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[ #샤플러 인터뷰 6-① ] AI 팀 Noah "샤플이 인공지능 분야에 첫걸음을 디뎠다는 것에 큰 의미가 있다고 생각해요."(스타트업 직무 인터뷰 / 인공지능 챔피언십 2021)
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샤플러 인터뷰가 AI 팀 Noah 이야기로 돌아왔습니다. Noah는 지난 11월 5일에 열린 '인공지능 챔피언십 2021 대스타 해결사 플랫폼' 대회에서 쟁쟁한 경쟁자들을 제치고 무려 2등을 수상해 팀샤플에게 큰 선물을 안겨준 주인공이에요.
①편과 ②편으로 나눠서 Noah 인터뷰를 소개할 예정이니 기대 많이 해주세요😊
Noah 반갑습니다! 자기소개 간단히 부탁드려요.
AI 분야를 담당하고 있는 Noah입니다. AI를 활용한 제품 개발에 관심이 많았는데 좋은 기회로 입사하게 되어 하나하나씩 연구해 보고 있습니다.
'인공지능 챔피언십 2021'은 기업이 제시한 과제 중 하나를 스타트업이 선택해 풀어나가는 대회였는데요. 결선에 진출한 36개의 팀 중 한국전력공사 과제에서 2등을 수상하셨어요. 우선 진심으로 축하드립니다! 수상 소감 한 말씀 부탁드려요.
감사합니다😊 1등을 하지 못한 점은 아쉽지만 이번 대회를 통해 샤플이 인공지능 분야에 첫걸음을 디뎠다는 것에 큰 의미가 있다고 생각합니다. 또한 2등은 앞으로 얼마든지 더 올라갈 수 있다는 것이라고 생각하기 때문에 앞으로의 행보 또한 기대가 됩니다.
간단하게 과제 내용과 과제를 해결한 과정을 소개해 주세요.
현재 한국전력공사에서는 차량 위에 카메라를 설치해서 설비별로 수백 장에 달하는 사진을 촬영하고 사람이 한 장 한 장을 직접 분석해 설비 불량 여부를 판정하고 있다고 해요.
이렇게 사람이 일일이 하고 있는 점검 과정을 자동화하기 위해 카메라로 촬영된 각 설비 및 부품들이 정상인지 불량인지 판정하는 AI 분석 모델을 개발해야 했죠.
한국전력공사에서 제공해 준 데이터를 분석하여 풀어야 할 문제를 상세히 정의하고 정의한 문제를 해결할 수 있는 적절한 기술을 찾아가는 방식으로 진행하였습니다.
이번 인공지능 챔피언십에 참여하게 된 계기가 궁금해요.
전력 설비를 점검하는 것도 현장에서 하는 반복적인 작업이라는 점에서 샤플과 연계되면 좋을 것 같았고, 이미 영상분석 분야에서 일하고 있기 때문에 더욱 의미 있는 도전이 될 수 있겠다고 생각했습니다.
이번 챔피언십을 준비하시면서 가장 힘들었던 부분과 뿌듯했던 순간이 있었나요?
정상과 불량을 판단하는 분석 모델의 정확도를 올리려면 어느 부위가 문제인지 정의하는 데이터 라벨링 과정이 중요한데 아무래도 전기 설비에 대해 잘 모르다 보니 처음 봤을 땐 불량 부위가 어딘지 판단하기가 어려웠어요.
본선을 준비하면서 생각만큼 좋은 성과가 나오지 않았을 때가 가장 힘들었습니다. 평가를 받을 때도 "인공지능이라고 하기에는 정확도가 너무 낮은 것이 아니냐"라는 지적을 받기도 했어요.
하지만 본선에서의 시행착오를 잘 분석하여 결선에서 순위 역전했을 때 어느 때보다도 뿌듯했던 것 같습니다!
8월부터 11월까지, 약 3개월에 걸친 기나긴 레이스였어요. 기간 동안 가장 공들여서 준비했던 부분(과정)은 어떤 것이었을까요?
가장 공들여서 준비했던 부분은 문제와 데이터를 이해하는 것이었습니다. 어떤 분석 모델을 사용할지 연구하는 것도 물론 중요하지만 문제를 확실히 이해하고 모델을 학습시키기 위해 적절한 데이터 세트를 구축하는 것이 성능에 가장 큰 영향을 주기 때문입니다.
덕분에 요즘도 길을 걸으면 자꾸 전봇대에 시선이 간답니다😂
혹시 준비하고 있는 다른 대회가 있으신가요?
현재 준비하고 있는 대회는 없지만, 샤플이나 HADA 서비스와 연계하여 사업화할 수 있는 대회가 있다면 또 도전해 보고 싶어요. 지금은 샤플에 적용될 기능 개발에 더 집중하고 싶습니다!😊
AI 팀 Noah 인터뷰는 ②편에서 계속됩니다.
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