에코마치 민 기술이사가 개발을 주도한 인공지능 기술 ‘디지털뉴런’이 상용화 단계에 진입했다. 디지털뉴런은 두 개의 AI 모델을 동시에 구동해 응답 결과를 비교·검증하고, 새로운 정보를 별도의 기억 영역에 저장하는 방식으로 설계된 로컬 AI 기술이다.
에코마치는 고성능 서버와 대규모 클라우드 인프라에 대한 의존도를 줄이면서도 기업 현장에서 활용할 수 있는 실용적인 인공지능 환경을 제공하는 데 기술 개발의 초점을 맞췄다고 밝혔다. 특히 인텔 i3급 프로세서와 16GB 메모리 환경에서도 주요 기능을 구동할 수 있도록 메모리 구조와 연산 과정을 최적화했다는 설명이다.
■ 민 기술이사가 주도한 듀얼 AI 추론 기술
디지털뉴런의 핵심은 두 개의 독립적인 AI 모델이 동일한 질문을 동시에 분석하는 듀얼 추론 구조다. 하나의 모델이 단독으로 답변을 생성하는 기존 방식과 달리 각각의 모델이 별도로 추론한 뒤, 시스템이 두 응답의 일치도를 즉시 비교한다.
두 결과가 일치하면 신뢰도가 높은 응답으로 분류하고, 결과가 다르면 재추론하거나 불확실성을 표시한다. 에코마치 민 기술이사는 이 같은 교차 검증 구조를 통해 생성형 AI의 대표적인 문제로 지적되는 할루시네이션을 줄이고, 사실 기반 응답의 신뢰도를 높이는 데 초점을 맞췄다고 설명했다.
■ 파인튜닝 부담 줄인 기억형 학습모델
디지털뉴런에는 모델 전체를 다시 학습하지 않고 새로운 정보를 별도의 기억 메커니즘에 저장하는 기억형 학습모델이 적용됐다. 기존 파인튜닝 방식은 정보가 추가될 때마다 모델 가중치를 다시 조정해야 하지만, 기억형 구조는 기본 모델을 유지하면서 필요한 정보만 추가하거나 수정할 수 있다.
추론 과정에서는 기본 모델의 지식과 기억 영역에 저장된 정보가 동시에 활용된다. 이를 통해 기업 내부 자료, 제품 정보, 업무 지침, 고객 응대 매뉴얼처럼 수시로 변경되는 데이터를 모델 재학습 없이 신속하게 반영할 수 있다.
에코마치는 이러한 구조가 정보 업데이트에 필요한 시간과 비용을 줄이고, 기존 학습 정보가 새로운 학습 과정에서 변형될 가능성도 낮출 수 있다고 밝혔다.
■ i3·16GB 환경에서 로컬 AI 구현
민 기술이사가 개발한 디지털뉴런은 비교적 낮은 사양의 하드웨어에서도 구동할 수 있도록 설계됐다. 회사 측은 인텔 i3급 CPU와 16GB RAM 환경에서 두 개의 AI 모델을 동시에 운용할 수 있도록 메모리 배치와 데이터 처리 흐름을 효율화했다고 전했다.
고가의 GPU나 외부 데이터센터 사용을 최소화할 수 있어 미니PC, 태블릿, 산업용 단말기, 엣지 디바이스 등 다양한 장비에 적용할 수 있다는 설명이다.
에코마치는 자체 서버 구축이 어려운 중소기업도 기존 장비를 활용해 AI 업무 자동화를 도입할 수 있도록 상용화 모델을 구체화하고 있다. 외부 클라우드로 데이터를 전송하지 않고 내부 장비에서 처리할 수 있다는 점도 보안이 중요한 산업에서 경쟁력이 될 것으로 기대하고 있다.
■ 아키텍처부터 실행 코드까지 자동화
디지털뉴런은 AI 추론과 정보 검증뿐 아니라 소프트웨어 개발 전반을 자동화하는 기능도 갖췄다. 사용자의 요구를 분석한 뒤 필요한 정보를 수집하고, 이를 프롬프트로 변환해 아키텍처와 알고리즘, 디자인, 실행 코드를 순차적으로 생성한다.
기업 홈페이지 제작을 요청하면 관련 기업 정보를 분석해 콘텐츠 구조를 정리하고, 화면 구성과 기능을 설계한 뒤 실제 실행 가능한 코드까지 산출하는 방식이다.
에코마치 민 기술이사는 기존 개발 과정에서 반복적으로 이뤄졌던 정보 정리, 구조 설계, 디자인 적용과 코드 작성 등의 수작업을 줄여 개발 기간과 비용을 낮추는 것이 목표라고 밝혔다.
■ 다층 채널 구조로 메모리 효율 향상
디지털뉴런은 제한된 메모리 환경에서 복수의 AI를 동시에 구동하기 위해 다층 채널 구조를 적용했다. 하나의 물리 메모리 채널에 여러 논리 채널을 배치하고, 데이터 패킷에 처리 레이어 정보를 부여해 각각의 AI가 독립적으로 작동하도록 설계했다.
회사 측은 이를 통해 메모리 병목과 불필요한 대기 시간을 줄이고, 다중 모델 동시 추론의 효율을 높였다고 설명했다. 추론 속도와 전력 소비 개선 효과는 적용 장비와 모델 규모, 운영 조건에 따라 달라질 수 있어 향후 상용 환경에서 추가 검증할 계획이다.
■ 기업 업무·보안·엣지 AI로 활용 확대
향후 디지털뉴런은 중소기업 업무 자동화, 기업용 지식관리, 고객 상담, 보안 솔루션, 오프라인 엣지 AI 등 다양한 분야에 적용될 예정이다. 금융과 의료 분야에서는 전문가의 판단을 대체하는 용도가 아니라 저장된 자료를 확인하고 정보의 일치 여부를 검증하는 보조 시스템으로 활용할 수 있다.
해외에서 AI 보안과 네트워크 분야의 기술 개발 경험을 쌓은 민 기술이사는 최근 국내로 연구개발 거점을 이전하고 강원도를 중심으로 기술 고도화와 사업화를 추진하고 있다. 국내 기업 및 기관과의 실증을 통해 현장 적용 사례도 확대할 계획이다.
민 기술이사는 “디지털뉴런은 모델의 크기를 키우는 경쟁이 아니라 제한된 장비에서 신뢰도 높은 결과를 만드는 기술”이라며 “추론과 기억, 교차 검증, 개발 자동화를 하나의 시스템으로 연결해 기업이 현실적으로 활용할 수 있는 AI 환경을 제공하겠다”고 말했다.
■ 자립형 로컬 AI 시장 선점 추진
에코마치는 디지털뉴런 상용화를 통해 데이터센터 중심의 AI 운영 방식에서 벗어나 기업이 보유한 장비에서도 운영할 수 있는 자립형 AI 생태계를 구축한다는 방침이다.
민 기술이사가 주도하는 기술 고도화와 산업별 실증이 본격화되면, 디지털뉴런은 중소기업의 AI 도입 비용을 낮추고 소프트웨어 개발 생산성과 데이터 보안 수준을 함께 높이는 로컬 AI 대안으로 자리 잡을 것으로 기대된다.
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