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'러닝'통합검색 결과 입니다. (66건)

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"AI 툴 연결, 한 줄로 끝"…베슬AI, 오픈소스 툴콜링 플랫폼 '하이퍼포켓' 공개

베슬AI가 인공지능(AI) 에이전트를 위한 오픈소스 툴콜링 플랫폼을 통해 에이전트의 외부 도구 연동을 지원한다. 고객사의 멀티 에이전트 시스템 구축 부담을 줄여 시장을 선점하려는 조치다. 베슬AI는 지난달 6일 실리콘밸리에서 열린 '라마라운지' 행사에서 '하이퍼포켓'을 최초로 공개했다고 4일 밝혔다. '하이퍼포켓'은 플러그앤플레이 방식의 오픈소스 플랫폼으로, 깃허브 URL만으로 AI 에이전트와 다양한 툴을 즉시 연결할 수 있다. 또 랭체인, 라마인덱스를 포함한 여러 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)와 서드파티 툴을 지원하며 보안 인증 시스템을 갖춰 높은 비용 문제를 해결한 것이 특징이다. 베슬AI는 '하이퍼포켓'을 통해 AI 에이전트와 외부 데이터 간의 상호작용을 강화하고 기업들이 손쉽게 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 돕겠다는 계획이다. 특히 멀티 에이전트가 핵심 경쟁력으로 떠오르는 상황에서 기업들이 보다 쉽게 AI 에이전트 네트워크를 확장할 수 있도록 지원할 수 있게 됐다. 베슬AI는 '라마라운지' 외에도 다양한 행사에 참가해 '하이퍼포켓'을 시연했다. 지난달 15일부터 이틀간 웨이츠&바이어스 본사에서 열린 '생성 AI 에이전트 멀티모달 해커톤'에도 참가해 음성·비디오 분석, 업무 자동화, 쇼핑·결제 시스템 개선 등 다양한 분야의 AI 에이전트를 구현하고 API와 외부 툴을 연계해 실질적인 문제 해결 방안을 제시했다. 또 지난달 19일에는 깃허브 오피스에서 'AI 에이전트 해커톤 나이트'를 개최했다. 벡터 데이터베이스 기업인 위비에이트, 서버리스 AI 인프라 기업인 파이어웍스AI, 멀티 에이전트 프레임워크 기업인 크루AI 등이 파트너로 참여해 AI 모델과 프레임워크 통합을 검증하고 공동 프로젝트 가능성을 모색했다. 안재만 베슬AI 대표는 "하이퍼포켓 출시와 글로벌 기업들과의 기술 교류는 멀티 에이전트 시장 확장의 중요한 전환점이 될 것"이라며 "복잡한 API 통합과 인증 문제를 해결하고 다중 언어 지원을 통해 자유롭게 확장·커스터마이징할 수 있는 AI 에이전트 개발을 지원할 것"이라고 밝혔다.

2025.03.04 15:56조이환

무신사-푸마, 봄·여름 신상품 먼저 선보인다

무신사가 스포츠 브랜드 '푸마'와 함께 인기 스포츠 아이템을 한자리에서 만나볼 수 있는 '메가 쇼케이스'를 개최한다. 4일부터 11일까지 러닝화와 스니커즈, 기능성 의류 등 푸마의 대표 상품을 특별한 혜택과 함께 선보인다. 이번 쇼케이스는 25봄·여름(SS) 시즌을 겨냥해 무신사에서 선발매하는 푸마의 신제품 '스피드캣 발렛'과 '스피드캣 프리미엄'을 감각적인 비주얼로 소개한다. 스피드캣은 스포츠카에서 영감을 받은 날렵한 실루엣과 낮은 굽, 스웨이드 소재가 특징인 푸마의 대표 스니커즈 라인이다. 지난해 무신사에서 가장 먼저 선보인 핑크 컬러의 '스피드캣 OG'는 트렌디한 스니커즈로 주목받으며 무신사에서 누적 1만 족 이상 판매된 바 있다. 이번에 무신사에서 공개하는 스피드캣 발렛은 푸마의 아이코닉한 스니커즈 모델을 발레코어 무드로 재해석했다. 이와 함께 1980년대 축구 경기장 문화를 대표하는 테라스 실루엣으로 인기를 끌고 있는 '팔레르모' 등 트렌디한 스니커즈도 특별한 혜택으로 판매한다. 또 러닝과 피트니스 종목이 결합된 스포츠 종목인 하이록스 전용 신발과 기능성 의류도 확인할 수 있다. 무신사 관계자는 "날씨가 따뜻해지는 본격적인 야외 운동 시즌을 맞아 푸마와 함께 다채로운 스포츠 아이템을 준비했다"며 "앞으로도 트렌디한 스포츠 라이프스타일을 추구하는 고객을 위해 글로벌 브랜드의 차별화된 라인업을 지속적으로 선보일 계획"이라고 말했다. 푸마 메가 쇼케이스는 4일 오전 11시부터 무신사 앱에서 확인할 수 있다.

2025.03.04 08:50백봉삼

마우저, 고성능 엣지 AI 지원 ST마이크로 신규 MCU 공급

마우저 일렉트로닉스는 ST마이크로일렉트로닉스(이하 ST)의 새로운 고성능 마이크로컨트롤러(MCU) STM32N6을 공급한다고 25일 밝혔다. ST의 STM32 제품군 중 가장 강력한 최신 모델인 STM32N6은 자동차, 스마트 산업, 로보틱스, 드론, 헬스케어, 스마트 빌딩, 스마트 홈, 스마트 농업 및 개인용 전자기기 등의 애플리케이션에서 엣지 집약적 AI 알고리즘을 실행할 수 있도록 최적화됐다. STM32N6 MCU는 STM32 시리즈 중에서 처음으로 임베디드 추론을 위해 특별히 설계된 ST의 독보적인 뉴럴-ART 가속기를 내장했다. 기존 하이엔드 STM32 MCU보다 600배 더 뛰어난 머신러닝 성능을 제공한다. 또한 1GHz의 클럭 속도로 동작하는 STM32N6의 뉴럴-ART 가속기는 평균 3TOPS로 600GOPS의 성능을 제공하면서도 에너지 효율성을 유지할 수 있을 뿐 아니라, 가속 마이크로프로세서를 필요로 하는 머신러닝 애플리케이션을 현재 MCU 상에서 실행할 수 있도록 한다. STM32N6의 머신러닝 성능은 800MHz로 동작하는 Cortex-M55 MCU와 4.2MB의 임베디드 RAM을 비롯해 네오크롬 GPU 및 H.264 하드웨어 인코더, 헬륨 M-프로파일 VE를 제공한다. 이를 통해 엣지에서 소비가전 및 산업용 애플리케이션을 위한 컴퓨터 비전, 오디오 프로세싱 및 사운드 분석 등을 실행할 수 있게 해준다. 이외에도 STM32N6은 임베디드 시스템과 웨어러블 기기에 적합한 소형 실리콘 패키지로 탁월한 유연성과 뛰어난 AI 성능을 제공한다. STM32N6은 STM32N6570-DK 디스커버리 키트(Discovery Kit)를 통해 지원되며, 이 키트 또한 마우저에서 구매할 수 있다. 이 키트는 STM32N6을 위한 완벽한 데모 및 개발 플랫폼으로, 사용자가 디바이스를 평가하는데 필요한 모든 하드웨어 기능을 제공한다. 이 키트는 USB 타입-C 포트와 옥토-SPI 플래시 메모리 및 헥사데카-SPI PSRAM 디바이스를 비롯해 이더넷 연결, 카메라 모듈, 5인치 LCD 터치스크린 등을 포함하고 있다. 또한, 무선 연결, 아날로그 애플리케이션 및 센서 등과 같은 애플리케이션으로 손쉽게 확장할 수 있도록 4개의 확장 커넥터도 제공한다.

2025.02.25 15:29장경윤

"오라클·엔비디아가 인정했다"…베슬AI, 엔터프라이즈 시장 공략 본격화

베슬AI가 오라클·엔비디아와 손잡고 엔터프라이즈 인공지능(AI) 시장 공략에 나선다. 기업 환경에 최적화된 AI 오케스트레이션과 프라이빗 거대언어모델(LLM) 솔루션을 앞세워 글로벌 시장에서 입지를 확대하려는 전략이다. 베슬AI는 오는 18일 미국 캘리포니아 레드우드시티에서 공동 AI 밋업을 개최한다고 13일 밝혔다. 회사는 현재 오라클 글로벌 파트너 네트워크(OPN) 멤버이자 엔비디아 인셉션 프로그램 참여 기업이다. 업계에서는 이번 행사를 두고 베슬AI가 실리콘밸리 AI 생태계에 성공적으로 안착했음을 보여주는 자리로 평가하고 있다. 행사에서는 오라클, 엔비디아, 베슬AI의 AI 전문가들이 차세대 AI 기술과 인프라 구축 전략을 발표할 예정이다. 오라클에서는 클라우드 인프라(OCI)의 생성형 AI 부문을 이끄는 수지스 라비 부사장이 연사로 나선다. 엔비디아는 AI 엔터프라이즈 제품을 총괄하는 아델 엘 할락 디렉터가 발표를 맡는다. 베슬AI에서는 AI 에이전트 플랫폼 개발을 담당하는 이재준 엔지니어링 매니저가 연단에 선다. 그는 멀티·하이브리드 클라우드 환경에서 AI를 최적화하는 오케스트레이션 기술과 기업 AI 도입 전략을 소개할 예정이다. 베슬AI의 머신러닝 운영(MLOps) 플랫폼 '베슬(VESSL)'은 AI 모델 개발 시간을 주당 200시간 이상 단축하고 배포 속도를 4배 향상한 것으로 알려졌다. 베슬AI는 이번 협력을 계기로 온프레미스·클라우드·하이브리드 환경 전반에서 AI 인프라 구축을 강화할 계획이다. 특히 오라클의 월 고정 요금제 클라우드 서비스와 엔비디아의 그래픽 처리장치(GPU) 최적화 기술을 결합해 기업의 AI 도입 비용을 절감하는 방안을 추진한다. 금융·의료 등 보안과 컴플라이언스가 중요한 산업군에서도 프라이빗 LLM을 활용해 AI 도입을 가속화할 전망이다. 안재만 베슬AI 대표는 "이번 밋업을 통해 최신 AI·ML 트렌드를 공유하고 글로벌 기업들과 협업 방안을 모색하는 자리가 될 것"이라며 "오라클과 엔비디아의 글로벌 역량과 시너지를 바탕으로 기업용 AI 시장의 혁신을 주도해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.02.13 10:56조이환

쿠팡, 러닝화 최대 70% 할인

쿠팡이 '러닝 스페셜티관'을 선보였다고 4일 밝혔다. 쿠팡은 오는 9일까지 주요 인기 브랜드를 최대 70%까지 할인한 가격으로 판매한다. '러닝 스페셜티관'은 고객들의 러닝 숙련도와 취향을 반영한 러닝 관련 상품 전문관이다. 250여 개의 러닝화를 비롯해 러닝 관련 의류, 잡화 등을 한곳에서 만나볼 수 있다. 나이트로 폼 쿠셔닝으로 에너지 리턴이 뛰어난 푸마의 '포에버런 나이트로', 안정적인 지지력을 제공하는 뉴발란스의 '프레쉬폼 WARISE 4', 초경량 미드솔이 특징인 스케처스의 '고 런 스월 테크 스피드' 등 인기 상품이 준비돼 있다. 전 상품 로켓배송을 제공하며, 러너들의 경험 수준(비기너·라이트 러너·장거리)과 러닝 장소(로드·트레일·레이싱), 사이즈(220mm~295mm이상)에 따른 맞춤형 러닝화를 제안하는 것이 특징이다. 쿠팡은 고객들의 러닝 열풍을 반영해 오는 9일까지 나이키·아식스·푸마·호카 등 인기 브랜드의 170여 개 상품을 최대 70% 할인된 가격에 선보인다. 대표적으로 러닝 전문 선수들의 생체역학과 생리학적 데이터를 바탕으로 개발한 아디다스 아디제로 프라임 X, 나이키의 플래그십 러닝화 베이퍼플라이 넥스트 3, 푸마 포에버런 나이트로를 특가 판매한다. 경량성과 내구성을 자랑하는 미즈노 S.L 웨이브 프로페서 베타와 쿠셔닝이 좋은 호카 본디 7도 만나볼 수 있다. 최근 국내에선 2030 세대를 중심으로 러닝크루 문화가 확산되고, 러닝화를 일상 패션으로 활용하는 '러닝코어' 트렌드가 확대되고 있는 추세다. 쿠팡 관계자는 “최근 2030세대를 중심으로 확산되는 러닝 문화에 발맞춰, 고객들이 자신에게 맞는 러닝화를 쉽게 찾을 수 있도록 전문관을 지속적으로 강화하고 있다”며 “프리미엄 브랜드 입점 확대를 통해 고객들의 선택의 폭을 넓혀나갈 것”이라고 밝혔다.

2025.02.04 08:55안희정

"AI로 작물 생산량 늘린다"…구글, 新 스타트업으로 농업 혁신 주도

구글 모회사 알파벳의 연구 개발 시설 X의 부서인 문샷 팩토리가 인공지능(AI)으로 농작물 재배 방식을 획기적으로 개선하는 것을 목표로 하는 새로운 스타트업을 선보였다. 3일 테크크런치에 따르면 문샷팩토리는 최근 데이터 및 머신러닝 기반 스타트업 '헤러터블 애그리컬처(Heritable Agriculture)'를 분사시켰다. 이 스타트업은 물리학 박사인 브래드 잠프트가 만든 곳이다. 창업자인 잠프트는 빌&멜린다 게이츠 재단에서 프로그램 책임자 및 펠로우를 역임한 후 벤처 지원 스타트업인 TL 바이오랩스(Biolabs)에서 1년간 최고 과학 책임자로 일했다. 8개월 후인 2018년 말에는 구글 X에 합류해 헤러터블 애그리컬처의 프로젝트 리더가 됐다. 헤러터블 애그리컬처는 머신러닝을 사용해 식물 유전자 정보를 분석, 농작물 생산성을 높일 수 있는 조합을 찾아낸다. 이 회사가 캘리포니아, 네브래스카, 위스콘신 등에 구축한 '특수 성장 챔버'에선 사양에 맞게 재배된 수천 개의 식물이 자라고 있는 것으로 알려졌다. 잠프트 창업자는 "유전자 정보를 이해함으로써 농작물은 기후 친화적인 특성을 가진 품종으로 교배돼 더 높은 수확량, 낮은 물 소비, 뿌리와 토양에서 더 높은 탄소 저장 능력을 가지게 된다"며 "크리스퍼(CRISPR) 기반의 유전자 교정기술이 식물을 프로그래밍 할 수 있는 역할을 하게 할 것"이라고 설명했다. 이 스타트업은 농업을 통해 발생하는 온실가스 배출과 물 사용량을 줄이는 것을 목표로 하고 있다. 현재 농업은 인간 활동으로 인해 생성되는 온실가스 배출의 약 25%를 차지하는 것으로 알려졌다. 다만 이 과정에서 유전자 변형 기술을 활용하지는 않을 방침이다. 또 기술 상용화를 위해 여러 파트너들과 논의 중인 것으로 전해졌다. 이 스타트업은 FTW 벤처스, SVG 벤처스 등을 통해 시드 라운드 투자를 유치한 상태다. 테크크런치는 "구글은 이곳에 투자자로 참여하고 있지만 지분은 공개되지 않은 상황"이라며 "구글이 지난해 1월 X에서 수십 명을 해고하며 전반적인 구조조정을 진행한 후 헤리터블 같은 스타트업을 적극 분사시키고 있다"고 말했다.

2025.02.03 10:14장유미

두나무, 국제전산언어학술대회에서 '금융 허위정보 탐지' 챌린지 1위

두나무(대표 이석우)는 본사 머신러닝(ML)팀이 국제전산언어학술대회 '콜링 2025'에서 금융 허위정보 탐지(Financial Misinformation Detection, FMD) 챌린지 1위를 차지했다고 26일 밝혔다. '콜링(COLING)'은 자연어 처리(NLP)와 전산언어학 분야에서 가장 권위 있는 학술 대회 중 하나로, 전 세계 연구자와 기업들이 최첨단 기술을 선보이는 자리다. 콜링2025에서 주최한 FMD 챌린지는 금융 데이터에서 허위 정보를 탐지, 정확한 분석을 제공하는 기술력을 평가하는 과제에 중점을 둔다. 미디어를 통해 확산되는 금융 관련 허위 정보의 심각성을 해결하기 위해 마련됐다. 두나무 머신러닝팀은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용, 허위 정보를 탐지하는 정확도인 F1을 비롯해 허위 정보 판별 근거를 평가하는 로그(ROUGE) 등 모든 지표에서 가장 우수한 성적을 거둬 리더보드 1위를 차지했다. 챗 GPT 등 상용화된 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하지 않고, 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 개조해 1위를 달성했다는 점이 특징이다. 금융 관련 허위 정보는 투자자의 잘못된 의사 결정을 유발할 수 있는 만큼, 사전에 탐지하고 차단하는 능력이 중요하다. 또한 AI가 잘못된 정보를 생성하는 할루시네이션 문제와도 연결돼 최근 세계적으로 주목받는 연구 분야다. 두나무 머신러닝팀 박희수 연구원은 “투자자 보호와 투명한 금융 환경을 위해 노력했던 팀의 열정과 헌신이 국제적으로 인정받아 영광으로 생각한다”고 수상 소감을 전했다. 두나무 이동준머신러닝팀장은 “이번 성과는 고객 신뢰를 최우선으로 하는 우리의 가치를 입증한 결과”라며 "앞으로도 고객이 믿을 수 있는 기술과 서비스를 개발해 시장의 안정성과 투명성에 일조할 것”이라고 강조했다. 한편 두나무는 업비트, 증권플러스, 증권플러스 비상장 등 서비스를 운영 중이다. 두나무 머신러닝팀은 주식과 디지털자산 시장에서 활용되는 AI 모델을 연구·개발하고 있다.

2024.11.26 13:27김한준

블럭스, AI로 마케팅 성과 10배 향상…"국내 넘어 글로벌 진출 목표"

"자체 개발한 인공지능(AI) 추천 서비스로 마케팅 성과를 최대 10배 이상 끌어올리는 성과를 달성하며 대기업 유치에 성공했다. 이제 국내를 넘어 일본, 미국 등 해외에서도 우리의 역량을 선보이려 한다." 25일 판교에서 만난 제트에이아이의 공동 창업자이자 제품 책임자인 구민성 PO는 AI기반 개인화 추천 서비스와 고객관계관리(CRM) 솔루션의 글로벌 진출 계획을 밝혔다. 블럭스는 커머스 플랫폼을 위한 AI서비스다. 온라인쇼핑몰 등 이커머스 플랫폼에서 사용자의 행동을 예측하고 이를 바탕으로 고객별 선호도에 맞춘 상품을 제안해 구매 전환율(CVR)을 극대화하는 개인화 상품 추천과 고객의 구매 시점, 구매력을 분석해 개인화된 마케팅 서비스를 제공하는 CRM 서비스를 지원한다. 구민성 PO는 "현재 약 40개 국내 고객사를 확보하고 이중 상당수가 다이소, 데일리샷, 어바웃펫과 같은 대형 브랜드"라며 "기존 대비 캠페인 효율을 10배 이상 끌어올리며 고객 만족도를 높이는 데 성공했다"고 설명했다. 이어 "특히 다이소의 경우 온라인 몰 출시 과정에서 블럭스의 추천 알고리즘을 적용해 클릭률과 전환율이 대폭 상승하는 성과를 거뒀다"고 강조했다. 구 PO는 대기업 등 디지털전환(DX)을 가속하는 기업들이 빠르게 블럭스를 도입하는 이유로 자체적으로 AI모델을 구축하고 운영할 수 있는 기술력을 강조했다. 기존에 만들어진 AI모델을 도입하는 것에 그치지 않고 고객사에 맞춰 최적화된 AI모델과 서비스를 지원할 수 있기 때문이다. 그는 "우리는 자체 기술로 개발한 AI모델로 트랜스포머 기반 딥러닝 기술을 활용하고 있다"며 "개발팀이 직접 고객사의 데이터와 산업 특성을 반영해 AI 모델을 최적화하고 학습을 수행할 수 있다"고 설명했다. 이어 "특히 최근에는 급변하는 환경에 맞춰 지속해서 데이터를 학습시키고, 알고리즘을 최적화하는 운영이 중요하다"며 "우리는 고객사에 맞춰 실시간으로 대응할 수 있다는 점에서 고객사들에게 좋은 반응을 얻고 있다"고 설명했다. 제트에이아이는 마케터들이 보다 창의적이고 전략적인 업무에 더 집중할 수 있도록 돕기 위해 개인화된 쿠폰 발급, 채널 최적화 등 고도화된 기능을 추가한다는 방침이다. 이를 위해 AI가 제공하는 자동화된 데이터 분석 및 추천 기능은 마케터들의 업무를 효율적으로 지원해 기존의 반복적이고 비효율적인 작업을 대체해 기업의 마케팅 성과를 한층 더 높일 계획이다. 구민성 PO는 "블럭스는 마케터 등 실무자들이 개발자나 데이터과학자의 도움 없이 바로 AI를 활용할 수 있는 업무 환경을 지원한다"며 "마케터가 직접 AI를 사용하는 만큼 업무 프로세스가 단축될 뿐 아니라 의사소통 오류나 휴먼에러를 최소화해 기업의 마케팅 효율성을 극대화하고, 불필요한 업무 역량 누수를 방지할 수 있다"고 강조했다. 블럭스는 국내 성과를 바탕으로 글로벌 무대로의 도약을 준비하고 있다. 일본과 북미를 중심으로 글로벌 시장 진출을 계획 중으로 일본은 한국과 유사한 고객사 요구에 맞춰 저변을 확대할 계획이다. 특히 파트너사 협력이 중요한 시장인 만큼 이미 아시아 태평양(APAC) 진출을 지원하는 엑셀러레이팅 프로그램인 'K-글로벌 이노비스타'에 선정되는 등 일본 시장 지출을 위한 기반 마련에 박차를 가하는 중이다. K-글로벌 이노비스타는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관하며 인포뱅크의 투자사업부인 아이엑셀과 플러그앤플레이 코리아에서 공동으로 운영하는 스타트업 지원 프로그램이다. 또한 AI 마케팅 솔루션의 잠재력이 큰 북미 시장 진출을 위해 차별화된 서비스 역략을 확보하고 고객 사례를 확보할 방침이다. 구민성 PO는 "내년 하반기까지 글로벌에서 최소 10곳의 고객사를 확보하고 개념 증명(PoC) 과정을 통해 제품의 성능을 입증하는 할 계획"이라며 "국내를 넘어 글로벌 시장에서도 차별화된 가치를 전달하겠다"며 포부를 밝혔다.

2024.11.25 17:00남혁우

[기고] 제조 역량 강화에 AI 기반 딥러닝·통합 데이터는 필수

한국 산업통상자원부에 따르면 올해 10대 제조업이 계획 중인 주요 설비 투자 금액은 110조원에 달한다. 특히 국내 자동차 업계는 전기차 전용 공장 증설에 17조원을 투자할 계획인 것으로 나타났다. 이를 위해 현대자동차그룹은 국내 전기차 전용 공장 건설에 2030년까지 24조원을 투자하겠다고 발표했다. 전기차 생산을 지원하기 위한 새로운 시설과 기존 현장의 현대화는 효율성, 품질 및 노동력을 극대화하기 위한 툴링(tooling)과 프로세스를 재고할 수 있는 좋은 기회다. 최근 전기차 제조업체는 배터리 제조 공정에서 100개 이상의 단계, 차제 공장에서 52개의 장비, 주력 차량 설계에서 500개 이상의 부품을 제거했다는 보도가 있었다. 프로세스를 재고한 결과 승합차의 자재 비용을 35% 절감하고, 다른 차량에서도 비슷한 규모의 비용을 절감이 이뤄졌다. 공장을 개발하고 솔루션을 조달할 때 현장과 기업 차원에서 자원의 투입과 이에 대한 승인이 공유되는 현장 중심적인 방식이 있다. 그러나 유사한 워크플로에 대해 현장마다 서로 다른 솔루션을 사용할 가능성이 항상 존재한다. 데이터 품질이 필수적인 새로운 인공지능(AI) 기반 솔루션을 사용하는 경우를 포함해 전문 지식과 데이터가 현장 간에 공유되지 않을 위험도 있다. 이는 품질과 규정 준수를 위해 머신 비전 시스템을 사용하는 시각 검사 팀에게도 해당될 수 있다. 자동차 산업의 AI 머신 비전에 대한 지브라의 보고서에 따르면 독일과 영국의 머신 비전 리더 중 약 20%가 자사의 AI 머신 비전이 더 잘 작동하거나 많은 일을 할 수 있다고 응답했다. 이처럼 딥러닝 머신 비전과 같은 기술을 더 잘 배포하고 사용할 수 있는 방법이 있을까. 클라우드 보안·거버넌스에 대한 논의와 딥러닝 머신 비전을 통한 테스트, 품질 관리, 엔지니어와 데이터 과학자를 위한 새로운 컴퓨팅·협업 자원 등 고부가가치 워크플로우에 활용할 수 있는 기회의 균형을 맞출 수 있는 방법은 무엇인가. AI, 특히 딥러닝은 데이터에 기반을 둔다. 양질의 데이터의 양, 다양성과 속도는 딥러닝 모델 학습과 테스트의 핵심이다. 이를 통해 실제 배포 시 기대하는 결과를 얻을 수 있다. 보통 팀과 현장마다 경험과 가용할 수 있는 작업 시간이 다르다. 이로 인해 사일로(silo) 현상이 생겨 올바른 데이터 품질을 달성하기 더 어려워질 수 있다. 데이터는 저장·주석이 필요하며 모델 테스트에 필요한 다른 데이터셋과 사용돼야 한다. 이런 맥락에서 기업이 데이터 사일로 현상을 겪을 경우 개선된 머신 비전 모델 학습도 저해될 수 있다. 딥러닝 신경망은 다양한 시간대와 요일을 포함해 가능한 많은 변화에 노출돼야 한다. 데이터셋에 임의의 날짜를 혼합해야 하는데, 이는 훈련 데이터 시뮬레이션용 플랫폼을 사용하지 않는 한 일정 기간 동안 데이터를 캡처해야 하기 때문에 불편할 수 있다. 그럼에도 강력한 모델을 훈련하는 데 필수적이다. 또 산업 공정은 주변 조명의 변화, 미세한 변화가 있는 재료, 진동, 소음, 온도, 생산 조건의 변화 등 다양한 환경적 영향을 받는다. 학습 데이터에서 이런 변화를 고려하지 않는다면 모델 정확도가 떨어질 수 있다. 각 현장마다 선명도, 작업 거리, 주변 조명·모델이 처리하는 방법을 학습해야 하는 기타 요소에 차이가 있을 수 있으므로 학습 데이터셋은 실제 시나리오에서 모델이 직면할 수 있는 모든 변수를 반영해야 한다. 산업 공정이 여러 생산 현장을 포함하는 경우 그 중 한 곳에서만 데이터를 수집하거나 모든 데이터를 사일로화해 보관하는 것은 바람직하지 않다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 환경 조건과 생산 현장에서 데이터를 수집하고 공유해야 한다. 사일로화 된 현장 접근 방식의 또 다른 문제는 딥러닝 모델에 대한 학습 데이터의 주석과 관련 있다. 부정확하고 불명확하며 일관성 없는 주석은 필연적으로 모델 성능 저하로 이어진다. 동일한 품목을 만드는 여러 생산 현장을 포함해 주석이 정확하고 모호하지 않도록 하는 것이 중요하다. 이를 위해서 팀이 주석 프로젝트에서 협업할 수 있어야 한다. 각 이미지마다 다른 결함 유형을 표시하면서 일부 결함은 전혀 표시하지 않는 것은 실제 프로젝트에서 흔히 발생하는 실수다. 또 무엇이 결함으로 간주되는지도 주관적일 수 있으므로 교차 검증이 필요하다. 모든 결함은 유형에 관계없이 모든 관련 이미지에 명확하게 표시돼야 한다. 통합된 접근 방식을 취하지 않고 클라우드를 활용하지 않는다면 현장과 국가 간에 데이터 주석을 추가하는 문제는 해결할 수 없다는 것이다. 제조 업계의 머신 비전 팀은 딥러닝 머신 비전을 활용할 수 있는 새로운 방법이 필요하며 클라우드 활용이 포함돼야 한다. 클라우드 기반 머신 비전 플랫폼을 사용한다면 팀은 여러 현장, 국가, 지역 등 다양한 제조 위치에서 데이터를 안전하게 업로드하고 라벨을 지정하고 주석을 달 수 있다. 여러 현장과 환경의 클라우드 기반 플랫폼에 더 크고 다양한 범위의 풀링된 데이터는 딥러닝 학습에 더 효과적이다. 이런 플랫폼에서는 지정된 사용자가 실시간으로 함께 작업하고 주석, 학습 및 테스트 프로젝트에서 협업하며 각자 전문 지식을 공유할 수 있다. 클라우드 기반 플랫폼을 사용하면 지정된 역할과 권한, 책임 있는 사용자가 클라우드에서 딥러닝 모델을 학습하고 테스트할 수 있다. 훨씬 더 나은 학습·테스트 데이터 기반으로 특정 사용 사례에 대해 기존 규칙 기반 머신 비전보다 훨씬 더 높은 수준의 시각적 검사 분석과 정확도를 제공할 수 있다. 특히 자동차, 전기 배터리, 반도체, 전자, 패키징 산업을 비롯한 여러 제조업체에서 이런 결과를 달성하는 것을 목표로 한다. 클라우드 기반 솔루션은 컴퓨팅 성능의 확장성과 접근성을 제공한다. 기존 시스템에서는 일부 지정된 직원들만 컴퓨터에 강력한 그래픽처리장치(GPU)를 장착해 대규모 교육을 수행했다. 그러나 클라우드를 사용하면 모든 사용자가 자신의 노트북에서 동일한 고성능 컴퓨팅을 사용할 수 있다. 약간의 비용이 발생하지만 종량제(pay-as-you-go) 구독 모델을 사용하면 회사 자체 서버와 구하기 어려운 추가 IT 인력에 비용을 투자하는 것보다 더 유리할 수 있다. 머신 비전 팀은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델 구독을 통해 클라우드 기반 플랫폼에 유연하고 쉽게 투자할 수 있는 동시에 기술 파트너는 새로운 기능, 모델, 업데이트를 원활하게 추가할 수 있다. 딥러닝 클라우드 기반 플랫폼은 PC와 디바이스에 모델 엣지를 배포함으로써 생산 라인, 사용자, 팀 위치와 관계없이 유연한 디지털 워크플로우를 지원한다. 한국을 포함한 아태지역 제조업 리더들은 AI가 성장을 주도할 것으로 기대하고 있다. 이러한 AI 도입의 급증은 디지털 혁신을 우선시하는 리더들과 데이터 관리를 개선하고 제조 프로세스 전반의 가시성과 품질을 향상시키는 새로운 기술을 활용하려는 제조업체의 의도를 잘 보여준다. 오늘날 가장 중요한 품질 관리 이슈 중 하나는 데이터 통합이다. AI·데이터 목표와 새로운 자동차 공장을 계획하고 있는 지금이야말로 데이터를 활용하고 딥러닝 머신 비전의 이점을 확장하는 클라우드의 잠재력을 살펴볼 적기다.

2024.11.19 09:57크리스탄토 수리야다르마

플래티어, 우체국쇼핑에 AI 개인화 마테크 솔루션 '그루비' 공급

플래티어(대표 이상훈)는 우정사업본부 우체국쇼핑이 AI 개인화 마테크 솔루션 '그루비'를 도입했다고 19일 밝혔다. 우체국쇼핑은 이번 그루비 도입으로 개인화 마케팅 전략을 강화하고 고객 맞춤형 상품 추천 서비스를 통해 쇼핑몰의 경쟁력을 한층 제고하겠다는 계획이다. 우체국쇼핑은 농어촌 경제 활성화를 위해 시작된 공공 온라인 쇼핑몰로, 전국 3천300여 개의 우체국 네트워크를 통해 농어민과 소비자를 직접 연결해 안심 먹거리를 판매한다. 그루비 도입 후 'Ai 추천관' 카테고리를 홈페이지에 개설해 고객 맞춤형 상품 추천 서비스를 제공할 수 있게 됐다. Ai 추천관 카테고리에서는 머신러닝 및 딥러닝 AI를 활용한 맞춤형 상품뿐만 아니라 고객의 구매 이력과 관심사에 최적화된 상품을 제안한다. ▲다른 분들이 함께 본 상품 ▲지금 인기 있는 상품 ▲다른 분들이 함께 담은 상품 등 고객의 관심사를 반영한 다양한 맞춤형 상품을 확인할 수 있다. 그루비는 개인화 마케팅에 필요한 다양한 기능을 하나로 통합해 제공하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션이다. 실시간 빅데이터 처리 기술과 머신러닝·딥러닝 기반의 AI를 활용해 고객 행동 데이터를 수집 및 분석하고 타깃팅, 상품 추천, 성과 분석 등 개인화 마케팅에 필요한 기능을 제공한다. 특히 그루비는 지난해 업계 최초로 공공부문 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득해 공공분야에서의 안전성과 신뢰성을 인정받았다. 이를 바탕으로, 고객관계관리(CRM) 및 맞춤형 개인화 상품 추천이 필요한 다양한 국내 공공기업에 안정적으로 서비스를 제공하고 있다. 유민수 플래티어 그루비 사업부장은 "우체국쇼핑에 서비스를 제공할 수 있게 되어 매우 뜻깊게 생각한다"며 "그루비는 앞으로도 안정적인 AI 서비스를 제공해 공공 분야에서의 입지를 지속적으로 넓혀 나갈 것"이라고 말했다.

2024.11.19 08:38백봉삼

[인터뷰] 베슬에이아이 "AI 활용을 쉽고 빠르게…AGI 시대 준비 돕겠다"

"우리는 머신러닝 운영(MLOps)을 통해 기업들이 인공지능(AI)을 가장 쉽고 빠르고 저렴하게 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이는 곧 다가오는 '에이전트 AI' 시대에 필수적입니다. 이로써 장기적으로는 수십, 수백 개의 AI 모델이 협력하는 컴파운드 AI 시스템을 구축하고자 합니다." 안재만 베슬에이아이 대표는 최근 기자와 만나 회사의 비전과 전략을 설명하면서 이같이 말했다. 국내 행사에 참가하기 위해 실리콘밸리에서 한국을 방문한 그는 MLOps 플랫폼이 AI 기술을 기업 내 실질적 자산으로 만드는 데 필수적 역할을 한다며 베슬에이아이가 이 변화를 전폭 지원하고 있다고 강조했다. 16일 업계에 따르면 AI 기술의 급속한 발전으로 인해 기업들은 새로운 도전에 직면했다. 단일 AI 모델 운영에서 벗어나 여러 모델을 관리하고 자동화해야 하는 시대가 도래한 것이다. 이러한 상황에서 MLOps 플랫폼 전문 기업인 베슬에이아이가 주목받고 있다. MLOps란 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영까지의 전 과정을 효율적으로 관리하는 방법론으로, AI 모델의 지속적인 통합과 배포를 가능하게 한다. 지난 2020년 세워진 베슬에이아이는 기업들이 AI 모델을 효율적으로 학습하고 운영할 수 있도록 지원하는 MLOps 플랫폼을 제공하고 있다. 회사가 현재 기업들에 제공하는 플랫폼은 그래픽카드 처리 장치(GPU) 컴퓨팅 비용을 최대 80%까지 절감하고 AI 모델 배포 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축하는 등 운영 효율성을 크게 향상시켰다. 이로써 기업들이 복잡한 기술적 고민 없이도 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있게 됐다. 안 대표는 "기업들은 AI 모델을 개발하고 운영할 때 컴퓨팅 자원과 인프라 관리에 많은 어려움을 겪는다"며 "우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 모델 학습 및 운영 레이어와 에이전트 레이어를 제공한다"고 설명했다. 모델 학습 및 운영 레이어는 AI 모델의 학습, 배포, 운영 과정을 효율화해 개발자들의 생산성을 높여준다. 또 에이전트 레이어는 여러 AI 모델 간의 상호작용과 협업을 지원하여 복잡한 AI 시스템 구축을 가능하게 만든다. 이 두 레이어는 기업들이 단일 AI 모델 운영에서 벗어나 다중 모델을 효과적으로 관리하고 장기적으로는 에이전트 AI 시스템을 구축할 수 있는 기반을 제공한다. 이러한 기술적 강점을 통해 베슬에이아이는 이미 국내외에서 다양한 성공 사례를 만들어내고 있다. 국내에서는 뤼튼, 업스테이지, 스캐터랩 등 스타트업부터 현대자동차, LG전자 같은 대기업까지 베슬에이아이의 플랫폼을 도입했다. 고객사 중 일부 기업은 수십억 원에 달하던 거대언어모델(LLM) 운영 비용을 수억 원대로 줄이는 성과를 거둔 것으로 알려졌다. 안 대표는 "우리 플랫폼을 통해 고객사들은 복잡한 인프라 문제에서 벗어나 AI 모델 학습과 배포에만 집중할 수 있는 환경을 제공받고 있다"며 "이는 비용 절감뿐만 아니라 운영 효율성 면에서도 혁신적인 변화를 가져왔다"고 말했다. 해외에서도 베슬에이아이는 유수 기업들과 협업하며 글로벌 시장에서의 입지를 점차 확대하고 있다. 특히 실리콘밸리에 위치한 본사를 중심으로, 현지 AI 생태계와 긴밀히 연결된 활동을 전개하고 있다. 실제로 회사는 미국의 유명 VC인 안드레센 호로위츠가 주최하는 해커톤을 공동 개최하며 현지 스타트업 및 대기업들과의 네트워크를 구축했다. 이 행사를 통해 파인콘, 라마인덱스와 같은 실리콘밸리 AI 선도 기업들과의 협력을 통해 기술력을 인정받았으며 베슬에이아이의 플랫폼이 대규모 AI 모델 운영에 필수적인 도구로 자리 잡을 가능성을 보여줬다. 또 오라클 및 구글 클라우드와의 파트너십을 통해 글로벌 기술 대기업들과 협력하고 있다. 구글 클라우드 공식 블로그에는 베슬에이아이 플랫폼을 도입해 운영 효율성을 향상시킨 사례가 소개되기도 했다. 이러한 협력은 단순히 기술력을 알리는 데 그치지 않고 글로벌 시장에서 베슬에이아이의 경쟁력을 증명하는 중요한 발판이 되고 있다. 안 대표는 이어 곧 다가올 에이전트 AI 시대에 대비해야 한다고 강조했다. 그는 "조만간 웹 브라우저 중심의 패러다임이 AI 에이전트 기반으로 전환될 예정"이라며 "사용자들은 에이전트를 통해 검색, 예약, 의사 결정을 수행하는 시대가 올 것"이라고 설명했다. 베슬에이아이는 이러한 에이전트 AI 시대를 준비하며 기업들이 다중 AI 모델을 효과적으로 학습시키고 협력할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 이는 AI 모델 간 상호작용과 협업을 가능하게 하는 컴파운드 AI 시스템 구축으로 이어지며 장기적으로는 기업들이 AI를 통해 더욱 정교하고 자동화된 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 안 대표는 "에이전트 시대에는 수많은 AI 모델들이 서로 협력해 의사 결정을 내리는 컴파운드 AI 시스템이 필수적"이라며 "이 시스템을 통해 수십, 수백 개의 특화된 AI 모델들이 협력해 기업 내 다양한 지식을 통합하고, 고도화된 솔루션을 제공할 수 있다"고 강조했다. 그러면서 "우리는 이러한 컴파운드 AI 시스템 구축을 지원함으로써 범용 인공지능(AGI) 실현을 지원할 것"이라고 밝혔다. 안 대표가 컴파운드 AI 시스템과 AGI에 관심을 갖게 된 배경에는 이전에 몸담았던 의료 AI 스타트업에서의 업무 경험이 있다. 당시 그는 병원에서 실시간으로 환자의 생체 신호를 모니터링하고 심정지와 같은 응급 상황을 사전에 감지하는 시스템 개발에 참여했다. 이러한 경험에서 AI 기술이 인간의 삶에 미치는 긍정적 영향을 몸소 목격했다. 안 대표는 "AI가 사람의 생명을 살릴 수 있다는 점을 직접 경험하며 기술의 잠재력에 매료됐다"며 "단순히 의료를 넘어 다양한 산업에서 AI 발전은 인류에 기여할 수 있을 것"이라고 말했다. 그러면서 "기업들에 비용 효율적으로 MLOps 플랫폼을 제공하고 장기적으로는 컴파운드 AI 시스템의 생태계를 제공함으로써 기술의 혜택이 모두에게 돌아갈 수 있도록 노력하겠다"고 강조했다.

2024.11.16 13:02조이환

AI 혁신 시대, 성공적인 머신러닝 기반 서비스 구축을 위한 필수 전략

AI 혁명의 물결 속에서 머신러닝 기술은 기업의 혁신을 이끄는 핵심 도구로 부상하고 있다. 자동 번역, 이미지 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 머신러닝을 도입하고 활용하는 사례가 눈에 띄게 늘었다. 머신러닝의 강점은 분명하다. 제한된 규칙과 데이터를 기반으로 작동하던 기존 자동화 시스템에 비해 훨씬 더 유연한 대안을 제시하며 기업 경쟁력을 강화하는 데 도움이 된다. 하지만 머신러닝 기술 그 자체가 비즈니스의 황금 열쇠는 아니다. 기술을 도입하는 것과 이를 실제로 사용자가 활용할 수 있는 서비스로 제공하는 것은 전혀 다른 차원의 문제다. 머신러닝 모델을 서비스화하기 위해서는 문제 정의부터 데이터 수집 및 삭제, 데이터셋 구축, 모델 개발, 모델 평가, 모델 배포, 시스템 개발, 지표 평가에 이르기까지 모든 일을 처음부터 수행해야 하기 때문이다. 또 이 과정에서 수많은 업무가 수반되기에 여러 요소를 균형 있게 고려해야 한다. 그렇다면 머신러닝을 성공적으로 서비스화하기 위해 반드시 염두에 둬야 할 필수 요소는 무엇일까. 먼저, 효율적인 머신러닝 기반 서비스 구축을 위해서는 보다 빠른 배포 주기를 마련해야 한다. 머신러닝 프로젝트는 전통적인 소프트웨어 프로젝트와 달리, 눈에 직접적으로 드러나지 않는 기능 개선이 대다수다. 그러므로 머신러닝 모델이 성능 향상을 거듭 이뤄낼 수 있도록 실제 제품에 적용해보고 사용자 반응에 따라 기민하게 대응하는 것이 중요하다. 빠른 배포 주기를 유지한다면 또 다른 이점도 얻을 수 있다. 머신러닝 프로젝트의 단점인 불확실성을 줄이는 동시에 사용자 데이터를 추가 학습한다는 장점을 극대화할 수 있는 것이다. 이처럼 빠른 배포 주기를 마련하려면 초기 단계에서 최대한 작은 범위로 개발해야 한다. 사용자 전체가 아닌 일부를 대상으로 시스템을 개발해 타깃을 쪼갤 수도 있고, 개발 초기에 간단한 모델로 시작해 점진적으로 더 크고 복잡한 모델을 도입하는 접근을 택할 수도 있다. 다양한 접근 방법 중 상황에 맞는 전략을 취한다면 초기 개발 비용을 줄이고 더 빠르게 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 두 번째로, 사람과 머신러닝 모델을 동시에 사용하는 융합 프로세스를 체계화할 필요가 있다. 머신러닝 모델은 비교적 저렴하고 빠르게 결과를 출력할 수 있다는 장점이 있지만, 사람과 비교하면 상대적으로 정확도가 떨어진다. 반면 사람은 상대적으로 정확도가 높을지라도, 속도가 느리고 비용이 많이 발생한다. 따라서 사람과 머신러닝의 중간점을 찾아 적절히 융합하면 원하는 수준의 성능과 비용을 모두 만족시킬 수 있다. 예를 들어, 머신러닝 모델의 정밀도가 높은 구간에서는 이를 단독으로 이용해 콘텐츠를 처리하고, 정밀도가 부족한 부분에서는 사람의 판단을 더하는 방식으로 접근하는 것이다. 최근 생성 AI의 가속 발전으로 높은 정확도를 유지하면서도 비용까지 저렴한 경우도 점차 늘고 있는데, 발전하는 AI 연구 속도에 맞춰 AI 활용 전략도 민첩하게 수립돼야 한다. 마지막으로 머신러닝 기반 서비스 구축할 때는 시스템의 가시성을 높이고 오류를 신속하게 감지할 것을 강조하고 싶다. AI는 회계 로직처럼 정답이 명확한 문제를 풀기보다는 번역, 이미지 검색, 추천 시스템과 같이 정답이 없는 문제를 다루는 경우가 많기에 특정 로직에 버그가 생기더라도 사용자에게 직접 드러나는 오류 없이 암묵적인 성능 저하를 일으킬 수 있다. 게다가, AI는 방대한 데이터를 활용하고 여러 엔지니어의 손을 거쳐 탄생하기 때문에 버그가 발생할 수 있는 영역이 매우 넓다. 사용자 모바일 디바이스의 운영체제가 업데이트되어 데이터 형태 변화가 발생할 수도 있고, 그로 인해 AI 시스템의 성능이 저하될 가능성도 존재한다. 이를 방지하려면 시스템 내 모니터링 및 로깅 장치를 구축해 가시성을 확보해야 하며 오류 발생 시 신속하게 대응할 수 있어야 한다. 실제로 최근 하이퍼커넥트 AI 조직에서도 가시성을 확보하는 데 집중함으로써 AI를 더욱 고도화하고 있다. 성공적인 머신러닝 기반 서비스 구축을 위해서는 빠른 배포 주기, 사람과 머신러닝의 적절한 융합, 그리고 시스템의 가시성 확보가 필수적이다. 나아가 엔지니어 개인 차원에서는 소프트웨어 엔지니어링과 머신러닝을 모두 잘 이해하기 위해 꾸준히 기술 동향을 살피고 지식의 폭을 넓히는 노력이 필요하다. 머신러닝 기반 서비스는 구축과 운영 과정에서 상당한 노력이 요구되지만, 효율성과 생산성의 극대화, 고객 경험 향상과 같은 다양한 이점 덕분에 다수 기업에서 선호도가 높다. 앞서 살펴본 세 가지 요소를 고려한다면, 불확실성을 줄이고 보다 효율적이며 안정적인 머신러닝 기반 서비스를 구현할 수 있을 것이다.

2024.11.15 10:55이영수

뉴로클 "딥러닝 비전으로 제조업 혁신 이룰 것"

"딥러닝 지식 없어도 인공지능(AI) 모델 개발이 가능한 시대가 왔습니다. 뉴로클은 자동 최적화 알고리즘으로 이를 구현했습니다. 사용자는 제조 공정에서 나오는 불량품이나 오류를 기존보다 빠르고 정확히 식별해 업무 생산성을 끌어올릴 수 있습니다." 이홍석 뉴로클 대표는 제조 업무 생산성 향상에 딥러닝 비전 기술은 필수라며 최근 본지 인터뷰를 통해 이같이 밝혔다. 뉴로클은 딥러닝 비전 소프트웨어(SW)를 공급하는 기업이다. 대표 제품은 '뉴로티'와 '뉴로알'이다. 뉴로티는 딥러닝 비전 모델을 생성하는 솔루션이다. 이 대표는 "사용자는 딥러닝에 대한 전문 지식 없이도 모델 생성을 할 수 있다"며 "생산 현장에 수집된 데이터를 뉴로티에 넣기만 하면 되기 때문"이라고 설명했다. 이 대표는 이런 뉴로티 기능에 대한 비결로 자동 최적화 알고리즘을 꼽았다. 이 알고리즘이 뉴로티 내부에서 데이터 업로드·레이블링을 거쳐 모델 생성을 돕기 때문이다. 이는 뉴로클이 자체 개발한 알고리즘이다. 뉴로티는 합성 데이터 기술도 생성할 수 있다. 이를 통해 생산 현장서 발생할 수 있는 데이터 부족 현상을 해결하는 식이다. 그는 "양질의 데이터가 많아야 모델 성능을 올릴 수 있다"며 "현장 데이터가 부족할 경우 합성 데이터로 이를 보충하는 방식으로 모델 수준을 끌어올릴 수 있다"고 밝혔다. 이어 "모든 합성 데이터가 이로운 것은 아니다"며 "합성 데이터가 반드시 필요한 경우에만 사용하도록 고객사에 가이드라인을 제시한다"고 덧붙였다. 뉴로알은 뉴로티에서 개발된 딥러닝 모델을 API에 연계하는 솔루션이다. 사용자는 뉴로티에서 모델을 만들고 뉴로알에서 모델 기능과 성능을 고도화하는 과정을 거치면 된다. 이 대표는 "뉴로티가 효율적인 모델 학습을 지원한다면, 뉴로알은 이를 다양한 환경에 자유롭게 연동하는 것을 돕는다"고 설명했다. 이홍석 대표는 뉴로클 솔루션이 제조업 분야에서 가장 큰 성과를 내고 있다고 강조했다. 딥러닝 비전이 제품 불량이나 오류를 잡아내는 역할을 하고 있어서다. 이를 통해 기존보다 제조 업무 생산성이 약 60% 올랐다는 설명이다. 뉴로클은 최근 넥센타이어와 손잡고 타이어 불량 검사 프로젝트를 진행 중이다. 이 대표는 "타이어 문양이 200가지가 넘는다"며 "뉴로클 모델이 정밀한 검사를 지원한다"고 말했다. 또 "현장 직원들은 딥러닝 전문가 도움 없이 AI 기술로 업무 생산성을 올리고 있다"고 강조했다. 이 외에 배터리와 식음료 산업에서도 뉴로클 제품으로 외관 검사를 진행하는 것으로 알려졌다. "딥러닝 SW 제품화 전략…SI보다 적합할 것" 이홍석 대표는 차별화된 딥러닝 비전 사업 전략을 추진하고 있다고 강조했다. 고객에게 맞춤형으로 솔루션을 제공하는 것보다 SW를 제품화해 판매하는 것을 비즈니스 모델로 삼았다는 이유에서다. 이 대표는 최근 많은 경쟁사들이 딥러닝 비전 시장에 뛰어들었다고 말했다. 다만 여전히 고객사 데이터를 일일이 받아 딥러닝 모델을 직접 제작해 주는 시스템 통합(SI) 서비스에 의존한다고 지적했다. 그는 SI 서비스가 단기적으로 높은 수익을 창출할 수 있지만 장기적으로는 경쟁력 없을 것이라고 주장했다. 이 대표는 "기업·개인이 맞춤형 AI 서비스를 찾는 것보다 직접 취사선택해 AI 제품 구입하는 시대가 올 것"이라며 이유를 밝혔다. 이를 위해 뉴로클 제품군을 더 늘릴 예정이다. 이 대표는 "곧 새로운 SW 제품 출시를 앞둔 상태"라고 덧붙였다. "내년 해외 매출, 국내보다 높을 것"…연구개발·인재 채용 계획 이홍석 대표는 내년 해외 매출이 국내 매출을 넘어설 것이라고 내다봤다. 최근 아시아·유럽에서 유의미한 매출 성장을 이뤄내고 있다는 이유에서다. 이 대표는 중국과 일본, 대만, 싱가포르 등 아시아 제조업 국가에서 성과를 내고 있다고 밝혔다. 최근 베트남 시장을 겨냥하고 있다는 점도 알렸다. 그는 "베트남이 제조업 디지털전환을 적극 추진 중"이라며 "해당 국가 고객사 확보에 주력할 예정"이라고 말했다. 이홍석 대표는 연구·개발(R&D) 분야에 집중 투자를 이어갈 방침이다. 이 대표는 "그동안 R&D 투자 비율은 전체 매출 50% 내외"라며 "앞으로도 딥러닝 모델 개발에 집중할 것"이라고 설명했다. 뉴로클은 올해 연말 인재를 채용할 계획이다. 이 대표는 "특히 R&D 직군 인재 확보에 주력할 것"이라며 "국내외 딥러닝 비전 SW 분야 선두 주자로 자리매김할 계획"이라고 덧붙였다.

2024.11.07 09:52김미정

인피니언, 오릭스 차량용 MCU에 '이미지몹 엣지 AI' 통합

인피니언테크놀로지스 자회사인 이미지몹(Imagimob)은 인피니언의 오토모티브 ASIL-D MCU 오릭스(AURIX) TC3x과 오릭스 TC4x에 머신러닝 기능을 통합했다고 밝혔다. 인피니언에서 마이크로컨트롤러 담당 토마스 뵘(Thomas Boehm) 수석 부사장은 "안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기능을 마이크로컨트롤러 제품군에 통합하는 것은 자동차 산업의 자율주행 애플리케이션을 발전시키는 데 매우 중요하다"라며 "이미지몹 스튜디오로 오릭스 마이크로컨트롤러를 지원해 전 세계 개발자들의 접근성을 높이게 됐다"고 말했다. 개발자들은 이미지몹 스튜디오를 통해 엣지를 위한 강력한 머신러닝(ML) 모델을 생성하고 이를 인피니언의 검증된 오릭스 MCU에 배포할 수 있다. 이 프로세스는 이미지몹 스튜디오에서 머신러닝 모델을 생성하는 것으로 시작된다. AI 모델이 완성되면 사용자는 플랫폼 내에서 직접 MCU에 배포하도록 선택할 수 있다. 그런 다음 단계별 안내에 따라 원활하게 코드를 생성하고, MCU에 머신러닝을 쉽게 구현하고, 정교한 ML 모델을 생성할 수 있다. 또한 이미지몹 스튜디오는 사이렌 감지를 위한 샘플 프로젝트를 제공해 모델 생성 및 배포를 시연한다. 사용자는 코드 예제를 사용해 오릭스 MCU와 마이크 실드로 음향 모델을 만드는 방법도 배울 수 있다. 또한 이미지몹은 배터리 잔량, 상태 및 사용 시간을 계산하는 데 사용할 수 있는 새로운 회귀 모델을 개발했다. 오릭스 TC4x MCU 제품군은 오릭스 TC3x ASIL-D 오토모티브 MCU 제품군으로부터 원활한 업그레이드 경로를 제공한다. 이 향상된 성능은 차세대 트리코어(TriCore) 1.8을 기반으로 한다. 또한 오릭스 TC4x는 병렬 처리 장치(PPU)와 여러 지능형 가속기를 포함하는 확장 가능한 가속기 제품군을 갖추고 있어 비용 효율적인 AI 통합을 지원한다. 오릭스 TC4x 제품군은 향상된 머신러닝 성능 달성을 지원해 개발자들은 여러 모델을 동시에 또는 더 복잡한 모델을 배포할 수 있다. 예를 들어서 오릭스 TC3x는 기본적인 사이렌 감지를 처리할 수 있지만, 오릭스 TC4x는 사이렌 감지와 음성 상호작용을 동시에 처리할 수 있다.

2024.10.29 09:47이나리

카카오엔터프라이즈 "AI·클라우드 신기술로 국내 IT 견인"

카카오엔터프라이즈가 주요 인공지능(AI) 및 클라우드 기술 성과를 바탕으로 국내 IT 기술 발전에 기여하겠다는 포부를 드러냈다. 카카오엔터프라이즈는 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 '이프카카오 2024' 행사를 개최한다고 22일 밝혔다. 사흘간 진행되는 이 행사는 카카오 그룹의 기술 비전을 공유하는 자리로, AI 인프라의 핵심인 클라우드 기술과 다양한 AI 솔루션을 주제로 한 기술 세션이 진행될 예정이다. 카카오엔터프라이즈는 이번 행사에서 비전 AI, 머신러닝 운영 플랫폼(MLOps), 검색증강생성(RAG) 등 4개의 주요 기술 세션을 통해 자사의 최신 기술 성과를 발표한다. 특히 비전 AI 기술을 활용한 영상 데이터 분석과 클라우드 기반 AI 가속 솔루션이 주목을 받을 예정이다. 비전 AI 세션에서는 카카오클라우드의 비디오 인스턴스를 활용해 실시간 영상 데이터를 더욱 빠르게 처리하는 방법이 소개된다. 이를 통해 영상 내 인물 및 사물 인식, 차량 번호 추적 등 다양한 AI 모델 적용이 시연될 계획이다. 머신러닝 운영 플랫폼(MLOps) 세션에서는 대규모 데이터를 처리하고 머신러닝 모델을 효율적으로 관리하는 카카오클라우드의 솔루션이 소개된다. 실시간 데이터 수집과 분석을 돕는 인프라는 MLOps의 핵심으로, 카카오는 이를 통해 다양한 산업군에서 활용 가능한 기술을 제시할 예정이다. 검색증강생성(RAG) 세션에서는 LLM 기반의 검색 모델 성능을 향상시키는 방법론이 발표된다. 공공데이터를 활용한 데모 시연을 통해 AI 기반 검색 품질을 개선하는 기술이 소개되고 AI의 할루시네이션 문제를 줄이기 위한 해결책도 제시된다. 카카오엔터프라이즈 관계자는 "우리는 카카오 그룹의 신성장동력의 한 축을 담당하며 AI 원천 기술의 근간을 다지고 있다"며 "앞으로도 클라우드 및 검색 분야 기술 고도화를 위해 연구 개발한 다양한 기술과 방법론을 공유하고 국내 IT 기술 발전에 기여할 것"이라고 강조했다.

2024.10.22 10:54조이환

베슬에이아이, 오스트리아 정부 프로그램 선정…유럽 시장 공략 '시동'

베슬에이아이가 유럽 시장 진출의 발판을 확보했다. 베슬에이아이는 오스트리아 정부가 주관하는 '지아이엔-고 오스트리아(GIN-Go Austria)' 프로그램에 최종 선정됐다고 21일 밝혔다. 연방 경제노동부가 후원하는 이 프로그램은 아시아와 이스라엘 기반의 혁신적 딥테크 스타트업이 유럽 시장에 진출하도록 돕는 엑셀러레이팅 방식으로 진행된다. '지아이엔-고-오스트리아'는 지난 2015년부터 매년 혁신 기업을 선정해왔다. 이번 프로그램에서 베슬에이아이는 이미 상용화된 제품과 해외 시장에 적합한 서비스 운영 능력을 인정받아 참여 기업으로 선정된 것으로 알려졌다. 프로그램 관리는 오스트리아 경제 지원 기관인 '아베에스(Austria Wirtschaftsservice)'와 '에프에프게(FFG)'가 맡았다. 특히 '아베에스'는 유럽투자은행(EIB), 유럽투자기금(EIF), 국제금융공사(IFC), 세계은행(WB) 등과 협력하며 국제 금융 기관으로 평가받고 있으며 3만 개 이상의 혁신 기업을 지원하고 있는 것으로 알려졌다. 베슬에이아이는 클라우드 환경 통합 관리 및 컴퓨팅 자원 최적화를 통해 AI 학습 시간과 비용을 절감하는 머신러닝운영(MLOps)·거대언어모델운영(LLMOps) 플랫폼으로 높은 평가를 받았다. 특히 컴퓨팅 자원과 운영 비용이 몇 배로 소요되는 'AI 에이전트' 구축 과정에서 운영 효율성과 AI모델의 확장성을 입증했다. 이번 선정을 통해 베슬에이아이는 오스트리아 및 유럽 시장에서 활로를 개척할 기회를 얻게 됐다. 오스트리아는 유럽 중심에 위치해 중·동부 유럽 시장 접근에 유리하며 다양한 산업에서 혁신 기업들과의 협업 기회와 연구개발(R&D) 지원이 우수해 유럽 시장 진출의 교두보로 평가받고 있다. 안재만 베슬에이아이 대표는 "이번 선정을 통해 유럽 시장에 본격적으로 진출할 수 있는 중요한 기회를 얻게 돼 기쁘다"며 "글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 성장을 이루기 위해 최선을 다해 유럽 전역에서 베슬에이아이의 혁신적 솔루션을 선보이겠다"고 강조했다.

2024.10.21 15:44조이환

발란 "올해 1~3분기 누적 광고 매출, 전년 대비 3배↑"

명품 플랫폼 발란은 자사의 AI 머신러닝 기반 개인화 추천 광고 시스템(이하 광고 시스템)을 통해 광고 매출이 지속적으로 성장하고 있다고 18일 밝혔다. 이에 광고를 이용한 입점 판매자들도 큰 투자 효과를 보고 있다고 설명했다. 올해 1~3분기 누계 발란의 광고 매출은 전년 동기 대비 3배 성장한 것으로 집계됐다. 광고 매출 성장률은 분기별 평균 122%로 꾸준히 성장 중이다. 회사는 현재와 같은 추세가 유지되고 연말 성수기 시즌을 고려했을 때 성장세가 더 가팔라질 것이란 전망이다. 또 회사에 따르면 발란 입점 파트너사들은 발란 내부 광고 구좌를 통해 광고를 직접 집행해, 현재 기준 광고비 대비 평균 1천600%의 거래액 발생 효과(ROAS)를 보고 있다. 광고를 통한 거래액의 경우 지난해 1~3분기 337억원 대비 올해 574억으로 170% 증가했다. 발란은 광고 시스템을 2022년 연말에 출시, 이듬해에 본격 서비스했다. 발란의 광고 시스템은 명품 노하우와 빅데이터 머신러닝 기업 몰로코의 기술을 결합해 구축한 딥러닝 맞춤형 서비스를 제공한다. 발란 관계자는 "꾸준하게 늘어나는 광고 프로그램 이용으로 판매자와 발란의 윈-윈 모델이 정착되고 있다"면서 "파트너분들이 믿고 맡기는 만큼 최선의 서비스와 성과로 보답할 것"이라고 말했다.

2024.10.18 18:57백봉삼

"눈 마주친 순간 사로잡아야"...네이버웹툰 데이터 엔지니어로 사는 법

“네이버웹툰 앱을 열면 '알아서 딱!'이라는 메뉴가 바로 상단에 있다. 원래는 요일별 연재 작품을 안내했는데, 모든 연재 작품을 중 취향에 맞는 작품을 전면에 추천하는 서비스로 개발했다. 이용자들에게 웹툰 작품들을 어떻게 보여줄지 고민했고, 머신러닝 기반 추천 엔진을 도입했다.” 김대식 네이버웹툰 SVP는 이용자들이 앱에 접근하자마자 흥미로운 웹툰을 찾아 탐독할 수 있도록 하고 있다며 이같이 언급했다. 김대식 SVP는 12일 과학기술정보통신부가 주최하고 한국소프트웨어산업협회(KOSA) 주관, 지디넷코리아가 후원으로 열린 '디지털 혁신 페스타 2024(DINNO 2024)'의 부대 행사 '잡테크 커넥팅 데이즈' 연사로 등장했다. 김대식 SVP는 인공지능(AI)을 비롯한 기술을 네이버웹툰 사업에 활용하는 역할을 담당한다. 세부적으로는 AI, 머신러닝(ML), 데이터 관련 조직을 두고 기술 지원을 하고 있다. AI 조직은 AI 기술을 활용해 웹툰 저작권 보호, 'AI 페인터' 등 웹툰 창작을 위한 도구 등을 지원했다. ML 조직은 회사가 웹툰 서비스를 제공하는 일본, 미국 등 글로벌 지역에서 수집된 데이터를 토대로 개인화 추천 서비스를 제공하는 것이 주된 업무다. 이렇게 데이터를 활용하기 앞서, 데이터 전담 조직이 수집된 일 수십억 건 규모 데이터의 쓸모를 찾아 정제하고, 사업 의사결정에 활용하는 작업을 한다. 김 SVP는 “타 서비스에서도 흔히 제공되는 콘텐츠 구매 추천 서비스뿐 아니라 광고, IP 활용 등에도 데이터를 활용한다”면서 “데이터 플랫폼을 구축과 더불어 데이터의 자동화 및 최적화를 꾀하는 '데이터 옵스'도 자체적으로 한다는 점이 특징”이라고 소개했다. 외부 플랫폼 대신 자체 구축을 택한 것에 대해선 핵심 기술로서 내재화가 필요하다는 판단이 있었다고 설명했다. 김 SVP는 “이용자의 데이터를 토대로 콘텐츠 추천하는 것에 대한 내재화 의지가 컸다”며 “기술 기업인 네이버 산하 회사라 자체 구축이 용이한 점도 작용했지만, 콘텐츠 중심 기업으로서 기술 내재화가 필요한 영역이라는 판단이 가장 주효했다”고 말했다. 네이버웹툰은 이처럼 데이터와 AI를 활용하기 위해 관련 업무 포지션으로 ▲비즈니스 애널리스트 ▲애널리틱스 엔지니어 ▲데이터 프로젝트 매니저 ▲데이터옵스 엔지니어 ▲데이터 플랫폼 엔지니어로 채용하고 있다. 자체적으로 필요한 플랫폼을 구축해 운영하는 만큼 타 기업보다 데이터 담당자 직무를 세분화해 두고 있다고 했다. 비즈니스 애널리스트는 데이터를 분석해 비즈니스 문제를 이해하고 해결 방안을 제시하며, 이해관계자와 협력해 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 데이터 프로젝트 매니저는 데이터 관련 프로젝트를 계획, 관리, 실행해 팀간 협력을 이끌고, 프로젝트가 기한 내에 목표에 맞게 완료될 수 있도록 조율한다. 데이터 엔지니어는 데이터를 수집, 처리, 저장하는 데이터 파이프라인을 구축하고 관리해 분석과 활용을 위한 데이터 인프라를 제공한다. 데이터옵스 엔지니어는 데이터 파이프라인의 개발, 배포, 모니터링을 자동화하고 최적화해 데이터가 일관성 있게 처리되고 효율적으로 전달될 수 있도록 데이터 인프라를 운영한다. 데이터 플랫폼 엔지니어는 데이터 저장, 처리, 관리의 전반적인 플랫폼을 설계하고 구축해 데이터 인프라의 성능, 안정성, 확장성을 보장해준다. 애널리틱스 엔지니어는 데이터 엔지니어링과 데이터 분석의 중간 다리 역할을 하며, 데이터를 분석 가능한 구조로 변환하고 비즈니스 요구에 맞는 데이터 모델을 구축한다. ML 쪽 업무 포지션은 ML 모델러와 ML 플랫폼 엔지니어로 두고 있다. ML 모델러는 ML 모델을 설계, 훈련, 평가해 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 모델링 솔루션을 제공하고 모델 성능을 지속 개선하는 역할을 맡고 있다. ML 플랫폼 엔지니어는 ML 모델의 개발, 배포, 서빙, 운영을 지원하기 위한 확장 가능하고 안정적인 인프라와 도구를 구축해 데이터 과학자와 모델러들이 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는다. ML을 활용해 웹툰을 추천하는 'AI 큐레이션'은 전체 글로벌 서비스에서 제공되고 있다. 김 SVP는 “ML은 수집된 데이터를 토대로 알고리즘을 접목해 미래를 예측하는 기술”이라며 “이커머스처럼 이용자 맞춤형 추천 모델이 필요한 회사들이 ML을 직접 구축할 수 있는 ML 플랫폼 엔지니어를 찾고 있고, 저희도 이런 인력을 필요로 하고 있다”고 첨언했다. 데이터, ML 담당자가 얻을 수 있는 이점으로는 글로벌 서비스에 기반한 업무라는 점을 들었다. 김 SVP는 “글로벌 데이터를 다룰 수 있다는 점에서 네이버웹툰 데이터 엔지니어로서의 즐거움이 있을 것”이라며 “나라별 특성도 살펴볼 수 있고, ML 기반 추천 기술을 다뤄볼 수 있다는 점에서 좋은 직무 기회가 될 것”이라고 강조했다.

2024.10.12 17:52김윤희

노벨 물리학상에 제프리 힌튼·존 홉필드

올해 노벨 물리학상은 물리학 기반의 AI분야에서 나왔다. 수상자는 인공신경망을 이용한 머신 러닝 기술을 개발한 미국 프린스턴 대학교 존 J. 홉필드 교수와 캐나다 토론토 제프리 E. 힌튼 교수에게 돌아갔다. 스웨덴 카롤린스카 의대 노벨위원회는 8일(현지 시간) 존 홉필드 미국 프린스턴대 교수, 제프리 힌튼 캐나다 토론토대 교수를 수상자로 선정했다. 수상 분야인 인공 신경망에서 뇌의 뉴런은 서로 다른 값을 갖는 노드로 표현되는데, 이러한 노드는 시냅스에 비유할 수 있는 연결을 통해 서로에게 영향을 미친다. 존 J. 홉필드(John J. Hopfield) 교수는 데이터를 저장하고 재구성할 수 있는 연관 기억을 만들었다. 1933년 미국 일리노이주 시카고에서 태어났다. 홉필드 교수는 1958년 미국 뉴욕주 이타카 코넬대학교에서 박사학위를 취득했다. 미국 뉴저지주 프린스턴대학교 교수로 재직 중이다. 공동 수상자인 제프리 E. 힌튼 교수는 데이터를 통해 자동으로 속성을 찾아내고, 이를 통해 이미지에서 특정 요소를 식별하는 작업을 수행할 수 있는 방법을 개발했다. 힌튼 교수는 1947년 영국 런던에서 태어났다. 1978년 영국 에든버러 대학교에서 박사 학위 취득했다. 현재. 캐나다 토론토 대학교 교수로 재직 중이다.

2024.10.08 19:47박희범

하나은행, 기술력 강한 중기 대출 강화한다

하나은행이 우수한 기술력을 보유한 중소기업에 대한 대출 강화에 나설 전망이다. 8일 하나은행은 머신러닝을 활용한 기술력 기반 여신평가모형을 개발해 기업평가를 실시했다고 밝혔다. 이 모형은 하나금융융합기술원과 함께 개발한 것으로 기존 신용평가서 적용되지 않았던 기술력에 대한 평가가 다각적으로 이뤄질 수 있도록 만들어졌다. 머신러닝으로 기업이 보유한 특허 및 기술 인증, 기술 인력, 기술개발 현황, 기술 사업화 역량 데이터를 활용해 기업의 성장 가능성을 평가하는 것이 특징이다. 하나은행은 금융감독원에 이 모형에 대한 승인을 준비 중에 있다. 승인이 완료되는 2025년 상반기부터 정상적인 통합여신모형을 운영할 방침이다. 하나은행 중소벤처금융부 관계자는 "우수한 기술력을 보유한 중소기업에게 더 많은 금융혜택을 제공할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

2024.10.08 11:51손희연

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