데이터라벨링 '디지털 노가다' 이젠 옛말…2시간→1분 단축 비결

머니투데이

류준영 기자

머니투데이 유니콘팩토리 부스에서 김유경 기자(좌)와 김명철 드림투리얼 대표가 대화하고 있다/사진=동영상 캡쳐

ICT(정보통신기술) 분야 전문가들에 따르면 AI(인공지능) 서비스 개발 과정에서 '데이터 라벨링'에 드는 시간과 비용 비중이 약 85%에 달한다. 산업 전반에 AI가 보급되는 것을 막고 있는 주원인으로 꼽힌다. 인형 눈알 붙이듯 노동집약적 방식으로 데이터 라벨링이 이뤄지다 보니 시간적·금전적 비용 부담이 클 수밖에 없다.

김명철 드림투리얼 대표(28·카이스트 전기·전자공학부 박사과정)는 이런 어려움을 해결할 솔루션인 '오토데이터'를 개발해 창업했다.

오토데이터는 1개의 데이터당 120분 걸리던 고난도 라벨링 작업을 1분 내로 끝낼 수 있다. 그만큼 인력비를 줄일 수 있다는 이점도 따른다.
김 대표는 "오토데이터가 현실과 가장 유사한 시뮬레이션 가상환경에서 학습데이터를 추출한다. 단순히 학습데이터만 생성하는 게 아니라 고객사의 AI 서비스 개발부터 공급까지 학습데이터 문제를 함께 고민하며 풀어준다"고 말했다.

이달 14일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'K-테크 스타트업 왕중왕전' 결선에서 드림투리얼의 오토데이터는 심사위원들로부터 높은 점수를 받아 학생팀 부문 우수상을 차지했다. 이 대회는 10월 12일부터 사흘간 서울 코엑스에서 열린 '그린 비즈니스위크 2022(GBW 2022)'의 특별 부대행사로 열렸다.

R&D(연구·개발) 기술이전·사업화 촉진과 함께 유망 딥테크 스타트업 성장, 지역 혁신성장 생태계 구축 등을 지원한다는 취지에서 열린 이번 대회에는 한국과학기술원(KAIST), 대구경북과학기술원(DGIST), 울산과학기술원(UNIST), 광주과학기술원(GIST), 포스텍(옛 포항공대) 등 국내 5대 과학기술특성화대학 기술사업화팀·산학협력팀·창업진흥센터 등이 추천한 교원·학생 창업기업 총 35개팀이 출사표를 던졌다.