인간의 노동을 기술이 대체하고 있다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 4차산업혁명의 다양한 기술들이 인간 대신 디지털 노동(Digital Labor)을 수행하고 있으며 그 중심에 RPA(Robotic Process Automation)가 있다.
RPA 도입으로 저부가가치 업무를 자동화하여 사람은 고부가가치 업무에 집중하면서 자연스럽게 유연 근무도 가능해지고, 초과 근로 시간을 줄여 일과 삶의 균형을 찾아갈 수 있을 뿐만 아니라 RPA는 고령화 및 생산 가능 인구 감소에 따른 노동력 부족 문제를 해결할 대안으로도 주목받고 있다.
최근에는 단순한 반복 업무를 처리하는 RPA를 넘어서서 인공지능이 접목된 IPA(Intelligent Process Automation)가 주목받고 있는데, 명확한 규칙에 기반을 둔 업무 자동화에 초점이 맞춰진 RPA와 달리 IPA는 머신러닝, 신경망, 인지기술이 접목된, 스스로 판단하면서 업무를 수행하는 지능적인 로봇 시스템을 의미한다.
IPA가 가능하기 위해선 머신러닝, 자동 제어 기술, 머신비전, 자연어 처리 등의 인공지능 관련 핵심 기술이 필요한데 현재 프로세스 자동화 수준은 사전에 정의된 데이터베이스 데이터를 활용한 다중 시스템 간 연계 업무 단계이지만, RPA의 자동화 적용 영역 확대를 위해 비정형 데이터 처리 등 인공지능의 적극적인 활용이 요구된다.
전자신문인터넷은 이 같은 요구를 위해 인공지능을 활용한 디지털 혁신 또는 RPA 업무 자동화 분야의 기획자 또는 개발자를 대상으로, Al를 실무에 적용하기 위한 기본지식, 적용사례 및 RPA와의 연계 방안을 구체적으로 다루고 다양한 사례를 공유하는 "성공적인 디지털 혁신과 RPA 자동화 영역 확대를 위한 AI 활용 방안 및 실무 가이드"를 11월 14일(수/13:00~18:00) 잠실역 한국광고문화회관에서 개최한다고 밝혔다.
이번 특강의 주요 내용은 다음과 같다.
○ AI & Deep Learning with RPA
- 인공지능과 딥러닝의 기본 개념
- 효과적인 인공지능 활용 방법론
- 지능이 필요한 업무의 자동화
○ RPA 적용 가능 인공지능 기술의 이해
(1) MLP & Structured Data
- MLP(Multi-Layer Perceptron)의 구조화된 데이터 처리
- 구조화된 데이터를 활용한 인공지능 개발 사례
(2) CNN & Image Data
CNN(Convolutional Neural Network)의 Object Detection 개념 이해
- 이미지 데이터를 이용한 인공지능 개발 사례
- OCR을 활용한 종이문서 처리 자동화 사례
(3) RNN & Natural Language Processing
RNN(Recurrent Neural Network)을 활용한 자연어 처리
- Seq2Seq의 기본구조 및 발전 방향
- 최신 Transformer의 활용 사례와 방안
- RPA 적용 가능 인공지능 기술의 이해
(4) GAN & Generative Model
GAN(Generative Adversarial Network)과 생성 모델의 이해
- 다양한 GAN의 활용 사례
- Conditional GAN의 구체적인 구현 사례
○ How to use AI
- 인공지능 적용 방법론 요약
- 종이문서 자동 처리 예시
이번 특강은 그리드원의 장석수 부사장 겸 CTO가 연사로 나설 예정이다. 장 부사장은 미국 클락슨 대학(Clarkson University)에서 전기전자공학 박사 학위를 받았으며 NASA 동력자원부에 근무하는 등 인공지능 뉴럴 네트워크(Artificial Neural Network)를 이용한 시스템 모델링(System Modeling) 연구를 진행해왔으며 특히 RPA를 위한 인공지능(AI for RPA) 연구개발의 권위자로 알려졌다.
이번 행사에 대한 상세한 사항은 전자신문 홈페이지(http://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=126)를 참조하면 된다.
류지영 전자신문인터넷 기자 (thankyou@etnews.com)
