테스트웍스 기술력의 핵심 ‘AI 연구 개발팀’ – 김범진 주임연구원

테스트웍스는 데이터 자동화 가공 관리 도구인 블랙올리브를 자체 개발하여 데이터 가공 전문 인력들의 업무 효율성을 높이고 있습니다. 블랙올리브는 자동화를 통해 대규모 데이터셋 가공이 가능한 업계 선도의 데이터 가공 도구입니다.

블랙올리브의 주요 차별성은 고품질의 데이터셋 확보를 통해 자체 개발 모델을 확장하여 정확도 높은 자동화 가능 모델을 통해 고객의 상황에 따른 대상 객체의 자동화 모델 제공이 가능하다는 것입니다. 이렇게 자동화를 통해 시간과 비용을 최소화하여 고품질의 데이터셋 구축에 박차를 가할 수 있습니다.

또한 테스트웍스는 엣지컴퓨팅 기술 기반으로 다양한 산업 분야에서 인공지능 학습용 데이터를 효율적으로 수집할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다.

이와 같이 테스트웍스 AI 서비스 전반의 기술 혁신을 이끌며, 자동화 모델, 엣지컴퓨팅, GAN 등의 최신 기술 개발을 리드하고 있는 AI 연구 개발팀을 인터뷰로 만나 보았습니다.

그 첫번째로, 김범진 주임연구원의 인터뷰를 소개합니다.

Q. 테스트웍스에 입사하신 스토리가 궁금합니다.

안녕하세요. 테스트웍스 AI 연구 개발팀에서 현재 4년차 주임연구원으로 근무하고 있는 김범진입니다. 🙂

테스트웍스에 입사하기 전, 대학교 4학년 당시 저는 경영학 전공이지만 소프트웨어 엔지니어의 꿈을 가지고 있었습니다. 하지만 소프트웨어에 뒤늦게 관심을 가진 터라 관련 지식도 변변찮고 전공도 맞지 않는 제가 원하는 직무에 취업하기는 쉽지 않았습니다. 그래서 방학 동안 소프트웨어 관련 교육을 수강하던 중, 윤석원 대표님을 처음 만났습니다. ‘소프트웨어 테스팅’이라는 강의 내용 자체도 흥미로웠지만 결정적인 입사계기는 강의 중간중간 얘기해 주셨던 대표님의 경영 철학이었습니다.

테스트웍스에는 다양한 사람들에게 기회를 제공하고 고객-직원-사회가 함께 성장할 수 있도록 하겠다는 미션이 있고, 저 또한 테스트웍스에서 소프트웨어 엔지니어로 일할 수 있는 기회를 얻어 성장할 수 있겠다는 생각을 했습니다. 그래서 대표님께 저를 어필하여 먼저 인턴십 기회를 가지게 되었고, 졸업 이후 정규직 제안을 통해 전환하여 현재까지 즐겁게 근무하고 있습니다.

Q. 테스트웍스 AI 연구 개발팀은 어떤 부서인가요?

AI 연구 개발팀은 한마디로 테스트웍스의 주요 사업을 수행하는데 있어 최신 AI 기술을 적용하여 효율성을 높이기 위한 연구와 개발을 담당하는 부서입니다.

테스트웍스의 주요 사업 분야인 데이터 수집-가공의 예를 들면, AI를 활용하여 데이터 수집 시 불필요한 데이터를 자동으로 걸러내고, 가공 시 자동 객체 추출 및 분류가 가능하도록 돕는 기술 개발입니다.

Figure 1. AI 기술 예시

또한 AI 관련 사업 및 과제의 제안 수행 시 기술적인 부분을 보조하고, 현재 테스트웍스가 가진 데이터와 기술로 새로운 서비스를 발굴하는 업무도 수행합니다.

마지막으로 지금까지 언급한 내용들을 바탕으로 테스트웍스의 특허와 논문을 작성하고, 각종 AI 관련 컨퍼런스에 참석하여 기술동향을 파악하고 테스트웍스를 알릴 만한 기술을 준비합니다.

Q. 현재 맡고 계신 주요 업무는 무엇인가요?

팀의 역할이 AI 기술을 사업 전반에 적용하는 것이기 때문에 주로 관련된 AI 기술의 최신 동향 조사, AI 기술 검토, 성능 향상 방안 연구, 기술 배포 방법의 연구 및 개발에 관한 업무를 합니다.

최근에는 엣지컴퓨팅을 통한 다양한 산업분야의 딥러닝 기술 적용 가능성과 GPU서버에서 딥러닝 API의 효율적인 서비스 방법에 대해 연구 개발하고 있습니다.

Q. 담당하고 계신 개발 분야 엣지컴퓨팅의 주요 트렌드에 대해서 설명 부탁드립니다.

최근 인공지능 분야가 성장하며, 데이터의 볼륨이 커지고 다양한 산업분야에 적용을 시도함에 따라 네트워크 트래픽 감소, 실시간성, 신뢰성 향상, 보안, 비용 절감 등의 요구사항이 생겨났습니다.

그리고 이런 요구사항을 만족하기 위해 인공지능 서비스를 GPU서버 기반 중앙집중형 서비스가 아닌 엣지디바이스를 통해 네트워크 가장자리에서 제공하는 방식인 엣지컴퓨팅이 주목받고 있습니다.

엣지컴퓨팅은 인공지능 서비스를 위해 센서가 취득한 데이터를 서버로 전송하지 않고 디바이스 단에서 처리하는 방식으로 위의 요구사항을 만족시킬 수 있고, 더욱 유연한 인공지능 서비스 제공을 가능하게 합니다.

물론 엣지컴퓨팅 또한 하드웨어의 한계로 낮은 성능의 인공지능 모델을 사용 해야 하고, 물리적으로 다른 위치의 기기들로 인해 관리의 부담이 증가하는 등 단점이 있습니다. 그럼에도 인공지능 서비스를 제공하는 입장에서 확실한 이점을 기반으로 다양한 가능성을 가지고 있다고 생각하기 때문에 저희 팀에서도 최근 사업에서는 엣지 기반 분석을 함께 수행하고 있습니다.

Q. 테스트웍스에서 가장 기억에 남는 프로젝트는 무엇인가요?

가장 처음 AI 기술을 사업에 적용했던 인도 보행 객체 인식 프로젝트가 가장 기억에 남습니다.

사실 저는 테스트웍스에서 처음부터 AI 개발을 한 것도 아니고, 이전에 AI 개발 경험도 없었기 때문에 배우고 익히는 것 부터가 큰 도전이었습니다.

하지만 개인적으로 흥미가 있는 분야였고, 팀원들과 함께 관심있는 부분에 대해 배운 것을 공유하고 다양한 시도를 해보면서 기초적인 AI 기술을 익힐 수 있었습니다.

이를 통해 인도 보행 데이터를 기반으로 다양한 객체인식 모델을 학습하고 적용하여 원하는 결과가 나왔을 때 큰 성취감이 있었고, 앞으로 다른 어려운 일도 팀원들과 해낼 수 있겠다는 자신감도 생겼기 때문에 인도보행 객체 인식 프로젝트가 가장 기억에 남습니다.

테스트웍스 인도 보행 영상 객체 인식 및 비식별화 사례

Q. 후배 개발자에게 테스트웍스의 입사를 추천한다면?

테스트웍스 AI 연구 개발팀은 팀원들과 함께 지속적으로 배우고, 발전할 수 있는 곳 입니다.

특히 다양한 산업 분야에서 발생하는 문제점을 듣고 분석하여 AI 기술을 효과적으로 적용하기 위해 고민하는 과정에서 데이터 전처리 및 후처리, 서비스 배포 등 AI 서비스의 전과정에서 개인의 창의성을 맘껏 발휘할 수 있습니다.

데이터 수집, 분석부터 인공지능 모델 구현 및 개선을 거쳐 서비스 배포까지 어느 한 부분이라도 흥미있거나 자신있는 부분이 있다면 테스트웍스 AI 연구 개발팀에서 함께 성장할 수 있을 것입니다.

개발자로써 나만의 방법으로 문제를 해결하고, 새로운 서비스를 만드는 것을 좋아한다면 꼭 한번 지원해 보시기 바랍니다.

Q. 마지막으로 ‘테스트웍스는 OOOOO다’. 한 문장으로 정의해 주신다면?

테스트웍스는 나만의 포트폴리오를 쌓을 수 있는 회사다.

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