사트야 나델라(Satya Nadela)의 집권(?) 이후 스타트업 처럼 발빠른 행보를 보이고 있는 마이크로소프트. 회사의 존속과 지속적인 성장을 위한 캐시카우(Cash Cow)를 지키려는 움직임이 무척 뜨겁습니다.
윈도 운영체제는 유니버설 플랫폼(Universal Platform)화하여 어떤 기기라 할지라도 공통 윈도10 기반에 기기의 특성을 반영한 모듈이 추가되는 형태로 변태하고 있는 중이고 전통적인 설치 베이스의 생산성 도구인 오피스(Office) 제품군을 클라우드화 하여 변화한 시장에 적극 침투하는 전략을 가져가고 있습니다.
실리콘밸리의 혁신적인 IT 기업들은 저마다 당장 돈이 되는 일이 아니더라도 중기 혹은 장기적으로 인류의 생활에 변화를 줄 수 있는 기술을 -물론 그 즈음에는 해당 기업도 기술을 통해 돈을 벌긴 하겠습니다만- 연구하고 공개하는 일에 적극적입니다. 태생은 이머징한 기업이었으나 시간의 흐름과 기업의 성장에 따라 보수적인 기업으로 혁신과 변화를 추종하지 않는 것처럼 보이던 마이크로소프트, 시장 수성 전략과 함께 다양한 혁신 프로젝트들을 빌드 2015 기간동안 선보여 많은 박수를 받았습니다.
홀로렌즈(HoloLens)는 그런 기술 연구중 대표적인 예인데요, 많은 사람들이 홀로렌즈의 매력에 너무 흠뻑 빠진 나머지 마이크로소프트가 내놓은 다른 혁신적인 것들에 대해서 조금 소홀한 감이 없지 않습니다.
오늘 소개해드리는 프로젝트 옥스포드(Project Oxford)역시 그런 것들 중 하나입니다. 프로젝트 옥스포드는 마이크로소프트가 만든 머신러닝(Machine Learning, 기계학습) 프로젝트의 하나로 누구든 등록만 하면 크게 4가지 카테고리로 제고되고 있는 머신러닝 기술 API 를 이용해볼 수 있습니다.
머신러닝은 최근 큰 화두가 되고 있는 기술 분야의 하나로 많은 양의 데이터를 기반으로 기계적인 학습 알고리즘을 이용하여 필요한 정보를 추출해내고 지속적으로 학습을 해나가는 인공지능(Artificial Intelligence)과 관련된 핵심 기술분야입니다. 머신러닝 분야하면 사실 구글(Google)을 떠올리는 경우가 많습니다만 마이크로소프트는 프로젝트 옥스포드를 통해 머신러닝 분야에서도 절대 뒤쳐지지 않고 있다는 인상을 강하게 심어주고 있습니다.
프로젝트 옥스포드에서 사용해 볼 수 있는 머신러닝 API 는 크게 4가지입니다. 이미지에서 사람의 얼굴을 찾아내고 그 특징을 잡아내어 서로 다른 이미지에서 동일 인물을 찾아내는 것과 같은 기능을 제공하는 Face API, 코타나(Cortana) 혹은 시리(Siri)와 같이 음성 인식 기술을 이용해 볼 수 있는 Speech API, 이미지를 인식하고 썸네일(Thumbnail)을 생성하는 것과 같은 이미지 프로세싱용 Vision API, 마지막으로 자연어 인식에 대한 기능을 제공하는 Language Understanding Intelligence Service(LUIS)로 나뉘어 집니다.
각 API 는 꼭 프로그래밍을 해보지 않더라도 어떻게 동작하고 어떤 기능을 수행할 수 있는지를 직접 시험해 볼 수 있도록 프로젝트 옥스포드 웹 사이트에서 간단한 데모 페이지를 제공하고 있습니다. 위의 이미지는 어제 포스팅했던 페이스북 인스턴트 아티클에 사용된 캡쳐된 이미지에서 사람의 얼굴을 얼마나 잘 인식해 내는지를 테스트 해본 화면입니다. 생각보다 정확하게 사람의 얼굴을 인지했고 눈이라던가 코, 입의 위치까지 정확하게 포인팅 해내는 모습이 무척 인상적이었습니다.
기업이 자신의 가치를 표현하는 방법은 여러가지입니다. 매출이나 영업이익을 통해 가치를 표현할 수도 있고 직원들의 만족도나 사무환경의 쿨함으로 나타낼 수도 있습니다. 하지만 기술 분야에서 만큼은 얼마나 혁신적이고 새로운 미래를 위한 투자를 아끼지 않는가가 아마도 기업의 가치를 나타내주는 가장 중요한 지표가 아닐까 싶습니다.
마이크로소프트는 최근의 변화에 더하여 혁신이라는 이미지의 주도권까지 가져오고 싶은 욕심이 있는 건지도 모르겠습니다. 고개를 끄덕이게 만드는 마이크로소프트의 혁신은 향후 그들의 미래 먹거리로서도 충분한 역할을 해줄 것이라 생각됩니다.
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