요약
비즈니스 니즈 | 결과 |
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작업 속도가 2배나 빨라지고 정확도 개선
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AI 품질을 결정하는 것은 바로 이것!
데이터는 인공 지능(AI)의 원유라고 불립니다. AI의 품질을 결정하는 건 알고리즘이나 하드웨어가 아니라, AI가 학습하는 ‘데이터’이기 때문입니다. 컴퓨터가 사진으로 개와 고양이를 구별하려면, 두 동물이 명확하게 구별된 사진 수백, 수천 장을 학습해야 하는데 혹시라도 학습 데이터에 미세한 오류가 있으면, AI 성능 자체가 나빠지게 됩니다. 다만, AI는 사람처럼 데이터를 직접 학습하진 못하므로 컴퓨터가 데이터를 학습할 수 있도록 개는 ‘개’, 고양이는 ‘고양이’라고 사람이 일일이 답을 달아주는 ‘데이터 라벨링’ 단계가 필요한데요. AI의 시대에선 데이터를 얼마나 ‘정확하고, 효율적으로’ 라벨링 할 수 있는지가 무엇보다 중요합니다.
특히, 기존 산업계에서만 적용하던 AI가 농업 등의 분야에 적용되어 스마트 팜 사업도 주목을 받고 있습니다. 이 과정에 카메라 등을 이용해 대상의 이미지를 확보한 후 이를 사람처럼 검사·측정하는 머신 비전 기술(Machine Vision) 이 사용되고 있고요.
라온피플은 AI 기술로 무엇을 하나요?
라온피플은 무인 자율화의 핵심 기술인 바로 AI 머신 비전을 솔루션을 개발하고 있습니다. 산업 부문에서 일반 생활 영역까지 AI가 적용되는 ‘스마트 라이프(Smart Life)’를 위한 하드웨어와 소프트웨어를 모두 개발하고 있습니다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 ‘세계가 주목하는 인공지능 스타트업 TOP10’ 중 국내 AI 스타트업 1위로 선정이 되었고요. 2019년에 코스닥 상장을 했고 2년 연속 코스닥 라이징 스타로 선정되었습니다.
현재 제가 속한 팀은 스마트팜(사물 인터넷(IoT) 등으로 작물의 생육 환경을 원격 관리하는 방식)국방 사업을 맡고 있습니다. 고객사로부터 딸기 생육 과정을 모니터링하고, 병충을 진단하는 솔루션에 대한 POC(Proof Of Concept, 새로운 프로젝트의 실현 가능성과 효과를 검증하는 단계) 의뢰를 받았는데 그 작업을 올해 성공하여 추후 양산화할 예정입니다.
딸기를 재배하는 유리온실을 보면 작물을 담고, 운반할 수 있는 레일이 설치되어 있는데요. 이 레일에 영상 장비를 설치하고, 자동으로 움직이게 해서 딸기 잎이나 꽃 등의 생육 포인트를 촬영합니다. 기존 스마트팜에선 활용하지 못했던 시각 정보를 얻을 수 있는데요. CCTV(폐쇄회로카메라) 감시를 사람이 아닌 AI가 하면서 사람이 감시 업무를 맡으면 생기는 경계의 공백을 해결할 수 있습니다.
데이터 라벨링에 하드웨어 역량이 중요한 이유
“데이터 가공을 어떻게 했는지에 따라서 AI의 성능 자체가 달라집니다. 특히, AI 기술을 개발할 땐 AI가 학습할 수 있도록 데이터에 라벨(이름표)을 붙여 가공하는 라벨링 작업이 중요하고요. 사진에서 해충이 있는 부분을 표시하고, 이를 다른 사진과 분류하는 작업을 생각하면 됩니다. 라벨링 작업은 하드웨어의 편의 기능이나 성능에 따라서 수행 속도에서 차이가 크게 나고 작업 속도가 빨라지면 당연히 개발 일정은 단축됩니다.”
드래곤플라이 맥스로 라벨링의 바운딩 작업을 하는 모습, 출처=라온피플
라벨링 작업을 할 땐 보통 마우스나 펜 마우스로 이미지의 특정 부분을 박스로 가두는 ‘바운딩’을 하는데, 이런 입력 도구로는 바운딩해야 할 영역만을 정확하게 지정하기가 어렵다.
일반적으로 펜이 없는 노트북의 경우에는 마우스를 사용하고, 펜이 있더라도 힌지 각이 180도 이하라 불편한 자세로 바운딩을 해야 했기 때문에 바운딩 영역 설정 정확도가 떨어졌다.
드래곤플라이 맥스로 라벨링의 바운딩 작업을 하는 모습, 출처=라온피플
HP의 드래곤플라이 맥스(Dragonfly Max)는 노트북과 태블릿PC 형태를 오갈 수 있는 ‘2in1 PC’, 그것도 업무에 특화된 HP 비즈니스 노트북이라는 점에서 생산성 향상에 큰 도움을 받았습니다. 태블릿PC 모드에서는 화면의 특정 부분을 액티브 펜으로 정확하게 터치하여 바운딩이 가능한데, 마우스 커서로 하는 것보다 작업의 정확성이 올라갑니다. 또한 이용자에 따라 화면 각도를 조절할 수 있다 보니 손목의 통증도 피할 수 있습니다.
출처: 딸기의 생육을 모니터링하는 스마트팜, 출처=IT동아
개발자들이 직접 사용해 보니, 액티브 펜으로 작업하면 위치가 정확하게 매칭되니까 작업 속도가 2배나 빨라졌다고 할 정도로 업무의 정확도와 속도 모두 좋아졌습니다.
출처: 딸기의 생육을 모니터링하는 스마트팜, 출처=IT동아
라벨링 속도와 효율성을 높이기 위한 기능들
처음에 개발이 가능한지를 보는 게 POC 입니다. 이 단계에선 많은 데이터를 갖고 있지도 않고, 빠른 대응을 위해선 개발자가 라벨링 작업을 한 뒤 AI 모델을 만들어서 데이터를 학습시켜야 합니다. 특히, 국방부 사업처럼 민감한 정보를 다룰 땐 개발자가 직접 데이터 라벨링을 해야 하는데 개발 속도가 생명이기 때문에 개발자의 업무 속도와 효율성을 높여주는 제품을 찾는 것이 가장 중요합니다. 이런 측면에서 저희가 도움을 받은 HP 엘리트 드래곤플라이 Max의 기능들은 다음과 같습니다.
장소에 구애받지 않고 작업 환경에 가장 적절한 화면 밝기로 조정할 수 있는데요. 최대 1,000니트(nit)까지 디스플레이 밝기가 지원됩니다.
맞춤형 디스플레이에서 작업하면 이미지 속 대상을 쉽게 구별할 수 있습니다.
라벨링 작업을 하려면 종일 화면을 바라보고 있어야 하는데 블루라이트(청색 파장) 때문인지 눈에 피로가 많이 갑니다.
하지만 드래곤플라이 맥스 사용시에 피로도가 적었는데요. 'HP 아이이즈(Eye Ease)' 기능이 적용돼 망막을 손상시킬 수 있는 청색 파장을 제거해 준다고 합니다.
CPU도 인텔 11세대 i7-1165 G7이 탑재되었고 성능이 약 2배 향상된 인텔 아이리스 Xe 내장 그래픽이 탑재되어 드래곤플라이 맥스로도 고성능의 하드웨어를 요구하지 않는 AI 정도는 충분히 학습시킬 수 있습니다.
더불어, AI 모델을 만들려면 코딩뿐 아니라 현장의 이야기를 듣는 것도 중요한데요. 개발자들도 고객이 있는 곳에 직접 착아가 스마트팜에 들어 데이터를 직접 수집해보고 농장주의 의견을 들어 개선점을 찾습니다. 이에 가볍고, 현장의 의사소통을 편하게 만들며, 인사이트를 빠르게 적어 옮길 수 있는 노트북이 중요하겠죠.
드래곤플라이 맥스는 미팅 과정에서 고객도 펜으로 화면에 직접 메모도 할 수 있습니다. 또한 주변 기기와 연결할 수도 있는 포트가 다양하게 제공되어 확장성도 높습니다.
미 국방성 표준 내구성 테스트인 'MIL-STD-810G'를 통과한 제품이고 마그네슘 소재로 제작되어 우리처럼 외근이 잦은 직장인은 파손 걱정 없이 들고 다닐 수 있습니다. 또한 1.13Kg로 경량이라 부담이 없어요.
*디바이스는 Windows 10 및 무료 Windows 11 업그레이드와 함께 제공되거나 Windows 11이 미리 탑재되어 있을 수 있습니다. Windows 11 업그레이드는 적격 디바이스에 2021년 후반에서 2022년에 걸쳐 진행됩니다. 업그레이드 가능 시점은 디바이스에 따라 다릅니다. 특정 기능에는 해당 하드웨어가 필요합니다(aka.ms/windows11-spec 참조).
*심플하며 효율적인 디자인 그리고 새로운 기능이 추가된 Windows 11 Pro를 제공하면 직원의 업무 생산성과 집중력을 높일 수 있습니다.
*Ultrabook, 울트라북, Celeron, 셀러론, Celeron Inside, Core Inside, Intel, 인텔, Intel 로고, 인텔 로고, Intel Arc graphics, 인텔 Arc 그래픽, Intel Atom, 인텔 아톰, Intel Atom Inside, Intel Core, 인텔 코어, Intel Inside, Intel Inside 로고, Intel vPro, 인텔 v프로, Intel Evo, 인텔 Evo, Pentium, 펜티엄, Pentium Inside, vPro Inside, Xeon, 제온, Xeon Inside, Intel Agilex, 인텔 Agilex, Arria, Cyclone, Movidius, eASIC, Iris, Killer, MAX, Select Solutions, 셀렉트 솔루션, Stratix, Tofino, Intel Optane 및 인텔 Optane은 인텔사 또는 그 자회사의 상표입니다.