슈퍼브에이아이 국내외 성장세... 완성도 높은 AI 기능으로 차별화 집중

2021년 글로벌 경영전략 컨설팅 기업인 맥킨지(McKinsey)가 발표한 AI 현황 조사 보고서에서는 AI가 성공적으로 수익 창출을 할 수 있었던 이유 중 하나로 MLOps(Machine Learning Operation)를 꼽았다. MLOps는 기계 학습을 실험 단계에서 배포 환경으로 가져오고 기업의 AI 데이터 관리 프로세스의 주요 부분을 다루기 때문에 국내외 AI 팀에서 각광을 받고 있는 분야다.

MLOps를 성공적으로 이끌어가고 있는 국내 기업 중 하나인 슈퍼브에이아이(Superb AI) 는 전년 동기 대비 자사 데이터 관리 플랫폼 스위트(Suite) 사용량이 성장세를 이어가고 있다고 발표했다. 이 같은 성장세는 AI가 자율주행, 스마트 팩토리, 이커머스 등 다양한 산업에 적용되고, AI 시장 주도권을 확보하기 위한 빅테크 기업의 참여가 활발해지면서 기존 사업 모델에 AI 기술 반영 절차가 간소화된 것의 영향으로 볼 수 있다. 또한 AI에 대한 대중성이 높아지면서 많은 기업들이 장벽으로만 여겼던 AI 모델 구축의 세부 요소들(라벨링, 데이터 관리 등)에 대한 AI 기술 반영에 우호적으로 변한 것도 영향이 있는 것으로 판단된다.

슈퍼브에이아이의 스위트는 실무자가 워크플로우를 가속화하고 라벨링, 데이터 관리 등 머신러닝 수명 주기 전반에 걸쳐 더 효율적으로 작업할 수 있도록 지원한다. 스위트는 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 제공되어, 누구나 손쉽게 웹에 접속해 AI 모델 개발에 필요한 컴퓨터 비전 데이터 라벨링 작업을 손쉽게 할 수 있다. 이런 탓에 스타트업에서 엔터프라이즈 기업까지, 고품질의 AI를 만들고 데이터 관리가 필요한 많은 기업들이 이용하는 서비스로 지속적인 성장세를 이어가고 있다. 스위트는 전년 동기 대비 △북미권에서의 사용량이 8배가량 증가한 것과 더불어 △누적 가입자 수는 50% 이상 증가 △비디오 라벨 수는 200% 이상 증가 △데이터 관리 프로젝트 수는 65% 이상 증가했다.

성장의 원동력 ‘모델 구축에 최적화된 AI 기능들과 오토라벨링 기능의 완성도’

기업이 전담 데이터팀을 또는 독자적으로 머신러닝 모델의 성능을 개선하는 것은 쉽지 않다. 대부분의 경우 엔지니어가 경험에 의해 코드를 개선하고 더 좋은 알고리즘을 찾게 되는데 이렇게 되면 잘못된 데이터들은 개선되지 않은 채 그대로 남게 되어 데이터 중복이나 편향성이 커지게 될 확률이 높다.

이런 문제점을 해결하기 위해 슈퍼브에이아이의 스위트에서는 차별화된 AI 기능을 제공한다. △ 라벨링된 데이터셋이 잘못 분류되었을 가능성이 가장 높은 순서대로 데이터를 나열하고 데이터를 리뷰하는 미스라벨 디텍션(Mislabel Detection) △데이터셋을 살펴보고 원하는 이미지를 찾을 수 있는 시맨틱 서치(Semantic Search) △모델 평가/학습에 적합한 편향성 적은 데이터셋을 선별할 수 있도록 지원하는 큐레이션(Curation(Test/Training set)) 기능 △높은 정확도로 라벨링 자동화에 기여하는 오토라벨링(Auto-labeling)과 커스텀 오토라벨링(Custom Auto-Labeling) 등의 기능이 제공되며 오토라벨링의 정확도는 전년 대비 2.6배 이상 증가했다.

슈퍼브에이아이 '스위트' 오토라벨링 예시

서비스 런칭부터 스위트를 통해 AI 모델 구축을 위한 데이터를 관리하고 있는 폭스 로보틱스(Fox Robotics) 관계자는 "이전에는 수작업으로 2분 이상 소요되던 이미지 분할 작업이, 스위트의 데이터 라벨링 자동화 기능을 통해 0.9초 만에 가능해지면서, 라벨링 비용을 75% 이상 절감할 수 있었다"라고 말하며 "다양한 범주에서 AI 개체 감지 및 인식 개선을 꾀하고 있다."라고 전했다.

슈퍼브에이아이 김현수 CEO는 “AI를 도입하려는 기업은 AI의 가능성을 탐색하고 전략적인 투자 전략을 세워야 한다. 조직은 AI를 통해 기존 프로세스를 가속화하거나 자동화하는 것 이상을 수행할 수 있으며, 새로운 기회를 활용하고 직원·고객·이해관계자 간 영향력을 강화할 수 있다”고 설명하며 “스위트의 사용량 증가는 그 가치를 아는 사용자들이 계속 늘어나고 있다는 증거로 볼 수 있다. 스위트에서는 올해까지 누적 1억만 개 이상의 데이터 라벨과 어노테이션 트래픽이 발생되었으며, 내년에는 더욱 증가할 것으로 기대한다”라고 밝혔다.

슈퍼브에이아이는 방대한 데이터 준비 작업을 자동화해주는 머신러닝 학습 데이터 플랫폼 ‘스위트'를 서비스하며, MLOps·DataOps 분야에서 세계적인 기술적 성과를 만들어 인정받고 있다. 글로벌 시장으로도 사업을 확장하고 있으며, 최근 일본 최대 규모 철강회사를 고객으로 확보하는 등 글로벌 성장세를 한층 더 강화하고 있다.

류지영 전자신문인터넷 기자 (thankyou@etnews.com)