아뮤즈8 "AI 데이터 자동 태깅 기술로 정보관리, 데이터 처리 혁신" [동국대 캠퍼스타운 2025]

[동국대학교 캠퍼스타운 X IT동아] 동국대학교는 2022년부터 서울시 캠퍼스타운 사업에 참여, 서북도심권 창업 생태계를 만들었습니다. 딥테크와 문화 콘텐츠 스타트업을 지원해 2년 연속 창업육성 우수 사례로 선정됐고, 2024년 서울시 캠퍼스타운 성과평가 A+ 등급을 받았습니다. IT동아는 동국대학교 캠퍼스타운과 함께 발전하는 유망 스타트업을 소개합니다.

[IT동아 남시현 기자]

“많은 직장인들이 메모장과 메신저, 이메일, 협업 툴까지 다양한 채널에 정보를 저장합니다. 기기를 여러 개 사용하면 중복되거나 분산되기도 하고요. 어도비에 따르면 직장인 35.8%가 자료 관리가 안돼 업무에 어려움을 겪고, 기업 평균으로는 20%의 업무 생산성 감소와 3000만 원 수준의 연간 비용을 지불해야 한다고 합니다. 정보 관리를 인공지능(AI)으로 해결할 수 있다고 생각한 것이 아뮤즈8의 시작입니다”

아뮤즈8(Amuse8)은 AI 기반의 정보 관리 자동화 시스템 ‘CEEP’을 개발 중이다. 자체 개발한 AI를 활용해 문서나 자료를 분석한 뒤 태그를 생성하고, 이를 사용자의 업무나 특성, 업종 등등의 패턴에 맞춰 자동으로 분류한다. 기본적으로는 기업 내 문서 정리 서비스지만 AI 데이터 라벨링까지 다방면으로 응용되고 있다. 신동민 대표를 만나 CEEP 서비스를 기획하게 된 배경부터 활용 사례까지 전반적으로 들어보는 시간을 가졌다.

사용자 분류 방식 학습하는 AI 엔진, 검색과 업무 효율 높여

신동민 대표는 지난해 6월 아뮤즈8을 창업했다. 당초 특정 서비스업만 놓고 취향 유사도를 고려해 소비자에게 맞춤 추천하는 서비스를 구상했는데, AI를 활용해 빅데이터를 가공하는 방식에 매료돼 기술 독학에 나섰다. 신동민 대표는 “단순히 AI로 무엇을 만들 수 있겠구나는 생각만 가지고 독학을 시작했다. 학교에서 만난 교수님과 연구실 소속 개발자를 찾아가 물어보며 배웠고, AI 데이터 분석과 취향 유사도 분석 기반의 연구 성과를 특허로 등록했다. 이를 바탕으로 작년 6월에 아뮤즈8을 설립했고, 9월에 초기 버전 개발을 완료해 사업을 궤도에 올렸다”라고 설명했다.

CEEP의 동작 방식에 대한 설명을 부탁했다. 신동민 대표는 “업무를 하다보면 하나의 문서도 여러 가지 버전으로 나뉜다. 또 비슷한 내용을 담은 문서들도 혼재되어 섞이고 저장 매체에 따른 차이도 생긴다. 보통은 본인만의 규칙을 가지고 저장하고, 다른 사람에게 공유하기 어렵거나 잊어버리는 경우도 생긴다. CEEP을 구동하면 각 파일의 메타데이터만 클라우드로 업로드해 분석한 뒤 문서 내용에 맞는 태그를 생성한다. 이를 기반으로 사전에 설정된 문서정리 규칙으로 파일을 정리한다”라고 말했다.

이어서 “회사 내규에 맞게 문서 정리 규칙을 설정할 수 있고, 특성이나 정보 종류에 따라 새롭게 정리 방법을 지정하는 것도 가능하다. 저장된 정보를 다른 사람이 검색엔진 형태로 쉽게 찾아서 확인할 수 있다. 도입을 결정한 기업이 원하는 정리 방안과 활용 방안에 맞춰 엔진을 최적화해주고 있다”라고 설명했다.

기업 맞춤형 서비스로 효율화··· API 형태로 제공

최적화 과정은 첫 미팅 단계부터 시작한다. 신동민 대표는 “아직 홍보나 마케팅을 시작하진 않았지만 기업들이 먼저 찾아와 만남을 요청한다. 첫 미팅에서 기업의 보유 데이터와 정보관리 체계를 확인하고, 어떻게 활용할지를 확인한다. 많은 기업들이 자체적인 기준이나 레이아웃을 제안하는데 이를 기반으로 최적의 방안을 구상해 제안한다. 응용 프로그래밍 형태로 기존에 있는 사내 서비스에 접목할수 있고, 반복 작업이나 수작업 분류 등도 맞춰 개발할 수 있어 비용이나 시간 절감이 직간접적으로 확인되는 편”이라고 말했다.

도입 소요 시간은 도입 규모와 복잡성에 따라 짧으면 1주일에서 길어도 두 달 정도 소요된다. 신동민 대표는 “현재는 기업대 기업(B2B)로만 계약을 받는다. 현재 국내 대기업 중 한 곳에 서비스가 도입돼있고, 광주광역시나 대전창조경제혁신센터 등 국내 지자체 및 지원기관에 다양한 형태로 제공된다. 고객 문서를 고객관계관리(CRM)과 연동해 자동화하거나 마케팅과 연결한 기업도 있다”라고 설명했다.

자동 분류 특성상 당초 기획했던 것과 사소하게 다르게 적용될 수 있는 것 아니냐는 질문에는 “일부 수작업으로 정리를 해야할 수 있다. 다만 콘셉트 자체가 태그 생성을 기반으로 하기 때문에 검색엔진 형태로 문서를 확인하면 되고 조건에 맞춰 새 구성을 요청할 수 있다”라고 말했다.

사진·영상 등 비정형 데이터, CEEP으로 반정형 가공 후 AI 학습 자동화

흥미로운 부분은 특정 기업들이 CEEP의 AI기반 자동 라벨링 기능을 AI 학습 데이터 정리 용도로 쓰기 시작한 부분이다. 일반적으로 데이터 라벨링 시에는 정확하거나 오차가 적게 분류를 지정해야 하지만, 정밀할 필요가 없으면 제목이나 태그 등을 활용해 간단히 데이터를 구분하는 약한 라벨링(Weak labeling)을 적용한다.

당초 CEEP의 AI 자동 라벨링은 메타데이터를 인식한 뒤 파일 정리나 문서 정리 최적화 용도다. 여기에 AI 학습용 비정형 데이터를 그대로 넣어 태그를 생성하고 이를 약한 라벨링해 곧바로 AI 학습에 활용하는 것이다. 비용이나 활용도 측면에서는 상대적으로 저렴하고 활용도가 높은 것으로 보인다.

신동민 대표는 “도입 사례중 AI 자동 라벨링 기능을 사물인식 AI와 연동해 하루 10만 건 가까이 수작업으로 진행하던 건을 단순 영상 녹화에 AI 라벨링을 결합한 것으로 대체한 사례도 있다. 완전히 데이터셋을 새로 구축해야 하는 조건인 기업들이 관심을 가지고 있다”라고 말했다.

대표적인 사례는 라인매틱스다. 라인매틱스는 스마트폰 앱을 이용해 골프 퍼팅 시 경로 추적, 속도, 각도, 이동 거리 등을 측정하는 서비스를 제공한다. 스마트폰을 스윙 연습기 위에 놓고 퍼터를 휘두르면 카메라가 데이터를 인식해 결과를 제공한다. 신동민 대표는 “라인매틱스는 골프 퍼팅을 사물인식으로 인식하는 AI를 개발 중이다. 문제는 각기 다른 골프퍼터 모양을 모두 학습시켜야 했다. 기존에는 영상 촬영 후 프레임 단위로 나눈 뒤 인식 영역을 하나하나 지정해서 데이터를 학습시켰는데 그 수가 수 만건 이상이다”라고 말했다.

이어서 “CEEP을 활용해 각 이미지의 수작업 분류 체계에 데이터 라벨링을 적용했다. 덕분에 현재는 영상 촬영 후 자동으로 프레임 단위로 파일을 만든 뒤 AI용 데이터셋이 구축되도록 완전 자동화됐다. 원래는 데이터 라벨링을 하려면 기존에 학습된 데이터가 필요했는데, 아예 원본 데이터 자체를 파일로 나눈 뒤 파일을 분류하는 방식이 통했다”라고 말했다.

동국대학교의 지원으로 점진적 성장 이뤄··· 내년에 더 큰 성장 이룰것

동국대학교 캠퍼스타운과의 인연은 신동민 대표가 지난해 ‘HAI STARTUP TOWN 경진대회’에 지원하는 것으로 시작했다. 해당 경진대회는 동국대학교 캠퍼스타운 입주를 희망하는 딥테크, 문화콘텐츠, 지역상생 분야 예비 또는 초기 창업자를 선발하는 자리다. 여기서 아뮤즈8은 딥테크 분야로 선정돼 무상으로 사무실을 지원받고 있으며, 같은 해 예비창업패키지에도 선정됐다. 올해는 서울청년취업사관학교 과정 중에 있다.

신동민 대표는 “동국대에서 사무공간 제공은 물론 기업 연계 네트워킹을 비롯해 전문가 컨설팅, 경영 및 투자유치 멘토링 등을 다각적으로 지원받았다. 기업 네트워킹을 통해 실제로 계약이나 협업이 맺어지기도 했고, 경영 멘토링을 통해 평소 혼자 고민하던 부분도 해결할 수 있었다”라고 설명했다. 또한 사업 관련 자문과 향후 투자 유치를 고려한 IR데이에 참석하기도 했다. 이를 통해 다른 기술 기업의 현황과 아뮤즈8의 사업 현황 등을 객관적으로 판단할 기준도 잡았다고 말한다.

동국대학교 캠퍼스타운의 노력 덕분에 사업 초기에 자리를 잘 잡았지만, 앞으로의 방향성을 잡는 건 신동민 대표의 몫이다. 신동민 대표는 “모든게 처음이다보니 어떻게 방향을 가지고 사업을 끌어갈지 고민하는 시간이 많다. 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지, 경쟁사와 어떻게 차별화할지 등에 대한 전략을 잡는다. 자금 지원이나 투자보다도 기술적으로 맞는 방향으로 올바르게 나아가는데 더 초점을 맞출 생각”이라고 말했다.

모든 데이터를 위한 태그 기반 AI 서비스에 도전

아직 올해 4분기가 남은 상황이지만 연초 설정한 목표는 모두 달성한 상황이라 말한다. 마지막으로 신동민 대표는 “올해 초 설정한 매출 목표를 두 배 이상 달성했으며, 인력 충원이나 AI 엔진 업그레이드도 목표로 잡는 부분까지는 해냈다. 협력 기업 확보는 물론 대기업 도입사례까지 마련해 벌써 내년 목표에 더 가닥을 잡고 있다. 내년에는 괄목할만한 규모로 사업을 스케일업하는 게 목표며 태그 중심의 기술로 데이터를 관리할 수 있는 정보검색 엔진 기반의 AI 서비스를 만들어내겠다”고 답했다.

IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)