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㈜아크릴, 민감 데이터 공유 없이 고성능 인공지능 개발

김경훈 기자 / wkt4619@naver.com
승인 22-09-27 08:25 | 최종수정 22-09-27 08:43  
 

 

▲㈜아크릴의 ‘조나단 플라이트베이스의 ‘연합 학습’ 기능 화면 

 

인공지능(AI) 전문 기업 ㈜아크릴(대표 박외진)은 멀티 GPU를 기반으로 한 통합 인공지능 개발 플랫폼 조나단 플라이트베이스(Jonathan Flightbase)의 연합 학습(Federated Learning) 기능을 개발 완료했다고 밝혔다. 

 

연합 학습 기능의 핵심은 기관들의 데이터 자산의 이동 없이 인공지능 학습 과정에 이용하는 것이었다. ㈜아크릴이 개발한 연합 학습 기능은 분산된 각 기관에서 독립적으로 학습된 인공지능 학습 결과들을 최적의 비율로 합성한다. 

 

㈜아크릴은 이 과정에서 조나단 플라이트베이스의 독자적인 ‘최적 파라미터 검색(OHPS, Optimal Hyper-Parameter Search)’ 기술을 적용하여 최고 성능의 인공지능 모델이 자동적으로 합성될 수 있도록 하였다. 

 

고유한 데이터를 보유한 다수의 기관에서 공통적으로 사용될 하나의 인공지능 개발 시, 중앙의 개발 서버로 각 기관들의 데이터를 이동하여 통합하는 과정이 수행된다. 그러나, 연합 학습 기능을 활용하는 경우, 각 기관에서 보유한 데이터를 각자 학습한 뒤, 학습된 인공지능의 정보만을 중앙 서버로 전송하게 된다. 

 

중앙 서버로 전송된 각 기관의 인공지능 정보는 하나의 고성능 인공지능으로 합성되는데, 이 기술은 민감한 원천 데이터의 반출이 불가능하거나 반출 조건이 까다로운 의료 분야, 금융 분야 등에서 인공지능 기술 도입 시에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 보인다. 민감한 개인정보를 포함하는 의료 데이터를 다른 병원과 공유하는 것은 현실적으로 쉽지 않은 일이기 때문이다.

 

이처럼 다수의 의료기관이 협력하여 인공지능을 개발하는 경우, 보건 의료 데이터들을 비식별화 처리하여 중앙으로 전송하는 현재의 개발 방법은, 금번 ㈜아크릴에서 발표한 연합 학습 기능이 포함된 인공지능 플랫폼의 활용을 통하여 획기적인 진보가 이루어질 것으로 기대된다.

 

㈜아크릴의 연합 학습 기능은 위 모든 단계를 자동화하여 진행한다. 학습한 데이터의 통계적인 정보를 제공하여 각 기관 간 데이터의 패턴이 상이한 현상에 대해 대응할 수 있다. 또한, 각 기관 내 서버와 중앙 서버의 연합 학습 진행 상태를 한눈에 파악할 수 있도록 시각화된 대시보드도 제공한다. 

 

한편 ㈜아크릴은 멀티 GPU 기반의 MLOps인 ‘조나단 플라이트베이스’로 GS인증 1등급을 취득해 개발 역량을 공인 받은 바 있으며, 이러한 역량은 금번 연합 학습 기능의 발표로 국내 MLOps 분야의 리더십을 강화하는 계기를 마련할 수 있을 것으로 보인다.   

 

㈜아크릴 박외진 대표는 “연합 학습은 의료 분야의 DT(Digital Transformation) 과정에서 직면하게 될 데이터와 관련된 많은 장벽들을 넘기 위한 현시대 가장 슬기로운 기술적 방법이다.” 라며 “아크릴의 연합 학습 기술은 이러한 장벽들을 넘게 하여, 진정한 의료 디지털 혁신의 발판을 제공할 수 있을 것.”이라고 강조하였다.  

 

㈜아크릴은 지난 5월 연합 학습 기술 관련 특허 출원을 완료했으며, 해당 솔루션의 동작 영상은 아크릴 공식 YouTube에서도 확인할 수 있다.

 
 
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