[뉴스토마토 박현준 기자] 인공지능(AI)이 영역을 확대하고 있다. 음성인식 AI는 스피커를 통해 소비자들이 조금씩 경험하고 있다. 스피커가 말을 알아듣고 질문에 대한 답을 해준다. 산업 분야에서는 AI 이미지 분석 기술이 주목받고 있다. 생산시설과 무인 스토어부터 자율주행차까지 AI 이미지 분석 기술은 필수적이다. 정보통신기술(ICT) 기업들도 시장을 선점하기 위해 AI 이미지 분석 기술 고도화에 힘을 쏟고 있다. LG CNS는 최근 인공신경망학회가 주최한 AI 경진대회의 '이미지 인식 AI 대회'에 출전해 4위에 올랐다. LG CNS는 그룹 계열사의 일부 생산시설에 AI 이미지 분석 기술을 이미 적용했다. 기술을 고도화 해 보안검색대·자율주행차 등 다양한 분야로 확대할 계획이다. 지난 7일 서울 강서구 LG사이언스파크의 LG CNS 사옥에서 만난 이주열 AI빅데이터 담당 AI연구팀장(사진)은 자사의 AI 이미지 분석 기술에 대해 자신감을 내비쳤다.
꼼꼼한 AI 모델링으로 노이즈 이미지 원본 알아내"첫 출전에 4위를 기록했어요. 우리의 AI 이미지 분석 기술이 세계 정상권임을 확인하고 자신감을 얻었습니다."
이 팀장이 이끄는 AI연구팀은 LG CNS가 중장기적으로 사업화할 수 있는 AI 기술에 대해 연구개발하는 역할을 맡고 있다. 기술을 고도화한다고 해도 AI 스피커처럼 지금 당장 성능이 어느 정도인지 비교하기 어렵다. 이 팀장과 팀원들은 자신들의 기술력이 어느 정도 수준인지 확인하고 싶은 마음에 경진대회에 참여했다.
인공신경망학회의 AI 경진대회는 지난해 8월부터 11월까지 약 3개월간 진행됐다. 참가팀들은 공격과 수비로 나뉜다. 공격팀이 각종 사진에 다양한 노이즈를 삽입하면 수비팀은 AI 알고리즘을 통해 원본 이미지가 무엇인지 알아내는 방식이다. 예를 들면 판다 사진에 노이지를 삽입하면 AI는 긴팔원숭이라고 오판하는 경우가 있다. 수비팀은 노이즈가 들어간 이미지의 원본 이미지를 알아내야 하고 공격팀은 수비팀이 원본을 알아내지 못하도록 다양한 노이즈를 삽입해야 한다.
이 팀장은 수비를 택했다. 이미지에 노이즈를 삽입하는 것 보다 각종 노이를 얼마나 제대로 판단해내느냐가 더 중요한 역량이라고 판단했다. 이러한 기술력은 각종 산업현장에서도 요긴하게 활용될 수 있다. 340개의 참가 팀중 80개팀이 공격을, 나머지는 수비를 선택했다.
대회 규정상 노이즈가 삽입된 이미지에 대한 답은 한 팀당 하루에 5회까지만 제출할 수 있다. 보다 많이 답을 제출하고 답을 받을 수 있었다면 그만큼 AI도 더 많은 데이터를 학습할 수 있었지만 기회가 제한돼 어려움을 겪었다. 하지만 이 팀장과 팀원들은 다양한 노이즈에 대응할 수 있도록 AI 분석 기술을 꼼꼼하게 다듬으며 대응해 340개팀 중 4위를 기록했다. LG CNS는 글로벌 톱 5의 성과를 인정받아 인공신경망학회 컨퍼런스에 초청받아 AI 딥러닝(기계심화학습) 기술에 대해 발표했다.
이주열 LG CNS AI연구팀장(왼쪽에서 셋째)과 팀원들이 서울 강서구 LG 사이언스파크 LG CNS 사옥에서 포즈를 취하고 있다. 사진/박현준 기자
무인스토어·보안검색대·자율주행까지…AI 이미지 분석 기술 필수
이 팀장과 팀원들이 이번 대회에서 활용한 AI 이미지 분석 기술은 LG CNS의 AI 빅데이터 플랫폼 DAP가 기반이다. DAP는 LG CNS가 지난해 8월 발표한 7대 신기술 브랜드 중 하나다. LG CNS는 DAP 외에 스마트팩토리·블록체인·스마트에너지·사물인터넷(IoT)·로봇·스마트시티 등을 각각 브랜드화해 플랫폼 사업을 진행 중이다. 7개 브랜드는 미래 성장성이 높고 기술적 차별성을 갖춘 플랫폼이다. 회사는 이를 통해 고객사의 디지털 전환을 지원하고 플랫폼 기반의 사업 모델도 확대할 방침이다.
회사는 이번 AI 경진대회를 거치며 고도화된 부분은 DAP에 반영할 계획이다. LG CNS는 DAP의 AI 이미지 분석 기술을 그룹 계열사 중 전자·화학 관련 부품 생산 공장에 이미 적용했다. 생산 라인의 마지막 단계에는 제품의 불량 여부를 점검하는 단계가 필수다. 기존 생산라인에서 일부는 기계의 힘을 빌리지만 결국 마지막에는 사람의 눈으로 양품 여부를 확인한다. 기계적으로만 판단하면 양품도 불량품이라고 판단하는 경우가 종종 있기 때문이다. 기계가 불량품이라고 판단해도 사람이 보면 양품인 경우가 있고, 그 반대의 경우도 있다. AI 이미지 분석 기술은 이 부분에 적용돼 사람을 보조하는 역할을 한다. LG CNS가 처음 고객사에게 AI 이미지 분석 기술을 제안했을 때 고객들은 반신반의했다. 하지만 생산성을 더욱 높일 수 있다는 점을 강조했고 일부 생산라인에 적용된 현재 고객사들은 만족감을 나타낸 상태다.
LG CNS는 무인 스토어에도 AI 이미지 분석 기술을 적용했다. LG 사이언스파크의 LG CNS 연구동 3층에 자리한 GS25 편의점에는 매장 직원이 없다. LG CNS 직원이 자신의 얼굴을 인식하면 입장할 수 있다. 선택한 제품들을 카메라가 장착된 계산대에 올리면 카메라가 제품들을 자동으로 인식해 수량과 결제할 금액이 화면에 나타난다. 이 카메라에 AI 이미지 분석 기술이 적용됐다. LG CNS는 사옥에서 시범 운영 후 이 기술을 외부 편의점이나 대형마트로 확산할 계획이다.
AI 이미지 분석 기술은 각종 산업 현장에 적용될 곳이 많다. CCTV에 적용된다면 침입한 외부인이나 긴급구조가 필요한 직원을 판별해 바로 조치를 취할 수 있다. 보안검색대도 AI 이미지 분석 기술의 영역이다. 기존의 각 보안검색대는 물건을 올리면 엑스레이로 촬영해 사람이 판별한다. 여기에 AI 이미지 분석 기술이 적용되면 보다 정확도를 높여 사람이 판단하는데 도움을 줄 수 있다.
이 팀장은 AI 기술이 고도화되고 있지만 결국 사람의 역할이 필요하다는 입장이다. AI가 고도화되기 위해 학습 데이터가 필요한데, 이러한 데이터를 수집·정제·입력하는 것은 결국 사람의 몫이기 때문이다. 또 AI는 계속 발전하고 있어 아직 완성단계라고 보기 어렵다. 사람이 최종 판단을 내리는데 보조적 수단으로 활용되고 있다.
이 팀장은 5세대(5G) 통신에 대해 기대감을 나타냈다. SK텔레콤·KT·LG유플러스 등 이동통신 3사는 지난해 12월1일부터 수도권과 일부 광역시를 대상으로 5G 전파를 송출하기 시작했다. 이통사와 과학기술정보통신부는 스마트폰을 활용한 5G 서비스의 목표 시점을 오는 3월로 잡고 있다. 5G는 이론상 롱텀에볼루션(LTE)보다 약 20배 빠른 20Gbps의 전송 속도를 제공한다. 그만큼 현재보다 고해상도의 이미지나 동영상을 주고받기에 더 용이한 환경이 갖춰진다. 이 팀장은 "이미지 분석 기술도 저해상도보다 고해상도의 이미지나 동영상으로 학습시킬 때 정확도를 높일 수 있다"며 "실시간으로 동영상을 분석해 결과를 알려주는 서비스 측면에서도 5G는 중요한 변곡점이 될 것"이라고 말했다.
이 팀장과 팀원들은 다양한 시장에 자신들의 기술력을 적용하기 위해 힘을 쏟고 있다. 그는 대학에서 물리학을 전공했고 대학원에서 이론물리학 석사학위를 취득했다. 지난 2011년 LG CNS 정보기술연구소에 합류해 빅데이터 분석에 대해 연구했으며 2014년부터 AI 딥러닝 연구개발에 매진하고 있다. 그는 "데이터 분석을 하다보니 결국 양질의 데이터의 목표는 지능화였다"며 "빅데이터의 목적인 지능화 서비스를 고도화하기 위해 AI 연구개발을 하게 됐다"고 말했다.
박현준 기자 pama8@etomato.com
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