엔씨의 인공지능 연구 어디까지 왔나, 세계적 수준 도달 자신감 (매일경제)
등록일 2019-07-23
작성자 이동화
조회수 3053
엔씨의 인공지능 연구 어디까지 왔나…＂세계적 수준 도달＂ 자신감 (출처 : 매일경제 | 네이버 뉴스) http://naver.me/Fn8Tm9W9
18일 미디어토크 개최해 연구개발 사례 발표
개발 단축 기술부터 사용자 경험 최적화까지
개발 단축 기술부터 사용자 경험 최적화까지
엔씨소프트 이재준 인공지능(AI)센터장(좌)과 장정선 자연어처리(NLP)센터장.
“내부적으로 많은 인공지능(AI) 연구개발이 이뤄지고 있는데 가능성이 보이는 것들이 많아요. 글로벌 회사와 연구소와 함께 발표할 정도는 되지요.”
18일 엔씨소프트(대표 김택진)는 경기 성남시 엔씨소프트R&D센터에서 ‘AI 미디어 토크’를 개최했다. 이 자리에서는 지난해에 이어 엔씨소프트가 연구개발중인 AI 기술과 성과가 소개됐다.
이날 행사에 참석한 이재준 인공지능(AI)센터장과 장정선 자연어처리(NLP)센터장은 엔씨소프트의 인공지능 기술 세계적 수준에 이르렀다며 자신감을 내비쳤다.
이 센터장은 “게임 AI는 독보적이라고 생각하고 언어(Language)와 지식(Knowledge) AI 분야도 굉장히 잘한다”며 “스피치(Speech)와 비전(Vision)은 늦게 시작했지만 스피치 분야는 많이 올라왔다”고 설명했다.
장 센터장도 “글로벌로 각 AI 분야의 권의있는 컨퍼런스가 있는데 이런 컨퍼런스에서 글로벌 회사, 연구소와 함께 발표할 정도 된다”며 “이런 컨퍼런스는 국내에서는 1~2편 정도의 논문이 나온다”고 덧붙였다.
◆윤송이·김택진 최고임원 후원 아래 8년간 지속 성장
엔씨소프트는 지난 2011년부터 윤송이 사장의 주도로 TF를 구성해 인공지능 연구개발에 힘써왔다. 윤송이 사장이 북미와 유럽을 담당하는 엔씨웨스트의 수장이 되면서는 김택진 엔씨소프트 대표가 직접 챙겼다.
이 센터장은 “엔씨소프트에 와서 가장 놀란 것은 대표이사와 이 정도의 논의를 할 수 있는 곳이었나 싶었던 점”이라며 “초기에는 윤송이 사장이 도움을 주셨고 이후에는 김택진 대표가 지식과 정보를 공유해주며 많은 아이디어를 주셨다”고 소개했다.
엔씨소프트의 AI 연구조직은 AI센터와 NLP센터로 구분된다. AI센터에는 게임AI랩, 스피치랩, 비전AI랩이 속해있고 NLP센터에는 언어AI랩과 지식AI랩이 자리했다. 처음 시작 당시 이재준 센터장 홀로 있었던 근무인력은 현재 약 150여명으로 늘었다.
이날 행사에서 AI 연구개발조직을 소개한 한운희 미디어인텔리전스랩 실장에 따르면 게임AI는 게임개발과 서비스를 도와주며 스피치는 음성인식 및 합성, 비전AI는 영상 분석, 언어AI는 자연어 처리, 지식AI는 데이터 분석을 통한 지식화 분야를 연구한다.
한 실장은 “엔씨소프트는 게임과 IT 영역에서 어떻게 하면 인공지능을 통해 가치를 증대할 수 있을지 연구하고 있다”며 “기반 기술 연구, 공유와 소통·교류·협력, 대학원 분위기의 연구환경, 발전적인 산학 협력 추구 등이 특징이다”라고 설명했다.
“내부적으로 많은 인공지능(AI) 연구개발이 이뤄지고 있는데 가능성이 보이는 것들이 많아요. 글로벌 회사와 연구소와 함께 발표할 정도는 되지요.”
18일 엔씨소프트(대표 김택진)는 경기 성남시 엔씨소프트R&D센터에서 ‘AI 미디어 토크’를 개최했다. 이 자리에서는 지난해에 이어 엔씨소프트가 연구개발중인 AI 기술과 성과가 소개됐다.
이날 행사에 참석한 이재준 인공지능(AI)센터장과 장정선 자연어처리(NLP)센터장은 엔씨소프트의 인공지능 기술 세계적 수준에 이르렀다며 자신감을 내비쳤다.
이 센터장은 “게임 AI는 독보적이라고 생각하고 언어(Language)와 지식(Knowledge) AI 분야도 굉장히 잘한다”며 “스피치(Speech)와 비전(Vision)은 늦게 시작했지만 스피치 분야는 많이 올라왔다”고 설명했다.
장 센터장도 “글로벌로 각 AI 분야의 권의있는 컨퍼런스가 있는데 이런 컨퍼런스에서 글로벌 회사, 연구소와 함께 발표할 정도 된다”며 “이런 컨퍼런스는 국내에서는 1~2편 정도의 논문이 나온다”고 덧붙였다.
◆윤송이·김택진 최고임원 후원 아래 8년간 지속 성장
엔씨소프트는 지난 2011년부터 윤송이 사장의 주도로 TF를 구성해 인공지능 연구개발에 힘써왔다. 윤송이 사장이 북미와 유럽을 담당하는 엔씨웨스트의 수장이 되면서는 김택진 엔씨소프트 대표가 직접 챙겼다.
이 센터장은 “엔씨소프트에 와서 가장 놀란 것은 대표이사와 이 정도의 논의를 할 수 있는 곳이었나 싶었던 점”이라며 “초기에는 윤송이 사장이 도움을 주셨고 이후에는 김택진 대표가 지식과 정보를 공유해주며 많은 아이디어를 주셨다”고 소개했다.
엔씨소프트의 AI 연구조직은 AI센터와 NLP센터로 구분된다. AI센터에는 게임AI랩, 스피치랩, 비전AI랩이 속해있고 NLP센터에는 언어AI랩과 지식AI랩이 자리했다. 처음 시작 당시 이재준 센터장 홀로 있었던 근무인력은 현재 약 150여명으로 늘었다.
이날 행사에서 AI 연구개발조직을 소개한 한운희 미디어인텔리전스랩 실장에 따르면 게임AI는 게임개발과 서비스를 도와주며 스피치는 음성인식 및 합성, 비전AI는 영상 분석, 언어AI는 자연어 처리, 지식AI는 데이터 분석을 통한 지식화 분야를 연구한다.
한 실장은 “엔씨소프트는 게임과 IT 영역에서 어떻게 하면 인공지능을 통해 가치를 증대할 수 있을지 연구하고 있다”며 “기반 기술 연구, 공유와 소통·교류·협력, 대학원 분위기의 연구환경, 발전적인 산학 협력 추구 등이 특징이다”라고 설명했다.
이재준 인공지능(AI)센터장.
이날 현장에서는 실제 엔씨소프트가 연구개발해 일정 수준 궤도에 오른 AI 기술도 공개됐다. 약 10분 가량 녹음한 김영하 작가의 음성을 스피치랩이 연구한 기술로 재합성해 실제 목소리처럼 재현한 사례가 공개됐으며 ‘리니지M’ 기자간담회를 통해 공개됐던 보이스 커맨드 서비스도 올해 기본 기능 개발을 완료한다고 설명했다.
또 언어 현지화 관련 번역 작업의 1차 검증, 채팅 필터링, 캐릭터 모션 품질 향상을 위한 반복작업의 자동화 등의 연구결과도 소개됐다.
이 센터장은 “캐릭터 모션의 품질을 높이기 위해서는 매우 많은 작업이 필요한데 개발자가 기본 동작을 만들면 AI가 각각의 캐릭터 특성에 맞춰 새로운 동작을 구현하거나 각종 환경과 상호작용하는 동작을 자동으로 생성하는 것이 가능하다”며 “최근에는 캐릭터에 대사에 맞춰 자동으로 표정을 생성하고 입술의 움직임을 맞추고 적절한 몸동작도 추천해주는 애니메이션 자동 생성 기술(text to animation)에 집중하고 있다”고 설명했다.
◆기술을 넘어 사용자와 교감하는 인공지능 서비스 ‘추구’
지난해 AI를 활용한 서비스로 첫 선을 보였던 야구 정보 서비스 ‘페이지’의 개선 작업도 설명했다. 단순한 기술적인 완성도만을 추구한 것이 아닌 사용자 입장을 고려한 서비스 측면의 AI 기술 활용이다.
장 센터장은 “흔히 AI를 소개하면 기술적 관점의 질문을 많이 한다”며 “그러나 사용자 입장은 플랫폼과 서비스로서의 AI가 모두 필요하다”고 강조했다. 이어 “우리는 AI 기술로 어떤 콘텐츠를 제공할지, 어떤 콘텐츠가 사용자에게 가치를 줄지 풀어보고 있다”며 “그 중 하나로 야구를 선택했다”고 덧붙였다.
우선 비전AI를 활용해 사용자에게 최적화된 콘텐츠를 제공한다. 평균 3시간10분 분량의 야구경기를 10분~20분 정도의 하이라이트로 자동 편집한다.
여기에 재편집으로 장면 연결이 부자연스러워지는 음성을 스피치랩의 기술로 재합성해 실제 해설진이 야구를 중계하는 것처럼 음성도 입힌다. 현장에서는 실제 화면에 맞춰 합성된 음성이 삽입된 하이라이트 영상도 공개됐다.
장 센터장은 “야구팬들이 봐야 할 타구, 투구 시간은 10~20분 정도”라며 “긴 야구 경기를 하이라이트만 모아서 제공하면 어떨까 생각했고 자동으로 플레이 기록만 모으거나 핵심 장면만 모아주는 것이 가능하다고 봤다”고 소개했다. 이어 “영상에 맞게 합성한 음성을 삽입하는 것도 연구 중”이라고 덧붙였다.
이날 현장에서는 실제 엔씨소프트가 연구개발해 일정 수준 궤도에 오른 AI 기술도 공개됐다. 약 10분 가량 녹음한 김영하 작가의 음성을 스피치랩이 연구한 기술로 재합성해 실제 목소리처럼 재현한 사례가 공개됐으며 ‘리니지M’ 기자간담회를 통해 공개됐던 보이스 커맨드 서비스도 올해 기본 기능 개발을 완료한다고 설명했다.
또 언어 현지화 관련 번역 작업의 1차 검증, 채팅 필터링, 캐릭터 모션 품질 향상을 위한 반복작업의 자동화 등의 연구결과도 소개됐다.
이 센터장은 “캐릭터 모션의 품질을 높이기 위해서는 매우 많은 작업이 필요한데 개발자가 기본 동작을 만들면 AI가 각각의 캐릭터 특성에 맞춰 새로운 동작을 구현하거나 각종 환경과 상호작용하는 동작을 자동으로 생성하는 것이 가능하다”며 “최근에는 캐릭터에 대사에 맞춰 자동으로 표정을 생성하고 입술의 움직임을 맞추고 적절한 몸동작도 추천해주는 애니메이션 자동 생성 기술(text to animation)에 집중하고 있다”고 설명했다.
◆기술을 넘어 사용자와 교감하는 인공지능 서비스 ‘추구’
지난해 AI를 활용한 서비스로 첫 선을 보였던 야구 정보 서비스 ‘페이지’의 개선 작업도 설명했다. 단순한 기술적인 완성도만을 추구한 것이 아닌 사용자 입장을 고려한 서비스 측면의 AI 기술 활용이다.
장 센터장은 “흔히 AI를 소개하면 기술적 관점의 질문을 많이 한다”며 “그러나 사용자 입장은 플랫폼과 서비스로서의 AI가 모두 필요하다”고 강조했다. 이어 “우리는 AI 기술로 어떤 콘텐츠를 제공할지, 어떤 콘텐츠가 사용자에게 가치를 줄지 풀어보고 있다”며 “그 중 하나로 야구를 선택했다”고 덧붙였다.
우선 비전AI를 활용해 사용자에게 최적화된 콘텐츠를 제공한다. 평균 3시간10분 분량의 야구경기를 10분~20분 정도의 하이라이트로 자동 편집한다.
여기에 재편집으로 장면 연결이 부자연스러워지는 음성을 스피치랩의 기술로 재합성해 실제 해설진이 야구를 중계하는 것처럼 음성도 입힌다. 현장에서는 실제 화면에 맞춰 합성된 음성이 삽입된 하이라이트 영상도 공개됐다.
장 센터장은 “야구팬들이 봐야 할 타구, 투구 시간은 10~20분 정도”라며 “긴 야구 경기를 하이라이트만 모아서 제공하면 어떨까 생각했고 자동으로 플레이 기록만 모으거나 핵심 장면만 모아주는 것이 가능하다고 봤다”고 소개했다. 이어 “영상에 맞게 합성한 음성을 삽입하는 것도 연구 중”이라고 덧붙였다.
장정선 자연어처리(NLP)센터장.
이와함께 각종 야구 관련 뉴스를 요약해서 보여주고 이를 다시 구어체로 재편집해서 보여주는 기능과 특정 구단 뉴스만 볼수 있는 기능, 야구와 관련된 각종 퀴즈 콘텐츠 생성 등의 서비스도 준비 중이다.
또 타자와 투수의 대결에서 주목할 부분이나 양상, 최근 흐름을 반영한 의견을 더한 선수 정보 등 AI가 선별한 정보 제공, 승리 축하 알림에서 관련 정보 제공과 Q&A로 이어지는 콘텐츠 순환 구조 등 AI의 감정까지 고려한 사용자 교감 서비스를 구축한다.
장 센터장은 “사용자와 감정적으로 교감할 수 있는 어펙티브(Affective) 기술과 AI 페르소나 연구를 하고 있다”며 “개별적으로 구성된 각 서비스를 자연스럽게 스며들게 해 메신저 스타일로 묶어서 대화를 하거나 검색을 하거나 Q&A를 하거나 그대로 이용할 수 있도록 할 것”이라고 강조했다.
이 센터장은 “AI 연구는 굉장히 긴 시간을 투자해야 하는 분야”라며 “우리는 AI가 엔씨소프트의 큰 경쟁력이 될 수 있도록 ‘혁신’을 목표로 하고 있다”고 덧붙였다.
이와함께 각종 야구 관련 뉴스를 요약해서 보여주고 이를 다시 구어체로 재편집해서 보여주는 기능과 특정 구단 뉴스만 볼수 있는 기능, 야구와 관련된 각종 퀴즈 콘텐츠 생성 등의 서비스도 준비 중이다.
또 타자와 투수의 대결에서 주목할 부분이나 양상, 최근 흐름을 반영한 의견을 더한 선수 정보 등 AI가 선별한 정보 제공, 승리 축하 알림에서 관련 정보 제공과 Q&A로 이어지는 콘텐츠 순환 구조 등 AI의 감정까지 고려한 사용자 교감 서비스를 구축한다.
장 센터장은 “사용자와 감정적으로 교감할 수 있는 어펙티브(Affective) 기술과 AI 페르소나 연구를 하고 있다”며 “개별적으로 구성된 각 서비스를 자연스럽게 스며들게 해 메신저 스타일로 묶어서 대화를 하거나 검색을 하거나 Q&A를 하거나 그대로 이용할 수 있도록 할 것”이라고 강조했다.
이 센터장은 “AI 연구는 굉장히 긴 시간을 투자해야 하는 분야”라며 “우리는 AI가 엔씨소프트의 큰 경쟁력이 될 수 있도록 ‘혁신’을 목표로 하고 있다”고 덧붙였다.
