SK, ICT행사에서 중고폰ㆍ법률ㆍ모빌리티 AI 서비스 선보여

SK그룹은 온라인 유튜브로 연 ‘ICT 테크써밋 2020’ 행사에서 일상생활과 업무에 도움이 되는 인공지능(AI) 서비스들을 공개했다.  

SK네트웍스, SK텔레콤, SK 자회사 ADT캡스는 중고폰 재활용 무인ATM 서비스 ‘민팃’, 리걸 AI 서비스, 실내 운전자 모니터링 시스템을 5일 소개했다.

첫 번째 순서로 유도형 SK네트웍스 엔지니어가 AI 중고폰 ATM기기 ‘민팃' 서비스를 구현 과정을 설명했다. 민팃은 AI로 중고폰 외관 판정을 자동화하는 ATM 기기다. ATM 기기에 휴대폰을 넣으면 AI가 기기 기능을 점검하고 난 뒤 매입가를 사용자에게 알려준다.

유도형 SK네트웍스 엔지니어는 3가지 측면에서 고객에게 효용이 있다고 말한다. 민팃은 ▲편리하고 ▲안전하며 ▲신뢰할 수 있다.

대형마트나 SK텔레콤 대리점에 비치된 ATM을 이용해 비대면 중고폰 거래가 가능하기에 사용이 용이하다. 또한, 휴대폰 내부 개인정보를 안심삭제 후 인증서를 제공해 개인정보 유출 문제가 없다. 그래서 안전하다. 마지막으로 AI가 가격을 산정하고 손상 부위를 설명해 사용자를 납득시킨다.

AI를 중고폰 ATM기에 도입하기 전에는 사람이 휴대폰 손상을 판정했다. 기존 중고폰 ATM기계에 휴대폰을 넣으면 부위별로 사진 15장을 찍고 난 뒤 해당 이미지는 관제센터 서버로 보내진다. 관제사가 사진을 맨눈으로 확인하고 난 뒤 최고등급 S부터 D등급까지 손상 판정을 내린다. 이러한 과정을 거치면서 많은 문제가 발생했다.

첫 번째 문제는 판정 정확성과 일관성 부분이었다. 미세한 손상이나 등급 7간 경계에 걸친 손상의 경우 판정 자체가 어렵고 애매했다. 숙련된 관제사도 사람이기 때문에 손상 부위를 정확히 보지 않고 넘어가거나 관제사마다 판정이 달라지는 경우가 있었다.

두 번째 문제는 인력이었다. 사업이 확장됨에 따라 동시처리 건수도 많아지고 관제 인력도 많이 필요했다. 반면 SK네트웍스는 숙련된 관제인력 충원에 한계를 느꼈다.

SK네트웍스는 휴대폰 외관 이미지 분석을 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터비전 AI 기술을 도입했다.

김수희 SK네트웍스 DSG 엔지니어는 컴퓨터비전 AI 기술을 “전체 이미지에서 휴대폰만 검출하는 분할(Segmentation) 모델과 검출한 이미지에서 파손 부위를 찾고 단계를 분류해내는 분류(Classification) 모델로 구분할 수 있다”고 설명했다.

분할 모델은 경량화를 위해 하드넷 구조를 기반으로 하며 ATM 내부 이물질을 제거하며 분류과정에 발생하는 오류 가능성을 줄이기 위해 적용됐다.

김 엔지니어는 “분류 모델은 모바일넷을 기반으로 휴대폰 정면, 후면, 모서리 등 부위별로 개발을 진행했으며 이미지를 AI가 자동으로 분류하도록 개발을 진행했다”며 “이 모델을 AWS 클라우드에 올려 실시간 휴대폰 부위 분류작업을 이행했고 개발한 내용 성능을 모니터링할 수 있는 체계까지 구축했다”고 말했다.

유 엔지니어는 개발하면서 특별히 어려웠던 점으로 “휴대폰 손상 정도를 구분하기가 애매했고 정답을 명확히 정의하기 어려웠다”며 “최종 휴대폰 이미지 데이터를 확보하기 위해 3~4배수 휴대폰 이미지 데이터를 확보하고 검증했던 과정이 가장 어려웠다”고 언급했다.

민팃 ATM은 컴퓨터비전 AI가 휴대폰 외관만 점검할 뿐만 아니라 내부 기능인 와이파이, 블루투스, 센서를 체크할 수 있는 앱도 개발 됐다. 현재 대략 30여가지 휴대폰 내부 기능 판정이 가능하다.

두 번째 발표를 강병호 SKT IT혁신센터 엔지니어가 이어갔다.

강 엔지니어는 변호사 업무 생산성 22%를 향상한 SKT ‘리걸 AI’ 서비스를 소개했다. 리걸 AI 서비스는 법률 AI 엔진으로 현재 상용화를 추진하고 있다. 현재 SK그룹사인 SK텔레콤을 비롯해 SK 브로드밴드, SK 이노베이션, SK 하이닉스가 법무팀에 리걸 AI를 적용했다.

SKT가 리걸 AI 서비스를 추진하게 된 배경으로는 보다 정확하고 효율적인 법ㆍ특허 업무 처리를 위해서다.

기존에는 사내 구성원이 직접 사건을 분석하고 수동 검색 절차를 거쳤다. AI를 도입하고 난 뒤 새로운 사건이 들어오면 사건과 관련된 유사 사례를 찾아주고 법과 관련된 판례나 유사 특허를 찾아주는 자동 검색을 수행했다.

SKT는 사내 법무 시스템인 ‘T리걸넷’과 특허시스템인 ‘IP마당’에 리걸 AI를 적용해서 법률 검토 절차를 개선했다. 리걸 AI를 도입하고 난 뒤 사내 법무 팀은 업무 처리가 더 용이해졌으며 리걸 AI 도입 전 변호사 1명당 1.7건 처리 했으나 도입 후 1명당 2건 처리할 정도로 업무 생산성이 올랐다.

강 엔지니어는 “리걸 AI는 키워드나 문장을 입력하면 문맥을 기반으로 유사한 판례나 사건을 찾는다”며 “기존에는 키워드만 검색했다”고 말했다. 일례로 키워드 리걸 AI에는 키워드보다 ‘방탄소년단 유튜브 채널에서 ‘다이너마이트’ 영상을 영리 목적으로 블로그에 게재하면 저작권법 위반인가요?’고 입력 하면 문장 핵심 문맥과 일치하는 사건이나 판례를 찾는다.

변호사는 사건을 검토할 때 어떤 키워드로 검색할 지 고민한다. AI는 이 부분을 자동화 한다. AI는 다량 판례 DB를 바탕으로 가장 적절한 결과값을 내놓는다. 현재 리걸 AI는 판례 20만건을 학습했다.

강 엔지니어는 “리걸 AI가 키워드 검색에 활용한 기법은 버트(BERT) 모델이다”며 “버트 모델에 문서 맥락을 볼 수 있는 알고리즘을 도입했다”고 말했다.

이동호 ADT캡스 보안기술연구소 엔지니어가 마지막 발표를 맡았다.

이 엔지니어는 보안기업 ADT캡스가 개발한 AI 졸음운전ㆍ전방 미주시 등 실내 운전자 모니터링 시스템을 소개했다. 이 시스템은 출동 대원 안전을 위해 ▲졸음운전 ▲안전벨트 미착용 ▲통신기기조작 ▲한 손 운전 ▲전방 주시 미흡 등 위험한 운전 습관 6가지를 분석해서 신호를 보낸다. 

알림을 받은 출동요원은 스스로 안전점검이 가능하며 관리자 측면에서 인력운용을 더 효율적으로 할 수 있다.

일례로 위험 항목이 발생했을 경우 날짜, 시간, 어떤 위험 항목이 발생했는지 알려주면 이를 영상으로 확인할 수 있다.

운전자 모니터링 시스템은 블랙박스에서 촬영한 영상을 분석전용 PC로 전송한 뒤 분석하는 프로그램이다. 이 AI 모니터링 시스템에는 AI 분석 엔진이 담겼다. 딥러닝을 활용해 운전자 손, 휴대폰, 사람 골격을 검출하고 추출한 결과를 토대로 위험행동 발생했는지 여부를 판단한다.

이 엔지니어는 일례로 “졸음운전의 경우 AI가 운전자가 고개를 숙이면 이를 인지한다”며 “한 손 운전의 경우에는 두 손이 핸들영역에 있는지 AI가 분석한다”고 말했다.

그는 “졸음 운전 데이터는 샘플이 적어서 사례를 직접 촬영하는 경우도 있다”며 “현재 이 서비스가 ADT 출동대원을 대상으로만 한정적으로 시험하고 있지만 향후 좀 더 다양한 운전환경에서 도입할 수 있도록 노력하고 있다”고 언급했다.

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