노동집약적 AI 데이터 가공 작업, ‘가상 데이터’로 격파 드림투리얼 김명철 대표 “디지털 트윈 기반 솔루션으로 시간·비용 등 문제 해결” 사람들의 생활이나 산업 현장은 점점 편의를 위해 자동화를 도입하고, IoT 기술과 결합하면서 보다 빠르게, 보다 편한 삶을 누리고 있다. 여기에 인공지능(AI) 기술이 얹어지면서, 예전 우리가 애니메이션이나 SF 영화에서만 보던 일들이 현실이 되고 있다.이처럼, 인공지능의 역할이 커지면서 'AI와 사람의 역할'에 대해서 끊임없이 고민하고 연구하는 이들이 있다.바로 ‘드림투리얼(Dream2Real)’이다. 카이스트(KAIST) 석박사 출신 인재가 모인 스타트업인 드림투리얼은 ‘Dream to Real with AI’, 즉 AI를 동반자 삼아 사람의 꿈이 현실로 이뤄질 수 있도록 만든다는 비전을 품은 회사다.가상 데이터 생성 서비스로 데이터 수집·가공 과정 확 줄이는 스타트업, ‘드림투리얼’드림투리얼의 역량을 나타낼 수 있는 대표적인 서비스는 ‘오토데이터(AutoData)’다. 오토데이터는 디지털 트윈 기반 가상 데이터 생성 솔루션으로, 데이터 수집 및 가공 과정에 드는 비용과 시간을 혁신적으로 줄인다. 인공지능 서비스 개발의 핵심 요소는 데이터다. 개발 과정에서 데이터 수집 및 가공 등의 작업만 약 80%의 비중을 차지하지만, 기존의 데이터셋 구축 방식은 모두 사람의 수작업으로 이뤄져 상당한 시간과 비용이 필요하다는 문제점이 있었다.과거 카이스트에서 데이터셋 구축 관련한 다양한 과제에 참여한 적이 있다는 드림투리얼 김명철 대표는 “사람의 편의를 위해 존재하는 인공지능임에도, 활용하려면 더욱 복잡한 과정을 거쳐야만 하는 아이러니에 부딪혔다”고 언급했다. 데이터 가공에서 생기는 시간, 비용, 정확도·통일성 오차 등의 문제를 해결하기 위해 그가 내놓은 카드는 ‘가상 데이터’다. 김 대표는 현실과 동일한 3D 시뮬레이션 환경을 구축해 조도, 그림, 물체의 질감 등 다양한 조건 속에서 가상 데이터를 만들고, 실생활에서 얻기 힘든 데이터까지 시나리오 및 환경 구성을 통해 새로운 데이터를 생성해낼 수 있다고 했다.한마디로 노동집약적인 인공지능 데이터 라벨링 작업을 자동화해 누구나 인공지능 기술을 쉽게 개발할 수 있도록 학습데이터의 ‘진입장벽’을 낮추는 것이다.고객 맞춤형 인공지능 솔루션 컨설팅과 데이터 클리닉 서비스로 세계시장 노려 가상 데이터 생성 솔루션이 활약할 수 있는 분야 중 하나는 ‘제조현장’이다. 제조현장에서 스마트팩토리를 구현하기 위해서는 많은 양의 이미지 데이터를 빠르게 가공하는 작업이 필요하다.김 대표는 “실제로 오토데이터 서비스를 통해 1개 데이터당 평균 60분 이상이 걸리는 고난도의 라벨링 작업을 10초 이내로 단축했고, 고객사의 개발 속도 지연 문제를 해결했다”고 말했다.또한 기존에 존재하지 않는 신제품 및 부품 등에 대한 데이터셋을 빠르게 구축해 개발 시간을 단축함으로써 스마트팩토리 산업에 기여한다. 드림투리얼은 가상 데이터의 특징을 살려 고객사의 니즈를 정확히 반영하며 만족도를 높이고 있다. 기존 학습 데이터의 취약점을 분석하고 새로운 데이터로 업데이트하는 ‘데이터 클리닉 서비스’도 갖췄다. “드림투리얼이 돋보이는 것은 단발성 데이터 공급을 위한 서비스가 아닌 지속적인 데이터 품질의 유지보수가 가능하다는 점 때문일 것”이라는 김 대표는 향후 데이터 클리닉 서비스를 SaaS(Software-as-a-Service) 솔루션으로 확장해 세계 시장의 문을 두드릴 것이라고 강조했다. “미래에는 모든 것이 자동화되더라도, 지속해서 새로운 것을 생각해내고 꿈꾸는 것은 사람의 몫입니다. 이 과정에서 인공지능이 함께 꿈을 실현하고 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있도록 인공지능의 대중화에 힘쓰겠습니다.”

심층기획 노동집약적 AI 데이터 가공 작업, ‘가상 데이터’로 격파

드림투리얼 김명철 대표 “디지털 트윈 기반 솔루션으로 시간·비용 등 문제 해결”

기사입력 2022-02-28 09:55:25

[산업일보]
사람들의 생활이나 산업 현장은 점점 편의를 위해 자동화를 도입하고, IoT 기술과 결합하면서 보다 빠르게, 보다 편한 삶을 누리고 있다. 여기에 인공지능(AI) 기술이 얹어지면서, 예전 우리가 애니메이션이나 SF 영화에서만 보던 일들이 현실이 되고 있다.

이처럼, 인공지능의 역할이 커지면서 'AI와 사람의 역할'에 대해서 끊임없이 고민하고 연구하는 이들이 있다.

바로 ‘드림투리얼(Dream2Real)’이다. 카이스트(KAIST) 석박사 출신 인재가 모인 스타트업인 드림투리얼은 ‘Dream to Real with AI’, 즉 AI를 동반자 삼아 사람의 꿈이 현실로 이뤄질 수 있도록 만든다는 비전을 품은 회사다.

드림투리얼 김명철 대표(왼쪽)와 장영준 CTO(사진 제공=드림투리얼)

가상 데이터 생성 서비스로 데이터 수집·가공 과정 확 줄이는 스타트업, ‘드림투리얼’

드림투리얼의 역량을 나타낼 수 있는 대표적인 서비스는 ‘오토데이터(AutoData)’다. 오토데이터는 디지털 트윈 기반 가상 데이터 생성 솔루션으로, 데이터 수집 및 가공 과정에 드는 비용과 시간을 혁신적으로 줄인다.

인공지능 서비스 개발의 핵심 요소는 데이터다. 개발 과정에서 데이터 수집 및 가공 등의 작업만 약 80%의 비중을 차지하지만, 기존의 데이터셋 구축 방식은 모두 사람의 수작업으로 이뤄져 상당한 시간과 비용이 필요하다는 문제점이 있었다.

과거 카이스트에서 데이터셋 구축 관련한 다양한 과제에 참여한 적이 있다는 드림투리얼 김명철 대표는 “사람의 편의를 위해 존재하는 인공지능임에도, 활용하려면 더욱 복잡한 과정을 거쳐야만 하는 아이러니에 부딪혔다”고 언급했다.

데이터 가공에서 생기는 시간, 비용, 정확도·통일성 오차 등의 문제를 해결하기 위해 그가 내놓은 카드는 ‘가상 데이터’다. 김 대표는 현실과 동일한 3D 시뮬레이션 환경을 구축해 조도, 그림, 물체의 질감 등 다양한 조건 속에서 가상 데이터를 만들고, 실생활에서 얻기 힘든 데이터까지 시나리오 및 환경 구성을 통해 새로운 데이터를 생성해낼 수 있다고 했다.

한마디로 노동집약적인 인공지능 데이터 라벨링 작업을 자동화해 누구나 인공지능 기술을 쉽게 개발할 수 있도록 학습데이터의 ‘진입장벽’을 낮추는 것이다.

고객 맞춤형 인공지능 솔루션 컨설팅과 데이터 클리닉 서비스로 세계시장 노려

가상 데이터 생성 솔루션이 활약할 수 있는 분야 중 하나는 ‘제조현장’이다. 제조현장에서 스마트팩토리를 구현하기 위해서는 많은 양의 이미지 데이터를 빠르게 가공하는 작업이 필요하다.

김 대표는 “실제로 오토데이터 서비스를 통해 1개 데이터당 평균 60분 이상이 걸리는 고난도의 라벨링 작업을 10초 이내로 단축했고, 고객사의 개발 속도 지연 문제를 해결했다”고 말했다.

또한 기존에 존재하지 않는 신제품 및 부품 등에 대한 데이터셋을 빠르게 구축해 개발 시간을 단축함으로써 스마트팩토리 산업에 기여한다.

드림투리얼은 가상 데이터의 특징을 살려 고객사의 니즈를 정확히 반영하며 만족도를 높이고 있다. 기존 학습 데이터의 취약점을 분석하고 새로운 데이터로 업데이트하는 ‘데이터 클리닉 서비스’도 갖췄다.

“드림투리얼이 돋보이는 것은 단발성 데이터 공급을 위한 서비스가 아닌 지속적인 데이터 품질의 유지보수가 가능하다는 점 때문일 것”이라는 김 대표는 향후 데이터 클리닉 서비스를 SaaS(Software-as-a-Service) 솔루션으로 확장해 세계 시장의 문을 두드릴 것이라고 강조했다.

“미래에는 모든 것이 자동화되더라도, 지속해서 새로운 것을 생각해내고 꿈꾸는 것은 사람의 몫입니다. 이 과정에서 인공지능이 함께 꿈을 실현하고 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있도록 인공지능의 대중화에 힘쓰겠습니다.”

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도수화 기자 95dosuhwa@kidd.co.kr

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