머신러닝 발전으로 메모리 반도체 수요 증가 ‘기대’

최근 글로벌 ICT(정보통신기술) 기업들이 머신러닝 기술을 다양한 비즈니스 활용이 증가하면서 방대한 자료를 처리하기 위한 메모리 반도체 수요 증가가 예상되고 있다.

머신러닝이란 인공지능의 한 분야로 모든 정보를 제공받아 답을 찾는 과거 컴퓨팅 방식 대신 컴퓨터 소프트웨어가 스스로 시각 이미지와 음성, 텍스트 등을 인식하고 나아가 특정 패턴을 이해하며 예측하도록 만드는 ‘딥러닝(Deep Learning) 기술'이다.

천문학적인 규모의 데이터에서 가치를 발굴해 내는 빅데이터 기술과 인공지능의 발전이 자연스럽게 결합하면서 인지 비즈니스의 형성과 발전을 가능케하는 원동력이 되고 있다.

최근 머신러닝이 주목되면서 LG경제연구소는 ‘인지(認知) 비즈니스가 떠오른다’란 보고서를 NH투자증권은 ‘머신러닝(Machine Learning)에 주목’ 산업보고서를 각각 올해 11월 발표했다.

기업에게 최적의 비즈니스 인사이트 제공

IBM은 컴퓨터 시스템 왓슨(Watson)을 통해 인간의 뇌를 닮은 컴퓨팅 기술을 개발해온 인공지능 분야의 선두기업이다. 2011년 TV 퀴즈쇼인 제퍼디 쇼(Jeopardy Show!)에 왓슨을 성공적으로 데뷔시킨 이후 MD 앤더슨 등 미국의 유력 암센터와 왓슨의 의료분야 활용 가능성을 공동 탐색했으며 인공지능(머신러닝), 데이터, 애널리틱스를 결합한 인지 비즈니스 솔루션(Cognitive Business Solutions) 개발을 자사의 미래 주력사업 방향으로 설정하고 2000명의 전담인력을 투입하기로 했다.

구글의 경우 머신러닝 기술을 활용해 지메일(Gmail)에서 스팸메일을 필터링하고 있으며 유튜브 사용자들의 시청 패턴 기록을 딥러닝 방식을 통해 학습해 추천 동영상 리스트를 제안하고 있다. 애플의 시리(Siri), 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 구글 나우 등은 인공지능과 빅 데이터 분석기법 등 현대 IT 기술이 결집한 대표적인 사례라고 할 수 있다.

온라인 유통업체 아마존은 지난 2013년 12월 ‘예측배송(Anticipatory Shipping)’ 시스템에 관한 특허를 취득했다. 이 특허의 내용은 “아마존이 소비자의 미래 구매를 미리 예측하고, 소비자가 구매 버튼을 누르기 전에 배송을 준비해둘 수 있도록 한다”는 것이다.

이 외에도 페이스북, 바이두, 트위터 등 ICT 업체들은 인공지능 관련 사업을 지속적으로 구축하고 있다.

LG경제연구소 조용수 연구원은 “인공지능과 빅 데이터를 결합한 머신러닝은 소비자들이 겪는 정보 비대칭성 문제를 해결해 거래를 활성화하고 소비자 후생을 증진시키는 데 크게 기여할 것이다. 머닝러신이 활성화된 미래 시장에서는 소비자의 정보부족, 판단오류, 가격결정 실패가 크게 줄어들 것으로 예상된다”고 말했다.

NH투자증권 이세철 연구원은 “향후 머신러닝의 확대로 인해 방대한 자료를 처리하기 위해 낸드(NAND)와 같은 스토리지 메모리 수요 증가가 예상되고 다양한 패턴분석과 최적화 작업을 위해 버퍼메모리인 D램(DRAM) 수요 또한 증가된다”고 설명했다.