합성데이터는 3D 모델링이 가능한 정적인 객체의 합성데이터(Static Data)와 사람이나 로봇, 동물처럼 동작이 가능한 객체의 합성데이터(Dynamic Data)로 구분...

다양한 AI 모델 학습에 사용된 비솔의 합성데이터(위 Static Data, 아래 Dynamic Data) 이미지(사진:비솔)
다양한 AI 모델 학습에 사용된 비솔의 합성데이터(위 Static Data, 아래 Dynamic Data) 이미지(사진:비솔)

기존 AI 학습은 사생활 보호 기준을 준수하고 편견이 없는 실제 세계의 이미지를 대량으로 확보하고 주석을 붙일 것을 요구하고 있는데, 이는 비용이 많이 들고 시간이 소요되는 작업이다.

여기에, 혁신적인 인공지능(AI) 학습용 종단 합성데이터(Synthetic Data) 생성 플랫폼 기업 비솔(사장 박형오)이 학습 데이터를 민주화 해 AI 시스템을 혁신하고 더 광범위하게 배포할 수 있게 한다.

고객은 이 플랫폼을 사용하면 사진과 동일한 3D 모델을 이용해 장면과 시나리오를 신속하게 무제한으로 만들 수 있다. 이러한 장면들을 시뮬레이션과 캡처를 통한 AI 모델을 학습하고 다양성과 편향 이슈에 대응하는 데 사용할 수 있는 충분히 주석이 붙은 합성 이미지를 생성하게 된다. 

제공하는 합성데이터는 실제 환경의 수집이나 측정 과정 없이 디지털 환경에서 생성하는 데이터셋을 의미한다.

물체와 배경의 재질이 다양할수록 학습 데이터의 가치가 높아진다. 단일 색상뿐만 아니라 텍스처, 반사, 거칠기 등에도 변화를 줄 수 있다(왼쪽). 레이 트레이싱으로 픽셀에서 투사되는 광선을 광원까지 추적하여 더 빠르고 사실적인 렌더링 결과를 얻을 수 있다(오른쪽).
물체와 배경의 재질이 다양할수록 학습 데이터의 가치가 높아진다. 단일 색상뿐만 아니라 텍스처, 반사, 거칠기 등에도 변화를 줄 수 있다(왼쪽). 레이 트레이싱으로 픽셀에서 투사되는 광선을 광원까지 추적하여 더 빠르고 사실적인 렌더링 결과를 얻을 수 있다(오른쪽).

현재 인공지능(AI) 개발에 주로 사용되는 학습데이터인 현실 데이터(Real Data)는 도메인 다양화 부족, 데이터 불균형, 개인정보 보호의 민감성 등 여러 문제점들이 있다. 비솔은 인공지능(AI) 모델 고도화가 가능하도록 고객이 원하는 합성데이터를 생성하여 제공함으로써 이러한 한계를 극복해준다.

비솔의 합성데이터는 3D 모델링이 가능한 정적인 객체의 합성데이터(Static Data)와 사람이나 로봇, 동물처럼 동작이 가능한 객체의 합성데이터(Dynamic Data)로 구분된다.

▷Static Data는 실제 객체의 수치정보를 기반으로 모델링하고 Material, Lighting, Environment 등의 파라미터를 적용하여 생성한 Photo-realistic 합성데이터이다. 자율주행, 교통, 국방, 의료 영상 분야 등에 활용할 수 있다.

▷Dynamic Data는 고정밀도의 모션캡처 시스템으로 3차원의 정확한 모션 데이터를 수집한 후 Static Data 생성 시스템과 접목하여 만드는 합성데이터이다. 로봇엔지니어링, 스포츠, 헬스케어 및 교육 분야 등에 활용할 수 있다.

사용자는 이를 통해 5배 이상의 비용 절감과 2배 이상의 개발 시간 절약으로 고도화된 인공지능(AI) 모델을 완성할 수 있다. 또한, 정부가 추진하는 데이터바우처 지원사업으로 고품질의 인공지능(AI) 학습용 합성데이터를 확보할 수도 있다.

비솔의 박형오 사장은 "비솔은 AI 학습에서 발생하는 여러 문제를 해결하고 다양한 산업에서 AI 애플리케이션 기업들이 가치가 더 높은 과제에 집중할 수 있게 합니다"라며, "최근 다양한 생성 AI 플랫폼의 출시와 더불어 AI 모델 학습의 정확도 향상에 기여하고, 적은 양의 실제 데이터로도 고도화된 AI 개발을 가능케 해 합성 데이터의 가치는 점점 더 높아지고 있습니다"라고 말했다.

한편, 비솔은 이러한 기술력을 인정받아 한국인공지능협회(회장 김현철)로부터 2월 이달의 기업으로 선정되었으며, 오는 5월 10일부터 12일까지 서울 코엑스에서 개최되는 제 6회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2023)에서 비솔의 다양하고 혁신적인 합성데이터 데모와 시연을 통해  확인할 수 있다.

저작권자 © 인공지능신문 무단전재 및 재배포 금지