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Google, 자연어 대화 AI모델 학습용 데이터셋 공개 Audi, 오프로드 ... · 2019. 12....

Date post: 24-Mar-2021
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2019. 9. 19 Google, 자연어 대화 AI모델 학습용 데이터셋 공개 Audi, 오프로드 자율주행 컨셉카 ‘AI:Trail’ 공개 인공지능으로 고도화 중인 맥주 업계 日 AI스타트업, 목소리 기반 감정인식 솔루션 공개 MIT, 머신러닝으로 심장질환 사망률 예측 9
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Page 1: Google, 자연어 대화 AI모델 학습용 데이터셋 공개 Audi, 오프로드 ... · 2019. 12. 22. · * (맥주) Kirin Brewery, Deschutes Brewery, IntelligentX 등 (와인)

2019. 9. 19

Google, 자연어 대화 AI모델 학습용 데이터셋 공개

Audi, 오프로드 자율주행 컨셉카 ‘AI:Trail’ 공개

인공지능으로 고도화 중인 맥주 업계

日 AI스타트업, 목소리 기반 감정인식 솔루션 공개

MIT, 머신러닝으로 심장질환 사망률 예측

9

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2019년 제9호 Google, 자연어 대화 AI모델

학습용 데이터셋 공개

“Global AI Insight”는 급변하는 인공지능산업의 기술, 서비스,

정책 등에 대한 시의성 있는 정보 제공을 위해 한국정보화진흥원

에서 기획·발간하는 보고서입니다.

한국정보화진흥원의 승인 없이 본 보고서의 무단 전제와 복제를

금하며, 인용하실 때에는 반드시 “한국정보화진흥원, 「Global

AI Insight」임을 밝혀주시기 바랍니다.

본 보고서의 내용은 한국정보화진흥원(NIA)의 공식 견해와 다를 수

있습니다.

작 성

기 획

발 행 인

한국정보화진흥원 지능데이터본부

AI데이터팀 홍효진 수석 ([email protected])

AI데이터팀 성연지 주임 ([email protected])

오성탁 본부장, 윤억수 팀장

문용식

보고서 온라인 서비스 www.nia.or.kr

https://ko-kr.facebook.com/kict.bigdata

http://www.aihub.or.kr

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Global AI Insight 2019-9

Google, 자연어 대화 AI모델 학습용 데이터셋 공개

KEY

Messages

• Google이 자연스러운 대화 모델링에 필요한 학습 데이터셋 2종 CCPE와

Taskmaster-1을 오픈소스화하여 개방

• 2종의 데이터셋은 WOZ 기법을 활용해 보다 실제적인 대화 환경에서 학습

데이터를 구축함으로써 디지털 어시스턴트가 인간 수준의 대화에 대한

이해력을 갖출 수 있도록 설계

Google, 대화형 AI 생태계 강화를 위해 WOZ 기반 2종의 대화 데이터셋 개방

• Google이 두 사람 간의 대화 데이터셋인 ‘CCPECoached Conversational Preference Elicitation’와

‘Taskmaster-1’을 오픈소스로 공개(‘19.9.6)

- 이번에 공개된 두 종류의 데이터셋은 현재 Google 인공지능 연구자 간에 공유되며 인간 수준의

이해력을 추구하는 자연어 시스템 모델링에 필요한 훈련 자료 역할을 제공

- 두 데이터셋 모두 실제 사람의 대화 내용을 기반으로 하는 Wizard of Oz* 기법을 적용하여

사람과 유사한 대화 학습이 가능

* WOZ. 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서 WOZ 실험은 질문 내용을 챗봇이 응답하는 것처럼 응대하나

실제는 사람이 소통함으로써 컴퓨터를 상대로 한 소비자의 반응을 조사하기 위한 기법

• (인공지능 학습용 데이터셋, CCPE) 좋아하는 영화에 관해 두 사람 간에 이뤄진 1만 개의 단어로

구성된 500개의 대화를 활용

※ 영화를 주제로 선정한 것은 연기자나 감독의 이름과 같은 메타데이터가 빈번하게 등장하기 때문

- 대화는 WOZ 기법을 활용해 웹상에서 2명의 작업자 중 한 사람은 디지털 어시스턴트 역할을 하며

또 다른 한 사람은 사람 이용자 역할을 수행

- 디지털 어시스턴트의 역할을 하는 사람은 영화에 관한 사용자의 선호를 추출elicitation

- 디지털 어시스턴트의 질문은 사람 이용자가 자신의 선호 전달에 활용하는 용어에서 수반되는

편견을 최소화하여 자연어로써 선호에 관한 정보를 수집할 수 있도록 설계

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Global AI Insight 2019-9

• (인공지능 학습용 데이터셋, Taskmaster-1) 13,200개가 넘는 대화 샘플 데이터셋으로 구성되며

총 6가지 대화 범주*로 구분

* 피자주문, 자동차 수리 약속, 승차 서비스, 영화 티켓 주문, 커피 주문, 레스토랑 예약

- 데이터셋 중 7,700개는 서면에 의한 1인 자기기술自記記述식 대화, 5,500개는 2인의 음성 대화로

각각 구성

- 자기기술식 대화의 경우 각 작업(task) 별로 설정된 시나리오를 토대로 참여자 자신이 완전한

대화를 작성하고 이를 토대로 참여자와 인공지능이 각자의 역할을 수행

- 두 사람 간 음성 대화에 비해 자기기술식 대화는 보다 풍부한 표현을 사용해 다소 복잡한

수준의 대화 내용이지만 저가로 간편하게 수집이 가능

• 이외에도 Google은 음성인식 및 대화형 AI 기술 개선을 위해 다양한 프로젝트를 추진 중

- Google은 ‘Project Euphonia’를 통해 강한 억양과 루게릭병을 지닌 사람의 음성 인식률을 개선한

기술을 발표(‘19.5)

- Google DeepMind 연구진들은 여타 인공지능 커뮤니티 관계자들과 공동으로 강력한 대화형

AI를 위한 대표적인 자연어 처리 벤치마크인 SuperGLUE를 도입(’19.8)

시사점

• 시리Siri나 빅스비Bixbi 등의 대화형 인공지능의 경우 인공지능이 이해할 수 있는 수준에 맞춰 화자가

표현을 적절히 조절함으로써 제한적인 수준에서 원활한 대화가 가능

• 현재 상용 중인 디지털 어시스턴트들이 갖는 대화의 한계는 이번 Google이 공개한 데이터셋과 같이

이용자의 다양한 요구나 취향을 표현하는 방법을 정밀하게 반영한 질 높은 학습 데이터에 대한 접근성

확보와 이를 활용한 인공지능 학습을 통해 극복 가능

☞ 참고 자료

1. ai.google, Accessing the Taskmaster-1 dataset

2. ai.google, Coached Conversational Preference Elicitation

3. Venturebeat, Google open-sources datasets for AI assistants with human-level understanding,

2019.9.6.

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Global AI Insight 2019-9

Audi, 오프로드 자율주행 컨셉카 ‘AI:Trail’ 공개

KEY

Messages

• Audi가 전기 구동 기반 자율주행차량 시리즈로 ‘AI:ME’와 ‘AI:Con’에 이어

최근 ‘AI:Trail’을 발표

• AI:Trail은 오프로드용으로 특화된 자율주행 컨셉카로 도로 환경에 따라 자

율주행과 반자율주행 모드 전환이 이뤄지며 인포테인먼트, 승차감 등 운전

자 주행 경험을 다양한 차량에서 동일하게 지원

Audi, 미래형 전기차 시리즈 일환으로 오프로드 자율주행 컨셉카 AI:Trail 공개

• Audi가 2019 Frankfurt Auto Show에서 산악 등 오프로드에 특화된 자율주행 4륜구동 컨셉카인

‘AI:Trail’을 공개(‘19.9.11)

※ AI:Trail은 미래형 전기차 컨셉카의 4번째 차량 모델

< Audi의 오프로드형 자율주행 컨셉카 ‘AI:Trail’ >

Source : Audi

- 탑승자는 주변 360도 시야 확보가 가능하며 일반 도로 상에서는 자율주행, 오프로드 상에서는

반자율주행으로 각각 운행

- 헬리콥터 조종석을 본 따 유리창으로 둘러싸인 개방형 운전석은 모든 방향으로의 가시성을 극대화

- 인공지능 시스템과 학습 컴퓨터가 다양한 차량의 서비스 환경을 통합하여 운전자의 인포테인먼트infotainment, 승차감 등의 경험을 복수의 차량에서 동일하게 제공

- 주행 환경에 따라 타이어는 자동적으로 공기압 유지 가능

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Global AI Insight 2019-9

- Audi Light Pathfinders라는 외부 조명은 5개의 드론을 통해 AI: Trail 주변과 전방의 시야를

밝히는 것이 가능

- 차량 탑재 카메라는 운전 중 차량 정보 수집과 내비게이션 동작 지원 용도로 활용

• 앞서 Audi는 AI:ME, AI:Race*, AI:Con의 3종의 전기 컨셉카를 시리즈로 개발했으며, 이 중 AI:ME

와 AI:Con에서 자율주행 기능을 탑재

* 전기 구동 기반 스포츠카 컨셉 차량. 공식 명칭은 PB18 e-tron

- (AI:ME) 도심형 자율주행차량으로 자율주행 모드 전환 시 운전대를 대신해 테이블이 나오며,

터치패널은 시선 추적 시스템을 탑재하여 터치나 음성 명령 동작 시 가시화

- (AI:Con) Audi 4종의 전기차 컨셉카 중 최초로 선보인 차량으로, 럭서리형 장거리 자율주행

전기차를 표방

< Audi의 도심형 자율주행차량 AI:ME(左)와 럭서리 자율주행차량 AI:Con(右) >

Source : Audi

시사점

• 자동차 OEM을 중심으로 인공지능을 통한 자율주행차량 개발이 본격화됨에 따라 차량 안팎의

데이터와 주행자 데이터 분석을 활용한 운전자별 개인화 기능과 이를 설계 요소에 반영한 차량

디자인 경쟁이 가시화될 전망

☞ 참고 자료

1. Audi, Future cars: Relaxing in the Audi AI:ME, 2019.4.15.

2. Audi, Audi AI:CON

3. News Atlas, Audi quietly bursts into Frankfurt with the AI:Trail Quattro concept, 2019.9.11.

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인공지능으로 고도화 중인 맥주 업계

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Messages

• 세계적 맥주 양조 전문 기업인 AB InBev가 머신러닝 기술을 활용하여 맥주

양조는 물론 유통과 마케팅 전반의 자동화를 위한 작업을 진행

• 동사는 실리콘밸리에 연구 거점을 확보하여 현지 AI스타트업들과의 실험적

연구와 상용 기술 적용을 위한 다수의 프로젝트를 추진

양조 전문 기업 AB InBev, 실리콘밸리를 거점으로 맥주 생산-유통-마케팅 全 과정 AI 자동화

• 버드와이저, 코로나 등 유명 맥주 브랜드의 맥주 생산 전문 공급업체인 AB InBev가 머신러닝을

이용하여 주류 업계의 비즈니스 혁신을 도모 중

- AB InBev는 맥주 양조에서 고객 관리 및 제품 시장 출시에 이르는 전과정의 개선을 위해

내부적으로 다양한 데이터 기반 이니셔티브를 추진 중

- 동사는 수년 전 실리콘밸리에 ‘Beer Garage’라는 혁신 추진 거점 조직을 설립하여 첨단 기술에

기반한 솔루션 연구, 개발 및 테스트 작업을 진행

- Beer Garage는 맥주 산업 생태계의 외부 개방을 통해 다양한 전문 기업들과 협업하며 새로운

비즈니스 기회 창출 가능성을 탐색

• Beer Garage는 실리콘밸리 스타트업 생태계와 AB InBev 핵심 사업 간 상호 가치 창출이 가능한

영역 발굴에 주력 중

- 실리콘밸리 내 스타트업들과 다양한 기술 인큐베이팅 활동을 추진 중인 동사는 현재 몇 개의 AI

기반 맥주 프로젝트를 진행하고 있으며 이 중 일부는 실제 현장 적용에 착수

• (생산: SenseAI) 양조 업체가 제품의 품질과 향을 개선시키는 작업에 머신러닝 분야 스타트업인

SenseAI社의 시스템을 활용

- 개별 공정 단위에서의 이산화탄소 농도와 각 단계별 공정 소요 시간 등 양조 전 과정에서

수집되는 실시간 데이터 분석을 통해 최종 맥주 생산품의 품질을 예측

- 이외 알고리즘으로 생산된 맥주의 맛을 전문 감식가가 다시 이를 평가하는 이른바 ‘등급 프로세스grading process’에서 수집된 결과 데이터도 함께 활용

※ 아직은 맛은 감별할 수 있는 디지털 기술이 개발되지 않은 상태로, 최종적인 맥주의 품질과 맛을 감별하는

단계에서 생물학적인 미각과 두뇌를 지닌 사람의 평가 개입은 매우 중요한 요소

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• (유통: ABCredit) 유통 매장, 도매 판매점 등 고객 관계의 개선 및 지속가능성 담보를 위해

리스크 분석 모델을 활용하여 고객 주문량과 결제 신용도 수준을 보다 신속히 파악

- 모든 고객사에 동일한 거래 조건을 적용하지 않고, 개별 고객사에 대한 보다 정확한 평가를 통해

고객과의 관계에 최적화된 신용 및 지불 조건을 파악하여 거래를 체결

※ 현재 브라질에서 ABCredit 플랫폼이 시범적으로 가동 중이며 향후 글로벌 유통망 확대 예정

• (마케팅: Alehouse Creative) 광고 및 마케팅 콘텐츠 관련 창의적 결정에 머신러닝 활용

- 개별 제품의 광고 재료 및 컨셉에 대한 이력 성과 분석을 통해 온라인 마케팅 채널 상으로

대고객 홍보 활동을 위한 인사이트를 확보

※ 광고 효과와 관련된 구체적인 데이터와 이를 토대로 한 분석을 통해 광고 기획자들의 광고 컨셉과

스토리텔링 개발 시 상당한 시간 절감이 가능

시사점

• 전 세계적으로 맥주, 와인 등 양조 분야에서 온도, 색, 알코올 도수, 재료 성분 등의 데이터를

활용하여 생산은 물론 맛과 향의 감별을 시도하는 스타트업과 양조 기업 사례*가 증가하는

등 인공지능의 적용 분야가 확산

* (맥주) Kirin Brewery, Deschutes Brewery, IntelligentX 등 (와인) GAIA, Ailytiic, Wine Ring 등

☞ 참고 자료

1. CBC, Brewers are using AI to perfect their beer recipes, 2019.3.1

2. Forbes, The Amazing Ways The Brewers of Budweiser Are Using Artificial Intelligence

To Transform The Beer Industry, 2019.9.9

3. Von Vino, Artificial Vintelligence: AI Gets Taste of Wine Industry, 2018.6.11

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日 AI스타트업, 목소리 기반 감정인식 솔루션 공개

KEY

Messages

• 일본의 스타트업인 Empath가 음성 샘플로 알고리즘을 훈련시켜, 사람의

음성을 기쁨, 분노, 평정, 슬픔 등 4가지 감정으로 해석

• 알고리즘은 음성의 고저, 속도, 힘 등의 특성을 분석하며 시끄러운 환경에서도

분석이 가능한 점이 특징

Empath, 음성 분석으로 감정 상태를 감지하는 Emotion AI 플랫폼 개발

• 많은 기업들이 사람들의 억양으로 감정을 측정하는 기술에 관심을 두고 있는 가운데, ‘17년 설립된

일본의 스타트업 Empath가 이 분야에 새롭게 관심이 집중되고 있는 중

- 직원 수 20명의 Empath*는 소음이 심한 일상 환경에서도 음성을 통해 사람의 네 가지 감정인 기쁨,

분노, 평정, 슬픔 중 하나를 자동 감지하는 ‘Emotion AI’ 플랫폼을 개발

* ’18년 7월 SX Capital과 SBI Investment로부터 3억 2,000만 엔의 자금을 조달

- ‘Emotion AI’의 알고리즘은 일본의 의료기술 업체 Smart Medical*이 제공한 수 만 건의 음성 샘플로

훈련 받았으며, 이를 바탕으로 음성의 높낮이, 어조, 속도 등의 특징을 파악

* Empath는 Smart Medical의 ICT 셀프케어 사업 부문으로 시작하여 ‘17년 11월 스핀오프된 기업

- Empath는 500개 이상의 파트너들*로부터 양질의 데이터를 공급받아 알고리즘을 재훈련시켰으며,

좁은 범위의 감정을 집중적으로 학습함으로써 높은 수준의 정확성을 확보

* NTT Docomo, Fujitsu, Philips, Lixil, TMJ, Persol, Marubeni Information 등

• Empath는 ‘Emotion AI’를 통해 다양하고 유용한 상품과 서비스를 제공

- ‘My Mood’ 앱은 사용자가 자신의 감정 변화를 추적하고 감정이 날씨에 어떻게 영향을 받는지

분석하는 서비스를 제공

- 이를 통해 사용자가 자신의 기분을 사전에 예측하거나 팀 관리자가 팀원 개개인의 감정 상태와

팀 전체의 분위기를 쉽게 파악하는 것이 가능

- Windows, iOS, Android에서 작동하는 Empath의 Web Empath API를 활용하면 기존 앱과

서비스에 감정 감지 기능을 쉽고 간단하게 추가하는 것도 가능

- 그동안 Empath AI는 그동안 주로 콜센터에 배치되어 구매 전환율을 약 400%나 끌어올리는

등의 성과를 기록

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- Empath는 자신들의 솔루션이 향후 비디오 게임, 로봇, 차량에 이르기까지 다양한 영역에서

적용될 것이라고 강조

- 이와 관련, Empath는 최근 장난감 회사 Bocco와 파트너십을 맺고 어린이의 감정을 감지하여

메시지를 전달하는 어린이용 애니매트로닉Animatronic 개발을 추진

• Empath의 감정 분석 솔루션은 정신 건강, 마케팅 등 다양한 분야에 걸쳐 전 세계 50개 국가와

1,000개 조직이 활용 중

- 나라奈良 첨단과학기술대학원과의 공동 연구 및 NTT Docomo와 재해지 지원 사업에서

Empath의 솔루션이 적용되었으며, 로보틱스, 콜센터 등 폭넓은 분야에서 사용

- 동사는 룩셈부르크에서 개최된 세계적 테크 행사인 ‘ICT Spring 2018’의 스타트업 피치에서 일본

기업 최초로 우승을 거두는 등 다수의 해외 피치 콘테스트에서 입상

시사점

• 목소리를 분석 기반 감정인식 솔루션은 언어적인 장벽을 넘어선 감정 분석과 실시간 분석을

가능케 함으로써 텍스트 기반 분석 대비 보다 확장성 있는 적용이 가능할 것으로 기대

☞ 참고 자료

1. VentureBeat, IBM’s tennis AI measures player performance and selects highlights, 2019.8.28.

2. TechCrunch Japan, 人の声から感情を解析するAI開発のEmpathが総額3億2000万円を資金調達,

2018.8.1

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MIT, 머신러닝으로 심장질환 사망률 예측

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Messages

• MIT의 컴퓨터과학인공지능랩CSAIL이 심전도 신호 변동 패턴을 분석하여 심장

질환자의 사망 위험률을 예측

• 개발 모델인 RiskCardio가 분석한 고위험군 환자와 실제 사망률 간에

상당히 높은 연관성을 보였으며, 향후 심혈관계 위험률 예측과 내원

심장 환자 처방 효율성 향상에 크게 기여할 전망

MIT CSAIL, 환자 심전도 데이터로 심혈관계 사망 예측을 수행하는 RiskCardio 발표

• MIT의 컴퓨터과학인공지능랩CSAIL*이 심전도 기록을 토대로 환자의 심혈관계 질환 사망 위험률을

예측하기 위한 머신러닝 모델인 ‘RiskCardio’를 개발(‘19.9.12)

* Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory

- 급성관동맥 증후군acute coronary syndrome을 앓은 생존 환자를 대상으로 한 실험에서 15분 동안의

심전도 신호 측정으로 다양한 위기 유형별로 환자의 상태 측정이 가능

• (동작 원리) RiskCardio 시스템은 환자의 심전도 신호를 일련의 박동 세트로 구분하여

인접 박동 간의 변동성 추세 패턴을 근거로 심장 질환 위험 가능성을 진단

- 이 시스템은 과거 심장질환자들의 연구에 활용된 데이터로 학습

- 연구진들은 RiskCardio 모델이 학습한 인접 개별 심장박동의 쌍들을 환자의 심박과 비교하여

사망한 환자의 심박과 유사할 때는 ‘위험risky’, 생존한 환자의 심박과 유사할 때는 ‘정상normal’

으로 각각 라벨링 처리

• (실험 결과) 급성관동맥 증후군을 앓는 환자에 대해 15분 동안 심전도 신호를 측정하면

30일/60일/90일/365일/ 이내 심혈관계 질환으로 인한 사망 가능성 추정이 가능

- 연구진들은 급성관동맥 증후군을 앓은 1,250명의 환자 중 1년 이내에 28명이 심장 질환으로

사망한 사실을 발견

- RiskCardio의 위험 지표 분석을 활용한 결과 28명의 사망 환자 중 19명이 고위험군으로 분류

- 또한 RiskCardio가 분석한 고위험군 환자(상위 25%)의 경우 저위험군 환자(하위 25%)에 비해

심장 질환으로 사망할 확률이 7배 가까이 높은 것으로 나타남

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Global AI Insight 2019-9

• (연구 과제) 연구진은 향후 연령, 인종, 성별 등 다양한 요소를 분석을 위한 데이터셋에

포함시키기 위한 연구를 추진할 계획

- 또한 구조화되지 않은 데이터 환경에서 의료 시나리오 검토를 통해 RiskCardio가 이런 환경에서

정보를 어떻게 처리하는지에 대한 평가 작업도 함께 실시할 예정

시사점

• 심장병 사망 예측과 관련된 인공지능 기술 연구가 활기를 입고 있는 가운데 이번 MIT CSAIL의

연구는 심전도 데이터 분석만으로 상당히 높은 예측률을 달성했다는 점에서 의의

• 향후 연령, 성별, 콜레스테롤, 혈압 등 다양한 의료 데이터 축적과 함께 질환 예측 모델이 발전됨에

따라 심장 질환 예측과 치료 분야에서 머신러닝 기술 적용 가치가 두드러질 전망

☞ 참고 자료

1. MIT News, Using machine learning to estimate risk of cardiovascular death, 2019.9.12.

2. The Verge, Google’s new AI algorithm predicts heart disease by looking at your eyes, 2018.2.19


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