지능형 컴퓨팅 표준화 동향

지능형 컴퓨팅은 다양한 접근 방식과 기술을 포괄하는 광범위한 컴퓨팅 기술 분야이다. 이는 인공지능 기술과 방법을 활용하여 컴퓨팅 시스템의 성능을 향상하고 최적화한다. 인공지능은 AI 애플리케이션을 동작하게 하는 조력자 기술이지 지능형 컴퓨팅 그 자체는 아니다.

지능형 컴퓨팅은 컴퓨팅 성능, 데이터, 네트워크 연결과 같은 자원을 활용하여 데이터를 수집, 처리 및 분석하고, 이에 기반하여 지능적이고 자동화된 방식으로 작동한다.

● 컴퓨팅: 지능형 컴퓨팅을 위해 CPU 및 GPU와 같은 고성능 컴퓨팅 자원의 가용성이 필수적이다. 이를 통해 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 복잡한 알고리즘을 실행할 수 있다. 필드 프로그래머블 게이트 어레이 및 애플리케이션별 집적회로와 같은 특수 하드웨어를 사용하면 지능형 컴퓨팅 시스템의 성능과 효율성을 더욱 향상시킬 수 있다.

● 데이터: 지능형 컴퓨팅은 알고리즘을 훈련하고 개선하기 위해 다양하고 큰 규모의 데이터 세트의 가용성에 의존한다. 이는 숫자와 범주형 데이터뿐만 아니라 텍스트, 이미지, 동영상과 같은 비정형 데이터도 포함한다. 데이터의 품질과 양은 지능형 컴퓨팅의 성공에 매우 중요하며, 데이터 전처리와 정제는 정확성과 사용 가능성을 보장하는 중요한 역할을 할 수 있다.

● 네트워크: 지능형 컴퓨팅은 데이터와 컴퓨팅 자원을 네트워크 간에 공유하고 전송할 수 있는 기능이 필요하다. 이는 로컬 및 광역 네트워크뿐만 아니라 클라우드 기반 인프라를 포함한다. 분산 컴퓨팅 및 병렬 처리 기술을 활용하면 지능형 컴퓨팅 시스템의 효율성과 확장성을 향상할 수 있다.

지능형 컴퓨팅은 기존의 슈퍼컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 뉴로모픽 컴퓨팅, 광전자 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅과 같은 다른 컴퓨팅 기술을 단순히 대체하거나 통합하는 것이 아니라 기존의 컴퓨팅 방식과 자원을 작업 요구사항에 맞게 조율하여 전체적으로 최적화된 방식으로 실제 문제를 해결하는 기술이다.

특히, 슈퍼컴퓨팅은 높은 컴퓨팅 성능을 목표로 하며, 클라우드 컴퓨팅은 크로스 플랫폼/장치 편의성을 강조하며, 엣지 컴퓨팅은 서비스 품질과 전송 효율성을 추구하듯이 슈퍼컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅과 같은 기존의 주요 컴퓨팅 분야는 서로 다른 도메인에 속한다. 하지만 지능형 컴퓨팅은 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 및 슈퍼컴퓨팅 영역 간의 데이터 저장, 통신 및 계산을 동적으로 조정해 다양한 도메인 간의 지능형 컴퓨팅 시스템을 구축하고, 클라우드 간 협업 및 슈퍼컴퓨팅 상호 연결을 지원하기 때문에 기존 컴퓨팅 기술을 효과적으로 활용할 수 있어야 한다. 그리고 새로운 지능형 컴퓨팅 이론, 아키텍처, 알고리즘 및 시스템의 개발을 촉진하는 것도 필요하다.

지능형 컴퓨팅에는 지능과 계산이라는 두 가지 필수 측면이 포함되어 서로를 보완하고 있다. 지능은 컴퓨팅 기술의 발전을 촉진하고 계산은 지능의 기초이다. 컴퓨팅 시스템의 성능과 효율성을 향상시키는 고급 인텔리전스 기술의 패러다임은 “인텔리전스에 의한 컴퓨팅”이고, 컴퓨터 지능의 발전을 지원하는 효율적이고 강력한 계산 기술의 패러다임은 “지능을 위한 컴퓨팅”이다. 이 두 가지 기본 패러다임은 컴퓨팅 파워, 에너지 효율성, 데이터 사용량, 지식 표현, 알고리즘 기능 등을 개선하고, 유비쿼터스, 투명성, 신뢰성, 실시간 및 자동 서비스를 달성하기 위해 여러 측면에서 혁신되었다.

지능형 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 기술에 기계 학습, 패턴 인식, 자연어 처리 등의 다양한 인공지능 기술을 활용하여 데이터 분석과 의사결정을 지원하고, 빠른 계산과 분석을 통해 실시간 예측, 모니터링 및 응용 프로그램을 지원한다. 또한, 지능형 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 및 분산 시스템과의 통합을 통해 자원을 효율적으로 사용하고 작업을 분산시킨다.

지능형 컴퓨팅은 다음과 같은 특징을 갖는다.

● 자기 학습 및 진화 가능성: 지능형 컴퓨팅은 스스로 학습하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 대량의 데이터를 통해 규칙과 지식을 발굴하고 계산 경로를 최적화함으로써 지속적인 학습과 발전을 이룰 수 있다. 이를 통해 지능형 컴퓨터는 새로운 환경에 적응하고 새로운 기술을 개발할 수 있다.

● 높은 컴퓨팅 성능 및 에너지 효율성: 지능형 컴퓨팅은 메모리 내 처리, 이기종 통합 및 광역 협업과 관련된 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 통해 높은 컴퓨팅 성능과 동시에 높은 에너지 효율성을 실현한다. 새로운 기술과 구조를 도입하여 계산 작업을 더욱 효율적으로 수행하고 에너지 소비를 최소화한다.

● 보안 및 신뢰성: 지능형 컴퓨팅은 대규모 유비쿼터스 상호 연결된 컴퓨팅 시스템에 대한 도메인 간 신뢰 및 보안을 지원한다. 독립적이고 제어 가능한 신뢰할 수 있는 보안 기술 및 지원 시스템을 구축하여 데이터 융합, 공유 및 개방을 실현한다. 또한, 데이터 보호, 암호화, 인증 및 권한 관리 등 다양한 보안 메커니즘을 구현하여 시스템의 안정성과 신뢰성을 확보한다.

● 자동화 및 정밀성: 지능형 컴퓨팅은 작업 지향적으로, 컴퓨팅 자원을 매칭시키고 자동 수요 계산 및 정확한 시스템 재구성을 실현한다. 시스템 아키텍처는 작업 실행에 따라 지속적으로 조정되며 직접 결합 재구성은 소프트웨어 및 하드웨어 수준에서 수행된다. 컴퓨팅 프로세스의 자동화에는 자동 자원 관리 및 스케줄링, 자동 서비스 생성 및 프로비저닝, 작업 수명 주기의 자동 관리 등이 포함되며, 이는 지능형 컴퓨팅의 친화성, 가용성 및 서비스를 평가하는 데 핵심적인 역할을 한다. 컴퓨팅 결과의 정밀도는 컴퓨팅 서비스를 기반으로 컴퓨팅 작업의 빠른 처리 및 컴퓨팅 자원의 적시 매칭 등을 포함한다.

● 협력 및 보편화: 지능형 컴퓨팅은 다양한 감각 능력을 갖춘 이질적 요소의 활용, 서로 보완적인 컴퓨팅 자원, 그리고 컴퓨팅 노드 기능의 협업과 경쟁이라는 동적인 교차 작용을 통해 기존 다양한 기술의 시너지 효과를 극대화할 수 있다. 이는 종단 간 클라우드 협업, 다른 시스템과의 상호 연결, 그리고 자원의 유연한 공유 등을 통해 다양한 서비스를 지원하며 협업 환경을 제공한다. 또한, 인간과 기계 간의 협력을 강화함으로써 지능형 작업에 요구되는 지능 수준을 향상하는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 기술의 보편화는 지능형 컴퓨팅의 이론적 방법론, 아키텍처 시스템 및 기술적 접근 방식을 결합하여 어디에서나 컴퓨팅을 가능하게 한다.

지능형 컴퓨팅은 기술적인 발전을 통해 컴퓨팅 시스템이 인간과 상호작용하고, 문제를 해결하며, 자동화된 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추도록 한다. 또한, 지능형 컴퓨팅은 데이터 분석, 패턴 인식, 자연어 처리 등의 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 문제를 해결하고, 사용자 경험을 개선하기 위해 적용된다. 이에 이 절에서는 다양한 산업 분야에서 현실 세계의 문제를 해결하면서 혁신과 발전을 이끄는 지능형 컴퓨팅의 적용 분야에 대해 살펴보고자 한다.

가. 스마트 시티

스마트 시티는 지능형 컴퓨팅 기술을 활용하여 도시의 다양한 측면을 관리하고 최적화하는 시스템 구축을 통해 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하여 도시의 교통, 에너지, 환경 등을 효율적으로 관리하고 시민들의 생활 편의성을 개선한다. 스마트 시티의 주요 기능은 다음과 같다.

● 교통 관리: 실시간으로 교통 데이터를 수집 및 분석하고 인공지능 알고리즘을 활용하여 도로 혼잡 상황을 예측하고, 신호 제어 시스템을 최적화하여 차량 흐름을 개선하고 혼잡을 완화할 수 있다.

● 에너지 관리: 스마트 그리드와 연계하여 에너지 사용량을 모니터링하고, 수요 예측을 통해 전력 공급을 최적화한다. 이를 통해 에너지 효율성을 높이고 지속적 에너지 관리를 실현할 수 있다.

● 환경 모니터링: 센서 네트워크를 이용하여 대기 오염, 소음, 온도 등의 환경 데이터를 수집하고 분석한다. 이를 통해 도시의 환경 상태를 모니터링하고 적절히 조처할 수 있다.

나. 스마트 홈

스마트 홈은 지능형 컴퓨팅 기술을 활용하여 가전제품이나 홈 자동화 시스템을 연결하고 제어하는 시스템 구축을 통해 생활 방식을 학습하고 편의와 에너지 효율을 개선한다. 스마트 홈의 주요 기능은 다음과 같다.

● 에너지 관리: 스마트 미터링을 통해 에너지 사용량을 모니터링하고, 스마트 조명, 스마트 열관리 시스템 등을 활용하여 에너지 소비를 최적화한다. 이를 통해 에너지 절감과 효율성을 높일 수 있다.

● 보안 시스템: 센서와 카메라를 통해 집 안의 움직임이나 침입을 감지하고, 사용자에게 경고 알림을 보내거나 자동으로 조치를 취한다. 이를 통해 스마트 홈의 보안과 안전을 강화할 수 있다.

● 생활 편의 기능: 음성 인식 기술을 통해 음악 재생, 가전제품 제어, 일정 관리 등의 생활 편의 기능을 제공한다. 사용자는 스마트 홈 시스템을 통해 일상적인 작업을 간편하게 수행할 수 있게 된다.

다. 스마트 헬스케어

스마트 헬스케어는 지능형 컴퓨팅 기술을 활용하여 의료 기기, 건강 관리 앱 등을 통합하고 개인의 건강 데이터를 분석하여 예방, 진단, 치료 등을 지원하는 시스템을 구축한다. 의료 이미지 분석을 통해 종양 감지, 병변 분류, 암 예측 등의 진단 지원 시스템이 개발되고 있고, 환자 데이터를 분석하여 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 활용된다. 스마트 헬스 케어의 주요 기능은 다음과 같다.

● 건강 모니터링: 착용 가능한 센서를 통해 심박 수, 수면 패턴, 활동량 등을 실시간으로 모니터링하고, 데이터를 분석하여 개인의 건강 상태를 평가한다. 이를 통해 개인 맞춤형 건강 관리와 예방을 지원할 수 있다.

● 원격 의료: 화상 통화와 의료 기기 연결을 통해 원격으로 의사와 환자가 상담하고 진단받을 수 있다. 이를 통해 지리적인 제약을 극복하고 의료 서비스의 접근성을 향상시킬 수 있다.

● 알림 및 예방: 개인의 건강 정보를 기반으로 알림과 조언을 제공하여 예방적인 건강 관리를 돕는다. 예를 들어 약물 복용 알림, 운동 권장, 건강 관련 정보 제공 등을 통해 개인 맞춤형 건강 관리를 지원할 수 있다.

라. 자율 주행차

자율 주행차는 다양한 센서나 카메라를 사용하여 주변 환경을 감지하고, 지능형 컴퓨팅을 활용하여 수집한 데이터를 실시간으로 분석하여 주행 결정을 내린다. 자율 주행차의 주요 기능은 다음과 같다.

● 센서 데이터 처리: 자율 주행차는 라이다, 레이더, 카메라 등과 같은 다양한 센서를 사용하여 주변 환경을 감지한다. 이러한 센서에서 수집 된 데이터는 지능형 컴퓨팅 시스템으로 전달되어 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 활용해 처리된다. 이를 통하여 자율 주행차는 객체 인식, 차선 인식, 장애물 감지 등을 수행할 수 있다.

● 주행 결정: 자율 주행차는 센서 데이터를 분석하여 주행에 필요한 결정을 내린다. 예를 들어, 인공지능 알고리즘과 실시간 의사결정 기술을 사용하여 주변 차량의 위치와 속도를 분석한다. 이를 통하여 자율 주행차는 안전한 차선 변경이나 정지 신호 대기 등의 주행 결정을 수행할 수 있다.

● 학습 기능: 지능형 컴퓨팅 시스템을 통해 주행 중에 발생하는 상황과 데이터를 학습하여 알고리즘을 업데이트하고, 주행 성능을 지속적으로 향상시킨다. 이를 통해 자율 주행차는 경험을 쌓아가며 점점 더 정확하고 안전한 주행을 수행할 수 있다.

마. 스마트 제조

스마트 제조 분야에서는 지능형 컴퓨팅 기술을 활용하여 불량품 감지, 공정 오류 예방, 생산 계획 최적화 등을 통하여 제조 공정의 최적화 및 자동화를 지원한다. 스마트 제조에서의 주요 기능은 다음과 같다.

● 생산 계획 최적화: 지능형 컴퓨팅은 데이터 분석과 인공지능 알고리즘을 활용하여 생산 계획을 최적화할 수 있다. 주문 수량, 재고 상황, 생산 설비 용량 등의 데이터를 분석하여 생산 계획을 조정하고, 생산 설비의 효율성과 생산 비용을 최적화한다. 이를 통해 생산 리드타임을 단축하고 고객 만족도를 향상시킬 수 있다.

● 품질 관리 및 예측 유지보수: 지능형 컴퓨팅은 센서 데이터와 기계 학습 알고리즘을 활용하여 제품 품질을 모니터링하고, 불량품을 사전에 예측하고 제거할 수 있다. 또한, 설비 상태를 실시간으로 모니터링하여 고장을 예측하고 예방적인 유지보수를 수행한다. 이를 통해 품질을 향상시키고 생산 중단을 최소화할 수 있다.

● 자동화 및 로봇화: 지능형 컴퓨팅은 로봇과 자동화 장비를 제어하는 데도 활용된다. 센서 데이터와 알고리즘을 활용하여 로봇의 동작을 최적화하고 생산 설비에 자동화 시스템을 적용한다. 이를 통해 작업의 정확성과 속도를 향상시키며 인력 비용을 절감할 수 있다.

● 공급망 관리: 지능형 컴퓨팅은 생산 과정을 관리하는 동시에 공급망을 최적화하는 데도 활용된다. 수요 예측을 위한 데이터 분석과 인공지능 알고리즘을 활용하여 재고를 최적화하고 납품 일정을 관리한다. 이를 통해 재고 비용을 절감하고 공급망의 유연성과 반응성을 향상시킬 수 있다.

ISO/IEC JTC 1/SC 38은 클라우드 컴퓨팅 및 분산 플랫폼에 대한 국제 표준을 개발하는 JTC 1 산하 기술위원회이다. JTC 1/SC 38은 클라우드 컴퓨팅 및 분산 컴퓨팅 관련 개념, 용어, 모델, 아키텍처, 프레임워크, 서비스, API, 프로토콜 등의 표준화를 담당하며, 이를 통해 해당 기술의 신뢰성, 안전성, 효율성, 호환성을 향상하는 데 기여하고 있다[8].

지능형 컴퓨팅은 클라우드 기반 애플리케이션과 서비스에서 발생하는 방대한 양의 데이터 처리와 분석을 위해 필요한 알고리즘과 기술을 제공한다. 이러한 기술에는 머신러닝, 자연어 처리, 데이터 분석 등이 포함된다. 클라우드 기반 애플리케이션은 지능형 컴퓨팅을 활용하여 사용자에게 정확하고 개인화된 서비스를 제공함으로써 전반적인 성능과 효율성을 향상시킬 수 있다. 따라서 지능형 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 분산 플랫폼에서 중요한 역할을 담당하며, 이는 JTC 1/SC 38의 주요 관심사이다. JTC 1/SC 38은 클라우드 컴퓨팅과 관련된 다양한 측면에서 보안, 상호운용성, 관리 등의 표준을 개발하는 데 중점을 두고 있으며, 지능형 컴퓨팅은 이러한 각 영역에서 핵심적인 역할을 할 수 있다. 예를 들어 지능형 컴퓨팅은 보안 위협을 실시간으로 감지 및 대응하고, 다양한 클라우드 기반 애플리케이션 및 서비스의 상호운용성을 보장하며, 클라우드 기반 환경에서 컴퓨팅 자원 할당을 최적화하는 데 사용될 수 있다.

JTC 1/SC 38에서 지능형 컴퓨팅의 또 다른 중요한 측면은 엣지 컴퓨팅 사용과 관련된 표준을 개발하는 것이다. 엣지 컴퓨팅은 지능형 컴퓨팅 기술을 활용하여 모바일 기기나 센서와 같이 데이터가 생성된 위치에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 것이다. 이를 통해 엣지 컴퓨팅은 데이터를 로컬에서 처리함으로써 클라우드 기반 애플리케이션의 지연 시간 및 대역폭 요구사항을 감소시키고 전반적인 성능과 효율성을 개선할 수 있다.

JTC 1/SC 38 관점에서의 지능형 컴퓨팅에 대한 개념은 클라우드 컴퓨팅 및 분산 플랫폼에서 지능형 컴퓨팅 기술을 안전하고 효과적으로 사용하는 것이다. 여기에는 보안, 상호운용성, 클라우드 서비스 관리, 엣지 컴퓨팅 사용과 관련된 표준 개발이 포함된다. 이러한 분야의 표준을 제정함으로써 JTC 1/SC 38은 클라우드 기반 애플리케이션 및 서비스에서 지능형 컴퓨팅 기술의 채택을 촉진하고 상호 운용성과 보안을 보장하는 것을 지향한다.

표 1은 JTC 1/SC 38에서 개발된 주요 표준 중에서 지능형 컴퓨팅과 관련이 있는 표준을 보여준다.

ISO/IEC JTC 1/SC 41은 사물인터넷 및 디지털 트윈에 대한 국제 표준을 개발하는 JTC 1 산하 기술위원회이다. JTC 1/SC 41은 사물인터넷 기기 및 네트워크의 상호운용성, 보안 및 개인정보 보호, 데이터 관리, 통신 프로토콜 등의 다양한 측면에서 표준을 개발하고 있으며, 이를 통해 기기 간의 상호 연결성, 데이터의 신뢰성 및 보안, 서비스 품질 향상 등을 목표로 하고 있다[9].

JTC 1/SC 41은 사물인터넷에서 생성되는 대량의 데이터를 표준화된 방식으로 관리 및 처리한다. 이러한 데이터는 지능형 컴퓨팅에 활용되어 예측, 패턴 인식, 이상 탐지 등과 같은 고급 데이터 분석 기술을 통해 실시간 의사결정을 지원한다. 지능형 컴퓨팅은 JTC 1/SC 41의 표준을 활용하여 사물인터넷의 데이터를 분석하고 통찰력을 도출하는 데 활용될 수 있다. 또한, JTC 1/SC 41은 사물인터넷에서 발생하는 실시간 데이터의 처리 및 응답에 중점을 두는 반면, 지능형 컴퓨팅은 실시간으로 수집된 데이터를 분석하고 자율적인 응답 시스템을 개발하는 데 활용된다. 따라서 사물인터넷에서 수집된 데이터를 기반으로 한 지능형 컴퓨팅은 자동화된 응답 및 의사결정을 통해 시스템의 자율성과 효율성을 향상시킬 수 있다.

또한, JTC 1/SC 41은 사물인터넷에서 발생하는 데이터의 보안 및 개인정보 보호를 위한 표준을 개발한다. 이는 지능형 컴퓨팅에서 중요한 요소로 작용하며, 데이터 분석 및 처리 시 보안 및 개인정보보호 측면에서 적절한 접근과 규정을 제공하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

JTC 1/SC 41에서 지능형 컴퓨팅의 또 다른 중요한 측면은 IoT 엣지 컴퓨팅 사용과 관련된 표준 개발이다. IoT 엣지 컴퓨팅은 사물인터넷에서 생성되는 대량의 데이터를 엣지 장치에서 처리하고 지능형 컴퓨팅은 IoT 엣지 컴퓨팅에서 처리된 데이터를 분석하고 응용하여 중앙 서버로의 대역폭 요구를 줄이고, 네트워크 지연을 최소화할 수 있다.

JTC 1/SC 41 관점에서의 지능형 컴퓨팅에 대한 개념은 사물인터넷 애플리케이션 및 시스템에서 지능형 컴퓨팅 기술을 효과적으로 사용하는 것이다. 여기에는 상호운용성, 보안, 개인정보 보호 및 IoT 엣지 컴퓨팅과 관련된 표준 개발이 포함된다. 이러한 분야의 표준을 수립함으로써 JTC 1/SC 41은 사물인터넷에서 지능형 컴퓨팅 기술의 채택을 촉진하고 상호운용성, 보안 및 개인정보 보호를 보장하는 것을 지향한다.

표 2는 JTC 1/SC 41에서 개발된 주요 표준 중에서 지능형 컴퓨팅과 관련이 있는 표준을 보여준다.

ISO/IEC JTC 1/SC 42는 인공지능 표준화를 위한 JTC 1 산하 기술위원회이다. JTC 1/SC 42는 인공지능 시스템의 설계, 구현, 동작, 평가, 보안 등의 다양한 측면에서 표준을 개발하고 있으며, 인공지능 기술의 상호운용성, 표준 기반의 데이터 및 지식 표현, 모델의 표준화, 안전성 및 신뢰성, 윤리 및 사회적 책임 등을 다루며, 이를 통해 인공지능 기술의 확산과 적용을 촉진하고 있다[10].

JTC 1/SC 42는 인공지능 알고리즘, 기계 학습 모델, 자연어 처리 기술 등과 같은 인공지능 기술의 표준화를 하고 있으며, 이는 지능형 컴퓨팅 시스템의 상호운용성과 호환성 지원에 중요한 역할을 한다. 또한, JTC 1/SC 42의 표준은 데이터의 표준화와 관련하여 중요한 지침을 제공하기 때문에 대량의 데이터를 처리하고 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 기술인 지능형 컴퓨팅의 데이터 구조, 형식, 품질, 보안 및 개인정보 보호 등을 다루는 데도 도움이 된다. 따라서 상호운용성은 원활하고 효율적으로 함께 작동하고 데이터와 지식을 효과적으로 공유할 수 있는 인공지능 시스템을 개발하는 것에 매우 중요하기 때문에 인공지능과 빅데이터를 다양한 응용 분야에 적용하는 데 중점을 두고 있는 JTC 1/SC 42의 표준은 지능형 컴퓨팅의 다양한 응용 분야에 표준을 제공하여 지능형 컴퓨팅 시스템의 상호운용성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 인공지능 기반의 의료 진단 시스템, 스마트 시티, 자율 주행차, 인공지능 보안 등의 응용 분야에서 JTC 1/SC 42의 표준은 지능형 컴퓨팅의 개발과 적용을 지원하게 된다.

JTC 1/SC 42는 인공지능 거버넌스와 관련된 표준 개발에도 주력하고 있다. 여기에는 인공지능의 책임 있는 사용을 위한 지침을 수립하고, 윤리적이고 투명한 인공지능 시스템 개발을 촉진하며, 사회에 도움이 되는 방식으로 인공지능이 사용되도록 보장하는 것이 포함된다. 지능형 컴퓨팅은 데이터의 수집, 저장, 분석, 처리 등을 효율적으로 수행할 수 있는 컴퓨팅 기술을 포함하고 있다. 이러한 데이터 관리와 처리의 과정에서 인공지능의 거버넌스 원칙과 요구사항들을 준수하고 적용하는 것이 중요하다. 따라서 JTC 1/SC 42에서는 지능형 컴퓨팅의 데이터 품질, 보안, 개인정보 보호 등을 고려한 표준 개발이 필요하다.

표 3은 JTC 1/SC 42에서 개발된 주요 표준 중에서 지능형 컴퓨팅과 관련이 있는 표준을 보여준다.