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Nikkei X-TECH_2021.12.10

AI 시대의 기술 전승
'뇌파×AI'로 기술 전승
베테랑 기술자의 암묵지(暗默知) 발굴

인공지능(AI)을 통해 베테랑 기술자의 작업을 재현하기 위해서는 AI에게 배우게 할 모범 답안(학습데이터) 수집이 과제이다. 마크니카(MACNICA, 요코하마 시)는 이 과제를 해결하기 위해 사람의 뇌 활동을 시각화하는 ‘브레인테크(Braintech)’에 주목했다. 베테랑 기술자의 뇌파에서 효율적으로 AI의 학습데이터를 생성하는 기술을 개발. 국내 제조사와 협업해 품질 검사 용도 등으로 실증실험을 추진하고 있으며, 2022년에 실용화될 전망이다.

학습데이터로는 예를 들면, 불량의 유무를 라벨링한 화상데이터가 있다. 마크니카가 개발한 기술을 사용하면 이 라벨링 작업에 걸리는 시간을 큰 폭으로 단축할 수 있다. 사람이 보고 결과를 마우스나 키보드를 사용해 입력하는 시간과 비교해 약 10분의 1로 단축할 수 있다고 한다.

예를 들어, 흠집이 있는 소재의 영상을 선별하는 실증실험에서는 통상적인 입력의 경우, 1,920개 영상에 대한 라벨링 작업에 69분이 걸렸지만, 뇌파를 사용하면 800개를 4.5분만에 라벨링할 수 있었다. 또한, 라벨링의 신뢰성을 높이는 기술을 통해 통상보다 적은 양의 학습데이터로 AI 모델을 구축할 수 있었다고 한다.

-- 보는 것만으로 ‘집’의 영상을 라벨링 --
올해의 끝이 가까워질 무렵, 필자는 도쿄에 있는 마크니카의 사무실에서 뇌파 측정용 기기를 착용하고 PC 화면에 1개씩 표시되는 영상을 보고 있었다. 동물과 식물 등 잡다한 영상이 스쳐 지나가는 가운데 필자가 의식해야 하는 것은 오직 하나, ‘집’의 영상 수를 세는 것이었다. 모든 영상이 다 표시된 약 3분 뒤, 화면에는 9개의 영상이 표시되었고, 그 가운데 7개는 집의 영상이었다.

마크니카는 뇌과학 분야 스타트업 기업인 이스라엘의 이너아이(Inner Eye)와 제휴해, 이 회사의 AI 제작 플랫폼 ‘센스아이(Sense I)’를 제공하고 있다. 이 센스아이에는 뇌파데이터를 분석해 라벨링하는 기능(이것 자체가 AI)이 포함되어 있으며, 그림 2는 필자의 뇌파데이터를 기반으로 집의 영상을 분류한 결과이다.

필자가 의식한 ‘집’을 ‘이상 있는 제품’이라는 키워드로 바꾸면, 육안 검사의 라벨링 작업에도 적용할 수 있다. 베테랑 기술자의 육안 검사에 필적하는 검사 AI를 만들고 싶은 경우를 예로 그 구축 과정을 살펴보자.

-- 목시(目視) 검사로 베테랑의 판단을 재현 --
우선 숙련된 기술자는 뇌파를 측정하는 전용 디바이스를 장착한다. 그리고 디바이스를 장착한 상태에서 1초에 3~4장의 페이스로 차례차례 화면에 표시되는 검사 대상 제품의 영상을 보고, 이상이 있다고 간주되는 제품이 찍힌 영상의 수를 센다.

이상이 있다고 느낀 제품에 대한 반응은 뇌파에 나타난다. 이 뇌파데이터를 수집해 센스아이의 뇌파 분석용 AI에 입력하면, 뇌파의 차이를 바탕으로 각 영상에 대해 '이상'이나 '이상 없음'의 라벨을 생성한다. 뇌파, 즉 뇌신경세포의 전기 활동을 측정한 것은, 예를 들어, 흥분하면 고주파, 수면상태에 들어가면 저주파가 되는 것과 같이 사람의 상태에 따라 변화한다. 사물을 인식하거나 판별할 때에도 후두부 근처에서 측정되는 뇌파에 특징적인 파형이 나타나기 때문에 그 변화를 통해 사람의 판단을 읽을 수 있다.

즉, ’이상이 있다고 간주되는 영상의 수를 센다’라고 하는 의식을 베테랑 기술자가 갖고 있기 때문에 이상이 있는 것과 없는 것의 영상에서 뇌파에 차이가 나타난다. 필자가 체험한 센스아이는 데모용 간이 버전으로 9개 중 7개가 정답이었지만, 제품 버전의 센스아이는 보다 높은 정밀도로 라벨데이터를 작성할 수 있다고 한다.

뇌파를 사용하는 장점 중 하나는 첫머리에 소개한 것처럼 라벨데이터 작성의 효율화(시간 단축)에 있다. 또한, 라벨링한 결과의 신뢰성도 수동 분류에 비해 높다는 점도 장점이다. 뇌파를 통해 판단의 확신도를 측정해, 라벨링데이터에 가중치를 줄 수 있다.

-- 확신도로 라벨데이터의 질 향상 --
예를 들면, 뇌파 측정 대상이 작업에 집중하고 있지 않으면 그 뇌파를 AI로 분석해도 정답율이 높은 라벨데이터를 얻을 수 없다. 실제로 필자는 앞에서 소개한 데모 체험 후에 다시 집의 이미지를 강하게 의식하지 않고 동일한 작업을 해보았다. 집을 의식한 첫 번째 작업에서는 AI가 제시한 영상의 대부분이 집이었는데 반해, 두 번째에서는 집과는 관계없는 영상이 많이 섞여 있었다.

이 문제를 해결하기 위해 센스아이는 집중이나 흥미의 정도에 따라 변화하는 다른 뇌파도 취득해, 이를 바탕으로 확신도도 측정한다. 확신도가 높은지 여부를 연관 지어 라벨 데이터를 학습시키는 것이다.

예를 들면, 사람이 입력하는 분류에서는 ‘이상’, ‘이상 없음’이라는 두 개의 값(0, 1)으로 밖에 영상을 라벨링할 수 없다. 집중력이 있을 때 작업한 라벨데이터와 집중력이 없을 때의 라벨데이터가 동일하게 취급된다.

반면, 뇌파에 근거한 경우에는 분류할 때의 정신상태(다른 뇌파에서 알 수 있는 집중력, 피로 정도, 망설임 등)에 따라 라벨데이터의 확신도를 부여할 수 있다. 집중력이 높을 때의 데이터의 우선순위가 높아지기 때문에 이 라벨데이터를 학습한 영상 검사 AI는 베테랑 기술자에 보다 가까운 결과를 낼 수 있는 것이다.

마크니카는 뇌파를 측정하는 전용 디바이스, AI 모델, 분석 결과 등을 표시하는 대시보드를 세트로 제공한다. 기존의 뇌파 측정 디바이스는 머리카락이나 땀에 의한 노이즈를 줄이기 위해 전극과 두피의 사이를 메우는 젤 상태의 도전(導電)페이스트를 사용하는 것이 일반적이었다.

하지만 최근에는 젤을 사용하지 않는 ‘드라이 전극’ 개발이 추진되고 있으며, 마크니카도 이 드라이 전극을 채택했다. 젤을 사용하는 타입보다 취급하기 쉽고 “뇌파의 활용이 확대되고 있는 한 요인이기 때문”(마크니카 브레인AI이노베이션랩의 시모야마(下山) 컨설턴트)이라고 한다.

가격은 이용 방법에 따라 달라지지만, 수개월 사용 시, 수 백만엔 정도가 될 것으로 예상되고 있다. 마크니카는 현재 한 국내 제조업체와 디스플레이 제품의 최종 품질검사에서의 이용을 목표로 실증시험을 진행하고 있다. 빠르면 2022년에 실용화될 전망이다. 기존의 디스플레이 제품의 최종 품질 검사는 숙련된 기술자가 화면의 해상도나 색감 등을 육안으로 판단해왔다.

이 외에도 AI를 이용한 영상 진단을 품질 검사에 도입했지만 생각만큼 성과가 나오지 않은 기업으로부터의 거래 문의도 늘고 있다고 한다. “이미 제품의 화상데이터를 대량으로 가지고 있는 경우, 1주 정도에 AI를 구축할 수 있다”(시모야마 컨설턴트)”. 마크니카는 2025년경까지 100건 정도의 도입을 목표로 하고 있으며, 화상데이터뿐 아니라 음성데이터에 대한 뇌파 분석 기능도 마련할 계획이다.

시모야마 컨설턴트는 ‘‘암묵지 가운데 50%는 선택적 판단으로, 어느 정도 패턴화할 수 있으며, 40%는 방법을 알면 다른 사람도 재현할 수 있는 작업이라고 알려져 있다. 하지만 나머지 10%는 본인의 가치관에 기반을 둔 진짜 암묵지이다”라고 말한다.

뇌파를 사용하면 숙련자의 가치관을 직접 라벨데이터화해, 그것을 AI에게 배우게 할 수 있다. ‘짙은 색’과 같이 사람마다 판단이 다른 개념에서의 분류에도 대응이 용이하다. 베테랑이라고 하는 고도의 기술·기능을 가진 사람의 스킬이나 노하우를 좋은 의미의 ‘속인성(属人性)’을 유지한 채 AI에 도입할 수 있다.

 -- 끝 --

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