ETRI, 노코드 기계학습 개발도구로 산업 AX 지원

5일 과총서 세미나 개최

‘탱고’ 프레임워크 공개

AI·SW 지식 부족해도

응용SW 자동 개발 지원

[정보통신신문=서유덕기자]

국내 연구진이 보다 손쉬운 인공지능(AI) 소프트웨어(SW)의 개발과 산업 현장 적용을 돕는 기술을 개발해 눈길을 끈다. 이로써 각 산업 영역에서 전문성을 보유하고 있으나 AI·SW 역량이 부족해 지연돼 왔던 인공지능 전환(AX)이 한층 탄력을 받을 전망이다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 노코드 기반으로 신경망을 자동 생성하고 배포 과정까지 자동화하는 기계학습 개발도구(MLOps)의 핵심기술을 오픈소스로 깃허브에 공개했다고 4일 밝혔다.

연구진은 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 제3회 공개 세미나를 5일 서울 강남구 과학기술회관에서 개최하고, 탱고(TANGO) 프레임워크를 공개할 예정이다.

탱고 프레임워크란 AI가 적용된 응용SW를 자동으로 개발하고, 클라우드, 쿠버네티스 온프레미스 환경, 온디바이스 등 다양한 하드웨어(HW) 환경에 맞게 최적화해 배포해주는 기술이다.

그간 기업·기관들은 관련분야의 전문지식을 보유하더라도 AI·SW 개발 이해도가 비교적 낮아 자동화·지능화에 어려움을 겪어 왔다. 예를 들어, 철강공장에서 품질검사 시 철강 데이터의 불량여부 판단은 쉽게 하더라도 AI를 적용하는 것은 쉽지 않았다. 병원의 의사 또한 폐결핵 X-레이 사진만 봐도 손쉽게 병명을 판정할 수 있었음에도 AI 자동예측 모델을 적용하는 것은 어려운 현실이었다.

그러나 탱고 프레임워크는 데이터만 입력하면 자동으로 실행해주는 신경망 처리분야에 적합해 이 같은 어려움을 해소할 것으로 기대를 모은다. 탱고는 깃허브에 있는 설치방법을 통해 간단한 명령으로 자동 설치되며, 웹 접속을 통해 바로 실행된다.

기존 AI 응용SW 개발 방식에서는 데이터 라벨링을 도메인 전문가가 담당하고, AI 모델 개발·학습과 응용SW의 설치·실행을 SW개발자가 직접 수행했다.

그러나 AI 기술의 확산과 함께 전 산업에서 SW에 대한 수요가 높아지고 있는 반면, 이런 수요를 충족시킬 AI·SW 전문가는 부족한 상황이다.

최근 이런 문제를 개선하고자 AI 응용SW 개발·배포를 자동화하기 위한 연구가 아마존, 구글, 마이크로소프트 등 대형 정보기술(IT) 기업을 중심으로 시작됐다. 하지만 대체로 자사 서비스 위주의 개발환경을 제공해 국내 산업 현장의 다양한 HW를 지원하기에는 한계가 있었다.

ETRI는 이 같은 국내 산업 현장의 수요를 반영, 객체 인식에 최적화된 신경망 자동화 개발 알고리즘을 개발 중이다.

특히 의료·스마트공장 등 산업 현장에서 실제 활용할 수 있도록 데이터 라벨링, AI 모델 생성, AI 학습과 응용SW 배포 전 과정에 대한 최적화, 자동화도 지원한다.

ETRI는 중앙대학교와 함께 각각 신경망 자동생성 핵심기술과 최적화 핵심기술을 개발했다. 연구진은 캐나다 밴쿠버 컨벤션센터에서 현지시간으로 10일부터 15일까지 열리는 신경정보처리시스템학회(NeurIPS)에서 연구 성과를 발표할 예정이다.

아울러 연구진은 공동연구기관을 중심으로 실증을 통한 보급·확산에도 주력하고 있다.

공동연구기관인 웨다에서는 철강과 자동차 부품 제조 업체 2개 기업을 대상으로 현장 직원들이 활용 가능한 AI 서비스를 구축했다.

서울대병원도 흉부 X선 영상에서 폐결핵을 자동으로 검출하는 기술과 관상동맥 석회화 판별 AI를 개발·검증했다. 내년에는 골다공증 유무, 폐암 발생 위험, 심혈관 질환 위험을 예측할 수 있는 AI 모델들을 개발할 계획이다.

또 다른 공동연구기관인 래블업은 탱고에서 생성한 AI 모델을 아마존 AWS, 구글 클라우드 플랫폼, KT클라우드 등 국내외 클라우드 환경에 자동 배포하고 있다.

자율항해솔루션기업인 에이브노틱스는 기술이전을 통해 탱고 온디바이스 배포 기술과 AI 성능 최적화 기술을 확보하고, 자율항해를 위한 온디바이스AI에 대해 사업화를 추진할 예정이다.

장문석 정보통신기획평가원 SW PM은 “탱고 개발이 완료되면 구글, 아마존 등 외산 클라우드가 독점하던 AI 개발도구 분야에서 국내 업체의 경쟁력을 확보할 수 있을 것”이라며 “ETRI의 신경망 개발 지식과 경험은 국내 SW산업 경쟁력 제고에 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

조창식 ETRI AI컴퓨팅시스템SW연구실장은 “과제의 1단계에서는 핵심기술 개발에 치중했다”면서 “올해 2단계부터는 실증을 통해 탱고 프레임워크의 유용성을 입증하고, 다양한 산업 분야의 보급 확산에 주력하겠다”고 전했다.

연구진은 앞으로도 매년 반기별로 새로운 버전의 소스코드를 깃허브로 공개할 계획이다.