씨이랩 반기보고서 (2021.06)
2. 주요 제품 및 서비스

당사는 대용량 데이터 초고속 처리기술을 기반으로 AI 솔루션을 출시하였으며, 데이터기반 영상분석 기술을 실시간 영상분석 플랫폼을 통하여 서비스로 제공하며 성장하는 회사입니다. 아래와 같은 솔루션 제품을 통해 사업을 영위하고 있습니다.

제품명	제품설명	특장점

X-DAMs
(엑스댐스)	대규모 데이터 수집 및 처리 솔루션	구글(Google) 기술 대비 11배 빠른속도

Uyuni
(우유니)	GPU 활용 솔루션
(고가의 GPU 자원 효율성을 극대화)	국내 시장점유율 1위, GS 1등급

X-Labeller
(엑스레이블러)	AI 영상데이터 가공 솔루션	자동가공(Auto-Labelling) 기술 3D 가상데이터 자동생성 기술

X-AIVA
(엑스아이바)	AI 영상 분석 플랫폼	클라우드 기반 AI 분석 서비스

가. X-DAMs(엑스댐스)

X-DAMs는 데이터의 전처리를 통해 대규모 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 솔루션입니다. 영상데이터는 대용량으로 구성되어있어 AI에 적용하기 위해서는 대용량 데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 기술이 필요합니다. X-DAMs를 활용하여 AI 운영 시 구글(Google)의 머신러닝 프레임워크(TensorFlow) 대비 분석 속도를 11배 이상 향상시킬 수 있습니다.

나. Uyuni(우유니)Uyuni(우유니)는 다수의 사용자가 활용할 수 있는 GPU 작업환경을 제공합니다. AI 학습과 추론을 위한 연산처리는 고성능 컴퓨팅 자원이 필요합니다. AI 연산처리에는 GPU가 CPU보다 성능이 뛰어나 AI 연구개발에는 GPU가 보편적으로 활용되고 있습니다. 하지만 CPU가 문서 작업과 음악 청취처럼 동시에 여러 작업이 가능한 것과 달리, GPU는 다중 작업이 불가능합니다. 다중 작업이 불가한 GPU 특성은 컴퓨팅자원 일부가 유휴자원이 되는 현상을 야기합니다. Uyuni(우유니)는 다수의 작업이 가능하게 만들어 고가 GPU의 효율적인 사용을 지원하는 솔루션입니다. GPU에 Uyuni(우유니)를 적용할 경우 기존보다 활용률이 약 4배정도 개선됩니다. Uyuni(우유니)는 2018년 국내에서 처음으로 상용화되었습니다. Uyuni(우유니)는 2021년 현재 시장점유율 1위를 유지하고 있습니다.

다. X-Labeller(엑스레이블러)일반적인 영상데이터는 기계가 학습할 수 있는 형태로 변환하는 과정을 거친 후 AI에 적용됩니다. X-Labeller(엑스레이블러)는 영상데이터를 AI 학습데이터로 빠르고 쉽게 가공하는 솔루션으로, 학습데이터 생성은 사용자의 요구 조건에 따라 기존 영상을 통해 생성하는 방법과 가상환경을 통해 생성하는 방법으로 나누어집니다.기존영상을 통해 학습데이터를 생성하는 방식의 첫번째 특징은 데이터 자동맞춤(Data Fitting) 기술로 일관된 가공데이터 생성이 가능하며, 두번째로 다수의 사용자가 동시에 작업이 가능하며자동 레이블링(Auto-Labelling) 기술이 적용되어 학습데이터 생성 속도를 최대로 끌어올릴 수 있습니다.

AI 모델학습은 영상 분석을 위한 AI 모델 개발의 필수 단계로 대규모의 학습데이터(이미지)가 필요합니다. 특히 최신 딥러닝을 통한 AI 모델 개발을 위해서는 방대한 양의 고품질 학습 데이터가 필요합니다. 그러나 특정 산업분야에서는 데이터를 구하는 것이 불가능하거나 소량의 데이터를 확보할 수 있더라도 그 품질수준이 저조하여 AI 학습용 데이터로 활용하는데 어려움이 있습니다. 예를 들어 군수산업-AI무기검출기 제작을 위한 무기 데이터, 방재산업-화재감시를 위한 화재 AI 학습용데이터의 경우 복합적인 제약요인(법적 제약사항, 안전문제, 높은 비용 등)으로 시장 내 수급이 불일치한 경우가 존재하기 때문입니다.

이러한 데이터 부족현상을 해소하고자 당사는 2017년부터 AI 학습용 가상데이터 생성기술을 개발해왔습니다. 기존의 가상학습데이터 기술은 Domain Randomization으로써 특정 한 배경에서 반복 횟수가 높아지더라도 데이터의 품질 및 다양성이 확보되지 못하였으나, 당사는 Structured Domain Randomization를 지향하여 사용자의 요청에 따른 배경과 기존보다 10배 이상 많은 변수들로 하여금 품질 및 다양성이 확보되었습니다. 많아진 변수들 및 경우의 수와 게임엔진 렌더링 기술을 통하여 데이터 분포를 사용자 요구 환경 데이터 분포를 포함할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 게임엔진 기반으로 사용자가 원하는 환경과 유사한 배경(맵, 날씨 등)과 탱크, 비행기와 같은 오브젝트(위치, 크기, 거리) 등을 직접 컨트롤하면서 화면 자체를 학습 데이터로 만들기 때문에 최대한 사용자가 요구하는 타겟 환경과 유사한 학습 데이터를 생성할 수 있습니다. 해당 기술은 국방분야에 적용되어 전투기, 헬기 등 보안상의 이유로 데이터 확보에 제약이 많은 객체 위주의 프로젝트를 성공적으로 마무리하고 기술력을 입증 받았습니다.

3D 가상데이터 생성기술은 X-Labeller에 탑재되어 1분당 1,200장의 가상데이터를 생성 할 수 있습니다. 이를 통해 누구나 쉽고 빠르게 고품질 가상데이터를 생성할 수 있고, 데이터 생성 후 AI 학습에 바로 적용이 가능합니다. 이 기능은 AI스마트관제시스템에 적용되어 사업화에 성공하였으며, 비행 객체, 지상 이동객체, 야생동물, 조류 등을 탐지하는데 적용되고 있습니다.

라. X-AIVA(엑스아이바)X-AIVA(엑스아이바)는 다중 객체추적(Multi-Object Tracking)에 특화된 클라우드 기반 서비스 플랫폼입니다. 대용량 영상 데이터 처리를 위한 분산 데이터 파이프라인을 갖추고 있어 대용량 비디오, CCTV, 카메라 등에서 사람, 자동차와 같은 영상 속 객체를 검출하고 분석하여 고객 분석이나 광고효과 분석, 경계 분석, 상권 분석, 제품품질 검사 등의 다양한 AI 서비스를 고객에게 제공하고 있습니다. 또한 초고속 대용량 영상데이터 처리 기술은 수 천대의 CCTV를 동시에 분석하고 관리해야하는 보안 산업에서 니즈가 증가하고 있으며, 당사의 다중객체추적(Multi-Object Tracking)기술은 방문객 검출 및 동선 파악이 필요한 금융, 유통업 등에서 활용되고 있습니다.

마. AI 영상분석 사업

유튜브에서는 1분에 500시간 분량의 영상이 만들어집니다. 구글은 유튜브에서 생성되는 영상데이터를 분석 및 유지관리에 어려움이 있다고 말했습니다. 대용량 영상데이터 분석의 필요성과 기존 영상처리 및 분석 방식에 한계가 있음을 밝혔습니다. 기존 보안시장은 CCTV채널 증가와 영상 데이터 처리량 증가로 분석 성능과 속도가 현저하게 감소하는 문제에 직면했습니다.

AI 시장이 형성되고 여러 산업분야에서 AI를 적용하여 혁신을 도모하고 있습니다. 하지만 폭발적으로 증가하는 영상데이터를 분석하는 기술이 부재한 상황입니다. 당사는 이러한 환경의 변화를 사업의 기회로 인식하고 대용량 영상데이터를 빠르게 분석할 수 있는 플랫폼 서비스 'X-AIVA'로 AI 시장을 선점하고자 노력하고 있습니다.

X-AIVA의 다중객체 추적기능과 분석기능은 민간 공공분야에 확대되고 있습니다. 다중객체 추적기능은 AI 선별관제(공항활주로 내 객체 추적, 지자체 주요 현안분석 등)에 적용되고 있습니다. 또한, 사회적 취약계층(어린이, 노약자 등)의 위험상황을 예방하기 위한 프로젝트를 지방경찰청과 연계하여 진행하고 있으며, 지하철 및 철도 역사시설 내 인물 행동기반 이벤트 검출에 당사의 AI 영상분석기술이 도입되었습니다.

다중객체 분석기능은 대규모 지점과 점포를 보유한 민간 기업에서 활용하고 있습니다. 주로 금융업과 유통업 오프라인 매장에 적용되었습니다. 무인점포 전환을 위한 분석과 매장 이용고객의 행동 및 동선 분석에 응용되고 있습니다. 산업보건안전법 개정과 중대재해처벌법 시행령 제정 등 산재사고 방지와 근로 작업현장 안전성 강화가 사회현안으로 공론화되면서, 산업안전관리분야에도 X-AIVA 도입이 검토 중에 있습니다.

바. AI 학습용 데이터 구축사업

당사는 AI분석 정확도에 주요한 영향을 미치는 고품질 데이터 구축 역량을 강화하고 있습니다. 데이터 수량, 카테고리 선정, 가공 가이드라인 제작, 검수 기준 등 지속가능한 AI 학습용 데이터 확보 체계를 구축하고 있습니다. 당사 AI 영상데이터 가공 솔루션 엑스레이블러(X-Labeller)로 데이터 가공, 정제, 학습, 품질평가 등 AI학습용 데이터 구축을 위한 전 공정을 처리하고 있습니다.

당사는 정부가 디지털뉴딜 사업의 일환으로 진행하는 다 수의 사업에 참여하고 있습니다. 모빌리티 산업(자율주행을 위한 도로교통 데이터), 뷰티산업(미용 탈모인식 데이터, 가상 헤어스타일링 데이터), 헬스케어 산업(안저 검사데이터, 임플란트 데이터), 식품산업(음식 열량분석데이터) 등 다양한 산업의 AI 학습용 데이터를 구축하고 유통했습니다. 당사는 AI 학습용데이터 큐레이션 서비스로 민간기업에 안정적으로 학습용데이터를 공급할 수 있는 사업을 계획하고 있습니다.