에코마치가 자체 개발한 인공지능 기술 ‘디지털뉴런’의 상용화를 본격 추진하며 로컬 AI 시장 공략에 나섰다. 이 기술은 두 개의 AI 모델을 동시에 구동해 응답 결과를 교차 검증하고, 별도의 기억 메커니즘을 활용해 필요한 정보를 빠르게 반영하는 것이 특징이다.
회사 측은 고성능 서버나 대규모 클라우드 인프라에 대한 의존도를 낮추면서도 기업 현장에서 활용할 수 있는 실용적인 AI 환경을 제공하는 데 개발의 초점을 맞췄다고 밝혔다.
■ 두 개 AI가 동시에 추론하는 검증 구조
디지털뉴런은 하나의 AI가 단독으로 답변을 생성하는 일반적인 방식에서 벗어나 두 개의 독립 모델이 동일한 질문을 동시에 분석하도록 설계됐다. 각각의 모델은 기억 메커니즘과 기본 모델의 지식을 함께 활용해 결과를 생성하며, 시스템은 두 응답의 일치도를 즉시 비교한다.
결과가 일치하면 신뢰도가 높은 응답으로 분류하고, 서로 다른 답변이 나오면 재추론하거나 불확실성을 표시한다. 에코마치는 이 같은 듀얼 추론 방식이 생성형 AI에서 반복적으로 제기되는 할루시네이션 문제를 줄이고, 사실 기반 응답의 신뢰성을 높이는 데 활용될 수 있다고 설명했다.
■ 파인튜닝 부담 줄인 기억형 학습모델
기존 AI는 새로운 정보를 학습할 때 모델 가중치를 다시 조정하는 파인튜닝 과정을 거치는 경우가 많다. 이 과정에는 상당한 시간과 비용이 필요하며, 새로운 학습이 기존 정보에 영향을 줄 가능성도 있다.
반면 디지털뉴런은 기본 모델의 가중치를 변경하지 않고 새로운 정보를 별도의 기억 영역에 저장한다. 추론 단계에서는 기본 모델과 기억 정보를 함께 활용하며, 저장된 내용은 필요에 따라 추가하거나 수정·삭제할 수 있다.
에코마치는 기업 내부 문서, 제품 자료, 업무 지침처럼 변경 주기가 빠른 데이터를 모델 전체의 재학습 없이 신속하게 반영할 수 있다는 점을 주요 경쟁력으로 제시했다.
■ i3·16GB 환경에서 로컬 AI 구현
저사양 하드웨어에서 구동할 수 있도록 설계한 점도 차별화 요소다. 회사 측에 따르면 디지털뉴런은 인텔 i3급 프로세서와 16GB 메모리 환경에서도 주요 기능을 실행할 수 있도록 메모리 배치와 연산 과정을 최적화했다.
고가의 GPU나 외부 데이터센터 사용을 줄일 수 있어 미니PC, 태블릿, 산업용 단말기와 엣지 디바이스 등으로 적용 범위를 넓힐 수 있다는 설명이다.
에코마치는 별도의 대규모 서버 구축이 부담스러운 중소기업도 비교적 적은 초기 비용으로 AI 업무 자동화 환경을 도입할 수 있도록 하는 것을 상용화 목표로 제시했다.
■ 아키텍처부터 코드까지 개발 자동화
디지털뉴런은 AI 답변 생성뿐 아니라 소프트웨어 개발 전반을 자동화하는 기능도 포함한다. 시스템은 필요한 정보를 수집하고 분석한 뒤 이를 프롬프트로 변환하고, 요구사항에 맞는 아키텍처와 알고리즘, 화면 디자인, 실행 코드를 순차적으로 생성하도록 구성됐다.
예를 들어 사용자가 기업 홈페이지 제작을 요청하면 기업 관련 자료를 정리하고 콘텐츠 구조와 사용자 화면을 설계한 뒤 실제 구동할 수 있는 코드까지 생성하는 방식이다.
에코마치는 이러한 자동화 기능을 통해 반복적인 개발 업무와 수작업 비중을 줄이고, 프로젝트 수행 기간과 개발 비용을 동시에 낮출 수 있을 것으로 기대하고 있다.
■ 다층 채널 구조로 메모리 효율 개선
디지털뉴런에는 단일 물리 메모리 채널에 여러 논리 채널을 배치하는 다층 채널 구조가 적용됐다. 데이터 패킷에 레이어 정보를 부여해 복수 모델의 처리 흐름을 구분하고, 제한된 메모리 안에서도 두 AI가 독립적으로 작동하도록 설계한 것이다.
회사 측은 이를 통해 메모리 병목과 불필요한 대기 시간을 줄이고, 다중 모델 동시 추론과 전력 효율 개선을 함께 추진했다고 밝혔다.
다만 실제 추론 속도와 전력 절감 수준은 적용 장비, 모델 크기, 데이터 구조와 운영 환경에 따라 달라질 수 있어 향후 상용 현장에서 추가 검증을 진행한다는 방침이다.
■ 중소기업·보안·엣지 AI 분야로 확대
디지털뉴런은 중소기업 업무 자동화, 기업용 지식관리 시스템, 보안 솔루션, 오프라인 엣지 AI, 금융·의료 분야의 정보 검증 보조 등 다양한 영역에 적용될 예정이다.
특히 외부 클라우드로 데이터를 전송하기 어려운 기업이나 기관에서도 로컬 방식으로 운영할 수 있어 정보 보호와 비용 관리 측면에서 활용 가능성이 높다는 설명이다.
해외에서 AI 보안과 네트워크 기술 개발 경험을 쌓은 민 기술이사는 최근 국내로 연구개발 거점을 옮기고 강원도를 중심으로 기술 고도화와 사업화를 추진하고 있다. 향후 기업 및 기관과의 실증을 통해 성능과 안정성을 확인하고 산업별 적용 사례를 단계적으로 확대할 계획이다.
■ 자립형 AI와 개발 자동화의 새 기준 제시
민 기술이사는 “디지털뉴런은 단순히 더 큰 모델을 만드는 기술이 아니라 제한된 장비에서도 필요한 정보를 빠르게 반영하고, 두 모델의 검증을 통해 신뢰도 높은 결과를 제공하는 데 목적이 있다”며 “추론과 검증, 기억, 개발 자동화를 하나의 구조로 연결해 실제 산업 현장에서 사용할 수 있는 AI 환경을 만들겠다”고 말했다.
에코마치는 데이터센터 중심의 기존 AI 운영 방식에서 벗어나 기업과 개인이 보유한 장비에서도 활용할 수 있는 자립형 AI 생태계를 구축한다는 방침이다.
디지털뉴런의 상용화가 본격화되면 로컬 AI 도입 비용을 낮추고, 소프트웨어 개발 생산성과 데이터 보안 수준을 함께 높이는 새로운 대안으로 자리 잡을 것으로 기대된다.
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