ETRI, 노코드 신경망 자동생성 프레임워크 공개...세미나 사전신청만 500명 넘어

내년까지 122억 원 투입…중앙대·서울대병원·웨다·래블업·에이브노틱스 등 참여

한국전자통신연구원(ETRI)이 노코드 기반으로 신경망을 자동생성하고 배포 과정까지 자동화하는 기계학습 개발도구(MLOps)의 핵심기술을 오픈소스로 깃허브에 지난 주 처음 공개했다.

ETRI는 이와 관련 5일 서울 과학기술회관에서 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 제3회 공개 세미나를 개최한다. 이 세미나에는 사전 신청자만 500명이 몰렸다.

ETRI AI컴퓨팅시스템SW연구실(실장 조창식)이 이 개발도구를 시스템화한 프레임워크 '탱고(TANGO)'는 인공지능이 적용된 응용SW를 자동으로 개발하고, 클라우드, 쿠버네티스 온프레미스 환경, 온디바이스 등 다양한 디바이스 HW 환경에 맞게 최적화하고 공개 배포를 지원한다.

ETRI 연구진이 AI 응용SW 개발 프로임워크인 탱고를 시연하는 모습.(사진=ETRI)

예를들어 철강공장에서 제품 품질 검사시 철강 데이터의 불량여부 판단은 쉽지만, AI의 적용은 쉽지 않았다. 병원 의사 경우는 폐결핵 X-레이 사진만 봐도 손쉽게 병명을 판정하지만, AI로 자동예측하는 모델 활용은 어려웠다.

그러나 탱고는 관련분야 전문지식으로 데이터만 입력하면 자동으로 실행해 결과를 나타낸다. 이용도 쉽다. 깃허브에 있는 설치방법을 통해 간단한 명령으로 자동설치하면 웹 접속을 통해 바로 실행된다.

ETRI는 현재 4년차 사업으로 국내 산업 현장 수요를 반영, 객체 인식에 최적화된 신경망 자동화 개발 알고리즘을 내년까지 122억 원을 들여 개발 중이다.

공동연구기관인 ㈜웨다는 철강과 자동차 부품 제조 업체 2개 기업을 대상으로 현장 직원들이 활용 가능한 인공지능 서비스를 구축했다. 향후 엣지 디바이스로의 탱고 모델 배포 기능을 활용해 일원화된 외관 품질검사를 진행할 계획이다.

서울대병원은 대규모로 ▲흉부 X선 영상 데이터를 활용해 흉부 X선 영상에서 폐결핵을 자동으로 검출하는 기술 ▲관상동맥 석회화 판별 인공지능을 개발·검증했다.

내년에는 ▲흉부 X선 영상으로부터 골다공증 유무 예측 ▲폐암 발생 위험 예측 ▲심혈관 질환 발생 위험 예측이 가능한 인공지능 모델들을 개발할 계획이다.

공동연구기관인 ㈜래블업은 탱고(TANGO)에서 생성한 AI 모델을 아마존 AWS, 구글 GCP 클라우드, 국산 KT클라우드 환경에 자동 배포 중이다.

데이터 라벨링 방식과 탱고를 산업현장에 적용한 사례.(그래픽=ETRI)

ETRI가 개발한 탱고 지원 흐름도.(그래픽=ETEI)

자율항해솔루션기업인 ㈜에이브노틱스도 기술이전을 통해 탱고 온디바이스 배포 기술과 AI 성능 최적화 기술을 확보하고, 자율항해를 위한 온디바이스AI에 대해 사업화를 추진한다.

정보통신기획평가원(IITP) 장문석 SW PM은 “탱고 기술개발이 완료되면 구글, 아마존 등 외산 클라우드가 독점하던 인공지능 개발도구 분야에서 국내 업체의 산업 경쟁력 확보가 가능할 것"이라고 말했다.

ETRI 조창식 실장은 “과제 1단계에서는 핵심기술 개발에 치중했다. 올해 2단계부터는 실증을 통해 탱고 프레임워크의 유용성을 입증하고 다양한 산업 분야의 보급 확산에 주력할 예정"이라고 덧붙였다.

연구진은 매년 반기별로 새로운 버전의 소스코드를 깃허브로 공개할 예정이다. 또 연1회(하반기) 공개 세미나를 개최, 개발 기술 뿐만 아니라 실증 노하우 등도 함께 공유할 계획이다.

연구개발은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 '신경망 응용 자동생성 및 실행환경 최적화'과제 지원을 받아 개발됐다.