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"AI 학습, 사진 2장이면 충분"…스누아이랩, 국제 권위 학회서 기술력 입증

단 2장의 사진으로 인공지능(AI)을 학습시킬 수 있는 방법을 제시한 국내 기업의 기술이 국제 권위 학회에서 인정받았다. 그동안 적게는 수천, 수만장의 데이터가 필요했던 AI 학습과정의 비용을 낮출 뿐 아니라 데이터가 부족한 분야도 보다 원할하게 AI를 도입할 수 있을 것으로 주목 받고 있다. 스누아이랩은 24일 이미지 노이즈 합성 모델 연구 논문이 '전미인공지능학회 2026(AAAI 2026)'에 채택됐다고 밝혔다. AAAI는 미국인공지능협회가 주관하는 학회 시리즈로, 전 세계 연구자와 기업이 최신 AI 연구 성과를 경쟁하는 대표 무대 중 하나로 꼽힌다. 이번 AAAI 2026에 2만3천680건의 논문이 제출됐고 4천167건이 채택돼 채택 비중이 약 18% 수준다. 단 2장의 이미지로 데이터 부족 해결…해법은 AI 합성 채택 논문 제목은 '가이드노이즈: 일반화된 노이즈 합성을 위한 단일 쌍 가이드 확산 모델(GuidNoise: Single-Pair Guided Diffusion for Generalized Noise Synthesis)'이다. 핵심은 원본이미지 한장과 노이즈가 발생한 사진 1장만 있으면 카메라와 촬영 환경에서 나타나는 불필요한 요소(노이즈)를 더한 학습용 데이터를 만들 수 있다는 점이다. 이를 통해 데이터가 부족해도 데이터를 만들어 학습을 진행할 수 있는 구조다. 현실 세계에서 발생하는 노이즈는 생각보다 복잡하다. 카메라 센서 특성, 이미지 신호 처리(ISP) 과정, ISO 감도, 조명, 촬영 온도 같은 조건이 겹치면서 노이즈의 형태가 달라진다. 같은 카메라라도 설정이 바뀌면 패턴이 바뀐다. 예를 들어 CCTV나 스마트폰 카메라로 촬영한 영상은 밤이 되거나 조명이 어두우면 충분한 빛을 확보하지 못해 화질 저하가 발생한다. 또한 태양광, LED 조명 등 광원의 종류나 피사체의 재질에 따라 카메라 센서가 받아들이는 노이즈의 패턴과 색감은 미세하게 달라진다. 스누아이랩이 제시한 기술은 원본 이미지의 반사광이나 명암을 인식해 그 환경에 맞는 현실적인 노이즈를 입혀줌으로써 AI가 다양한 조명 환경에 적응하도록 돕는다. 그동안 이를 해결위해 현장에서 수천 장의 사진을 일일이 찍어 데이터를 모아야 했다. 비용과 시간이 막대하게 드는 만큼 제조 라인, 보안 관제, 의료 영상처럼 촬영 조건이 다양하고 미세한 영역일수록 비용과 시간이 부담이 됐다. 스누아이랩은 논문을 통해 자체 개발한 가이드노이즈 기술을 이용해 원본사진과 노이즈가 있는 사진 한쌍으로 해당 환경의 노이즈 특성을 완벽하게 분석해낼 수 있음을 증명했다. 반면 가이드노이즈는 확산모델 기반 생성 방식을 활용해, 메타데이터 없이도 '가이드 이미지 1쌍'에서 노이즈의 질감과 분포를 읽어내고 이를 다른 이미지로 전이하는 방식을 제안했다. 이 기술을 적용하면 AI는 2장의 샘플을 가이드 삼아 특정 카메라로 찍은 것과 동일한 품질의 노이즈 이미지를 무한대로 합성해낼 수 있다는 구상이다. 논문은 이를 위해 두 가지 기술을 결합했다. 먼저 가이드 인식 변형 기술(GAFM)은 가이드 이미지에서 추출한 노이즈 특징을 신경망 내부의 특징 맵 수준에서 조정해 깨끗한 입력 이미지에 자연스럽게 반영한다. 노이즈 인식 정제 손실 기술은 합성 결과가 실제 노이즈의 분포와 더 가깝게 맞춰지도록 학습 목표를 추가한다. 연구지는 결과가 최종 이미지에 수렴하는 마지막 단계에서 정제를 집중해 미세한 차이를 줄이려 했다고 밝혔다. 진짜 같은 노이즈 생성…기존 모델 대비 15% 이상 우위 연구팀은 가이드노이즈의 성능을 검증하기 위해 세계적으로 통용되는 노이즈 데이터셋인 SIDD 등을 활용해 비교 실험을 진행했다. 논문에 따르면 노이즈의 실제 유사도를 나타내는 지표인 '평균 쿨백-라이블러 발산(AKLD)' 평가에서 가이드노이즈는 0.113을 기록했다. 이 평가는 수치가 낮을수록 생성된 노이즈가 실제와 유사함을 뜻한다. 가이드노이즈의 기록은 기존 최신 기술인 NA플로우가 기록한 0.131나 NeCA의 0.133 대비 오차를 약 15% 이상 줄인 수치로 현존하는 모델 중 가장 실제에 가까운 노이즈를 생성한 것이다. 특히 합성된 데이터의 실용성이 돋보였다. 연구팀이 합성 데이터만으로 학습시킨 AI 모델의 이미지 복원 성능(PSNR)은 37.07 데시벨(dB)**을 기록했다. 이는 실제 데이터를 사용해 학습했을 때의 성능인 37.16dB과 비교해 차이가 0.1dB 미만에 불과한 수준이다. 값비싼 실제 데이터 수집 없이 합성 데이터만으로도 상용화 수준의 고성능 AI를 개발할 수 있다는 가능성을 수치로 증명한 것이다. 스누아이랩 측은 이 기술이 데이터 확보가 어려운 산업 현장에서 빛을 발할 것으로 전망했다. 데이터 반출이 힘든 반도체 제조 공장이나 개인정보 문제로 데이터 수집이 까다로운 의료 영상 분야에서도 소량의 샘플만으로 고성능 AI 모델을 구축할 수 있을 것이란 예상이다. 더불어 비전 AI의 전처리, 복원 품질을 끌어올리는 기반 기술이 될 수 있다고 보고 있다. 노이즈가 줄면 객체 탐지, 결함 분류, 문자인식(OCR), 이상 징후 탐지 등 후속 모델의 정확도도 함께 개선될 여지가 크다는 분석이다. 유명호 스누아이랩 대표는 "이번 AAAI 논문 채택은 스누아이랩의 연구 성과가 글로벌 무대에서 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "현실 제약이 큰 산업 현장에서 저비용, 고효율로 성능을 끌어올릴 수 있는 비전 AI 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 밝혔다.

2025.12.24 10:01남혁우

"고문서도 AI로”…로민, 진실화해위 기록물 디지털전환 완료

로민이 공공 기록물 디지털 전환(DX)과 문서 자동화 확산에 나선다. 로민은 진실화해를위한과거사정리위원회(진실화해위) 과거사 조사 업무에 다큐먼트 인공지능(AI) 플랫폼 '텍스트스코프 스튜디오' 구축을 완료했다고 5일 밝혔다. 이번 프로젝트는 진실화해위가 보유한 과거 사건 기록물 중 DX가 필요한 이미지 기반 문서를 정밀하게 인식하고 이를 구조화된 데이터로 전환하기 위해 추진됐다. 대상 문서에는 사진 촬영된 실환경 문자 이미지와 노이즈가 많은 고문서 영문 타자체 등 역사적 자료가 포함됐다. 로민은 자체 개발한 딥러닝 기반 AI 광학문자인식(OCR) 솔루션 텍스트스코프 스튜디오를 통해 고문서에 포함된 영문 타자체를 비롯한 다양한 형태의 문서를 정확도 높게 인식해 프로젝트를 완료했다. 이 솔루션은 흔들림·왜곡·저조도·그림자·팩스 노이즈 등 저품질 이미지에서도 높은 인식 성능을 보이며 타자체·인쇄체 필기체는 물론 복잡한 서체와 임의 배치된 텍스트도 정확히 인식할 수 있는 실환경 문자 인식 기술까지 갖추고 있다. 이번 구축은 구독형 서비스 형태로 제공됐으며 로민은 초기 사용 환경 설정과 함께 계정 제공, 기술 안내, 실시간 지원 체계를 마련해 운영 안정성을 확보했다. 모든 문서 데이터가 외부로 유출되지 않도록 학습 차단 설정과 보안 체계를 적용해 공공기관의 보안 기준을 충족시켰다. 앞서 로민의 솔루션은 특허청의 심판방식 자동화, 한국환경공단의 탄소중립포인트 제도 운영, 주택도시보증공사의 개인정보 보호 시스템 등 다양한 행정·공공기관에 도입돼 기술력을 입증받은 바 있다. 강지홍 로민 대표는 "이번 프로젝트를 통해 실환경 이미지와 노이즈가 많은 영문 타자체 고문서를 안정적으로 처리하는 고난도의 기술력을 입증했다"며 "앞서 국가기록원과의 협업을 통해 필기체와 타자체 등 복잡한 서체 인식 기술을 축적해 온 만큼, 이번 사례는 문서 AI의 활용 범위를 한층 넓힌 의미 있는 성과였다"고 밝혔다. 이어 "앞으로도 공공 기록물의 DX와 문서 자동화 확대에 기여하겠다"고 덧붙였다.

2025.12.07 10:30한정호

EUV 공정서 수천억 손실 막는다...반도체 '톱5' 중 4곳이 쓴다는 '이것'

반도체 공정이 2나노미터(nm) 수준까지 미세화되면서, 기존 공정 제어로는 해결할 수 없는 '스토캐스틱(Stochasitcs)' 문제가 대두되고 있다. 해당 오류는 EUV(극자외선) 공정 팹(Fab) 당 수천억원 규모의 수율 손실을 일으킬 수 있는 것으로 알려졌다. 미국 소프트웨어 기업 프랙틸리아는 독자 알고리즘을 기반으로 스토캐스틱 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 보유하고 있다. 실제로 현재 상위 5대 반도체 기업 중 4곳이 프랙틸리아의 솔루션을 도입한 상황이다. High-NA(고개구수) EUV 등 차세대 공정에도 이미 활용되고 있다. 프랙틸리아는 16일 국내에서 기자간담회를 열고 반도체 수율 혁신을 위한 기술 로드맵을 발표했다. 스토캐스틱 못 잡으면 EUV 공정서 '수천억원' 손실 스토캐스틱은 원자 수준의 미세한 패터닝 오류를 뜻한다. 노광 공정(반도체에 회로를 새기는 공정)에 활용되는 광자·감광액(PR) 등 여러 소재를 완벽하게 정밀 제어할 수 없기 때문에, 실제 양산 과정에서 무작위적으로 발생하게 된다. 스토캐스틱은 특히 EUV 등 초미세 공정에서 심각한 문제로 떠오르고 있다. 반도체 회로 선폭이 최소 3~2나노미터까지 줄어들면서, 미세한 결함으로도 반도체 수율이 저하되는 현상이 대두됐기 때문이다. 이로 인해 팹당 수천억원 규모의 수율 손실, 초미세 공정 전환의 지연 등이 발생하고 있다는 게 프랙틸리아의 입장이다. 에드웨드 샤리에 프랙틸리아 최고경영자(CEO)는 "연구개발 단계에서는 최소 12나노의 피처(웨이퍼 상의 미세한 구조물) 구현이 가능하나, 실제 양산에서는 보통 16~18나노 수준의 피처만 안정적으로 생산할 수 있어 스토캐스틱의 해상도 격차 문제가 발생하게 된다"며 "만약 스토캐스틱을 줄이고자 피처 사이즈를 키우면, 칩 면적이 2배까지 증가해 제품 생산성이 떨어지게 된다"고 설명했다. 독자 알고리즘으로 스토캐스틱 정밀 측정 이에 프랙틸리아는 주사전자현미경(SEM) 이미지에서 고정밀 데이터를 추출해 스토캐스틱을 정확히 측정할 수 있는 소프트웨어 'FAME(Fractilia Inverse Linescan Model)를 개발해냈다. 일반 SEM은 노이즈(잡음) 현상이 발생해, 정밀한 이미지를 얻을 수 없다는 단점이 있다. 예를 들어 SEM 이미지 상에 검은 반점이 보이는 경우 이것이 실제 패터닝 오류인지, SEM에서 발생한 노이즈인지 구분하기가 어렵다. 반면 프랙틸리아의 FAME은 SEM 이미지에서 고정밀 데이터를 추출하는 물리 기반 알고리즘을 활용해, 실제 피처(웨이퍼 상의 미세한 구조물)와 노이즈를 정확히 구분 및 제거할 수 있다. 해당 알고리즘은 프랙틸리아의 독자적인 특허 기술이다. 이를 통해 반도체 제조업체들은 보다 정확한 공정 진단 및 개선이 가능해진다. 상위 5대 반도체 기업 중 4곳 채택…"High-NA EUV서도 활용" 이 같은 장점 덕분에, 프랙틸리아의 FAME 솔루션은 상위 5대 반도체 소자업체 중 4곳, 5대 부품업체 중 4곳, 12개 이상의 감광액 제조사, 유럽 주요 반도체연구소인 아이멕(Imec)에 도입되고 있다. 구체적인 고객사 명을 밝히지는 않았으나, 국내 반도체 기업들과도 긴밀한 협의를 진행 중인 것으로 관측된다. 현재 국내 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 반도체 기업들은 EUV를 활용해 첨단 시스템반도체 및 메모리반도체를 제조하고 있다. 향후 High-NA EUV가 도입되는 시점에서 프랙틸리아 솔루션의 중요도는 더욱 높아질 전망이다. High-NA EUV는 EUV에서 성능을 한 차례 더 끌어 올린 기술이다. NA는 렌즈 수차로, 해당 수치를 높일 수록 해상력이 향상된다. 기존 EUV의 렌즈 수차는 0.33로, High-NA EUV는 0.55로 더 높다. 덕분에 High-NA EUV는 2나노 이하의 차세대 파운드리 공정에 적용될 것으로 기대되고 있다. 크리스 맥 프랙틸리아 최고기술책임자(CTO)는 "스토캐스틱은 High-NA EUV에서 더 중대한 문제가 될 수 있다"며 "해당 기술을 도입하려는 고객사들이 프랙틸리아의 솔루션에 많은 관심을 가지고 있고, 실제로 이를 도입해 활용 중"이라고 말했다.

2025.07.16 15:38장경윤

"노이즈캔슬링 이어폰, 젊은 층 청력 장애 유발"

주변 소음을 막아주는 노이즈 캔슬링 이어폰과 헤드폰이 젊은 층의 청력 장애를 유발할 수 있다고 영국 BBC가 최근 보도했다. 해당 매체는 영국 런던의 25세 여성 소피의 사례를 소개했다. 그녀는 다른 사람으로부터 남의 말을 잘 듣지 않는다, 멍하게 있다는 소리를 자주 들었다. 그는 "소리가 나는 건 들을 수 있지만 어디서 나는지 알 수가 없고, 사람 목소리인 걸 알겠는데 그 목소리를 빠르게 해석할 수가 없다"고 밝혔다. 그녀는 청력 검사를 진행했고 결과는 정상으로 나왔으나, 추가 검사를 진행한 결과 뇌가 소리와 말을 처리하는 데 어려움을 겪는 청각정보처리장애(APD) 진단을 받았다. 소피가 APD를 갖게 된 원인은 밝혀지지 않았지만, 그를 검사한 전문가는 과도한 노이즈캔슬링 헤드폰 사용이 영향을 미쳤을 수 있다고 추측했다. 그녀는 하루 최대 5시간 노이즈캔슬링 헤드폰을 사용했다. 이에 일각에서는 해당 증상이 노이즈캔슬링 헤드폰의 과도한 사용과 관련이 있는지에 대한 추가 연구를 요구하고 있다. 영국 국민보건서비스(NHS) 청각학과 5곳은 청력 문제로 최근 병원을 찾은 젊은이들의 수가 늘었다고 밝혔다. 이들의 경우 청력은 정상인데 소리를 처리하는 능력에 문제가 있다는 검사 결과가 나왔다. APD는 원래 뇌 손상을 입었거나 어린 시절 중이염을 앓은 사람들에게 흔하게 나타나는데, 최근 APD 증상을 보이는 사람들은 이 위험군에 속하지 않아 청각학자들은 노캔 이어폰 같은 외부 요인이 이 증상에 영향을 미칠 것으로 의심하고 있다. 레네 알메이다 영국 임페리얼 칼리지 헬스케어 NHS 트러스트 청각학 임상 책임자는 “뇌가 무엇에 집중해야 할지 결정할 수 있도록 다양한 소리를 듣는 것이 중요하다”며, "귀로 듣는 것(hearing)과 듣고 이해하는(listening) 데는 차이가 있다. 리스닝 능력이 떨어지고 있다"고 밝혔다. 노이즈캔슬링 헤드폰은 방음 기능이 있어 고주파 및 큰 소음으로 귀가 손상되는 점을 막을 수 있어 귀 건강에 도움이 된다고 알려져 있다. 최근 관련 제품들은 인기가 폭발적으로 증가한 상태다. 클레어 벤튼 영국 청각학회(British Academy of Audiology) 부회장은 자동차 경적 같은 일상의 소리를 차단하면 뇌가 소음을 걸러내는 것을 잊을 가능성이 있다고 밝혔다. 그는 "뇌의 복잡하고 높은 수준의 듣기 기술은 10대 후반이 되어서야 발달이 완료되기 때문에, 10대 후반까지 노이즈캔슬링 헤드폰을 사용하고 (듣고 싶은 것만 듣는) 거짓된 환경에 있었다면 말과 소음을 처리하는 능력을 지연시키고 있는 것"이라고 덧붙였다. 청각 전문가 안젤라 알렉산더 박사는 “16세 미만 아동을 대상으로 하는 APD 클리닉에 검사를 받으려는 수요가 증가했다”며, “특히 학교에서 어려움을 겪는 어린이들이 증가했다”고 밝혔다. 그는 노이즈 캔슬링 헤드폰이 어린이의 청각 처리 능력에 미치는 영향에 대해 더 많은 연구가 있어야 한다며, “이어폰 사용 시간을 줄이고 외부 소리를 들을 수 있는 '주변음 허용' 모드를 사용하며, 귀를 완전히 막지 않는 이어폰을 착용하는 것이 좋다”고 덧붙였다.

2025.02.18 14:54이정현