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기사입력 : 2023.11.24 14:15
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인공지능(AI) 기술이 발전하고 다양한 분야에 도입되면서 이 기술을 보다 쉽고 안정적으로 적용, 지원할 수 있도록 하는 MLOps 기술이 주목받고 있다. MLOps는 머신러닝(Machine Learning) 모델 개발과 머신러닝 운영(Operations)을 따로 나누지 않고 개발의 생산성과 운영의 안정성을 최적화하기 위한 방법론이다. , 머신 러닝 모델을 지속적이고 안정적으로 학습시키고 배포할 수 있도록 머신러닝 모델 개발과 운영 과정을 통합하여 유지, 관리 및 모니터링을 해주는 기술을 말한다. 현재 MLOps는 인공지능 기술 지식을 일정 수준 이상 보유하고 있는 개발자만이 사용할 수 있는 프레임워크로, 인공지능 비전문가 또는 응용분야 전문가는 현재의 MLOps 플랫폼을 사용하기 어렵다는 한계가 있다.

 

이 같은 한계를 극복하기 위해 딥테크 인공지능 스타트업 카이어는 비전문가도 클릭 한 번으로 최적의 인공지능 모델을 자동 학습하는 인공지능 솔루션을 개발했다. 이 솔루션만 있으면 누구나 스스로 필요한 응용 분야에 인공지능 기술을 도입할 수 있게 된다. 누구나 최적의 인공지능 모델을 쉽고 빠르게 학습시킬 수 있도록 연구개발을 이어가는 카이어 이교혁 대표를 만나 이야기를 나눴다.

 

카이어_상단 (1).jpg
카이어 이교혁 대표

 

카이어는 어떤 기업인지

카이어는 클릭 한 번으로 최고 성능의 인공지능 모델을 15시간 이내에 자동으로 학습 완료하는 원클릭 인공지능 오토메이션(Automation) 솔루션을 제공하는 기업이다. 쉽게 말하면 프레젠테이션을 할 때 마이크로소프트의 파워포인트를, 사진 편집이 필요할 때 어도비의 포토샵을 사용하는 것처럼 인공지능으로 무언가를 하고 싶을 때 당사의 소프트웨어를 사용한다고 보면 된다. 인공지능을 도입하고 싶은 기업이나 조직이 인공지능을 쉽게 쓸 수 있는 소프트웨어를 공급하는 일을 하고 있다.

 

결국은 분석 데이터가 있으면 이 데이터를 잘 표현할 수 있는 모델을 하나 학습해주는 것이 인공지능인데, 지금까지는 데이터를 잘 표현하는 모델을 만들 때 인공지능 전문가가 일일이 투입되어 수작업으로 모델을 개발해야 하므로 수개월의 시간이 소요되고, 인공지능 전문가의 경험에 따라 모델의 성능이 좌우되었다. 이러한 방식으로는 인공지능 기술의 적용 확산, 디지털 전환 프로세스가 느릴 수 밖에 없다. 지금까지 모델을 설계하고 학습하는 유형의 작업들을 인공지능 전문가가 투입돼서 수작업으로 했었는데, 당사의 솔루션을 사용하면 그럴 필요가 없어지는 것이다. 데이터를 가지고 인공지능 모델을 만들지 못하는 이유는 인공지능에 대한 기술적 지식이 없기 때문인데, 카이어의 소프트웨어를 사용하면 인공지능 전문가가 없어도 인공지능 모델을 만들 수 있다.

 

카이어_하단.jpg
사진제공=카이어

 

주력사업 및 차별점은 무엇인지

카이어의 원클릭 인공지능 오토메이션 솔루션 카이닷에스(KAI.S)는 앞서 설명했던 것처럼 쉽게 구동할 수 있어 데이터를 보유하고 있는 응용 분야 전문가가 인공지능 전문가 없이 스스로 인공지능 프로젝트를 수행할 수 있다. 저비용고효율로 인공지능 모델을 여러 분야에 동시 적용할 수 있고 하나의 그래픽처리장치(GPU)에서 구동할 수 있어, 하드웨어 투자비용이 적게 든다는 장점이 있기에 기업은 디지털 전환에 속도를 낼 수 있다. 또한, 솔루션을 고객사 내부에 위치한 컴퓨터에 설치해서 사용할 수 있어 고객사의 데이터가 외부로 유출될 위험도 줄일 수 있다.

 

기존에는 인공지능 전문가에게 의뢰해서 많은 비용과 시간을 써서 인공지능 모델을 만들어야했다. 그러나 그 모델이 최고의 성능을 가지고 있는지는 미지수다. 인공지능 전문가의 능력에 따라 퀄리티와 성능은 천차만별이고, 시행착오를 겪을 수도 있다. 하지만 카이닷에스를 사용하면 적은 비용과 짧은 시간에 인공지능 모델을 완성할 수 있다. 카이어는 종전 기술로는 검출하지 못했던 미세 결함을 검출하고, 빠른 시간 내에 최고 성능의 인공지능 모델을 학습할 수 있어 개발 기간을 기존 대비 1/100 이하로 단축한다.

 

당사의 알고리즘은 사람이 해오던 최적의 인공지능 모델 구조 설계, 최적 학습 환경 변수 검색을 자동으로 수행하는 등 운영 과정을 단순화·자동화해 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 결과를 만들어 냈다. 인공지능 모델을 찾아낼 때 사람이 조사하는 것보다 훨씬 더 넓은 범위를 조사하기 때문에 사람이 만드는 모델보다 성능이 더 좋다고 자부할 수 있다. 인공지능의 성능은 내부에서도 여러 번 테스트를 거쳤고 외부의 인공지능 전문가가 만든 모델과도 여러 번 비교를 한 결과다. 모두 카이닷에스 솔루션이 생성한 모델이 더 좋은 성능을 보였다.

 

카이어의 주요 고객은 인공지능 솔루션이 필요한 스마트 팩토리다. 주로 대기업의 제조 계열사, 제조 라인을 가지고 있는 중견기업 등을 첫 번째 타겟으로 고려한다. 당사의 솔루션은 스마트 팩토리, 인프라스트럭처 운영 등의 산업 분야를 시작으로 다양한 활용 사례를 만들어가고 있다. 이미 삼성, LG, DB, 삼양 등 국내 대기업에서 카이어의 솔루션을 제조 결함 검출, 공정 불량 원인 분석, 공정 최적화, 프로세스 최적화 등의 분야에서 기술 검증이 완료되었다.

 

향후 목표는 무엇인지

단기적으로는 올해 5개월 만에 2명의 개발자가 국내 대기업 계열사의 POC 프로젝트 9건을 완수했다. 2명의 인력이 해당 프로젝트를 성공시킬 수 있었던 이유는 당사의 솔루션이 원클릭으로 대응할 수 있기 때문이다. 이 사실이야말로 우리의 기술력을 보여줄 수 있는 사례라고 생각한다. 내년부터는 이 원클릭 솔루션을 시장에 본격적으로 공급할 방침으로 이에 따라 개발자와 기술 영업 등 조직의 규모가 커져야 한다. 202011월 시드 투자를 받은 뒤 아직까지 후속 투자를 한 번도 받지 않았는데 솔루션이 준비되고 검증 단계까지 끝났기에 후속 투자를 추진하고 있다. 후속 투자를 받은 금액으로 인원을 충원하고 본격적으로 솔루션을 시작에 내놓았을 때 벌어지는 일들을 대응하기 위해 준비를 할 계획이다.

 

중장기적으로는 스마트 팩토리에서 시작해서 향후 금융, 헬스케어, 자율주행, 국방 등 다양한 산업 분야로 확장해 나갈 예정이다. 다만, 해당 산업에서 필요한 요구사항을 만족할 수 있는 기능을 탑재해서 또 다른 원클릭 솔루션을 만들어내야 하기에 연구개발이 필요한 상황이다. 우선은 모든 인공지능 프로젝트에 카이어 원클릭 인공지능 오토메이션 솔루션 기술을 도입해 산업 지능화 및 디지털 전환을 가속화하는데 앞장설 방침이다.

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누구나 사용할 수 있는 원클릭 인공지능 솔루션, 카이어
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