패션 AI 솔루션 기업 옴니어스, 엔비디아 DGX Station을 통해 패션 산업의 오랜 과제를 해결하다

고객의 취향을 접수 받아 인공지능(AI)이 알아서 옷을 골라 집까지 배송해준다는 게 상상이 되시나요? 인공지능과는 동떨어진 창조의 영역이라 여겨왔던 패션산업에도 인공지능 기술이 적용되고 있습니다. 미국 온라인 쇼핑몰 ‘스티치 픽스’에서는 취향을 묻는 몇 가지 간단한 질문만 하면 인간 스타일리스트와 AI가 함께 예산과 취향에 맞춰 옷을 보내주는 서비스를 제공한다고 하는데요. 이 사례만 보아도 이미 AI는 패션산업에 꽤나 깊숙하게 들어와있는 것 같습니다.

국내 회사 중에도 패션 관련 AI 툴을 개발하는 스타트업이 있습니다. 2015년부터 국내 서비스를 시작한 스타트업 옴니어스(Omnious)가 그 주인공인데요. 옴니어스는 사무실에 적합하게 설계된 세계 최초의 개인용 슈퍼컴퓨터인 NVIDIA의 DGX Station™을 활용하고 있습니다. 옴니어스는 AI 및 딥 러닝에 주력하는 스타트업에 대한 마케팅, 하드웨어 등을 지원하는 엔비디아 인셉션 프로그램(Inception Program) 회원사 중 한 곳이기도 합니다.

 

AI가 패션 산업의 오랜 과제를 해결하다

옴니어스가 정확히 어떠한 솔루션을 개발하는 기업인지 궁금하실 텐데요. 옴니어스는 방대한 양의 패션 이미지 데이터에 카테고리 및 다양한 속성 정보를 태깅해주는 AI 도구 (Omnious Tagger)를 제품화하고 있습니다. 특히 패션 이미지의 경우에는 비정형성이 심해 데이터화 하는 것이 가능할까 싶지만 엔비디아 GPU를 기반으로 AI 딥 러닝 환경을 구성하여 이러한 태깅 기술을 현실화했습니다.

대다수의 패션 전자상거래(e-commerce) 업계에서는 패션 상품 정보의 태깅 작업은 인력을 동원해 일일이 수작업으로 진행하면서 그 속도나 결과물을 봤을 때에도 효율성이 많이 떨어진다고 합니다. 옴니어스는 바로 이 점에 주목했다고 하는데요. 만약 인공지능이 사람이 하기에 아까운 반복적인 일들을 대체하게 된다면 해당 자원을 우수한 제품 소싱 및 고객 관리에 추가로 투자할 수 있게 되어 궁극적으로는 고객만족도를 높일 수 있을 것이라 예상한 것이죠.

 

그 예상은 틀리지 않았습니다. 옴니어스는 딥 러닝 기술을 바탕으로 한 독보적인 이미지 태깅, 검색기술을 보유함으로써 디지털화된 패션 이미지에 카테고리 및 다양한 속성 정보를 태깅해주는 AI 도구를 제품화하는 일에 힘쓰고 있습니다.

 

최고의DGX Station과 최상위 딥 러닝 엔지니어들의 만남

비정형성이 심한 대용량의 패션 이미지에서 패션 상품을 검출하고 디테일한 상품 정보에 대한 태깅을 패션 전문가 수준의 정확도(사람의 태깅 정확도 대비 오차율 1%이내)로 1초 이내에 처리하는 API 솔루션은 장인정신에 버금가는 팀 전체의 노력의 결과물이라고 합니다.

옴니어스의 박준철 CTO에 따르면 대량의 데이터를 수집하여 가공하고 모델에 얹히는 과정부터 학습된 모델을 API서비스로 제품화 하는 과정이 결코 쉽지만은 않았다고 하는데요. 이미지 인식 올림픽이라 불리는 이미지넷(Imagenet) 대회나 CVPR 웹 비전 챌린지(Web vision challenge)에서 최상위권 기록을 보유한 장인들이 있기에 가능한 결과이지만, 거기에 더해 신뢰로 똘똘 뭉친 끈끈한 팀워크과 협업이 혁신적인 솔루션의 가장 큰 동력이었다고 합니다.

뿐만 아니라 개발 초기부터 NVIDIA DGX Station™을 활용해 온 옴니어스는 엔비디아의 AI 딥 러닝 GPU 플랫폼의 연산 속도 및 효율이 타 플랫폼에 비해 월등히 탁월하여 현재까지의 성과를 낼 수 있었다고 하는데요.

박준철 CTO는 “딥 러닝 및 행렬 연산을 위한 대부분의 라이브러리와 프레임워크에서 NVIDIA GPU 가속을 지원하고, 현재 대부분의 딥 러닝 라이브러리와 프레임워크에서는 CUDA를 주로 지원하고 있기 때문에 하드웨어적으로도 엔비디아의 GPU가속 기능보다 더 나은 선택이 없습니다”라고 말했습니다.

 

첨단 AI개발을 위한 세계 최초의 개인용 슈퍼컴퓨터 DGX Station

옴니어스가 인공지능 연구 분야에 활용한 엔비디아 DGX Station™ 은 테슬라 V100 (NVIDIA®Tesla® V100) GPU 4개, 차세대 엔비디아 NVLink™ 및 새로운 텐서(Tensor) 코어 아키텍처로 구축되어 1/20 미만의 전력을 사용하면서도 서버 랙 4개의 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 사무실에 적합한 패키지로 제공되어 있으면서도 현존하는 가장 빠른 워크스테이션의 3배에 달하는 딥 러닝 트레이닝 성능 또한 제공하고 있습니다.

옴니어스의 박준철 CT0는 DGX Station™에 대해서 특히 수냉 시스템이 설치되어 있는 점과 발열 관리가 잘 되는 점이 놀라웠다고 이야기하면서 “ 학습 시간 단축 이외에 완제품으로 구성된 서버라서 OS와 driver 설치, multi-gpu 설정, 최적화 등의 스트레스 없이 최대의 성능을 활용하여 제품 개발과 연구에 집중할 수 있었습니다. 비용적인 측면에서도 동일한 작업을 클라우드 서비스 환경에서 하는 것보다 저렴하고 접근성이 좋기에 시스템 아키텍쳐 디자인, 배포 및 서비스 테스트 등 실제 서비스 운용에 필요한 여러가지 실험을 제약없이 시도하고 있습니다.”라고 평했습니다.

 

더 나은 미래를 꿈꾸는 옴니어스

얼마 전 국내 최고의 벤처 캐피털(VC) 운용사인 한국투자파트너스로부터 투자를 유치한 옴니어스는 자타공인 전도 유망한 스타트업인데요. 박준철 CTO는 AI 활용 없이는 비정형 데이터인 패션 이미지에서 속성값을 자동 태깅할 수 없었을 것이라며 인공지능의 필요성을 다시 한 번 강조했습니다.

인공지능을 바탕으로 했기에 고객들이 요구하는 ‘신속하면서도 정확한’에 맞는 솔루션을 제공할 수 있었다는 것인데요. 실제로 박준철 CTO는 이 솔루션을 현장에 도입했을 때에 제품 카테고리 관리에 소요되는 예산 및 자산을 약 90% 정도 절감할 수 있을 것이라고 예상합니다.

그 밖에도 GPU 가속을 통해 좀 더 빠르게 많은 양의 데이터를 활용하여 모델을 학습시킬 수 있으며, 거의 실시간으로 데이터 추산도 가능해 시장 및 고객이 원하는 제품을 빠르게 개발하여 상용화가 가능하다고 합니다.

자동 태깅 솔루션 개발을 완료한 옴니어스는 궁극적으로 패션 전자상거래 기업의 사용자들에게 AI를 활용하여 보다 혁신적인 고객 경험을 제공하고 산업 내 비효율적인 프로세스를 개선하여 매출 증대에 기여 하는 것을 목표로 하고 있는데요. 더 나은 미래를 꿈꾸는 옴니어스가 보다 앞선 혁신을 보여줄 수 있도록 엔비디아도 기술 지원을 통해 계속 응원하겠습니다.

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