[편집자 주] 지난 8월, 한국축산테크협회는 세계 최초 가축 이미지를 활용한 인공지능 데이터톤 ‘Animal Datathon Korea 2021(이하 ADK2021)’을 개최해 축산 인공지능(AI) 기술 성장의 장을 마련했다. 전 세계적으로 찾기 어려운 가축 이미지 데이터를 활용해 AI 모델을 개발하는 무대에 다양한 AI 분야 실력자들이 모였다.
치열한 경합 끝에 다양한 배경을 가진 5개 팀이 ADK2021 시상대에 올랐다. 램인터내셔널이 5개 입상팀 릴레이 인터뷰를 통해 이들의 세계 최초 가축 데이터톤 참가 소감과 AI 모델 개발 노하우를 들어봤다.
[데일리원헬스=박진영 기자] ADK2021 참가자에겐 36시간이라는 제한된 시간 동안 한우 및 젖소에 대한 키포인트(Keypoint) 탐지 AI 모델을 개발하는 과제가 주어졌다. 촉박한 시간제한 때문에 입상은 3인 이상으로 구성된 팀이 대부분이었지만, 단 한 팀은 1인으로 도전해 수행시간 부문 1위라는 뛰어난 성적을 거뒀다. 0.003초 만에 가축의 키포인트를 분석하는 AI 모델을 개발한 'Turtle'팀 이효제 씨가 주인공이다.
서울대학교 계산과학전공 박사과정에 재학 중인 이효제 씨는 사람이나 산업 공정분야 등 다양한 데이터를 활용해 다수의 AI 연구를 진행한 경험이 있는 실력자다. '사람 자세 예측 대회에 참가했던 이전 경험이 가축에게도 적용될 수 있을까'라는 개인적 궁금증이 대회 참가 배경이 됐다. 1인 팀으로 참여한 이유는 대회가 이틀이라는 제한된 시간 동안 진행됐기 때문이다. 실제로 주어진 시간은 36시간에 불과했기 때문에 혼자 참가하는 게 편하다고 생각했다.
AI분야에서 많은 경험을 쌓았지만 그 역시 가축 대상 AI 모델 개발은 이번이 처음이었다. 평소 다루지 못했던 데이터를 이용하는 일은 쉽지 않았지만, 그만큼 신선하고 좋은 경험이었다.
이효제 씨는 "대부분 새로운 분야에 AI 모델을 적용하려고 할 때, 데이터가 많이 있어도 정제되지 않은 데이터가 대부분이라 이를 바로 적용하는데 어려움이 있었다"라며 "그러나 ADK2021의 경우 잘 정제된 소 이미지 데이터를 제공해 모델을 개발하는데 있어 한결 수월했다"라고 말했다.
ADK2021는 기본적으로 가축의 자세를 추정하는 과제였기 때문에 사람 인체 기반 자세 추정 모델을 개발한 경험이 이번 대회에서 큰 도움이 됐지만 한계도 있었다. 이미 연구가 활발히 진행돼 있어 공개된 모델을 참고하는 것이 쉬웠던 사람과 달리, 동물 데이터는 공공 데이터 활용이 어려웠다. 특히 주어진 학습 데이터는 황소로만 이루어진 데이터였고, 모델을 검증하는 데이터는 젖소와 흰소 등 다양한 종류의 소로 이뤄진 것이 문제였다.
이효제 씨는 "사람 모델에서도 성별, 나이, 인종 등 편향 때문에 문제가 발생할 수 있는 만큼, AI 모델 고도화에 가장 중점을 둔 부분은 학습 데이터의 편향"이라며 "이전에 수행했던 연구에서 데이터의 편향 문제를 해결하고자 노력했던 경험을 바탕으로 학습 데이터의 증강(Augmentation)을 활용해 큰 효과를 거뒀다"라고 설명했다.
1인팀의 부족한 인력을 메우기 위해 밤을 새워 모델 개발에 몰두했던 이효제 씨는 0.003초라는 우수한 기록으로 키포인트 탐지 수행시간 1위에 올랐다.
수행시간 부문의 경우, 정확도는 최소 평가 기준인 65%만 넘으면 과제 제출이 가능했다. 이효제 씨는 주어진 이미지를 처리하는 시간 뿐 아니라, 모델을 불러오는 부분부터 시간이 측정되는 것을 발견하고 사소한 부분도 통제하는데 몰두했다. 최대한 가볍고 빠른 모델을 구현하는데 집중한 끝에 가장 짧은 모델 수행시간으로 1위에 입상했다.
이효제 씨는 "최근 AI가 많은 관심을 받으면서 이를 실제 산업에 적용하려는 시도가 활발히 이루어지고 있지만 AI를 연구하는 것과 실제 산업에 적용하는 것은 완전히 다른 문제"라며 "이번 대회를 통해 가축 데이터를 활용해 실제 축산테크 현장에 적용할 수 있는 과제를 수행한 것이 좋은 경험이 됐다"라고 말했다.
1인으로 참가해 좋은 성적을 거둬 더욱 주목을 받았지만 1인팀의 한계도 분명하다고 조언했다.
이효제 씨는 "개인 참가는 팀 참가보다 어려운 점이 있는 게 사실"이라며 "주어진 문제를 바라보는 시야가 좁아질 수 있고, 다른 사람과 같이 했다면 쉽게 해결했을 문제도 어렵게 해결해는 경우가 있다"라고 말했다. 이어 "하지만 팀이 없어 대회에 참가하지 못하는 사람이라면 우선 개인으로라도 참가하는 것을 추천한다"라며 "설령 입상하지 못해도 그 과정에서 얻는 경험이 매우 중요하기 때문"이라고 덧붙였다.
