AI 애플리케이션 개발은 인공지능을 통합하여 작업을 자동화하고, 데이터를 분석하며, 지능적인 결정을 내릴 수 있는 소프트웨어를 만드는 과정입니다. 이 글은 기업이 효과적인 AI 프로젝트를 시작하기 전에 데이터, 기술, 비용 등 어떤 준비가 필요한지를 이해하는 데 도움을 줄 것입니다.
1. 어떤 종류의 AI 애플리케이션 개발이 있을까요?
What is AI app development? – Source: Becoming Human
AI 앱 개발을 통해 다음과 같은 기능을 포함한 다양한 애플리케이션을 만들 수 있습니다:
문자 자동 인식
얼굴 인식
배경 소리 인식
행동 인식
예를 들어, 의료 분야에서는 스탠퍼드 대학교가 피부암을 탐지하는 AI 알고리즘을 연구하고 테스트하였으며, 이는 인간 수준의 성능을 보여주었습니다.
또한, 덴마크의 한 AI 기반 소프트웨어 개발 회사는 사람들이 긴급 전화를 걸 때 컴퓨터가 통화를 엿듣는 딥러닝 프로그램을 시도했습니다. 이 AI 알고리즘은 다음과 같은 요소를 분석합니다:
발화자
목소리
배경 소리
이를 통해 심정지(cardiac arrest) 여부를 탐지하며, **성공률 93%**를 기록했으며 이는 **사람의 성공률 73%**보다 높은 수치입니다.
2. 실제 인공지능 애플리케이션 개발에 필요한 요소는 무엇인가요?
Artificial Intelligence App development process – Source: Devteam.Space
2.1. 데이터 수집
이 단계에서는 숫자, 색상, 성별, 텍스트 설문 등 다양한 출처에서 필요한 데이터를 수집해야 합니다. AI 애플리케이션 개발 및 머신러닝 솔루션에 데이터를 적용하려면, 해당 데이터가 비즈니스 문제에 적합한지 여부를 반드시 고려해야 합니다.
데이터 수집은 매우 중요합니다. 이를 통해 과거의 현상을 분석하고, 머신러닝 모델을 구축하여 미래의 변화에 대비할 수 있기 때문입니다. 또한 데이터 수집이 일정 수준 이상으로 잘 이루어지면, 실제로 훌륭한 모델을 개발할 수 있습니다.
데이터 수집의 기본 기준은 다음과 같습니다:
오류가 없어야 함
문제와 밀접하게 연관된 데이터여야 함
2.2. 데이터 전처리
다음 단계는 데이터 전처리입니다. 이 단계는 AI 앱 개발에서 핵심 역할을 하며, 오류가 있거나 관련이 없는 데이터를 제거하거나 수정할 수 있게 해줍니다.
예를 들어, 얼굴 인식용 AI를 개발하기 위해 어떤 데이터가 필요한지 모를 때, 또는 수집된 데이터가 너무 적어서 머신러닝이 제대로 작동하지 않을 때, 전처리 단계가 반드시 필요합니다.
데이터 전처리 단계는 다음과 같은 단계로 이루어집니다:
원시 데이터(Raw Data):
머신러닝을 위해 아직 준비되지 않은 데이터 소스입니다. 일반적으로 데이터 레이크(Data Lake)나 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)에 존재하며, 스트리밍 시스템에서 나오는 실시간 데이터도 여기에 포함됩니다.
머신러닝용 정제 데이터:
이 단계의 데이터는 머신러닝 학습에 바로 사용할 수 있는 형태로 처리되며, 일반적으로 테이블 형식으로 정리됩니다.
피처 엔지니어링(Feature Engineering):
예측 모델에 맞게 데이터를 조정하는 과정입니다. 이는 기존 데이터에서 유의미한 특징을 추출하거나 새로운 피처를 생성하여 모델 학습 및 예측에 활용할 수 있도록 합니다.
2.3. 머신러닝
Machine learning process – Source: Slideshare
이 단계에서는 이전 단계에서 준비된 데이터를 학습시켜야 하며, 학습된 모델을 특정 작업에 잘 작동할 수 있도록 전환해야 합니다. 고려해야 할 몇 가지 주요 지표는 다음과 같습니다:
학습 정확도 (Training accuracy)
검증 정확도 (Validation accuracy)
학습 손실 (Training Loss)
검증 손실 (Validation Loss)
이러한 학습 지표를 비교 및 시각화하는 데 사용할 수 있는 도구로는 다음이 있습니다:
Matplotlib
Tensorboard
2.4. 애플리케이션 배포 (Deploy for Application)
이것은 AI 앱 개발의 마지막 단계로, 머신러닝 알고리즘이 실제 환경에서 사용 가능해야 합니다. 따라서 이를 웹 애플리케이션 형태로 적용해야 하며, 일반적으로 Python 프로그램이 AI 앱 개발에 사용됩니다.
또한, AI 앱 개발 프로세스에는 반드시 평가(Evaluation) 단계가 포함되어야 하며, 이는 모델이 실제 운영 환경에서 얼마나 잘 작동하는지를 검증하기 위함입니다. 이 평가 과정을 통해 모델이 실제 목표에 적합한지를 테스트할 수 있습니다.
3. AI 앱 개발 비용
현재 시장에서 AI 앱 개발에 대한 수요가 급증하고 있으며, 비용은 모든 기업이 주목하는 주요 요소입니다.
이 섹션에서는 AI 앱 개발의 평균 비용에 대해 알려드립니다. 사실, AI 앱 개발 비용은 각 기업의 요구 사항에 따라 달라집니다. 예를 들어:
기능 구성
앱의 규모
고급 기술 적용 여부
또한, 추가적으로 구현하고자 하는 기능들에 따라 비용이 달라질 수 있습니다. 경험이 풍부한 기업의 경우, 일반적으로 30,000달러에서 100,000달러 사이의 예산이 필요합니다.
이상은 기업이 AI 앱 개발을 시작할 때 고려해야 할 기본적인 사항입니다. 경험 있는 엔지니어링 팀뿐만 아니라, 신뢰할 수 있는 협력 파트너도 필수적입니다.
BAP은 기업의 AI 앱 개발에 있어 신뢰할 수 있는 파트너가 될 수 있다고 자신합니다. 당사는 요구사항 수집부터 결과물 제공까지 고성능을 추구하는 훌륭한 기술팀을 보유하고 있으며, 기업이 성공적인 AI 앱을 개발할 수 있도록 지원할 준비가 되어 있습니다. 문의가 있으시면 언제든지 연락해 주세요!
