넥슨 "구글 클라우드와 협업으로 AI 유해 이미지 탐지 시스템 구축"

윤준호 선행개발실 AI 엔지니어, '넥슨 게임 산업의 AI 기반 유해 이미지 탐지' 주제로 발표

"구글 클라우드와의 협력으로 AI 기반 유해 이미지 탐지 시스템을 구축할 수 있었다."

윤준호 넥슨 선행개발실 AI 엔지니어는 30일 구글 클라우드가 개최한 '게이밍 온 구글 클라우드'에서 AI 기반 유해 이미지 탐지 시스템에 대해 이렇게 밝혔다.

윤 엔지니어는 "최근 이용자는 개발자 혹은 크리에이터의 역할을 모두 맞고 있다. 넥슨의 경우도 마찬가지다. 우리 게임 개발플랫폼으로 독자적인 게임을 만들기도하고, 커스텀 스킨을 제작해서 사용하는 사례도 있다"며 "사용자 참여로 콘텐츠가 풍부해질 수 있다는 강점이 있지만, 반대로 일부 이용자들로 인해 저급한 콘텐츠가 퍼질 수도 있다는 위협도 존재한다"고 강조했다.

윤준호 넥슨 선행개발실 AI 엔지니어

넥슨은 이를 AI 솔루션을 통해 해결하려 했다. 다만 처음부터 이러한 시도가 성공으로 이어진 것은 아니다. 윤 엔지니어는 "상용 API 솔루션을 사용했지만, 부적합한 부분이 많았다"며 "예를 들어 실사 모델에서는 유해 이미지를 잘 구별했지만, 게임 및 애니메이션 이미지 모델에서 유해 이미지를 구별하는 능력은 매우 떨어졌다"고 말했다.

이어 "자사에서 제작된 모델을 썼을 때는 성능면에서는 어느정도 합격점을 줄 수 있었지만, 라이브 서비스를 위한 비용이 높았다"며 "구글 클라우드와의 협업으로 완벽한 솔루션을 개발할 수 있었다. 단순히 구글 클라우드 서비스만을 사용한 것이 아니라 vertex AI의 도움을 많이 받았다"고 덧붙였다.

윤 엔지니어는 이번 프로젝트 과정에 총 12번의 실험을 진행했고, ▲도메인별 특화모델을 분리한 다중 모델 입력 시스템 ▲임베딩 모델시험 ▲비전-언어모델(VLM) 가능성 확인 등의 성과를 거뒀다고 설명했다.

그는 "최종적으로 이러한 연구결과를 라이브 서비스에 반영했고, 커스텀 VLM 인코더를 제작했다. 결과적으로는 ▲게임·애니메이션 이미지 탐지 성능을 극대화 ▲높은 일반화 성능 ▲낮은 구조적 복합성 등의 성과를 얻었다"며 "수치적으로는 모델 성능이 4.2% 향상, 라이브 서비스 비용 81% 감소, 서버 레이턴시도 73.8% 줄었다"고 강조했다.

이어 "AI 연구에 있어서 가장 중요한 것은 실패를 빠르게 하는 것이다. 우리는 구글 클라우드와 VERTEX AI를 통해 빠른 실험 인터렉션을 가져갈 수 있었고, 성과를 도출할 수 있었다"며 "추후에는 타사를 위한 서비스 모델도 오픈할 예정"이라고 덧붙였다.