한국전자통신연구원 연구팀이 ‘탱고’를 시연하고 있다. [한국전자통신연구원 제공]

한국전자통신연구원(ETRI)은 노코드 기반으로 신경망을 자동생성하고 배포 과정까지 자동화하는 기계학습 개발도구(MLOps)의 핵심기술을 오픈소스로 깃허브에 공개했다고 4일 밝혔다.

ETRI는 연구팀이 개발한 프레임워크인 ‘탱고(TANGO)’를 오는 5일 서울 강남구 과학기술회관에서 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 제3회 공개 세미나를 개최한다.

탱고 프레임워크란 인공지능(AI)이 적용된 응용 SW(소프트웨어)를 자동으로 개발하고, 클라우드, 쿠버네티스 온프레미스 환경, 온디바이스 등 다양한 디바이스 HW(하드웨어) 환경에 맞게 최적화해 배포해주는 기술이다.

예컨대 철강공장에서 품질검사시 철강 데이터의 불량여부 판단은 쉽게 하나, AI의 적용이 쉽지 않았다. 병원 의사도 폐결핵 X-레이 사진만 봐도 손쉽게 병명 판정은 쉬우나 AI로 자동예측하는 모델의 활용은 어려웠다.

ETRI가 만든 탱고 프레임워크는 이처럼 관련분야 전문지식은 있지만 데이터만 입력하면 자동으로 실행해주는 신경망 처리분야에 적합하다.

이용도 쉬워 깃허브에 있는 설치방법을 통해 간단한 명령으로 자동설치되며, 웹 접속을 통해 바로 실행된다.

기존 AI 응용 SW 개발 방식에서 데이터 라벨링은 도메인 전문가가 담당하고, AI 모델 개발·학습과 응용 SW의 설치·실행은 SW 개발자가 직접 하는 구조였다.

하지만 AI 기술의 확산과 함께 전 산업에서 SW에 대한 수요가 높아지고 있는 반면 이러한 수요를 충족시킬 AI·SW 전문가는 부족한 상황이다.

ETRI는 이와 같은 국내 산업 현장의 수요를 반영, 객체 인식에 최적화된 신경망 자동화 개발 알고리즘을 개발중이다.

특히 의료·스마트 공장 등 산업 현장에서 실제 활용할 수 있도록 데이터 라벨링, 인공지능 모델 생성, AI 학습과 응용SW 배포 전 과정에 대한 최적화·자동화도 지원한다.

ETRI는 중앙대와 함께 각각 신경망 자동생성 핵심기술과 최적화 핵심기술을 개발 완료했다. 연구팀은 핵심기술 개발 완료에 이어, 공동연구기관을 중심으로 실증을 통해 보급확산에 주력하고 있다.

공동연구기관인 웨다에서는 철강과 자동차 부품 제조 업체 2개 기업을 대상으로 현장 직원들이 활용 가능한 인공지능 서비스를 구축했다.

서울대병원도 대규모의 흉부 X선 영상 데이터를 활용해 흉부 X선 영상에서 폐결핵을 자동으로 검출하는 기술, 관상동맥 석회화 판별 AI를 개발·검증했다.

또 다른 공동연구기관인 래블업도 탱고에서 생성한 AI 모델을 아마존웹서비스(AWS), 구글 GCP 클라우드, 국산 KT클라우드 환경에 자동 배포하고 있다.

장문석 정보통신기획평가원(IITP) SW PM은 “탱고 기술개발이 완료되면 구글, 아마존 등 외산 클라우드가 독점하던 인공지능 개발도구 분야에서 국내 업체의 산업 경쟁력 확보가 가능하다”며 “ETRI의 신경망 개발 지식과 경험은 국내 SW산업 경쟁력 제고에 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.

조창식 ETRI AI컴퓨팅시스템SW연구실장은 “실증을 통해 탱고 프레임워크의 유용성을 입증하고, 다양한 산업 분야의 보급 확산에 주력할 예정”이라고 말했다. 구본혁 기자

※ 본 기사는 ETRI 지원으로 작성됐습니다.