AI·SW 지식 부족해도 한번 실행 OK, SW 손쉽게 개발 도와
[보안뉴스 박미영 기자] 국내 연구진이 지난 2021년부터 3년째 공장·의료 등 산업 분야에서 비교적 인공지능 전문 지식이 부족한 사용자들에게 손쉬운 SW 개발 프레임워크를 제공, 큰 힘이 되고 있다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 노코드 기반으로 신경망을 자동 생성하고 배포 과정까지 자동화하는 기계학습 개발도구(MLOps)의 핵심 기술을 오픈소스로 깃허브에 공개했다고 밝혔다.
연구진은 개발한 프레임워크인 탱고(TANGO)를 5일 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 제3회 공개 세미나를 개최했다. 탱고 프레임워크란 인공지능이 적용된 응용SW를 자동으로 개발하고, 클라우드·쿠버네티스 온프레미스 환경·온디바이스 등 다양한 디바이스 HW 환경에 맞게 최적화해 배포해 주는 기술이다.
예컨대 철강공장에서 품질 검사 시 철강 데이터의 불량 여부 판단은 쉽게 하나, AI의 적용이 쉽지 않았다. 병원의 의사 또한 폐결핵 X-레이 사진만 봐도 손쉽게 병명 판정은 쉬우나 AI로 자동 예측하는 모델의 활용은 어려운 게 사실이었다.
ETRI가 만든 탱고 프레임워크는 이처럼 관련 분야 전문 지식은 있지만 데이터만 입력하면 자동으로 실행해 주는 신경망 처리 분야에 적합하다. 이용도 쉬워 깃허브에 있는 설치 방법을 통해 간단한 명령으로 자동 설치되며, 웹 접속을 통해 바로 실행된다.
기존 인공지능 응용SW 개발 방식에서 데이터 라벨링은 도메인 전문가가 담당하고, 인공지능 모델 개발·학습 및 응용SW의 설치·실행은 SW개발자가 직접 하는 구조였다. 그러나 인공지능 기술의 확산과 함께 전 산업에서 SW에 대한 수요가 높아지고 있는 반면, 이러한 수요를 충족시킬 인공지능·SW 전문가는 부족한 상황이다.
최근 이러한 문제를 개선하기 위해 인공지능 응용SW 개발·배포를 자동화하기 위한 연구가 아마존, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 업체를 중심으로 시작됐다. 하지만 자사의 서비스 환경만을 위한 개발환경을 제공해 국내 산업 현장의 다양한 HW를 지원하기는 어려운 점이 있었다.
ETRI는 이와 같은 국내 산업 현장의 수요를 반영, 객체 인식에 최적화된 신경망 자동화 개발 알고리즘을 개발 중이다. 특히 의료·스마트 공장 등 산업 현장에서 실제 활용할 수 있도록 데이터 라벨링, 인공지능 모델 생성, 인공지능 학습 및 응용SW 배포 전 과정에 대한 최적화·자동화도 지원한다.
ETRI는 중앙대와 함께 각각 신경망 자동 생성 핵심 기술과 최적화 핵심 기술을 개발 완료했다. 연구진은 연구 결과를 이달 10일부터 6일간 캐나다 밴쿠버 컨벤션센터에서 개최되는 신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 및 최적화 워크숍에서 관련기술을 발표할 예정이다.
연구진은 핵심기술 개발 완료에 이어, 공동연구기관을 중심으로 실증을 통해 보급 확산에 주력하고 있다. 공동연구기관인 웨다에서는 철강과 자동차 부품 제조 업체 2개 기업을 대상으로 현장 직원들이 활용 가능한 인공지능 서비스를 구축했다. 향후 엣지 디바이스로의 탱고 모델 배포 기능을 활용해 일원화된 외관 품질검사를 진행하고 있다.
아울러 서울대병원도 대규모의 △흉부 X선 영상 데이터를 활용해 흉부 X선 영상에서 폐결핵을 자동으로 검출하는 기술 △관상동맥 석회화 판별 인공지능을 개발·검증했다.
2025년에도 탱고 프레임워크를 활용한 인공지능 개발을 계속해 △흉부 X선 영상으로부터 골다공증 유무 예측 △폐암 발생 위험 예측 △심혈관 질환 발생 위험 예측이 가능한 인공지능 모델들을 개발할 계획이다.
또 다른 공동연구기관인 래블업도 탱고(TANGO)에서 생성한 AI 모델을 아마존 AWS, 구글 GCP 클라우드, 국산 KT클라우드 환경에 자동 배포하고 있다.
자율항해솔루션기업인 에이브노틱스도 기술이전을 통해 탱고 온디바이스 배포 기술·AI 성능 최적화 기술을 확보하고, 자율항해를 위한 온디바이스AI에 대해 사업화 예정이다.
정보통신기획평가원(IITP) 장문석 SW PM은 “탱고(TANGO)의 기술개발이 완료되면 구글, 아마존 등 외산 클라우드가 독점하던 인공지능 개발도구 분야에서 국내 업체의 산업 경쟁력 확보가 가능하다. ETRI의 신경망 개발 지식과 경험은 국내 SW산업 경쟁력 제고에 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
ETRI 조창식 AI컴퓨팅시스템SW연구실장도 “과제의 1단계에서는 핵심기술 개발에 치중했다. 올해 2단계부터는 실증을 통해 탱고 프레임워크의 유용성을 입증하고, 다양한 산업 분야의 보급 확산에 주력할 예정”이라고 말했다.
연구진은 앞으로도 매년 반기별로 새로운 버전의 소스코드를 깃허브로 공개할 것이라고 밝혔다. 연 1회 하반기에는 공개 세미나를 개최, 개발 기술뿐만 아니라 실증 노하우 등도 함께 공유할 계획이다. 본 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ‘신경망 응용 자동 생성 및 실행환경 최적화’ 과제 지원을 받아 개발됐다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 국내 연구진이 지난 2021년부터 3년째 공장·의료 등 산업 분야에서 비교적 인공지능 전문 지식이 부족한 사용자들에게 손쉬운 SW 개발 프레임워크를 제공, 큰 힘이 되고 있다.
[사진=ETRI]
한국전자통신연구원(ETRI)은 노코드 기반으로 신경망을 자동 생성하고 배포 과정까지 자동화하는 기계학습 개발도구(MLOps)의 핵심 기술을 오픈소스로 깃허브에 공개했다고 밝혔다.
연구진은 개발한 프레임워크인 탱고(TANGO)를 5일 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 제3회 공개 세미나를 개최했다. 탱고 프레임워크란 인공지능이 적용된 응용SW를 자동으로 개발하고, 클라우드·쿠버네티스 온프레미스 환경·온디바이스 등 다양한 디바이스 HW 환경에 맞게 최적화해 배포해 주는 기술이다.
예컨대 철강공장에서 품질 검사 시 철강 데이터의 불량 여부 판단은 쉽게 하나, AI의 적용이 쉽지 않았다. 병원의 의사 또한 폐결핵 X-레이 사진만 봐도 손쉽게 병명 판정은 쉬우나 AI로 자동 예측하는 모델의 활용은 어려운 게 사실이었다.
ETRI가 만든 탱고 프레임워크는 이처럼 관련 분야 전문 지식은 있지만 데이터만 입력하면 자동으로 실행해 주는 신경망 처리 분야에 적합하다. 이용도 쉬워 깃허브에 있는 설치 방법을 통해 간단한 명령으로 자동 설치되며, 웹 접속을 통해 바로 실행된다.
기존 인공지능 응용SW 개발 방식에서 데이터 라벨링은 도메인 전문가가 담당하고, 인공지능 모델 개발·학습 및 응용SW의 설치·실행은 SW개발자가 직접 하는 구조였다. 그러나 인공지능 기술의 확산과 함께 전 산업에서 SW에 대한 수요가 높아지고 있는 반면, 이러한 수요를 충족시킬 인공지능·SW 전문가는 부족한 상황이다.
최근 이러한 문제를 개선하기 위해 인공지능 응용SW 개발·배포를 자동화하기 위한 연구가 아마존, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 업체를 중심으로 시작됐다. 하지만 자사의 서비스 환경만을 위한 개발환경을 제공해 국내 산업 현장의 다양한 HW를 지원하기는 어려운 점이 있었다.
ETRI는 이와 같은 국내 산업 현장의 수요를 반영, 객체 인식에 최적화된 신경망 자동화 개발 알고리즘을 개발 중이다. 특히 의료·스마트 공장 등 산업 현장에서 실제 활용할 수 있도록 데이터 라벨링, 인공지능 모델 생성, 인공지능 학습 및 응용SW 배포 전 과정에 대한 최적화·자동화도 지원한다.
ETRI는 중앙대와 함께 각각 신경망 자동 생성 핵심 기술과 최적화 핵심 기술을 개발 완료했다. 연구진은 연구 결과를 이달 10일부터 6일간 캐나다 밴쿠버 컨벤션센터에서 개최되는 신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 및 최적화 워크숍에서 관련기술을 발표할 예정이다.
연구진은 핵심기술 개발 완료에 이어, 공동연구기관을 중심으로 실증을 통해 보급 확산에 주력하고 있다. 공동연구기관인 웨다에서는 철강과 자동차 부품 제조 업체 2개 기업을 대상으로 현장 직원들이 활용 가능한 인공지능 서비스를 구축했다. 향후 엣지 디바이스로의 탱고 모델 배포 기능을 활용해 일원화된 외관 품질검사를 진행하고 있다.
아울러 서울대병원도 대규모의 △흉부 X선 영상 데이터를 활용해 흉부 X선 영상에서 폐결핵을 자동으로 검출하는 기술 △관상동맥 석회화 판별 인공지능을 개발·검증했다.
2025년에도 탱고 프레임워크를 활용한 인공지능 개발을 계속해 △흉부 X선 영상으로부터 골다공증 유무 예측 △폐암 발생 위험 예측 △심혈관 질환 발생 위험 예측이 가능한 인공지능 모델들을 개발할 계획이다.
또 다른 공동연구기관인 래블업도 탱고(TANGO)에서 생성한 AI 모델을 아마존 AWS, 구글 GCP 클라우드, 국산 KT클라우드 환경에 자동 배포하고 있다.
자율항해솔루션기업인 에이브노틱스도 기술이전을 통해 탱고 온디바이스 배포 기술·AI 성능 최적화 기술을 확보하고, 자율항해를 위한 온디바이스AI에 대해 사업화 예정이다.
정보통신기획평가원(IITP) 장문석 SW PM은 “탱고(TANGO)의 기술개발이 완료되면 구글, 아마존 등 외산 클라우드가 독점하던 인공지능 개발도구 분야에서 국내 업체의 산업 경쟁력 확보가 가능하다. ETRI의 신경망 개발 지식과 경험은 국내 SW산업 경쟁력 제고에 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
ETRI 조창식 AI컴퓨팅시스템SW연구실장도 “과제의 1단계에서는 핵심기술 개발에 치중했다. 올해 2단계부터는 실증을 통해 탱고 프레임워크의 유용성을 입증하고, 다양한 산업 분야의 보급 확산에 주력할 예정”이라고 말했다.
연구진은 앞으로도 매년 반기별로 새로운 버전의 소스코드를 깃허브로 공개할 것이라고 밝혔다. 연 1회 하반기에는 공개 세미나를 개최, 개발 기술뿐만 아니라 실증 노하우 등도 함께 공유할 계획이다. 본 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ‘신경망 응용 자동 생성 및 실행환경 최적화’ 과제 지원을 받아 개발됐다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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