합성데이터에 고성능의 비전 AI 모델 개발 성패 달렸다
산업 안전에 대한 투자가 꾸준히 증가함에도 불구하고 매년 전 세계적으로 약 278만명의 노동자가 산업재해 및 업무 관련 질병으로 사망하고 있다. 거기에 더해 비치명적 산업재해를 겪는 노동자는 3억 7,400만명으로 추산되고 있다.
작업자에게 미치는 영향 외에도 작업자 안전사고는 사업장 가동 중지 시간 증가와 서비스 중단으로 이어져 수백만 달러의 수익 손실을 초래하고 있는 실정이다. 미국의 경우, 사고로 인한 사업장 가동 중지 시간으로 인한 연간 손실은 500억 달러로 추산되며 업무 관련 사고로 인해 매일 6,300명이 사망하고 이로 인한 비용 또한 약 130억 달러로 알려져 있다.
컴퓨터 비전은 작업자 안전 문제를 해결하기 위해 가장 유망한 기술 중의 하나로, 특히 기존 영상보안을 대체하는 AI 영상분석 솔루션은 세계적으로 13%, 국내는 31% 매년 성장세를 보이고 있다.
카메라를 통해 시설, 공장 및 작업 현장을 실시간으로 모니터링하며 작업자에게 안전하지 않은 환경과 행동, 조건 등을 경고 하는 비전 AI는 작업장 부상과 관련된 비용을 절감하고, 심각한 부상 및 사망을 예방하고 있다.
미국의 한 대규모 냉장 보관 회사는 비전 AI 작업자 안전 솔루션을 활용한 후 작업자 부상을 77% 감소시켜 연간 110만 달러를 절약했다.
또한 유명 자동차 부품 공급업체는 개인 보호 장비(PPE) 착용 비전 AI를 도입해 작업자의 안전 장갑 미착용 문제를 95% 줄임으로 6개월 동안 작업장 부상이 45% 감소되었으며 이 과정에서 보험료도 인하되었다.
영국의 소매업체인 마크&스펜서(Marks and Spencer)는 비전 AI 안전 솔루션을 활용한 지 10주 만에 창고 안전 사고를 80% 감소시켰으며, 홍콩의 Wire Coca-Cola는 작업장 안전 모니터링 시스템을 구현해 안전 경고 횟수를 60% 줄이는 등 전세계적으로 비전 AI는 작업자 안전을 위해 효과적으로 작업자의 안전을 돕고 있다.
이런 컴퓨터 비전을 활용한 작업자 안전 분석은 점차 사고 발생 탐지에서 사고를 예방하는 것으로 발전하고 있으며 작업장 안전 시스템에 획기적인 변화를 가져오고 있다. 작업 환경을 침해하지 않으면서 위험한 상황과 작업자의 불안한 행동에 대한 실시간 경고를 제공, 사고가 발생하기 전에 예방할 수 있기 때문이다.
작업자 안전을 위한 컴퓨터 비전은 작업자의 위험하거나 잘못된 행동을 인식하고, 작업자의 보호 장비의 사용 감지, 위험지역이나 금지 구역 접근, 작업장의 산업용 차량과 작업자 간의 상호 작용 등을 모니터링할 수 있으며 이러한 위험 상황에 대한 분석이 더욱 정확해져서 위험이 증가하는 상황을 미리 예측하고 교육이 가능하다.
이러한 비전 AI를 산업장에 도입하기 위해선 비용이나 작업자의 동의, 기존 시설과의 통합 등의 여러 이슈들을 해결해야 하지만 무엇보다 먼저 시급한 문제는 현장에서 필요한, 제대로 동작하는 비전 AI 솔루션의 공급이다.
수년 전부터 부족한 관제 인력을 대체하기 위해 국내에서도 산업 현장에 AI를 도입한 CCTV를 설치하고 있지만 여전히 산재 사고는 줄어들고 있지 않고 있다. 여기에는 여러 이유가 있겠지만 특히 산업 현장에 비전 AI를 도입하기 위해 가장 어려운 부분이 시시각각 변하는 변수가 매우 많은 작업장 환경 때문이다.
비전 AI를 개발하기 위해서는 대규모의 이미지 학습데이터가 필요한데, 이런 다양하고 변수가 많은 모든 상황의 데이터를 충분하게 취득하기란 거의 불가능하기 때문이다. 학습 데이터를 취득한다 해도 산업보안 이슈나 개인정보 보호 등의 이슈로 그 데이터를 제대로 활용하기 어려우며 비식별화에 따르는 다른 비용이 발생하게 된다.
이러한 현실적인 데이터 문제를 해결하기 위해 대안으로 떠오르고 있는 것이 바로 합성데이터다. 합성데이터는 실제가 아닌 가상으로 만든 데이터로, 고품질, 대규모 학습데이터를 빠르게 생성할 수 있어 AI 모델 개발 시간의 80%, 비용의 75%가 드는 학습데이터 확보의 문제를 해결할 강력한 대안으로 떠오르고 있다.
합성데이터 시장은 전세계적으로 연평균 22.5% 성장하며 2024년 약 32조원 규모가 될 것으로 예상되며, 우리나라에서도 2024년 5,750억원의 규모를 예상하며 연평균 9.4% 성장하고 있다.
세계적인 애널리스트 기관인 가트너 (Gartner)는 2030년엔는 합성데이터가 실제데이터 활용 수준을 넘을 것이라고 보고하기도 했다.
동아사이언스의 프리미엄 리포트에 의하면 합성데이터의 장점은 아래와 같이 크게 4가지로 나뉜다.
첫째, 값 싸고 빠르게 데이터를 생성할 수 있다.
둘째, 실제데이터를 구하기 어려운 상황의 데이터를 생성할 수 있다.
셋째, 개인정보, 산업 정보 등의 유출 우려가 없다.
넷째, 기존 데이터가 가진 편향 문제를 해결할 수 있다.
이러한 장점 때문에 특히 산업 현장 같이 시시각각 현장이 변하고, 분석하고자 하는 사건 사고 유형이 매우 다양하며 산업 정보 유출이 우려되는 장소를 위한 비전 AI 모델을 개발하는데 있어 무엇보다 합성데이터 활용이 중요하다.
비전 AI 모델을 훈련 시키는데 있어 모델 기능에 맞는 정답 합성데이터를 마음대로 생성하고 활용할 수 있다면 비전 AI 모델의 기능과 성능은 크게 향상할 것이다.
이는 앞으로 산업 현장 작업자 안전을 위한 고성능의 비전 AI 모델 개발에 있어 합성데이터의 역할이 매우 주목받고 있는 이유다.
