한국항공대학교 소프트웨어학과

[기사] 구글 클라우드, 쇼핑몰 진열·관리도 AI로…신규 솔루션 공개

구글 클라우드는 유통 업체가 매장 내 ‘선반 관리(shelf checking)’ 프로세스를 혁신하고 더욱 유연하고 자연스러운 온라인 쇼핑 경험을 구현할 수 있도록 지원하는 새로운 인공지능(AI) 기술과 기능 업데이트를 발표한다고 16일 밝혔다.

먼저 구글 클라우드는 선반 관리 AI 도구를 전 세계 지역에 프리뷰 버전으로 공개하고 이커머스 사이트 내 개인화와 탐색 기능, 상품 추천 기능 업데이트 등 유통 업체의 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 다양한 AI 기능을 상용화 버전(GA)으로 출시했다.

구글 클라우드의 새로운 선반 관리 AI 솔루션은 진열된 상품의 가용성을 개선하고 실제 진열 현황에 대한 향상된 가시성을 제공하며, 유통 업체가 재입고해야 하는 상품을 빠르게 파악할 수 있도록 지원한다.

선반 관리 AI는 구글 클라우드의 버텍스 AI 비전(Vertex AI Vision)을 기반으로 제품 인식, 태그 인식 등 두 가지 머신러닝 모델을 탑재하고 있다. 유통 업체는 선반 관리 AI를 활용해 상품의 외형과 문자 특성만으로 모든 유형의 제품을 대량으로 식별하고, 해당 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있다.

구글 클라우드의 선반 관리 AI는 수십억 개의 고유 ‘엔티티(entity)’로 구성된 구글 데이터베이스를 기반으로 여러 각도와 시점에서 촬영한 이미지 정보를 활용해 제품을 구별한다. 따라서 유통 업체는 데이터를 수집하고 AI 모델을 학습시키는 데 시간과 비용을 낭비하지 않아도 된다. 천장에 장착한 카메라부터 직원의 휴대폰, 매장 내 순찰 로봇이 촬영한 사진 등 다양한 유형의 이미지를 선반 관리 AI에 활용할 수 있어서다.

선반 관리 AI에 제공한 이미지와 데이터는 해당 유통 업체에 귀속되며, AI 기술은 오직 제품과 가격표 식별에만 활용된다. 선반 관리 AI는 전 세계 지역에 프리뷰 버전으로 공개됐으며 수개월 내 상용 버전으로 출시될 예정이다.

구글 클라우드는 보다 빠르고 직관적인 온라인 탐색과 제품 검색으로 소비자에게 만족스러운 쇼핑 경험을 제공할 수 있도록 지원하는 AI 기반 탐색 기능도 선보였다. 브라우즈 AI(Browse AI)는 유통 업체를 위한 디스커버리 AI(Discovery AI) 솔루션에 새롭게 업데이트된 기능으로, 고객이 이커머스 사이트에서 카테고리를 선택하면 머신러닝을 활용해 최적화된 상품 배열을 선별해 보여준다.

AI는 시간의 경과에 따라 축적되는 데이터를 통해 각 페이지에서 이상적인 제품 배치 순서를 학습한다. 브라우즈 AI는 담당자의 개입 없이 정확성, 연관성과 판매 가능성 향상을 위해 화면에 표시하는 제품 종류와 배열 방식을 최적화한다. 전 세계 지역에 상용 버전으로 출시됐으며 72개 언어를 지원한다.

이와 함께 구글 클라우드는 고객이 이커머스 사이트에서 검색 또는 탐색 시 맞춤형 결과를 제공하는 새로운 AI 개인화 기능을 발표했다. AI 개인화 기능은 구글 클라우드의 새로운 브라우즈 AI 제품군과 기존 리테일 서치(Retail Search) 솔루션의 기능을 대폭 강화한다.

새로운 개인화 기능의 핵심 역할을 하는 AI 기술은 클릭, 장바구니, 구매를 비롯한 행동 데이터를 활용해 고객의 취향과 선호를 판단한다. 이후 해당 선호와 일치하는 상품을 검색 및 브라우징 상단에 노출시키며 맞춤형 검색 결과를 제공한다.

고객의 맞춤형 검색·탐색 결과는 특정 이커머스 사이트 내 상호작용만을 기반으로 하며 구글 계정 활동과는 연동되지 않는다. 유통 업체는 고객이 웹사이트에서 생성한 계정 또는 자체 쿠키를 통해 고객 정보를 식별할 수 있다. 다른 모든 구글 클라우드 솔루션과 마찬가지로 고객은 자신의 데이터를 소유·통제하며, 고객 선호도 관련 정보는 유통 업체가 보유한다. AI 개인화 기능은 전 세계 지역에서 상용 버전으로 사용할 수 있다.

대다수의 유통 업체가 웹사이트에 표시할 패널과 이를 효과적으로 배치하는 방법, 관련성 높고 개인화된 콘텐츠를 조정하는 방식 등을 결정하는 데 오랜 시간 어려움을 겪어 왔다.

구글 클라우드는 유통 업체가 이커머스 자산을 한층 더 역동적인 개인 맞춤형 공간으로 탈바꿈할 수 있도록 지원하는 레코멘데이션 AI(Recommendations AI)의 새로운 업그레이드 기능도 발표했다. 유통 업체는 페이지 수준 최적화(page-level optimization) 기능을 통해 이커머스 사이트에서 고객별 맞춤형 상품 패널 노출을 보다 유동적으로 결정할 수 있다. 또한 사용자 경험 테스트에 투입되는 리소스를 최소화하고, 사용자 참여도와 구매 전환율을 향상할 수 있다.

최근 새롭게 추가된 수익 최적화(revenue optimization) 기능은 머신러닝을 활용해 더 나은 상품 추천을 제공함으로써 이커머스 사이트의 사용자 세션당 수익 증대를 지원한다. 딥마인드(DeepMind)와 협업해 구축한 머신러닝 모델은 제품 카테고리, 품목 가격, 클릭·구매 전환율을 조합해 고객의 장기적인 만족도와 유통 업체의 수익 향상을 적절히 안배한다. 이외에도 새로운 재구매 유도(buy-it-again) 모델은 고객의 과거 쇼핑 이력을 기반으로 개인 맞춤형 추천을 제공해 재구매 가능성을 공략한다.

글 클라우드 고객이 일반적으로 사용하는 표준 추천 시스템과 비교했을 때, 레코멘데이션 AI를 사용하는 유통 업체의 구매 전환율과 클릭률은 두 자릿수 이상 상승한 것으로 나타났다. 페이지 수준 최적화와 수익 최적화 기능, 재구매 유도 모델은 전 세계 지역에 상용 버전으로 출시됐다.

사미르 딩그라(Sameer Dhingra) 구글 클라우드 아태일본지역 리테일 및 소비재 부문 총괄은 “지난 몇 년간 유통 업계는 격변의 시기를 겪으며 효율적으로 고객을 만족시키면서 변화에 빠르게 대응할 수 있는 방안을 강구하게 됐다”며 “인공지능 및 머신러닝과 같은 최신 기술 도구를 활용해 매장과 온라인 채널이 당면한 과제를 해결하는 기업만이 미래 경쟁력을 확보할 수 있을 것”이라고 말했다.

원문 : https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01984406635478376&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y

2023-02-01 (소프트웨어학과)

[기사] 한국축산데이터 : AI로 전세계 축산업 혁신? 고정된 '틀'깨는 인재가 필요해요!

Q. 먼저 자기소개를 부탁드릴게요.
안녕하세요. AI로 축산업을 혁신하는 회사에서 People & Culture Team Lead로 일하고 있는 최성찬입니다.
Q. AI 기술을 접목해 1차 산업인 축산업을 혁신한다는 것 자체가 상당히 독특한 발상인 것 같아요. 그럼 한국축산데이터에 대한 소개를 부탁드립니다.
한국축산데이터는 축산업에 인공지능을 적용해 가축들을 효율적으로 관리하는 ‘팜스플랜’ 솔루션을 개발하고 있어요. 예를 들어 팜스플랜 라이브는 축사에 CCTV를 설치해 지금 가축이 몇 마리 있는지, 체중은 얼마인지 분석할 수 있는 솔루션입니다. 가축들이 잘 걷고 잘 먹는지 지켜보며 건강을 관리하고 있어요. 그리고 바이오, 수의학 전문가들의 연구결과와 종합한 결과를 제공해서 아프리카 돼지 열병, 조류독감 같은 전염병을 조기에 발견하고 예방하도록 돕고 있습니다.
Q. 팜스플랜을 통해 농가를 효율적으로 관리할 수 있겠네요. 저희가 인터뷰 전에 한국축산데이터에 대해 알아보았더니 미국, 인도, 캄보디아, 영국에서도 러브콜이 있다고 들었어요. 독보적인 기술이다보니 글로벌 수요도 있는 것 같더라고요.
안 그래도 지난주에는 영국 국제통상부에서 오셔서 미팅을 진행했어요. 축산업은 오래된 사업이라 종자와 시설물이 국제적으로 정해져 있어요. 쉽게 말하자면 미국에서 먹는 돼지고기 품종과 한국에서 먹는 돼지고기 품종이 다르지 않다는 거죠. 그래서 저희가 개발한 솔루션은 전 세계 어느 나라든 즉시 도입할 수 있다는 장점이 있어요. 이런 부분 때문에 국내보다는 해외에서 러브콜이 많이 오고 있는 상황인데요. 현재 인도에는 지사를 설립해 저희 솔루션을 도입하고 있고, 지난주에는 말레이시아를 대표하는 닭고기 가공 업체와 협약을 맺어 해당 기업이 운영하는 농장에 솔루션을 도입하기로 했습니다.
Q. 회사가 글로벌 시장에서 주목받아 사업 규모도 빠르게 커지면서 인력도 많이 늘어났을 것 같아요. 그렇다면 한국축산데이터의 채용 과정을 소개해 주세요.
맞습니다. 작년부터 공격적인 인력충원을 해 특히 올해는 70명을 채용했어요. 저희 채용 프로세스는 서류전형과 직무핏 인터뷰, 컬쳐핏 인터뷰, 이렇게 3단계로 진행되는데요. 개발자의 경우에는 코딩테스트를 별도로 진행하고 있어요. 아무래도 저희는 역량을 심층적으로 검증하는 것을 중요하게 생각해서 면접 이전에라도 ‘커피 챗’이라고 하는 조금 가벼운 형태의 인터뷰도 요청드릴 수 있고요. 필요시 면접 전형 이후에도 가벼운 면담 형태의 인터뷰는 몇 차례 더 진행을 하고 있습니다.
“자유 양식의 이력서를 작성하는 과정도
하나의 역량이라고 생각합니다.”
Q. ‘커피 챗’이라니 보통 생각하는 면접 분위기와는 달리 커피 마시면서 지원자와 두런두런 이야기하다 보면, 자연스럽게 지원자의 태도나 역량을 잘 파악할 수 있을 것 같네요. 단계마다 자세한 설명을 듣고 싶은데 서류전형은 어떻게 진행되나요?
서류전형은 정해진 이력서 양식 없이 자유 양식으로 진행하고 있어요. 이력서에 구성된 내용 중 어떤 내용이 우리 회사와 맞을까 중점적으로 보고 있습니다. 정해진 이력서 양식을 쓰면 지원자 고유의 특성이나 역량이 잘 드러나지 않을 것 같아서 자유 양식을 채택했어요. 내용도 내용이지만, 자유 양식의 이력서 내용을 구성하고 수정하는 과정도 하나의 역량이라고 생각해요. 경력이나 프로젝트 사항에 대해서는 상세히 기록하지만, 출신학교에 대해 기재하지 않고 제출하시는 분들도 있어요. 이런 경우에는 지원자가 어떤 경력을 가지고 있는지, 어떤 프로젝트를 진행했었는지를 중점적으로 보면서 지원자가 어떤 역량을 지니고 있는지를 면밀하게 파악합니다.
Q. 지원자분들이 이력서에 경력이나 프로젝트에 대해 상세히 기록하신다고 하셨는데, 그렇다면 포트폴리오 제출은 필수인가요?
포트폴리오가 필수는 아니지만 있는 분들에게는 제출을 권장하고 있어요. 보통 포트폴리오라고 하면 디자인 직무에만 해당되는 것이라고 생각하시는 분들이 많은데, 최근에는 개발자 채용의 경우에도 포트폴리오를 많이 제출하고 있는 추세입니다. 깃허브(GitHub)에 본인이 그동안 개발해온 결과물을 업로드한 것이나, 개발을 하면서 느낀 점들을 블로그에 올린 것도 포함됩니다. 포트폴리오도 이력서와 마찬가지로 형식이 굉장히 자유로워요.
면접에서 말을 유려하게 잘 하시는 분들도 있지만, 긴장을 많이 한 나머지 본인이 갖고 있는 역량을 100% 다 못 보여주시는 분들이 계세요. 이런 경우에 포트폴리오를 통해서 지원자가 어떤 프로젝트에 시간과 노력을 투자했는지 볼 수 있는데, 그동안의 성장 과정을 볼 수 있다는 점에서 지원자를 이해하는데 많은 도움이 됩니다.
Q. 이력서도 중요하겠지만 그동안 활동 과정을 담은 포트폴리오 역시 지원자들의 능력을 파악할 수 있는 좋은 도구가 되겠다는 생각도 드네요. 이후 면접은 어떻게 진행되나요?
면접은 직무핏과 컬처핏 2차례에 걸쳐 진행되는데요. 각각 한 시간 정도의 시간이 소요됩니다. 먼저 직무핏 인터뷰는 함께 일하게 될 팀 동료분과 이야기를 나누면서 직무 역량에 대해 검증하는 시간이고요. 둘째, 컬처핏 인터뷰는 회사의 조직 문화나 미션, 가치에 지원자가 얼마나 잘 맞는지를 파악하는 과정이라고 이해하시면 좋을 것 같습니다.
저희는 지원자를 다각도에서 평가하기 위해 인터뷰에 특히나 많은 공을 들이고 있어요. 그래서 올해 실시한 개발자 공채의 경우에는 One-day 인터뷰라고 해서 직무핏과 컬쳐핏 인터뷰를 하루에 진행해 보기도 했고, 면접관 이외에도 인터뷰 과정을 검증하는 바레이저(Bar-Raiser)를 두어서 좀 더 공정하고 객관적인 면접을 진행하기 위해 노력했습니다.
Q. 면접 과정까지 들어보니 한국축산데이터가 정말 필요한 인재를 모시기 위해 힘을 쏟고 있다는 생각이 들어요. 이러한 역량 중심의 채용을 하는 이유는 무엇인가요?
저희 같은 스타트업은 소위 말하는 학벌이나 스펙으로 채용하기가 굉장히 어려워요. 지원자의 모수도 적고, 임직원 구성도 대기업만큼 많지 않죠. 그래서 한 분, 한 분의 역량이 굉장히 중요하고 조직에도 많은 영향을 미칩니다. 그래서 채용이 곧 회사의 생존과 직결된다고 생각으로 채용 전형을 운영하고 있어요. 저희가 인터뷰를 직무핏과 컬쳐핏으로 나눠서 실시하는 것도 결국은 심도 있는 대화를 통해서 지원자가 저희 회사가 지향하는 핵심가치나 비전에 잘 공감할 수 있는지, 그리고 저희가 기대하는 역량을 지니고 있는지를 꼼꼼하게 살펴보기 위함입니다.
그리고 저는 무엇보다 채용이라는 것 자체가 회사와 지원자가 서로 알아가고 서로에 대한 관점을 맞추는 과정이라고 생각해요. 그래서 저희는 인터뷰 과정에서 현재 회사와 조직의 상황들을 최대한 객관적이고 자세히 전달해 드리기 위해 노력하는 편입니다.
(송) 그렇군요. 그런데 어떤 분들은 “나중에 지원자 수가 늘어나면 그때는 학벌이나 스펙을 보고 채용하지 않을까?” 하고 우려하시는 경우도 더러 있더라고요.
(최) 저는 과거에 인원이 많은 회사에서도 인사 채용 업무를 담당했었는데요. 역량 중심 채용이 어려운 것은 역량을 알아보는 방식의 다양성이 부족하기 때문이라고 생각해요. 그래서 표준화된 이력서를 활용하거나 정량적이고 획일화된 방식으로 지원자를 평가했던 거죠. 그런데 지금은 포트폴리오라든지 구조화 면접. 개발자의 경우에는 코드 인터뷰처럼 지원자의 역량을 확인할 수 있는 평가 도구들이 다양해졌다고 생각합니다. 그래서 저는 채용 과정에서 역량을 검증하는 방법에 대한 논의가 많아진다면 앞으로 자연스레 국내에서도 역량 중심의 채용이 더욱 활발해질 거라고 생각해요. 그런 의미에서 교육의봄에서 말씀하시는 역량 중심의 채용의 방향에 대해서 굉장히 공감하는 바입니다. 하하. (일동 웃음)
Q. 저희가 말하는 역량 중심 채용에 공감하셨다니 참 기쁘네요. 각 직군별로 필요한 역량이 다를 것 같은데 한국축산데이터에는 어떤 직군이 있나요?

저희 회사 직군은 크게 AI, BT(생명공학), 수의학 분야와 같은 연구 파트가 있고요. 그다음 IT 개발자 직군과 일반 매니지먼트 직군, 그리고 특이하게도 축산 쪽 직군이 따로 있어요. AI와 BT, 수의학 분야는 전문적인 연구 역량이 필요하기 때문에 석박사 비중이 높은 편입니다. 반면 IT 개발 직군은 코드 인터뷰로 코딩 능력을 꼼꼼히 보기 때문에 학력이나 학벌이 중요하지 않아요.
“저희가 찾는 인재는요..
시스템 바깥에서 스스로 배우고
성장할 수 있는 분이에요.”
Q. 정말 다양한 분야의 직원분들이 계시네요. 그러니까 더더욱 학벌보다는 지원자가 필요한 역량을 갖췄는지가 중요할 것 같아요. 그렇다면 한국축산데이터가 추구하는 인재상은 무엇인가요?
저희는 필요한 과제를 스스로 도출하고 문제를 해결해 낼 수 있는 분인지를 중점적으로 보고 있어요. 축산업이 대다수 사람에게 굉장히 낯선 분야라 입사 후에 학습해야 하는 부분이 꽤 많거든요. 일례로 저희 회사에 자율주행 업계에서 근무하다가 오신 AI 쪽 연구직원분들도 계신 데 자율주행 데이터를 분석하는 것보다 소를 분석하는 게 훨씬 힘들다고 하세요. 소가 다 비슷비슷하게 생기지 않았습니까? (일동 웃음) 그래서 같은 AI라고 하더라도 다른 산업에서 생각지 못한 부분들도 고려해야 하고, 굉장히 세밀하게 봐야 하는 부분이 있기 때문에 저희는 후보자를 선발할 때 배우려는 의지가 강하고, 그동안 성장 속도도 빠른 분이었는지를 확인하고 있어요. 즉 시스템이라는 일정한 틀이 아니라, 그 바깥에서 혁신에 대한 의지를 갖고 주체적으로 일을 해 나갈 수 있는 분인지를 살펴보는 거죠.
Q. 빠르게 성장하는 스타트업의 특성상 실제로 그러한 역량들이 매우 중요할 것 같아요. 그렇다면 채용 프로세스에 대한 회사의 만족도는 어떻습니까?
저희가 역량을 검증하는 과정을 굉장히 심도 있게 진행하고 있기 때문에 지원자와 회사 모두 회사의 채용 프로세스와 결과에 대해서는 만족하시는 것 같아요. 조직 문화적인 측면에서도 핏(fit)이 잘 맞는지 확인하고 있어서 입사 후 적응도도 굉장히 높아지고 있다고 생각하고요. 만약 조직 문화나 비전에 대해서 명확하게 공감이 이루어지지 않고 모호한 상태에서 입사를 하게 되면 지원자나 회사로서도 굉장히 힘든 과정을 겪을 수밖에 없거든요. 그래서 저희는 채용 과정에서 가능한 한 우리 조직 문화와 상황을 투명하게 알리고 있고, 이에 동의한 분들이 입사를 하시기 때문에 조직의 적응에 대한 이슈는 크게 없는 것 같습니다.
Q. 이제 마지막 질문인데요. 역량 중심의 채용이 확산되는 가운데 기업의 인사 담당자로서 초중고 교육에 전하고자 하는 메시지가 있다면, 한 말씀 부탁드립니다.
실제로 대기업이나 정부 기관의 주도로 국내 채용 시장은 역량 중심의 채용으로 빠르게 변화하고 있고, 앞으로 계속해서 큰 변화가 생길 거라고 보고 있어요. 그렇다고 하면 저는 현재 초중고, 대학으로 이어지는 학벌 스펙 중심의 입시 교육은 이러한 변화의 트렌드에 맞지 않다고 생각해요. 그래서 앞으로 성장할 수 있는 산업과 직군은 무엇인지 시야를 넓혀주는 것이 우리 교육의 역할이지 않을까 하는 생각이 듭니다.
기존의 교육은 단순히 학벌과 스펙을 잘 준비해서 대기업에 들어가는 것이 성공한 커리어인 것처럼 얘기하고 있잖아요. 하지만 이제는 기술뿐만 아니라 산업의 트렌드가 매우 빠르게 변하고 있기 때문에 “앞으로 빠르게 성장할 수 있는 산업과 직군은 무엇일까?”에 대한 관심과 시야를 넓혀주는 것이 미래 사회에 진출할 학생들에게도 굉장히 중요하지 않을까 생각합니다.
개발자의 경우만 보아도 현재는 사회적으로 굉장히 각광받는 직군이지만 불과 10년, 20년 전만 해도 전혀 아니었거든요. 그리고 이렇게 빠른 변화가 있을 거라는 것을 교육에서는 별로 얘기해주지 못했고요. 그래서 저는 우리 교육이 그런 시야를 넓혀주는 것과 동시에 기존의 틀 바깥에서 창의적이고 주체적으로 생각하는 힘을 기르는 것이 앞으로 IT를 포함한 산업 전반에서 매우 중요하게 요구되는 역량이지 않을까 생각합니다.
(송) 좋은 말씀 감사합니다. 리드님 말씀을 들으며 우리 교육도 미래를 더 내다보고 앞으로 어떤 역량이 필요할지 스스로 개발할 수 있는 교육적 환경이 조성되었으면 하는 생각이 듭니다. 앞으로도 한국축산데이터와 교육의봄이 좋은 협력관계가 이어지길 바라고요. 이상으로 인터뷰를 마치고 다음에 또 다른 좋은 채용 기업을 찾아 전해드리도록 하겠습니다. 감사합니다.