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“사진 없어도 괜찮아?” AI, 상상력으로 학습해 2년 연속 1위

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.05.21 18:35

기사 3줄 요약

1 슈퍼브에이아이, 한화 AI 챌린지 2년 연속 정상
2 AI, 스스로 정답 찾고 없는 이미지도 생성 학습
3 적외선 데이터 한계 극복, 비전 AI 기술력 입증

최근 국내의 한 인공지능(AI) 기업이 깜짝 놀랄 만한 성과를 거뒀습니다. 바로 ‘슈퍼브에이아이’라는 회사인데요, 이들은 ‘한화시스템즈 AI 챌린지’라는 권위 있는 대회에서 2년 연속으로 1등을 차지하는 기염을 토했습니다. 더욱 놀라운 점은 이들이 선보인 기술인데, 마치 AI가 스스로 생각하고 학습하며, 심지어 존재하지 않는 데이터까지 상상해서 만들어내는 듯한 모습을 보여주었기 때문입니다.

진짜 AI가 혼자서 공부해?

보통 AI를 학습시키려면 사람이 미리 정답을 알려준 데이터가 아주 많이 필요하다고 알려져 있습니다. 하지만 슈퍼브에이아이는 ‘수도 라벨링(Pseudo-Labeling)’이라는 특별한 방법을 사용했습니다. 이 기술은 AI가 정답이 없는 데이터에 대해 스스로 ‘이것이 정답일 것 같아!’ 하고 가상의 정답을 붙인 뒤, 이를 다시 학습에 활용하는 방식입니다. 마치 학생이 어려운 문제를 풀 때 스스로 답을 예측해보고 다시 풀어보는 과정과 비슷합니다. 이를 통해 AI는 사람이 일일이 정답을 알려주지 않아도 방대한 양의 데이터를 스스로 학습할 수 있게 됩니다. 특히 적외선 카메라 이미지처럼 데이터 확보 자체가 어렵고 비용이 많이 드는 분야에서 이 기술은 더욱 빛을 발합니다. 제한된 정보만으로도 AI가 더 똑똑해질 수 있는 길을 연 것입니다.

사진이 없는데 어떻게 만들어?

그렇다면 학습에 필요한 특정 종류의 사진, 예를 들어 어두운 밤에도 물체를 식별하는 적외선 사진이 부족할 때는 어떻게 할까요? 슈퍼브에이아이는 여기서 또 다른 마법 같은 기술을 선보였습니다. 바로 일반 사진(RGB 이미지)을 적외선 형태로 자동 변환하거나, 사진에 대한 간단한 설명(캡션)만으로도 필요한 적외선 이미지를 AI가 스스로 생성해내는 기술입니다. 이는 마치 화가가 설명을 듣고 상상 속 풍경을 그려내는 것과 같습니다. AI가 필요한 학습 자료를 직접 만들어내는 셈이니, 데이터 부족이라는 큰 산을 넘을 수 있게 된 것입니다. 이렇게 만들어진 대규모 학습 데이터를 바탕으로 AI 모델은 더욱 정교해지고 다양한 환경 변화에도 잘 적응할 수 있게 됩니다.

그래서 뭐가 얼마나 좋아진 건데?

이러한 혁신적인 기술들 덕분에 슈퍼브에이아이는 실제로 AI 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 부족했던 적외선 학습 데이터를 대량으로 확보함으로써, AI는 물체를 더 정확하게 탐지하고 여러 상황에서도 안정적으로 작동하게 되었습니다. 한화시스템즈 AI 챌린지에서 2년 연속 1위를 차지한 것이 바로 그 기술력을 증명하는 확실한 결과입니다. 이 대회는 단순히 AI 모델의 탐지 정확도만 평가하는 것이 아니라, 모델이 얼마나 가볍고 효율적인지(경량화)까지 종합적으로 봅니다. 즉, 슈퍼브에이아이의 기술은 정확하면서도 효율적인 AI를 만드는 데 성공했다는 의미입니다. AI가 스스로 학습 데이터를 확장하고, 데이터 변형(Augmentation) 기법으로 다양한 환경 적응력을 높인 결과입니다.

이 기술, 우리 생활에도 도움 될까?

슈퍼브에이아이의 이러한 성과는 단순히 기술 대회 우승에 그치지 않고, 우리 생활과 산업 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 어두운 밤이나 궂은 날씨에도 사물을 정확히 인식하거나, 보안 카메라가 침입자를 더 효과적으로 감지하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 의료 분야에서 희귀 질병의 이미지를 학습시켜 진단 정확도를 높이는 등 활용 분야는 무궁무진합니다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “이번 성과는 우리 회사의 생성 AI 기술과 데이터 처리 역량이 세계적 수준임을 입증하는 중요한 결과”라며, “앞으로도 끊임없는 기술 혁신을 통해 글로벌 AI 시장을 선도해 나갈 것”이라고 포부를 밝혔습니다. AI가 스스로 학습하고 발전하는 시대가 성큼 다가오고 있음을 보여주는 사례입니다.

편집자: 이도윤 기자

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