'RPA 자동화 영역 확대 위한 AI 활용 방안 및 실무 가이드' 11월 14일 개최

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인간의 노동을 기술이 대체하고 있다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 4차산업혁명의 다양한 기술들이 인간 대신 디지털 노동(Digital Labor)을 수행하고 있으며 그 중심에 RPA(Robotic Process Automation)가 있다.

RPA 도입으로 저부가가치 업무를 자동화하여 사람은 고부가가치 업무에 집중하면서 자연스럽게 유연 근무도 가능해지고, 초과 근로 시간을 줄여 일과 삶의 균형을 찾아갈 수 있을 뿐만 아니라 RPA는 고령화 및 생산 가능 인구 감소에 따른 노동력 부족 문제를 해결할 대안으로도 주목받고 있다.

최근에는 단순한 반복 업무를 처리하는 RPA를 넘어서서 인공지능이 접목된 IPA(Intelligent Process Automation)가 주목받고 있는데, 명확한 규칙에 기반을 둔 업무 자동화에 초점이 맞춰진 RPA와 달리 IPA는 머신러닝, 신경망, 인지기술이 접목된, 스스로 판단하면서 업무를 수행하는 지능적인 로봇 시스템을 의미한다.

'RPA 자동화 영역 확대 위한 AI 활용 방안 및 실무 가이드' 11월 14일 개최

IPA가 가능하기 위해선 머신러닝, 자동 제어 기술, 머신비전, 자연어 처리 등의 인공지능 관련 핵심 기술이 필요한데 현재 프로세스 자동화 수준은 사전에 정의된 데이터베이스 데이터를 활용한 다중 시스템 간 연계 업무 단계이지만, RPA의 자동화 적용 영역 확대를 위해 비정형 데이터 처리 등 인공지능의 적극적인 활용이 요구된다.

전자신문인터넷은 이 같은 요구를 위해 인공지능을 활용한 디지털 혁신 또는 RPA 업무 자동화 분야의 기획자 또는 개발자를 대상으로, Al를 실무에 적용하기 위한 기본지식, 적용사례 및 RPA와의 연계 방안을 구체적으로 다루고 다양한 사례를 공유하는 "성공적인 디지털 혁신과 RPA 자동화 영역 확대를 위한 AI 활용 방안 및 실무 가이드"를 11월 14일(수/13:00~18:00) 잠실역 한국광고문화회관에서 개최한다고 밝혔다.

이번 특강의 주요 내용은 다음과 같다.

○ AI & Deep Learning with RPA
- 인공지능과 딥러닝의 기본 개념
- 효과적인 인공지능 활용 방법론
- 지능이 필요한 업무의 자동화

○ RPA 적용 가능 인공지능 기술의 이해
(1) MLP & Structured Data

- MLP(Multi-Layer Perceptron)의 구조화된 데이터 처리  
- 구조화된 데이터를 활용한 인공지능 개발 사례

(2) CNN & Image Data
CNN(Convolutional Neural Network)의 Object Detection 개념 이해  

- 이미지 데이터를 이용한 인공지능 개발 사례
- OCR을 활용한 종이문서 처리 자동화 사례

(3) RNN & Natural Language Processing
RNN(Recurrent Neural Network)을 활용한 자연어 처리  

- Seq2Seq의 기본구조 및 발전 방향
- 최신 Transformer의 활용 사례와 방안
- RPA 적용 가능 인공지능 기술의 이해

(4) GAN & Generative Model
GAN(Generative Adversarial Network)과 생성 모델의 이해

- 다양한 GAN의 활용 사례
- Conditional GAN의 구체적인 구현 사례

○ How to use AI
- 인공지능 적용 방법론 요약
- 종이문서 자동 처리 예시

이번 특강은 그리드원의 장석수 부사장 겸 CTO가 연사로 나설 예정이다. 장 부사장은 미국 클락슨 대학(Clarkson University)에서 전기전자공학 박사 학위를 받았으며 NASA 동력자원부에 근무하는 등 인공지능 뉴럴 네트워크(Artificial Neural Network)를 이용한 시스템 모델링(System Modeling) 연구를 진행해왔으며 특히 RPA를 위한 인공지능(AI for RPA) 연구개발의 권위자로 알려졌다.

이번 행사에 대한 상세한 사항은 전자신문 홈페이지(http://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=126)를 참조하면 된다.

 류지영 전자신문인터넷 기자 (thankyou@etnews.com)