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위세아이텍, 실제 사례 중심의 AI 기술 트렌드 소개‘산업별 AI 애플리케이션 활용사례 세미나’ 개최
   
 

[아이티데일리] 위세아이텍(대표 김종현)이 지난 5일 서울 양재 엘타워에서 ‘2019년 봄, 산업별 인공지능(AI) 애플리케이션 활용사례 세미나’를 개최했다.

먼저 연단에 오른 김종현 위세아이텍 대표는 “위세아이텍은 머신러닝 플랫폼을 기반으로 다양한 산업별 사례를 경험해왔다”고 말했다. 대부분의 AI 관련 세미나들이 산업별 동향이나 이론 중심으로만 진행되고 있지만, 이번 세미나에서는 실제 사례를 중심으로 AI가 어떻게 활용되고 있는지를 조망하겠다는 설명이다.

첫 번째 세션은 ‘머신러닝 프로세스 자동화 도구 ‘와이즈프로핏(WiseProphet)’’이라는 주제로 김상수 위세아이텍 이사가 발표에 나섰다. 오늘날 많은 기업들이 머신러닝을 자사의 비즈니스 프로세스에 통합하고자 한다. 하지만 머신러닝을 활용하기 위해서는 ‘오토ML(AutoML)’과 같은 도구를 활용해야 하며, 대부분의 머신러닝 도구들은 제대로 다루기 위해 적지 않은 역량을 요구한다.

‘와이즈프로핏’은 복잡한 기술요소들을 직접 다루지 않고도 사용자가 손쉽게 머신러닝을 통한 데이터 분석이 가능하도록 돕는다. 사용자는 직관적인 UI를 통해 30여 종 이상의 다양한 알고리즘을 마우스 클릭만으로 적용할 수 있다. 또한 대부분의 DB와 호환돼 필요한 데이터가 어디에 어떤 형태로 저장돼 있든 손쉽게 ‘와이즈프로핏’으로 불러와 분석할 수 있다.

두 번째 세션은 김지혁 위세아이텍 연구소장이 ‘AI 부당청구 시스템의 분야별 확산’이라는 주제로 연단에 올랐다. 금융이나 공공, 보험 등에서 부당청구가 발생하는 비율은 매년 빠르게 증가하고 있으며, 유형과 방식 또한 다양해지고 있다. 이를 막아내기 위해서는 빅데이터를 활용해 부당청구를 사전에 발견하고 막아낼 수 있는 지능형 시스템이 필요하다.

이를 위해 위세아이텍 측은 지난해 건강보험 및 생명보험 업계의 부당청구 행위를 방지하기 위한 머신러닝 기반의 시스템을 개발했다. 김지혁 연구소장은 개발 과정에서 발생한 데이터 불균형이나 지도학습의 정확도 등 다양한 문제 상황과 이를 해결한 방법을 소개했다. 새롭게 개발된 시스템을 지난 1~2월 사이 생성된 신규 데이터에 적용한 결과, 정상 적발률은 96%, 이상 적발률은 82%로 나타나 높은 정확도를 보였다.

   
▲ 위세아이텍이 산업별 AI 활용사례 공유 세미나를 개최했다.

세 번째 세션에서는 구영현 세종대학교 컴퓨터공학과 교수가 ‘머신러닝 기반 예측정비 및 활용사례’에 대해 발표했다. 장비가 고장난 시점에 정비와 수리를 하는 기존의 반응정비 방식은 낮은 설비 가용성으로 인해 점점 활용하는 기업이 줄어드는 추세다. 반면 데이터 기반의 예측정비는 반응정비 대비 3~40%의 비용이 절감되며, 설비 가용성은 물론 제품 수명 역시 향상돼 높은 비즈니스 가치를 기대할 수 있다.

현재 위세아이텍은 국방부와 함께 군 장비에 대한 예측정비를 수행하고 있다. 군 장비 예측정비 시스템은 군대에서 수집한 데이터를 통합 및 분석해 손쉽게 확인할 수 있는 대시보드로 제공함으로서 현대적인 정비가 가능하도록 돕는다. 특히 문제가 발생했을 경우 심각한 피해를 야기할 수 있는 항공기는 재현율을, 상대적으로 피해가 적은 전차는 정확도를 위주로 설계하는 등 장비의 성격에 따라 다른 알고리즘과 수치를 적용해 활용성을 높였다.

휴식시간 이후 진행된 네 번째 세션에서는 ‘효과적인 마케팅을 위한 메타데이터 기반의 키워드 타기팅’을 주제로 조아 위세아이텍 선임이 발표에 나섰다. 해당 세션에서는 키워드를 활용해 온라인 동영상 광고에 적합한 광고를 연결하기 위한 기술적 요소를 살펴보고, 스마트미디어랩(SMR)의 ‘SMR KISS’ 솔루션을 활용해 실제 키워드 기반 마케팅을 진행하는 과정을 소개했다.

다섯 번째 세션은 안동혁 화수목 대표가 ‘유사설계도 딥러닝 인식 기반 견적 시뮬레이션 사례’에 대해 발표했다. 금형 업계의 경우 고객의 요청에 따라 빠르게 제품 견적을 산출해 대응해야 하지만, 제품의 제조 시나리오나 재고 상황 및 시장 가격 등을 복합적으로 고려해 정확한 견적을 산출하기 위해서는 적지 않은 시간이 요구된다.

이를 해결하기 위해 위세아이텍 측은 과거에 활용했던 제품 도면 중 유사한 도면을 검색해, 과거 제품 견적으로부터 새 제품 견적의 근사치를 산출하는 견적 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 해당 시스템은 3D 도면을 딥러닝 방식으로 학습해, 새로운 견적 요청이 들어왔을 경우 높은 정확도로 가장 유사한 3D 도면을 찾을 수 있다. 또한 재질이나 공정, 제품의 종류에 따른 특징 등을 자동으로 추정해 사용자가 손쉽게 견적을 산출할 수 있도록 돕는다.

마지막 세션은 ‘빅데이터 품질 향상을 위한 머신러닝 적용 도구’라는 주제로 진행됐다. 발표를 맡은 황덕열 위세아이텍 전무는 지난해 가트너에서 발표한 ‘데이터 품질 관리도구의 8가지 트렌드’를 인용하며, AI와 빅데이터 분석 환경이 도입되면서 데이터 품질에 대한 중요성이 더욱 증가하고 있다고 설명했다.

위세아이텍의 ‘와이즈DQ(WiseDQ)’는 탐색적 분석, 도메인 자동 판별, 단변량/다변량 이상값 탐지 등 다양한 데이터 품질관리 프로세스를 지원한다. 또한 데이터 전처리를 위한 도구들을 지원해 사용자는 손쉽게 분석을 위한 데이터를 마련할 수 있다. 아울러 황덕열 전무는 의료분야와 기상관측분야에서 ‘와이즈DQ’를 활용해 데이터 품질 관리를 수행한 사례를 소개했다.

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