SAS® on Azure, 세상을 바꾸는 세 가지 사례

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최근 SAS는 클라우드에서 AI와 분석의 미래를 더욱 구체화하기 위해 마이크로소프트와 새로운 전략적 파트너십을 체결했습니다. 이번 파트너십으로 SAS 고객은 클라우드 환경에서 훨씬 수월하게 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 SAS의 AI 및 분석 솔루션과 마이크로소프트 애저(Azure)의 긴밀한 통합으로 수백만 명의 애저 고객은 SAS 기술을 편리하게 활용하여 분석 성능을 한층 개선할 수 있습니다.

SAS와 마이크로소프트의 전략적 파트너십과 SAS의 Cloud-native (클라우드네이티브) 전략은 여기서 확인해 보세요.

SAS와 마이크로소프트는 세상을 어떻게 변화시킬 수 있을까요? 2020년 2월 <2020 SAS 해커톤> 참가자들에게는 SAS Viya를 사용하여 지속 가능한 개발을 위한 'UN의 글로벌 목표(The Global Goals)'와 관련된 과제가 주어졌습니다. 해커톤에 참가한 팀들은 비영리단체와 손잡고 오래 전부터 지속된 문제 또는 시급한 과제를 해결할 수 있는 다양한 애플리케이션을 개발했습니다.

지속 가능한 환경을 위한 소비 습관 유도부터 난민 캠프 자원 최적화에 이르기까지 다양한 해결 방안이 제출되었습니다. 그 중 Microsoft Azure에서 SAS Viya를 활용한 혁신적인 프로젝트 세가지를 소개합니다.

 

꿀벌의 춤 동작 분석, 벌과 인간의 지속 가능한 미래 실현

꿀벌이 ‘8자 춤’을 춰서 동료들에게 꿀의 위치를 공유한다는 사실, 알고 계셨나요? 노르웨이 IT컨설팅 회사 Amesto NextBridge는 Beefutures와 함께 SAS Viya 기반의 시각적 분석 머신러닝을 이용하여 꿀벌의 춤을 해독했습니다. 그리고 이 내용을 바탕으로 벌이 꿀을 더 많이 채집할 수 있도록 벌통의 위치를 조정했습니다.

Amesto NextBridge와 Beefutures 팀의 팀장인 Kjetil Kalager는 이렇게 말했습니다. "벌통의 배치, 태양의 각도, 시간대, 벌통 주변의 농업 현황 등의 정보와 함께 꿀벌의 춤 정보를 SAS 바이야의 대화형 맵에 구현했습니다. 이로써 양봉업자들은 최적의 벌집 위치를 파악하고, 많은 꿀을 채집할 수 있는 곳으로 벌통의 위치를 조정할 수 있었습니다."

이 프로젝트는 단순히 양봉업자의 효율적인 꿀 채집 뿐만 아니라 인간의 식량 공급 문제를 개선하는 데도 큰 의미를 지닙니다. 벌은 인간의 음식에 직접 사용되는 거의 모든 식물 종의 수분(受粉)을 담당하고 있기 때문입니다.

2000년대 초 이후, 꿀벌 서식지는 전 세계적으로 감소하고 있습니다. 식량 생산과 공급에 영향을 주는 벌이 지금과 같은 속도로 감소한다면 인간에게 상당한 경제적 손실을 가져올 것입니다. 꿀벌의 행동에 관한 지식과 시각 데이터, 머신러닝을 통해 벌집의 위치를 최적화함으로써 꿀벌을 보호하고, 자연과 인간의 지속 가능한 미래에도 큰 도움이 될 것입니다.

혁신적인 애플리케이션과 이해하기 쉬운 시각적 데이터, 그동안 진행해온 프로젝트를 설명하는 동영상, 지속 가능한 미래에 대한 비전 등으로 Amesto NextBridge 팀은 2020 SAS 해커톤에서 1등(북유럽 우승)을 차지했습니다.

일상에서 기후 친화적인 선택을 돕는 앱

우리는 지금 기후 위기 한가운데 있습니다. 하지만 생활 방식을 바꾸기 위해 무엇을 해야 할지, 어디서부터 시작해야 할지 확신할 수 없습니다. 만일 자신의 라이프 스타일에 맞게 기후 변화를 고려하는 행동을 계획하고, 이를 조언해주는 개인 기후 비서가 있다면 어떨까요?

노르웨이에서 세 번째로 인구가 많은 Trondheim 시는 IT회사 TietoEvry와 손잡고 그 같은 앱을 개발했습니다. Trondheim 시는 2030년까지 모든 시민이 생활 속에서 기후 친화적인 선택을 쉽게 할 수 있도록 지원한다는 목표를 갖고 있습니다.

머신러닝 모델을 활용하면 시민들이 쉽게 실천할 수 있는 기후 친화적인 활동을 알 수 있습니다. 참여한 시민들은 자신의 데이터를 공유하고, 각자의 이산화탄소 배출량을 계산한 다음, 이를 줄일 수 있는 간편하고 최적화된 방법을 선택할 수 있습니다.

SAS 마이크로분석 서비스가 API를 통해 프로그램과 머신러닝 기술을 다른 모바일과 데스크톱 애플리케이션에 통합해주므로, 관련 채널을 통해 알림과 권장 사항을 전송할 수 있습니다. 모델이 행동을 변화시키는 알림을 학습해가면서 권장 사항은 지속적으로 개선됩니다. 예를 들어 비행기를 예약하는 경우 다른 경로나 이동수단을 제안합니다. 식료품점에서 물건을 구매한다면 육류보다 채소를 더 많이 구매할 것을 제안합니다. 제안에 대한 반응을 학습하여 탄소 배출량을 줄일 수 있는 더욱 매력적인 제안을, 맞춤형으로 더 많이 제시합니다.

데이터 파트너 사와 지방자치단체의 훌륭한 협업을 보여줄 뿐 아니라, 앱이 시민의 삶에 실질적으로 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 보여주는 좋은 사례입니다.

여러 전제들 중 특히 인상깊은 부분은, 기후 영향에 대한 정보를 수신하는 시민일수록 자신의 행동을 긍정적으로 변화시키고, 기후에 대한 영향을 줄이기 위해 행동할 가능성이 높다는 사실입니다. 앱에는 게임적인 요소가 접목되어 있으며, 그로 인해 선한 일을 하도록 부추기는 행동이 인상 깊은 경험으로 바뀔 수 있습니다.

인도주의 시설 매핑, 난민 캠프에 적합한 자원 공급

전 세계에 7천만 명의 난민이 있습니다. 어쩔 수 없이 고향을 떠나야 하는 사람들은 매일 3만 7천 명이나 됩니다. 그런데 오래된 공급 관리 관행으로 매년 10억 달러가 넘는 인도적 구호 자금이 낭비되고 있다는 사실, 알고 계십니까? 정확하지 못한 수요 예측과 공급으로 난민의 안전과 건강을 위한 의약품, 식료품 등 필수 물품이 제대로 전달되지 않고 있기 때문입니다.

이를 해결하기 위해 국제이주기구(IOM)는 네덜란드의 분석 서비스 회사인 Notilyze, ELVA와 함께 캠프 예측 솔루션을 개발했습니다. 이 솔루션은 위성 영상과 물체 식별 모델을 이용하여 나이지리아 전역에 있는 50개 난민 캠프에 머물고 있는 사람들의 수를 예측했습니다.

이 위성 데이터 덕분에 난민 캠프 직원들은 일일이 손으로 작성하는 수기 업무를 줄일 뿐 아니라, 거의 실시간에 가까운 데이터를 예측 작업에 적용할 수 있었습니다. 이렇게 도출된 데이터 시각 자료로 국제이주기구는 난민 캠프에 관한 예측을 개선하고, 유통기한이 지난 신선식품을 줄이고, 자원의 효율성과 난민 캠프 간 협업이 개선되었습니다.

장기적인 효과는 더욱 큽니다. 특히 이 솔루션이 전 세계에 보급될 수 있다는 점을 고려하면 더욱 기대가 됩니다. 개발 팀은 구호 의료품 수량에 여유가 있는 캠프에서 의료품이 가장 필요한 캠프로 물품을 더 쉽게 전달할 수 있게 되었다고 설명합니다.

클라우드 환경에서 분석은 또 무엇을 가능하게 할까요?

지금까지 마이크로소프트 애저 기반에서 SAS를 활용한 몇 가지 흥미로운 사례를 소개해드렸습니다. 분석 기능을 클라우드에서 수행함으로써 무엇을 해결할 수 있을지 생각해보시기 바랍니다. 스트리밍 데이터를 통해 더 많은 작업을 할 수 있지 않을까요? 마이크로서비스를 활용해 기존 애플리케이션과 서비스에 분석 기능을 접목할 수 있지 않을까요? 수요 계획이나 자원 할당에 활용하던 기존 프로세스를 개선할 수 있지 않을까요? 또 무엇이 가능할까요?

SAS와 Microsoft의 파트너십에 대한 보다 자세한 내용을 링크에서 확인해 보세요.

이 글은 SAS Oliver Schabenberger 수석부회장 및 COO/CTO의 원문 을 편집한 내용입니다.

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Sr. Marketing & Communications Specialist

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