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네오와인, 엔비디아 쿠다 필요없는 NPU 선보여

한국무역협회에 따르면 지난 2022년 기준 세계 반도체 시장(5957억 달러)은 메모리 반도체가 약 24%(1440억 달러), 시스템 반도체가 약 61%(3605억 달러)다. 시스템 반도체 시장이 메모리 반도체의 약 3배에 달한다. 시스템 반도체 국가별 시장 점유율은 한국반도체산업협회 분석에 따르면 우리나라가 3.0%로 미국(70%)의 20분의 1에도 못 미친다. 일본(5.6%)의 2분의 1 정도이자, 중국·홍콩(5.2%)의 2분의 1 수준에 불과하다. 하지만 국내 중소기업의 시스템반도체 기술 고도화 노력은 계속되고 있다. 대표적인 곳이 네오와인(대표 이효승)이다. 국내 팹리스 시스템반도체 회사로 복제방지 보안반도체를 설계했고, 현재까지 1.3억개의 보안(security) 반도체를 제조해 수출했다. 네오와인은 오는 30일~11월1일 서울 코엑스에서 열리는 'AIoT 국제전시회'에 부스를 마련, 새로운 시스템반도체를 선보인다. 특히 이 제품은 미국 엔비디아의 쿠다(CUDA) 도움 없이도 동작하는 것으로 자체 설계한 NPU다. NPU는 AI가속기로 주목받는 칩이다. 보통 시스템 반도체에 탑재한 AI 기능 동작은 엔비디아의 GPGPU 그래픽 카드와 이 회사의 쿠다 프레임워크를 사용, 실행한다. 엔비디아는 세계 서버시장에서 80~90% 정도의 시장점유율을 갖고 있는데, 중앙 서버에 정보를 주지 않는 에지(Edge AI) 시장은 올해 249억 달러에서 2035년 3568억 달러로 성장, 매년 27.8% 성장할 전망이다. 특히 최근 관심을 받고 있는 '욜로(YOLO)' 인공지능 모델은 You Only Look Once 라는 Object Detection 방법론 중 하나로, 에지AI 시장에 진출하기 위해서는 국산 NPU에서 AI 모델을 동작 시켜야 하는데, 우리나라는 인공지능 모델이 변경될 때마다 NPU에 적용하기 위한 컴파일러 기술이 부족, 엔비디아 소프트웨어를 사용하고 있다. 네오와인은 이 문제를 해결하기 위해 나선 기업이다. 최근 감시카메라 및 로봇 전문기업 세오를 비롯해 ISP 전문기업 디코드, 성균관대학교 반도체시스템공학과 신동군 교수와 함께 TVM 오픈소스 컴파일러를 적용해 최신모델인 YOLO를 지원하는 NPU를 개발했다. 이미지 사이즈는 640x640고, 이미지를 실시간으로 인식한다. 현재 네오와인은 컴파일러를 적용한 IP를 'YOLO-v8' 버전으로 고도화했다. 'YOLO-v8'은 빠르고 정확한 객체 탐지, 사용자 친화 설계, YOLO 이전 버전과 비교해 더 빠르고 더 작은 파라미터로 높은 성능을 만들어 낼 수 있다고 설명했다. FPGA(프로그래밍이 가능한 반도체) 성능 한계로 100MHz에서 동작하지만, AI SoC 적용으로 속도와 NPU IP 개수를 수백개로 증가시키면 세계수준의 인식속도를 만들 수 있다고 회사는 판단한다. 엔비디아 최신 GPU인 'B200(블랙웰 200)'은 최대 4GHz, 최대 1200W로 동작한다. 네오와인의 YOLO지원 NPU는 AI SoC 투자가 이뤄지면 초당 수천 프레임의 YOLO v8 처리 속도도 가능하다. 이효승 네오와인 대표는 "AI반도체 국산화를 위해서는 현재 엔비디아 GPU와 CUDA에 종속된 인공지능 모델로부터 소프트웨어와 GPU 설계 독립이 필요하다. AI 모델을 변경할 경우 엔비디아 프레임워크에 종속되지 않고 SW 와 HW 소스코드를 변경할 수 있어야만 자체적인 국산 SoC 설계를 할 수 있기 때문"이라면서 "인공지능 이미지 처리 속도를 높이기 위해서는 NPU의 단위 명령수행연산 모듈인 AI 오퍼레이터를 최적화해야 한다"고 강조했다. 이어 "하지만 국내에서 설계한 NPU는 엔비디아 CUDA에서 지원되지 않는다. 이 역할을 성균관대학교 신동군 교수의 TVM 컴파일러가 최적화하고 있으며, 소프트웨어와 하드웨어간 속도를 높이기 위한 NPU 연산자 설계방식을 빠르게 바꾸고 설계방식을 피드백 할 수 있다"고 설명했다. 네오와인은 과학기술정보통신부와 산업통상자원부의 인공지능 반도체 요소기술 개발지원 사업을 수주, 인공지능 반도체 NPU를 연구개발하고 있다. 이 대표는 "그동안 국내 비메모리 반도체에 대한 정부부처 지원 사업 성과가 네오와인 같은 소규모 중소기업을 통해서 차근차근 나타나고 있다"면서 "네오와인은 한국팹리스산업협회의 설계 공통 플랫폼을 위한 MPCs 분과위원회 위원장으로도 참여 중"이라고 밝혔다.

2024.10.29 08:45방은주

"AI활용 문과생도 75시간 교육받으면 시스템반도체 입문"

팹리스 전문기업 네오와인(대표 이효승)은 2023년 2학기 서울대학교 차세대반도체 혁신융합대학(사업단장 이혁재 교수)의 시스템반도체 교육을 챗GPT(ChatGPT)를 이용해 수행했다고 6일 밝혔다. 교육 대상은 이공계 3-4학년으로 전기정보공학부가 아닌 비전공자에게도 반도체 설계 교육을 했다. 별도로 요구하는 선수과목 없이 교육이 진행됐고, 교육부와 대한상공회의소가 주관한 '산학협력 위밋 프로그램'에 선정돼 진행됐다. 시스템반도체 설계는 전자공학 전공자에게도 일반적으로 상당한 노력과 시간을 요한다. 반도체 개발자가 시스템 반도체를 설계하려면 베릴로그(verilog)라는 전문 언어를 사용해 코딩하며 시뮬레이션을 해야 한다. 또 시뮬레이션에서 끝나는 것이 아니라 물리적인 로직 회로로 변환해 동작을 시키고 알고리즘 검증도 필요하다. 알고리즘 검증은 자일링스(Xilinx)나 알테라(Altera) 같은 기업의 FPGA 모듈을 사용한다. 이번 네오와인의 서울대학교와 ChatGPT를 이용한 시스템반도체 설계 교육은 서울대학교 차세대반도체 혁신공유대학과 네오와인에서 2023년 여름학기 실습을 거쳐 개발했고, 2023년 2학기에 차세대반도체 혁신융합대학의 정기 커리큘럼으로 서울대학교 김상호 교수가 담당해 수업을 개설했다. 네오와인 이효승 대표는 디지털 반도체 개발을 1992년부터 해 30년간 이 분야에 종사한 전문가다. 기존 교육 시스템은 전자공학 전공자가 6개월에서 1년이 걸리는 어려운 내용인데 이를 비전공자가 3학점 5시간씩 15주 교육과 실습만으로 시스템 반도체 설계를 소화할 수 있게 교육 과정을 구성했다. 이효승 네오와인 대표는 "반도체 설계에 챗GPT를 사용해 이 것이 가능했다"면서 "기초단계의 설계지식과 문법을(Verilog syntax)을 한번 강의하고 간단한 플립플롭과 가산기부터 가르치는 방식으로 진행했다"고 설명했다. 이어 "서울대학교와 네오와인은 다양한 반도체 회로 설계 예제들을 프롬프트 교안으로 만들고 출력되는 결과물을 디버깅 (코딩 에러수정)하는 방식을 사용해 교육했다"면서 "학생들이 처음에는 이해하지 못한 문장과 하드웨어 구조를 반복해 가르쳤고, 이에 수준이 높아져 이 과정을 수강하면 간단한 시스템 반도체를 설계할 수 있는 수준에 이르게 됐다"고 덧붙였다. 수강생들은 이 강의에서 팀 프로젝트를 통해 디지털 알람 시계를 설계했다. 실제로 디지털 시계는 반도체 설계에서 많이 사용하는 예제다. 스톱워치, 알람, 시, 분, 초를 디지털 숫자로 표현한 게 디지털 시계다. 교육생이 이 예제를 설계하면 CPU구조의 시이퀀셜 프로세스 소프트웨어와 시계를 구동하기 위한 여러 개의 카운터 로직을 사용하는 반도체의 구조적 차이를 쉽게 이해할 수 있다. 이 대표는 "챗GPT를 사용해 시스템 반도체 설계 교육을 받은 교육생 모두가 반도체 설계 연구원으로 일할 수는 없을 것"이라면서 "하지만 대학에서 3학점 수준의 시간투자를 해 시스템 반도체 설계를 이해하고 설계경험을 한다면 향후 시스템 반도체 산업과 과제 기획, 투자, 영업, 기술지원 등에 유용한 지식과 경험이 될 수 있을 것"이라고 진단했다. 이어 "프로그래머가 모두 컴퓨터 사이언스 학과 출신이 아니듯 시스템 반도체 설계도 문과 전공자나 비전공자가 쉽게 접근하는 방법이 필요하다. 교육생이 설계에 흥미를 갖고 또 재능이 있다면 반도체 설계 연구원으로 심화 학습해서 연구개발에 접근할 수 있는 좋은 통로가 될 수 있다"면서 "한국인 수명이 길어지고 100세 시대가 되면서 평생교육이 필요한 시대가 됐다. 반도체 설계에 75시간 정도를 투자해 시스템 반도체 알고리즘을 이용해 반도체 설계경험을 할 수 있다면 시스템 반도체 설계인력이 절대적으로 부족한 대한민국과 연구자에게 큰 도움이 되고 귀한 경험이 될 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2024.01.06 13:20방은주

네오와인 "PIM 실행 및 프로그래밍 모델 개발 추진"

"엔비디아는 CUDA 와 GPGPU를 동시에 보유하고 있어 LLM, GPT, CNN, RNN 등을 자유롭게 개발하고 관련 논문과 프로그램을 바탕으로 AI 개발 생태계를 조성하고 있습니다. 이런 생태계를 만들 때는 한분야만 잘해서는 안됩니다. NPU 하드웨어와 컴파일러 및 모델 변환과 개발 그리고 모델개발 및 데이터 프로세스까지 유기적으로 연결해야 판매가능한 반도체를 생산할 수 있습니다." 이효승 네오와인 대표는 16일 "AI산업은 NPU·GPU·컴파일러·모델·소프트웨어(SW)·데이터·서버·딥러닝이 유기적으로 결합한 산업"이라며 하드웨어와 소프트웨어간 연계와 생태계 중요성을 강조했다. 네오와인은 2002년 설립된 1세대 팹리스의 대표주자다. 복제방지 반도체와 보안반도체, AI반도체를 주사업으로 하고 있다. 특히 과학기술정보통신부(과기정통부)와 정보통신기획평가원(IITP)이 기획한 '데이터 플로우 구조 기반 PIM의 실행 및 프로그래밍 모델 개발' 과제를 한국전자기술연구원(KETI), 고려대학교, 연세대학교, 네오와인, 한국컴퓨팅산업협회, 티맥스티베로와 함께 수행하며 PIM 분야에서도 경쟁력을 쌓아가고 있다. 이 과제는 2022년 4월부터 2025년 12월말까지 진행된다. PIM은 Processing in Memory 의 약자로 메모리 내에서 AI 관련 연산처리가 가능한 반도체다. CPU까지 데이터를 가져오지 않아도 일부 데이터 처리가 가능한 차세대 반도체다. 네오와인 등이 수행하고 있는 과제는 PIM뿐 아니라 다양한 연산장치(CPU, NPU 등)를 복합적으로 활용해 인공지능 응용 프로그램을 효율적으로 동작시킬 수 있는 프로그래밍 모델을 개발하는 프로젝트다. 우리나라가 AI강국이 되려면 꼭 확보해야 할 원천기술이다. 한국 반도체는 메모리만 강국이다. 메모리의 대표 제품인 D램(DRAM) 시장점유율이 세계 시장의 70%, 낸드플래시는 46%로 세계 톱이다. 하지만 시스템 반도체는 사정이 다르다. 중소 팹리스 기준 1% 밖에 안된다. 반면 세계 시장규모는 메모리보다 시스템 반도체가 2.5배 더 크다. 이 대표는 "PIM(Process in memory)은 AI학습이나 추론 시 메모리 읽기/쓰기와 연산을 동시에 처리함으로써 메모리 효용 가치를 높인다. 메모리와 프로세서간 데이터 입출력 양을 줄이기 위해 고안된 방식"이라고 설명했다. 우리나라가 가진 메모리 분야 기술의 강점을 시스템 반도체 시장에 적용하려는 방법이라는 것이다. 데이터 센터에서 사용하는 전력량은 서버 데이터 처리 동작에 따라 막대한 열이 발생한다. 뿐만 아니라 이 열을 식히기 위해 사용하는 공조기의 전력량도 막대하다. "이 대표는 서버에서 사용하는 전력량의 32%를 CPU가 사용한다. 이외 나머지를 메모리와 관련 모듈이 사용한다"면서 "결국 PIM은 메모리 인터페이스 통신 데이터 양을 절감해서 에너지를 줄이려는 방안이기도 하다"고 짚었다. 그는 "PIM 연산을 위해서는 메모리를 제조하는 대기업 지원이 필수"라면서 "하지만 이보다 더 중요한 것은 '쿠다(CUDA, Computer Unified Device Architecture)'같은 컴파일러 기술 개발"이라고 소프트웨어와 생태계 조성을 역설했다. '쿠다'는 세계1위 AI칩 기업인 미국 엔비디아가 만든 GPGPU플랫폼이자 API모델이다. GPU의 가상 명령어셋을 사용할 수 있게 만들어주는 소프트웨어 레이어다. 엔비디아가 만든 CUDA 코어를 장착한 GPU에서 작동한다. 현 컴퓨터의 근간인 '폰 노이만 구조'는 입출력 장치와 ALU를 기본으로 한 CPU 장치, 그리고 기억장치로 구분된다. 기억장치는 단기 기억장치인 D램(DRAM) 과 장기기억장치인 낸드플래시 메모리가 있다. AI등 서버에서 CPU 와 메모리간 통신 데이터 양이 증가함에 따라 2025년에는 세계 에너지 소비량의 3.2%를 데이터센터가 사용할 전망이다. 4년마다 데이터센터 소비 전력량이 두배가 될 것이라는 전망도 있고, 오는 2040년 세계 소비 전력량의 14%를 IDC에서 사용할 것이란 예측도 나와있다. 네오와인은 NPU IP 설계에 자체 개발한 컴파일러를 사용하고 있다. PIM 연구 구현은 AI 모델 연산 워크로드를 다양한 연산장치에 얼마나 효율적으로 배분해 처리하는 지에 달려 있다. 네오와인은 IITP 주관 '데이터 플로우 구조 기반 PIM의 실행 및 프로그래밍 모델 개발' 과제에서 HW, SW, PIM, 컴파일러를 AI 모델에 적용하고 있다. 이 대표는 "AI 모델개발과 빅데이터로 학습한 모델을 런타임(Runtime)을 통해 응용프로그램을 실행하고 PIM 및 NPU 등의 연산장치와 유기적으로 연결해야 한다"면서 "네오와인은 IITP에서 수행중인 '데이터 플로우 구조 기반 PIM의 실행 및 프로그래밍 모델 개발' 과제를 통해 대학교와 출연연, 그리고 개발기업과 수요기업까지 아우르는 연합된 프로젝트를 통해 실제에 가까운 개발물을 만들어 가고 있다"고 밝혔다.

2023.11.16 15:33방은주

네오와인 "AI융합 불법복제품 판독시스템 구축 사업 큰 의미"

"우리나라에서 독립 부처들이 한 개 사업을 같이 수행할 수 있을까요? 사업자간 동업은 각 주체가 개성이 강하면 협업이 잘 안됩니다. 독립 부처간 협업 사업도 그렇습니다. 성공이 쉽지 않습니다. 우리가 참여하고 있는 'AI 융합 불법복제품 판독시스템 구축사업'은 과학기술정보통신부 산하 ICT 공공기관인 정보통신산업진흥원(NIPA, 원장 허성욱)과 사단법인 무역 관련 지식재산권 보호협회(TIPA), 관세청, 지자체(대전광역시)가 참여하는 성공적 공공기관 협업 모델입니다." 'AI융합 불법보제품 판독시스템 구축 사업'에 참여하고 있는 이효승 네오와인 대표는 9일 지디넷코리아와 인터부에서 이 같이 밝혔다. 네오와인은 시스템반도체 설계만 20년 이상(2002년 6월 설립)해 온 이 분야 전문기업이다. 이 회사가 만든 복제방지 반도체는 중국 등에 1억2000개 이상이 수출됐고, 약 8000개 제품에 탑재됐다. 팹리스 전문 기업임에도 AI 모델을 잘 만드는 회사로 주목받고 있다. 우리나라는 미국, 중국에 이어 세계 세번째로 초거대 AI모델을 선보인 AI강국이다. 세계 AI 경쟁력도 상위권이다. 한 조사에 따르면 미국, 중국, 영국, 캐나다, 이스라엘, 싱가포르에 이어 7위를 기록했다. 우리 뒤에 네덜란드, 독일, 프랑스가 있다. 이 대표는 "향후 수십년간 AI 시대가 올 것으로 예상되는데 인구절벽에 따른 노동력 감소 문제는 AI 등 디지털 기술로 해결할 수 있다"면서 "이는 한국을 비롯한 전세계 선진국들의 공통 문제"라고 진단했다. 우리 정부는 지난 2016년 3월 이세돌 바둑 9단과 구글 AI간 바둑 대결 이래 AI 산업 육성에 전력을 기울이고 있다. AI 산업 불모지에서 정부 투자를 바탕으로 소프트웨어(SW)업계와 반도체 업계, 각종 출연연구소(출연연)가 노력, 세계 7위 수준 인공지능 경쟁력을 보유하게 됐다. 네오와인이 참여하고 있는 'AI 융합 불법복제품 판독시스템 구축사업'은 국내 AI경쟁력 향상에 한층 힘을 보탤 전망이다. 과제 기획은 2020년 7월 시작됐으며 올해가 4년차다. NIPA 와 TIPA, 관세청, 대전광역시 등이 참여하고 있다. 국가 부처와 지자체, 공공기관, 사단법인, 기업 다수가 참여한 협업 모델로 주목받고 있다. 기업에서는 네오와인을 비롯해 딥노이드, 스트라티오, 케이씨넷, 비타소프트 등 5개 기업이 컨소시엄을 이뤄 협업과 경쟁을 통해 데이터 생성, 모델구축, 서버, 앱을 만들었고 수요처인 관세청에서 직접 불법복제 검출 능력을 테스트했다. 이효승 대표는 "AI 융합 불법 복제품 판독시스템이 활용되면 연간 수만건에 달하는 지식재산권침해를 줄일 수 있어 국내 산업 보호와 위조 상품에 따른 안전사고 예방에 기여할 것"이라면서 "불법품 복제 검출 능력 테스트에서 네오와인은 높은 수준의 점수를 받았다"고 밝혔다. 이어 "팹리스 반도체 기업이 만든 AI 모델은 어떤 수준일까?라고 많은 사람들이 관심을 가졌는데 높은 점수로 보답하게 돼 매우 기쁘다"고 덧붙였다. 네오와인은 쿠노소프트, 티엔에스랩(TSN랩), 가천대학교 등 기업과 대학교와 협력해 AI 모델 구축을 했다. 이를 위해 여러 논문을 보고 기존 오픈소스를 연구하며 데이터를 모아 모델을 시험하고 테스트했다. 이 대표는 "소프트웨어(SW) 기술이 일천한 네오와인이 쟁쟁한 인공지능 전문기업 수준의 모델을 만들게 된 것은 매우 의미있는 일"이라며 "인공지능의 NPU 설계 바닥부터 최상위 AI 논문분석까지 두루 깊게 경험을 했기에 가능했다"고 설명했다. 인공지능 산업은 분야가 매우 넓다. 근저에는 신경망처리반도체(NPU)와 그래픽처리반도체(GPU) 같은 하드웨어가 있고, 이 위에 데이처 처리를 담당하는 반도체인 중앙처리반도체와 운용체계(OS), 그리고 파이토치(Pytorch)등 AI 플랫폼과 AI 모델, 딥러닝(Deep learning), 빅데이터(Big Data) 등이 유기적으로 연계돼 있다. 네오와인은 NPU 지식재산(IP)을 베릴로그(Verilog)로 개발하고 이를 구동하는데 필요한 각종 인공지능 컴파일러와 펌웨어 및 응용프로그램을 만들어 주목을 받아왔는데 이번에 추가로 'AI 융합 불법복제품 판독시스템 구축사업'을 통해 빅데이터 수집 과 튜닝, 딥 러닝 경험도 쌓았다. 이 대표는 "보통 인공지능 회사는 하드웨어나 소프트웨어 한 분야에만 집중하는데 우리처럼 데이터부터 NPU까지 전체를 아우르는 회사는 테슬라나 엔비디아 수준의 글로벌 회사 말고는 드물다"면서 "지난 30여년간 새로운 기술에 도전하고 끊임없이 제품을 만들어온 기술력으로 'AI 융합 불법복제품 판독시스템 구축사업'에 참여해 큰 성과를 냈다"고 강조했다. 이어 "글로벌 기업에 도전할 수 있게 발판을 마련해준 'AI 융합 불법복제품 판독시스템 구축사업'은 참여기업이 AI모델 제작 소프트웨어부터 반도체(NPU) 기초까지 경험하게 해준다는 점에서 매우 유익한 사업"이라고 짚었다. 정부기관간 협업이 작동하며 소프트웨어에서 하드웨어까지 전체를 융합한 과제인 이 사업은 오는 12월 만료된다. 이 대표는 "AI 융합 불법복제품 판독시스템 구축사업에 힘입어 한국의 인공지능 경쟁력이 한단계 더 높아졌으면 좋겠다"는 바람을 보였다.

2023.10.10 09:09방은주

네오와인 "AI로 불법복제품 판독시스템 구축···5점 만점 중 4.48 만족도"

"과제 수행을 하면서 세관직원 의견을 반영해 UI와 UX를 업그레이드했고, 5점 만점 중 최대 4.48의 만족도를 얻었습니다." 이효승 네오와인 대표는 정보통신산업진흥원(NIPA, 원장 허성욱)이 시행하는 'AI융합 불법복제품판독시스템 구축 사업' 과제를 수행해 이 같은 성과를 거뒀다고 7일 밝혔다. 이 사업은 이름만 봤을때는 '짝퉁'을 인공지능(AI)으로 판별하는 과제로 생각할 수 있다. 이 대표는 "정확히는 수입 물품의 지적재산권(디자인권) 침해가 의심될 경우 세관직원이 지적재산권자 권리자에게 연락해 가품 여부를 판독할 수 있게 유도, 이 과정에서 업무 편의성 향상을 위해 인공지능을 적용하는 것"이라고 설명했다. 지재권 침해 의심제품에 대해 세관 직원이 개장 검사를 하는데, 이 때 세관직원은 해당 물품과 매칭되는 디자인권 권리자에게 이를 알려야 한다. 보통은 물품에 표시된 상표를 보고 바로 권리권자를 알아낼 수 있지만 최근 가품 제작 수법이 상표를 인쇄하지않은 채 수입, 국내서 상표를 인쇄하는 사례들이 있어 제품 모양만 보고 디자인권 권리자를 찾아야하는 문제가 생겼다. 이에 NIPA는 'AI융합 불법복제품판독시스템 구축 사업'을 추진, 관세청의 이 같은 어려움을 돕고 있다. 과제를 수행하면서 네오와인은 여러 성과를 거뒀다. 이 대표는 "인천 국제우편 세관 현장에 방문했을때 X레이를 통해 1차적으로 선별한 지적재산권 침해 의심 물품이 대량으로 쌓여있는 걸 볼 수 있었다. 이들 물품은 전부 개장검사를 해야하는데 최근 마약 등의 이슈로 불법복제 판독 인력이 부족한 상황"이라면서 "네오와인은 이 업무 프로세스를 간소화해 빠르게 처리할 수 있게 모바일 앱으로 사진을 찍어 AI매칭 서버로 업로드하면 해당 제품과 매칭하는 디자인권 정보를 제공하는 시스템을 개발해 구현했다"면서 "이 앱은 다양한 조도나 각도에도 대응, 5초 이내에 사용자에게 정보를 제공한다"고 밝혔다. 우리나라는 미국, 프랑스, 독일 등과 함께 가품 피해가 높은 나라로 꼽힌다. 이 대표는 "언론보도에 따르면 전세계 온라인 시장에서 거래되고 있는 위조 상품 규모는 5090억 달러"라며 "가품의 주요 품목은 신발이 22%로 가장 높고, 그 다음이 의류 16%, 가죽제품 13%, 전자제품 12% 순으로 나타났다"고 들려줬다. 미국 아마존의 경우 가품 피해를 최소화하기 자체솔루션을 도입하기로해 시선을 모은 바 있다. 실제 아마존은 '프로젝트 제로(Project Zero)'라는 이름으로 자사의 머신러닝 서버와 기술을 이용해 판매자 스토어를 지속적으로 관찰해 기존 브랜드를 침해할 위험이 있다고 판단할 경우 해당 물품을 판매 리스트에서 제외시키는 한편 판매자 스토어에 제재도 가한다. 국내에도 위조상품 모니터링 플랫폼을 운영하는 회사가 있다. 이 대표는 "우리가 하고 있는 과제의 성과물은 관세청에 적용하기 위해 개발한 것으로 상용화 목적이 뚜렷하다"면서 "AI융합 불법복제품 판독시스템 구축 사업에 참여중인 여러 컨소시엄과 경쟁해 가장 좋은 성능의 솔루션이 적용될 예정인데 우리 솔루션이 채택될 수 있게 전사적 노력을 기울이고 있다"고 강조했다. 이어 그는 "이번 사업 결과물은 국내 뿐 아니라 해외 세관업무에도 적용할 수 있는 솔루션"이라며 "지식재산권 업무와 관련한 다양한 영역에서 이번 결과물을 사업화 할 수 있을것으로 기대하고 있다"고 덧붙였다.

2023.02.08 10:49방은주