인튜웍스, 영상데이터 딥러닝으로 버섯 생육 환경 분석
딥인스펙션, 터널 안정성 검사 기간 2일로 단축

딥러닝 고속화 기술을 기반으로 한 연구소기업 설립이 이어지고 있다. AI와 딥러닝이 모든 SW의 핵심 기술로 떠오르면서 다양한 사업 기회를 제공하는 것으로 풀이된다.

딥러닝 기술을 개발해 기술이전한 ETRI 연구진 (사진=ETRI)
딥러닝 기술을 개발해 기술이전한 ETRI 연구진 (사진=ETRI)

 

한국전자통신연구원(ETRI, 원장 김명준)은 인튜웍스가 ETRI에서 기술이전한 '대규모 딥러닝 고성능컴퓨팅(HPC) 시스템 원천기술'을 기반으로 연구소기업을 설립한데 이어 딥인스펙션도 이달 중에 연구소기업을 등록하는 등 AI 관련 기술을 이전한 기업이 잇달아 연구소기업을 설립하고 있다고 6일 밝혔다.

인튜웍스는 ETRI에서 이전한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)  기반 딥러닝 모델 개발 환경 기술을 자사 동영상 처리 기술에 접목해 '영상 데이터 딥러닝 전처리 자동화 솔루션'으로 사업화할 예정이다.

인튜웍스가 개발한 버섯 양식 영상 자동 분석 시스템(사진=ETRI)
인튜웍스가 개발한 버섯 양식 영상 자동 분석 시스템(사진=ETRI)

 

 
이 회사는 현재 버섯 양식 영상을 자동으로 처리해 생육 상태를 분석하는 솔루션 사업을 하고 있다.

이번에 개발하는 영상 데이터 디비러닝 전처리 자동화 솔루션은 금융기관 등에 프로세스 자동화 용도로 공급할 계획이다.
 
공공시설물 안전점검 전문업체인 딥인스펙션은 터널이나 교량 등 공공시설물 안전점검 자동화를 위한 인공지능 기반 소프트웨어와 하드웨어를 공급하는 사업을 추진한다.

딥인스펙션이 개발한 공공시설물 안전점검 자동화 장치 '딥 인스펙터' (사진=ETRI)
딥인스펙션이 개발한 공공시설물 안전점검 자동화 장치 '딥 인스펙터' (사진=ETRI)

 

이를 계기로 지난 25년 간 지속해 온 인력 중심의 주관적 평가방식을 영상처리 및 인공지능 기반으로 전환할 계획이다.

이를 위해 최근 ETRI에서 균열이나 결함을 검출, 측정하는 딥러닝 모델 학습 고속 처리 기술을 이전받았다.  공공시설 재난 예방 모델을 개발, 사업화 할 예정이다.

이번에 개발한 재난 예방 모델은 안정성 검사 소요시간을 기존 1개월에서 48시간 이내로 대폭 단축시켜준다. 또  검사 전 모델을 만들 때 딥러닝 학습 속도를 2배 이상 높일 수 있다.

이 회사는 안전검사 분야 인공지능 기술인 XAI 기반 결함 검출 자동화 기술에 대해서는 3건의 특허도 출원하기로 했다.
 
ETRI는 이처럼 AI관련 기술을 이전한 기업이 빠르게 사업화할 수 있는 이유로 대규모 딥러닝 고속처리를 위한 HPC시스템과 확장 효율이 뛰어난 분산병렬 처리기술 등을 꼽았다. 이들 기술은 기존 기술과는 큰 차별성을 지니고 있다.

ETRI 연구진이 개발한 딥러닝 대시보드에서 인공지능 모델 학습 후 속도를 측정하고 있다. 왼쪽부터 임은지 책임연구원, 박유미 클라우드기반SW연구실장 (사진=ETRI)
ETRI 연구진이 개발한 딥러닝 대시보드에서 인공지능 모델 학습 후 속도를 측정하고 있다. 왼쪽부터 임은지 책임연구원, 박유미 클라우드기반SW연구실장 (사진=ETRI)

 

최완 ETRI 인공지능연구소 책임연구원은 "우리 기술로 빠르고 쉬운 인공지능 컴퓨팅 인프라 환경을 구축, 중소기업의 AI 시장 진출을 도울 수 있어 보람을 느낀다"면서 "앞으로도 사회와 국가에 도움이 될 수 있도록 경쟁력 있는 연구성과를 도출해 상용화 할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

ETRI 연구진은 지난 2016년부터 모두 5개 업체에 딥러닝 고속처리 핵심 원천기술을 이전하고 국내외 특허 13건을 출원했다.