생성 AI 기술은 이미지와 동영상을 생성하며 산업 전반에 혁신을 가져오고 있다. 제조업에서 AI 도입이 어려운 이유는 높은 초기 도입비용과 시스템 업데이트의 어려움 때문이다. 생성형 AI와 합성 데이터는 AI 학습을 위한 데이터 문제를 해결하고 비용을 절감할 수 있다. 이 기술은 제조업뿐만 아니라 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서도 적용 가능하며 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 제공한다. 또한 윤리적, 법적 문제를 해결하고, AI 모델의 성능과 신뢰성을 향상시킨다. 제조 혁신을 위한 생성형 AI 기술에 대해 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 김현수 슈퍼브에이아이 대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다.

 

 

생성 AI 기술의 혁신적인 발전에 따라, 이제는 텍스트로부터 복잡한 이미지와 동영상까지 생성할 수 있는 AI 서비스가 등장하고 있다. 대표적인 예로는 오픈AI의 다양한 생성 모델과 Stability AI, Midjourney 같은 회사들이 이미지 생성 분야에서 주목받고 있다. 이러한 기술들은 실제 이미지와 구별하기 어려울 정도의 고품질 결과물을 제공하며, 최근에는 동영상 생성까지 가능해진 Sora 같은 제품도 소개되었다.

 

인지형 AI와 생성형 AI

 

 

그런데 제조 산업에서 AI 도입이 어려운 이유는 무엇일까? 제조업에서의 AI 도입은 크게 인지형 AI와 생성형 AI, 두 가지 유형으로 나뉜다. 인지형 AI는 주로 품질 검사, 안전 관리 등에 활용되며 CCTV를 통한 감시나 결함 탐지 등의 용도로 사용된다. 하지만 이런 인지형 AI 시스템은 초기 도입비용이 크고, 오류 발생률이 높아 실제로 활용되지 않는 경우도 많다. 또한 새로운 제품이나 생산라인에 대한 AI 시스템의 업데이트가 어렵다는 점도 큰 문제로 지적된다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해 생성형 AI의 활용이 제안된다. 생성형 AI는 합성 데이터를 이용하여 실제 상황에서 발생하기 어려운 데이터를 생성하고, 이를 통해 AI를 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 결함이 거의 발생하지 않는 제품의 결함 검출 AI를 학습시키기 위해서는 수십만 장의 결함 이미지가 필요할 수 있지만, 생성형 AI를 이용하면 소수의 실제 결함 이미지로부터 다량의 합성 결함 이미지를 생성하여 AI를 훈련시킬 수 있다. 이는 훨씬 높은 성능의 AI를 개발할 수 있게 해주며, 생산 비용과 시간을 크게 절약할 수 있다.

 

 

또한 생성형 AI는 재미있는 방식으로도 활용될 수 있다. 예를 들어 자율주행차의 학습 데이터로서, 실제로는 드물게 발생하는 날씨 조건(눈, 비, 천둥번개 등)의 이미지를 생성하여 다양한 상황에서의 반응을 학습시키는 데 사용할 수 있다. 이런 방식으로 생성된 데이터를 활용한 AI 모델은 향상된 성능을 보여주며, 특수 상황에서의 인지 정확도는 최대 30%까지 개선된 결과를 보여준다.

 

결국, 제조업에서의 AI 도입과 성능 개선을 위해서는 데이터의 질과 양이 결정적인 요소로 작용한다. 생성형 AI를 활용하는 것은 이러한 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 혁신적인 방안을 제공하며, 이는 제조업뿐만 아니라 다양한 산업 분야에도 광범위하게 적용될 수 있다.

 

이처럼 AI 기술의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어서 산업 전반의 변화를 이끌고 있으며, 앞으로 더 많은 혁신적인 활용 사례가 나타날 것으로 기대된다. 특히 제조업 분야에서의 적용 가능성은 무궁무진하며, 기존의 제한적인 데이터와 높은 비용 문제를 해결할 수 있는 중요한 키가 될 수 있다.

 

 

합성 데이터의 이점

 

합성 데이터(Synthetic Data)를 이용한 AI 학습은 기존의 데이터 수집 방식에 비해 몇 가지 중요한 이점을 제공한다.

 

첫째, 필요한 데이터의 양과 범위를 자유롭게 조정할 수 있어, 특히 희귀한 이벤트나 조건에 대한 데이터를 효율적으로 확보할 수 있다. 이는 AI 모델이 실제 상황에서 보다 넓은 범위의 상황을 인식하고 대응할 수 있게 만들어, 실제 운용 시의 신뢰성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.

 

둘째, 합성 데이터는 기존의 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 윤리적, 법적 문제를 회피할 수 있게 해준다. 예를 들어, 개인의 사생활을 침해할 수 있는 CCTV 데이터 대신, AI를 이용해 생성된 이미지를 활용함으로써 개인정보 보호 문제를 피할 수 있다. 이는 특히 유럽의 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 같은 엄격한 데이터 보호 법규가 적용되는 지역에서 큰 장점으로 작용한다.

 

셋째, 합성 데이터는 변화하는 시장과 기술 환경에 빠르게 적응할 수 있게 해준다. 제품 라인의 변경이나 신제품의 도입이 이루어질 경우, 실제 제조 공정에서 데이터를 새로 수집하기 전에 미리 합성 데이터를 생성하여 AI 모델을 업데이트할 수 있다. 이를 통해 AI 시스템의 유연성을 크게 향상시키고, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있게 된다.

 

마지막으로, 합성 데이터를 활용한 AI 학습은 비용 효율적이다. 실제 데이터 수집에 드는 비용, 특히 희귀 상황이나 고비용의 환경에서 데이터를 수집하는 경우에 비해, AI를 통한 데이터 생성은 비교적 낮은 비용으로 이루어질 수 있다. 이는 특히 중소기업이나 초기 단계의 스타트업에게 매우 유리한 조건을 제공한다.

이처럼 생성형 AI와 합성 데이터의 활용은 제조업뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 기술 혁신을 가속화하는 중요한 도구로 자리잡고 있다. 이러한 기술의 발전은 앞으로도 지속적으로 새로운 가능성을 열어갈 것이며, 기업들은 이러한 변화의 파도를 잘 타고 나가야 할 것이다. 이와 같은 기술적 진보는 단순한 개선을 넘어 산업의 전반적인 구조와 운영 방식을 재정립하는 계기가 될 것이다.

 

 

마무리하며

 

지금까지 요약하면, AI의 기술적 진보는 기업들이 직면한 기존의 문제들을 해결할 수 있는 새로운 기회를 제공한다. 합성 데이터를 활용함으로써, 기업들은 AI 시스템의 학습과 테스트 과정에서 발생할 수 있는 시간적, 재정적 부담을 크게 줄일 수 있으며, 이는 전체적인 연구 개발 비용을 절감하고, 더 빠르게 시장에 적응할 수 있는 유연성을 제공한다.

 

특히 제조업에서는 품질 관리와 안전 관리가 중요한 요소로, AI 기술을 활용해 이러한 분야에서의 정확도와 효율성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 결함이 발견된 제품의 데이터를 기반으로 합성 데이터를 생성하여, AI가 더 다양한 유형의 결함을 인식할 수 있도록 학습시킬 수 있다. 이는 결함 탐지 시스템을 보다 정교하게 만들어 생산 공정의 신뢰성을 높이고, 결함으로 인한 리콜과 같은 비용을 감소시킬 수 있다.

 

또한 AI 기술의 발전은 비단 제조업에만 국한되지 않는다. 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서도 합성 데이터를 활용한 AI 응용 프로그램이 증가하고 있다. 예를 들어, 의료 분야에서는 질병 진단을 위한 데이터를 합성하여, 더욱 정확한 진단 지원 시스템을 개발할 수 있다. 금융 분야에서는 거래 패턴의 합성 데이터를 생성하여, 사기 거래 탐지 시스템의 정확도를 향상시킬 수 있다. 교육 분야에서는 학습 데이터를 합성하여, 개인 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공하는 AI 시스템을 개발할 수 있다.

 

이와 같은 다양한 적용 가능성을 통해, 합성 데이터는 기존 데이터의 한계를 넘어서는 새로운 가치를 창출할 수 있다. 이러한 가치는 기업들이 경쟁에서 우위를 점하고, 시장에서의 지속 가능성을 확보하는 데 크게 기여할 것이다. 이런 점에서 볼 때, 합성 데이터의 활용과 생성형 AI 기술의 발전은 단순히 기술적인 진보를 넘어서 사회적, 경제적 변화를 가져올 수 있는 중요한 요소로 작용하고 있다.

 

헬로티 임근난 기자 |