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2020년 12월 10일

안전하고 편리한 교통, AI가 만든다

AI 학습용 데이터 구축 사업(2차) 교통 안전 분야

2017년 7월 9일 오후 2시 45분, 경부고속도로 서울 방향 양재IC 부근 정체 구간, 대형 버스가 승용차 7대를 들이받아 2명이 숨지고 14명이 부상을 당하는 사고가 발생했습니다. 사고 원인은 버스 기사의 졸음운전. 버스 기사는 경찰 조사에서 잠시 졸다가 쿵 소리가 나서 깨어보니 사고가 났다고 진술했습니다.

[2017년 양재IC 교통 사고 화면. 출처=블랙박스 영상 캡처]

관련 기사 : https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=001&oid=052&aid=0001032155

 

대형 사고를 일으키는 졸음 운전, 더 큰 사고를 유발하는 교통 정체. 어떻게 예방할 수 있을까요?

인공지능(이하 AI)을 이용하면 졸음 운전 사고를 예방할 수 있습니다. 교통 흐름도 원활하게 해 정체 구간을 줄일 수 있습니다. 정부는 최근 교통 안전 분야에 인공지능을 활용할 수 있도록 AI 학습용 데이터를 구축해 민간에 개방하는 AI 학습용 데이터 구축 사업을 진행하고 있습니다. 교통 분야 데이터 구축 사업을 주관하는 ‘라온피플㈜’가 AI 교통 서비스와 데이터 구축 사업을 소개합니다.

 

교통 안전, AI가 지킨다

AI는 교통안전과 관련해 영상 인식을 기반으로 다양한 분야에 적용이 됩니다. 도로 영상이나 운전자 영상 등을 AI가 분석해 돌발 상황이나 문제 상황을 인식해 알리고, 정기적으로 통계를 작성해 정책 수립에 반영하기도 합니다. 고속도로, 시내 교통, 졸음운전, 차량인식 분야에서 어떻게 AI가 이용되고 있는지 살펴봅니다.

 

▷더 안전하고 더 빨라지는 고속도로

인공지능은 고속도로와 시내도로에 설치된 CCTV를 분석해  교통흐름을 측정하고 돌발 상황을 감지해 관리자나 후행 차량에 알려주는 역할을 합니다.

[고속도로 AI 모니터링 사례]

그림은 고속도로 상황에 대한 예시입니다. 인공지능이 CCTV로 고속도로 차량 흐름을 살피고, 차로별 평균 속도, 돌발 상황 등을 검지해 교통 센터로 보내거나 후행 차량에 돌발 위치 정보를 제공할 수 있습니다.

이런 정보는 갑자기 발생한 정체 구간에서 급제동 사고를 줄일 수 있으며, 선행 차로 소통 정보를 통해 후행 차량이 미리 차선을 변경할 수 있게 해줍니다.

 

▷교통 혼잡을 줄이는 스마트한 시내 교통 시스템

고속도로뿐 아니라 시내 도로에서는 인공지능이 CCTV를 통해 교차로 상황을 모니터링 하면서 교통량에 따라 신호를 바꿔주는 지능형 교통 제어가 가능합니다. 지능형 교통 제어를 통해 불필요한 대기 시간을 줄여주고 교통 소통을 원활하게 할 수 있습니다.

또한 여러 개의 교차로를 동시에 모니터링함으로써 도시 전체의 교통 흐름을 원활하게 하는 도시 교통 브레인 서비스로 확장할 수 있습니다.

[AI를 이용한 스마트 교차로 사례]

CCTV 영상을 이용한 교차로 정보 수집은 교차로 교통량 패턴 및 지체 정도, 서비스 수준을 상시로 분석 수집합니다. 기존에 사람이 일시적으로 수기 작성하던 교통 통계에 비해 더 많은 모수를 수집 분석하기 때문에 합리적이고 과학적인 교통정책을 수립할 수 있습니다.

[교차로 인공지능 영상 분석 화면]

 

▷대형 사고를 예방하는 졸음 운전 모니터링

AI는 졸음 운전 방지에도 사용됩니다. 운전자 모니터링 시스템(Driver Monitoring System: DMS)은 AI를 이용해 차내에 설치된 카메라를 통해 운전자의 상태를 모니터링합니다.

기존의 졸음 운전 방지 장치는 블랙박스와 같은 위치에서 카메라로 도로 차선을 감지해 차량이 차선을 이탈하는 정도를 모니터링해 알려주는 방식이었습니다. 하지만 이제는 운전자의 얼굴, 시선, 입모양, 자세 등을 AI로 직접 모니터링 함으로써 운전자의 졸음 운전 여부를 즉시 판단할 수 있습니다. 졸음 운전 뿐 아니라 스마트폰 이용, 음료 섭취 등 부주의한 행동도 감지해 운전자에게 메시지를 전할 수 있으며 통계 분석도 가능합니다.

     

 

▷종합적인 차량 인식 AI

차량 번호판은 차량의 신분증과 다름없습니다. 지금까지 교통 단속 카메라, 주차 관리 시스템은 차량 번호판을 촬영해 과태료나 요금을 부과하는 방식을 사용합니다. 눈 비가 오거나 어두운 환경에서 번호판을 인식할 때 차량 번호를 잘못 인식하면 문제가 발생합니다.

[무인단속 시스템]

AI는 번호 인식을 더욱 똑똑하게 만듭니다. 차량 번호판이 세자리 숫자로 바뀌어도, 어두운 곳에서도 AI를 이용해 문자 인식을 더욱 정확하게 할 수 있습니다.

AI는 차량 번호 뿐 아니라 차량의 모양도 인식하기 때문에 차량 종류, 제조사, 연식 정보까지 알아낼 수 있습니다. 만일 번호판과 차량 정보가 일치하지 않을 경우에는 차량 번호가 악용되었다고 판단할 수도 있습니다.

[요금징수 시스템 및 도로방범 카메라]

 

AI 학습용 데이터 구축 사업

기존에도 IT를 활용한 교통 솔루션들이 있었습니다. 기존 Rule 기반의 솔루션과 인공지능 솔루션의 가장 큰 차이점은 무엇일까요?

Rule 기반 알고리즘은 고정된 공식에 따라 문제를 해결합니다. 하지만 인공지능은 학습을 통해 스스로 문제 해결 능력을 키워갑니다. 인공지능을 학습시키면 처음에는 Rule 기반 알고리즘에 비해 성능이 떨어질 수 있지만 학습을 진행하면 성능이 훨씬 좋아집니다. 그렇기 때문에 인공지능을 고도화 하는데 있어 학습용 데이터를 확보하는 것은 매우 중요합니다.

최근 몇 년 동안 미국, 유럽 등 AI 선도국에서는 정부와 민간 협업으로 대규모의 AI 학습용 데이터를 대량으로 구축하여 공개해 왔고, 글로벌 기업, 대학, 연구소에서는 300여개 이상의 AI 데이터 셋을 공유하는 생태계를 만들어 가고 있습니다.

우리 정부도 이에 발 맞추어 스타트업, 벤처, 중소 등 민간의 인공지능 기술개발을 촉진하고, AI 산업을 육성하기 위해 대규모 AI 학습용 데이터 구축 개방 사업을  추진하고 있습니다.  포스트 코로나 AI 시대의 핵심 자원인 “대규모 데이터”를 단기간에 확보하여 AI 선진국가로 도약하는 한편 일자리 창출과 경제성장 동력을 확보하려고 합니다.

그 동안 오랜 시간과 많은 비용 발생으로 AI 학습용 데이터 구축은 중소, 벤처기업에게 인공지능 제품 및 서비스 개발에 큰 애로사항이 되었던 것이 사실인데요, 이번 AI 학습용 데이터 사업을 통해 기존 산업의 차별적 부가가치 창출이 가능한 많이 데이터가 공개될 수 있을 것으로 기대합니다.

AI 학습용 데이터 구축 사업을 통해 구축된 데이터는 한국지능정보사회진흥원이 운영하는 AI허브를 통해 공개됩니다.

 

❖ 사업명

: 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축

❖ 지원대상

: AI 학습용 데이터를 구축‧개방하고자 하는 기업, 출연연, 공공기관, 대학, 협회, 지자체 등 민간‧공공 법인

❖ 선정과제 수

: 지정공모(48개), 분야지정공모(6개), 자유공모(12개)

❖ 과제수행기간

: 협약일로부터 2021. 2월말까지

 

교통 분야 AI 학습용 데이터 구축 사업

위에서 살펴본 바와 같이 교통 분야에서 AI는 다양한 성과를 낼 수 있습니다. 이를 위해 정부에서도 교통 안전을 위한 AI 학습용 데이터 사업에 많은 힘을 쏟고 있습니다.  교통분야 AI  학습용 데이터 구축 사업을 주관하고 있는 라온피플㈜는 컨소시엄을 구성해 고속도로, 시내도로, 운전자 영상, 자동차 영상 등 4개 분야에서 2400 시간의 다양한 원본 영상을 수집하고 202만장의 AI 학습용 이미지 데이터를 구축하고 있습니다.

교통 분야 AI 학습용 데이터는 아래와 같은 목표로 ‘21년 2월까지 진행됩니다.

교통 안전을 위한 AI 서비스를 준비하시는 분들의 관심과 격려를 부탁드립니다.

 

라온피플㈜ EV팀

문의 : bk.kang@laonpeople.com


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2020년 11월 19일
안녕하세요?
AI Summit 2020 Seoul 참가 등록하시거나 또 예정이신 모든 분들에게 감사의 말씀을 드립니다.

올해는 코로나로 인해 전 산업에서 또 사회에서 지금껏 경험해 보진 못한 일들을 겪고 있습니다. 그럼에도 불구하고 지식 수요에 대한 니즈는 커지고 있고, AI SUMMIT 행사에 대한 많은 문의와 관심에 감사의 말씀을 드립니다. 

 

– 사회적 거리 두기 변화 및 현장 진행 안내 –
 12월 6일 부터 사회적 거리 두기 2.5단계로 상향되었습니다.  본 행사는 온라인 스트리밍으로 참석하실 수 있으며, 현장 참가가는 마감되어 있습니다. 따라서 행사를 참가하고자 하시는 분은 온라인 참가 티켓을 구매하여 주십시요. 
AI SUMMIT SEOUL은 코엑스 그랜드 볼룸에서 개최되며, 동시에 모든 세션이 실시간 중계됩니다. 또한 현장 위생 관리는 소속인 강남구의 가이드를 따라 진행하게 됩니다. 
현장 참가자께서는 사무국의 참가자 안내문을 받으시고, 혹시 안내문이 메일로 오지 않거나, 받지 못하신 분들은  사무국으로 연락바라겠습니다. 
다시 한번 세계적인 AI 지식 행사 AI SUMMIT SEOUL에 관심을 가져주셔서 감사드립니다.

AI SUMMIT 사무국 드림

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2020년 11월 17일

겨울이 오면서 코로나 바이러스가 다시 기승을 부리고 있습니다오늘 아침 뉴스는 미국 바이오업체 모더나(moderna)의 코로나 치료제가 백신 예방률이 94.5%로 화제입니다화이자의 백신 예방률의 90%보다 더 높은 수치이며 빠르면 다음달 긴급 승인이 될 거라는 소식입니다. 이 소식에 화답하듯 모더나의 주식은 바로 10% 가까이 뛰었습니다. 모더나의 CEO는 바로 주식을 팔지 않는 것을 보니뭔가 기대를 일으킵니다.

모더나는 최근 몇 년간 데이터 사이언티스트 및 AI 전문가를 집중 채용해왔습니다. AI는 모더나로 하여금 학습 사이클을 줄이고과거에 접근이 어려웠거나, 거의 불가능한 리서치와 제품 생산에 결정적인 인사이트를 주었다고 합니다.

사실 이전의 데이터와 테크놀러지로는 신약 개발에 매우 제한적이었습니다. 그러나 데이터가 풍부해지고융합할 수 있는 기술이 발전하면서 양상이 달라졌습니다. 만약 지금 AI 기술이 진보하지 못했다면코로나를 대응하는 우리의 모습은 더 절망적이었을 겁니다.

 


 

AI SUMMIT에서 씨젠 AI 총괄을 초빙하다

AI는 신약 개발 뿐만 아니라이번 코로나 진단 테스팅에 결정적 역할을 했습니다전 세계의 진단 업체들이 AI 전문가를 영입해왔고이 순간도 그러합니다. 그것은  AI가 매우 중요한 역할을 하기 때문입니다국내 바이오 기업들도 AI 최고 전문가를 영입하고미래 바이오 전쟁에서 이기기 위해서 인재 전쟁을 벌이고 있습니다.

우리는 이번 AI SUMMIT에서 어떻게 보면 국격을 높였다고 보여지는 씨젠의 AI 총괄 임원인 서영상’ 상무를 초빙하여 그의 강연을 들어 볼 예정입니다.

씨젠 서영상 상무는 하버드대학에서 바이오와 데이터 사이언스 분야에서 석사를 받았고 MIT에서 전문 인공지능 및 머신러닝 트레이닝을 받았으며 OHDSI Harvard Kennedy School에서 AI전문가로 활동했습니다현재 씨젠 정보과학연구소에서 AI를 총괄하는 임원입니다.

AI는 코로나가 발생하고 단 수 주만에 ‘코로나19 진단 키트’를 개발케 해 주었습니다.

씨젠은 1 16코로나19 진단 키트 개발을 시작해서 2 5일 나오기까지 테스트의 첫 번째 키트 버전이 단, 3주만에 출시되었습니다인공지능(AI) 기반의 빅데이터 시스템 때문입니다. AI와 슈퍼컴퓨터가 없었다면 이 같은 시험을 개발하는 데 2~3개월이 걸렸을 지 모릅니다전파도 빠르고 80종 이상으로 순식간에 변이를 일으키는 코로나 바이러스를 테스트하고 대응하기 위해선 이런 빅데이터 기반의 인공지능이 없었다면 불가능 했을 것입니다.

이번 강연에서는 이러한 글로벌 추세에 맞춰 앞으로 분자진단이 코로나 시대를 맞아 인공지능의 힘을 빌어 헬스케어 시장에 어떤 Transformation이 벌어질 것인지에 대한 서 상무의 혜안을 들어볼 예정입니다.

✓ 분자진단이란 무엇인가?
✓ 분자진단과 빅데이터 그리고 인공지능
✓ 분자진단의 미래
✓ 진단에서 치료 그리고 예방까지

AI SUMMIT 2020 SEOUL에서는 여러분에게 각 산업과 AI의 적용 사례를 현업 전문가들로부터 직접 들어 보실 수 있도록 준비했습니다.

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2020년 11월 12일

최첨단 정보기술(IT) 기업으로 알려진 마이크로소프트, 구글 알리바바 등 글로벌 기업들은 농업에 많은 관심을 보이며 투자를 하고 있습니다. 마이크로소프트는 IoT와 머신러닝 기술을 활용한 정밀 농업 프로젝트인 애저 팜비트(Azure FarmBeats)에 거액을 투자했으며, 구글벤처스는 농업 스타트업 파머비지니스네트워크에 1500만달러(약 177억원)를 투자했습니다. 알리바바 클라우드는 농업과 축산업에 집중 투자했습니다.

IT 기업들이 전통 산업인 농업에 주목하는 이유는 무엇일까요?

어그테크는 ICT, IoT, AI, 클라우드, 빅데이터 등 4차 산업혁명 기술을 활용해 생산, 유통, 소비 등 농업의 전 가치사슬에 걸쳐 생산성과 품질 향상, 고부가가치 창출을 가능하게 해주기 때문입니다.

(어그테크(Agtech)는 농업(Agriculture)과 기술 (Technology)의 합성어입니다.)

ICT기술은 QR코드를 통해 농산물 이력관리를 도와 식품 안전 수준을 향상시킵니다. 빅데이터는 농작물 비료 시기, 농산물의 수요공급 등을 예측할 수 있습니다. AI는 데이터를 직접 수집하고 분석해 농장주에게 실제로 도움이 되는 방안을 제시하고, 단위 면적당 생산성을 높일 수 있습니다.

이번 AIS 2020에서 AI가 바꾸는 농업의 미래에 대해 서현권 교수가 강연할 예정입니다.

서현권 교수는 한국, 미국, 네덜란드에서 농업용 로봇과 인공지능에 대해 연구한 농업 공학 전문가이며, 세계 최고 농업대학으로 꼽히는 네덜란드 와게닝겐대에서 농식품로봇그룹 연구원으로 재직하였습니다. 스스로 돌아다니며 잡초를 제거하는 로봇, 인공지능(AI)을 활용한 해충 모니터링 시스템 등을 개발하는 EU 프로젝트에 참여한 바 있으며, 지난 6월 네덜란드에서 열린 제2회 세계 농업 AI대회에서 한국 대표팀인 ‘디지로그’ 팀장을 맡아 3위에 오르는 쾌거를 이뤘습니다.

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2020년 11월 12일

프리 빌트 (Pre Built)와 노 코드 (No Code) 소프트웨어가 시장을 바꾸고 있습니다.

특히 마케팅은 소프트웨어가 브랜드와 크리에이티브를 다루는 마케터들에게는 너무나 먼 영역으로만 느껴졌었죠. 그러나 점점 기술의 발전은 비 전문가들에게 과거 전문적 지식을 가진 전문가들이 다룬 영역의 거리를 없애 왔습니다.

현재의 노 코드 트렌드 확산에는 AI가 결정적 역할을 하고 있습니다. 더 많은 데이터와 실험으로, 점점 더 나은 결과를 나타내고 있고, 전문적인 IT 지식이 없는 사람에게도, 복잡한 알로리즘으로 가득차 있는 소프트웨어는 사용자에게는 더 편리하게 사용토록 해주기 때문입니다.

미래의 보이스 검색과 명령어는 더욱 더 시장의 풍경을 바꿀 것입니다.

노 코드 시대의 AI가 바꿀 마케팅의 미래…

2020, AI SUMMIT에서는 세계적인 마케팅 테크놀러지 구루, Scott Brinker가 키노트 강연자로 나설 예정입니다.

그는 Marketing Technology의 준말이 Martech의 용어를 전세계 마케터에게 알리고, 그의 Martech 블로그는 마케팅 테크놀로지 산업의 이해 관계자들이 가장 많이 찾는 사이트입니다. 그의 전문지식과 식견을 들어 볼 예정입니다.

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2020년 11월 12일

지난 몇년간 진행되었던 온라인 커머스 및 리테일의 개혁는 코로나19를 계기로 급속도로 전례 없는 변화를 겪고 있습니다.

변화의 물결에 대처하지 못한 전통 리테일 기업들은 시장에서 도태된 반면 Digital Transformation를 미리 준비한 업체들은 엄청난 성장을 하는, 커머스의 춘추전국시대가 도래하고 있죠.

전통적으로 오프라인 리테일이 강했던 글로서리(Grocery) 및 패션, 뷰티 마켓에서도 온라인 커머스의 성장이 두드러지는 가운데, 각종 AI기술을 이용한 데이터 분석 및 고객 서비스들이 커머스에서 큰 시너지로 작용하고 있습니다.

이번 AI SUMMIT 키노트 연사인 장유성 CTO는 AI와 데이터 중심의 비즈니스, 특히 온라인과 오프라인을 엮는 서비스를 십수년 한 경험을 바탕으로, 과연 첨단 기술들이 어떤 식으로 커머스 업계에 도움을 주고 있으며, AI를 통한 커머스 개혁의 방향성을 제시할 예정입니다.

장유성 CTO는 신세계그룹의 온라인쇼핑포털인 SSG.COM의 최고기술책임자(Chief Technology Officer)로 데이터, AI 등 첨단 기술 기반의 온라인 경험 강화 및 커머스 운영 효율화를 총괄하고 있습니다.

장유성 CTO는 애플 시리, 삼성 빅스비, 아마존 알렉사 등에 AI 서비스를 제공하는 미국 울프램 알파 창립멤버로, 미국 울프램 리서치에서 최고 제품 경영자(Chief Product Officer)로 여러 해 근무했습니다.

삼성에서 선행 UX그룹 및 삼성 헬스 개발 및 서비스를 전담하고, 미국 실리콘밸리에서 AI를 제약, 헬스케어에 활용하는 Huma AI를 창업하는 등 다양한 활동을 펼쳐왔습니다.

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2020년 11월 11일

인간의 뇌를 닮은 차세대 반도체, 신경망처리장치 NPU의 미래를 이끄는 딥엑스의 김녹원 대표의 강의가 있을 예정입니다.

IT 기술의 발전과 혜택이 놀랍도록 빨라지고 커지고 있습니다. 딥러닝 기술을 필두로 하여 인공지능 기술을 빠르게 적용하고 있는 추세입니다. 이제는 모든 산업 영역에 다양한 적용 Use Case가 만들어 지고 있습니다.

올해 AIS 2020에서는 차세대 반도체, NPU 전문가 김녹원 대표를 초빙하여, 딥러닝과 딥러닝 하드웨어 프로세서 산업에 대한 최신 정보와 트렌드에 대하여 알아 보겠습니다.

최신 모바일 응용을 위한 최신 반도체 기술 동향, 최신 자율 주행 자동차를 반도체 기술 동향, 미래 동향에 대해서 다룰 예정이니 많은 관심 바랍니다.


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2020년 11월 11일
삼성전자와 애플이 스마트폰 AI(인공지능) 서비스인 ‘빅스비’와 ‘시리’ 고도화에 속도를 내고 있습니다. AI와 스마트폰 애플리케이션 간 연동이 활발해지고, 소비자들도 AI 서비스 활용이 확산되면서, 양사 간 AI 기술개발 경쟁이 더 가속화될 전망입니다.

삼성전자의 빅스비는 어떻게 AI 기술개발 경쟁을 하고 있을까요? 

어느 인터뷰에서 래리 헥(Larry Heck) 박사는 ‘1990년대 웹(Web)이 세계를 바꾼 것처럼 AI도 세상에 큰 변화를 가져올 것”이라고 말했습니다.
 
래리 헥 박사는 비브랩스(Viv Labs) CEO이자 삼성의 수석 부사장이며, 빅스비(Bixby)의 모든 개발 운영을 총괄합니다빅스비에서 근무하기 전에는 삼성 실리콘밸리 인공지능센터장을 역임했습니다.
 
그는 음성인식 및 AI 기술의 분야에서 깊은 지식과 뛰어난 경력을 가지고 있습니다삼성에 입사하기 전에는 Deep Dialogue 프로젝트를 주도하는 구글의 리서치 디렉터였습니다경력 초기에는 MS 스피치의 수석 과학자뉘앙스커뮤니케이션즈의 R&D 부사장, SRI International의 수석 연구 엔지니어였습니다.
 
게다가래리 헥은 그의 이름에 대한 60개 이상의 특허와 150개의 과학 저널 간행물을 보유하고 있습니다. 2016년 전기전자공학연구소의 펠로우로 선정돼 조지아공대와 텍사스공대 두 곳으로부터 상을 받았습니다. 2019보이스봇(Voicebot)은 래리 헥 박사를 음성 인식 부문의 리더 중 한 명으로 선정했습니다. DARPA NSA Heck의 음성 인식 프로젝트 중 일부를 1990년대에 지원했는데이는 자연어 처리를 위한 심층 신경 네트워크의 초기 응용 프로그램 중 하나가 되었습니다그 작업은 1998 NIST 스피커 인식 평가에서 우승하는 결과를 얻었습니다.
 
머신이 머신을 가르치면 어떻게 될까요? 래리 박사는 이번 AIS 2020에서 “디지털 어시스턴트(DA.) 자동 설계”에 대한 최근 연구를 발표할 예정입니다.

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2020년 11월 11일

매일 AI 관련 뉴스가 쏟아 지고 있습니다대부분의 국가에서 민.관 가리지 않고, AI 경쟁이 가속화 되고 있습니다.

그러다 보니, AI 인재 전쟁도 화두입니다네덜란드 아인트호벤 대학은 1억 유로를 투입해 교수를 50명 통째로 데려오겠다고 발표한 바 있습니다. 학계에서도 인재 모으기에 혈안입니다그러나 학계의 인재는 다시 민간 기업으로 향하고 있고민간에서는 AI 인재를 데려오기는 커녕이직을 막기도 버거울 정도 입니다.

AI 인재에 대한 공급과 수요 비매칭은 아래 그래프를 보면 쉽게 알 수 있습니다미국의 데이터이긴 합니다만, 2019년까지 AI 인재를 구하는 포스팅 라인 (보라색)이 잡 서치 (파란색)에 계속 벌어져 그 속도는 12배 이상 차이가 나고 있음을 알 수 있습니다.  

(출처로이터
AI는 인재 시장 뿐만 아니라 조직 HR에도 많은 영향을 주고 있습니다. AI는 채용과 성과 평가직무 예측 및 교육 가정 개발에도 점점 더 빠르게 적용되고 있습니다.

이번  AIS 2020에서는 AI와 HR의 영향을 알아 볼 예정으로 특별 연사인 러트거스 대학교(Rutgers University)Hui Xiong 교수에 대해 소개하겠습니다. 러트거스 대학교(Rutgers University)의 Hui Xiong 교수는 최근까지 바이두의 스마트시티 Chief Scientist 및 바이두 리서치 인스티튜터의 부학장으로 재직하며여러 HR 프로젝트를 진행했습니다.

Hui Xiong 박사는채용성과평가인재유지인재개발직무매칭팀관리리더십개발조직 문화 분석 등 지능형 인적자원관리를 위해 개발된 강력한 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 소개할 예정입니다또한 인재 분석의 결과를 시장 동향 분석 및 금융 투자와 같은 다른 비즈니스 애플리케이션에 사용할 수 있는 방법도 소개할 예정입니다.