이교혁 카이어 대표
카이어(Kaier, 대표 이교혁)는 클릭 한 번으로 최적의 AI 모델을 자동 학습시키는 one-click AI automation MLOps 솔루션을 개발·공급하는 기업이다. AI 전문가를 따로 투입하기 어려운 산업 현장에서 현장 전문가가 직접 데이터를 활용해 AI 모델을 만들 수 있도록 돕는 것이 카이어가 지향하는 핵심 가치다. 카이어는 이를 통해 산업 전반의 AI 기술 전환 속도를 근본적으로 끌어올리겠다는 목표를 세우고 있다.
카이어의 one-click AI automation MLOps 솔루션은 B2B, B2G 영역을 중심으로 스마트 팩토리, 사회 인프라 운영, 금융, 마케팅, 국방 등 다양한 산업 분야에 적용 가능하다. 기존에는 AI 기술 도입을 위해 반드시 AI 연구자와 현장 전문가가 함께 프로젝트에 투입돼야 했지만, 카이어는 이 공식을 깨고자 한다. 기업 내부에 쌓여 있는 각종 운영 데이터와 공정 데이터, 이미지 데이터 등을 보유한 현장 전문가가 별도의 AI 기술 지식 없이도, 클릭 한 번으로 해당 데이터를 분석할 최적의 AI 모델을 자동 생성해 현장에 바로 적용할 수 있도록 만든 것이다.
이교혁 대표는 산업계에서 AI 확산 속도가 더딘 가장 큰 이유로 ‘AI 인력 부족’을 꼽는다. 현장마다 요구 사항과 데이터 구조가 다르기 때문에 지금까지는 AI 프로젝트를 진행할 때마다 케이스별로 AI 연구자를 새로 투입해야 했고, 이 과정에서 시간과 비용이 크게 들었다. 시장에서 통용되는 no-coding MLOps 솔루션조차도 실제 구동 단계에서는 모델 구조 선택, 학습 환경 설정 등 전문 지식이 필요한 단계가 남아 있어 결국 AI 전문가의 손을 빌려야 했다. 카이어가 내놓은 솔루션은 이런 장벽 자체를 없애는 데 초점을 맞췄다.
카이어 솔루션의 사용법은 매우 단순하다. 학습에 사용할 데이터가 저장된 디렉터리 위치를 지정한 뒤, 학습 시작 버튼을 클릭하는 두 단계가 전부다. 이 절차만으로 해당 데이터를 가장 잘 분석할 수 있는 AI 모델 구조를 자동 탐색하고, 하이퍼파라미터와 학습 환경까지 포함해 최적화된 모델을 완성한다. 카이어가 설정한 목표는 평균 15시간 이내 학습 완료다. 현장 전문가가 퇴근 전인 저녁 6시에 학습을 시작하고 다음 날 아침 9시에 출근했을 때 바로 사용할 수 있는 모델이 준비돼 있는 사용 경험을 지향한다.
제공-카이어
카이어가 우선적으로 겨냥하는 대표적인 영역은 비전 AI다. 스마트 팩토리에서는 제품의 양품·불량품을 구분하기 위해 카메라로 촬영한 이미지를 분석하는 AI 모델이 널리 활용되고 있다. 기존 방식에서는 생산 라인에서 촬영한 대량의 제품 이미지를 수집한 뒤, 이를 분석할 수 있는 AI 비전 모델을 설계하고 학습시키기 위해 별도의 AI 팀이나 외부 전문 업체에 의존해야 했다. 카이어 솔루션을 도입하면 공장 내 품질 담당자나 현장 엔지니어가 직접 자사가 생산하는 제품 사진을 모으고, 클릭 한 번으로 양품과 불량품을 판별하는 모델을 자동 생성한 뒤 실시간 검사 시스템에 연결할 수 있다.
이미지 분석뿐 아니라 정형 데이터 분석 영역에서도 활용 폭이 크다. 제조 공정은 일반적으로 여러 단계의 시퀀셜 프로세스로 구성되며, 각 단계의 공정 변수 설정에 따라 최종 제품 품질이 달라진다. 이때 공정 데이터를 엑셀 테이블과 같은 형태로 축적해 두었다면, 카이어 솔루션을 통해 이 정형 데이터를 원클릭으로 학습시켜 공정 조건과 품질 간의 상관관계를 파악하고, 양품 생산 확률을 최대화하는 최적의 공정 설정을 제안하는 AI 모델을 만들 수 있다. 데이터가 ERP나 MES 같은 내부 데이터베이스에 있든, 단순 엑셀 파일 형태로 보관돼 있든 상관없이, 필요한 정보만 담겨 있다면 그대로 학습에 활용할 수 있다는 점도 특징이다.
카이어는 이 같은 one-click AI automation MLOps 솔루션을 통해 AI 도입 비용과 시간을 최대 10배까지 절감할 수 있다고 설명한다. 지금까지 산업 인프라를 떠받쳐 온 기술이 통계 기반 분석이었다면, 카이어는 딥러닝 기반 AI 기술이 이미 통계 기법 대비 수십 배에 달하는 성능 우위를 확보했다고 보고 있다. 이교혁 대표는 “산업 인프라에 자리 잡고 있는 기존 통계 기술들을 가능한 한 빠른 시간 안에 인공지능 기술로 대체하는 것”을 회사의 장기적인 비전으로 제시하고 있다.
이 대표 개인의 이력과 시장 환경도 카이어 설립의 배경이 됐다. 그는 석·박사 과정을 통해 인공지능을 전공하고 25년 이상 관련 도메인에서 활동해 온 AI 전문가다. 2010년대 중반 딥러닝 기술의 완성도가 퀀텀 점프를 이뤄 이전에는 상상하기 어려웠던 수준의 성능 향상이 가능해졌고, 같은 시기 국내에서는 정부 주도의 스타트업 지원 프로그램이 본격적으로 가동되며 창업 환경이 크게 개선됐다. 여기에 챗GPT를 비롯한 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 시장의 기대감까지 폭발적으로 높아지면서, 이 대표는 산업 전반의 AI 전환을 가속화할 수 있는 솔루션을 만들 적기를 맞았다고 판단했다.
카이어는 국내에서 충분한 레퍼런스를 확보한 이후에 지리적으로 가깝고 제조·산업 수요가 풍부한 동남아시아와 중국을 해외 진출의 출발점으로 삼을 계획이다. 데이터 분석 기능에 집중한 솔루션 특성상 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 다양한 글로벌 시장에서 활용될 수 있다는 게 회사의 판단이다.
제공-카이어
한편 카이어는 one-click AI automation MLOps 솔루션과 별도로 LLM 기반 사업도 전개하고 있다. 오픈AI와 같은 파운데이션 모델 개발사와 직접 경쟁하기보다는, 이미 개발된 LLM을 기반으로 고객사의 내부 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 온프레미스 LLM 인프라를 구축해 주는 역할에 집중한다. 많은 기업이 자사 내부 문서와 데이터로 보고서를 생성하거나 Q&A, 정보 검색 자동화를 구현하길 원하지만, 영업 비밀이 담긴 데이터를 외부 클라우드 서비스에 그대로 맡기기 어려운 상황이다. 카이어는 이러한 니즈에 맞춰 고객사 내부에 독립된 LLM 환경을 구축하고, 각 기업의 데이터와 업무 프로세스에 맞게 커스터마이징하는 시스템 통합형 서비스를 제공하고 있다.
이 분야는 아직 기술적으로 완전한 원클릭 자동화를 구현하기 어려운 영역이지만, 시장조사 기관의 분석에 따르면 클라우드 기반 LLM 시장과 온프레미스 LLM 시장의 성장 규모가 비슷한 수준으로 예측될 만큼 잠재력이 크다. 카이어는 one-click 기반의 MLOps 자동화 솔루션과 온프레미스 LLM 인프라 구축 역량을 함께 갖춘 기업으로서, 산업 현장 곳곳에 축적된 데이터를 실제 가치로 전환하는 역할을 수행하겠다는 전략이다.
카이어는 앞으로도 AI 전문가가 아닌 현장 전문가가 주도적으로 AI를 활용하는 세상을 지향한다. 클릭 한 번으로 시작되는 AI 자동화 경험을 통해, 기업들이 통계 기반 시대에 구축한 기존 시스템을 점진적으로 AI 기반 인프라로 갈아타도록 돕는 것이 카이어가 그리고 있는 산업의 미래다.
한편, 판교테크노밸리는 R(Research), P(People), I(Information), T(Trade)가 집적된 글로벌 IT· BT· CT·NT 중심의 글로벌 융복합 R&D 허브다. 기술혁신, 인력양성, 고용창출, 국제비즈니스 경쟁력 강화 등 국가의 신성장동력을 확보하고자 조성된 경기도의 대표적 혁신 클러스터로 알려져 있다.
경기도경제과학진흥원 테크노밸리혁신단은 지난해 판교테크노밸리의 가치를 극대화하기 위해 ‘판교 퇴근길 밋업(Pangyo Evening Meet-Up)’, ‘판판 데이(Pan-Pan Day)’, ‘판교 스타트업 투자교류회 In-Best 판교(Pangyo Startup Investment Exchange ‘In-Best Pangyo)’ 등을 매월 개최하며, 판교 기업·제품·서비스 정보를 국내외 투자자 및 미디어에 알리는 해외 홍보 프로그램을 지원하고 있다.
