AI

일상생활 곳곳에서 인공지능을 활용하는 미래를 꿈꾸나요? LG CNS의 AI 조직은 우리의 상상을 현실에서 이미 활발히 적용하고 있습니다.
기업의 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 ‘현실의 AI’ 분야에 도전해 보세요.

LG CNS의 AI 전문가는 무슨 일을 할까? 직무 인터뷰로 상세히 만나보세요.

로켓처럼 빠르게 성장하는 AI 직무에 올라타기

지금 AI 사업은 고속 성장 중

AI 사업이 급성장한 배경에는 세 가지 요소가 있습니다. 전산화를 통한 빅데이터 시대, 고속 연산이 가능한 GPU 하드웨어의 진화, 그리고 2012년을 기점으로 한 알고리즘 고도화를 맞으면서 AI 분야가 활짝 꽃피게 된 거죠. 10년 남짓한 역사지만 현재 가장 급성장하고 있는 분야입니다.

LG CNS 내 AI 조직 역시 젊고 역동적이며 빠른 성장세를 자랑합니다. 2016년 AI 분야에 진출한 이래 딥러닝에 대한 기업의 요구가 커지면서 AI 시장 규모는 매년 폭발적으로 증가하고 있습니다.

영화가 아닌 ‘현실의 AI’를 지향합니다

AI 하면 흔히 글로벌 플랫폼 기업을 떠올립니다. 미디어를 통해 보여지는 그들의 AI 기술이 팬시하게 느껴지기도 하지만, LG CNS는 목적이 분명하고 구체적인 ‘현실의 AI’를 지향합니다. 제너럴한 콘셉트에 머무르는 것이 아니라 명확한 목적을 가지고 현장에서 실제로 작동하는 AI 서비스를 개발하는 것이 우리 AI 조직의 특징이자 강점입니다.

AI 직무가 하는 일은? AI 사이언티스트 · AI엔지니어 · AI컨설턴트

AI 직무는 머신러닝·딥러닝 알고리즘을 짜는 게 전부가 아닙니다. 우리는 수준 높은 AI 기술을 현실에 반영하는 직무로서 역할이 좀 더 세분화되어 있습니다. 현재 LG CNS 내 AI 조직은 100명 정도로, 앞으로 규모를 더욱 키워갈 예정입니다.

AI 직무가 하는 역할은 다음과 같습니다.
먼저 기업의 문제를 풀기 위한 AI 알고리즘을 중점적으로 연구하는 AI 사이언티스트가 있습니다. CTO D&A연구소 내에는 언어, 비전(시각), 데이터, 엔지니어링까지 4개의 AI LAB이 있어 영역별로 특화된 딥러닝 기술을 연구합니다. 또한 국내외 AI 학술대회(ICCV, ICML, KSC, HCLT 등)에 연구 결과를 지속적으로 발표하고 있습니다.

한편 AI 엔지니어는 AI 기술을 적용하는 시스템을 개발합니다. 기술을 현장에 접목하는 역할로, AI와 시스템 개발에 대해 모두 잘 아는 팔방미인입니다.
현장 경험을 쌓아 희소성 있는 인재로 성장하기 좋은 분야입니다.

최근 LG CNS가 인큐베이팅하고 있는 특화된 직무로 AI 컨설턴트가 있습니다. 아직 AI에 대한 이해도가 낮은 고객을 리딩하고, AI 비즈니스의 문을 열어주는 중요한 역할을 담당합니다. 고려대 인공지능 대학원과 함께 사내 ‘AI 컨설턴트를 육성하기 위한 AI 심화 과정’을 신설해 AI 인력을 적극적으로 양성하고 있습니다. 신기술을 활용해 고객에게 새로운 가치를 제공하고자 하는 분에게 추천합니다.

이미 일상 곳곳에 AI Everywhere

우리는 일상생활 곳곳에 스며들고 있는 AI 서비스를 주도합니다. 금융, 제조, 공공, 유통, 교육, 의료 등 다양한 산업 영역은 물론 인사, 재무, 마케팅, SCM(공급망 관리), 고객 지원 등 비즈니스 전반에 걸쳐 최고 수준의 AI를 적용 중입니다.

최근 금융권의 화두로 떠오른 무인 은행 지점 키오스크에서는 AI 영상 합성 기술로 생성된 가상 은행원이 고객을 맞이합니다. 은행 입구에서 간단한 인사와 대기 번호표 발행은 물론 예금·대출 상담 등 복잡한 업무도 처리하는 단계에 접어들었습니다.

제조 영역에서는 공정상의 이미지 데이터를 딥러닝으로 학습시켜 불량품을 검사합니다. 시각 AI를 활용한 품질 검사는 이제 사람이 하는 것보다 더 정확하고 빠릅니다.

또 금융권에서 대포 통장이 만들어지는 사례를 학습해 실시간으로 대포 통장 여부를 알려주고, 이러한 계좌를 미리 추적하는 AI 시스템도 운영 중입니다.
이 모든 것이 LG CNS의 AI 조직이 수행해 낸 현장 적용 AI 서비스입니다. 우리는 이것을 우리 삶 어디에나 있는 ‘AI Everywhere’라고 부릅니다.

AI Everywhere

컨택센터: 실시간 상담 분석 및 요약 제공

챗봇 서비스: 자연스러운 대화 및 의도를 파악해 답변

품질 예측: 비전 검사를 통해 제조 공정 내 불량 판정

이상 거래 탐지: 금융·보험 분야 이상 데이터 탐지

AI 튜터& 의료 영상 분석: AI와 대화를 통한 학습 및 헬스케어

물류 자동화& 수요 예측: 물류 흐름 최적화 및 생산량 결정 위한 수요 예측

LG CNS의 AI 전문가는 다양한 현실 세계에 최신 딥러닝 기술을 적용하며, 전문가로서 빠르게 성장할 수 있습니다.
세상을 바꾸는 LG CNS의 도전에 동참해 보시기 바랍니다.

LG CNS AI interview

질문 언어AI LAB은 어떤 조직인가요?
AI 조직은 크게 AI를 현장에 적용하는 ‘사업 조직’과 AI의 현장 적용 가능성을 중점적으로 검토하는 ‘연구 조직’으로 구성되어 있습니다. AI 연구 부문은 언어, 비전(시각), 데이터, 엔지니어링으로 나뉘는데, 저는 AI컨택센터나 챗봇 등의 기술을 고도화하는 언어AI LAB의 팀장을 맡고 있습니다.

저희 팀은 인간의 말을 더 잘 알아듣도록 하는 AI를 연구&개발하고 있습니다. 그동안은 프로그래밍 언어를 통해서 코드와 규칙을 만들어 기계와 소통해야 했다면, 이제는 사람이 의사소통하는 언어 그대로 기계가 상황을 인식하고 답변을 할 수 있게 되는 것이죠.
질문 우리가 흔히 접하는 챗봇 서비스도 AI인가요?
정해진 질문에 자동으로 응답하는 단순 프로그래밍 챗봇이 있는 반면, 딥러닝 알고리즘을 적용한 고도화된 챗봇도 있습니다. 정해진 질문 외에 훨씬 다양한 예문을 처리하고, 사투리나 오타, 채팅 언어도 인식할 수 있습니다. 자연어로 질문하면 상담사처럼 매뉴얼에 있는 답변을 찾아 대답해 주는 것이죠.
질문 기억에 남는 프로젝트는?
AI를 학습시키기 위한 교과서 격인 한국어 표준데이터 ‘코쿼드(KorQuAD:Korean Question Answering Dataset)’를 제작해 누구나 활용할 수 있게 공개한 적이 있습니다. AI 모델을 개발할 때는 데이터셋의 기준을 공개해야 하는데, 국내에서는 오픈된 한국어 데이터셋이 없어서 AI 기술을 검증할 수 있는 객관적 평가가 어려웠어요. 2018년 LG CNS가 처음으로 AI 질문 답변을 위한 데이터셋을 제작하고 공개함으로써 한국어 자연어 학습 연구의 장이 마련되었습니다. KorQuAD 사이트에서는 모델들의 성적표라 할 수 있는 리더보드를 통해 누구나 자신이 학습한 AI 모델을 제출하고, 공정한 기준으로 객관적 수준을 평가해볼 수 있게 되었습니다.
질문 AI 연구자가 갖춰야 할 요건이 있다면?
최근의 언어 AI는 대부분 트랜스포머 모델을 사용하고 있어서, 이를 이해하고 다룰 수 있다면 큰 도움이 됩니다. 또한 앞으로는 점점 규모가 큰 ‘초거대 AI’의 보편화가 예상되기 때문에 이런 특징과 향후 동향에 관심을 가진 분이면 더할 나위 없겠죠.

그리고 기술 트렌드에 대한 호기심, 그리고 프로그래밍을 빠르게 구현할 수 있는 신속성을 가져야 합니다. 과장되게 표현하면 일주일 휴가 다녀오면 이미 과거의 기술이 되어버리는 분야이므로, 전공자가 아니더라도 호기심 많고 스스로 내재화해 빠르게 적용하는 사람이라면 환영합니다. 누구에게나 낯선 신기술 분야이니만큼 도전 기회도 공평하게 열려 있는 셈입니다.

LG CNS AI interview

질문 비전AI사업팀은 어떤 일을 하나요?
AI로 영상이나 이미지를 분석해 학습, 검증, 실제 적용하는 서비스를 제공합니다. 고객의 요구 사항 파악하고 환경 분석, 검증 및 기획, 설계 과정을 거쳐 고객에게 최적화된 솔루션을 제시하지요. 제가 지금 하는 일은 배터리 제조 과정에서 정확도에 이상이 있는지를 발견해 내는 실시간 배터리 불량 판정과 제강사의 철 스크랩 품목을 판정하는 것입니다. 기존에는 다소 평이한 영상 처리 방법을 사용했는데,
현재는 딥러닝과 영상 처리 기법을 통해 수준 높은 수율 분석을 진행하고 있습니다.
질문 왜 LG CNS에 지원했나요?
최근 딥러닝 기술이 급부상하면서 AI 전공자가 증가하고 있습니다.
저 또한 컴퓨터 비전(시각) 분야로 박사 학위를 받고 기업의 연구소에서 일했습니다. 그동안 10년 넘게 객체 탐지, 인식, 행동(제스처) 분석 등을 연구해 왔는데, 정작 제가 만든 기술이 어떻게 적용되는지 확인할 수 없는 점이 아쉬웠어요. 그래서 제가 만든 기술을 현장에 직접 적용해 보고 연구도 병행할 수 있는 LG CNS, 그중에서 사업 조직에 지원하게 되었습니다.
질문 사업부의 업무는 어땠나요?
현장에서 어려움도 있었지만, 실제 적용되는 걸 보는 뿌듯함이 더 컸습니다.
LG CNS에서 처음 맡은 일은 프린트된 텍스트나 사람이 쓴 문자를 읽은 후 디지털화해 컴퓨터에 입력하는 AI OCR 적용 가능성을 검증하는 업무였습니다. OCR 기술 검증 결과를 금융권과 LG 계열사 등에 실제 적용했고, 현장에서 활용하는 것을 보니 연구할 때와는 또 다른 뿌듯함을 느꼈습니다.
질문 AI 조직의 강점은 무엇일까요?
AI 신기술을 산업에 바로 적용하는 고객 접점 사업을 펼친다는 점, 그리고 끊임없이 노력하고 변화하는 사내 분위기를 꼽을 수 있습니다. 저희 팀은 기술에 관심이 매우 높은데, 구성원 전체가 이에 대한 의견을 매우 자유롭게 주고받습니다. 젊은 구성원들이 많고 기술에 대해 끊임없이 학습할뿐 아니라, 이를 조직 내에서 적극적으로 공유하고 피드백하는 활동들이 AI 조직의 큰 자산이라고 생각합니다.
질문 AI 분야 지원자는 어떤 조건을 갖춰야 할까요?
프로그래밍 언어적으로는 Python과 C/C++, 기술적으로는 영상 처리와 머신러닝·딥러닝 모델 개발이 가능한 인재를 선호합니다. 특히 비전(시각) 분야의 경우 영상에 대한 수준 높은 이해도가 있어 주어진 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖춘 인재라면 더욱 환영합니다.

여기에 고객과 친화적으로 소통하고, 고객이 무엇을 필요로 하는지 잘 이해하고 빠르게 검토하는 적응력을 갖추고 있다면 망설일 이유가 없습니다.