는 데에는 기술 검증 과정[각주:3] 등의 이유로 인해 상당 기간의 기간이 소요됩니다.


또한 기술 상용화 단계를 거치며 다양한 현실적 제약으로 인해 매우 일부 연구만이 상용화가 가능한 제품•서비스로 구현되게 됩니다. 하지만 구글의 인공지능 기술들은 학계의 연구 과정부터 다양한 연구 기관과 함께 공동 연구를 통해 연구되고 있으며 여기에 구글의 소프트웨어 개발 역량이 더해져 다양한 선행 연구들이 매우 빠르게 구글 서비스에 접목되고 있습니다.


l 그림2. 구글의 TPU 및 클라우드 인프라 (약 800개 이상 TPU 동시 구동)


이러한 개발 역량에 구글이 구축한 독보적인 컴퓨팅 인프라는 구글의 기술 상용화를 더욱 가속화 시키고 있습니다. 선행 기술을 상용화 수준으로 구현하기 위해서는 기술의 연구 개발 단계보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 리소스가 요구됩니다.


구글은 상용화 단계에서 요구되는 막대한 컴퓨팅 리소스를 개발 컴퓨팅 칩 단위에서부터 클라우드에 이르기까지 다양한 기술을 통해 대응하고 있습니다. 이를 위해 구글은 인공지능 구현에 최적화된 자체 하드웨어인 TPU(Tensorflow Process Unit)를 개발했습니다. TPU는 구글이 주도하는 인공지능 분야의 오픈소스인 텐서플로우(Tensorflow) 구동에 최적화된 컴퓨팅 칩입니다.


따라서 구글의 텐서플로우에 기반해 구현된 인공지능이 TPU 위에서 실행될 경우 Nvidia, Intel 등의 범용 GPU에서 실행될 때보다 훨씬 높은 성능으로 실행되게 됩니다. 이번 개발자 콘퍼런스에서 발표한 TPU 3.0은 지난 ‘17년 발표된 TPU 2.0 대비 성능이 8배나 향상되었습니다.



게다가 구글은 개별 TPU를 클라우드 기반에서 병렬로 연결해 800개에 이르는 TPU를 동시에 활용할 수 있는 시스템으로 구현해 내고 있어 다른 경쟁 기업 대비 독보적인 수준의 컴퓨팅 역량을 확보한 상황입니다.


구글의 인공지능 개발 역량에 기반한 다양한 기술, 제품, 서비스가 이번 개발자 콘퍼런스를 통해 발표되었으며, 그중 구글이 미래 준비를 위해 새롭게 선보이는 핵심 기술 및 향후 전략적 방향성을 분석할 수 있는 대표적 발표들은 다음과 같습니다.


1) Google Assistant, Duplex

우선 구글은 혁신적으로 진화된 대화형 인공지능 기술을 공개하며 기존 대화형 인공지능 분야의 큰 변화를 예고했습니다. 이번 개발자 콘퍼런스에서 가장 이목을 집중시킨 기술인 듀플렉스(Duplex)는 인공지능이 마치 사람처럼 언어를 구사하며 실제 인간과 대화하는데요.


시연된 기술에서 듀플렉스는 미용실과 식당에 각각 전화를 걸어 사용자를 대신해 예약을 진행합니다. 인공지능의 전화를 받은 각 상점의 사람은 전화를 건 상대가 인공지능인지를 전혀 눈치채지 못한 채 자연스럽게 대화하며 예약을 진행합니다.


l 그림3. 구글 듀플렉스


이렇게 인간과 자연스러운 대화를 가능하게 한 듀플렉스 기술의 핵심은 바로 딥러닝(Deep Learning)에 있습니다. 구글 딥마인드는 지난 2016년 인간과 같은 목소리를 생성하고 언어를 구사하는 인공지능을 발표했습니다.[각주:4]


WaveNet이라는 딥마인드의 이 기술은 딥러닝에 기반해 사람의 목소리를 학습해 개별 단어 단위의 발음•악센트(Accent) 뿐만 아니라 문장 단위에서의 억양(Intonation)까지 매우 정교한 수준으로 인간처럼 언어를 구사합니다. 이러한 기술을 기반으로 구글은 불과 2년 만에 인간의 언어를 거의 완벽에 가까운 수준으로 구사하는 인공지능 서비스로 구현해 낸 것입니다.


구글은 듀플렉스 기술을 통해 대화형 인공지능 서비스의 본격적인 확산을 시도할 것으로 전망됩니다. 기술 발표에서 구글은 미국 내 소상공인들의 약 60% 이상이 온라인 예약 시스템을 구축하지 못해 매달 약 10억 통에 이르는 전화를 일일이 사람이 처리한다고 밝혔습니다.


만약 구글이 발표한 듀플렉스가 사람을 대신해 이를 모두 처리할 수 있다면 엄청난 비용과 시간 절감을 가져올 수 있을 것입니다. 또한 듀플렉스는 이러한 예약 서비스뿐만 아니라 콜센터, 리테일, 교육 등 우리 생활 속 폭넓은 분야에 활용 가능하다는 점에서 향후 기술의 파급력이 매우 클 것으로 예상됩니다.


2) Android Pie

구글은 또한 안드로이드 다음 버전인 Android ‘Pie’를 발표했습니다. 공개된 Android Pie의 핵심은 인공지능 기술에 기반한 지능화(Intelligence)에 있는데요. 지금까지 발표된 안드로이드 버전에서는 OS 안정화, UX 등 사용자에게 표면적으로 전달되는 신기능 추가 및 성능 개선에 초점이 맞춰졌으나 이번 발표된 안드로이드 Pie에서는 인공지능을 OS의 핵심 기반 기술로 접목해 안드로이드의 모든 기능을 지능화, 고도화시키고 있습니다.


우선, 구글은 안드로이드 Pie에 탑재된 인공지능 기반의 지능형 서비스를 가장 강조했습니다. 기계학습 기능에 기반한 안드로이드 Pie는 사용자의 휴대전화 사용 패턴을 학습해 스마트폰이 개별 사용자에게 점차 맞춤화됩니다. 선다 피차이(CEO)는 이러한 과정을 “사용자로부터 배우고, 사용자에 맞춰간다. (Learn from users, and then adapt to users)”라고 설명했습니다.



즉, 초기 상태의 안드로이드가 모두 같은 기능과 설정으로 배포될지라도 사용자별로 사용 패턴에 따라 서로 다른 형태로 안드로이드가 지능화되는 것입니다. On-device Machine Learning으로 대변되는 이러한 방식의 기계학습을 통해 구글은 사용자의 다음 Action을 예측해 추천하거나, CPU 사용을 최적해 배터리를 절감하고, 개인별로 최적화된 화면 밝기를 조절해 주는 등 다양한 지능형 서비스를 구현해 안드로이드 Pie에 탑재했습니다.


그리고 이미지 인식 기반의 서비스인 구글 렌즈(Lens)에 진화된 인공지능 기술 접목해 안드로이드 Pie에 적용했습니다. 이미지•영상 인식 기술이 접목된 구글 렌즈 서비스는 이미 지난해 출시되었지만, 인식 속도, 정확도 등의 한계로 인해 매우 제한적으로 사용되어 왔었는데요.


하지만 구글은 최근 혁신적으로 발전된 인공지능 기술을 렌즈에 접목해 기존 한계를 극복하고 새로운 사업 기회를 발굴하려 합니다. 우선, 구글 렌즈에 접목된 인공지능 기술을 통해 구글은 정보 검색의 범위 혁신적으로 확대할 수 있을 것으로 전망됩니다. 구글 렌즈를 통한 정보 검색은 카메라를 통해 촬영된 이미지를 인공지능으로 분석됩니다.


l 그림4. 구글 렌즈를 활용한 검색 영역 확대


위와 같은 방식은 사람이 일일이 텍스트나 음성으로 검색어를 입력하지 않더라도 인공지능이 이미지 내 사물을 스스로 인식하고 관련 정보를 검색할 수 있다는 점에서 기존 방식과 큰 차이를 갖습니다. 특히, 사람이 언어, 기호학적으로 검색어를 표현하기 매우 어려운 대상에 이르기까지 이미지를 통해 정보 검색이 가능하다는 점에서 구글의 정보 검색 서비스 영역을 크게 확대할 수 있습니다.


또한, 구글 렌즈의 인공지능 기술은 구글의 기존 서비스를 지능형 서비스로 진화시킴과 동시에 신규 비즈니스 기회를 창출시킬 가능성이 있습니다. 구글은 지도(Google Maps) 서비스에 구글 렌즈를 접목해 위치 기존 GPS 기반의 위치 정보 서비스 대비 위치 정보의 정확•정밀도를 크게 향상했습니다.


l 그림5. 구글 렌즈 기반의 지도 서비스


VPS(Visual Positioning System)이라 불리는 이 시스템은 구글 렌즈를 통해 입력된 영상을 GPS 정보와 함께 분석해 사용자의 현재 위치와 진행 방향을 매우 정밀하고 정확하게 인식하게 합니다.


구글은 이를 통해 기존 GPS 기반의 보행자용 내비게이션의 성능을 혁신적으로 개선함과 동시에 각종 VR 기술을 접목해 주변 정보(상점, 식당, 공연 등)를 함께 표시하며 광고 및 오프라인의 각종 예약, 결제 서비스로 연동시켜 새로운 사업 기회로 만들려 합니다.


글 l 이승훈 책임연구원(shlee@lgeri.com) l LG경제연구원


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  1. https://deviceatlas.com/blog/android-v-ios-market-share [본문으로]
  2. 지난 7월 27일 18년 2분기 실적 발표 후 [본문으로]
  3. 구현 가능성, 확장성, 안정성 등 [본문으로]
  4. A. Oord, et al., WaveNet: A Generative Model for Raw Audio, CoRR 2016 [본문으로]