슈퍼브에이아이 “복잡한 AI 개발 과정, ‘슈퍼브 플랫폼’로 한 번에 해결”

슈퍼브에이아이 “복잡한 AI 개발 과정, ‘슈퍼브 플랫폼’로 한 번에 해결”

디지털 전환(DX) 시대, 이를 가능케 하는 핵심 요소로 인공지능(AI)이 가장 먼저 열거되곤 한다. 특히 AI와 데이터가 기업 경쟁력을 향상시킬 수 있는 핵심 요소로 부상하면서 많은 기업들이 비즈니스 목표를 달성하기 위해 전사 내에 이를 도입, 활용하는 추세다.

다만 구축, 활용, 운영, 관리에 이르는 복잡한 AI 개발 사이클과 산업별로 상이한 데이터의 특성 등 까다로운 조건을 고려하면서 가장 적합한 AI 전략을 취하기란 쉽지가 않다.

차문수 슈퍼브에이아이 CTO. [사진=슈퍼브에이아이]

이 같은 고민을 돕기 위해 관련 시장에 뛰어든 기업이 있다. 바로 ‘슈퍼브에이아이’다. 최근 본지는 슈퍼브에이아이 공동창업자이기도 한 차문수 CTO에게 하나의 플랫폼에서 AI 개발 전체 사이클을 아우르는 고성능 AI 구축 플랫폼 ‘슈퍼브 플랫폼’의 이점에 대해 들어봤다.



기업들, AI 도입 니즈는 있지만…”아직은 어려워”

슈퍼브에이아이는 비전 AI 올인원 솔루션 기업으로, AI 도입 과정에서 어려움에 직면한 기업에게 실질적인 해결책을 제공하겠다는 목표를 지니고 있다.

이와 관련해 차 CTO는 “기업들은 하나의 파이프라인에 특정 기능을 구축할 때 서로 다른 기업보다는 한 기업에서만 활용하고자 한다”며 “예전보다는 많아졌지만 5~10년 이상 경험을 가진 ML 엔지니어도 그렇게 많지 않을 뿐더러 이들은 데이터를 종합적으로 관리하고자 하는 니즈가 있다”고 진단했다.

이어 “다만 기업에서는 설계부터 버티컬 솔루션까지 한 번에 구축하는 것을 원하는 데 쉽지 않은 상황”이라고 덧붙였다.

예를 들어 하나의 AI 기능을 구현하기 위해 데이터 분석·라벨링 검수·모델 학습·모델 평가 등 반복 작업이 계속되어 이루어지는 데, 개별 기업에서 이를 담당하게 된다면 제품 품질에 대한 일관성을 유지하기 어렵다는 시각이다.

이런 점에 착안해 슈퍼브에이아이는 고성능 AI 구축 플랫폼인 슈퍼브 플랫폼을 출시했다.

차 CTO는 “ML 등은 이터레이티브(Iterative)한 방식으로 굉장히 빠르게 모델을 업데이트가 가능한 방식으로 만들어야 한다”며 “이는 슈퍼브 플랫폼에서 가장 강조하는 메시지이기도 하다. 데이터 처리에 대한 일련의 과정을 쉽게 배포하고 관리할 수 있다”고 소개했다.

슈퍼브 플랫폼은 하나의 플랫폼 내에서 데이터 선별 및 분석부터 알고리즘 학습, AI 모델 제작 및 배포까지 AI 개발에 대한 전 과정을 진행할 수 있는 서비스다. [사진=슈퍼브에이아이]

AI 개발 전 과정 지원하는 ‘슈퍼브 플랫폼’


쉽게 말해 슈퍼브 플랫폼은 하나의 플랫폼 내에서 데이터 선별 및 분석부터 알고리즘 학습, AI 모델 제작 및 배포까지 AI 개발에 대한 전 과정을 진행할 수 있는 서비스다. 현재 서비스형소프트웨어(SaaS)와 민감한 데이터나 보안 우려가 있는 고객들을 위한 온프레미스(구축형) 버전으로 출시됐다.

예컨대 슈퍼브 플랫폼을 통해 데이터 유형과 분포를 분석해 학습용 고품질 데이터를 쉽게 선별, 학습한 모델을 진단할 수 있고 자동화 도구로 선별 데이터를 간편하게 라벨링하거나 최종 선별된 데이터를 AI로 학습·진단·배포할 수 있다. 기업으로서는 AI 서비스나 ML옵스 과정을 기획하고 설계하는 고민을 덜게 하여 보다 본연 업무에 집중할 수 있게 되는 셈이다.

차 CTO는 “보통 산업에서 3~6개월 걸리는 것을, 슈퍼브 플랫폼을 통하면 4~6주 사이로 단축할 수 있다”며 “일관된 플랫폼과 파이프라인이 존재하다 보니 데이터만 빨리 공급된다면 고객에게 PoC(기술검증)를 빨리 전달할 수 있고 개선하는 속도도 빨라진다”고 설명했다.

이어 “ML 엔지니어나 전문가가 아니더라도 쉽게 ‘원클릭’으로 활용할 수 있도록 직관적인 UI/UX 시스템을 갖춘 것도 특징”이라고 덧붙였다.

특히 기업들의 자체 데이터가 부족한 경우에도 도움을 줄 수 있다고 강조했다. 이 같은 장점을 통해 고객 페인포인트(Pain Point) 해결은 물론, 기업 경쟁력 제고도 도모하겠다는 계획이다.

차 CTO는 “데이터가 없는 경우 일반적으로 두 가지 전략을 취한다. 첫 번째로 파트너사와 카메라 설치 등으로 초기 단계부터 데이터 수집에 대한 컨설팅이 들어간다”며 “두 번째로 불량품을 억지로 만들어낼 수 없는 제조 분야나 날씨에 민감한 자율주행 같은 경우 합성 데이터를 활용해 데이터 작업을 돕고 있다”고 강조했다.

이어 “자동화 라벨링이 이전보다 보편화됐지만 멀티 모달리티로 가면 자동화 툴이 없다”며 “라벨링 타임도 전부 인건비고 비용이다. 라벨링 타임을 절약할 수 있는 ‘오토 라벨링’, ‘커스텀 오토 라벨링’, ‘오토 에딧’ 등 다양한 기능도 출시했다”고 덧붙였다.

슈퍼브에이아이의 ML옵스 파이프라인. [사진=슈퍼브에이아이]

기술력 고도화로 전 산업서 AI 도입 촉진할 것

현재 슈퍼브에이아이는 삼성, LG전자, 퀄컴, 현대자동차, SK텔레콤 등 국내외 유수 기술 기업들을 포함한 100개 이상의 고객에게 AI 솔루션을 제공해 왔다. 이외에도 미국, 일본 등에 법인을 설립해 글로벌 시장 진출을 위한 교두보를 확보하기도 했다.

일례로 슈퍼브에이아이는 일본 도요타 계열사 덴소 텐에 슈퍼브 플랫폼을 공급한 바 있다. 슈퍼브에이아이에 따르면 덴소 텐은 슈퍼브 플랫폼이 제공하는 자동화 기능 등을 통해 학습용 데이터 생성 시간 단축 및 체계적인 데이터 검증이 가능해졌으며 기존 분산된 툴들을 하나의 플랫폼으로 통합해 작업 효율성이 크게 향상됐다.

차 CTO는 “AI 개발에 필요한 많은 ML옵스 기능을 하나에 플랫폼에서 제공하는 기업이 일본 시장에는 슈퍼브에이아이 외엔 없다”며 “슈퍼브에이아이의 플랫폼은 일본어로 제공되어 현지 시장 고객에게 편리성도 제공하고 있다는 특장점도 꼽을 수 있다”고 설명했다.

슈퍼브에이아이는 2026년 증시 상장을 목표로 한다. 이에 앞으로도 기술력 고도화를 위한 투자를 지속하고 전 산업에서의 AI 도입을 위한 파트너십도 확대한다는 방침이다. 차 CTO의 말을 빌리자면 궁극적으로 ‘AI For AI’를 지향한다.

그는 “버티컬 솔루션을 개발하지 못하는 고객들을 도와드리는 것을 다음 단계로 생각하고 있다. 모달 데이터를 중심으로 한 개발 플랫폼도 계속 강화하려 하다”며 “플랫폼의 다양한 환경을 쉽게 배포할 수 있는 부분도 지속적으로 진행 중이다”고 밝혔다.

이어 “올해 슈퍼브에이아이와 고객사들 모두 같이 성장할 수 있는 해가 되기를 기원한다”며 “국내 고객들도 AI를 앞당겨 도입해서 좀 더 베네핏을 많이 얻어가는 해가 됐으면 좋겠다”고 덧붙였다.