[편집자주] 인공지능의 발전을 이끌고 있는 2개의 축이 있다. 현재 시장에서 가장 스포트라이트를 받고 있는 것은 단연 생성형 AI일 것이다. 챗 GPT가 쏘아 올린 작은 공이 스노우볼이 돼 현재 빅테크를 중심으로 초거대언어모델의 개발과 리더십 경쟁이 치열하다. 그리고 남은 1개의 축은 엣지 AI 혹은 온-디바이스 AI이다. 엣지 AI는 앞선 생성형 AI에 비해 상대적으로 대중적의 시선을 받지는 못하고 있지만 산업과 기술단에서의 실제적 활용도가 급격히 확대되고 있는 상황이다.
“소프트웨어 자동차로의 전환, 컴퓨터 비전·인지 기술 필수”
델타엑스, 컴퓨터 비전 원천 기술 기업
자율주행·오토모티브 영역서 기술 두각
"소프트웨어 정의 차량 인지, 기술 필수"
[편집자주] 인공지능의 발전을 이끌고 있는 2개의 축이 있다. 현재 시장에서 가장 스포트라이트를 받고 있는 것은 단연 생성형 AI일 것이다. 챗 GPT가 쏘아 올린 작은 공이 스노우볼이 돼 현재 빅테크를 중심으로 초거대언어모델의 개발과 리더십 경쟁이 치열하다. 그리고 남은 1개의 축은 엣지 AI 혹은 온-디바이스 AI이다. 엣지 AI는 앞선 생성형 AI에 비해 상대적으로 대중적 시선을 받지는 못하고 있지만 산업과 기술단에서의 실제적 활용도가 급격히 확대되고 있는 상황이다.
이에 엣지 AI의 영역 중 가장 핫하며 모든 인공지능 기반 서비스의 시작이 되는 인지 솔루션, 즉 컴퓨터 비전에 대해 탐구했다. 컴퓨터 비전과 엣지 AI에서의 전문 역량을 지닌 델타엑스(DeltaX)의 김수훈 대표를 만나 이야기를 나눴다.
▲김수훈 델타엑스 대표
■ 델타엑스에 대한 소개
저는 델타엑스 대표를 맡고 있다. 저희는 인공지능을 연구하고 있는데, 그 중에서도 컴퓨터 비전을 연구하고 있다. 컴퓨터 비전은 영상이나 이미지를 통해서 분석하거나 관련된 솔루션을 개발하는 영역이다. 그 중에서도 카메라 컴퓨터 비전에 집중해서 연구를 진행하고 있다.
카메라로 들어오는 영상이나 이미지들을 분석하고 이해하는 기술로, 인지 기술이고 영어로는 Perception 기술이라고 이야기한다. 이런 기술들이 자율주행에도 많이 쓰이고 있다.
또한 카메라 센서가 달려있는 여러 모바일 기기, 그리고 기타 센서들에도 이런 분석기술들이 필요하기 때문에 다양한 인더스트리 전반에 걸쳐서 필요한 기술이고 이미 활용되고 있다.
델타엑스는 현재 70명 정도 연구원들이 모여 있는 인공지능 스타트업이고, 창업한 지 3년 정도 됐으며, 카메라 인지모델을 주로 개발하고 있다. 저희 기술들은 자동차 영역에 주로 많이 활용되고 있으며, 자동 차 OEM들과 주로 프로젝트를 많이 하고 있다.
국내에는 △현대자동차 △기아자동차 △모비스 △그 외 자동차 산업 군에 속해 있는 티어1 기업들과 기술개발 PoC를 진행하고 있 다. 그 외에도 해외기업들과 함께 협의하고 있는 프로젝트들, 초기 단계에서 논의 및 연구 진행하고 있는 프로젝트들이 있다.
■ 연구인력은 어떻게 구성하고 있나
외국인 연구원들의 비중이 조금 높은 편이다. 현재 14개 국적의 다양한 연구원들이 있는데, 대부분 한국에서 석사와 박사를 마친 소프트웨어 및 컴퓨터 전공한 인력들이다. 해외 거주하면서 회사에 인터뷰 요청을 해 조인하게 된 케이스도 있다. 물론 대다수는 한국인이다.
다양한 국적의 직원이 있다 보니 회사 분위기는 굉장히 수평적이다. 연구에 집중하는 회사이다 보니, 특히 인공지능은 기획 단계에서부터 개발 이전에 논의가 굉장히 중요하고 오픈 디스커션(열린 토론)이 중요한 영역이라 그런 필요도 있다.
그래서 함께 열린 공간에서 편하게 협의하고 논의할 수 있는 분위기를 선호한다. 그렇다 보니 사무실 분위기가 오픈된 형태로 구성된 것 같다.
■ 알고리즘 및 원천기술 개발도 하고 있다고?
저희 회사 특성이 알고리즘 자체를 연구하는데, 남들이 만든 알고리즘을 가지고 애플리케이션을 만드는 영역보다 알고리즘 자체를 개발하고 원천 기술 자체를 개발하는 데 훨씬 흥미가 있고 그런 성향이 저에게 강하게 있다. 저희 연구원들도 그런 것을 더 좋아한다.
저희 회사가 굉장히 독특하게도 기술을 개발해서 솔루션을 개 발하는 것뿐만 아니라 논문도 내고 있다. 작년에 2개의 인공지능 분야의 논문도 내 2건이 이미 논문으로 승인이 됐다. 일반 솔루션만 판매하는 회사들과는 조금 결이 다른 형태로 회사가 운영되고 있다.
■ 시장에서 컴퓨터 비전 니즈가 점차 증가하는 것이 체감되는가
델타엑스는 지금까지 컴퓨터 비전이란 것을 선택했는데, 인공 지능 영역에 있어서 가장 핫한 영역이고 지금 시대 흐름으로 보면 자율주행 영역, 카메라를 필요로 하는 다양한 엔터테인먼트, 인더스트리, 그 외에도 스마트 팩토리 등이 저희가 개발하는 기술과 밀접한 관련이 있어 산업의 니즈, 요구, 제안 등을 많이 받고 있다.
델타엑스는 다행이도 대규모 기업들과의 PoC, 연구 공동 프로젝트들이 많이 있어서 인더스트리 트렌드도 잘 읽을 수 있게 돼 잘 준비하고 있는 것 같다.
■ 컴퓨터 비전 전문가로서 해당 시장 전망은 어떻게 보고 있는가
2023년 170억 달러(한화로 약 23조원) 정도의 시장 규모라고 알고 있다. 앞으로 당분간은 연 20% 이상의 시장 성장할 것이라 예상하고 있다. 이렇게 예상해보면 2030~40년의 비전 시장을 대략 예측해볼 수 있다.
지금 신기술 자율주행차, 이제 레벨 3의 자율주행차들이 시장에 소개되고 있는데, 궁극적으로 가야 할 최종의 자율주행차들에는 훨씬 더 많은 카메라들이 달려있어야만 하고 실제로 장착돼 있다.
이런 영역을 볼 때 당연히 시장이 커질 수밖에 없다고 생각됩니다. 자동차 영역을 넘어서 홈 애플리케이션이라든가, 안전, 스마트팩토리에 당연히 가장 중요한 센서로 활용될 수밖에 없다고 생각한다.
이런 흐름 때문에 시장이 커지다 보니깐 (비전 개발 기업들이 증가하는 상황에 대해) 당연히 그런 수요가 많아지게 되고 인공지능을 전공하신 분들 중에서 컴퓨터 비전의 매력과 산업의 폭발적인 성장력을 잘 이해하신 분들이 창업하고 연구하고 있다고 생각됩니다.
■ 인공지능 알고리즘에서의 특허 등록은 어떠한가
저희도 특허를 부지런히 공격적으로 내고 있고 앞으로 IP 전략 로드맵을 보면 출원 예정이거나 해야 되는 목표 수가 많이 있다. IP에 대해서 정량적 접근도 하고 있고 정성적 접근도 해서 질 높은 IP를 잘 낼 수 있도록 노력하고 있다.
다만 소프트웨어 쪽에서 IP라는 것이 좀 어렵다. 직관적인 상품보다는 소프트웨어를 열어보면 굉장히 긴 코딩으로 이뤄져 있기 때문에 어디까지 무엇을 아이디어로 받아야 되는가 혹은 어떤 아이디어가 특허가 되어야 하는가가 직관적으로 정의되기 어렵다.
어려움이 있지만 알고리즘을 자체로 개발하고 있으며, 저희가 접근하는 방법론과 새로운 문제해결 방식이 모두 IP로 잘 표현되도록 지속적으로 내고 있다.
■ 델타엑스의 기업 비전은
당분간은 자동차 쪽에 집중할 것 같다. 스마트 팩토리와 홈 애플리케이션 영역도 열심히 연구할 것이지만, 전체적으로 보면 매출이나 투입 인력으로 보면 여전히 자동차에 집중하게 될 것이다.
자동차가 연간 승용차만 9,000만대를 매년마다 생산하는 거대한 시장이기도 하고 자동차가 단순하게 교통수단을 넘어서 새로운 문화, 많은 시간을 보내는 새로운 공간으로 변화하고 있다.
자동차의 정의가 과거에는 기계나 전자에서 소프트웨어가 자동차의 목적을 정의하고 자동차의 존재 이유를 정의하는 이런 시대로 바뀌고 있기 때문에 인지, 컴퓨터 솔루션이 해야 될 일이 점점 더 많아지고 있다.
자동차 제조사들이 가고자 하는 스마트 자동차의 방향 역시도 인지를 기반으로 한 솔루션이 되
어야만 스마트한 자동차가 생길 수 있다고 보고 있어서 자동차 관련된 연구 개발에 당분간 집중할 것이다.
■ 컴퓨터 비전 및 인공 지능 기업들의 공통 관심사가 워크로드의 최적화·자동화 니즈가 있다. 경영 및 인적·물적 리소스 효율에 어떠한 방향성을 갖고 있는가?
저희도 역시 똑같은 고민을 오랫동안 해왔다. 지금도 그 고민의 연속선상에 있다.
매번마다 고객의 요구를 분석하고 거기서부터 새로운 코딩을 시작하게 되고, 물론 기획 아이디어에서부터 코딩을 하고 솔루션을 만들어서 데이터를 준비하고 학습을 시키고 최종 솔루션을 테스트 검증하고 파인 튜닝하고 문제가 없다는 것을 확인하기까지 이게 통상적인 업체들이 하는 것이다.
이렇게 하다 보면 스타트업이 받을 수 있는 금액이 한계가 있고, 이런 문제들 때문에 사실 이익을 내기 어렵다. 결국은 적자에 연속에서 재무적인 압박에 몰릴 수밖에 없는 환경이 된다.
저희는 이 문제를 기술의 모듈화로 풀어나가고 있다. 팀을 잘 조직하고 그 팀 내에서 핵심 기술을 모듈화해서 개발하고 있는 핵심 연구원들을 잘 배치해서 A라는 기업의 솔루션 요구에 어떤 모듈들이 잘 종합되면 고객사의 요구사항을 잘 만족할 수 있을지를 미리 잘 상상해보고 기술을 정의한다.
핵심 기술의 영역과 범위를 정하고 거기에 핵심 연구원을 배치해 모듈 단위의 원천기술을 개발해 놓고, 이것을 잘 조립하고 묶어서 고객이 원하는 솔루션을 납품하는 것, 이것이 저희의 첫 번째 전략이다.
그렇다 하더라도 파인튜인이나 이런 것들을 안 할 수는 없다. 솔루션에는 늘 고객사에 맞게 커스터마이징과 파인튜닝이 필수적이라고 생각한다.
그 밑단에 필요한 기술들을 매번마다 다시 개발할 수 없으니 그것을 잘 모듈화하고 조합하는 형식으로 접근하고 있다.
그것도 회사의 업력이 좀 쌓이고 프로젝트가 어느 정도 돌고 나야 그걸 좀 우리가 준비됐다고 얘기할 수 있지, 처음부터 그걸 하고 사업을 시작할 수 있는 업체는, 당연히 저희도 그렇게 못했고요, 없으실 거다.
이게 더 흘러서 2년, 3년, 5년이 지나게 되면 그런 시스템이 더 강건하게 세워지리라 생각하고 그 다음부터는 점점 더 효율이나 솔루션 원가 이런 것들이 개선되지 않을까 생각한다.
(2부에서 계속)