‘누구나 쉽게 AI를 만드는 시대’가 열렸다. 딥노이드는 올 4월에 코딩 없이도 앱을 개발할 수 있는 노코딩 플랫폼 ‘딥파이’를 정식으로 출시하며 그 시대를 연 장본인이다. 여기에 더해 AI를 교육하고, 개인이 만든 AI를 판매하는 마켓플레이스까지 마련했다. 딥노이드가 세계 최초로 구축한 노코드 생태계는 어떤 모습인지 들여다봤다.
노코드여야만 하는 이유
딥노이드(대표 최우식)가 처음부터 노코드에 관심을 두었던 것은 아니다. 딥노이드는 사업 초기 loT 분야의 플레이어였다. 그러던 어느 날, 한 고객사가 전력 수요와 밀접한 관련이 있는 터빈 고장을 예측할 수 있는 솔루션 개발을 의뢰했다. 예측 프로그램을 개발하던 중에 그 결론은 AI란 판단이 섰고, 딥노이드는 본격적으로 AI 개발에 뛰어들었다.
막상 AI를 개발하다 보니 또 다른 의구심이 생겼다. AI는 소수의 전문가만이 활용할 수 있는 철옹성처럼 느껴진 것. 기본적으로 AI를 다루려면 파이썬(Python) 언어는 물론이고 텐서플로와 같은 프레임을 알아야 하는 등 코딩에 대한 이해가 필수다. 그래서 많은 사람이 AI를 알고 사용하게 만드는 방법을 고민했다. 그렇게 탄생한 것이 코딩 없이도 AI 모델을 만들 수 있는 ‘딥파이(DEEP:PHI)’다.
“처음 딥파이 서비스를 기획하고 시작할 때, 첫 번째로 맞닥뜨린 난관은 데이터 수집의 어려움이었습니다. 아무래도 기업이 의료 데이터를 취급하는 데 제약이 있다 보니 이것을 해결하고자 의료인이 직접 만드는 AI 플랫폼을 구상하게 된 거죠.”
최우식 대표는 딥파이의 처음을 이렇게 회상했다. 최 대표의 생각은 주효했고, 이내 의료계에서는 딥파이의 진가를 알아봤다. 코딩 없이 간편하게 AI 의료 연구를 수행할 수 있다는 점은 의료진의 손쉬운 연구 도구에 대한 목마름을 해소해줬다. 심지어 스마트폰 앱 개발 환경에서 가능할 정도로 편리하니 마다할 이유가 없었던 것.
현재 딥파이를 도입한 의료AI 솔루션들은 국내 대다수의 대학병원 판독 보조와 건강보험심사평가원 급여심사, 군 병원 의료영상 판독 등에 활용 중이다. 올해 5월 기준으로 AI연구개발(AI reserch) 건수는 4,770건, 이미징 프로세싱 모듈개수는 440개, 신경망 모듈 개수는 530개, 데이터셋 개수는 790개, 데이터 프로세싱 모듈 개수는 117개에 달한다.
딥파이는 다양한 모듈을 레고 블록처럼 연결하는 간단한 방법으로 원하는 딥 러닝 연구를 진행하고, 학습 결과를 즉시 확인할 수 있도록 설계된 프로그램이다.
의료 넘어 교육·산업·보안까지 ‘러브콜’
MS, 구글, LG CNS, 네이버, 업스테이지 등 국내외를 막론하고 노코드 시장이 커지면서 이런 기술을 제공하는 플랫폼들이 많아졌는데, 딥파이만의 차별점은 무엇일까? 최 대표는 “딥파이는 다양한 퍼블릭 클라우드에서 사용이 가능한 SaaS 서비스와 프라이빗 클라우드 방식으로 제공돼 사업의 성격에 맞춰 자유롭게 구축이 가능하다는 점”을 꼽았다. 그 외에도 클라우드 기반의 MLOps 지원으로 AI 설계, 학습, 애플리케이션 배포까지 한번에 가능하고, 직접 코드를 수정해 수준 높은 알고리즘을 구현할 수 있어 각계각층의 러브콜이 쇄도하고 있다.
의료계가 먼저 알아봤을 뿐, 딥파이가 접목될 수 있는 분야는 무궁무진하다. 먼저 보안 분야에서는 한국공항공사와의 제휴로 김포공항 보안검색대 AI 자동 판독 시스템을 시범적으로 운영하고 있다. 이 시스템은 다른 공항으로도 확대 운영할 예정이다. 또한 관세청의 의뢰로 AI 불법 복제품 판독 시스템을 현재 개발하고 있다.
제조업 분야에서도 딥파이를 반기는 분위기다. 실제로 요즘 딥노이드는 국내 굴지의 대기업으로부터 문의가 쇄도하고 있다. 코딩을 모르는 공장 근로자도 약간의 교육을 받고 난 뒤에는 딥파이를 활용할 수 있기 때문이다. 자신이 일하는 분야에서 나온 데이터로 불량품을 확인하는 AI 시스템을 직접 만들고 공정에 즉각 적용할 수 있기에 스마트 팩토리에 최적화된 솔루션인 셈이다.
전 세계인이 쉽게 AI를 이해하고 활용하도록 미래를 열어가고 있는 딥노이드
선순환 일어나는 노코드 생태계
딥노이드가 또 하나 신경 쓰는 게 있다면 교육이다. 2017년 신촌세브란스 의대생을 대상으로 한 AI 교육을 진행한 이후로 2년 전부터 교육팀을 따로 운영 중이다. 부산대학교 의과대학, 연성대학교 보건의료행정학과, 가천대학교 의용생체공학과, 부경대학교 등 대학에서는 코딩을 전혀 몰라도 R&D와 신약, 치료제 개발 등의 분야에서 활동할 수 있도록 딥파이를 활용한 가상실습 교육을 하고 있다. 일반인이나 일반 기업을 위한 교육도 한창이다. 온라인에는 ‘딥에듀(DEEP:EDU)’ 사이트를 만들어 영상 강의 등을 무료로 제공하기도 한다.
딥노이드가 이렇게까지 교육에 힘쓰는 데에는 남다른 이유가 있다. 많은 사람이 알아야 딥파이의 사용자가 되고, 또 개발자가 되면서 자연스럽게 노코드 생태계가 형성된다는 최 대표의 신념에 따른 것이다. 여기에 머무르지 않고 딥노이드는 직접 개발한 인공지능 솔루션을 편리하게 배포하고 거래할 수 있는 마켓 플레이스 ‘딥스토어(DEEP:STORE)’를 오픈했다.
“내가 가진 좋은 데이터와 아이디어로 혁신적인 AI 모델을 만들었는데, 혼자만 사용하면 어떨까요? 사회적으로도 개인적으로도 안타까운 일이에요. 함께 사용함으로써 유익을 누리고, 개인은 개발한 AI를 판매해 수익을 얻게 해보자 싶었죠. 딥파이라는 소프트웨어를 제공하고, 그것으로 만든 AI를 판매할 수 있는 딥스토어까지 연계된 플랫폼을 구축한 것은 저희가 세계 최초입니다.”
딥노이드는 아직 갈 길이 멀다. 의료 분야의 AI 기술 역량을 기반으로 해외 진출이라는 새로운 도약대 앞에 섰기 때문이다. 중국, 몽골, 태국, 인도네시아 등 현지 협력체계를 바탕으로 동남아시아 원격사업을 진행하고, 북미와 유럽까지 진출한다는 야심찬 계획도 있다. 글로벌 디지털 헬스케어 시장이 해마다 30%씩 성장하고 있기에 딥노이드의 계획은 곧 현실화할 가능성이 크다. 전 세계인 모두가 쉽게 AI를 이해하고 활용하는 미래가 멀지 않은 듯하다.
노코드가 바꿀 ICT의 미래
최우식 대표
다수의 미국 기술 트렌드 보고서를 살펴보면, 5년 이후에는 AI 10개 중 7개가 직접이든 간접이든 노코드의 도움을 받아 개발될 거라는 전망을 내놨다. 그만큼 ICT 분야는 굉장히 빠른 속도로 로코드, 노코딩 쪽으로 흐름이 바뀌고 있다. 이와 관련해 구글, LG CNS는 물론이고 로코드 서비스를 제공하는 스타트업이 속속 등장하고 있다. 개인적으로는 노코딩이 산업 전반으로 활성화되기 직전이라고 본다. 이런 상황 속에서 기업에 시사하는 바는 분명히 있다. 개발자의 이직이 잦은 현 시점에서 기업이 지속가능한 서비스를 만들고 안정적으로 제공하기 위해서는 노코딩을 눈여겨봐야 할 것이다. 코딩과 노코딩을 적절히 활용한 하이브리드 형태의 개발은 선택이 아닌 필수다.
글 강미숙 | 사진 김윤해
