차문수 슈퍼브에이아이 CTO “데이터 중심 ML옵스로 버티컬 AI 정조준”

‘슈퍼브 플랫폼’, AI 개발 전 과정 효율화로 데이터 중심 AI 구현
VLM·3D 비전 넘어 ‘피지컬 AI’로 멀티모달리티 기술 선도

제조, 의료, 국방 등 각 산업 분야는 고유한 데이터 특성과 해결 과제를 안고 있다. 반도체 공정 설계나 의료 영상 분석과 같은, 고도의 전문 지식과 정밀한 데이터 처리가 필요한 분야에선 범용 AI 모델을 그대로 적용하기 어렵다. 특히 규제가 엄격하고 데이터 민감도가 높은 분야에서는 해당 산업의 특수성을 반영한 맞춤형 AI 개발 요구가 커지고 있다. 최근 이를 해결하기 위한 ‘데이터’ 중심의 버티컬 AI가 주목받고 있다. 

차문수 슈퍼브에이아이 CTO는 “범용 AI의 한계를 넘어 특정 산업에 최적화된 버티컬 AI 솔루션이 미래 AI 시장의 핵심 동력이 될 것이다. 특히 양질의 데이터 확보와 이를 효과적으로 처리, 활용할 수 있는 데이터 중심(Data-centric) 접근 방식이 버티컬 AI 성공의 열쇠다”고 강조했다.

데이터 중심 MLOps 구축

슈퍼브에이아이는 버티컬 AI가 특정 분야에서 강력한 성능을 발휘하는 핵심 이유로 데이터를 꼽으며 초기부터 데이터의 중요성을 인지하고, 데이터 수집, 정제, 가공, 관리에 이르는 전 과정을 효율적으로 지원하는 MLOps 플랫폼 구축에 집중해왔다.

차문수 CTO는 “GPT와 같은 거대언어모델(LLM)은 주로 인터넷 공개 데이터를 기반으로 학습하기 때문에 일반적인 작업에는 능숙하지만, 보안이 중요하거나 외부에 공개되지 않는 산업 현장의 특화 데이터에 대해서는 한계가 있다”고 설명했다.

슈퍼브에이아이는 ‘데이터 중심 AI’를 표방하며, AI 개발 전체 사이클을 아우르는 MLOps 플랫폼 ‘슈퍼브 플랫폼(Superb Platform)’을 제공한다. 이 플랫폼은 ▲데이터 라벨링 자동화 도구 ‘슈퍼브 라벨(Superb Label)’ ▲데이터 큐레이션 및 분석 도구 ‘슈퍼브 큐레이트(Superb Curate)’ ▲모델 학습 및 관리 도구 ‘슈퍼브 모델(Superb Model)’ ▲다양한 애플리케이션과의 연동을 지원하는 ‘슈퍼브 앱스(Superb Apps)’ 등으로 구성된다.

특히 슈퍼브 라벨은 단순한 자동 라벨링을 넘어 AI가 스스로 학습해 라벨링 정확도를 지속적으로 개선하는 액티브 러닝 기술을 적용해 더 신속하고 정확한 라벨링이 가능하다.

차 CTO는 “데이터 라벨링은 AI 개발 과정에서 가장 많은 시간과 비용이 소요되는 작업 중 하나”라며 “슈퍼브 플랫폼은 AI 기반 자동 라벨링, 자동 검수 기능을 통해 이 과정을 획기적으로 단축시키고, 부족한 데이터를 합성해 모델 성능을 향상시키는 기능까지 제공한다. 이는 희소 데이터 확보 문제를 해결하고, 개발 비용을 대폭 낮출 수 있다”고 말했다.

또한 슈퍼브에이아이는 ‘원클릭 학습’을 통해 코딩 지식이 없는 사용자도 쉽게 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스를 제공함으로써 고객의 AI 기술 내재화를 적극 지원하고 있다.

뿐만 아니라 MLOps 플랫폼 위에 자사의 핵심 기술인 비전 AI 역량을 결합해 시너지를 더욱 강화하고 있다. 카메라, CCTV 영상, 라이다(LiDAR), 레이더, 적외선(IR) 카메라, 센서 데이터 등 다양한 시각 정보를 처리하고 분석하는 데 특화된 기술력으로 시각 특화 솔루션을 공급하고 있다.

차 CTO는 “자율주행, 스마트팩토리, 보안 관제 등 다양한 산업 현장에서는 여러 종류의 시각 데이터를 동시에 분석해야 하는 경우가 많다”며 “슈퍼브에이아이는 멀티모달 데이터 처리 기술과 함께, 학습 없이도 특정 객체나 상황을 인지할 수 있는 제로샷(Zero shot) 학습, 이미지와 언어를 동시에 이해하는 비전 언어 모델(VLM), 객체의 정확한 위치 정보를 파악하는 비전 파운데이션 모델(VFM) 등 최신 AI 기술을 적극적으로 도입하고 있다”고 강조했다.

고객 맞춤형 솔루션 제공으로 성공 사례 축적

슈퍼브에이아이는 KT 위즈파크 AI 혼잡도 분석 시스템, 포천 막걸리 공장 불량 검수 시스템, 소방 연구기관과의 AI 화재 감지 시스템 개발 등 다양한 산업 분야에서 레퍼런스를 확보하며 기술력을 입증하고 있다.

차 CTO는 “단순히 AI 모델을 제공하는 것을 넘어, 고객이 실제 현장에서 AI를 효과적으로 활용하고 가치를 창출할 수 있도록 맞춤형 솔루션 제공과 함께 AI 기술 내재화를 적극적으로 지원하고 있다”고 말했다.

더불어 슈퍼브에이아이는 이를 위해 고객사 담당자를 대상으로 AI 교육을 제공하고, 데이터 설계부터 모델 개발, 운영에 이르는 전 과정에 고객이 직접 참여하도록 유도함으로써 현장 전문가의 노하우와 AI 기술이 시너지를 낼 수 있도록 돕는다.

차 CTO는 “AI 도입을 고려하는 기업들에게 가장 중요한 것은 ‘작은 성공 경험’이다. 처음부터 높은 목표를 세우기보다는 명확한 문제 정의를 바탕으로 작은 규모의 프로젝트부터 시작해 성공 사례를 만들고, 이를 바탕으로 점차 확대해 나가는 반복적인(Iterative) 접근 방식이 바람직하다”고 강조했다.

VLM 넘어 피지컬 AI로 비전 확장

슈퍼브에이아이는 향후 버티컬 AI가 영상 관제, 제조, 물류뿐만 아니라 국방, 의료 등 더욱 다양한 분야로 확산될 것으로 전망했다.

차 CTO는 특히 방대한 영상 데이터의 효율적인 처리를 위한 데이터 압축 및 핵심 정보 선별 기술의 중요성을 강조하며 “단순히 용량을 줄이는 것을 넘어, VLM 등을 활용해 영상의 내용을 이해하고 필요한 부분만 하이라이트 형태로 스트리밍하거나 저장하는 방식이 중요해질 것”이라고 내다봤다.

앞으로 슈퍼브에이아이는 2D 비전 기술을 넘어 3D, 로보틱스, 그리고 더 나아가 물리적 세계와 상호작용하는 피지컬 AI(Physical AI) 분야로 기술을 확장해 나갈 계획이다.

차 CTO는 “현재 물류 현장에서 활용되는 무인운반차(AGV)와 같이 2D 기반으로 작동하는 시스템들은 향후 3D 비전 기술과 결합해 더욱 정교하고 효율적으로 발전할 것”이라며 “이미지, 텍스트, 비디오, 3D 데이터를 아우르는 멀티모달리티 기술을 통해 산업 현장의 진정한 디지털 전환을 선도해나갈 것”이라고 말했다.

차 CTO는 마지막으로 “비전 AI 솔루션을 하나의 플랫폼에서 올인원으로 제공하는 슈퍼브에이아이는 고객과의 긴밀한 협력을 통해 AI 기술의 장벽을 낮추고, 모든 기업이 AI를 통해 실질적인 가치를 창출할 수 있도록 돕는 든든한 파트너가 될 것”이라고 강조했다.