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[AI시대 블루오션] 토큰 이코노미와 AI 핵심 학습 데이터 정리...'빅데이터 시장에 빠질 수 없어'
[AI시대 블루오션] 토큰 이코노미와 AI 핵심 학습 데이터 정리...'빅데이터 시장에 빠질 수 없어'
  • 이주희 기자
  • 승인 2021.01.09 11:42
  • 댓글 0
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토큰 이코노미란 사람의 행동이나 물건을 토큰대용 화폐로 가치를 매기고 토큰을 교환하는 것, 토큰을 이용하는 커뮤니티 상권와 토큰 교환을 실현하는 구조를 모두 포함한다. 

토큰은 암호 화폐가상 화폐로 실제 사용하고 있다. 이미 운용되고 있는 토큰 이코노미를 보면 상당수가 가상 화폐인 이더리움을 이용하고 있다.

토큰 이코노미의 흐름을 예로 들면 다음과 같다. 

기업이 고객의 가치 있는 행동에 대해 토큰을 발행한다. 고객은 다른 고객에게서 행동이나 물품 등을 받으면 그 가치에 상응하는 토큰을 건네준다. 

고객은 모은 토큰을 기업의 서비스나 제품과 교환할 수 있다. 이렇게 고객끼리 또는 고객과 기업 사이에 토큰을 통해서 가치의 유통이 발생한다. 

실례로 지역 화폐의 유통이나 게임에서 아이템 거래 등이 있다. LINE은 이용자가 애플리케이션을 이용하면 토큰을 제공하고 있다.

토큰의 발행과 거래에서는 신뢰가 중요하다. 그래서 블록체인으로 토큰의 발행 수나 거래의 진정성을 보장한다. 

기존처럼 중앙에서 관리하는 제3자가 필요 없기 때문에 소액 결제를 쉽게 실현할 수 있다. 

즉시 결제나 즉시 거래를 자동 실행하는 이른바 스마트 콘트랙트에도 토큰을 사용할 수 있다. 

가치의 유통을 일으키기 위해서는 이용자들끼리 토큰을 주고받을 때 인센티브를 부여할 필요가 있으며, 이때 그 인센티브의 디자인도 매우 중요하다. 

또한 암호 화폐는 종류가 다양하고 기술적으로 차이가 있어서 어느 암호 화폐 프로토콜 선택할지 비교하게 될 것이다.

 

AI 학습용 데이터 정리, 기계 학습을 위해 원자료 정리정돈

현재 AI의 핵심이라 할 수 있는 기계 학습 테크놀로지를 위해서는 정리된 데이터가 필요하다. 

이는 방대한 원자료가 귀중한 자원으로 바뀌는 것으로, 이를 위해 원자료를 가공하고 AI를 지도할 수 있는 '교사 데이터'를 만들어야 한다. 

데이터의 수집과 정리는 이른바 빅데이터 시대에 빠질 수 없는 일이고, AI 시장의 확대와 같은 속도로 성장한다고 볼 수 있다. 

현재 이 분야의 시장 규모는 AI 시장 전체의 5%가 데이터 수집 정리로 충당된다고 보고 산출한 것이다.

교사 데이터 작성 시에는 예를 들면 '주식회사(주)’ 같은 표기의 통일, 우편번호나 전화번호에 포함되는 기호의 처리, 반각· 전각의 통일과 같은 초보적인 정리가 필요하다. 

다음으로 기계 학습을 통해 구축할 알고리즘에 필요한 요소 데이터를 골라내고, 연관 짓는 등의 작업도 이어져야 한다. 

기계 학습에서는 교사 데이터 수치에서 일정한 패턴을 발견하고 예측 모델을 구축해야 한다. 

이를 위해서는 원자료에서 어떤 것을 선택할 것인가, 무엇을 불필요한 것으로 판단하여 제거할 것인가 같은 공정이 특히 중요하다.

앞으로 수요는 계속 증가할 것이기 때문에 여기에 맞춰서 데이터를 수집하고 정리하는 노동력을 확보해야 한다. 

데이터 중 일부는 컴퓨터 자동화 시스템을 통해 정리할 수도 있지만, 최종적으로 사람의 손으로 확인해야 한다. 

데이터의 수집과 정리에는 집중력이 필요하지만 나이나 경험과는 상관이 없다. 

단, 데이터 수집을 의뢰하는 쪽에 기계 학습에 정통한 인재가 있어야 한다.


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