행사 프로그램

발표내용

[트랙 1]  : AI 융합 기술

       [키노트 1] - 비즈니스 혁신을 위한 구글 클라우드 활용 전략

       연사 :  구글코리아(Google Korea) 양승도 Head of Customer Engineering

      발표 1 - “왜 적응형 하드웨어가 AI 추론 과제를 해결할 수 있는 열쇠인가?”

      연사 : 정웅 자일링스(XILINX) 코리아 부장

AI 모델의 급속한 혁신은 최신 네트워크를 효율적으로 운영할 수 있는 도메인 별로 특화된 적응형 아키텍처를 필요로 한다. 실제 클라우드 및 에지 애플리케이션에서 요구되는 성능과 대기시간 및 전력 요건을 달성하기 위해서는 모든 범주의 딥 러닝 네트워크에 대응할 수 있는 특수 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처가 절실히 필요하다. 자일링스 칩은 이상적인 AI 추론 솔루션을 구현하기 위해 칩을 재설계하지 않고도 하드웨어는 물론, 소프트웨어까지 모두 최신 아키텍처로 조정이 가능하다.

이 발표에서는 1) 최신 AI 모델을 위한 하드웨어 요구사항, 2) DSA(Domain Specific Architecture) 및 적응성의 중요성, 3) 최신 7nm 자일링스 Versal ACAP에 대해 확인할 수 있다.

발표 2 - AI 도입을 통한 실제 비즈니스의 혁신

연사 : 레노버(LENOVO) 권재환 부장

 - AI 정의 및 활용 방안

- AI 비즈니스 적용 사례

발표 3 - 안면 인식 기술 기반 AI 솔루션 "센스타임(SenseTime)"

연사 : 한컴MDS 김주원 차장

스마트한 인공지능 융합 비즈니스를 위한 안면 인식 기술의 이해 및 AI 솔루션 "센스타임(SenseTime)" 제품의 적용 방안

      [키노트 2] - AI/Analytics 기반 스마트제조 적용 현황과 기술적 한계

      연사 : 삼성SDS(Samsung SDS) Autonomous Optimization 기술리더 주민식 공학박사

“다시 대두되는 AI 기술의 적용효과와 한계를 논의한다”

제조지능화에 있어서 통계적 분석과 AI 기술에 의한 가시적이고 구체적인 효과를 살펴보고, 마스터 알고리즘의 후보로 불리는 딥러닝기술과 강화학습이 우리에게 줄수 있는 실용적 가치와 해결해야 할 기술적 한계점을 살펴본다. 100년전부터 논의된 강 인공지능으로 다가가는 이 시점에서 지킬 수 있는 약속과 지키지 못할 약속은 무었인지 논의한다.

      [키노트 3] - 자율주행차와 AI 기술의 융합

      연사 : 한국전자통신연구원(ETRI) 최정단 지능로보틱스 연구 본부장

- 주행환경 인지를 위한 AI 활용

- 운전행동결정을 위한 AI 활용

- 자율주행차와 AI 기술 융합의 남겨진 과제들

      발표 4 - 미래 자동화 관점에서의 AI 발전 방향 및 사례

      연사 : 지멘스(Siemens) 최유순 팀장

AI는 제조업의 디지털라이제이션에 있어서 핵심 솔루션 중 하나다. IoT 및 5G 네트워크 인프라를 통해 AI 기반 디지털 제조는 더욱 진화한다.

이번 발표에서는 AI의 실제 사례를 ‘ 자동화 및 IoT 플랫폼’ 관점에서 찾아 본다. 또한 미래 자동화 기술의 핵심 솔루션은 무엇이고 그 발전 방향에 대해 안내한다.

      발표 5 - AI를 활용한 IT 운영 지능화 방법과 그 사례

      연사 : 엑셈(EX-EM) AI사업본부 김철우 이사

Hybrid/Multiple Cloud, MSA(Microservices Architecture) 등 IT 환경이 복잡다단해지고 있다. 모니터링해야 하는 IT 리소스의 수나 발생되는 운영 데이터의 양이 사람이 감당할 수 있는 수준을 넘어서고 있다.

이에 부하 예측, 이상 탐지, 원인 분석 등 AI를 활용하여 IT 운영을 지능화하는 방법과 그 사례를 공유하고자 한다.

발표 6 - 스마트 산업기계 안전 운용 및 자율 작업 기술 현황

연사 :  한국기계연구원 이민영 선임연구원

본 발표에서는 트랙터, 굴삭기, 크레인 등의 산업기계의 안전 운용을 위해 적용되는 최신 기술에 대한 동향 및 향후 과제에 대한 내용을 토의한다.

[트랙 2]  : AI 융합 비즈니스 모델

     [키노트 1]  AI 기술을 적용한 미래 도시의 발전

     연사 :  한국IDC 김경민 수석 연구원, 엔터프라이즈 리서치

스마트 시티는 AI, IoT, 클라우드, 블록체인 등의 차세대 기술 도입이 빠르게 진행되면서 이러한 다양한 차세대 기술 시현의 테스트 베드로서 역할을 하고 있다. 특히, AI는 교통, 방범 등의 도시 필수 기능에 빠른 도입 확산을 보이고 있는 가운데 본 세션에서는 AI기술이 미래 도시 발전에 미치는 실질적인 영향을 고찰해 보고자 한다.

이와 함께 전세계 혹은 아시아 태평양 지역의 도시 스마트화에 적용되는 AI도입의 양상 및 사례를 살펴보고, 이러한 과정에서 국내 스마트 시티의 구축 움직임과 발전을 함께 전망해 본다.

      발표 1 - 뷰티테크 시장에서의 AI 기술 응용 가능성

      연사 : 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants) Edward Brunner

뷰티 코스메틱/퍼스널 케어 분야는 개인별 맞춤형 제품에 대한 수요가 특히 높은 분야 중 하나이며, 따라서 이러한 개인화를 가능하도록 하는 기술 및 비즈니스 모델이 중요하다. AI는 이러한 개개인의 니즈를 이해하는데 도움을 줄 수 있으며, 개인화를 가능하게 만드는 핵심 기술이다.

캠브리지 컨설턴트가 진행한 실제 제품 개발 사례 및 빈퓨전(Vinfusion), 스킨튜이션(Skintuition), 리플렉션(Reflexion) 등 여러 시제품 개발 사례를 통해 AI가 뷰티 코스메틱 및 퍼스널 케어 분야에서 어떻게 실제로 상용화될 수 있는지 소개한다.

발표 2 - AI 서비스 수익창출과 확산을 위한 효과적 라이선싱 전략

연사 : 탈레스(Thales) 이종영 부장

- 대표적 AI 서비스들에 대한 라이선싱 모델 소개 및 모델별 장단점 분석

- 최근 소프트웨어 라이선싱 트렌드 소개 및 라이선싱을 통한 AI 서비스 수익 증대 및 운영 비용 절감 방안, 라이선싱 시스템 구축 방안 논의

- 라이선싱을 통한 AI 소프트웨어 지적 재산 (IP) 보호 방안 제시

      발표 3 -  AI는 의료 분야에 어떻게 활용되는가 : 현재와 미래

      연사 : AITRICS 유진규 대표

최근 AI는 영상 진단을 필두로 환자 모니터링, 수술 등 다양한 분야에서 좋은 결과를 보여주고 있으며, 의료 산업의 특성상 다른 분야에 비해 침투 속도는 다소 느리더라도 서서히 의료 현장에서 활용되기 시작하고 있으며 향 후 의료를 근본적으로 바꿔 놓을 것으로 기대된다.

본 발표는 AI가 현재 의료 분야에 어떻게 적용되고 있으며 향후 적용될 것으로 기대되는 분야에 대해 소개하고자 한다. 또한 섣부른 환상을 경계하고 AI가 의료분야에서 실질적 가치를 가지려면 어떤 요소들이 필요한지도 공유하고자 한다.

      [키노트 2]  AI 기반의 산업 혁신: 중국 시장 트렌드

      연사 :  알리바바 클라우드(Alibaba Cloud) 조성범 대표

딥러닝, 컴퓨터 비젼 등 AI 기반의 산업 혁신에 대해 설명할 예정이다. 이미지 검색 쇼핑, 스마트시티 등 중국 및 아시아에서는 이미 일상화된 AI 솔루션들을 살펴 보고, 한국 AI 스타트업의 사례도 공유할 예정이다. 

     발표4 - 증강분석, 미래 비즈니스 전략을 제시하는 방법

     연사 : PTC코리아 서창교 매니저

제품 라이프 사이클 전반에 걸친 디지털 트랜스포메이션 과정 속에서 B2C를 넘어 B2B 엔터프라이즈 시장으로 영역을 확장하고 있는 증강현실의 역할 및 국내외 사례를 살펴본다.

특히 AI 기술이 접목되면서 점차 강력해지고 있는 증강현실 기술을 비즈니스에 어떻게 적용해 나가야 할지 전략을 제시한다.

    발표 5 - AI 기반 초개인화(Hyper Personalization) 구현을 통한 E-커머스의 혁신 (사례 제공)

    연사 : 루시드웍스(Lucidworks) 권오헌 지사장

    발표 6 - AI 기반 RPA 솔루션 및 구현 사례

    연사 : IBM 강대우 부장

Beyond RPA, 국내외 기업IT시장은 RPA(Robotic Process Automation)의 관심과 적용이 활발합니다. RPA에 대한 간략한 소개와 함께 현재 RPA 열기의 배경과 원인을 확인합니다.
아울러, 단순한 RPA에 머물지않고 궁극적인 기업 업무 Process 자동화를 위한, RPA와 AI의 연계기술 및 적용사례를 알아봅니다. 
이로서 RPA의 활약과 우리가 실체로 맞이하고 있는 digital co-worker로서 RPA와 human worker의 협업 및 업무성과를 어떻게 확보할 수 있는지를 확인합니다.

      발표 7 - AI 기반 자율주행운반차는 어떻게 물류 산업을 뒤바꾸고 있는가?

      연사 : 테크플로어(TechFloor) 강석준 대표