오픈AI사의 챗GPT가 일으킨 IT시장의 지각변동은 노동의 미래에 대한 인사이트 변화는 물론 더 높은 생산성을 찾아왔던 산업계에도 다양한 파급효과를 만들어 낼 것으로 예측된다.

사용자의 검색행위가 아닌 질답을 통해 기계와 인간이 상호작용하며 실질적인 작업 결과물을 만들어 내는 과정은 이제 AI가 인간의 지적 노동의 훌륭한 파트너로서 데뷔했음을 선포하는 것이나 다름없다.

최근에는 다양한 외부 네트워킹을 활용하는 GPT 플러그인 버전도 출시되면서 최신의 데이터를 기계가 사용자를 대신해 찾아내고 분석해 우리의 일상에 필요한 다양한 예약이나 레시피 제안은 물론 제안서 작업, 음악 작곡은 물론 프로그래밍까지 최적의 결과를 전달해 주는 세상을 구현시킨 것이다.

그렇다면 AI기술을 활용하여 특화된 분야의 AI 비즈니스 모델을 제시하는 중소기업들의 현황은 어떨까? 오는 19일 개막하는 월드IT쇼 참가기업들 중에서 잠재 수요가 큰 AI기술을 들고 참가하는 기업들을 살펴보았다.

인이지(대표. 최재식)는 철강, 정유, 화학, 시멘트 등 제조업 공정의 고온/저온 반응 최적화 및 예지보전을 통해 생산 공정의 에너지 절약, 생산성 향상, 품질 향상 등을 이뤄내고, 이를 통해 기업의 ESG/SDGs 경영을 실현할 공정 최적화 AI 가이던스 솔루션인 INFINITE OPTIMAL SERIES™(인피니트 옵티멀 시리즈)를 개발했다. 해당 공정 최적화 AI 가이던스 솔루션은 적은 데이터로도 도입이 가능하며, 별도의 장비나 시스템 설치 없이 도입이 가능한 심리스(Seamless) 솔루션이라는 점이 큰 특징이다.

우리나라는 제조업이 국내 GDP의 약 30% 이상을 차지할 만큼 중요한 분야지만, 공정상의 문제 증상인 설비 내부의 고열, 고압, 부식여부 등을 파악 및 측정할 수 있는 숙련된 현장 책임자가 점차 부족해지고, 기업 입장에선 높은 비용이 수반되는 데이터 분석 전문가를 채용하는 과정도 쉽지 않아 AI를 활용한 공정최적화는 기업 입장에선 그림의 떡처럼 느껴지기 일쑤였다,

인이지의 제품은 이런 현장 상황을 해결하기 위한 고민에서 시작되었다. 고객사의 공정생산을 예측하고 최적화하는 AI 예측 기반 솔루션을 시작으로, 세계 최초 시계열 데이터 딥러닝을 통한 의사결정을 시각화하는 기술을 도입해 공정 최적화 가이던스의 이유를 설명하는 AI 운전 기반 자동 제어 솔루션을 개발했고 나아가 생산품의 스프레드를 개선하는 예측 AI 솔루션까지 함께 개발했다.

회사는 향후 AI 제조 설비성능관리(APM: Asset Performance Management) 시스템 개발을 통해 예측 및 성능 최적화에 대한 설명을 제공하는 인터페이스 소프트웨어 및 XAI 기반 설비성능관리 시스템의 클라우드 서비스까지 포함한 End-Product를 완성한다는 계획이다.

옴니스랩스(대표. 문귀환)는 2019년 설립된 AI벤처 기업으로 창업진흥원 주관 글로벌창업사관학교 데모데이 프로그램에서 최우수상을 수상한 기업이다. ‘Deep Block’이라는 자체 개발 머신러닝 AI플랫폼을 활용하여 항공·우주 영역 같은 대용량 공간의 정보 데이터를 쉽게 분석하는 서비스를 제공한다. 초당 최대 15GB 가량의 위성, 항공 영상 데이터를 AI기반으로 분석하여 다양한 결과를 도출할 수 있는 플랫폼으로 공간정보 산업 분야의 다양한 이미지 분석 업무를 자동화할 수 있을 뿐 아니라, 코딩없이 사용자들이 다양한 AI 모델을 구축하고 사용할 수 있어, 코딩 지식이 부족한 공간정보 분야 관련 종사자가 편리하게 활용할 수 있는 장점이 있다.

실제 매일 지구를 관측하는 위성, 항공기에서 수집되는 위성, 항공 영상의 크기는 100TB이상에 달한다. 워낙 대용량이고 전문분야라서 현재 대부분의 국가와 업계 종사자들은 이러한 데이터를 사람의 노동력에 의지하여 분석하고 있는 것이 현실. 해당 작업은 딥러닝 기술을 활용하여, 70% 이상 자동화할 수 있지만, 국내외 많은 기관과 기업 입장에선 공간정보 데이터의 용량과 해상도가 워낙 크고 일반적인 방식으로는 처리하는 것이 불가능하여, 관련 데이터를 분석하는 데 어려움을 겪어 왔다.

게다가 최근 AI 기술에 대한 민간수요가 높아지면서 공공기관이나 타 분야 민간기업은 자체적으로 연구진을 구성해, 기술을 개발하는 것 역시 쉽지 않은 상황이었다. 대부분의 공간정보 산업 종사자 및 연구 인력이 AI에 대한 전문성이 부족한 측량, 도시공학, 물리학 전공자라는 점도 AI 활용에 장애가 되어 온 것. ‘Deep Block’은 고성능 머신러닝 기반 영상 분석 모델을 단 몇 시간 안에 학습시키고 사용할 수 있는 드래그앤드롭 기반의 UI를 제공하는 AI 플랫폼으로, 사전 학습된 모델 라이브러리를 제공함과 동시에, 다양한 공간정보 관련 솔루션을 제공하기에 항공우주 분야 데이터를 분석처리 분야에서 특화된 솔루션으로 평가받고 있다.

㈜드로미(대표. 이승호)는 드론 영상을 기반으로 3D 공간정보를 만들고, 딥러닝을 결합해 다양한 VAP (Value added Products)를 만드는 기업으로 올해 월드IT쇼에서 최근 화제가 된 ChatGPT (대화형 생성 AI)기반의 객체 제거 솔루션인 Chat-BMO (Chat-Binary Mask Object removal)를 소개한다. Chat-BMO는 이미지상에 “사람 지워줘” 같은 사용자의 간단한 명령 입력으로 이미지나 동영상 내 다양한 객체를 자동으로 제거하는 기능을 가지는데 이는 정기적으로 이미지나 동영상을 게시해야 하는 특정 산업이나 업무 관여자, 예를 들어 포털사이트 운영 및 블로거/유투버(편집자), 쇼핑몰 운영자, SNS 사용자처럼 이미지나 동영상 내에서 특정 객체를 제거하는데 많은 수고를 느끼는 사용자에겐 매우 유효한 솔루션이다.

회사는 자체 보유한 딥러닝, 드론 기반의 도로 위 차량 이미지 자동 제거 기술인 ‘카프리 (CfSM, Car-free Street Mapping)’ 서비스를 개발한 경험을 토대로 Chat-BMO를 개발했다. 해당 솔루션 사용 시, 객체를 감지하고 마스크 이미지를 생성하는 작업을 프레임당 0.4초 이하의 처리 속도로 신속하게 작업을 완료하며, 객체 제거 정확도는 94.5% 이상을 보장해 시장 경쟁력을 가진다고 회사는 강조했다. ㈜드로미는 월드IT쇼에서 CHat-BMO 솔루션 공개를 계기로, 향후 단순히 원하는 객체를 제거하는 기능뿐 아니라 지정 객체를 다른 이미지나 그래픽으로 교체하는 기능, 정확성과 효율성을 향상 시키기 위한 고급 마스킹 기능, AI 기반으로 전반적인 이미지 품질을 증대시키는 기능 등의 다양한 편의 기능들을 추가 개발할 예정이라고 밝혔다.