딥인스펙션 이철희 대표, XAI, Meta-RL 등 최신 인공지능 기술 기반의 공공시설물 안전검사 시장 선도할 것
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딥인스펙션 이철희 대표, XAI, Meta-RL 등 최신 인공지능 기술 기반의 공공시설물 안전검사 시장 선도할 것
  • 이광희 기자
  • 승인 2020.01.25 14:30
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국방부 민군기술이전사업 수행과 함께 AI핵심기술 개발에 집중할 것
인공지능 분야 원천기술 개발에 투자하는 스타트업에 전폭적인 지원 기대

본지는 4차산업 기술에 기반한 스타트업 발굴과 지원에 노력하고 있다. 잠재력 있는 스타트업을 소개하고 제품과 서비스를 알려 기업의 성장을 지원함과 동시에 투자 유치를 위한 홍보를 돕고 있다. 2020년 유망기업으로 이번 회는 산업 AI 서비스를 기반으로 공공시설물 안전검사 플랫폼 구축에 구축에 나서고 있는 딥인스펙션 이철희 대표를 만나 비전을 들어보았다.   

딥인스펙션 이철희 대표
딥인스펙션 이철희 대표

인공지능을 이용한 공공시설물 안전검사에 특화된 기업으로 알려져 있다. 비즈니스 모델을 소개해달라.

딥인스펙션은 인공지능 및 컴퓨터비전 기술을 이용하여 공공시설물의 안전검사 자동화 소프트웨어 및 영상촬영장치를 개발하는 전문기업이다.

2018년 하반기에 도로터널 안전검사 자동화 솔루션의 상용화를 완료하였고 2020년 1분기 중 교량시설물에 대한 솔루션을 출시할 계획을 가지고 있다. 또한 철도터널, 댐, 공항 안전검사 자동화를 위한 특허 출원 등 핵심 원천기술 개발에도 박차를 가하고 있다.

딥인스펙션은 국방부(ADD), 과학기술정보통신부(NIPA)에서 발주한 인공지능 기반의 기술이전사업 및 검증사업에 최종사업자로 선정되는 등 당사 기술의 시장진출 가능성을 인정받고 있다.

또한 국토부(KAIA) 및 서울시(SBA)로부터 인공지능 기반의 기술사업화 지원사업에도 선정되어 인공지능 분야의 기술력을 검증받고 있다. 

당사는 인공지능 학습플랫폼, 설명가능 인공지능(XAI), 강화학습 기반 객체인식 관련 핵심기술 개발을 통해 미래의 인공지능 기술개발을 선도적으로 이끌고 있으며, 2020년부터 딥러닝 네트워크 컴프레션, 도메인 어댑테이션, Meta-RL 관련기술 개발을 본격화할 예정이다.

공공시설물 안전점검/진단 패러다임 혁신 이미지. 출처:딥인스펙션
공공시설물 안전점검/진단 패러다임 혁신 이미지. 출처:딥인스펙션

현장에서의 효율성이 중요해 보인다. 현재까지의 실적이나 향후 전망, 성장성 등에 대해 알고 싶다.

딥인스펙션은 보유기술을 이용하여 KAIST, SQ엔지니어링 등에 다수의 인공지능 기반 소프트웨어를 공급한 실적을 보유하고 있고, 최근 터널 영상촬영장비 공급계약을 체결하였으며, 한국도로공사와 인공지능 기반 프로그램 개발 및 납품도 완료하였다. 또한 남산1호터널을 포함한 12개 터널에 당사의 인공지능 기술을 적용한 실적을 보유하고 있고, 천호대교, 당인교, 망원5교에 대한 POC도 최근 완료하였다. 2020년에는 30여개의 공공시설물에 당사의 인공지능 기술을 적용할 계획이다.

공공시설물 안전검사 분야는 노동집약적이고 주관적이며 비경제적인 방식으로 점검이 이루어져 왔던 생산성 향상이 절실히 필요한 분야이다.  공공시설물 안점검사는 검사주기(6개월∼5년)에 따라 정기점검, 정밀점검, 정밀안전진단으로 분류된다.

시장규모는 국내의 경우 터널, 교량, 건축 시설물을 포함한 공공 및 민간시설물 안전점검/진단 시장규모가 약 1조원이며, 해외의 경우 약 20조원, 유지관리까지 포함하면 약 70조원의 거대한 시장이 형성되어 있다. 이 시장은 시설물 노후화에 따라 지속적인 성장이 예상되므로 인공지능 같은 첨단기술 기반의 비즈니스 모델을 구축하기에 시장규모는 충분하지만, 관련법 및 세부지침의 개정이 필요하고 1995년 시설물 안전 및 유지관리에 관한 특별별(이하 시특법) 제정 후 25년동안 인력 중심의 안전검사에 모든 시스템이 맞추어져 있어 국내 첨단기술에 기반한 안전검사 전문기업은 아직 본격적으로 등장하고 있지 않다.

당사는 공공시설물을 영상 촬영하고 이미지 프로세싱을 통해 균열이나 결함을 검출하는 AI 기술을 적용하고 있다. 영상과 인공지능 기반의 개발 기술로 대체할 수 있는 영역은 전체 시장의 약 70% 수준인 것으로 확인되었다.

글로벌 유지관리 시장은 시설물의 노후화와 안전에 대한 인식 고조로 년간 약 12%의 고성장이 기대되는 분야다.(Market Research Future, 2019)

이처럼 국내외 거대한 안전검사 시장이 존재하고 기존의 프로세스를 인공지능 기술로 대체할 영역이 충분하므로 인공지능 및 영상처리 기반의 안전검사 시장 성장 가능성이 매우 높다고 판단하여 이에 따른 비즈니스 모델을 구축하였다.

인공지능 HW & SW 개발 등 연구개발에 많은 노력을 기울이는데 진행중이거나 향후 추진할 프로젝트, 특히 국방분야에서 추진중인 사업에 대해서도 소개해달라.

당사는 영상 및 인공지능 기반 검사분야에서 2019년도에 설명가능 인공지능(XAI) 기술을 세계최초로, 강화학습 기반 객체인식 기술을 국내최초로 특허 출원하였으며 국방부 및 과기부 사업자로 최종 선정되었다.

2020년에는 인공지능 기술의 효율향상과 일반화를 위해 필수적인 딥러닝 네트워크 컴프레션, 도메인 어댑테이션, Meta-RL 기술과 함께 한국전자통신연구원(ETRI)로부터 기술이전 받은 “대규모 딥러닝 HPC 시스템” 관련 핵심기술 개발에 집중할 계획이다. “대규모 딥러닝 HPC 시스템”은 2017년부터 2019년 까지 정부예산 75억원(총 연구비 규모는 101억)이 투입되어 ETRI 고성능컴퓨팅 연구그룹, KAIST, 퓨처시스템 외 4개 기관에서 개발된 차세대 인공지능 핵심기술이다.

딥인스펙션이 도입한 ETRI의 대규모 분산 HPC 시스템  출처:딥인스펙션
딥인스펙션이 도입한 ETRI의 대규모 분산 HPC 시스템 출처:딥인스펙션

국방부의 민군기술이전사업은 국방부 산하 국방과학연구소(ADD)와 민군협력진흥원(ICMTC)이 발주하고 관리하는 사업으로 “드론맵핑기술과 인공지능 기술을 활용한 긴급 비행장 피해분석 시스템 개발”이란 주제로 2019년 06월부터 2021년 05월까지 개발이 진행된다.

국방부의 민군 기술이전사업 개념도. 출처:딥인스펙션
국방부의 민군 기술이전사업 개념도. 출처:딥인스펙션

본 기술의 목적은 전시에 폭격을 당한 비행장에 최소운영 활주로 선정을 위해서 자동으로 비행장 피해분석을 수행하는 것이다. 이를 위해 3D 영상 및 3D 인공지능 기반의 폭파구 및 불발탄 검출 기술 및 면적 산출을 통한 활주로 피해평가(RADAS)기술, 최소 운영활주로 및 유도로 자동선정 기술이 필수적이다.

특히 폭파구 및 불발탄은 ①3D 점군(Point Cloud) 데이터를 다양한 시점(10~20개)의 2D 이미지로 투영(Projection)하여 생성된 영상 데이터 셋을 기반으로 2D 기반 딥러닝(CNN: Convolutional Neural Network)을 트레이닝 시켜 신경망의 가중치를 갱신시키고,

또한 ②3D 점군(Point Cloud) 데이터를 Voxel Grid(예:30×30×30)로 필터링하여 생성된 3D 영상 데이터 셋을 기반으로 3D 기반 멀티 스트림 딥러닝(MV-CNN: Multi Stream Voxel Convolutional Neural Network)을 트레이닝 시켜 신경망의 가중치를 갱신한 후 트레이닝이 완료된 신경망을 통해 신규영상을 분석하여 불발탄과 폭파구를 탐지한다.

이 드론맵핑 기술은 전시뿐 아니라 평소에도 활용도를 높일 수 있도록 공항의 활주로 관리나 도로 관리 등에도 적용할 수 있고, 해외의 노후 공항 관리를 위한 수출도 할 수 있는 기술로 보고 있다.

딥인스펙션 상용화 기술의 소프트웨어 구성도. 출처:딥인스펙션
딥인스펙션 상용화 기술의 소프트웨어 구성도. 출처:딥인스펙션
딥인스펙션 상용화 기술의 소프트웨어 출력결과. 출처:딥인스펙션
딥인스펙션 상용화 기술의 소프트웨어 출력결과. 출처:딥인스펙션

스마트팜에 관련한 비즈니스도 진행하는데 이에 대한 계획과 전망도 궁금하다.

드론촬영 이미지와 인공지능 영상처리 기술 기반으로 농작물 경작지의 면적을 측정하고 농작물을 자동으로 분류하여 작물별 생산량을 집계한다. 더 나아가 연간 생산량을 예측하는 원천기술을 보유하고 있으며 향후 서울대학교 농업생명과학대학 식물생산과학부 연구팀과 공동연구를 진행할 계획을 가지고 있다.

정부가 인공지능 분야 성장에 큰 관심을 가지는데 정부가 나아갈 방향이나 지원이 필요한 부분이 있다면?

인공지능을 이용한 시설물관리 기술은 인공지능 로봇 기술의 종주국인 미국, 유럽, 일본을 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 

미국은 MS-DJI 컨소시엄 등에서 활발한 연구가 진행되고, 유럽은 Robo-Spect Project 등 다수의 영상 및 인공지능 기반 대형프로젝트를 EU 주도로 진행한다. 일본도 영상센서 원천기술을 앞세워 영상기반의 공공시설물 점검을 10년 이상 진행하고 있다.

그에 비해 우리나라는 인공지능 전문인력이 매우 부족한 상황이다. 인공지능 기술은 전세계적으로 빠르게 변화하며 매월 수십건씩 새로운 기술이 쏟아저 나오는 분야이므로 경직된 대기업 보다는 조직이 유연한 스타트업, 벤처 및 강소기업 위주로 기술개발이 이루어져야 하는 특성이 있다.

따라서 인공지능 원천기술을 보유한 딥인스펙션 같은 벤처기업이나 원천기술 개발에 노력하고 있는 스타트업이 성장할 수 있도록 정부의 지속적이고 규모있는 지원 및 육성이 필요하다고 생각한다.

점검자의 안전을 보장할 수 있도록 원격제어 가능한 영상 촬영 장비. 출처:딥인스펙션
점검자의 안전을 보장할 수 있도록 원격제어 가능한 영상 촬영 장비. 출처:딥인스펙션

정부의 4차산업 기술을 포함한 연간 R&D 투자는 전체 예산의 5.6% 수준인 23조원 정도에 육박하고 있어 규모 면에서나 정부의 의지라는 측면에서는 매우 긍정적으로 볼 수 있다. 다만 미국, 유럽연합 등 기술선진국에서 어떤 특정분야가 대두되면 그 분야에 관심과 정부예산이 집중되는 경향이 있어 정부의 기술개발 투자 방향에 대한 일관성, 연속성 측면에서는 많은 아쉬움이 남는다. 특히 미국이나 중국과 같이 많은 자본과 인구, 대규모의 시장 및 R&D 인프라를 보유한 국가와 국내 상황은 많이 다를 수 있어 그들의 기술을 대부분 따라잡으려 하기보다는 국내현실에 맞는 특화된 첨단기술 분야를 지원하고 일관성을 유지하는 정책이 필요한데 그런 부분에 대해서는 개선이 필요하다고 판단된다.

2020년 계획과 향후의 비전을 공유해달라. 

딥인스펙션은 2019년 하반기에 에트리홀딩스, 과학기술지주, 전자통신연구원으로부터 투자를 유치했으며 2020년에는 30억원 규모의 신규 투자를 유치할 계획을 가지고 있고, 스마일게이트 그룹, 인터밸류, 시너지 IB투자 등 인공지능 기술에 관심있는 여러 VC들과 유의미한 미팅을 수차례 가졌다.

당사는 지속적인 인공지능 원천기술에 대한 연구개발과 투자 유치 및 기업 성장을 통해 2022년 기술특례상장 제도를 활용한 IPO를 계획하고 있다.

* 딥인스팩션 개요

딥인스펙션은 공공시설물 안전검사 자동화 소프트웨어 및 영상촬영장치를 인공지능 기술에 기반하여 개발하는 인프라 IT 전문기업이다. 국방부와 민군기술이전사업을 수행 중에 있고 철도터널, 댐, 공항 안전점검 자동화 관련 국내외 프로젝트를 진행하며 안전검사 분야 기술 혁신을 주도하고 국내 기술수준 향상에도 기여하고 있다. 참고로 사업장은 문정동 법조단지에 위치해 있고 기술연구소는 서울시 AI 허브(양재)에 입주하고 있으며, 본사는 대전 융합기술연구 생산센터(ETRI)에 있다.

이철희 대표는 토목공학과 구조분야 박사과정을 수료하고 인공지능, 머신러닝, 빅데이터, 딥러닝 전문가 과정(deeplearning.ai, stanford 등)을 수료한 4차산업기술 융합형 전문가이다. 현재 인공지능 기술과 스마트시티 기술을 선도하는 인지과학산업협회 자문위원, 지하안전협회 연구위원 등으로 활동 중이며 2015년 인공지능 및 영상처리 전문기업 딥인스펙션을 창업하고 대표이사로 재임하고 있다.

 


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