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Review/ Dev Events

[2017 Google I/O] AI, AR, Firebase 정리

KYU 2017. 12. 18. 15:54

이번 구글 I/O 에서는 AI 관련 세션이 많았으며, 심지어 I/O 참석자에게 Google Home 을 답례품으로 주었다고 합니다.

(작년에는 가수 초청해서 항의글이 많았다고...)

가장 핫했떤 I/O 17 업데이트 사항을 간략히 공유하려고 합니다.

중요하게 생각하는 부분을 정리하였기에 더 자세한 내용은 https://events.google.com/io/ 에서 확인해주세요.

1. AI 머신러닝

https://ai.google/

google.ai 사이트에서 AI 현재 정보를 확인 할 수 있습니다.

AutoML이라는 개념에 대해서 간략히 말하자면 AI 구축 시 사람이 일일이 모두 만들어야야 하는데 그런 어려움을 기계가 구축해주는 것을 말합니다.

(Automatic Machine Learning)

1.1. TPU

머신러닝을 공부하다보면 TPU에 대한 개념이 나오게 됩니다.

TPU란 구글에서 2016년 5월에 발표한 데이터 분석과 딥러닝을 위해 개발된 하드웨어라고 하는데요.

이번 구글 IO에서는 TPU2을 발표하였습니다.

TPU2는 180 텔라플롭(teraflop)의 성능을 가지고 있으며 TPU1과 달리 모델 훈련에도 사용할 수 있습니다.(직접연결할 수 있는 허브 제공)

1.2. Cloud TPU

1000개의 TPU2가 장착된 구글 클라우드(TensorFlow Research Cloud, TFRC)를 전 세계 연구자들에게 무료로 제공한다고 합니다.

인터넷 신청으로 구성되어 있습니다.

1.3. TPU POD

TPU 포드에는 64 대의 2 세대 TPU가 포함되어 있으며 단일 대형 기계 학습 모델의 교육을 가속화하기 위해 최대 11.5 페타 플롭을 제공합니다. 2017 부산에서 열린 알파고 바둑 대결에서 Pod을 사용하였다고 들었는데요.(대략 1블록) 엄청난 계산이 이루어진 것을 예상할 수 있었습니다.

1.4. TensorFlow

TensorFlow는 구글 제품에 사용되는 머신러닝(기계학습)을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다.

텐서플로러 1.2.0 RCO 버전이 릴리즈 되었습니다.

참고로 1.0.1 버전에서 1.2.0 으로 업데이트 될 경우 코드의 동작이 완전히 달라진다고 하니 주의가 필요합니다.

1.5. TensorFlow Lite

구글 제품에 사용하는 머신러닝 라이브러리지만 사용하기 어렵고 용량도 많다보니 모바일에 사용하기에는 어려움이 있었습니다.

따라서 구글은 TensorFlow 모바일 보급 활성화 방안으로 TensorFlow Lite을 발표하게 됩니다.

XLA compiler을 제공하므로써 다양한 환경 지원 및 속도 향상을 위한 개선 (안드로이드, 아이폰 최적화)기반의 최적화 제공하게 됩니다.

따라서 환경설치를 앱마다 할 필요 없습니다. 또한 운영체제 차원의 하드웨어 가속지원해주고있다고 말했습니다.

TensorFlow Lite는 2017년 말에 배포 예정이라고 합니다.

1.6. Google Lens

구글의 컴퓨터 비전 기술과 인공지능을 결합한 '구글 렌즈(Google Lens)'가 공개되었습니다.

스마트폰 카메라로 사물을 비추면 다양한 검색 결과를 보여주는데요.

이미지 영역을 머신러닝으로 보여주는데 그 효과는 강력하다고 생각이 되어집니다.

1.7. The Google Assistant

한국 Assistant 17년 하반기 나올 예정인 Google Assistant는 'Google Home' 같은 스피커에 말했을 때 원하는 동작 할 수 있게 하는 것을 말합니다.

디바이스를 통해 Assistant을 내리면 앱이 액션을 취하게 되는 개념인데요. 한국어 지원 확정되었습니다. 인공지능 음성비서가 연결 되어 있기에 콘서트 티켓을 비추고 '예약해줘!' 라고 말하면 예약해 주는 기능 등 편리하게 이용할 수 있도록 되어 있습니다.

2. AR

AR은 현실과 가상의 중간 계층이라고 보시면 됩니다.

Google Daydream : 독립적 VR 해드셋인 Daydram은 스마트폰이나 PC가 필요 없이 독립적으로 사용할 수 있습니다. WindowSense을 사용하여 공간의 정확한 움직임을 추적하도록 구현하였습니다. 2017년 연말에 출시 예정이라고 합니다.
Google Tango : 구글에서 제공해준 AR API 입니다. 단, Tango 기기가 따로 필요하여서 기기를 구매해야 사용할 수 있는 단점이 있습니다. 활용 예로는 가구 미리 배치하는 앱, 마네킹에 옷을 입히는 앱, 차고에 차 주차 되면 어느정도 차지하는지 보는 기능(BMW) 앱 등 미리 배치하는 앱에 많이 활용한 것을 볼 수 있었습니다.
Visual Positioning Service : GPS을 실내에서도 사용할 수 있는 기능입니다. (Tango에서 발표한 것) 기존에는 인공위성에서 받은 GPS 정보 또는 네트워크 주소로 위치를 얻었으나 Visual Positioning Service 을 활용하여 실내에서도 정확하게 위치를 얻을 수 있습니다.(비콘 장비 없이도 실내 GPS가 가능해 진 것입니다.) 탱고 기술을 활용한 부분이 교실인데 AR 기술을 활용하여 교실을 떠나지 않고 학생들을 한 곳에 모아서 DNA 가닥, 소용돌이 등 간접적 견학을 가졌습니다.