시장조사업체 카날리스가 발표한 자료에 따르면 한 때 전세계 디바이스 플랫폼 시장의 95%까지 장악했던 마이크로소프트(Microsoft, MS)는 지난해 스마트 기기(Mobility: 스마트폰, 태블릿PC, 투인원(two-in-one), 노트북PC) 시장에서 겨우 12%의 점유율을 차지하는 데 그친 것으로 나타났다.

유저들 사이에서는 “윈도는 한 물 갔다”는 소리까지 들린다. 내부에서도 “모바일로 넘어가는 시장 대처에 미흡했다”는 자성의 목소리가 나온다.

과거 IT 강자, MS의 차세대 미래 성장 동력은 무엇일까? 글로벌 IT기업들이 차세대 핵심기술로 지목하고 있는 인공지능(A.I), 사물인터넷(IoT). MS도 예외는 없었다.

머신러닝과 IoT로 새 판 짜는 MS

“소를 수백마리를 키워야 하는데 어떻게 해야 하나?”

농장주는 MS의 IoT시스템 애저(Azure IoT Suite)를 사용해 소의 가임상태를 정확히 예측하고 최상의 조치를 취한다. 암소인지 숫소인지 성별을 구분하여 임신하게 하는 것도 가능해진다.

최근 양재 엘타워에서 열린 'Microsoft IoT solution Day'에서는 머신러닝 기술과 IoT에 대한 중요성을 시사하며 자사의 클라우드 기반의 예측 솔루션 ‘애저(Azure)’를 활용해 IoT와 머신러닝을 활용할 수 있는 사례와 방법을 소개했다.

실제 일본의 축산 농장에서 MS의 IoT시스템 애저(Azure Suite)를 이용해 생산성을 높인 사례가 소개 되었다. 소의 다리에 5년간 전자발찌를 채우고 소의 동작을 캐취할 수 있는 게이트웨이 안테나를 농장에 달았다.

정상 상태일 때와 발정기 상태일 때 소의 스탭 속도가 달라지는 것을 애저 클라우드에 기록해서 발정기 이후 올바른 가임 상태가 될 수 있도록 환경을 조성했다. 그 결과 과거 보다 40%이상 생산성이 향상되었다.

MS 구도완 이사는 “MS의 IoT시스템을 연동하면 또 다른 비즈니스 기회를 찾을 수 있다”고 전했다.

구글 뒤 쫓는 MS의 인공지능 전략 '옥스퍼드 프로젝트'

이어지는 세션에서는 애저(Azure) 시스템을 통한 머신러닝(Machine Learing) 서비스에 대한 사례가 소개되었다.

MS는 머신러닝 기술을 연구하는 ‘옥스퍼드 프로젝트’를 진행 중이다. 머신러닝을 활용한 인지 및 알고리즘 분석, 활용을 연구하는 것을 골자로 클라우드 기반의 머신러닝 API 서비스(Machine Learning API Service)를 운영하고 있으며 개발도구 ‘머신러닝 툴킷 DMTK(Distributed Machine Learning Toolkit)’를 무료로 배포하고 있다.

오픈 API 사이트에는 사진 속의 얼굴을 인지, 감정상태를 확인해 수치화 하거나 인물의 나이를 맞추는 ‘이미지 인식기술’이 담겨있다. 텍스트 Analytics API는 텍스트를 분석해 방대한 데이타 속에서 긍정적인 메시지로 썼는지 아닌지를 판단해준다. 어떤 이야기를 키포인트로 다루고 있는가도 알려주는 역할을 한다. 이 밖에도 스카이프 자동 번역기, 음성 비서 등의 서비스도 MS 머신러닝 ‘옥스퍼드 프로젝트’의 일부다.

엘리베이터 전문기업인 티센크루프 그룹에 엘레베이터의 사전 장애 탐지 및 오류를 사전 탐지하는 서비스를 제공하는 것이나 미 카네기 멜론 대학교의 스마트 빌딩 운영 등에도 애저 머신러닝 기술이 녹아 있었다.

MS 백인기 과장은 “MS가 무슨 머신러닝이냐고 반문하는 사람들이 많다”고 말한 후 “하지만 그동안 사람의 동작을 인식하는 서비스, 목소리를 번역하고 다른 사람들에게 들려주는 서비스 등을 계속 개발했고 이런 기술을 다 녹여 만들어 놓은 것이 애저 러닝머신(Microsoft Azure Machine Learning)솔루션”이라고 설명했다.

백 과장은 “머신러닝에 대해서는 수많은 기업의 수많은 정의가 존재하겠지만 우리는 머신러닝이란, 과거의 데이타에 인간의 손길이 더해져 더 나은 데이타를 만드는 일로 정의하고 있다”며 “누구나 쉽게 러닝머신과 IoT 기술을 활용할 수 있게 하는 것이 목표”라고 말했다.