“AI 데이터 전주기 프로세스 최적화 서비스로 글로벌 AI 데이터 플랫폼 되겠다”

지난 해 AI가 논란과 화제거리를 제공했다면 올해는 보다 현실적이고 실용적인 활용 중심이 될 것으로 보인다. 그러나 기업과 개인을 위한 실용적인 AI가 되려면 해결해야 할 과제가 많다. AI는 데이터와 매우 밀접한 관계가 있는 데 AI 모델을 학습시키기 위한 충분한 양의 데이터가 확보되지 않은 상황이다. 게다가 데이터가 편향되거나, 오염된 데이터가 포함될 경우 AI 모델의 성능이 저하될 수 있어 데이터 수집 및 전처리 과정에서 데이터의 품질 관리가 어려워 데이터 품질이 저하될 수 있다. 여기에 데이터의 수집, 전처리, 학습, 평가 등 데이터 전주기 프로세스는 데이터 관리가 복잡하고 비용이 많이 소요되는 어려움이 있다. 이런 이유로 올바른 AI 활용을 위해 데이터 관리의 효율화가 절실하다.

AI 개발 관련 시장에서 여러 기업들이 경쟁하는 가운데 데이터 수집부터 정제, 가공, 평가까지 'AI 데이터 전주기 프로세스'를 엔드 투 엔드 쉽게 관리할 수 있게 최적화된 데이터 서비스를 제공하고 있는 에이모가 주목받고 있다.

데이터의 양 부족, 질 저하, 관리의 어려움 등의 문제를 해결해 기업의 AI 비즈니스 성공을 지원하는 에이모(AIMMO)의 오승택 대표를 만나 글로벌 AI플랫폼으로 자신하는 기술과 글로벌 고객들에게 인기 있는 비결과 사업 전략을 들어봤다.

에이모 오승택 대표

글로벌 AI 데이터 플랫폼을 목표로 하는 에이모는 자율주행, 스마트 시티, 드론, 영상 감시 등 다양한 분야의 인공지능 개발에 필요한 데이터 수집부터 정제, 가공, 평가까지 'AI 데이터 전주기 프로세스'를 엔드 투 엔드 쉽게 관리할 수 있도록 최적화된 데이터 서비스를 제공하고 있다.

에이모의 AI 기술은 데이터 관리의 시간과 비용을 줄이고 데이터 수작업 방식에서 발생할 수 있는 데이터 관리의 오류 확률을 감소시킨다. 99.9% 수준의 데이터 가공 정확도를 유지함과 동시에 빠른 전처리 및 라벨링을 위해 다양한 AI 모델을 연구하고 실제 활용 가능한 프로세스를 생성한다.

대표 서비스로 △AI 모델 개발에 필요한 데이터를 가공하고 관리할 수 있는 '에이모 엔터프라이즈(AIMMO Enterprise)' △자율주행 특화 엔드 투 엔드 데이터 전주기 서비스 '에이모 ADDaaS(Autonomous Driving Data as a Service)' △AI와 라벨링 전문가가 대량의 학습 데이터를 수집, 가공하는 서비스 '에이모 GTaaS(Ground Truth as a Service)' △데이터 관리 운영 프로세스 'LabelOps'등이 있다.

지난 해 에이모는 투자와 비즈니스 측면 두 분야에서 큰 성과를 이뤘다. 투자 면에서 시리즈 B를 통해 144억원 투자 유치로 누적 투자 383억원를 기록했다. 투자사들은 에이모의 비즈니스 모델과 해외 매출 규모 확대 가능성을 높게 평가했다. 이 투자를 통해 자율주행 데이터 솔루션 AD-DaaS를 고도화하고 에지 디바이스 개발, AI 4코어(Core) 개발 및 미국 및 독일 법인 설립 등의 글로벌 사업 역량을 강화하고 있다.

비즈니스 성과 면에서는 보쉬(BOSCH), 콘티넨탈(Continental), 마그나 인터내셔널(Magna International) 등 글로벌 자동차 OEM, 티어1 기업들과 프로젝트 계약 맺는 등 매출의 약 50%가 해외 매출에서 성과를 내면서 견고한 성장세에 있다.

우선 AI 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 시장 규모는 2020년 16.1B(USD)에서 2028년 약 81B USD 규모의 시장을 형성할 것으로 예상된다. 특히 에이모가 집중하고 있는 자동차 자율주행 데이터 시장도 큰 폭의 성장이 전망된다.

글로벌 데이터 프로세싱 특히 자율주행 시장은 2023년 3.1B(USD)에서 2028년 7.70B(USD)에 이를 것이며, 글로벌 오토모티브 데이터 관리 시장은 2023년 2.3B(USD)에서 2028년 5.60B(USD)로 성장이 전망된다.

자율주행, 스마트시티, 물류(CBM), 서비스 차량(딜리버리 로봇), 중장비(EHS)등 다양한 산업 분야에서 많은 기업들이 컴퓨터 비전 AI 기술을 도입해 활용하고 있어 비즈니스 기회가 많을 것으로 기대하고 있다.

에이모의 오승택 대표

이번 CES 2024 기간 중 에이모는 기술력과 핵심 사업을 적극적으로 알리고 해외 고객 유치에 주력할 것이다. 우선 1월 9일 에이모 미디어데이(AIMMO Media day)와 11일 에이모 테크 서밋(AIMMO Tech Summit)에서 핵심 사업 및 신제품 발표와 글로벌 사업 확대를 선언할 것이다

첫 번째 핵심 사업은 에이모의 'AI 4코어 비즈니스 모델'로 AI 데이터 전주기 프로세스를 엔드 투 엔드 데이터 자동화 솔루션 제공으로 데이터 구축에 필요한 시간과 비용을 효율적으로 절감시키는 것이다.

두 번째 핵심 사업은 4코어와 컴퓨터 비전 기술을 활용한 API모듈화로 자율주행분야 뿐만 아니라 다양한 산업 분야에 맞춤형 AI 모델링과 SaaS 비즈니스 모델을 개발해 서비스하는 것이다.

세 번째 핵심사업은 글로벌 시장 확대이다. 국내에서 지속적으로 AI 데이터 산업의 리더로 자리매김하면서 첫 번째와 두 번째 핵심 사업을 글로벌 시장으로 확대하는 것이다.

데이터의 4가지 핵심 모델로 △데이터 컬렉션(Data Collection) △데이터 큐레이션(Data Curation) △데이터 어노테이션(Data Annotation) △데이터 이벨류에이션(Data Evaluation) 모델을 말한다.

데이터 컬렉션은 에이모의 초경량화된 IoT 에지 디바이스와 데이터 수집 차량을 통해 데이터를 더욱 강력하게 수집하게 한다. Scenario, ODD(Operational Design Domain), Schedule 등의 이벤트를 트리거링 할 수 있고 데이터 중복 수집을 방지하고 다양한 데이터를 수집할 수 있다.

메타데이터 생성기 모델을 통한 데이터 큐레이션은 고객 맞춤의 데이터 필터링을 빠르게 진행해 활용도 높은 스몰 데이터(Small Data)를 얻을 수 있다.

에이모는 전처리 모델(Pre-trained Model(Smart Labeling))과 커스텀 모델(Custom Model) 기술을 보유하고 있어 AI-SQIP 검증 기술로 더욱 빠른 어노테이션을 진행할 수 있어 효율적인 클린 데이터(Clean Data)를 얻을 수 있다.

데이터 이벨류에이션은 특정 상황에서 발생할 수 있는 여러 상황을 추론해 데이터를 보완하며, 객체의 분포도가 균일하지 못하거나 평소와는 다른 드문 상황이 발생한 데이터가 수집된 경우 등 데이터의 균형을 확인해 평가 및 보완을 진행하게 한다.

4코어를 지속적으로 순환 활용하면 다양한 데이터에 대한 대응과 고농도의 데이터 정확성을 확보할 수 있다. 또한 고객사들은 사용 요건에 따라 필요한 단계의 에이모 4코어 솔루션을 선택해 AI 모델 학습에 활용할 수 있다.

에이모 4코어 모델

여러 분야에 활용될 수 있다. 우성 라이드 헤일링(Ride-hailing)은 운전자 및 도로 상황을 실시간 데이터로 체크해 안전운전 점검, 서비스 운영 효율화, 서비스 편의성 등을 개선하며 승객들을 인식한 타겟 광고, 이커머스 연계, 승객 착석 환경을 개선하는데 에이모의 4코어가 좋은 데이터를 제공할 수 있다.

스마트 헬스(Smart-Health) 분야에서는 AI 메디컬 시티 및 실버타운에 에이모의 AI 기술을 적용해 시티 내에서 대상자의 AI 자세 추정 기술로 이상 징후를 감지하고 진단을 연결한다. AI 데이터 분석 및 보고서 생성 등의 통합 데이터를 제공해 삶의 질을 향상시킬 수 있다.

메저먼트(Measurement, Smart CBM)) 분야에서는 에이모의 4코어와 컴퓨터 비전 기술로 바코드 정보 및 카메라 데이터를 수집, 가공해 물품 데이터를 통합하고, 정확한 CBM 및 포장재질 등을 데이터화해 물류현황 확인, 현장상황에서 규격 검증, 안전상황 확보에 필요한 AI 알고리즘 등을 쉽게 구현할 수 있다.

스마트 로지스틱스(Smart Logistics) 분야에서는 에이모의 컴퓨터 비전 기술로 데이터 구조와 출력을 유연하게 설정할 수 있어 MySQL 대비 확장과 적용이 쉽다. 또한 4코어 모델로 모든 창고에서 데이터를 수집해 센서 퓨전을 통해 필수 데이터를 추출, AI 모델 고도화에 적용해 비용을 절감할 수 있다. LCL 차량 적재의 경우 차량 스케줄에 따라 내부 또는 옆으로 배차가 가능해 전문가 대신 AI가 측정한 결과를 바탕으로 본사에서 합리적인 의사 결정을 할 수 있다.

스마트 디시전(Smart Decision) 분야는 컴퓨터 비전 기술 기반의 실시간 모니터링 시스템으로 ML 및 AI 모델링을 고도화할 수 있으며, 실시간 의사결정에 대한 기반 시스템을 개발하고 구축할 수 있는 인프라를 제공한다.

스마트 디펜스(Smart Defense) 분야는 카메라 및 IR/EO센서가 장착된 에지 디바이스를 활용해 시나리오에 기반한 전투 상황 영상 데이터를 수집하고 4코어 모델을 통해 데이터옵스 플랫폼을 구현하며 기존 프로그램이나 하드웨어에 모델링을 통합해 물체를 빠르게 탐지하고 전략적인 군사 전술을 추천하는 시스템을 구축한다.

우선 에이모의 4코어 모델을 패키징한 엔드 투 엔드 데이터옵스(DataOPs) 솔루션에 주력할 계획이다. 이를 통해 컴퓨터 비전 및 자연어처리(NLP) 분야에서 글로벌 고객의 심층적인 수준의 데이터 문제를 해결해 고객 요구를 충족시키는 최적화된 솔루션을 제공하겠다.

또한 AI 모델 개발로 각 산업의 미래 분야에 적용될 필요 데이터셋과 AI 모델을 플랫폼으로 제공해 고객사의 AI 비즈니스 성장을 돕겠다. 이와 동시에 지속적으로 글로벌 OEM, 티어1 기업들과 비즈니스 다각화도 진행하겠다.

기술과 고객 요구가 급변하는 시대에 따라 AI 비즈니스가 필요한 고객들에게 기술과 서비스로 맞춤 지원하면서 글로벌 AI 데이터 서비스 기업으로 자리매김하기 위해 최선을 다하겠다.

전자신문인터넷 유은정 기자 judy6956@etnews.com

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