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(사진=바운드포)
"로봇이 물건을 제대로 집지 못하는 것은 지능이 아니라 데이터 품질의 문제입니다."
'피지컬 AI' 시대가 열리고 있지만, 많은 기업은 여전히 개념검증(PoC) 단계에 머물러 있다는 지적이다. 황인호 바운드포 대표는 현장에서 활용 가능한 '살아있는 데이터'의 부재를 원인으로 꼽았다.
이를 해결하기 위해 피지컬 AI 특화 '데이터 파운드리' 기업 바운드포를 설립했다. 반도체 산업처럼 AI 산업에서도 데이터의 전문적인 설계와 생산을 전담하는 인프라 기업이 필수적이라는 판단에서다.
■ '물리 정보 신경망' 시뮬레이션으로 피지컬 AI 특화 데이터 구축
바운드포가 데이터 전처리와 라벨링 중심 기존 업체와 차별화되는 것은 '물리 정보 신경망(PIN) 기반의 시뮬레이션 증강' 기술이다.
단순히 이미지를 복제하는 기존 방식과 달리 중력, 관성력, 마찰력 등 현실의 물리 법칙을 가상 환경에 이식해 데이터를 생성한다. 엔비디아 플랫폼 규격을 준수하며 기술적 완성도를 높였다.
황 대표는 "현실 세계에는 수많은 물리적 변수가 존재하는데 이를 무시하고 학습한 로봇은 현장에서 오작동할 수밖에 없다"라며 "단순 이미지를 넘어 위치와 움직임, 가림 현상, 혼잡도 등 상호작용 데이터를 종합적으로 반영해 로봇의 행동반경을 획기적으로 넓힐 수 있다"라고 설명했다.
삼성전자, 네이버랩스 등 국내 30여개 주요 기업을 포함해 산업통상자원부 제조 AX 프로젝트 기업 대다수가 바운드포를 선택한 이유도 여기에 있다는 설명이다.
■ 데이터 설계부터 운영까지 풀스택으로 완전 자동화
바운드포는 데이터 설계부터 운영까지 전 과정을 자동화하는 'FSD(Full Self-DataOps)' 체계를 구축했다. 자율주행 시스템처럼 데이터 운영도 사람의 개입 없이 스스로 순환하며 개선하는 구조다.
FSD는 ▲파운드리(생산/공급) ▲드로파이(최적화/운영) ▲스페이셜 AI(실행/피드백) 세가지 솔루션으로 구성됐다. 이를 통해 데이터 수집, 가공부터 학습, 실행 피드백, 자동 품질 개선의 완전 자동 순환 구조를 갖췄다.
그중에서도 데이터 버전의 머신러닝운영(MLOps)를 담당하는 '드로파이(DroPai)'가 핵심이라고 강조했다. 부서별로 산재한 호환되지 않는 데이터를 통합 관리하여 일관된 품질을 유지하는 것이 중요하기 때문이다.
드로파이 대시보드 화면 (사진=바운드포)
황 대표는 "데이터 품질은 담당자에 따라 기준이 들쭉날쭉하고 수시로 바뀌기 때문에 데이터 일관성이 떨어질 수밖에 없다"라며 "바운드포는 AI 기반 일관된 기준으로 데이터를 생성, 운영 관리함으로써 인간 에러를 차단하고 GPU 연산 비용까지 최적화할 수 있다"라고 말했다.
■ 데이터 정확도 98.4%, 비용 70%까지 절감 가능해
바운드포의 기술력은 현장 수치로 증명된다. 실제 바운드포 솔루션을 도입한 기업은 데이터 품질이 98.4% 이상의 정확도를 기록하는 등 성능을 확인했다.
비용 효율성 측면에서도 전문 개발자 1인의 평균 임금 대비 약 30% 수준의 비용(0.3 개발자)만으로 풀옵션 솔루션을 운용할 수 있어, 기업으로서는 데이터 인프라 구축 비용을 70% 이상 절감할 수 있다고 전했다.
드로파이 통합관리 채널 (사진=바운드포)
자체 작업 속도도 비약적으로 발전했다. 과거 이미지 한장 제작에 90분이 소요되던 작업을 10분 내외로 단축했으며, 최근에는 1~2분대 단축까지 앞두고 있다. 제조 공장에 투입하기 위해서 최소 5000장 이상의 데이터가 투입된다는 점을 고려하면, 이는 혁신적인 변화라는 설명이다.
앞으로 목표는 하드웨어까지 완벽하게 제어할 수 있는 '월드 모델' 인프라 구축이다.
황 대표는 "로보틱스와 자율주행 등 고위험 산업군 하드웨어까지 완벽하게 움직일 수 있는 인프라를 만드는 것이 목표"라며 "글로벌 시장에서 피지컬 AI의 표준 데이터 엔진으로 자리매김하겠다"라고 밝혔다.
김해원 기자
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김해원 기자
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