안창욱 GIST AI硏究所長 “이노디테크 AI 시스템, 合成型 AI로 構築했습니다”

[IT東亞 한만혁 記者] 人工知能(AI) 技術은 社會 여러 分野에 影響을 미친다. 醫療 分野도 마찬가지다. 厖大한 데이터를 빠르게 比較 및 分析함으로써 醫療陣의 意思 決定이나 治療 戰略 樹立을 補助한다. 德分에 效率的이고 빠른 診療가 可能하다.

韓國型 透明 齒牙矯正 裝置 ‘클라라AI’를 開發한 이노디테크 亦是 AI 技術을 導入한 ‘AI 協同診療 支援 시스템’을 開發했다. 30年 以上 齒牙矯正 專門醫로 活動하는 駐報勳 代表가 그間 齒牙矯正 治療 過程에서 蒐集한 臨床 데이터와 專門醫로서의 經驗 및 노하우를 集約한 솔루션으로, 醫師의 診斷 및 治療 計劃을 補助하고 患者에게는 醫療陣에 對한 信賴를 더한다.

이노디테크는 AI 協同診療 支援 시스템을 構築하기 위해 안창욱 光州科學技術院(GIST) AI大學院 敎授 兼 AI硏究所長과 協業했다. 이노디테크 技術 諮問인 안창욱 所長은 AI 協同診療 支援 시스템에 專門家의 知識과 데이터를 活用하는 ‘合成型 AI’를 適用했다. 合成型 AI는 적은 資源과 데이터만으로도 效果的인 性能을 내는 AI 技術이다.

안창욱 所長을 만나 合成型 AI와 이노디테크 AI 浹辰 시스템에 對한 이야기를 나눴다.

데이터와 사람의 專門知識 活用하는 ‘合成型 AI’

IT東亞: 安寧하세요, 안창욱 所長님. 于先 紹介 付託드립니다.

안창욱 所長: 安寧하세요, GIST AI大學院 敎授, AI硏究所 訴狀을 겸하고 있는 안창욱입니다. 저는 AI 分野 中 스스로 進化하면서 動作하는 進化演算을 專攻했고, 主로 人間 親和型 AI를 硏究합니다. 지난 2017年에는 스타트業 크리에이티브마인드를 設立해 AI 作曲家 ‘이봄’, 音樂 作曲 솔루션 ‘뮤지아’를 선보였고, 最近에는 이노디테크 AI 協同診療 支援 시스템을 開發했습니다.

IT東亞: 硏究만 하는 것이 아니라 實際 서비스 開發에도 參與하는 것이 印象的입니다. 理由가 있나요?

안창욱 所長: 저도 學生 때는 學問 硏究에만 邁進했습니다. 그런데 제가 學校를 卒業하고 硏究하다 보니 觀點이 바뀌더라고요. 事實 AI 作曲家를 開發한 것이 契機가 되었어요. 單純히 硏究 段階에서 마무리 짓기에는 아쉬움이 있어 苦悶하다 硏究室에 있는 技術은 單純히 저의 知的 好奇心을 充足할 뿐 世上에 나오지 않으면 鎭靜한 技術이 아니라는 結論에 到達했습니다. 그래서 저희가 硏究하는 AI 技術을 다양한 産業體에 椄木하기 위해 努力하고 있습니다.

IT東亞: 最近 GIST AI 硏究所長을 맡으셨습니다. AI硏究所에 對해 紹介 付託드립니다.

안창욱 所長: GIST AI硏究所는 GIST의 AI 源泉 및 硏究 推進을 위해 지난 2018年 設立되었습니다. 光州廣域市가 AI 中心 都市를 標榜하면서 다양한 活動을 하고 있는데, 光州廣域市와 AI 主要 關係者들 사이의 架橋 役割을 하고, AI 産業에 對한 靑寫眞을 提示하면서 AI 産業 發展에 寄與하자는 趣旨로 設立했습니다.

IT東亞: AI에도 다양한 分野가 있는데요. 主로 어떤 硏究를 하나요?

안창욱 所長: 저는 專門 知識과 데이터 基盤의 ‘合成型 AI’를 硏究하고 있습니다. 最近 AI 技術 動向을 보면 많은 데이터와 資源을 活用하는 AI 솔루션이 注目받고 있습니다. 그런데 여기에는 根本的인 問題가 있습니다.

于先 많은 데이터와 資源이 必要하다는 것이죠. 그만큼 많은 資金을 投與해야 합니다. 몇몇 글로벌 大企業 外에는 섣불리 뛰어들기가 어려워요. 그 外의 企業은 글로벌 大企業이 構築한 AI를 活用할 수밖에 없습니다. 이런 狀況이 이어지면 結局 技術의 從屬이 發生하게 됩니다. 自身들의 專門性이나 競爭力, 差別性은 떨어지게 되죠. 오히려 技術이 退步하는 狀況이 發生할 수도 있습니다.

또한 데이터 外의 專門 知識이 必要한 領域은 脆弱하다는 點입니다. 例를 들어 樂器 個人指導 같은 境遇 專門家의 連奏 데이터도 重要하지만 演奏者의 經驗, 노하우, 專門 知識도 重要합니다. 헬스케어 分野도 마찬가지입니다. AI 技術만으로 最適의 結果를 提示할 수 없어요. 醫師의 專門性이 必要합니다.

그래서 저는 적은 데이터와 資源, 그리고 사람의 專門 知識을 한데 묶는 AI 시스템을 硏究하고 있습니다. 작은 規模의 企業이나 大學校, 硏究所도 構築할 수 있는 一種의 맞춤型 AI입니다. 그것을 저는 合成型 AI라고 부릅니다.

IT東亞: 合成型 AI는 요즘 話頭가 되는 生成型 AI와 어떤 點이 다른가요?

안창욱 所長: 앞서도 言及했지만 生成型 AI는 데이터 基盤으로 結果物을 産出하기 때문에 많은 데이터가 必要합니다. 相當히 큰 데이터센터度 있어야 하죠. 合成型 AI는 적은 데이터로도 充分합니다. 데이터와 專門家의 노하우를 反映해 結果物을 내놓기 때문입니다. 必要한 데이터의 量이 적으니 노트북으로도 充分히 驅動할 수 있습니다.

콘텐츠 創作을 例로 들어 보면, 最終 結果物을 내놓고 끝나는 生成型 AI와 달리 合成型 AI는 콘텐츠 製作 過程에 사람이 介入할 수 있어요. 使用者 노하우에 따라 結果物이 달라지는 것이죠. 本人 知識을 適用해 創作 活動을 하거나 새로운 장르를 開拓할 수도 있습니다.

그러니까 活用 方式이나 可能性 側面에서 差異가 있습니다. 實際로 合成型 AI 基盤으로 構築한 AI 作曲 솔루션 뮤지아는 敎育 現場에서도 活用되고 있습니다.

合成型 AI로 構築한 이노디테크 AI 시스템

IT東亞: 最近 이노디테크 AI 協同診療 支援 시스템을 開發했습니다. 이노디테크와는 어떤 契機로 因緣을 맺으셨나요?

안창욱 所長: 駐報勳 代表가 AI 作曲 솔루션 記事를 통해 알게 되었다면서 먼저 連絡했어요. 88個의 피아노 鍵盤을 컨트롤해 다양한 音樂을 自動 生成하는 硏究를 했으니, 28個 齒牙의 不正咬合을 治療하는 齒牙 配列 推薦도 可能할 것 같다며 AI 協同診療 支援 시스템을 같이 開發해 보자고 提案했습니다. 그것을 契機로 AI 協同診療 支援 시스템 開發에 參與하게 되었습니다.

事實 쉽지는 않았어요. AI를 開發하려면 그 分野의 準 專門家 程度는 되어야 하거든요. 그래야 企劃者와의 疏通이나 開發 過程이 수월해요. 그런데 齒科 分野가 너무 어렵더라고요. 駐報勳 代表가 親切하게 說明해 주긴 했지만 充分하지는 않았어요. 하지만 솔루션 構築 以後의 效果나 活用度에 對한 確信이 있었습니다. 그래서 動機附與가 되었습니다.

IT東亞: 그러면 AI 協同診療 支援 시스템도 合成型 AI를 使用한 것인가요?

안창욱 所長: 醫療 分野의 境遇 데이터 確保가 쉽지 않습니다. 이노디테크는 駐報勳 代表가 30年 以上 齒牙矯正 治療를 하면서 確保한 데이터가 있습니다. 患者別 診斷, 治療 前, 治療 中, 治療 完了 後의 過程을 담은 데이터 세트가 5000件 以上입니다. 데이터 確保가 어려운 醫療 分野인 데다, 오랜 期間 進行되는 齒牙矯正 治療라는 點을 考慮하면 決코 적은 量이 아닙니다.

하지만 生成型 AI를 適用하기에는 턱없이 不足해요. 生成型 AI는 數만 건 以上의 데이터가 있어야 제대로 推論하거든요. 萬若 齒牙 한 個만 다룬다면 5000件의 데이터로도 可能할 수는 있습니다. 그런데 齒牙는 28個입니다. 게다가 祝이 앞뒤, 左右, 위아래 等 16個나 되고 患者마다 齒牙 狀態가 다르기 때문에 다양한 境遇의 수가 있어요. 그것을 모두 推論하기에 5000件은 너무 적은 數値죠.

그래서 合成型 AI를 利用했습니다. 5000件 以上의 데이터 세트에 駐報勳 代表가 實際 醫療 現場에서 쌓은 經驗과 노하우, 專門 知識을 組合해 構築한 것이죠. 駐報勳 代表의 30年 以上 經歷이 도움이 되었습니다. 德分에 적은 데이터만 가지고도 充分히 有意味한 結果를 얻어낼 수 있었습니다.

IT東亞: 駐報勳 代表의 노하우는 어떻게 追加했나요?

안창욱 所長: 一旦 5000件의 데이터를 基盤으로 어느 程度 시스템을 構築합니다. 그 以後 시스템이 推論한 結果物을 駐報勳 代表가 確認하면서 矯正 理論과 自身의 經驗, 노하우를 基盤으로 피드백을 줍니다. 그러면 저희는 駐報勳 代表의 피드백이 充分히 反映되도록 알고리즘化하고 旣存 시스템과 相互 作用하도록 합니다. 이런 過程을 통해 AI를 補完 및 高度化하는 것이죠.

IT東亞: 齒牙矯正 過程에서 AI 協同診療 支援 시스템을 導入하면, 醫師와 患者는 어떤 惠澤을 얻을 수 있을까요?

안창욱 所長: AI 協同診療 支援 시스템은 醫師나 患者 모두에게 有用한 시스템입니다. 醫師의 境遇 診斷에 對한 確信이나 心理的인 安定感을 가지고 醫療 活動에 臨하도록 補助합니다. 時間도 節約돼요. 映像 이미지 判讀 時間이나 治療 計劃 樹立에 들이는 時間을 줄일 수 있습니다. AI 協同診療 支援 시스템이 提示한 結果를 基盤으로 自身의 經驗과 노하우를 더해 最適化된 治療 計劃을 세울 수 있거든요.

患者 側面에서는 醫師의 診斷, 治療 計劃, 治療 時期別 齒牙 矯正 狀態를 눈으로 確認할 수 있으니 矯正 治療 效果에 對한 不確實性을 解消하고 意思에 對한 信賴度를 높일 수 있습니다. 安心하고 治療에 臨할 수 있죠. 矯正 以後의 모습을 보고 맞춤型 治療도 可能합니다. 願하는 部分을 이야기하면 그것을 治療 前에 反映할 수도 있죠.

IT東亞: 마지막으로 앞으로의 計劃에 對해 말씀 付託드립니다.

안창욱 所長: 저는 基本的으로 技術을 硏究, 開發하는 사람이기 때문에 未來에 對한 苦悶이 많아요. AI 時代 以後에는 量子컴퓨팅, 兩者AI 時代가 다가올 것이라고 豫想하는데, 저는 學校나 硏究所가 그 部分을 미리 準備해야 한다고 생각합니다. 그래서 兩者 컴퓨팅, 兩者AI를 活用하는 硏究를 計劃하고 있습니다. 이를 통해 우리나라가 技術 追擊者에서 벗어나 글로벌 技術 트렌드를 先導하는 國家가 되도록 寄與하고 싶습니다.

글 / IT東亞 한만혁 記者 (mh@itdonga.com)