AI와 빅데이터 기반 예측

미래를 예측하는 힘, 빅데이터와 인공지능

『AI와 빅데이터 기반 예측』은 급변하는 시대에 기업과 개인이 미래를 대비하기 위해 데이터를 활용해 어떻게 예측할 수 있는지 심도 있게 다룬다. 유행의 주기적 반복, 기업의 데이터 축적 과정, 빅데이터 분석을 위한 인프라 구축, 그리고 이를 바탕으로 한 인공지능의 예측 메커니즘까지 단계적으로 설명한다. 특히, 수많은 데이터 속에서 핵심 정보를 선별해 활용하는 과정과 예측 정확도를 높이기 위한 인공지능 모델 선택이 중요성하다. 패션, 금융, 유통, 의료 등 다양한 산업에서 예측 기술이 실무에 적용되는 사례를 통해 빅데이터와 AI가 현실에서 어떻게 의사결정을 지원하는지 구체적으로 살펴본다. 데이터 시대를 주도하고자 하는 이들에게 필독서가 될 것이다.

하늘 아래 새로운 것은 없다
과거의 사건이 반복되듯, 인류가 남긴 데이터 속에서 미래를 예측할 수 있을지에 대한 질문에서 출발한다.

유행은 반복된다
패션 등 여러 분야에서 유행은 주기적으로 반복된다. 과거 데이터를 바탕으로 유행을 예측하면 기업은 큰 이익을 얻을 수 있다.

모든 정보를 알 수는 없다
모든 정보를 모으는 것은 불가능하며, 중요한 정보만 선별해 활용하는 것이 현실적인 대안이다.

빅데이터와 인공지능의 결합
기업은 축적된 데이터를 바탕으로 인공지능을 활용해 미래를 예측한다. 다만, 완벽한 예측은 어렵기에 지속적인 관리가 필요하다.

급변하는 시대, 데이터와 인공지능을 활용해 기업과 개인이 미래를 대비하는 방법을 다룬다. 유행의 흐름, 기업의 데이터 축적, 인프라 구축, 모델 선택까지 예측의 핵심 과정을 짚고, 패션·금융·의료 현장에서의 생생한 활용 사례를 담았다.

이재성
중앙대학교 AI학과 부교수다. 중앙대학교 컴퓨터공학과에서 인공지능 전공으로 석사와 박사학위를 받고 연구교수로 재직했다(2007∼2013). 중앙대학교 AI학과 교수로 임용된 후 학과장(2021), 인공지능연구소 소장(2022), AI대학원 부원장(2024)으로 재직 중이다. 인공지능윤리협회에서는 이사로 활동하고 있다. 주요 저서로 『AGI, 인공일반지능의 이해』(2024), 『챗GPT, 이미 온 미래』(2023), 『미래는 AI의 것일까?』(2020)가 있다. 기계학습 및 자동화를 위한 기술과 관련하여 100편 이상의 논문을 국제학술대회에서 발표하고 국제저명학술지에 게재했다.

빅데이터 축적과 인공지능 예측

01 의료 예측 인공지능
02 금융 예측 인공지능
03 제조 예측 인공지능
04 유통 예측 인공지능
05 물류 예측 인공지능
06 에너지 예측 인공지능
07 교통 예측 인공지능
08 기후 예측 인공지능
09 농업 예측 인공지능
10 스포츠 예측 인공지능

인공지능은 입력 데이터로 전통적인 신용 기록뿐만 아니라 거래 명세, 소셜 미디어 활동, 위치 정보 등을 활용하기 때문에 신용 이력이 부족한 사람도 정확히 평가할 수 있다. 사기 탐지의 경우, 실시간 거래 데이터와 고객 행동 패턴, 위치 정보 등을 사용하여 잠재적인 사기 가능성을 파악한다.
－02_“금융 예측 인공지능” 중에서

스마트시티의 핵심인 스마트 대중교통 시스템은 전 세계적으로 도입되고 있다. 예를 들어 런던의 오이스터 카드는 대중교통 데이터를 실시간으로 수집하여 수요를 예측하고 차량 흐름을 개선하고 있다. 뉴욕의 MTA 시스템은 대중교통 서비스의 효율성을 높이기 위해 다양한 교통수단을 통합하는 방식을 추구한다. 핀란드 헬싱키의 마스 플랫폼은 대중교통, 차량 공유, 자전거 대여 등을 하나의 애플리케이션에서 통합 관리하여 이용자가 최적의 교통수단을 선택할 수 있게 한다. 서울시는 자율주행 버스와 인공지능 기반 신호 제어 시스템을 도입해 교통 혼잡을 줄이고 대중교통의 효율성을 높이고 있다.
－07_“교통 예측 인공지능” 중에서

재해 예측 시스템은 위성, 드론, 지상 관측 센서에서 기상 정보, 지형 특성, 해양 데이터 등의 정보를 대규모로 수집한다. 예를 들어, 홍수 예측에서 기후 데이터는 강수량, 온도, 수위 변동 등을 포함하며, 이러한 요소들이 과거의 홍수 발생과 어떤 상관관계를 보이는지 학습한다. 다음으로 입력된 데이터를 인공지능을 통해 분석하고 처리한다. 심층신경망을 활용하면 영상 전반의 맥락을 파악함으로써 재해의 징후가 나타나는 구역에 대한 정밀한 탐지가 가능해진다.
－08_“기후 예측 인공지능” 중에서