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AI 프로젝트가 실패하는 이유, “기술 관점에서 통합 관점으로 이해도 높여야”헤이허스트 매스웍스 이사, “개발자 이해하고 최적화 지원하는 컴퓨팅언어 선택해야”
크리스 헤이허스트(Chris Hayhurst) 매스웍스 컨설팅서비스 부문 이사. 연례 기술 컨퍼런스인 '매트랩 엑스포' 참가차 방한한 그는 "AI 기술 자체에 집중하는 것이 아닌, AI 도입을 위한 구체적인 프로세스와 이를 구현하기 위한 구체적인 가시성을 확보하는 것이 중요하다"고 강조한다.

- 국내 컨설팅 조직 확대, 매트랩 생태계 확장에도 집중

“제임스 와트가 발명한 증기기관은 전세계 산업혁명을 ‘혁명’으로 이끈 핵심 원동력이다. 휴먼 리소스를 대체하면서 제조·생산 효율성 부문에서는 폭발적인 성장을 견인했다. 증기기관이 탄생한 지 2백여년이 넘은 현재 정보통신기술(ICT)의 비약적인 발전 아래에서 탄생한 인공지능(AI)은, 증기기관이 전세계 산업계에 던진 영향력을 넘어설 것이다.”

[IT비즈뉴스 최태우 기자] 매스웍스 크리스 헤이허스트(Chris Hayhurst) 이사는 기자와 만난 자리에서 이와 같이 말하며 디지털혁신(DT)의 핵심요소로 자리한 인공지능(AI)은 기술적인 관점을 넘어 ‘기획-개발-학습-고도화-통합’으로 이어지는 생태계 전반에서 이해하는 것이 중요하다고 강조했다.

◆모델 개발에서 도입까지, 유기적으로 연결된 툴 체인 확보가 중요
매스웍스는 테크니컬 컴퓨팅언어인 매트랩(MATLAB)과 모델기반설계(MBD) 툴인 시뮬링크(Simulink)를 공급하는 회사다. AI와 빅데이터, 특히 비정형데이터 이슈가 본격적으로 부상하기 시작한 몇 년 전부터는 분석(애널리틱스)에 최적화된 매트랩 사용자가 크게 늘면서 각광받고 있다. 크리스 헤이허스트 이사는 매스웍스에서 컨설팅서비스 조직을 맡고 있다.

지난 23일 연례 기술 컨퍼런스인 ‘매트랩 엑스포’ 참가차 방한한 그는 ‘기술’에 대한 이해를 넘어, 기술이 적용 가능한 각 산업의 전반적인 특성과 활용도에 따른 구체적인 가시성 확보 실패가 다수의 AI 프로젝트의 실패 이유로 분석했다.

데이터사이언티스트와 같은 전문인력이 부족한 경우, 또 모델학습을 위한 엔지니어링 데이터셋 확보에 대한 어려움이 이 경우에 든다. 

오픈소스·상용화 툴이 다양해지면서 모델 통합이 어려운 점과 AI 도입을 추진하고 있는 관련 비즈니스에 대한 전반적인 이해도 부족도 이유로 꼽았다. AI 도입 자체에 집중할 것이 아니라 기술 도입을 위한 구체적인 프로세스에 대한 구체적인 가시성 확보가 중요하다는 설명이다. 

AI로 비즈니스 전반에 이득이될 수 있는 인사이트 확보, 최종 제품에 구현 가능한 능력, 이를 비즈니스 환경에서 유기적으로 운영할 수 있는 통합이 우선돼야 한다고 그는 강조한다.

그는 “전문인력 개개인이 갖춘 지식을 조직 내에서 활용할 수 있어야 한다. 이를 기반으로 개발된 AI모델을 최종 프로덕트에 구현할 수 있어야하며, 향후 회사가 추진하고 있는 비즈니스 워크플로우 안에서 유기적인 통합이 가능해야만 AI 프로젝트의 성공 가능성이 높아질 것”이라고 말했다.

AI모델 개발에 있어서의 핵심은 데이터셋 확보다. 퀄리티가 높은, 편향되지 않은 데이터 확보가 중요하며, 이는 최종 모델의 정확도와 직결된다. 

각 비즈니스 환경에서의 특수성도 고려해야 하는 점이다. 시뮬레이션을 통한 프로토타입을 개발하는 제조·로봇산업, 모델링과 시뮬레이션을 통한 확인검증이 필요한 자율주행차 개발을 위해 사용되는 데이터의 종류·특성은 다르다. 

테스팅 데이터의 분석·리포팅이 필요할 수도, 데이터 라벨링이나 합성데이터를 활용해야 하는 경우도 있다. 자율주행을 위한 모델 개발을 예로 들면, 데이터 확보를 위해 실제 주행환경에서 촬영된 영상에서 라벨링 작업을 하는 경우 상당한 시간이 걸린다. 

허나 시뮬레이션을 통해 가상환경에서 구현된 주행환경에서 레코드와 동시에 라벨링이 가능해 시간을 단축시킬 수 있다. 데이터를 바로 전이학습으로 진행하면서 결과값을 모델에 적용시켜 학습시킬 수 있어 쉽고 빠른 개발이 가능해진다.

매스웍스도 3년 전부터 매트랩과 시뮬링크 제품군을 대상으로 매년 2회씩 AI모델 개발에 용이한 툴박스를 업데이트하고 있다. 알고리즘 구현에서 발생되는 오버헤드를 줄이기 위한 최적화, 또 데이터 라벨링 자동화 기술도 고도화 중이다.

지난해 발표한 릴리즈 2018a 버전부터는 매트랩과 엔비디아의 텐서RT가 통합돼 매트랩에서 추가 프로그래밍 없이도 GPU 리소스를 활용할 수 있도록 개선했다.

헤이허스트 이사는 “누구나 쉽게 AI를 개발할 수 있도록 지원하면서 각 상황에 맞는 모델 개발에 필요한 최적화 기능을 지원하는 컴퓨팅언어를 선택하는 것이 중요하다”며 “평범함 엔지니어, 데이터사이언티스트 모두 쉽게 AI를 활용할 수 있는 기능과 또 다른 환경에서 개발된 모델을 쉽게 불러와 활용할 수 있는 통합환경 구축도 중요하다”고 덧붙였다.

◆컨설팅 조직 확대, 매트랩 생태계 확장에도 집중
매스웍스는 고객사를 대상으로 진행하고 있는 컨설팅서비스도 확대한다는 방침이다. 기술지원과 달리 비즈니스 각 단에 적합한 기획·설계에서 개발·도입, 운영·보수까지 이어지는 인사이트를 제시하는 것이 서비스의 핵심 골자다.

한국시장에서도 컨설팅 인력을 충원하면서 지원 확대에 나서고 있다. 자동차산업 고객사를 지원하기 위해 2015년 처음 컨설팅 조직을 도입한 후, 현재 국방·항공, 기계, 금융산업군까지 대상을 확대하고 있다.

컴퓨팅 툴(tool)과 언어(languge)로써의 매트랩 생태계 확장에도 집중하고 있다. 높아진 컴퓨팅파워를 기반으로 AI 개발에 매트랩을 활용하는 사례가 늘면서 코더 간 통합기능도 확대하고 있다. 6년 전부터는 매트랩 도큐멘테이션의 한글화도 진행 중이다.

이종민 매스웍스코리아 대표는 “국내 컨설팅 조직도 보강하고 다양한 산학프로그램도 진행하면서 매트랩 생태계 확장에 집중하고 있다”며 “6년 전 처음 국내에 도입된 매트랩 자격증(MCMA/MCMP) 관련 홍보에도 집중할 계획”임을 밝혔다.

최태우 기자  taewoo@itbiznews.com

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