솔트룩스 반기보고서 (2022.06)
II. 사업의 내용

※ 용어해설 당사가 영위하는 사업의 내용을 이해하기 위하여 개념정리가 필요한 용어해설은 다음과 같습니다.

용 어	설 명

AIaaS(AI as a Service)	문장 범주 분류나 음성인식과 같이 인공지능 기술이 적용된 플랫폼 서비스를 별도로 AIaaS로 명칭함.

CEP(Complex Event Processing)	복잡 이벤트 처리. 시계열 형태의 정형, 비정형 데이터에 포함된 일련의 이벤트 로그를 분석하여 이상징후(anomaly)나 금융사기(fraud) 등을 탐지하는 등의 애플리케이션을 구현하는데 필요한 핵심 기술임.

CNN(Convolutional Neural Network)	합성곱 신경망. 인간 두뇌의 시각데이터 처리 방식을 신경망 모델로 모방한 것으로서 문자인식, 이미지 인식 등의 기술에 적용됨.

DaaS(Data as a Service)	어떤 애플리케이션의 구동에 필요한 데이터를 클라우드 서비스에서 온-디맨드 형식으로 액세스하는 방식. 지도 애플리케이션이나 주식시세 제공 애플리케이션 서비스의 경우 데이터의 업데이트를 애플리케이션 개발자가 신경쓸 필요가 없이 데이터 제공 서비스 업체에게 맡기게 됨.

Deep QA	심층 질의응답 기술을 지칭. 심층 질의응답은 지식그래프 기반 질의응답, 딥-러닝 기반 질의응답, 정보검색 기반 질의응답 등의 핵심 기술을 통합하여 최적의 질의-응답 품질을 달성할 수 있도록 설계되고 개발됨.

Deep Signal Detection(소셜 리스닝)	시그널은 웹 상에서 대량으로 생산되는 이미지, 텍스트, 사운드 등의 비정형 데이터를 의미함. 이러한 비정형 데이터의 생성자는 특정한 의도를 데이터에 포함시키며 그러한 시그널의 수집 및 분석을 통해 비즈니스를 성공시키는 등의 가치창출의 수단이 될 수 있음. 웹상에 대량생산, 유통, 은닉된 시그널의 수집, 분석, 모델링 과정에 최신의 딥러닝 알고리즘이 활용되는 경향을 지칭하는 신조어임.

Explainable AI(설명가능 인공지능)	인공지능의 결정에 대한 근거를 함께 제공하는 기술임. 기존 기계학습 알고리즘으로 학습된 모델은 의사결정의 결과만을 출력하고 그 근거는 제시하지 않기 때문에 군사, 금융, 의학과 같은 도메인에서 인공지능의 의사결정을 신뢰하기 어려웠으나 기호적 AI와 비기호적 AI의 앙상블을 통해 설명 가능 인공지능 기술에 보다 더 근접하고 있음.

IRQA(Information Retrieval Question-Answering)	지식그래프가 아니라 정보검색(Information Retrieval) 기법을 활용하는 질의응답 시스템 구축/개발 방법임.

KBQA(Knowledge-Based Question-Answering)	지식그래프를 바탕으로 질의-응답을 처리하는 시스템을 뜻함.

LSTM(Long-Short-Term Memory)	순환신경망(RNN) 모델의 학습단계에서 Convex 목적함수를 사용하는 최적화 시 Gradient(기울기 벡터)가 소실됨으로써 역전파(back-propagation) 알고리즘이 작동하지 않는 문제를 해결하기 위해 등장한 RNN 모델임.

NLP(Natural Language Processing)	프로그래밍 언어와 같은 형식언어와 달리 의미 전달을 위해서 생산되지만 해석 모호성이 있는 텍스트(언어 자료)를 소프트웨어가 처리할 수 있도록 분석하는 기술로서 형태소분석, 구문분석 등이 대표적임.

NLU(Natural Language Understanding)	자연언어처리(NLP) 기술을 바탕으로 텍스트가 담고 있는 의미 분석 결과를 구조화된 형태로 출력하는 기술을 통칭함.

RNN(Recurrent Neural Network)	심층신경망(DNN) 범주의 기계학습 방법론의 하위 분류임. 일반적인 신경망 모델은 단일의 입출력 구조를 갖지만 순환신경망은 여러 개의 신경망이 직렬구조로 연결되어 있으며 하나의 신경망 출력값이 그 다음 신경망의 입력으로 주어짐. 일반적으로 문장과 같이 순차적인 이벤트 데이터를 모델링할 때 주로 활용됨.

강화학습(Reinforcement Learning)	인간이 시행착오(trial-and-error)를 겪으면서 학습하는 원리를 모방한 기계학습 알고리즘을 통칭함.

고정밀 심층 자연어 이해(고정밀 의미이해)	딥러닝과 지식그래프 기반 의미이해 기술을 통해 인간의 발화 데이터의 표층에 포함된 심층 의미 구조를 추출하는 기술임.

기계 독해(Machine Reading Comprehension)	주어진 텍스트에 대한 예제들을 딥러닝 시스템에 학습 데이터로 보여줌으로써 특정 질의에 대한 답변 구간을 찾아내는 심층신경망 모델의 매개변수를 학습하는 것과 학습 후에 만 입력되었을 때 구간을 찾아내는 TASK를 지칭함. 기계학습(Machine Learning) 특정 TASK를 해결하는 예제들(학습 데이터)을 학습알고리즘이 관측함으로써 유사 TASK를 해결하는 모델의 매개변수를 학습하는 인공지능의 한 분야임. 기호적 인공지능(Symbolic AI) 특정 문제해결을 위한 지식을 의미망(지식그래프)과 규칙(룰)베이스로 구성하는 방식임. 기호(심볼)는 그러한 의미망과 룰베이스를 구축할 때 도메인 전문가가 사용하는 형식언어의 구성 요소이기 때문에 기호적 AI라고 명칭함. 뉴로 심볼릭 인공지능(Neuro-symbolic AI) 기호적 인공지능과 비기호적 인공지능의 결합을 통해 이종 데이터의 융합 기반 추론과 설명가능성 AI를 가능하게 하는 기술을 통칭함. 대화 모델(Dialogue Model) 대화는 의식을 가진 생물학적 시스템간 메시지 교환으로서 정보전달이나 상대의 의견, 생각 추출, 공동의 문제 해결을 목적으로 이루어짐. 대화모델은 생물학적 시스템이 아닌 컴퓨터 시스템이 인간과 대화를 나눌 수 있도록 대화 흐름 제어 모델과 대화에 필요한 지식을 기입해놓은 정보를 지칭함. 대화의 흐름 제어를 위해 일반적으로 그래프(네트워크) 자료구조를 갖는 시나리오 모델이 주로 사용됨. 딥러닝(Deep Learning) 기계학습의 하위분야로 적층구조의 신경망모델이 특징이며, 전통적인 기계학습 방법론과 달리 모델의 입력 벡터구조를 알고리즘이 스스로 최적화 함. 비기호적 인공지능(Non-symbolic AI) 데이터(경험자료)를 바탕으로 추론을 위한 수학적 모델의 매개변수 추정을 통해 일반화에 이르는 방식으로 문제 해결을 위한 지능을 구현하는 방식을 포괄하는 개념임. 표현지식은 기호적 AI와 같이 단어로 표현되는 것이 아니라 벡터나 수치값으로 표현되며, 대표적으로는 심층신경망 기반의 딥러닝 기술 등이 있음. 비정형 빅데이터 분석(Unstructured Big Data Analysis) 초대용량의 비정형 데이터는 의미를 포함하는 심볼열이며, NLP/NLU 기술을 통해 의미를 추출함으로써 데이터 생산자들의 니즈와 도메인 내의 이슈 탐지 등을 가능하게 함. 빅데이터 증강분석(Big Data-based Augmented Analytics) 일반적으로 빅데이터 분석은 통계학이나 기계학습 프로세스에 대한 전문가적 지식을 가진 데이터 과학자에 의해 수행됨. 빅데이터의 증강분석은 데이터 과학자가 아니더라도 데이터 셋으로부터 통찰력(insight)을 확보할 수 있게 해주는 데이터 어낼리틱스 기술임. 스트림 빅데이터(Stream Big Data) 정적(static) 빅데이터가 아니라 스마트 팩토리나 IOT 센서에서 동적으로 대량 생산되는 시계열 데이터를 의미함. 시맨틱 검색(Semantic Search) 기존의 키워드 문자열 매칭 방식 검색과는 달리 입력 문장의 구성 단어들 및 단어들 간의 의미적 관계 제약 조건에 부합하는 내용을 검색을 수행하는 것을 뜻함. 시맨틱 복합추론 논리추론과 딥러닝기반 추론을 융합한 하이브리드 형태의 추론 기술을 뜻함. 신경망(Neural Network) 다중의 선형함수를 네트워크 형태로 합성하여 데이터의 비선형 구조를 모델링하는 기법임. 두뇌의 뉴론과 뉴론들간의 연결(시냅스)의 강도(가중치) 구조를 모방하여 입력 뉴런과 출력 뉴런 사이에 다층의 은닉층 뉴런이 있고 이 뉴론들간의 연결의 강도를 가중치로 표현하는 학습-추론모델임. 실시간 이슈 감지(Real-time Issue Detection) 실시간 데이터 분석 기능을 통해 스마트 팩토리의 생산라인이나 금융서비스를 통해 발생하는 이벤트를 실시간으로 분석하여 제품 불량률을 줄이거나나 분실카드 사용 등의 사고를 미연에 방지하는 기술임. 심층신경망(DNN) 심층 신경망(Deep Neural Network) 모델의 약자. 인간의 인식작용이나 지능을 수십에서 수백개의 선형모델의 네트워크(합성함수)로 모방하기 위한 기계학습 기법임. 앙상블 AI 인공지능 시스템 개발 방법론의 큰 축인 기호적 AI(개념기호 표현 지식베이스 기반 추론 기술)와 비기호적 AI(심층신경망 기반 학습 기술)를 융합하는 방법임. 앙상블 대화형 인공지능 기호적 AI와 비기호적 AI 기술을 융합한 대화 시스템 기반 업무 어시스턴트를 뜻함. 지식 그래프 지식 모델링 시 도메인의 유의미한 엔티티와 엔티티간의 관계 속성이 네트워크의 형식으로 재현되므로 이를 일반적으로 지식그래프로 명칭함. 챗봇 인간과의 대화를 통해 주어진 문제를 해결하거나 정보전달을 수행하는 소프트웨어 시스템임.