- 데이터 라벨링부터 모델 개발, 배포까지 모두 지원
▲ [사진 = ㈜띵킹프렌즈] |
지난 2016년 3월, 한국의 프로 바둑 기사이자 정상급 기사였던 이세돌 九단이 구글 딥마인드사에서 개발한 바둑 인공지능 프로그램 ‘알파고’와 5회 대국하여, 4패 1승이라는 충격적인 결과를 냈다. 이는 AI 기술이 인간의 사고 능력을 넘어서게 되었다는 것을 세상에 알리게 된 계기가 되었으며, 이를 계기로 세계는 AI에 주목하기 시작해 이제는 거의 모든 산업에서 AI를 적용하려는 움직임이 일고 있다.
현재 산업과 AI의 적용에 대한 다양한 의견과 갑론을박이 있음에도 점차 전 산업 영역에 AI가 직간접적으로 개입하게 될 것이라는 점은 명백한 상황이며, 이러한 시대에 맞춰가고자 많은 기업들이 자신들의 기업에도 AI를 적용할 방법을 모색하고 있다. 그러나 AI 기술의 도입에는 전문가와 함께 이를 기존 산업에 적용하기 위한 다양한 기술력 그리고 비용이 필요하다. 이러한 이유로 시작부터 AI 도입에 좌절하는 기업들이 많아 많은 기업들이 좀 더 효율적으로 자사에 AI를 도입하기 위한 방법을 찾아 나서고 있다.
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AI 도입 위한 All-in-One AI 케어 서비스 TAS
맞춤형으로 폭넓은 AI 서비스 제공
㈜띵킹프렌즈(대표 김강민)는 단순한 기술의 발전을 넘어 기술을 통해 누구나 더 편리함을 누릴 수 있도록 할 수 있게 혁신적인 AI 기술을 개발하고 이를 통한 서비스를 제공하고 있는 AI 전문 기업이다.
AI 기술의 발전을 통해 현재 AI는 자율주행 차량은 물론, 보안 및 감시, 의료진단, 스마트 농업, 로보틱스 및 자동화 그리고 스포츠 분석에까지 다양한 분야에서 사용되고 있다. 이 때문에 기존에는 AI와 관련이 없던 분야의 산업이라고 해도 AI를 경시할 수 없게 되었으며, 기업들은 자기 산업에 AI를 적용하기 위해 노력하고 있다. 하지만 기존에 AI에 관심이 적었던 기업이 AI를 자기 사업에 도입하는 것은 쉬운 일이 아니며, 그 난이도와 비용 문제로 발목을 잡히는 경우가 잦다. 이러한 문제를 해결하고자 띵킹프렌즈는 올인원 AI 케어 서비스 TAS를 개발했다.
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지속 가능한 AI 개발 올인원 케어 TAS는 AI 기술을 활용하여 어떠한 결과물, 서비스를 도출하고 싶지만 기술자가 없거나 개발 여력이 부족한 기업을 위한 AI AIl-In-One SaaS(Software-as-a-Service)다. 데이터가공(라벨링)은 물론 AI 모델 설계 및 선택, AI 모델 학습, 전이학습 일련의 과정을 TAS를 통해서 간편하게 진행할 수 있으며 원하는 학습 결과를 도출해낼 수 있다. 이러한 만큼 각 기업에서 어떤 AI 모델을 사용해야 하는지에 대해서도 확신이 들지 않는 상황에서도 TAS는 도움이 된다. TAS에는 이미 검증된 AI 모델을 갖추고 있으며 이미 사전에 학습된 모델로 학습하는 만큼 효율이 높고, 각 기업에서 원하는 상황에 맞는 효율성 높은 학습모델을 TAS에서 추천한다. 만약 다른 아키텍처 또는 Vision AI를 통해 해결 및 개선하려는 경우가 있을 경우에는 띵킹프렌즈에서 직접 맞춤형 서비스를 제공한다. 이를 통해 맞춤 아키텍처 혹은 최신 AI 트렌드 기반으로 한 기술 컨설팅은 물론, 라벨링 혹은 오픈 데이터 서칭 및 활용 가능성을 검토하여 컨설팅하는 데이터 구축, 사내 데이터를 분석해 AI 접목 가능한 부분을 검토하는 AI 도입 컨설팅까지 폭넓은 AI 서비스를 제공받을 수 있다.
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데이터 라벨링부터 배포까지 지원
고성능/저비용으로 AI 도입 가능
TAS에서 제공하는 데이터가공(라벨링)은 노코드를 기반으로 한 고품질 라벨링이다. AI를 위한 데이터 라벨링은 인공지능 학습 과정에서 굉장히 중요한 역할을 하는 단계다. AI 모델들은 우선 데이터가 있어야 이를 통해 학습할 수 있으나, 이때 사용하는 데이터는 수집한 그대로인 원시 데이터(Raw Data)가 아니라 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환해야 한다. TAS는 이를 원활하게 할 수 있도록 자동/반자동 간편 라벨링 시스템으로 쉽고 빠르게 이미지 데이터 라벨링이 가능하게 한다. 아울러 객체 탐지나 분할분류 등 컴퓨터 Vision용 학습데이터를 노코드로 구축하는 것이 가능하다. 띵킹프렌드는 이러한 라벨링 서비스를 클라우드 스토리지 제공 및 저렴한 가격 책정으로 제공하고 있어 기업 입장에서도 부담을 대폭 줄였다.
이렇게 라벨링된 데이터는 고성능 클라우드 GPU를 기반으로 모델 학습이 진행된다. 이 학습에는 사전의 높은 정확도를 가진 모델을 기반으로 학습하는 방식으로 진행되며, 추가 및 출력층 변경을 지원하기에 일반적인 학습방법보다 정확도가 높으며 효율적인 학습이 가능하다. 특히 고성능을 보유한 FastRCNN, DETR 등 검증된 아키텍쳐들을 기반으로 학습이 가능해 클릭 몇 번만으로도 검증된 아키텍쳐의 모델을 학습할 수 있다. 이러한 고성능 아키텍쳐들은 지속적으로 업데이트되고 있다.
여기에 이어 5G망에 연결된 AWS 인프라와 TAS 자체 인프라를 활용하여 고성능/저비용 GPU 서버로 학습된 모델을 배포하는 것도 가능하다. 이러한 배포는 독립적으로 관리하는 멀티테넌시 구조를 통해 안정적으로 배포 및 관리가 가능하며, 이 밖에도 TAS는 데이터 검토, 데이터에 맞는 AI 모델 체크, 오픈 데이터 기반 학습 컨설팅, 모델 배포 및 운영 방법에 대한 자문 등 AI와 관련된 여러 컨설팅을 무료로 제공하고 있다. 띵킹프렌즈는 이러한 TAS를 지난 4월 개최된 ‘2024 월드IT쇼’에 선보여 큰 호응을 얻었으며, “TAS는 AI 기술을 다양한 분야에 적용해 기술 혁신을 주도합니다.”라고 포부를 전했다.
권동호 기자 dongho2010@naver.com