슈퍼브에이아이, 생성형 AI 기반 '학습 데이터 생성' 기능 출시

• 슈퍼브에이아이, 데이터 생성·학습·모델 개발 및 운영 등 AI 개발 전체 사이클을 아우르는 비전AI 올인원 플랫폼 ‘슈퍼브 플랫폼’ 운영
• 생성형 AI 모델에 소량의 데이터 학습시키면 즉시 고품질 데이터 생성 가능... 불량품 발생, 자연재해 등 실제 산업 현장에서 취득하기 어려운 데이터 부족 문제 해결
• 이미지 내 세부 형태만 별도 합성하거나, 명령어를 입력해 데이터 특성을 구체적으로 설정하는 식으로 기능 고도화 예정

비전 AI 올인원 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이가 생성형 AI 기반 학습 데이터 생성 기능을 출시한다고 23일 밝혔다.

학습 데이터 생성 기능은 의료, 제조, 건설, 유통 등 실제 산업 현장에서 비전 AI 모델을 제작할 만한 고품질 데이터를 확보하기 어려울 때, 생성형 AI를 활용해 이를 대체할 수 있는 데이터를 만들어 내는 기능이다. 현장에서 쉽게 발생하지 않는 불량품 발생, 자연재해, 사건·사고 등의 희귀 데이터를 확보하기 위해 개발됐다. 

일례로 제조 공장에서의 화재 위험상황을 감지하는 AI 모델을 개발하기 위해서는 실제 불이 난 상황에 대한 이미지나 영상 등을 충분히 학습해야 하지만, 자주 일어나지 않는 특수 상황이기 때문에 데이터 확보에 대한 어려움이 따른다. 또한, 통상적인 제조 라인에서의 불량품 발생률은 10,000대 1 미만에 불과해 불량품이 발생한 상황에 대한 이미지나 영상 데이터를 확보하는 것도 쉽지 않다.

슈퍼브에이아이는 자체 개발 및 운영 중인 비전 AI 올인원 플랫폼 '슈퍼브 플랫폼'에 다양한 데이터로 미리 학습해 둔 ReCo 생성형 AI 모델을 추가했다. 이 모델을 100장 미만의 소량의 데이터로 추가 학습하면, 즉시 고품질의 학습 데이터를 생성할 수 있다. ReCo는 마이크로소프트(MS)에서 제작한 이미지 생성형 AI 모델로, 기존 이미지 생성 모델들보다 이미지 내 객체 위치를 정밀하게 출력해내는 것으로 알려져 있다. 고성능이나 다른 방식의 생성을 더 잘할 수 있는 최신 모델을 지속적으로 추가할 예정이다.

생성을 원하는 데이터와 수량을 선택하면, 생성형 AI 모델이 자동으로 학습 데이터를 생성해주기 때문에 모델 학습에 즉각 활용할 수 있다. 이미지 전체를 생성하는 방식, 이미지 내 구조물은 고정한 상태로 주변 환경만 합성 방식, 배경을 고정한 상태로 구조물의 세부 형태를 합성하는 식 등 데이터를 더 세분하게 생성할 수 있다. 또한 명령어를 입력해 생성하고 싶은 데이터의 특성을 더 구체적으로 설정하는 기능도 제공한다. 

한편, 슈퍼브에이아이는 전문가가 컨설팅부터 데이터 설계·인공지능 알고리즘 개발·운영까지 전 과정을 지원하는 '슈퍼브 서비스'와 하나의 플랫폼에서 AI 개발 전체 사이클을 아우르는 고성능 AI 구축 플랫폼인 ‘슈퍼브 플랫폼’을 운영 중이다. 하나의 SaaS 플랫폼 내에서 데이터 분석부터 모델 제작 및 배포까지 가능하기 때문에 보다 신속하게 AI 모델을 개발하고 관리할 수 있다.

슈퍼브에이아이의 김현수 대표는 "현장 변화 및 산업 고도화에 따라 AI 모델이 인식해야 하는 제품 결함이나 특정 상황 역시 점차 다양해지고 있다"며, "학습 데이터 생성 기능을 활용해서 부족한 데이터를 충당하고, 모델 성능과의 대응 폭을 높일 수 있을 것"이라고 밝혔다.