DEVOCEAN

파편화된 대용량의 Vision Data를 Generative AI 기반으로 관리하고 서비스하는 기술을 소개합니다.

Vision 데이터는 일반적인 데이터 뿐만 아니라, 예외적인 상황에 대한 부분이 많을수록 더 빠르고 정확한 AI 서비스를 제공할 수 있습니다. 초거대 AI 기술의 성장에 따라 대용량의 Vision 데이터는 다양하고 높은 정확도로 분석할 수 있게 되었습니다. Vision Language Model을 기반으로 파편화된 100TB 규모의 Vision 데이터 규격을 표준화하고, AI 서비스에 사용할 수 있는 기술을 여러분들께 소개해 드립니다.

■ 발표자 소개

류지원 (SK텔레콤)

대학교 때부터 의료 공학을 전공하면서 영상처리 분야로 진입하게 되었습니다. 당시 수술 로봇이 영상처리 기반으로 상황 인지를 할 수 있는 방안을 연구했습니다. 현재는 VIsion AI 기술을 이용해, CCTV 상에서 상황 인지가 가능한 시스템을 개발하고 있습니다. 의료 영상을 연구하면서 데이터의 ownership이 모두 병원에 있어 쉽게 접근을 하지 못한다는 아쉬움이 항상 있었습니다. 그런데 SKT에서는 Vision AI를 개발하면서 수백만 장 이상의 데이터에 대한 ownership을 가질 수 있게 되었습니다. 다만 관리되고 있는 데이터들이 파편화되어, Vision AI 서비스 개발에 재사용이 어려울 때가 많았습니다. 지금은 Vision AI 솔루션 기획과 개발을 맡고 있는데요. AI 서비스를 좀 더 빠르게 딜리버리 하기 위해 Data를 포함한 AI Backend의 운용을 효율적으로 할 수 방안도 함께 고민하고 있습니다.

김성호 (SK텔레콤)

2017년 부터 SKT에서 빅데이터 처리를 위한 자체 데이터베이스 엔진(Lightning DB)을 개발 및 운영하고 있습니다. 이를 기반으로 SKT의 무선 품질 데이터 그리고 유동인구 데이터 등을 실시간으로 수집하고 질의처리하는데 기여하고 있습니다. 2021년부터는 Vision AI 조직에 합류하여, Vision AI를 위한 data lake 개발 그리고 다양한 서비스 제공을 위한 ML pipeline을 개발하고 구축하는데 집중하고 있으며, SKT의 Vision AI 기술을 성장시키는데 필요한 기여를 하기 위해 노력하고 있습니다.