"범용 AI 시대 끝"...'맞춤형 데이터'로 완전자율주행 시대 연다

[스타트UP스토리] 오승택 에이모 대표

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.]

오승택 에이모 대표 인터뷰 /사진=김창현 기자 chmt@

지난 8월 미국 마이애미 연방법원 배심원단은 2019년 플로리다에서 발생한 자율주행보조시스템(ADAS) 오토파일럿 관련 사망사고에 테슬라의 책임(33%)을 일부 인정하며 2억4300만달러를 지급하라고 판결했다. 이는 자율주행 기술이 발전할 수록 제조사의 법적 책임도 커지고 기술 상용화의 가장 큰 걸림돌이 될 수 있음을 시사한다. 결국 자율주행 데이터를 더 효율적으로 분석하고 다양한 시나리오를 학습시키는 데이터 최적화 기술의 필요성이 높아지고 있다.

비전 AI(인공지능) 기술 전문기업 에이모(AIMMO)는 바로 이 문제에 주목한 스타트업이다. 자체 개발한 AI 기반 데이터 전주기 플랫폼 '에이모 코어'(AIMMO Core)'를 통해 데이터 수집, 라벨링, 합성, 학습, 평가까지 전 과정을 아우르는 고객사 맞춤형 AI 학습 데이터 서비스를 제공한다. 현재 에이모는 BMW, 미쓰비시, 현대모비스 등을 고객사로 두고 있으며, 특히 BMW와는 5개년 프로젝트 계약 및 15년간 유효한 벤더 라이선스를 체결했다.

오승택 에이모 대표는 국내외 자동차 업체들이 에이모를 찾는 대해 "운행설계영역(ODD)와 기능안정성(SOTIF) 기준에 따라 연구자의 의도에 맞춘 최적화된 데이터를 제공하기 때문"이라며 "자율주행 AI 데이터와 관련해 연구자의 의도에 맞게 엔드투엔드(End-to-End)로 공급하는 회사는 에이모가 유일하다"고 강조했다.

ODD는 지리적 위치, 도로 유형, 날씨, 조명, 교통 밀도 등을 반영해 자율주행 시스템이 작동하도록 설계된 특정 조건들을 뜻한다. 오 대표는 자율주행 레벨3부터는 제조사의 법적 책임이 발생하므로, 더 많은 고객사별, 지역별 맞춤 시나리오 학습이 요구된다고 설명했다.

에이모 개요/그래픽=이지혜

오승택 에이모 대표 인터뷰 /사진=김창현 기자 chmt@

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자율주행 데이터 60% 축소, 비용 65% 절감

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에이모 코어 스마트 엣지·큐레이션·레이블링·신세시스·이밸류에이션 등 5개의 핵심모듈로 구성됐다. 스마트 엣지(Smart Edge)는 유효 데이터만 선별적으로 수집하고, 스마트 큐레이션(Smart Curation)은 수집된 데이터에서 속성 정보를 추출해 메타데이터를 생성한다. 스마트 레이블링(Smart Labeling)은 AI 자동화 기술을 적용해 데이터 가공 효율을 높이고, 스마트 신세시스(Smart Synthesis)는 부족한 엣지 케이스 데이터를 AI 합성 데이터로 가공한다. 마지막으로 스마트 이밸류에이션(Smart Evaluation)이 AI 모델 성능을 평가·진단해 학습 효율을 극대화한다.

오 대표는 "에이모 코어는 불필요한 데이터 수집과 중복을 최소화하고, AI 모델 학습에 유효한 스몰 데이터만을 사용한다"며 "데이터 60% 축소 및 데이터 처리비용 65% 절감효과를 입증했고, 이는 고객 락인(Lock-in, 고객 이탈 방지) 효과로 이어지고 있다"고 말했다.

글로벌 협력 사례도 이어진다. 에이모는 약 2년간 BMW 그룹 프로젝트를 진행하며 ADAS 개발을 위한 센서퓨전 데이터 구축을 완료했다. 현재 BMW의 ODD 연구기업은 에이모를 포함해 단 2개사만이 수행하고 있다. 이외에도 미국 완성차 업체는 비 오는 상황에 대한 시뮬레이션을, 다른 완성차 업체는 각 판매지역별 경쟁력 강화를 위한 방안을 에이모에 의뢰하는 등 협력이 다각화되고 있다.

에이모코어의 데스트 효과 및 개념도 /사진제공=에이모

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비용 효율화가 AI 최적화의 핵심…내년 매출 200억 목표

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오 대표는 자율주행 시장이 '범용 기술' 단계를 넘어 '고객 맞춤형 최적화(AIO, AI Optimizing)' 단계로 진입하고 있다고 진단했다. 비용효율화를 위해 에이모 코어와 같은 맞춤형 데이터 전주기 플랫폼에 대한 수요가 높아지고 있다는 것이다.

그는 "완성차 기업들이 미국, 유럽 등 대륙별 안전 기준이나 자체 경쟁력 확보를 위해 맞춤형 AI 데이터를 요구하고 있다"며 "AI 시장은 단순히 기술 보유 여부가 아니라 누구에게 최적화된 모델을 잘 만들어줄 수 있느냐로 변하고 있다"고 말했다.

에이모는 AI 최적화 경험을 바탕으로 자율주행을 넘어 스마트 팩토리, 스마트 시티 등 다른 산업으로의 확장을 가속화하고 있다. 오 대표는 "자율주행 분야에서 확보한 AI 최적화 경험은 스마트팩토리 등 타 산업으로의 확장을 위한 강력한 기반이 된다"며 "2026년 매출액 200억원과 손익분기점(BEP) 달성을 목표로 확장을 가속화할 것"이라고 말했다.

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김건우 기자 jai@mt.co.kr