씨이랩, 대용량 영상 데이터 처리 기술로 기업 AI 내재화 돕는다

안주현 씨이랩 솔루션 사업 본부장 인터뷰

영상 데이터의 인공지능(AI) 분석 정확도를 높일 수 있는 방법은 크게 두 가지로 나뉜다.

첫 번째는 알고리즘을 지속적으로 개선해 분석 최적화에 도달하는 것. 이 방법은 동일한 촬영 조건을 가진 데이터 집합에서 AI의 분석 정확도를 높일 때 효과적이다.

다만, 데이터가 늘어날 경우, 최적 환경을 찾기 위한 소모적 시도가 늘어나기 때문에 정확도를 높이기 어렵다.

그리고 두 번째는 좋은 품질의 데이터를 다량으로 확보하고 투입하는 방법이다.

영상 데이터의 생성 조건이 다르더라도 고품질의 데이터를 처리할 수 있다면, AI는 데이터를 학습하면 할수록 정확도를 높이고 분석 능력을 높일 수 있다.

그러나 대용량의 데이터를 구축하는데 소용되는 시간과 비용 문제로 대부분의 영상 AI 기업은 첫 번째 방법을 택할 수밖에 없다.

"GPU 성능 극대화"로 대용량 영상 데이터 핸들링 가능해 

씨이랩(xiilab)은 두번째 방법의 문제를 극복하는 대용량 데이터 처리기술을 통해 데이터를 제대로 활용할 수 있도록 데이터 기반 AI 영상 분석 기술을 제공한다.

안주현 씨이랩 솔루션사업본부장은 "대용량의 영상 데이터를 분산 처리할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축이 핵심"이라고 씨이랩의 영상 데이터 핸들링 기술을 설명했다.

이를 위해 씨이랩은 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)의 활용 극대화에 연구 초점을 뒀다.

여러 명령어 동시에 처리하는 병렬 구조를 가진 GPU는 연산 가능한 산술 논리 장치(ALU, Arithmetic logic unit) 개수가 많아 데이터 분석과 같이 복잡한 계산에 적합해 슈퍼 컴퓨터 등에 활용된다.

그러나 다량의 GPU가 함께 쓰여 최대 성능을 발휘하려면, 분석 처리 및 데이터 밀도 등을 고려해야 한다.

씨이랩은 AI 추론 단계에서 멀티 GPU의 최대 성능을 활용하는 연구 결과, 단일 GPU와 비교해 6개의 GPU를 사용할 경우, 30배 성능 향상할 수 있었다.

이 GPU의 성능을 극대화하는 기술은 ‘우유니’ 솔루션으로 상용화됐다.

씨이랩, 엔디비아의 유일한 SW 파트너로 지정

더불어 씨이랩은 2015년 국방과학연구소와 진행한 '실시간 영상인신 국방 빅데이터 플랫폼 구축'사업을 2년 이상 진행해 대용량 영상 데이터 처리에 대한 기술력을 쌓았다.

안 본부장은 "1,000 개 이상의 CCTV에서 실시간으로 생성되는 대용량 영상 데이터를 DB에 잘 쌓고 빠르게 추출할 수 있어야 했다"라고 설명했다.

씨이랩의 영상 데이터 기술은 단순히 분석에만 머무르지 않고 가상 데이터 생성을 통한 상황 예측에도 쓰이고 있다.

예를 들어, 비행기라는 단일 이미지를 입력할 경우, 씨이랩 AI는 비행기가 처할 수 있는 3만 가지의 상황에 대한 이미지 데이터를 생성해낸다. 이렇게 생성된 데이터는 관제탑에서 새와 같은 위험물 판단 예측에 쓰인다.

씨이랩은 데이터 기술력을 바탕으로 엔디비아의 유일한 소프트웨어 파트너다. 현재 씨이랩 솔루션은 KT, 국방과학연구소, 한컴 MDS, 네이버 클라우드 등 공공, 민간 기업에서 AI 영상분석 환경에서 활용되고 있다.

"성장 원동력은 고객 응대"

하지만 기술력만으로 지금의 씨이랩은 만들어지지 않았다고 안 본부장은 설명했다.

여전히 AI는 대기업의 전유물이라고 볼 수 있을 정도로, 접근하기 어려운 기술이다.

단순히 솔루션 도입만 해서 끝나는 게 아니라, 데이터의 확보에서부터 분석 및 활용에 이르기까지 등 수많은 단계가 존재하기 때문. 게다가 우여곡절 AI 모델이 만들어져도, 데이터 학습 기간까지 고려한다면, '차라리 사람이 하는 게 낫다'는 말도 나오는 게 다반사다.

안주현 본부장은 "아직 현실의 AI는 사람이 도와줘야 할 게 많다"며, "씨이랩은 '고객 응대'를 솔루션의 핵심 기능으로 넣을 정도로 고객 경험을 신경 썼다"라고 설명했다. AI의 접근 방법을 달리 한 게 유효했다는 것.

안주현 씨이랩 솔루션 사업본부장

이어 안 본부장은 "요즘은 고객들의 수준도 달라졌다"라고 말했다.

그는 "이전에는 '그냥 AI를 쓰고 싶은데 어떻게 하면 되느냐'는 기업 고객이 많았다"며, "지금은 데이터 확보에서부터 레이블링, 학습 등 AI를 활용하기 위한 각 단계에 맞는 요구를 하신다"라고 전했다.

그런 만큼 "더 까다로워졌지만, 결과적으로는 기업의 AI의 내재화를 더 적극적으로 도울 수 있어 다행"이라고 덧붙였다.

지난 2월 코스닥 상장을 통해 모멘텀을 마련한 씨이랩은 달라진 고객 니즈에 맞춰 변화하고 있다.

현재 우유니(Uyuni), 엑스 레이블러(X-labeller) 등 여럿으로 나눠진 솔루션을 올해 중 하나의 통합 AI 플랫폼으로 내놓을 계획이다.

안 본부장은 ""고객 기업의 AI 내재화를 지원하기 위해 씨이랩은 소프트웨어 기반 실무자들이 활용하기 쉬운 플랫폼을 제공할 것"이라고 전했다.

석대건 기자

daegeon@tech42.co.kr
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