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'일정관리에 진로상담까지' 꽃피는 AI 서비스

드림스퀘어, AI '휴리'로 진로 데이터 학습..1인당 직업 100개 추천
AI에서 학습 능력 특화한 머신러닝..2012년 기점 가속도
코노랩스, 일정 패턴 학습해 미팅 스케줄 잡는 AI비서 내놔

  • 기사입력 : 2016년12월07일 15:53
  • 최종수정 : 2016년12월07일 15:53
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[뉴스핌=이수경 기자] 고등학교 2학년에 재학 중인 이수연(18세, 가명)양은 진로 결정을 앞두고 큰 고민에 빠졌다. 평소 통계학을 좋아하는 이양은 미래 전도유망한 직업으로 손꼽히는 데이터 과학자가 꿈이다. 그러나 국내에는 정규 학위 과정이 마땅치 않아 보였다. 통계학과나 컴퓨터공학을 전공하더라도 데이터 과학에 필요한 최소 역량을 배울 수 있을지 의문스러웠다.

이양은 자신과 같은 고민을 해결하는 사람들을 위한 진로 컨설팅 및 가이드 서비스인 '탤런트엑스(TalentX)'를 이용했다. 탤런드엑스는 과학적인 데이터를 기반으로 사용자에게 어울리는 100가지 직업을 추천해주는 인공지능(AI) 플랫폼이다.

미국 실리콘밸리 소재인 인공지능 스타트업 드림스퀘어가 선보인 탤런트엑스에는 인공지능 '휴리'가 탑재돼 있다. 휴리는 전세계 3억명의 실무 전문가의 경력 데이터 중 직업적 특징을 기계학습(머신러닝)한다. 학력, 업무 경험, 선호하는 업무 형태와 성격, 업무성향 등 총 16가지 카테고리 내 100개 이상의 요소를 분석한다.

휴리는 통계적으로 사용자에게 가장 적합한 100가지 직업을 추천해준다. 사용자와 비슷한 진로 패턴을 가진 전문가의 커리어패스를 보여주며 직업별 필요한 소양 지식은 물론 전공이나 직장까지 알려준다.

                                   한신환 드림스퀘어 대표 <사진=드림스퀘어>

한신환 드림스퀘어 대표는 7일 뉴스핌과의 통화에서 "삼성전자에서 인사 상담을 하면서 끊임없이 직로를 고민하는 직장 선후배, 동료를 봐오며 좀 더 과학적인 진로 가이드가 필요하다는 생각을 했다"며 "기존의 진로 상담 서비스를 AI로 대체할 수 있다고 생각, 연구개발을 본격적으로 시작했다"고 말했다.

드림스퀘어는 향후 인공지능 휴리에 IBM 왓슨 기술을 접목해 음성인식 기반의 가상 커리어 어드바이저를 개발, 전세계 교육기관과 학생들에게 글로벌 서비스를 제공한다는 계획이다.

한 대표가 7년간의 회사생활을 접은 2012년은 머신러닝이 크게 부상하기 시작한 시기다. 머신러닝은 AI의 학습 영역을 구체화한 기술이나 알고리즘을 뜻한다. 기계도 인간처럼 학습할 수 있다는 지적 탐구에서 시작된 가운데 1980년대에 이르러 본격적으로 새로운 연구 분야로 정의되기 시작했다. 그러나 컴퓨터를 학습시킬 만한 충분한 데이터와 계산력이 부족해 수십 년간 암흑기를 거쳤다.

2000년대 이후 빅데이터가 등장하고 딥러닝(Deep Learning) 기법이 도입됨에 따라 머신러닝이 비약적으로 발전한다. 분산 컴퓨팅 인프라와 그래픽처리장치(GPU)와 같은 고성능 프로세스는 신경망 학습 시간을 획기적으로 줄였다.

노영균 서울대학교 교수는 “2000년대 중반 이후 기업에서 머신러닝 기법을 도입하기 위해 학계 전문가를 영입하고, 유의미한 대회를 개최하면서 자연스럽게 사람들도 머신러닝에 관심을 두게 됐다"며 "지난 2013년 페이스북이 머신러닝 대열에 합류한 것을 계기로 당연한 기술 트렌드로 자리매김했다"고 말했다.

             민윤정 코노랩스 대표 <사진=코노랩스>

민윤정 코노랩스 대표가 인공지능 분야 창업을 결심한 시기도 이때와 맞물린다. 2014년 스케줄링 자동화 특허를 낸 류중희 박사와 코노랩스를 공동설립한 것. 민 대표는 "이미 미국 실리콘밸리를 비롯한 해외에서는 인공지능 서비스나 관련 기술에 큰 관심을 보여왔으며 관련 논문도 많이 나왔다"고 말했다.

코노랩스에서 만든 '코노'는 일정 관리 비서 서비스다. 현재 준비중인 가상 컨시어지 서비스는 메일에 코노를 참조(CC)하기만 해도 메일을 주고받는 사람이 참석 가능한 미팅을 알아서 잡아준다. 사용자가 많을수록 더욱 스마트해진다. 사용자의 일정을 계속 학습하기 때문이다.

코노는 모바일 캘린더 앱에서 확보한 1만명이 생성한 300만건의 일정 데이터를 학습했다. 향후 미팅을 위한 최적의 시간, 장소 찾기뿐만 아니라 할 일까지 추천해주는 서비스도 만든다는 계획이다.

민 대표는 "실시간으로 들어오는 미팅 요청을 처리하기 위해 스케줄을 확인하는 것은 업무 흐름을 방해하고 일의 생산성을 낮추는 요소 중 하나"라며 "인간 비서를 소유할 수 없는 일반 직장인들을 위해 일정관리에 특화된 AI 서비스가 각광받을 것"이라고 말했다.

 

[뉴스핌 Newspim] 이수경 기자 (sophie@newspim.com)

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