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4차산업에서 남도 새천년 미래 먹거리 찾는다 <23>이지스로직㈜

4차산업에서 남도 새천년 미래 먹거리 찾는다 <23>이지스로직㈜

인공지능 핵심 ‘딥러닝’ 기술력 ‘탁월’

교통객체 인식 구현처리 시스템 실현… 교통사고 예방 앞장

딥러닝 핵심특허 2건 출원 등 차별화된 기술로 해외시장 개척

광주시에 ‘AI과학기술 창업타운’ 조성…지역경제 활성화 기대
 

이지스로직
박경남 이지스로직 대표가 딥러닝 객체인식 가속기 시스템에 대해 설명하고 있다.
딥러닝 알고리즘 구현 FPGA 보드 구현 개요도
딥러닝 알고리즘 구현 FPGA 보드 구현 개요도
교통안전시스템
딥러닝 객체인식 FPGA 가속기 활용 사거리 우회전 교통안전시스템.
딥러닝 객체인식 활용 사거리 우회전 교통안전시스템 데모환경
딥러닝 객체인식 활용 사거리 우회전 교통안전시스템 데모환경.
AI실용화과제 광주과학기술원 협약식
AI실용화과제 광주과학기술원 협약식.

4차 산업혁명 시대를 맞아 AI(인공지능)에 대한 관심이 고조되고 있다. AI는 지난해 바둑에서 이슈가 됐다. 이세돌 9단이 구글의 인공지능 ‘알파고’에게 패배하며 인공지능에 대한 열풍은 지속되고 있다.

이같은 AI 열풍은 구글과 아마존 등 글로벌 업체에 이어 SK텔레콤, KT 등 국내 통신업계로 확장된 이후 삼성전자 등 대기업까지 관심을 보이면서 미래먹거리로 급부상하고 있다. AI는 단순히 사람의 말을 알아듣고 필요한 작업을 수행하는 수준을 넘어 다양한 방면으로 활용 영역을 넓혀가고 있다. 최근에는 의료나 작곡과 같이 종합적인 판단 및 창의력이 필요한 분야까지 AI가 활용되는 추세다. AI의 거침없는 영역 확장의 배경에는 ‘딥러닝(Deep Learning·학습을 통한 생각하는 컴퓨터)’이라는 기술이 자리 잡고 있다. 광주광역시 첨단산단에 자리잡은 이지스로직㈜(대표 박경남)은 ‘딥러닝’ 기술을 바탕으로 인공지능 시장에 뛰어들어 관심을 끌고 있다.

이지스로직은 교차로 및 횡단보도에서 발생하는 교통사고를 줄이기 위한 딥러닝 기반 ‘객체인식 가속기’를 개발하는 등 차별화된 기술력을 선보이고 있다.

특히 GIST, 광주시와 공동으로 오는 2027년까지 10년 동안 총 1조원을 투입, 광주첨단3지구에 66만1천158㎡ 규모의 ‘AI 기반 과학기술 창업타운’을 조성할 계획이다. 내년에는 부설 기관으로 (한국)AI연구소를 설립하고 인프라 조성 및 AI 캠퍼스 건립에도 나설 계획이다.



◇인공지능형 교통객체 인식 구현

과거 딥러닝 이전의 전통적 AI 방법에서는 기계가 어떤 패턴을 알게 하려면 각각의 요소와 그 특징을 설정해야 했다. 예를 들어 AI에게 사물을 표현하기 위해 타원형·색깔·질감 등 사물의 일반적인 특징들을 세세하게 표현하는 방식이다. 하지만 딥러닝은 이러한 특징 표현이 필요치 않다. 관련 자료를 입력하기만 하면 어떤 요소가 필요한지, 어떤 특징 표현으로 표현할 수 있는지 기계 스스로 발견하고 학습하기 때문이다.

이지스로직은 딥러닝 애플리케이션의 특성에 고도화된 프로세싱 플랫폼을 구현하고 있다.

첨단 교통안전 서비스 제공을 위해 딥러닝 및 빅데이터를 기반으로 보행자 및 주변 차량을 자동으로 감지, 제어하고 정보를 제공하고 있다. GPU(Graphic Processing Units) 및 CPU(Central Processing Units) 기반 기술은 객체인식 알고리즘 처리에서는 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 연산이 복잡해질 경우 실시간 처리의 효율성이 떨어지고 발열과 전력소비가 많아진다는 한계점을 노출 시키고 있다.

이러한 한계를 극복하기 위한 이지스로직의 기술력이 관심을 모으고 있다. 전력소모를 최소화 시키면서도 알고리즘을 가속화해 빠른 속도와 실시간 처리의 효율성, 확장성과 유연성 등을 제공하는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 기반 기술을 적용, 애플리케이션을 처리함으로써 경쟁력을 강화시키고 있다. 또 점점 확대되고 세분화되는 인공지능 시장 확대의 패러다임에 능동적으로 대처하고 있다.

특히 이지스로직은 FPGA 임베디드 보드 기반 딥러닝 구현 교통객체 인식 시스템을 실현해 교통사고 예방에 기여하고 있다.

최근 조사결과를 보면 10년간 전체 교통사고는 감소하고 있지만, 교차로 및 횡단보도의 사고 건수는 오히려 73% 증가하고 있다. 최근 3년간 사고 사망자수는 약 4천500여명에 달하고 있어 이를 줄이기 위한 중앙정부와 지자체, 경찰청의 노력은 지속되고 있다.

이지스로직의 교통안전을 위한 보행자 및 차량, 자전거, 오토바이의 객체인식을 딥러닝 신경망을 이용하는 등 통합적 특징 추출과 매치 기술이 기대되고 있다.

딥 이미지를 처리하기 위한 행렬곱(Matrix Multiplication) 연산 가속기능을 FPGA로 구현해 처리하고 있다. 여기에 저전력 속성에 실시간 처리성능 및 정확한 인식률을 제고시키기 위한 인공지능형 교통객체 인식 구현처리 시스템의 설계에도 들어갔다.



◇딥러닝 영상 분야 성장성 기대

이지스로직은 지난해 창업 후 꾸준한 연구개발을 통해 ▲벤처기업인증 ▲기업부설연구소 인증 ▲전문엔젤투자유치 ▲딥러닝 핵심특허 2건 출원 ▲전자부품연구원으로부터 LiDAR 기술관련 1건의 기술이전을 받았다.

이지스로직의 주요 제품은 딥러닝 기반 객체인식 솔루션, 스마트홈용 스마트 미러 및 LiDAR와 카메라 융합 솔루션 등이다.국내 인공지능 딥러닝 업체들은 기술별로는 영상인식, 언어지능, 음성지능, 감성지능, 빅데이터 분야 등에 주로 포진해 있다. 서비스 분야별로는 영상보안, 로봇, 의료, 금융 등에서 상대적으로 활발한 연구활동을 하고 있다. 4차 산업혁명시대의 성장엔진으로 부상하고 있는 것이다.

이지스로직은 해외시장 진출에도 기대를 걸고 있다.

해외 인공지능 전체 시장은 급속도로 성장할 것으로 전망되고 있기 때문이다. 국내 인공지능 전체 시장은 2017년 6조4천억 원에서 2020년 11조1천억 원 규모로 성장할 것으로 전망되고 있다. 딥러닝 영상처리 및 영상인식 분야는 2017년 2조1천억 원에서 2020년 3조5천억 원 규모로 성장할 것으로 보인다.

이에 이지스로직은 경기도 오산시와 경남도 창원시를 대상으로 교통 감시 카메라에 FPGA 객체인식 솔루션 적용 사업을 추진 중이다. 현재 창원시 1개소에 설치 중이다. 올해는 총 20개소로 확장·설치할 예정이다.

박경남 이지스로직 대표는 “딥러닝 기반 기술을 바탕으로 객체인식 가속기를 통해 교통사고를 조금이라도 줄일 수 있는 것이, 이 기술의 핵심”이라며 “앞으로 4차산업을 선도하고 차별화된 기술력을 바탕으로 지역경제 활성화에도 앞장서겠다”고 밝혔다./박지훈 기자 jhp9900@namdonews.com
 

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