14. 클라우드 기반의 AI 서비스
3강. 클라우드 기반의 AI 서비스 활용 사례
학습내용
- 클라우드 기반의 AI 서비스 활용 사례(AWS)
학습목표
- AWS에서 제공되는 AI 서비스 활용 사례를 알고, AI 서비스를 실제 비즈니스 적용에 활용 할 수 있다.
1. 클라우드 기반의 AI 서비스 활용 사례(AWS) [출처] aws.amazon.com 기계학습 제품
https://aws.amazon.com/ko/machine-learning/?nc2=h_ql_prod_ml 1) AWS AI 서비스 사례
2) Amazon Polly
- 텍스트를 생생한 음성으로 변환하는 서 비스
- 말을 하는 애플리케이션을 만들고 전혀 새로운 유형의 음성 지원 제품 개발 가 능
- TTS (텍스트 음성 변환) 서비스
- 고급 딥 러닝 기술을 사용하여 자연스 러운 사람의 음성을 합성
- 다양한 언어로 수십 개의 생생한 음성 제공
- 여러 국가 음성 지원 애플리케이션 구 축 가능
가. 사용 사례
① 콘텐츠 생성
- 애니메이션화 하는 캐릭터에 즉각적으로 음성을 부여하는 기능을 제공
② 온라인 교육
- 특정 문장, 단어 또는 소리가 발음되는 시점에 대한 메타데이터
- 합성된 음성 오디오 스트림과 메타데이터 스트림 사용 : 앱에서 아바타를 애니메이션으 로 만들고 텍스트를 강조 표시할 수 있음
－ 정확한 발음 지도
③ 텔레포니
- 콜 센터가 자연스러운 음성으로 고객을 응대
- Amazon Polly의 음성 출력을 캐싱하고 재생하여 Amazon Connect와 같은 대화형 음 성 응답(IVR) 시스템에서 문의 고객을 안내
3) Amazon Rekognition
- 이미지 및 비디오 분석을 자동화 가능한 SaaS 기반 컴퓨터 비전 플랫폼
- 이미지 및 동영상 작업을 위해 사전 훈련 되어있는 완전 관리형 서비스로 딥러닝 파이 프라인을 구축하는데 시간과 리소스를 필요로 하지 않음
가. 대표 서비스
① video
- Amazon S3에 저장된 동영상에서 객체, 장면, 유명 인사, 텍스트, 활동 및 부적절한 콘 텐츠를 탐지하는 머신러닝 기반 동영상 분석 서비스
- 세부적인 동영상 검색을 위한 인덱스를 쉽게 만들거나 추가 분석을 위해 동영상의 흥 미로운 부분으로 빠르게 이동할 수 있도록 타임스탬프와 함께 각 결과 또는 탐지가 제 공
② Image
- 객체, 장면 및 얼굴을 감지하는 딥 러닝 기반 이미지 인식 서비스로 텍스트를 추출하고, 유명 인사를 인식하며, 이미지에서 부적절한 콘텐츠를 식별
- Amazon의 컴퓨터 비전 과학자들이 Prime Photos에서 매일 수십억 개의 이미지들을 분석할 목적으로 개발하여 성능이 검증
- 식별하는 모든 것의 신뢰도 점수를 반환하므로 이 정보를 바탕으로 결과를 어떻게 사용 할지 결정할 수 있음
③ Custom Lables
- 비즈니스 요구 사항에 특화된 이미지에서 객체와 장면을 식별할 수 있음 : 소셜 미디어 게시글 에서 로고를 찾기
: 매장에서 제품을 식별
: 어셈블리 라인에서 기계 부품을 분류
: 정상적으로 운영되는 공장과 결함이 있는 공장을 구별 : 비디오에서 애니메이션 캐릭터를 탐지
나. 활용 결과 사례
① 레이블
- 이미지 또는 비디오에서 수천 개의 객체(자전거, 전화기, 건물 등)와 장면(주차장, 해변, 도시 등)을 식별할 수 있음
- 탐지된 각 레이블에 대해 신뢰도 점수가 제공
② 경로
- 비디오에서 각 사람이 언제 어디서 어떻게 움직이는지 캡처할 수 있음 - 발견된 각 사람에 대해 고유한 인덱스를 제공
③ 얼굴 탐지 및 분석
- 이미지와 비디오에서 얼굴이 나타나는 순간을 쉽게 탐지하고 각 얼굴의 속성 정보(성별, 연령대, 뜬 눈, 안경, 헤어 스타일)를 확보할 수 있음
④ Custom Labels
- 탐지 기능을 확장하여 특정한 비즈니스에만 유용한 이미지 정보를 추출할 수 있음
⑤ 얼굴 검색 및 인증
- 얼굴 이미지 프라이빗 리포지토리를 사용하여 사진 또는 비디오에 있는 사람을 식별할 수 있음
- 비교를 위해 저장해둔 이미지와 얼굴 이미지를 분석하여 신원을 확인할 수 있음
⑥ 텍스트 탐지
- 사진 및 비디오의 텍스트는 인쇄된 페이지의 텍스트와는 다르게 표시됨
- 텍스트 탐지는 기울어지고 왜곡된 텍스트 데이터를 실제 텍스트와 같은 정보를 캡처할 수 있음
- 소셜 미디어 및 사진 앱에서 특정 항목을 식별 가능
4) Amazon Comprehend
- Comprehend = (충분히)이해하다
- 머신러닝을 사용하여 텍스트 안에 있는 통찰력과 관계 (핵심 문구, 장소, 사람, 브랜드 또는 이벤트 등)를 찾아내는 자연어 처리(NLP) 서비스
가. 활용 사례
①핵심문구 추출
- 핵심 문구 추출 API는 핵심 문구 또는 논점과 이것이 핵심 문구임을 뒷받침하는 신뢰도 점수를 반환
② 감성 분석
- 텍스트(긍정, 부정, 중립 또는 혼합)의 전체적인 감성을 반환
③ 구문분석
- 토큰화 및 품사(PoS)를 사용하여 텍스트를 분석하고 텍스트 내에서 명사 및 형용사와 같은 단어 경계와 레이블을 식별할 수 있음
④ 언어감지
- 100개 이상의 언어로 작성된 텍스트를 자동으로 식별하고, 신뢰도 점수와 함께 감지된 언어를 반환
⑤ 고객 분류
- ML을 배우지 않고도 사업 고유의 레이블로 사용자 지정 텍스트 분류 모델을 손쉽게 빌 드할 수 있음
⑥ 엔터티 인식
- 입력된 텍스트를 기반으로 자동 분류된 명명된 엔터티("사람", "장소", "위치" 등)를 반환
5) Amazon Personalize
- 실시간으로 제공되는 개인화된 제품 및 콘텐츠 추천과 맞춤형 마케팅 프로모션을 통해 고객 참여율과 구매 전환율 제고
- Amazon이 보유한 기계 학습 부문의 연구 결과와 20년 이상의 추천 경험을 기반으로 작동
- 기계 학습 경험이 없어도 간단한 API를 사용하여 정교한 개인화 기능을 시스템과 플랫 폼에 손쉽게 통합 가능
가. 활용 사례 - 사용자 개인화
- 사용자 프로필과 습관에 맞춘 제품 및 콘텐츠 추천 - 유사한 품목 추천
- 신제품 검색 시 기존 제품과의 비교에 도움 - 개인화된 순위
- 개인 성향 분석에 기반한 우선순위별 최신 뉴스, 인기 TV 프로그램, 계절별 상품 홍보
평가하기
1. 다음 괄호에 알맞은 AWS의 서비스는 무엇입니까?
AWS에서 제공하는 AI 서비스로, 이미지 및 비디오 분석을 자동화 가능한 SaaS 기반 컴퓨터 비전 플랫폼은 ( ) 입니다.
- 정답 : Amazon Rekognition
해설 : 이미지 및 동영상 작업을 위해 사전 훈련 되어있는 완전 관리형 서비스로 딥러닝 파이프라인을 구축하는 데 시간과 리소스를 필요로 하지 않으며, 이미지, 비디오, Custom Labels에 대한 다양한 서비스를 제공합니다.
2. AWS가 제공하는 AI 서비스의 활용 사례가 잘못 연결된 것은?
① Amazon Comprehend는 텍스트에서 핵심문구 추출, 감성 분석, 언어 감지, 주제 모 델링 등에 활용됩니다.
② Amazon Polly는 STT 서비스로 대화를 문자로 추출하여 자막 처리 자동화에 활용할 수 있습니다.
③ Amazon Rekognition은 이미지 및 비디오에 대한 인식 서비스로 얼굴 탐지 및 분 석, 이동체 경로 분석, 텍스트 분석 등에 활용됩니다.
④ Amazon Personalize는 사용자 성향 분석을 통해 사용자 맞춤형 서비스를 제공합니 다.
- 정답 : ②
해설 : Amazon Polly는 TTS(Text-To-Speech) 서비스로 문자를 자연스러운 음성으로 변환해 주는 서비스로 실시간 음성 스트리밍 합성, 자동응답 , 온라인 교육 등 활용할 수 있습니다.
학습정리
1. 클라우드 기반의 AI 서비스 활용 사례(AWS)
다음 주 예고
“기말고사”입니다.
