매스웍스, 매트랩으로 AI 개발 문턱 낮춘다
매스웍스가 매트랩으로 인공지능(AI)개발 문턱을 낮추고 있다. 매트랩은 소프트웨어(SW)개발 도구다. 개발자가 SW를 만들 때 사용하는 프로그램이다. 매스웍스가 자체 개발했다. 매트랩의 주요 특징은 SW를 간편하게 개발할 수 있다는 점이다. 개발자는 매트랩으로 프로그램을 만들 때 복잡한 코딩을 하지 않아도 된다. 모델 시각화도 코딩 없이 가능하다. 매트랩 유저들은 훈련된 모델을 사용자끼리 교환해 활용할 수 있다. 별도 프로그램 설치는 필요 없다. 매스웍스는 '2022년 매트랩 대학생 AI 경진대회' 수상자들을 초대해 토크쇼를 31일 진행했다. 1위는 '딥러닝을 활용한 음성 기반 수술실 보조 시스템'을 개발한 가천대 토커팀이 차지했다. 2위는 '경기도 데이터를 활용한 코로나-19 확진자 수 예측 시스템'을 개발한 한양대 하이텔팀, 3위는 '전이학습을 활용한 뇌파 기반 인간 의도 해독을 위한 설명 가능 AI 개발' 프로젝트를 제출한 고려대 이화아니 학생에게 돌아갔다. 1위~3위를 차지한 수상자는 매트랩을 활용한 AI 연구 사례를 소개했다. 가천대 토커팀 "간편한 코딩법 제공해 개발 유용" 1위는 가천대 토커팀이 받았다. 토커팀은 딥러닝으로 '음성 인식' '음성 위치 추정 기술'을 개발했다. 원리는 간단하다. 우선 의사가 수술 중 필요한 의료 도구를 AI에 음성으로 요청한다. AI는 목소리를 인식하고, 의사 위치까지 파악한다. 이를 바탕으로 AI는 요청에 맞는 의료 도구를 의사에게 건넨다. 정확도는 평균 80%다. 토커팀은 해당 음성 인식과 음성 위치 추정 기술을 매트랩으로 개발했다고 밝혔다. 매트랩은 음성 데이터 처리 기술과 합성곱 신경망(CNN)을 토커팀 연구에 제공했다. 연구에 참여한 곽은지 학생은 "매트랩이 자동으로 코드를 측정해줬다"며 "코딩 경험이 없는 사람들도 비교적 쉽게 원하는 결과를 얻을 수 있었다"고 밝혔다. 그는 "매트랩 강점은 사용자들에게 개발 프로젝트를 쉽게 시작할 수 있도록 도와준다는 점"이라 생각한다고 말했다. 그는 "매트랩과 시뮬링크를 사용하면 블록 단위로 이어 붙이는 형태의 코딩을 쉽게 구현할 수 있다"며 "데모 비디오나 프로토타입을 만들 때 굉장히 유용했다"고 설명했다. 연구팀은 향후 딥러닝 정확도를 높이기 위해 음성 데이터셋을 추가 확보할 계획도 밝혔다. 연구 멤버인 고중범 학생은 "이번 기술이 상용화되면 수술 보조 장비를 빠르고 정확히 의사에 전달할 수 있을 것"이라며 "수술 시 발생하는 노동력 절감과 수술 효율성을 이룰 수 있을 것"이라고 말했다. 한양대 하이텔팀 "시각화 기능으로 AI 모델 제작 간편" 2위는 한양대 하이텔팀이 수상했다. 연구팀은 코로나 확진자 수를 측정하는 '예측 딥러닝 모델'을 개발했다. 하이텔팀은 전염성 질환 전파의 원인과 통제 요인으로 ▲인구통계학 데이터 ▲사회경제학 데이터 ▲교통 데이터 등을 모델에 활용했다. 한양대팀도 매트랩으로 예측 딥러닝 모델을 구현했다. 팀에 속한 박동혁 학생은 "매트랩 툴박스를 적극 활용했다"고 밝혔다. 매트랩 툴박스는 연구자가 SW 개발에 필요한 시스템을 설치, 활용할 수 있는 시스템이다. 그는 "필요한 기능을 쉽고 간편하게 수집, 조회할 수 있어 편했다"고 말했다. 박동혁 학생은 매트랩의 시각화 기능에 대해서도 언급했다. 그는 "다른 SW 개발 도구로 모델을 시각화하려면 코드를 제작해야 해 접근이 어려웠다"며 "매트랩은 좀 더 쉽게 코드를 제작, 변형할 수 있었다"고 말했다. 하이텔팀은 "이번 모델이 전국 단위 데이터를 적용해도 적합한지 연구하겠다"며 "상용화까지 돼서 신규 전염병 예방에 도움 되길 바란다"고 밝혔다. 고려대 이화아니 "유저들 간 모델 공유 간편해 연구 능률↑" 3위를 차지한 고려대 이화아니 학생은 '설명가능한 AI' 알고리즘을 기반으로 인간 의도를 해독하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)' 기술을 개발했다. BCI는 인간 뇌파로 생각을 해독해 휠체어, 로봇팔, 컴퓨터 등 외부 기기를 제어하는 기술을 의미한다. 이화아니 학생은 매트랩에서 제공하는 르넷5(LeNet5) 모델을 뇌파 데이터에 전이 학습해 연구했다. 그는 여기서 매트랩 기능인 '파일 익스체인지'를 활용했다. 다른 사람이 이미 학습시킨 LeNet5로 연구를 진행한 셈이다. 고려대 팀은 "매트랩에서 유저들 간 학습된 모델을 공유해 사용할 수 있었다"며 "이는 매우 큰 장점이다"고 평했다. 일반적으로 다른 SW 개발 도구는 모델 공유를 위해 라이브러리를 별도로 요구한다. 그는 "매트랩은 추가 다운로드 없이 모델을 찾아 쓸 수 있어 편리했다"며 "연구 시간 생산성을 높일 수 있었다"고 밝혔다. 이화아니 학생은 "이번 연구는 사지가 불편한 환자들이 뇌파만으로 글씨를 쓸 수 있게 돕거나, 휠체어를 움직일 수 있는 정도로 활용할 수 있다"며 "상용화를 위해선 90% 후반까지의 기술 정확도가 필요하다"고 덧붙였다. 매스웍스는 매년 매트랩을 활용한 AI 개발 대회를 연다. 대학에 재학 중인 누구나 참가할 수 있다. 매스웍스는 올해 4월부터 참가 신청을 받는다. 출품작은 매스웍스 엔지니어팀, 교육팀 등이 ▲주제에 대한 아이디어의 적절성 ▲출품작의 기술 역량 ▲출품 동영상 창의성과 완성도 ▲코드 확장 가능성을 심사한다.
