[NHN 포워드 2020] NHN, AI 연구 전사화 선언

모든 기반 기술 클라우드화
API 형태로 실제 서비스 적용
전담 개발부서 노력만으론 한계
연구팀·서비스팀 밀접한 협업 중요

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박근한 NHN 기술연구센터장

NHN FORWARD(NHN 포워드)는 NHN이 마련하는 기술 콘퍼런스다. 'Small Steps Big Difference(작은 발걸음이 큰 차이를 만든다)'라는 슬로건 아래, NHN 그룹 내 사업 부문별 주요 기술과 경험을 공유하고 외부와 소통한다.

실제 개발자가 현업에서 마주치는 문제를 같이 고민하고 해결 노하우를 공유하는 데 초점을 맞춘다.

올해 'NHN 포워드2020' 화두는 인공지능(AI) 연구 전사화다. 지난해 정우진 대표가 발표 '일상에서의 AI'를 잇는 방향성이다. 전사 개발자가 AI 개발에 관심을 둘 수 있게 유도해 NHN이 추구하는 AI 기술에 도달하겠다는 의도다. NHN은 기반기술을 모두 클라우드화해 API 형태로 실제 서비스하고자 한다.

실제 서비스에서 사용하려면 단순 연구만으로는 부족하다. AI 기술을 활용하기 위해서는 서비스와 밀접한 관련이 있어야 하기 때문이다. 사업에 필요한 구체적인 아이디어를 제공해야 고도화를 이룰 수 있다. AI 조직만의 노력이 아니라, 서비스 조직과 같이 협업해야 의미 있는 성과를 만들 수 있다는 설명이다.

현재 NHN AI 연구는 이 같은 철학을 바탕으로 서비스팀과 같이 하나씩 진행해 가고 있다. AI 기술 연구를 실제 서비스에 어떻게 적용해 가치를 만들어 낼 것인가에 집중한다. 궁극적으로는 전사로 AI 기술개발을 확대한다는 목표다.

박근한 NHN 기술연구센터장은 “전담 연구부서 노력만으로는 개발 한계가 있다”며 “전사 모든 개발자가 전문적인 AI 연구자가 될 필요는 없지만 AI 개발에 참여했으면 좋겠다”고 말했다.

NHN AI 연구 핵심가치를 담은 내부 공모전 'Small Steps for AI'에서 실제 사례를 발견할 수 있다. 'Small Steps for AI'는 서비스 개선, 고도화 아이디어를 취합해 서비스화하는 프로젝트다. 프로젝트 초기부터 AI(머신러닝·딥러닝) 연구팀과 서비스 실무팀이 밀접하게 협업한다. 1년 안에 독자적인 기술을 확보하고 서비스를 하는 것을 목표로 한다.

NHN은 공모전을 통해 게임, 이미지 처리, 자연어 처리, 동영상 등 다양한 분야에서 100개가량 아이디어를 모았다. 이중 서비스 적용 가능, 소요 기간, 현업 참여 등을 고려해 게임과 광학문자인식(OCR) 2개 분야에서 다섯 가지 연구 프로젝트를 선정했다. 게임 맵을 새롭게 생성해 주는 게임 제작, 게임 난이도 측정 그리고 사업자 등록증 인식기, OMR 답안지 자동 채점 제작 등이다.

이를 통해 OCR 기술을 활용한 '사업자등록증 인식기'와 '광학마크인식(OMR)카드 리더'를 독자개발 하는데 성공했다.

사업자등록증 인식기는 이미지 형태로 저장된 사업자 등록증을 OCR 기술을 활용해 자동으로 정보를 전산화하는 기술 서비스다. 기존 OCR 알고리즘 성능을 뛰어넘기 위해 독자적으로 설계한 트랜스포머 구조 기반 OCR 인식기로 구현했다. 상용화가 가능한 품질과 성능을 자랑한다. 또 기존 자동차 번호판 인식기에서 번호판 촬영 각도, 조명 환경, 번호판 훼손 및 오염 등 인식 불가능 상황 존재한다는 점 발견하고 이를 개선하는 연구도 함께 진행했다. '임의의 사각형 형태' 등 촬영 각도에 대한 측면 대응, 학습 데이터 증강 등을 통해 인식 개선을 꾀했다.

이록규 NHN 컴퓨터비전팀장은 “개발 과정에서 필요한 데이터셋은 정부주도 데이터 사업(AI HUB) OCR용 한글 데이터를 활용했다”며 “현재 클라우드 API 형태로 개발을 진행 중”이라고 밝혔다.

딥러닝 기반 마킹 인식 정확도를 높인 OMR 카드 리더도 개발했다. '모서리 4개의 마커 위치를 확인하는 코너넷(Corner Net)'과 '각 영역의 마킹 여부를 판단하는 박스 클래시피케이션 넷(Box Classification Net)' 등을 통해 마킹 인식 결과의 정확도를 업그레이드했다.

NHN은 OCR 사업자등록증 인식기와 OMR 답안 자동 채점기 서비스 적용을 앞두고 있다. 상용화 가능성을 확인한 후에는 서비스 실무팀에서 직접 진행한다. 연구팀에서는 일반OCR부분 성능을 향상해 번호판 인식, 광고 이미지 내 텍스트 검색 등으로 서비스 응용 범위를 확장해 나갈 계획이다.

박 이사는 “서비스팀과 함께 진행한 과정 자체가 성공적인 출발점”이라며 “어려운 점은 여러 가지 있지만 전사로 AI 기술을 확대하면 좋을 것 같다는 결론을 내렸다”고 말했다.


이현수기자 hsool@etnews.com


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