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'인터뷰' 화제의 스타트업을 찾아서(18)
이넘넷, 포토샵 같은 편집 기술 없이도 이미지 배경 쉽게 제거한다.
 
강수현 기자
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첨단기술이나 참신한 아이디어를 바탕으로 고위험, 고수익, 고성장을 노리고 설립된 기업 형태를 스타트업이라고 한다. ‘신생 벤처기업’ 혹은 ‘IT기술 기반 웹, 앱 서비스 회사’를 가리는 스타트업은 성공 가능성은 낮지만 성공할 경우 무시무시할 정도의 성장을 하게 된다. 일자리 창출이 당면과제인 정부도 창업을 유도하며 스타트업에 대한 다양한 지원책을 내놓고 있다. 이와 관련해 본지는 현재의 가치보다 미래의 가치로 평가받을 큰 잠재력과 성장성을 갖춘 스타트업들을 인터뷰하여 투자관계자나 국민들에게 널리 알림으로써 경영활동에 도움이 되길 기대한다.
 
속칭 누끼따기라는 이미지 배경제거를 쉽고 빠르게 해결해주는 웹기반 툴 서비스가 주목받고 있다. 국내 기업이 개발한 이 서비스는 별도의 프로그램 설치가 필요 없다. 그러면서도 포토샵 같은 편집 기술 없이도 단순한 배경사진부터 복잡한 배경 및 머리털 사진까지 배경제거를 지원한다. 이로 인해 배경이 제거된 상품 사진 제작도 쉽게 구현할 수 있게 됐다. 창업이후 머신러닝 기반 이미지 처리 자동화 S/W 및 서비스 제품 개발을 계속 진행 중인 이넘넷의 최승혁 대표를 본지가 만나보았다.
 
 
Q. 기업설립 동기는?
 
이전 회사에서 주로 타 기업의 시스템을 보조하는 S/W와 SI를 주로 하였으나, 특히 문서 및 검색 부분의 이미지 처리 관련된 부분의 업무를 오래했다. 그동안의 경험과 관련 있는 기술 및 기법을 묶어 새로운 S/W 서비스를 만들겠다는 목표를 가지고 있던 중에 공통적 관심을 가지고 있던 창업 멤버와 이미지 처리 분야 사업을 시작하게 되었다.
 
Q. 배경제거서비스를 개발하게 된 이유는?
 
모든 일은 기본을 가장 잘해야 확대 발전을 할 수 있다고 생각한다. 이미지 처리(프로세싱) 자동화를 잘 하기 위해서는 ‘이미지 추출/커팅’이 바탕이 돼야 이미지 검색, 이미지 인식, 데이터 구축, 편집 및 합성 등의 여러 이미지 관련 서비스로 확장할 수 있다는 생각이 들었다. 원래 창업 초기에는 2D 이미지와 3D 합성을 통한 이미지 합성 서비스 이넘포터(EnumPhoto)를 준비하고 있었다. 정부 과제 사업도 우수를 받았지만, 다소 서비스가 무겁게 느껴지는 합성보다, 가볍게 구현하여 자동으로 이미지를 잘라내는 많은 분들이 관심을 가지시는 것을 알게 되었다. 특히 H사에 사업 소개 과정에서 이미지 처리의 가장 근본이 되는 객체추출(Clipping) 작업의 자동화의 중요성을 알게 되었다. 이전 다녔던 회사(사이냅소프트)에서 웹 오피스를 개발할 때, 문서의 근간이 되는 텍스트(Text)와 파일을 잘 알아야 함을 이미 알고 있었는데, 창업 후 1년쯤 되서 근간 기술의 중요성을 깨달았다.
 
Q. 이미지 배경제거 서비스에 적용된 기술은?
 
이넘컷이 겉은 단순하지만 내부 로직은 복잡하다. 머신러닝을 통한 객체 학습과 여러 가지 이미지 처리 이론이 복합적으로 적용되어 있다. 이넘컷 버전1에서는 이미지 클러스터링(Image Clustering)을 중심으로 구현되어 있었다. 전체 이미지의 그래프 통계 값과 유사도(Similarity)를 기반으로 각 이미지 데이터를 여러 구성의 클러스터로 묶어 분석하고, 이미지를 분할하고 각 묶음을 추적하여 이미지 분리할 Edge(엣지)를 찾아내게 되는 방법이다. 좀더 쉽게 이야기하면 통계(?)다. 버전2, 3부터는 그동안 추적한 사용자 패턴과 수집한 이미지 학습 데이터를 기반으로 본격적인 기계학습을 진행하게 되었다. 객체인식과 사용자 패턴을 이미지 세그먼테이션 로직에 넣는 구조다. 그리고 큰 이미지와 비디오 처리 등을 빠르게 적용하기 위해 슈퍼픽셀 분석 방법을 적용하였다.
 
Q. 머신러닝 기술은 어떻게 적용되고 있나?
 
앞에서 질문 답처럼 통계적인 방법의 이미지 분리, 추출은 사람이 기계가 올바른 판단할 수 있는 영역 설정을 하였을 때 좋은 배경제거 또는 추출 결과를 제공하게 된다. 버전1을 오픈하고 이용자의 사용 패턴을 분석해 보니, 사용자 마다 너무나 서로 다른 영역 설정 패턴이 있고, 심지어는 올바르지 않은 방법을 가지고 설정하시는 분들도 확인하였다. 그래서 이미지내의 객체 인식을 통해 자동 영역설정을 하고, 추가 보정하는 방법을 선택하기로 하였다. 이 방법을 위해서 객체 인식(Recognition)을 위한 기계학습을 적용하게 되었고, 객체 인식컷 결과 이후에는 사용자 만족도 보정에 따른 추가 제 학습을 하는 모델로 되어있다. 이넘컷 서비스가 계속 이용될수록 더 좋은 학습 데이터가 적용되는 구조이다.
 
Q. 향후 어떻게 적용범위를 확대할 계획인지?
 
버전1, 2는 쇼핑몰 상품 사진 제거를 중심으로 되어 있다. 내년에 오픈할 버전3 초기 모델까지는 쇼핑몰 상품 자신의 배경제거가 주된 지원 모델이 된다. 그렇지만 이미지 배경제거만이 저희의 주된 모델이 아니다. 이미지 배경제거는 다시 돌아보면, 이미지를 추출하는 것이다. 그리고 배경제거를 거꾸로 하면 해당 객체 삭제가 된다. 즉 이미지 인식과 세그먼테이션을 기반으로 이미지내의 정보 추출과 변경 서비스를 계속 적으로 제공하려고 한다. 그 첫 번째 모델이 성인물 이미지와 영상 내의 가슴, 성기 등의 정보를 분석·추출·제거하는 것이다. 그리고 2018년 이후에는 비디오 영역에 대한 추출도 진행하려고 한다. 이런 추가적인 모델에서는 단순 객체 학습뿐만 아니라, 각 객체 정보의 의미를 합쳐서 분석하는 부분까지 개발을 목표로 하고 있다.
 
 
Q. 향후 기술 개발 및 서비스 확대 계획은?
 
이넘컷은 2017년 버전1으로 런칭한 이후, 고화질 처리, 속도 향상 및 기계학습을 적용 버전2를 2018년 1월~3월에 리뉴얼을 하면서 적용 오픈 할 예정이다. 그리고 완전한 객체 인식 컷과 응용 API 서비스를 2018년 여름 전후로 오픈할 예정이다. 응용 추출 API 영역인 성인물 차단 API는 영상뿐만 아니라 기술 MOU를 통해 음성 분석에 따른 신음 소리, 막말 차단까지 지원할 예정이다. 이를 바탕으로 추후에는 리벤지 포르노를 대응하는 API로 사용 되었으면 한다. 서비스를 확대를 위해 이미지 서비스업체 및 상품사진 서비스 업체와 제휴 모델을 계속 찾고 있다. 그리고 일본시장에 진출하기 위해 매우 많은 노력을 기울이고 있다.
 
Q. 맺은 말
 
최승혁 대표는 인터뷰를 마무리하면서 쉽게 만드는 것이 가장 어렵다고 밝혔다. 이어 포토샵처럼 많은 버튼과 메뉴를 통한 기존의 매뉴얼 방식은 사용 방법이 복잡하여 사용하는 사람들에게 어렵다면서 이런 매뉴얼 방식을 버리고 아주 쉽게 만드는 것이 저희에게 가장 어려운 부분이라고 말했다. 최 대표는 지금보다 더 쉽게 만들기 위해 개발하고 있는 것은, 사진을 올리면 이미지의 구성을 사람, 가구, 자동차 등으로 인식하는 자동인식 컷을 개발 중에 있다면서 이 부분이 앞으로 최고의 어려움이 될 것 같다고 고충을 토로했다. 그러면서도 최 대표는 이러한 어려움들을 적은 인원이 시행착오를 겪어가며 난관을 극복하고 빠르게 해결책을 찾아내고 있는 것이 저희 회사 자랑이라고 덧붙였다.
 
(뉴스컬처=강수현 기자)
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강수현 기자
뉴스컬처/뉴스제작본부/100뉴스팀
ksh@newsculture.tv
 
2017/12/29 [11:48] ⓒ 뉴스컬처
 
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