#인공지능

노코드와 로코드를 활용한 머신러닝(Machine Learning)및 딥러닝(Deep Learning)적용 사례

노코드와 로코드는 무엇인가요? 더불어 Machine Learning과 Deep Learning이 적용된 사례에 대해서 알아볼까요?

2022-08-19 | 전진환

글을 쓰게 된 이유

과거 2년 전부터 마우스 클릭 몇 번으로 맞춤형 페이지를 만들 수 있는 환경이 급부상하면서 유튜브 광고에도 흔하게 노코드 플랫폼이 등장하는 것을 볼 수 있습니다.

최근 들어서도 대기업에서 앞다투어 노코드 플랫폼에 대한 투자를 아끼지 않고 있으며 뉴스기사에서도 종종 언급을 하고 있습니다.

대체 노코드는 무엇이며 왜 기업에서 투자를 하고 있는걸까요? 🤔

노코드와 로코드에 대해 알아보고 관련된 플랫폼은 무엇이 있는지, 노코드 플랫폼을 활용하여 Machine Learning / Deep Learning에도 적용을 할 수 있는지, 또한 어떻게 적용하고 있는지에 대해서도 알아보는 시간을 가져봅시다!

[좌 : 로코드 / 우 : 노코드]

노코드란?

노코드(No code)란 코딩 경험이 전무한 사람들을 위한 개발 접근 방식입니다. “개발이요?” “네 그렇습니다.”

개발이라는 말에 많이 당황하실 텐데요. 이 글에서 설명하는 개발이란 편의를 위해 수요가 있는 제품을 만들어서 목적에 맞는 사람들을 위해 제공하는 것입니다.

우리가 일상에서 검색을 위해 사용하고 있는 검색 포털이나 스마트폰을 통해 배달을 시키기 위해 사용하는 애플리케이션은 개발자들에 의해 개발 되었으며 모두 코드로 이루어져 있습니다.

제품을 내놓는 과정까지 수많은 시간과 노력이 들어가는데 노코드는 제품을 개발하는 과정에서 필수로 들어가는 코드를 사용하지 않고 편리하게 GUI(Graphic User Interface) 환경에서 만들 수 있습니다.

단순히 손쉽게 만드는 방법 만을 제공하는 것 이상으로 코딩을 완전히 건너뛰고 우리가 시스템에 필요한 부분을 알리고 반대로 시스템에게 받는 과정을 확인 할 수 있습니다.

GUI와 CLI란?

여기서 GUI란 쉽게 설명드리자면 운영체제(OS : Operating System)에서 윈도우10과 MSDOS를 예로 들 수 있습니다.

[Window10 바탕화면]

여러분이 가장 잘 알고 있는 윈도우10은 간단히 아이콘을 보고 마우스를 클릭함으로 동작을 수행할 수 있는데 이러한 것을 GUI(Graphic User Interface) 환경이라고 볼 수 있습니다.

[MSDOS/Linux]

과거에 GUI가 나오기전에는 CLI(Command Line Interface) 환경이였습니다. 명령어를 줄로 입력하여 컴퓨터와 소통할 수 있으며 윈도우에서 cmd나 리눅스의 Terminal이 대표적인 CLI 입니다.

다시 본 내용으로 돌아오겠습니다.

로코드란?

로코드는 로우코드(Low code)라고도 불립니다.

노코드와 매우 비슷할 수 있겠지만 쉽게 설명을 드리자면 노코드에서 + α의 개념으로 코드에 대한 이해와 지식이 필요합니다.

다만 노코드와 비슷하게 복잡한 코드 없이도 쉬운 코딩 솔루션을 제공할 수 있도록 설계되어 있으며, 노코드 방식과 같이 많은 기술적 경험이 부족하더라도 신속한 개발이 가능하도록 구현되어 있습니다.

노코드 방식보다 더 상세하게 Customized 할 수 있으며 개발자를 대상으로 사용할 수 있습니다.

장단점

대표적으로 다음과 같은 특징이 있습니다.

	장점	단점
1	비용 절감	코드를 알면 확장성이 넓어진다.
2	시각적으로 사용자 친화적인 인터페이스	버전업, 배포, 유지보수 단계에서는 개발이 필요하다.
3	빠른 개발과 생산성 촉진	개발에 대한 전문적인 지식(경험)은 대신할 수 없다.
4	제품 개발 단계에서 소모적인 부분을 간소화	복잡하고 세부적인 구성요소 및 자체적인 디자인으로 구현하는 것은 노코드로는 어려울 수 있다.
5	비즈니스 프로세스 및 사용자 경험 요구사항을 이해관계자가 효과적으로 관리할 수 있는 앱을 만들 수 있다.

그럼 “앞으로 코딩을 하는 개발자가 필요없는건 아닐까?”라고 생각을 해볼 수 있습니다.
하지만 개발을 통해 쌓은 지식과 경험, 복잡하고 세부적인 단계에서의 코딩은 아직까지 개발자를 따라갈 수 없습니다.
다음은 노코드 툴의 종류가 무엇이 있는지 알아봅시다.

노코드툴의 종류

Machine Learning과 Deep Learning 적용 사례

우리는 위와 같이 수많은 플랫폼을 다 확인할 수 없기 때문에 대표적으로 머신러닝 및 딥러닝과 관련된 노코드/로코드 플랫폼 3가지를 소개드리도록 하겠습니다.

KNIME

처음 소개해드릴 노코드 플랫폼은 “KNIME” 입니다.

KNIME은 오픈소스 프로그램이며 데이터 분석 / 변환, 모델링, 시각화, 출력까지 한 번에 볼 수 있으며 GUI로 구현하여 접근성이 좋고 작업을 유연하게 만들어 줍니다.

데이터를 분석할 수 있는 기능 외에도 실시간 빅데이터 처리가 가능하도록 스파크 및 하둡도 연동해서 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

Workflow를 통해 직관적으로 어떻게 데이터를 처리하고 분석할 수 있을지 확인할 수 있습니다.
데이터분석에 필요한 프로그래밍 언어도 지원하므로 조금 더 세부적이고 다양한 시도를 할 수 있습니다.

UiPath

“UiPath”는 RPA(Robotic Process Automation)를 주로 다양한 솔루션을 제공합니다.

RPA란 로봇과 소프트웨어를 활용하여 컴퓨터에서 수행하는 프로세스를 자동화하는 도구입니다.

사람이 없어도 자동적으로 특정한 프로세스를 지속적으로 수행할 수 있도록 합니다.

여러가지 자동화 프로세스 및 솔루션 중에서도 UiPath AI Center가 있습니다.

Adding AI and ML to your automations with #AI Center

Get started with AI Center for free: https://bit.ly/37VKejh Having seen benefits of automations, you want to automate more business processes. You heard #AI/ML can help you do that but wonder how it works. Watch this video to learn what is machine learning, why adding #ML to automations, what ML models AI Center offers, and what it takes to use AI/ML in automations.

UiPath AI Center의 흐름은 다음과 같습니다.

기본적으로 UiPath에서 다양한 AI 솔루션을 제공하며 사용자는 제공된 솔루션을 손쉽게 활용할 수 있습니다.

아래는 감정분석 모델의 결과값으로 nagative, neutral, positive, very positive의 4가지 결과값을 분류할 수 있습니다. 감정이 섞인 문장을 입력했을 때 4개 중에 1개로 분류하여 점수(score)로 환산해서 출력해줍니다.

복잡한 모델링과 오랜 학습시간 없이 간단하게 바로 결과를 확인하고 가져다 사용할 수 있으며 작업시간을 단축시켜주는 장점을 가지고 있습니다.

Tableau

보통 코딩을 활용한 데이터 분석은 Python 및 R이라는 프로그래밍 언어를 활용해서 통계분석 및 시각화를 통해 결과를 도출하게 됩니다. 이러한 과정속에서 별도로 코딩을 하지 않고 단순하고 직관적인 방법으로 시각화 및 결과를 확인할 수 있는 데이터 분석 도구가 있습니다.