[테크월드=조명의 기자] 바야흐로 AI의 시대다. 금융, 의료, 교통 등 거의 모든 분야에 AI가 도입되었고, COVID-19 팬데믹으로 인해 AI 기술의 발전과 상용화가 더욱 시급한 상황이다.

국내 AI 콜센터 담당자는 “결국은 학습 데이터의 품질을 높이는 게 관건이다. 이제는 AI가 상용화 되지 않은 곳이 거의 없는데, 막상 AI서비스를 이용한 고객들은 실망하는 경우가 대다수다"라며, 기업들의 AI서비스가 아직까지는 소비자들의 마음을 사로잡지 못했다고 지적했다. 또 그는 “기업들이 너나 할 것 없이 AI 관련 인력을 투입해 서비스를 론칭하고 있지만 막상 고객들은 불편사항을 말한다”며, “지금은 AI를 기존 서비스에 접목시키거나 서비스의 일부분을 대체하는 것으로 만족할 때가 아니라 고객들이 120% 만족할 수 있도록 데이터를 기반으로 AI의 신뢰도를 향상하는 것에 주력해야 할 때”라고 설명했다

이런 현실에 기반하여 엠티콤은 크라우드 소싱을 이용해 로우 데이터(Raw Data)를 양질의 수준 높은 학습데이터로 가공하는 플랫폼 데이터고블린을 출시했다. 데이터고블린은 단지 고객사가 원하는 기간 안에 ‘쓸 만한’ 학습데이터를 내놓는 것에 만족하지 않았다. 그들은 ‘고품질’의 학습데이터 구축을 가장 중요한 목표로 하면서도, 어떻게 해야 데이터를 보다 효율적으로 가공할 수 있는지 연구했다. 이러한 과정에서 AI 산업에서 잔뼈가 굵은 전문가들이 사내 연구실에서 모여 밤을 지새우는 일이 많았다. 엠티콤의 한 관계자는 “소수의 개발자가 AI구축에 필요한 데이터를 수집하는 과정에 많은 시간과 비용이 소모된다며, 이것은 데이터 품질 하락과 개발 지연으로 이어질 수 있다.”고 강조한다. 데이터고블린은 AI 개발 전문인력이 모여 시작한 플랫폼 서비스인 만큼 고객사에게 데이터 컨설팅에서부터 시작해 데이터 수집과 가공을 위한 플랫폼까지 제공한다. 

이들이 자체 개발한 AI 알고리즘은 수집된 로우 데이터를 빠르게 전처리한 뒤 데이터고블린의 크라우드 작업자들에게 작업을 분배한다. AI 전처리 덕분에 작업자들은 더 많은 데이터를 가공할 수 있다. 작업 데이터의 질을 결정짓는 검수 과정에서도 마찬가지이다. AI가 1차 검수를 마치고, 내부 전문 인력들이 100%에 가까운 정확도를 위해 2차 검수를 진행한다. AI와 사람의 체계적인 협업이 좋은 데이터를 만들고, 좋은 데이터는 AI의 성능을 향상시키는 데 기여하는 선순환 구조이다.

또한 데이터고블린 플랫폼을 on-premise 형식의 Tool 로도 제공하여, 기존에 데이터 수집이나 가공사업 중인 회사들도 크라우드 플랫폼을 직접 개발할 필요 없이 데이터고블린을 활용하여 크라우드 소싱 작업을 할 수 있다. 엠티콤의 한 관계자는 “데이터고블린 플랫폼은 데이터에 대한 보안성이 매우 강하고, 지속적인 데이터 수집/가공 템플릿의 추가와 AI 전처리를 통한 Auto-Labeling 기능이 강점으로, 기존에 데이터 수집이나 가공사업을 하는 업체도 직접 개발하는 것 보다 데이터고블린을 사용하는 것이 더 경제적이다” 라고 강조했다.

AI 업계에서는 후발주자에 가깝지만 엠티콤의 기술력과 AI 학습데이터 품질은 이미 정평이 나있다. 국내 대기업에 음성인식 서비스를 개발하여 납품했고, ETRI(한국전자통신연구원)과는 이미 여러 번의 프로젝트를 함께 했다. 2017년에는 아주그룹에 인수되어 보다 적극적으로 R&D에 투자하고 있으며, 이를 기반으로 2019년에 과학기술정보통신부 주관 AI R&D Grand Challenge 대회에서 상황인지/문자인지 2개 부문 우수상을 받았다.

엠티콤의 한선호 부사장은 “포스트 코로나의 중심에 AI가 있다. 언택트(비접촉·비대면) 시대에 사람끼리의 접촉을 최소한으로 유지하면서 삶의 질을 높이는 일, 그야말로 웰니스(웰빙, 행복, 건강의 합성어)가 화두로 떠오르는 시대이다. 이런 때일수록 사람에게 도움이 되는 AI, 우리의 삶을 풍성하게 만드는 AI가 필요하다. 의료, 교육, 제조, 유통분야의 회사들이 이런 데이터 기반의 AI 를 필요로 할 것이라 예상한다. 여러 기업들이 엠티콤과 협업해 최상의 AI서비스를 론칭하기를 바란다.” 라고 말했다.

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