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김현수 슈퍼브에이아이 대표가 던진 화두는 AI(Artificial Intelligence)와 데이터다. 그렇다면 AI 발달과 데이터는 무슨 관계일까.
■정식버전 스위트 1.0에 오토라벨링, 통계·분석, SDK, CLI 등의 개발자 도구 지원 기능 담아
슈퍼브에이아이가 머신러닝 데이터 B2B SaaS 플랫폼인 스위트(Superb AI Suite)를 만든 계기도 여기에 있다. 스위트는 머신러닝 데이터를 구축, 분석, 관리하기 위한 플랫폼이자, 인공지능 개발 과정에서의 협업을 도와주는 생산성 도구다. 인공지능 개발에 필수적인, 데이터 라벨링 등의 방대한 데이터 가공∙시각화∙분석 기능을 제공하고 있으며, 2019년 12월 베타 버전을 처음 선보였다.
슈퍼브에이아이는 18일 인공지능 머신러닝 데이터 플랫폼 스위트(Suite)의 정식버전을 출시했다. 이날 공개된 정식버전 '스위트 1.0(Suite 1.0)'에는 버튼 하나로 데이터 라벨링을 진행할 수 있는 오토라벨링(Auto Labeling)을 비롯해 통계 분석 툴, 파이썬 SDK, CLI 등의 개발자 도구 연동 등의 기능이 탑재됐다.
통계 분석 탭에서는 현재 프로젝트의 진행상황을 한눈에 확인할 수 있다. 전체 업로드된 라벨 개수를 포함해 상태별, 오브젝트별, 유저별로 구분하여 볼 수 있으며, 이를 통해 프로젝트의 데이터가 얼마나 균형있게 축적되고 있는지도 체크할 수 있다.
김 대표는 "인공지능을 개발하기 위해서는 하드웨어, 알고리즘. 데이터가 필요한데 하드웨어와 알고리즘은 기술을 가진 회사에서 지원을 받으면 거의 해결되는 시대가 왔다"면서 "문제는 데이터다. 데이터는 내가 원하는 스펙에 맞춰 데이터를 수집하고 가공해야 하는 데 적합한 데이터를 만드는 작업은 어려움이 많다"고 토로했다.
스위트에는 인공지능 엔지니어들의 편의를 돕는 파이썬 SDK를 제공하고 CLI등의 개발도구가 연동 되면서, 인공지능 개발에 필요한 다른 도구와 환경과의 연동도 한층 원활하게 됐다. 만약, 인공지능 서비스를 이미 런칭한 상태라면, 데이터 저장소에 쌓이는 사용자 데이터도 자동으로 스위트에 불러올 수 있다. 그리고 이렇게 수집된 데이터를 재가공해 인공지능 성능 향상에 바로 활용 가능하다.
슈퍼브에이아이 스위트의 오토라벨링은 수동 작업 대비 약 10배의 속도를 향상시켜 생산성을 극대화하는 기술이다. 인공지능이 1차로 단순 반복 작업인 데이터 라벨링을 진행하고, 사람은 인공지능이 검수를 요청한 부분만 확인하면 된다. 개발자의 도움없이 누구나 플랫폼으로 오토라벨링을 진행할 수 있다는 게 가장 큰 장점이다.
현재 오토라벨링이 인식할 수 있는 오브젝트는 100개 수준이지만, 지속해서 오토라벨링 기술을 고도화할 예정이다. 김 대표는 "데이터는 인공지능 개발에서 가장 필수적이면서도, 동시에 진입 장벽이 되고 있는 분야"라며 "스위트 베타 버전 출시 이후 인공지능 개발사와 데이터 라벨링 전문 기업 등 관련 업계에서 많은 호응을 얻으며 국내외 약 50개 기업을 고객사로 확보했으며, 정식 버전 출시를 통해 더 활발한 사업 전개를 예상하고 있다"고 말했다.
■상아탑과 연구실을 나와 길 위에 선 개척자들
김현수 대표는 미국 듀크대학교에서 전자공학, 생명공학을 전공하고 수석으로 졸업했다. 이후 인공지능 분야 박사 과정을 밟았다. 그가 생각한 훌륭한 연구는 세상에 일어나는 일들의 의미를 발견하고 더 확장하게 하는 것이다. 그는 학부 연구에서 반복 작업이 많은 실험을 하면서 문제의식을 갖게 됐고 자동화 가능성에 대해 자연스럽게 몰두하게 됐다고 한다. 2016년 SK T-brain(인공지능 선행 연구 조직 설립 멤버)으로 스카우트 제의를 받아 한국에 돌아와 2년간 근무하면서, 리서치 엔지니어로 자율 주행, 게임 로봇 등 인공지능 관련 분야를 연구했다.
인재가 인재를 끌어당기듯 SK T-Brain에서 리서치 엔지니어로 근무했던 이정권CTO, 이종혁, 차문수 등이 김현수 대표와 공동창업자로 함께 하기를 원하게 됐다. 이후 이현동 이사가 합류했다. 이렇게 상아탑과 연구실을 나와 길 위에 선 연구자들은 2018년 4월 슈퍼브에이아이를 설립했다. 이들의 비전은 머신러닝 데이터 문제 해결을 위해 기술을 개발하고, 세계 인공지능 연구자들이 효율적으로 연구를 할 수 있도록 기여하는 것이다.
인공지능(AI) 기술은 엄청나게 빠른 속도로 발전하고 있다. 인공지능(AI)은 3가지 단계로 설명하는데 지도학습,비지도학습,강화학습 영역이다.지금 우리가 흔히 듣는 인공지능은 지도학습단계다. 지도학습은 컴퓨터에게 이건 사람이야,이건 차, 개, 고양이야로 알려주고 반복학습을 통해 오류를 줄여가면서 학습하는 단계다.
AI가 사람을 대체 할 수 있을까. 학계의 논쟁이 분분하지만 아직은 아니라는 게 중론이다. 지도학습영역에서는 사람이 할 수 있는 일을 좀 더 성실하고 꾸준하게 AI가 일할 수 있도록 하는 단계라는 것. 김 대표는 "데이터 라벨링 작업은 솔루션과 사람이 필요하다"면서 "지도학습 영역에서는 사람이 AI가 학습할 수 있는 데이터를 만들어줘야 한다"고 말했다.
데이터 라벨링 수요가 일시적이라 시간이 지나면 끝난다는 의견이 있다. 이에 대해 김 대표는 "자율주행, 보안 CCTV, 생활가전, 게임, AR, VR 등 인공지능과 관련한 사업을 진행하는 다양한 기업과 산업 분야에서 AI 학습용 데이터가 필요하기 때문에 AI의 발달이 시대의 발달과 맞물리면서 앞으로 데이터의 가치는 무한대로 확장하고 있는 상황"이라고 말했다.
현재 우리나라에서 개발 가능한 인공지능의 수준에 대해 그는 "우리나라도 세계적인 수준의 인공지능 서비스를 개발하고 있는 기업들이 늘어나고 있다"면서 "연구적인 성과를 내는 것과 인공지능 서비스를 출시하는 것 사이에는 상당한 간극과 기술적 도전이 있다"고 말했다.
김 대표는 고객사인 비프로일레븐(bepro11)과 시어스랩(Seerslab)를 예로 설명했다. 김 대표는 “비프로일레븐은 경기 영상, 경기 분석 솔루션 급에서는 단연 세계 최고 수준이고, 시어스랩의 AR 기술도 세계적인 수준이다”면서 “세계 최고 수준의 인공지능은 하드웨어와 데이터 규모에서 월등한 차이를 보이는데, 슈퍼브에이아이가 데이터 문제를 해결해 우리나라에서도 세계 최고 수준의 인공지능이 개발될 수 있도록 기여하고 싶다"고 설명했다.
■데이터 접근성 향상과 산업·커뮤니티 활성화 촉진 위해 데이터 허브 '데이터셋' 운영
슈퍼브에이아이는 고객사가 라벨링을 원하는 특정한 오브젝트를 스위트에서 적은 양의 데이터를 통해 학습시킨 후, 이후의 수많은 데이터 라벨링 작업에서는 해당 오브젝트를 자동으로 라벨링 할 수 있게 개발하고 있다. 김 대표는 "향후 시중에 공개된 유명 오픈소스 데이터도 스위트 내의 데이터 허브인 '데이터셋(Datasets)' 페이지를 통해 다운 받을 수 있도록 준비하고 있다"며 "오픈소스의 성지로 불리는 미국의 깃허브(GitHub)처럼 슈퍼브에이아이가 인공지능 데이터계의 깃허브가 될 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.
한현주 글로벌이코노믹 기자 kamsa0912@g-enews.com
