조직의 성공적인 AI의 도입을 위한 IMO 구조 기반 AI 시스템 아키텍처 설계 및 요구사항 최적화 방법론 연구 - 박승규 (The Graduate School, Ajou University, 2024)
AI 기술이 급격하게 발전하면서 현대사회의 대부분의 국가나 조직에게 AI의 성공적인 도입이 핵심 과제가 되고 있다. 미국, 중국, 러시아 등 주변 강대국들 간의 AI와 같은 핵심기술 확보와 보호를 위한 경쟁이 가속화되고 있으며, 막대한 예산과 인력이 투입되고 있다. 특히, Microsoft나 Netflix와 같은 IT 계열 기업이나 조직이 아닌 국방이나 의료, 항공과 같은 전통적 조직들에서도 AI의 도입을 위한 변화들이 시도되고 있다. 2018년 미국은 국방 AI의 도입을 위한 전담부서인 JAIC(Joint AI Center)를 창설하였고, 우리나라 또한 국방AI센터를 창설하는 등 유사한 노력을 기울이고 있다. 그러나 문제는 많은 조직들이 AI의 도입에 실패하고 있다는 점이다. 조직들에게 있어 성공적인 AI의 도입은 미래 역량이나 가치를 좌우할 수 있는 핵심 과제이므로 AI를 효과적으로 도입하기 위한 연구가 필요하다. 본 연구는 조직의 성공적인 AI의 도입과 확장을 지원할 수 있는 AI 시스템 아키텍처 설계 및 요구사항 최적화 방법론을 제안한다. 아키텍처 설계란 시스템의 전체 생명주기에 걸쳐 개념과 구조 등을 개발하는 활동을 의미한다. 기존 의 전통적인 ISO/IEC/IEEE 15288:2015와 같은 시스템 엔지니어링 표준이나 DoDAF, MODAF와 같은 아키텍처 설계 도구들은 문제를 정의하고 시스템 해결방안을 구체화 시키는데 널리 활용되고 있다. 이러한 전통적인 접근은 문제를 해결할 수 있는 대상시스템을 구체화시키는데 유용하지만 새로운 기술인 AI에 대한 측면은 추상적이라는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 기존의 아키텍처 설계 범위를 확장하여 문제 정의, 시스템 AI 해결방안, AI 기술 해결방안이라는 세가지 단계를 통해 설계가 수행된다. 또한, 요구되는 AI 기능을 실제 AI 모델의 개발이 가능한 수준까지 구체화 시키기 위해 IMO 구조라는 논리개념이 모든 아키텍처 설계 활동에 사용된다. IMO 구조란 Input-AI Model-Output으로 구성된 논리구조로서, AI 모델을 중심으로 요구사항과 기능을 설계하고 표현하기 위해 활용된다. 또한, 제안하는 아키텍처 설계 방법론을 통해 구체화된 결과물을 통해 식별된 요구사항들을 최적화 시킬 수 있는 방법론을 함께 제안한다. 다수의 복잡한 시스템으로 구성된 현대사회의 조직들이 AI를 도입하고 조직 전반으로 확장시키는 과정에서 AI와 관련된 기술적 요구사항의 중복은 필연적으로 발생할 수 밖에 없다. 따라서 AI 를 도입하는 조직들에게 이러한 요구사항들의 중복을 체계적으로 식별하여 불필요한 자원의 낭비를 최소화하고 AI의 도입 효율성을 향상시키는 것은 AI의 확장을 가속화 시키기 위해 필수적이다. 본 연구에서 제안하는 AI 시스템 아키텍처 설계 및 요구사항 최적화 방법론 은 새로운 학술적 시도로서, 효과성을 객관적으로 비교분석하기 어려운 한계점이 존재한다. 이를 극복하기 위해 아키텍처 설계 방법론은 기존 아키텍처 설계 분야를 포함한 유사 연구들과의 질적 비교, 조직이 AI의 도입에 실패하는 원인에 대한 극복 효과성 분석, 그리고 AI 기획/개발 분야에 풍부한 전문지식과 경험을 보유한 외부 전문가 집단의 효과성 평가 등 4가지 관점에서의 효과성 분석을 수행하였다. 또한, 요구사항 최적화 방법론은 국방 조직에서 발생할 수 있 는 6가지 가상의 AI 시스템 소요를 통해 우리의 방법론이 요구사항을 얼마나 양(量)적, 비용적 측면에서 최적화 시킬 수 있는지를 분석함으로서 효과성을 제 시하였다. 분석 결과 우리의 방법론은 기존 유사 연구들이 추상적 수준에서 AI 에 대한 요구사항을 식별하였던 한계를 극복하고 체계적으로 구체적인 요구사항들을 식별할 수 있으며, 조직이 AI의 도입에 실패하는 원인을 효과적으로 극 복할 수 있는 적절한 대안으로 평가받았다. 또한, 요구사항 최적화 방법론은 제시된 사례들을 기준으로 요구사항의 양적 측면에서 최대 70%, 비용적 측면에 서 최대 35.5% 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 결론적으로, 본 연구에서 제안하는 방법론을 통해 조직들은 전문가들의 협력적인 아키텍처 설계 활동을 수행하여 조직의 문제를 해결할 수 있는 미래의 AI 시스템과 요구사항들을 합리적이고 구체적으로 설계 및 최적화 시킬 수 있으며, 이를 통해 AI의 도입에 대한 성공 가능성은 향상될 수 있을 것이다.
학위논문(박사)--시스템공학과,2024. 8
Keywords: AI 도입/최적화(AI Adoption/Optimizing); AI 시스템 아키텍처 설계(AI System Architecture Design); AI 요구공학(AI Requirement Engineering); 딥러닝 시스템(Deep Learning System); 인공지능(Artificial Intelligence)