딥노이드, 딥파이로 '모두를 위한 AI 생태계' 만든다

창립 15주년 기념 미디어데이에서 'AI 생태계' 강조
코딩 없이 앱 개발하는 '딥파이' SW로 생태계 확장
병원·기업보다 뛰어난 AI 아닌 필요로 하는 AI 제공
공급자 위주가 아닌 수요자 입장 고려한 사업 구조
의료 넘어 산업 분야로 시장 확장, 신규 매출 기대

 

최우식 딥노이드 대표는 29일 열린 미디어데이에서 "혁신 AI 서비스를 제공해 기업과 병원의 최고 파트너 역할을 하겠다"고 말했다. (사진=딥노이드, 편집=김동원 기자)

의료 인공지능(AI) 플랫폼 기업 딥노이드(대표 최우식)가 모두를 위한 AI 생태계를 만들겠다고 밝혔다. 좋은 AI 플랫폼을 만들어 병원과 기업에 일방적으로 공급하는 것이 아닌, 이들에게 필요한 AI 기술을 제공해 함께 상생하는 모델을 만들어 나가겠다는 포부다.

 

딥노이드는 29일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 호텔에서 창립 15주년 기념 미디어데이를 개최했다. 최우식 대표는 이날 행사에서 "AI는 과거 인터넷처럼 우리 생활의 일부가 되고 있다"며 "기업 성장을 위해선 AI 도입이 선택이 아닌 필수로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "딥노이드는 의료혁신 AI 서비스를 제공해 디지털병원 최고의 파트너 역할을 하겠다"고 밝혔다.

 

의사가 진정 필요로 하는 AI 기술 보급

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딥노이드는 의료 분야에서 AI 기반 의료영상저장전송시스템(PACS)을 주로 공급하는 회사다. MRI와 CT에서 촬영한 영상을 AI가 판독해 이상 여부를 진단하는 소프트웨어(SW)를 공급하고 있다. 이 SW는 흉부와 척수 등의 MRI 영상을 AI가 판독한 후 폐암이나 폐렴, 척수 질환 등을 찾아낸다. 24시간 지치지 않고 컨디션에 영향을 받지 않는 조수가 의사 옆에서 빠르고 정확하게 MRI와 CT 영상 분석 작업을 도와준다고 할 수 있다.

 

의사를 보조하는 SW는 사실 개발이 녹록지 않다. MRI와 CT 영상을 AI가 판독하기 위해서는 수많은 데이터가 전제돼야 한다. 하지만 이 데이터는 취합하기가 쉽지 않다. 의료 데이터는 민감한 개인 정보다. 사전 동의 없이 사용이 불가하다.

그렇다고 기업이 데이터 학습을 시키기 위해 사람에게 MRI나 CT를 마구 촬영할 수도 없는 노릇이다.

 

딥노이드는 이 문제를 상생에서 찾았다. 의사보다 뛰어난 AI가 아닌, 의사가 필요로 하는 AI를 제공해 서로 협력하는 모델을 만들었다. 기업에서 AI 제품을 만들어 병원에 납품하는 것이 아닌 의사들이 진정으로 필요한 AI 기술을 직접 만들 수 있도록 필요한 제반 기술을 공급하는 모델이라고 볼 수 있다.

 

최우식 대표는 "우리는 의사보다 뛰어난 AI를 만드는 것이 아닌 의사가 필요로 하는 AI 기술을 제공하는 것을 목표로 한다"며 "우리는 구글처럼 플랫폼을 제공하고 의료진은 이 플랫폼을 활용해 필요한 인프라를 만들어 활용하는 구조를 취하고 있다"고 있다고 밝혔다. 이어 "현재 이러한 구조로 국내 40여 개 의과대학과 긴밀하게 협의를 이어가고 있다"고 덧붙였다.

 

AI 생태계 구조 "다른 의료 AI 기업과는 다르다"

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병원에서 필요로 하는 AI 기술을 직접 개발하는 모델은 수익 창출과도 연계된다. 의료진이 필요로 하는 기술을 개발하는 만큼 상용화에 근접할 수 있는 기술을 직접 개발할 수 있어서다. 

 

연대 세브란스병원과 서울성모병원에서 교수로 재직한 경력이 있는 최현섭 딥노이드 최고의료책임자(CMO, Chief Medical Officer)는 "현재 딥노이드 생태계로 2500개 데이터 연구가 진행되고 있는데 이 많은 숫자에서 몇 개만 히트를 친다면 데이터를 수집하지 않고 특별한 노력을 하지 않아도 이익 창출을 만들 수 있는 모델을 만들 수 있다"고 말했다.

 

최노식 대표도 딥노이드의 상생 모델은 국내 다른 의료 AI 기업과는 차별되는 수익 창출 기반을 마련할 수 있다고 자신했다. 그는 미디어데이 직후 <AI타임스>와 진행한 질의응답에서 "한 기업은 두 가지 AI 모델을 만드는데 8년간 수십억 원의 돈을 투자했다"며 "우리는 병원에서 필요한 AI 기술을 개발할 수 있도록 지원하면서 수많은 AI 모델을 빠르게 개발할 수 있다"고 말했다.

 

또 "한국 의료진과 개발한 AI 기술을 의료시스템이 많이 발전하지 못한 국가에 수출하며 수익 창출을 꾀할 수 있다"며 "이 모델이 가능한 이유가 서로 윈윈할 수 있는 생태계를 구축했기 때문"이라고 강조했다.

 

최우식 대표는 "한국 의료진과 개발한 AI 기술을 의료시스템이 많이 발전하지 못한 국가에 수출하며 수익 창출을 꾀할 수 있다"고 말했다. (사진=딥노이드)

AI 생태계의 구심점, 노코딩 플랫폼 '딥파이'

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딥노이드가 병원, 기업과 생태계를 구축하는 기반에는 누구나 AI를 개발할 수 있도록 지원하는 SW 기술이 있다. 대표 기술은 코딩 없이 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 노코딩 플랫폼 '딥파이(DEEP:Phi)'다. 이 플랫폼을 활용하면 코딩을 몰라도 마우스 클릭만으로 AI 모델을 구축할 수 있다. 누구나 쉽게 연구개발 데이터를 활용해 앱을 개발할 수 있고 개발에 참여한 사람끼리 높은 이해도로 협업할 수 있는 장점이 있다.

 

딥파이를 한 문장으로 정의하면 AI를 연구하는 이들을 위해 편의성을 극대화한 블록코딩 AI 플랫폼이다. 블록코딩은 프로그래밍 언어로 코딩하는 것이 아니라 명령어들을 블록 형태로 구성해 이를 조립하는 방식으로 개발하는 것을 의미한다. 복잡한 프로그래밍 언어 대신 직관적인 시각 요소를 사용할 수 있어 진입 장벽이 낮고 편리하다.

 

딥노이드는 지난해 사용자들이 딥파이를 경험할 수 있도록 1차 오픈한 바 있다. 2월 말 기준 전국에서 딥파이를 활용해 AI 연구를 진행하는 경우는 총 2413건이었다. 이중 457건의 이미지 프로세싱 모듈과 438건의 신경망 모듈이 개발됐다. 595건의 데이터셋도 만들어졌다.

 

딥노이드는 딥파이를 4월 중순 정식 출시할 예정이다. 플랫폼은 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 구축형 프라이빗클라우드 형태로 제공한다. 딥노이드 관계자는 "하반기에는 딥파이를 구독 라이선스 모델과 고성능 컴퓨팅 자원을 위한 부문 유료화로 제공할 예정"이라며 "딥파이를 활용한 매출 확대가 기대된다"고 말했다.

 

딥노이드 생태계, 올해 산업 AI로 확장

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딥노이드는 의료 AI에서 만들어가는 생태계 구조를 산업 AI로도 확대할 예정이다. 회사는 지난 2월 공격적인 사업 추진을 위해 의료AI본부, 플랫폼본부, 산업AI본부로 조직을 개편했다. 의료 분야에 초점이 맞춰졌던 사업 방향을 산업 분야로 확대하며 매출 다변화를 이루겠다는 복안이다.

 

현재 회사는 산업 AI 분야에서 의료 분야와 같은 영상분석 기술을 제공하고 있다. 공항에서 소지품을 검사할 때 촬영하는 엑스레이를 AI로 분석하는 기술과 공장에서 불량률을 AI 기반으로 검출하는 머신비전 기술 등을 개발·공급하고 있다.

공항 엑스레이 영상 판독시스템은 지난해 김포공항에 구축했다. 한국공항공사와 공동개발한 이 시스템은 AI가 엑스레이 영상을 자동 판독해 효율적인 업무 시스템을 지원한다. AI가 사람을 보조해 소지품을 판독하면서 빠르고 정확하게 위반 소지품을 검출할 수 있다.

 

이 기술은 불법 복제품 판독에도 유용하다. 회사는 과기정통부와 대전시와 함께 AI 기반 불법 복제품 판독시스템을 개발했다. 세관검사 시 흔히 '짝퉁'이라 불리는 복제품을 AI로 검출하는 시스템이다. 사람이 육안으로 판별하기 어려운 제품까지 판독할 수 있어 정확한 검출이 가능하다.

 

머신비전 분야는 전통적인 룰 기반 형식이 아닌 딥러닝 기반 이미지 분석 시스템으로 기술을 개발하고 있다. 기존 방식은 제품에 오염이 발생했거나 비정형 검사 시 제대로 불량률을 검출하지 못하는 단점이 있었다. 딥노이드가 개발하는 딥러닝 기반 방식은 룰 기반에서 찾지 못했던 비정형 데이터 등을 AI로 더 정확하게 찾아낼 수 있는 장점이 있다.

 

최우식 대표는 "올해 회사는 의료 분야를 넘어 교육, 금융, 보안, 물류, 스마트시티, 디지털트윈, 메타버스, 블록체인 등 산업 AI로의 확장을 가속화 할 계획"이라며 "딥파이를 다양한 산업 분야에서 효과적으로 활용할 수 있도록 딥파이 아카데미 '딥에듀(DEEP:EDU)' 교육사업을 전국으로 확대할 예정"이라고 밝혔다.

 

AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com

 

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