Mondrian AI

인공지능 시대의 가장 적합한 플랫폼을 고민하는 Mondrian AI

홍대의 CEO, 최신 기술을 사용자들에게 가장 적합하게 전달하는 도구는 무엇인가?

[플랫폼뉴스 천소정 기자] <몬드리안A.I>(대표 홍대의)는 2016년 GE 연구원들과 카이스트 석박사 동기들이 의기투합하여 설립한 소프트웨어 전문 기업이다. 현재 AI, Data Science, Data Visualization 등 3가지 분야에 특화되어 국내외 산업 환경에 수준 높은 Business Intelligence 를 제공하겠다는 목표를 가지고 왕성한 활동을 펼치고 있다.

<몬드리안A.I>는 추상화의 선구자인 피에트 몬드리안[Piet Mondria(a)n]에서 따온 이름으로, 군더더기 없이 사물 본연에 집중한 특성을 가진 몬드리안의 작품에서 감명을 얻고, 그의 철학을 데이터 시각화 기술에 담아 다소 복잡할 수 있는 데이터를 간단명료하게 시각화 하는 시스템을 개발한다.

▲Mondrian AI 핵심 기술 과뉴스출처

<몬드리안A.I>의 핵심기술은 대규모 데이터를 보유하고 있거나, 센서를 통해 데이터를 받아들일 수 있는 환경이면 어느 곳에서든 그 신호를 받아 분산 컴퓨팅 환경에 저장하고, 분석과정을 통해 대시보드(Dashbodard) 또는 3차원 웹 형태로 시각화하는 것이다. 이러한 정보는 Mondrian AI의 특징기술인 인공지능 플랫폼에 전달되어 기업에 필수적인 인사이트(Insight)를 찾는 과정을 도와준다. 이는 화가 몬드리안이 사물의 근원적인 부분을 선과 변을 살려 추상적으로 표현하는 과정과 닮아 있다. 대량의 복잡한 데이터를 분석 및 처리하여 고객들에게 직면한 문제들을 효율적으로 처리할 수 있도록 돕는 역할을 한다. 특히, 돌발적으로 일어나는 네트워크 장애나 고장 예측, 사기 탐지 등 여러 이슈에 머신러닝(machine learning)을 도입하여 해결점을 찾는 시간 단축으로 효율적인 시설관리와 인력관리 등을 가능하게 한다.

▲의학 데이터 수집 및 시각화 사례

▲체성분 데이터 수집 및 분석 시스템 구축 사례

현재 <몬드리안A.I>의 데이터 시각화 기술은 체성분 분석기업인 ’Inbody’의 신체/생활 데이터를 시각화 하는 프로세스로 사용되고 있으며, 서울대 차세대융합기술연구소와 의학 데이터 수집 및 시각화, 서울시의 유동 인구 분석, KT의 사기전화 탐지 및 네트워크 고장 예측 등 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다.

▲Mondrian AI의 서울 인구 시각화 화면

또한, <몬드리안A.I>의 연구개발 중인 AI 기술을 활용하여 차량의 실시간 위치 및 차량의 상태, 연비, 사용처 등을 수집한 데이터를 분석 및 처리하여, 인천 스마트시티의 차량관제에 적합한 시스템과 알고리즘을 개발중에 있다. 이러한 기술은 일반 기업의 차량 관리, 보험회사의 사건 사고의 유형과 보험금 수령사례 분석을 비롯하여 그 활용범위는 무궁무진하다.

▲(주)Mondrian AI CTO 화지민, 우측 CEO 홍대의(좌측부터)

홍 대표는 “저는 소프트웨어 공학을 연구했던 대학원 시절부터, 효율적으로 SW를 개발하는 프로세스와 조직구조에 대해 깊이 고민해 왔습니다. 직원들이 회사를 바라보는 관점을 이해하고, 불필요한 야근과 비효율적인 절차를 줄이며 가장 효과적으로 일할 수 있는 문화를 만들어가고 있습니다.”라고 전했다. 덧붙여 외국계 대기업에서 나와 스타트업을 선택한 삶이 불안하지 않으냐는 질문에 “스타트업뿐만 아니라 직장인 누구나 미래에 대한 불안감을 안고 산다고 생각한다. 내가 주도적인 삶을 살고 있는지와 미래를 위해 무슨 일을 하고 있는지가 중요하다고 생각하기 때문에 별다른 불안감은 느끼지 않고 있습니다”라고 본인의 소신을 밝혔다.

▲(주)Mondrian AI 직원 일동

몬드리안 A.I는 빅데이터, 인공지능, 데이터 시각화라는 각 분야의 전문가들이 팀을 이루어 산업체가 직면한 문제를 찾아내고 그에 적합한 해결책을 제시해주는 그룹으로 더 멀리 성장해 나가기 위한 발돋움을 준비 중이다.

뉴스출처(플랫폼 뉴스): http://www.pgnews.co.kr/news/newsview.php?ncode=1065575077774057

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