예측 AI 모델은 빅데이터와 딥러닝 등의 기술을 활용하여 복잡한 변수들을 종합적으로 고려한 결과를 통해 미래를 예측하는 모델입니다. 예측 모델을 잘 활용하면 데이터 기반의 객관적인 의사결정이 가능할 뿐만 아니라, 미래의 리스크에도 효과적으로 대응할 수 있죠.
최근 식약처에서 ‘마약류 오남용 통합감시시스템’ 관련 사업을 추진하면서, 시스템 고도화를 통해 보다 정교한 예측 모델을 구축할 계획을 발표했습니다. 이는 인공지능 기반 분석체계를 통해 마약류 오남용과 불법 사용 및 유통을 사전에 예측하고 차단하는 방식인데요.
또한 의약품 수급 부족에 대해서도 인공지능을 통한 예측 모델을 개발하고 시범 운영하는 방향으로 활용하겠다는 발표도 있었습니다. 정부에서도 예측 모델을 적극적으로 활용하면서 급변하는 상황에 신속한 대응을 할 뿐만 아니라 자동화된 의사결정 시스템을 구축하고자 하고 있습니다.
이외에도 다양한 업계에서 예측 모델을 적용하는 사례가 급증하고 있습니다. 이 글에서는 예측 AI 모델의 정의와 작동 원리, 장점과 한계, 전망에 대해서 알아보겠습니다.
예측 AI 모델이란?
정의
예측 AI 모델이란, 과거 데이터 패턴을 학습하여 미래의 결과나 동향을 예측하는 머신러닝 알고리즘 기반의 시스템을 의미합니다. 여기에는 피드백 루프를 통해 지속적으로 성능을 개선하는 적응형 예측 시스템이 포함되어 있습니다.
비즈니스 맥락에서 예측 AI 모델은 다양한 데이터 소스로부터 얻은 정보를 분석하여 미래의 사건이나 행동 또는 결과를 예측하는 기능을 의미하는데요.
실시간 데이터 스트림을 처리하고 분석하여 비즈니스 의사결정에 필요한 미래 예측 정보를 제공하는 AI 기반 분석 플랫폼으로, 다중 변수 간의 복잡한 상호작용을 모델링하는 시스템을 갖추고 있습니다.
작동 원리
먼저 다양한 소스로부터 구조화/비구조화 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통해 학습 가능한 형태로 변환하는 과정을 거칩니다. 여기서 전처리 과정이란, 대량의 데이터에 포함된 노이즈를 제거하거나 특징을 추출하는 등의 과정을 의미합니다.
예측 AI는 대량의 데이터를 기반으로 하면 더 정확한 예측이 가능합니다. 데이터가 많을수록 분석의 신뢰성이 높아지죠.
이후 모델은 심층 신경망을 통해 데이터의 시계열적 패턴과 변수 간 상관관계를 학습합니다. 이 과정에서는 다층 퍼셉트론(MLP)와 순환 신경망(RNN) 구조를 활용하기도 합니다.
머신러닝 알고리즘은 데이터를 통해 패턴을 인식하고, 이를 바탕으로 미래를 예측합니다. 예를 들어, 사용자의 행동 데이터를 분석하면 특정 행동을 예측할 수 있는 것이죠.
모델이 패턴을 인식하는 방식인 자동 특징 추출 메커니즘은 합성곱 신경망(CNN)과 어텐션 메커니즘을 활용하여 데이터의 중요 특징을 식별하고 가중치를 부여하는 방식으로 이루어집니다.
이제 학습된 패턴을 바탕으로 다음과 같은 단계를 거치면 모델의 예측이 생성됩니다.
- 입력 데이터 벡터화
- 가중치 매트릭스 적용
- 비선형 활성화 함수 처리
- 예측값 도출
예측값 도출이 완료되면 예측 정확도 향상을 위해 배치 정규화, 드롭아웃 레이어, 교차 검증, 하이퍼파라미터 튜닝 등의 방법을 사용해 모델 최적화를 실행합니다.
이후에는 예측 결과와 실제 결과를 비교하여 오차를 계산하고, 가중치를 업데이트하는 방식으로 동적 환경에서의 예측 성능을 유지할 수 있습니다.
또한 지속적인 피드백 루프를 형성하기 위해 모델을 지속적으로 업데이트하는 과정이 필요합니다.
예측 AI 모델은 무엇보다도 ‘설명 가능성’이 중요합니다. 따라서 최종적으로는 예측의 불확실성을 인지하되, 신뢰 구간을 제공하여 의사결정의 리스크를 평가하는 과정이 반드시 필요합니다.
예측 AI 모델 장점과 중요한 이유
예측 AI는 과거 데이터를 분석하여 미래의 행동과 결과를 예측함으로써 기업이 더 나은 전략적 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
예를 들어 고객 행동을 분석/예측하여 맞춤형 마케팅 전략을 개발한다면 고객의 구매 가능성을 높이고, 전환율을 증가시켜 기업의 매출 성장을 촉진할 수 있겠죠.
또한 공급망 관리와 같은 운영 프로세스를 최적화하여 비용 절감과 효율성을 높일 수도 있습니다. 물류 운영에서 도로 혼잡이나 수요 급증을 예측하면 적절한 대응을 할 수 있겠죠.
혹은 재고 관리에서 소비자 수요를 예측하여 적절한 재고 수준을 유지할 수도 있을 것입니다.
이처럼 예측 모델 AI는 잠재적인 위험 요소를 식별하고 이를 관리하는 데 도움을 줍니다. 특히 금융 서비스 분야에서는 신용 위험을 평가하거나 사기 행위를 탐지하는 등, 기업 손실 최소화를 위해 다방면에서 활용하고 있는데요.
이외에도 고객 데이터를 기반으로 개인화된 사용자 경험을 제공하여 고객 만족도를 높이는 데에도 사용되고 있습니다. 내가 무엇을 원하는지 예측해서 원하는 대답을 보여준다면 고객의 충성도를 높이고 장기적인 관계를 구축할 수 있겠죠.
예측 AI 모델 최신 트렌드와 적용 사례
의료/헬스케어 분야 – 딥마인드, 스탠포드 의대
알파폴드(Alpha Fold) 3 모델은 구글 딥마인드에서 개발한 단백질 구조 예측 모델입니다. Nature지 선정 2023년 혁신적 과학 기술로도 선정된 이 모델은 단백질 구조 예측 정확도 98%를 달성하면서, 신약 개발 시간 및 비용 대폭 감소에 기여하고 있습니다.
스탠포드 의대에서 개발한 질병 예측 시스템은 의료 영상 데이터를 기반으로 폐암 조기 진단 95% 정확도를 자랑합니다. 이 모델을 사용한 후 5년 간 생존율이 무려 20% 이상 향상되었다고 하는데요. 2024년 실제 임상이 적용되면서 앞으로의 성과가 주목 받고 있습니다.
제조/산업 분야 – 테슬라, 삼성전자
테슬라의 제조 시설은 AI 기반 로봇 솔루션을 활용하여 제조 공정 중에 결함과 이상을 감지하는 시스템이 구축되어 있습니다. 조립이나 용접, 도장과 같은 복잡한 작업에도 높은 정밀도와 효율성을 자랑하죠.
이외에도 수요를 예측하고 원자재 조달을 최적화하는 예측 AI 모델을 사용하여 과잉 생산이나 재고 부족의 리스크를 관리하고 있습니다.
삼성전자 역시 반도체 수율을 예측하는 AI 모델을 도입해 상용화에 성공했습니다. AI 기반으로 불량 예측 시스템을 도입하면서 생산 수율이 15% 가까이 향상되었으며, 이를 통해 연간 수천억 원의 비용을 절감할 수 있었죠.
물류/유통 분야 – 아마존, 월마트
아마존은 판매 데이터와 소셜 미디어 트렌드, 경제 지표, 날씨 패턴 등의 방대한 양의 데이터를 취합하여 수요 변화를 예측하는 모델을 구축했습니다.
예를 들어, 특정 지역에 태풍이 불 것으로 예측되는 경우 인근 창고의 재고 수준을 조정하여 필수 품목이 빠르게 배송될 수 있도록 조치하였죠.
이를 토대로 지난 2019년부터 2023년까지 지속적으로 아마존의 평균 배송 예측 시간이 감소했으며, 고객 만족도를 빠르게 높일 수 있었습니다.
월마트 역시 예측 AI 모델을 활용하여 쇼핑 경험을 개선하고 맞춤화하였습니다. 먼저 체크아웃 프로세스를 학습하여 가장 바쁜 시간을 예상하고 카운터에 필요한 직원의 수를 결정하였죠.
이외에도 예측 추정을 활용하여 공급망을 모니터링하여, 효율적인 배송 경로를 구축할 수 있었습니다.
금융 분야 – KB국민은행, NH농협은행
KB증권이 출시한 AI 기반 자산관리 서비스인 KB AI 시그널은 미국 주식 위험 예측 AI 모델을 사용하여 시장 변동성을 예측하고 있습니다. 이 모델은 데이터 프로세싱과 AI 모델링, 신호 산출의 세 단계를 통해 작동하며, 고객에게 맞춤형 자산관리 서비스를 제공하고 있습니다.
NH농협은행은 실시간 딥러닝 AI 기술을 적용한 ‘AI금융상품 추천서비스’를 선보였습니다. 해당 서비스를 통해 고객은 절세, 투자 등의 관심사와 고객별 실제 금리, 부동산 보유 등에 대한 예측정보를 종합적으로 고려한 정보를 받아볼 수 있습니다.
예측 AI 모델 한계와 극복 방법
한계와 과제
예측 AI는 대량의 데이터에 의존하여 작동합니다. 앞서 설명했듯이, 대량의 데이터가 있으면 정확도가 더 향상될 수 있죠. 하지만 데이터가 많다고 해서 무조건 좋은 것은 아닙니다. 고품질의 학습 데이터를 확보하는 것이 무엇보다 중요하죠.
다만 대부분의 산업군에서 개인정보 보호 문제와 더불어, 데이터를 확보하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 만약 데이터의 품질이 낮거나 편향된 경우, 예측 결과의 신뢰성이 떨어질 수 있다는 점을 유의해야 합니다.
예측 AI 모델에서 가장 중요한 것은 ‘설명 가능성’입니다. 사용자가 AI의 예측 결과를 이해하고 신뢰할 수 있도록 설명할 수 있는 능력이 반드시 필요한데요. 특히 의료 및 금융 분야에서 불투명한 AI의 결정 과정이 중요한 문제로 대두되고 있습니다.
이외에도 AI의 결정이 공정하게 이뤄졌는지, 편향되지 않았는지에 대한 윤리적 질문 역시 주요 한계로 떠오르고 있습니다. 예를 들어, 훈련 데이터에 포함된 편향이 AI의 결과에 영향을 미칠 수 있다는 것인데요. 이는 사회적 불평등을 심화시킬 위험이 있어 주의해야 하죠.
여전히 복잡한 상황에서의 판단이나 창의적인 작업 등은 인공지능이 해결하기 어려운 분야라는 지적도 있습니다. 예측 AI는 분명 놀라울 정도의 기술적 발전을 이뤄냈지만, 여전히 예측 적용 범위가 한정적이라는 한계를 포함하고 있습니다.
딥러닝 모델을 학습시키고 운영하는 데는 많은 계산 자원이 필요합니다. 대규모 AI 시스템을 구축하고 운영하는 것은 일반적인 기업의 예산이나 자원으로는 여전히 어렵죠. 그래서 딥플로우와 같은 다양한 AI SaaS 솔루션이 등장하고 있지만, 좋은 솔루션을 찾아 사용하는 것이 쉬운 일만은 아닙니다.
데이터 의존성 해결을 위한 시도
데이터 증강(Data Augmentation) 기법은 기존의 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 방법입니다.
예를 들어, 이미지 데이터의 경우 회전이나 확대, 축소 등의 변형을 통해 데이터 세트를 확장할 수 있죠. 소규모 데이터 세트만을 가지고 있는 기업의 입장에서 효율성을 높이고 대규모 데이터 세트의 필요성을 낮추는 데에 도움이 됩니다.
이외에도 전이 학습 기법은 이미 학습된 모델을 활용하여 새로운 작업에 적용하는 방법인데요. 이를 통해 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 발휘할 수 있으며, 기존 모델에서 얻은 지식을 새로운 문제에 적용함으로써 데이터 의존성을 줄일 수 있습니다.
복잡한 모델은 많은 양의 데이터를 필요로 하기 마련입니다. 따라서 모델의 복잡성을 줄이면 필요한 데이터의 양을 감소시킬 수 있죠. 더 간단한 알고리즘이나 구조를 사용하여 예측을 수행하면 적은 양의 데이터로도 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.
설명 가능한 AI
XAI(eXplainable AI, 설명 가능한 AI)란, 인공지능 시스템의 의사결정 과정과 결과를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하고 해석하는 기술입니다. 종종 ‘블랙박스’처럼 보이는 AI의 특성을 극복하기 위한 방법론적 프레임워크를 의미합니다.
AI 시스템의 의사결정 과정을 투명하게 공개하여 신뢰성을 확보하고 책임있는 AI 구현을 가능하게 하는 것이 목적이며, 이를 통해 사용자는 AI가 어떻게 특정 결론에 도달했는지 이해할 수 있게 되죠.
예를 들어 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)과 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 같은 기법을 사용하면 각 입력 특성이 예측 결과에 미치는 영향을 시각적으로 표현하여 사용자의 이해를 도울 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 데이터를 더 잘 이해하고, AI의 결정을 신뢰할 수 있게 되죠.
사용자로부터 피드백을 받아 모델을 지속적으로 개선하는 것 역시 설명 가능성을 높이는 방법입니다. 사용자가 AI의 결정에 대해 피드백을 제공하면, 이를 바탕으로 모델을 조정하고 개선할 수 있습니다.
결론
미래의 예측 AI는 머신러닝과 딥러닝의 발전에 따라 더욱 정교한 예측이 가능해질 것입니다. 머신러닝 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 예측 AI 모델을 훈련시키고, 딥러닝은 복잡한 데이터 구조를 이해하는 데에 도움을 줄 것입니다.
이런 발전 과정을 통해 예측의 정확성을 높이고, 다양한 산업에서의 응용 가능성이 확장될 것으로 보고 있습니다. 특히 실시간 예측 기능을 통해 즉각적인 예측과 대응이 가능해질 것으로 전망하고 있습니다.
이외에도 산업별 맞춤형 솔루션에 대한 중요성 역시 대두되고 있는데요. 각 산업의 특성에 맞춘 예측 AI 솔루션은 기업의 요구사항을 충족하면서, 효율성을 극대화할 수 있을 것으로 보고 있습니다.
임팩티브AI는 예측 모델, 특히 수요 예측 방면에서 가장 두각을 드러내고 있는 AI SaaS 기업입니다. 예측 AI 분야에서 누적된 기술을 기반으로 고객사의 경쟁력을 강화하고, 미래의 변화에 선제적으로 대응할 수 있도록 길을 제시하고 있습니다.
Reference
- AI, 마약류 오남용-불법사용 등 막는다…예측모델 개발 활발 – 뉴스더보이스헬스케어
- Structure of a general multilayer perceptron (MLP) ANN. | Download Scientific Diagram
- Using Machine Learning to Predict Rare Diseases
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- IEEE Transactions on Artificial Intelligence
