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2020년 6월 5일 금요일

빅데이타와 빅시그널의 차이

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우리가 사용하는 기본적인 데이터는 상상하기에 볼 수 있는 현실적인 외형을 꼽는다면 엑셀스프레드시트에 나열된 난수표 또는 시간 및 공간 등에 관한 결과들일 것이다 그러나 엑셀은 연산하고 저장하기에 최대한계가 있는 데이터 창고이고 그 보다 많은 수의 데이터 모음을 ‘빅데이터, big data)’라고 하며 그 데이터를 운용하고 계산하는 S/W도 별도로 있다. 그런데 인공지능의 결과물을 위한 연료로 사용되는 빅데이타와 빅시그널은 구분해야한다. 그 차이를 생각해 보았는가?

Big data & Big signal

빅데이타는 인구, 교통, 날씨, 경제, 사고, 재난, 역사 등의 자료를 모집한 큰 자료로서 통계적 흐름을 판단하고 최종적으로 결정적인 판단을 할 수 있는 용도로 사용되며 멀리는 인공지능에 요구되는 핵심적인 두뇌학습에 근간이 되는 경험자료로 볼 수도 있다. 그런데 ‘1/n초’단위로 흐르는 시간에 대한 물리량의 데이터(진동, 소음, 온도, 압력, 유량 등)도 빅데이타라고 불러야 할까?

많은 사람들, 심지어 인공지능 관련 과학자들도 잘 구분하기 어려운 것이 이 것이다. 이 물리량의 데이터는 통계적인 결과나 패턴의 흐름을 판단하기 위한 결정적인 자료로 활용하기에는 결과가 너무 순간이며 너무나도 벅찰 만큼 많다. 이 것은 빅데이타가 아닌 빅시그널(Big signal)로 불러야 한다고 생각한다. 우리는 이 빅시그널에서 원하는 결과를 얻을 수 있는 어떤 특징(Featuring)을 찾아야 하는데 그 특징은 어떤 구분자(패턴분석 또는 정량분석을 위한 경계설정, threshold)를 통한 개별적 결과들을 모두 모아서 비로소 저장하면 이 것을 ‘빅데이타’로 부른다. 이 것을 기본으로 탑재된 자동분석을 이용하는 것이 바로 인공지능이라 할 것이다.

즉, 다시 설명하면 인공지능은 빅데이타가 필요하며 빅데이타는 빅시그널을 분석한 결과들이고 빅시그널은 순간적인 디지털 물리량으로 설명하는 것이다. 이 것을 구분하는 이유는 간단하다. 이러한 빅사이즈 시그널은 특징을 분석하거나 구분자가 없으면 직접 빅데이타로 옮기지도 못하고 장기간 저장도 하지 못하며 쓸모가 없는 데이터인 단순한 시그널이기 때문이다.

요리하지 않은 재료는 먹을 수 없다는 것을 예를 들어 비교해 본다.

2019년 11월 30일 토요일

빅시그널과 빅데이터 그리고 인공지능

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최근 산업동향, 설비진단 및 예지보전 분야에서도 주인공이 되고 있는 인공지능(AI)은 많은 데이터와 그 학습의 결과를 기반으로 하고 있다. 정답과 오답을 구분하는 정도가 아닌 정답/오답이 없이 스스로 결과를 예측하는 학습인 딥러닝(Deep learning)기법도 폭발적으로 연구되고 있다. 그런데 신호(signal)를 데이터로 분리해 내는 과정에서 너무나도 많은 이들이 신호자체를 마치 데이터인량 착각하고 있다. 다음은 인공지능으로 파악할 수 있는 현실적 수준의 신호 또는 데이터를 각 단계에서 구분하여 자칫 혼동하기 쉬운 본인의 전문분야를 명확히 하는데 도움이 되고자 정리된 자료이다.

Big signal & big data & AI & Robot

우선 ‘빅시그널’이라는 말은 여기서 처음 사용하며 정의되지 않았으나 빅데이타를 포함한 위의 네 가지 단어를 예로 표현하여 이해해보도록 다음의 실사례로 구분하였다.

1. 로봇에 센서를 장착하여 구조를 이동이나 정지작업을 수행한다.

2. 센서는 아날로그 신호를 측정하고 전문가 특성화 알고리즘이 장착된 DAQ를 통해서 디지털데이타로 거듭난다.

3. 여기서 DAQ는 적절한 샘플링을 통해서 신호를 디지탈화한다. 이 때 각종 특성화 파라미터를 추출할 알고리즘을 초당 데이터로 만든다.

4. 나노~초당 데이터~는 한 화면에 연산이 가능한 블록사이즈와 평균화를 통해서 보통의 waveform을 만든다.

5. Waveform에서 초~수초~수시간이상의 자료를 다시 평균화하는데 이 것이 Trend이며 예측수준의 그래프가 된다. 이 것을 빅데이타로 보고 그 이전은 ‘빅시그널’로 보는 것이 옳다.

6. 인공지능은 센서에서 들어오는 실시간 신호를 직접 데이터화하여 분석할 능력이 없으므로 위의 5번 단계에서 데이터를 만들어 놓고 학습해야 한다.

7. 즉 인공지능은 다음의 두 가지에서 활약할 수 있는데 위의 5번단계에서의 빅데이타의 추이를 통한 ‘고장예측’과 3번 단계에서 빅시그널에서 이상패턴을 분류화하는 ‘특성화 알고리즘’을 찾는 것이다.

8. 그리고 이 AI가 장착된 시스템을 로봇에 탑재할 수 있다.

정리하면 실시간 데이터를 통해서 많은 결과를 유추해 낼 수 있으려면 다음의 전제조건을 갖추어야 한다.

첫째, 수많은 시그널(Raw date) 중에서 빅데이터로 패턴을 정리하는 능력이 가능해야 한다.

둘째, 빅데이터(Trend, Scattering)를 통해서 고장시점을 분류해 내는 능력이 있어야 한다.

주제에서 약간 벗어난 이야기이지만, 그 다음에 이루어지는 것이 인공지능의 판단에 대한 권리 부여이다. 이제까지 좋은 결과나 최종적인 판단을 위한 결정적 조치는 수행할 수 있으나 과연 최종판단도 인공지능에 맡겨야 할지는 모든 사람들이 생각하고 있어야 할 것이다. 왜냐하면 그 때는 사람이 필요 없기 때문이다.

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2018년 4월 28일 토요일

진단을 하기 위한 인지능력

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요즈음 한창 사람의 수준을 넘나들거나 능가하는 인공지능의 미래에 대해서 걱정하고 있는 때가 지나가고 있다. 바둑을 인공지능에게 지고 있고 언어나 기술패턴을 데이터베이스에 완벽하게 입력하기만 하면 big data를 이용한 원하는 결과를 산출할 수 있는 수준은 이미 구축되었다. 안타깝게도 로봇이 인간이 할 수 없는 것보다 인간이 할 수 있는 잡무를 많이 빼앗듯이 또는 대체할 수 있듯이 인공지능도 그렇게 될 가능성이 높다고 생각한다. 그래서 분석가가 없어질 직업의 순위에 있는 것이다. 특히, 인공지능은 학습을 할 수 있으므로 이 것은 곧 가장 어려운 난관인 ‘완벽하게 입력도 할 수 있다’는 것을 의미하는 것이다. 그리고 사람이 인지하는 능력 중세서 패턴분석기능도 아주 중요한데 이 것도 이미 점령당할 수 있는 요소인 것 같다.

설비진단을하기위한 컨설턴트의 인지능력

기계가 아픈 곳을 진단하는 첫 번째 절차는 이상현상의 모니터링에 의한 보고이다. 이를 잘 측정하도록 지시하고 최고의 자료를 입력한다. 그리고 두 번째 진단절차는 데이터분석이다. 설계를 분석하고 설치와 부하를 확인하며 이력자료와 현상, 그 밖의 이상정보를 사람의 database(두뇌)에 입력한다. 이 때 인간은 전문지식을 총 동원하여 패턴을 찾고자 하는데 즉, 유전자분석, 절대기준에 의한 평가, 상대적인 상호적인 연관성의 분석, 분포도, 시간과 공간의 분석 등을 이용하며 빠짐이 없고 빨리 수행할수록 정확한 결과를 산출할수록 좋은 분석가로서 인정받는다. 여기까지는 언젠가 인공지능이 분석할 때가 올 것이다. 한 개만 만들어지면 그 파급효과나 전달효과는 매우 빠를 것이기 때문에 어쩌면 순식간에 벌어질 수도 있다. 그런데 인공지능이 하기 힘들고 해서는 안 되는 것이 있는데 바로 ‘최종판단(final decision)’이다. 이 것은 전체시스템을 교체하고 생산을 중단하고 측정방법이나 측정결과의 판단, 대체방법, 교체시점의 파악 등이 이에 해당되는 예로 볼 수 있을 것이다.

어떤 인공지능도 ‘책임’을 질 수 는 없고 책임을 지게 해서도 안 된다. 왜냐하면 책임에는 권리도 주어줘야 하기 때문이다. 이 원칙은 설비진단이 아닌 모든 AI의 기본이어야 할 것이다. 여기에 윌스미스가 주연으로 연기했던 SF영화 중 AI의 인공지능을 가진 로봇의 절대3원칙을 살펴보기로 한다.

"1. 로봇은 인간에 해를 가하거나 혹은 행동을 하지 않음으로써 인간에게 해가 가게 해서는 안 된다.

2. 제1원칙에 위배되지 않는 한 로봇은 인간의 명령에 복종해야 한다.

3. 제1,2원칙에 위배되지 않는 한 로봇은 자신을 지켜야 한다"

키워드	AI, 인공지능, 설비진단, 진동분석,

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