Chapter 2 DIY DUI AI 솔루션의 핵심과 개요
제조 전문가가 AI 솔루션을 개발하기 위해서 AI 코딩 전문가 수준의 방대한 AI 교육과 코딩 교육을 받을 수는 없다. 최소한의 교육으로 AI 솔루션을 맞춤으로 개발, 개조 할수 있는 방법론이 필요하다. 설계와 구현을 분리한 문서 접점(DUI : Document User Interface) AI 솔루션이 해결책이다.
2.1 AI 솔루션 설계와 구현의 분리
건축물의 설계와 시공
건축물은 설계사가 설계한 도면을 이용하여 시공사가 시공함으로써 완성된다. 많은 업무와 일상 생활도, 의식적이던, 무의식적이던 계획(설계)과 실행(실행, 구현)으로 이루어진다. 피크닉을 가더라도 계획을 세우고 실행한다. AI 솔루션 개발도 마찬가지로 설계와 구현으로 분리할 수 있다. 단지, 현재까지 대부분의 AI 솔루션은 설계와 구현을 명확하게 구분하지 않았다. 설계와 구현 모두 AI 코딩 지식을 가진 AI 코딩 전문가가 했기 때문이다. 방대한 AI 코딩 교육을 받은 사람만 AI 솔루션의 설계와 설계와 구현을 할 수 있었다. 제조 전문가와 AI 코딩 전문가의 협력을 제고하기 위해서는 설계와 구현을 분리하여 제조 전문가가 설계 할 수 있도록 해야 한다. 협력하기 위해서는 협력 접점이 필요하다. 협력은 문서 접점(Document User Interface)을 통해 이루어진다. 엑셀은 많은 제조 전문가가 익숙하게 사용하는 문서이므로 대표적 DUI 문서이다.
AI 솔루션의 설계와 구현
제조 전문가가 DUI를 이용하여 AI 솔루션을 설계하면, AI 코딩 전문가가 개발한 AI 분석 엔진 코드와 합쳐져 맞춤 AI 솔루션이 완성된다. DUI AI 솔루션은 DUI와 AI 분석 엔진 코드의 합체이며, 최종 산출물을 출력하는 중간 산출물로 간주될 수 있다. 다시, 제조 전문가가 DUI를 이용하여 맞춤 산출물을 설계하면, 맞춤 AI 솔루션과 결합되어, 산출물이 만들어진다. 제조 전문가는 DUI를 이용한 솔루션 설계와 산출물 설계 교육을 받으면 맞춤 AI 솔루션을 자가 개발할 수 있다. 물론, 설계를 구현하기 위한 AI 솔루션 분석 엔진이 개발되어야 한다. AI 코딩 전문가 입장에서는 설계와 구현이 분리되지 않은 AI 솔루션 개발 보다, 더 많은 노력을 해야 DUI 설계를 구현 할 수 있는 분석 엔진 코드를 작성할 수 있다. 분업은 현대 기술 발전의 원동력 중의 하나이다.
설계와 구현이 분리된 DUI AI 솔루션의 장점은 아래와 같다.(한국생산제조학회, 이창선-홍정범 2023) 첫 째, AI 나 코딩을 모르는 제조 전문가가 AI 솔루션을 자가 개발할 수 있으므로, AI를 더 폭 넓게 활용할 수 있으며, 제조 지식을 탑재하기가 용이하다. 둘 째, 제조 전문가가 솔루션을 재설계하여 개조할 수 있으므로, 제조 기업의 보안성이 강화된다. 셋 째, 설계와 제작을 분리하였기 때문에, AI 솔루션 개발 생산성이 높아진다. 넷 째, 제조 전문가가 설계를 담당하므로, 우수한 융합 솔루션을 만들기 위해 AI 코딩 전문가가 학습해야 할 제조 지식의 양이 대폭 감소한다.
DUI AI 솔루션의 단점은 분석 엔진 코드를 만드는데 설계와 구현이 분리되지 않은 기존 방식의 AI 솔루션 개발보다 더많은 시간과 노력이 필요하다는 점이다. 하지만 이런 단 점은 두 번째, 세 번째 AI 솔루션의 개발 생산성을 높이는 기반이 된다. 설계 DUI 변경 만에 의해 새로운 맞춤 AI 솔루션을 개발할 수 있기 때문이다.
2.2 문서 접점 AI 솔루션
분업을 위해서는 업무와 업무를 연결하는 접점이 필요하다. AI 솔루션 설계와 구현의 분업을 위해서는 문서 접점(DUI : Document User Interface)이 필요하다. 기존 AI 솔루션에는 GUI(Graphical User Interface)를 통해 솔루션 활용자가 분석 설계를 하고 솔루션이 분석 산출물을 구현했다. GUI 접점은 직관적이고 사용하기 쉽다는 장점이 있지만, 기능이 다양해지고 다양한 설계를 하려면 GUI가 복잡해진다는 단점이 있다. 기능이 다양한 많은 웹앱이 공통적으로 가지고 있는 문제다.
DUI는 기능이 복잡해져도 다양한 설계를 하기가 GUI에 비해 쉽다.한줄의 설계 데이터 입력이 여러 GUI 처리를 대신할 수 있기 때문이다. 문제는 설계 데이터를 입력할 문서를 알아야 하고, 관련 교육울 받아야 한다는 것이다. 하지만, 이러한 교육 비용은 다양한 맞춤 설계라는 교육 효과에 비해 작다.
그리고, DUI에서는 GUI에서 제공하지 않는 설계 코드 입력 기능을 제공한다. 설계 코드 입력 기능에 의해 DUI의 설계 기능을 대폭 확장된다. GUI로는 구현하기 힘든 전처리 설계, 에측 모델 설계 등이 가능하다.설계 코드를 입력하기 위해서는 추가 교육이 필요하다. 교육을 받은 제조 전문가가 직접 전처리 설계와 예측 모델 설계를 할 수 있다는 것은 제조 지식을 직접 AI 솔루션에 탑재한다는 것을 의미한다. 제조 전문가가 AI 코딩 전문가에게 설명하여 제조 지식을 탑재하는 것보다 효율적이다.
설계 코드 교육은 구현 코드 교육에 비래 아주 적은 양이다. 구현 코드를 직접 작성하여 완성도 있는 AI 솔루션을 직접 개발하기 위해서는 방대한 양의 AI 코딩 교육이 필요하다. 코딩이 어려운 것은 AI 분석 절차를 구현하는 구현 코드가 어렵기 때문이다. 제조 전문가는 10일 간의 DUI 교육을 통해 설계 데이터와 설계 코드를 DUI에 입력하여 전처리와 예측 모델 설계까지 포함한 자신만의 맞춤 솔루션을 개발할 수 있다.
DUI AI 솔루션 설계
DUI AI 솔루션에서도 빈번하게 변경하는 설계는 GUI를 통해 할 수 있다. 솔루션 설계 데이터와 솔루션 설계 코드를 DUI에 입력하면 맞춤 AI 솔루션 개발된다. AI 분석 산출물 설계 데이터와 코드를 입력하면 산츨물이 화면에 혹은 HTML 파일로 출력된다.
협업 접점
현대 기술 사회의 발전은 협업 접점의 발전과 궤를 같이 한다. 자가 진단 킷트를 통해 의료 전문가가 아니어도 임신 진단이나 코로나 진단이 가능하다. 핸들이나 브레이크와 같은 접점을 이용하여 자동차 전문가가 아닌 사라도 운전을 할 수 있다. 마이크로 소프트의 빌게이츠는 GUI를 발명하여 코딩을 모르는 일반인도 컴퓨터를 활용할 수 있게 했다. 최근에는 AI가 언어를 이해하기 되어, 음성 접점을 통해 AI 지식이 없는 사람도 AI 서비스를 활용할 수 있게 되었다. AI 솔루션 DUI는 제조 전문가와ㅣ AI 코딩 전문가가 협력할 수 있는 접점이다.
본서는 제조 전문가용 AI 솔루션 개발 키트인 MIDAS(Manufacturing Industry Data AI Solution)에 대한 책이다. 제조 전문가는 엑셀 문서 접점(DUI : Document User Interface)을 통해 코딩 지식이나 AI 지식이 부족한 상태에서도 AI 솔루션을 개발할 수 있다. 제조 전문가는 MIDAS의 DUI를 활용하여 데이터 전처리, 소싱,샘플링, 탐색적 분석, 기계학습, 예측모델 개발, 최적화 등의 기능을 수행하는 맞춤 AI 솔루션 개발 및 활용이 가능하다.
MIDAS는 오픈소스로 개발됬기 때문에 확장성과 지속 가능성이 높다. 제조 전문가는 DUI를 통해 쉽게 AI 솔루션 개발에 진입할 수 있으며, 구현 코드 학습을 하게 되면 AI 분석 엔진에 기능을 추가할 수 있다. DUI를 학습하면 맞춤 AI 솔루션 개발자가 될 수 있으며, 구현 코드를 학습하면 AI 분석 엔진 개발자가 될 수 있다. AI 분석 엔진 개발자에 관심이 있다면 아래의 문헌 들을 참고하기 바란다. 필자는 추후에 DUI AI 솔루션 엔진 개발자들을 위한 온라인북을 집필할 계획이다.
DUI AI 솔루션 엔진 개발자용 참고 문헌
| 문헌 | link |
|---|---|
| R for Data Science | Hadley Wickham (2023) |
| Advanced R | Wickham (2023) |
| R Markdown: the Definitive Guide | Yihui Xie (2023) |
2.3 DUI AI 솔루션 개발 교육
MIDAS는 오픈소스인 R로 개발되었으며, 오픈 데이터로 개발된 MIDAS는 오픈 솔루션이다. 오픈 솔루션은 코드와 데이터 모두가 개방된 솔루션이다. 중소벤처기업부 지원 사업으로 개발된 KAMP(Korea AI Manufacturing Platform)에서는 누구나 사용할 수 있도록 많은 제조 데이터가 오픈 데이터로 제공된다. 제조혁신전문대학원에서 개발된 오픈 솔루션은 2개이다. 사출 관련 오픈 데이터를 활용하여 개발된 MIDAS_KIM(KAMP Injection Molding) 솔루션이 있다.(KAMP, 울산과학기술원 2022) 그리고, 다이캐스팅 데이터를 활용하여 개발된 MIDAS_DCAST(DieCAST)가 있다.(KAMP, (주)인터액스 2022) 오픈 솔루션은 필자에게 연락하는 누구에게나 제공 된다. 본서에서는 MIDAS_KIM 및 MIDAS_DCAST을 사례로 사용한다. 설계 데이터 DUI를 책의 전반부에서 설명하고, 설계 코드 DUI를 책의 후반부에서 설명한다. MIDAS 활용자는 초급, 중급, 고급 활용자로 구별된다. 초급 활용자는 GUI 만을 사용하여 활용하며, 중급 활용자는 DUI 설계를 하며 활용한다. 고급 활용자는 오픈 소스인 R을 사용하여 새로운 기능을 MIDAS에 추가할 수 있다.
DUI를 활용한 AI 솔루션 개발을 위해서는 5일 정도의 DUI 활용 교육이 필요하다. 설계 데이터 DUI 교육을 2일 정도 받으면 EDA(Exploratory Data Analysis), 기계학습 등이 가능하다. 설계 코드 DUI 교육을 3일 정도 받으면 전처리, 예측 모델 개발이 가능하다 본서는 DUI를 활용하여 AI 솔루션을 개발하고자 하는 제조 전문가를 위한 책이다.
| 활용 요소 | 용도 | 전문가 |
|---|---|---|
| GUI | 맞춤 솔루션 활용 | 제조 전문가 |
| DUI | 맞춤 솔루션 개발 및 활용 | 제조 전문가 |
| 오픈 소스 | AI 분석 엔진 개발 | AI 코딩 전문가 |