엘리스클라우드로 AI 연구부터 배포까지 한 번에

온라인 쇼핑, 귀찮은 반품 없이 편하게 할 수 있을까?

이제는 오프라인보다는 온라인에서 옷을 사는 경우가 훨씬 많죠.온라인에서 의류 쇼핑을 하면서 이런 고민, 한 번쯤 해보셨을 겁니다.

• 사진으로 볼 때는 예뻐 보였는데, 막상 입어보니 핏이 애매하다.
• 사이즈를 고민하다가 큰 걸 샀는데, 너무 크거나 애매하게 맞는다.
• 결국 반품해야 하지만, 배송비 때문에 망설여진다.이처럼 의류 쇼핑에서 반품률을 줄이고, 소비자의 구매 만족도를 높이는 것은 온라인 쇼핑몰 운영자들에게도 중요한 과제가 되고 있습니다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 AI 기반 가상피팅 솔루션입니다.

오늘은 AI 가상피팅 솔루션을 개발하는 스타트업 무버스가 어떻게 정부지원사업을 활용해 비용 부담을 줄이고, 클라우드를 도입해 서비스를 최적화했는지 살펴보겠습니다.

AI 가상피팅 솔루션, 무버스는 무엇이 다를까?

무버스는 온라인 패션 브랜드를 위해 실사 수준의 가상피팅 솔루션을 제공하는 AI 스타트업입니다.

기존의 가상피팅 기술은 대부분 2D 또는 3D 방식 중 하나를 선택해 사용합니다.2D 방식은 기존 사진에 얼굴만 합성하는 단순한 형태이며, 3D 방식은 옷 사이즈가 맞는지 정도만 확인할 수 있는 수준이죠.

무버스는 이러한 애로사항을 해결하고자 2D와 3D 방식을 결합한 하이브리드 AI 기술을 개발하여, 보다 정확하고 현실적인 가상피팅 서비스를 제공하고 있습니다.

무버스 솔루션 특장점 세 가지

• 실제 신체 사이즈를 반영한 3D 아바타 생성
• 핏, 스타일, 질감까지 구현하는 사실적인 착용 이미지 제공
• 다양한 착장의 가상 테스트 지원

이 덕분에 소비자는 단순히 사이즈 확인을 넘어, 실제 입었을 때의 핏과 스타일까지 미리 경험할 수 있습니다.이를 통해 브랜드는 반품률을 낮추고, 고객의 구매 만족도를 높일 수도 있겠죠.

*무버스의 가상피팅 솔루션 예시 화면(출처: 무버스 홈페이지)

정부지원사업 선정으로 비용 부담 낮추기

스타트업이 새로운 기술을 개발하고, 이를 지속적으로 리소스를 투여하는 것은 쉽지 않은 일입니다.무버스 역시 AI 가상피팅 솔루션을 SaaS(서비스형 소프트웨어) 모델로 전환하는 과정에서 여러 고민이 있었습니다.

특히, 클라우드 인프라를 구축하려면 고성능 GPU가 필수적인데, 그 비용이 상당히 많이 들었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 무버스는 정부지원사업인 **’유망 SaaS 개발·육성 지원사업’**에 지원하였습니다.✅ 무버스가 정부지원사업을 통해 얻은 혜택

• SaaS 모델 전환을 위한 기술 검토 및 개발 비용 지원
• 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 클라우드 인프라 구축 지원
• 스타트업이 부담 없이 클라우드 서비스를 활용할 수 있는 환경 조성

무버스는 SaaS 형태로 가상피팅 솔루션을 제공하는 방향을 설정하고, 다양한 온라인 패션 브랜드가 쉽게 도입할 수 있도록 개발을 진행했습니다.이 과정에서 가장 적합한 클라우드 인프라를 찾기 위해 여러 옵션을 검토했고, 그 결과 엘리스클라우드를 선택하게 되었습니다.

AI 스타트업에게 적합한 클라우드 선택이 중요한 이유

무버스의 AI 가상피팅 솔루션은 대량의 데이터를 실시간으로 처리해야 합니다.이를 위해서는 고성능 GPU가 필수적이며, 안정적인 클라우드 환경이 필요했습니다.

그러나 기존의 글로벌 클라우드 서비스(AWS, GCP 등)는 스타트업에게 GPU 자원을 쉽게 제공하지 않거나, 비용이 상당히 많이 들었습니다.또한 특정 시간대에 GPU 사용량이 몰리는 경우, 서비스 안정성에도 문제가 발생했습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 무버스는 비용, 확장성, 안정성을 고려하여 엘리스클라우드를 선택했습니다.

무버스는 왜 많은 옵션 중 엘리스클라우드를 선택하였을까요?

✔ 비용 절감고성능 GPU를 저렴한 가격에 제공하여 스타트업도 부담 없이 활용할 수 있었습니다.✔ GPU 오토스케일링 지원트래픽이 급증할 때도 유연하게 대응할 수 있도록 오토스케일링 기능을 제공하였습니다.✔ AI 모델 운영 최적화고정 인스턴스와 ML API를 조합하여, 자원 낭비 없이 AI 워크플로우를 최적화할 수 있었습니다.

클라우드를 도입한 후, 무버스는 GPU 성능을 안정적으로 유지하면서도, 비용 부담을 줄이는 데 성공했습니다.AI 스타트업이라면 적합한 클라우드 인프라 선택이 매우 중요합니다.

AI 기반 서비스를 운영하는 스타트업에게 GPU 비용과 자원 관리는 큰 고민거리 중 하나입니다.무버스의 사례처럼, 적절한 클라우드 인프라를 선택하면 비용을 절감하면서도 서비스 안정성을 높일 수 있습니다.📌 무버스가 경험한 엘리스클라우드의 장점

• 고성능 GPU 인스턴스를 합리적인 가격에 제공
• 오토스케일링으로 트래픽 변화에도 안정적으로 운영 가능
• AI 모델 학습과 실시간 연산을 위한 최적의 환경 구축

AI 모델 학습이나 대량 연산이 필요한 기업이라면, GPU 클라우드 인프라 선택이 비즈니스 성공의 중요한 요소가 됩니다.비용이 고민이거나, 자원 할당과 운영 효율성이 중요한 AI 기업이라면 엘리스클라우드 도입을 적극 고려해 보셔도 좋을 것 같죠?

무버스의 미래, AI 가상피팅을 넘어 더 넓은 시장으로

무버스는 앞으로 AI 가상피팅 기술을 넘어, 온라인 패션 시장 전반을 혁신하는 다양한 AI 솔루션을 개발할 계획이라고 합니다.

📌 무버스가 준비하는 AI 서비스

• 마케팅 자동화 솔루션: 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 광고 및 홍보 지원
• 상세페이지 자동 제작 AI: 상품 상세 페이지를 자동으로 생성하는 솔루션 개발

무버스와 같이 AI 기반 서비스를 개발하는 스타트업이라면, 정부지원사업도 잘 활용해보시고 우리 기업에 맞는 클라우드 솔루션도 확인해 보세요!👉🏻 엘리스클라우드 알아보기

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프로메디우스

프로메디우스는 세계 최초로 흉부 X-ray 기반 골다공증 진단 AI 솔루션을 개발한 의료영상 AI 스타트업입니다. 최근 프로메디우스는 파운데이션 모델 학습을 통한 제품 성능 향상을 위해 엘리스 클라우드를 도입하였는데요. 이번 인터뷰에서는 리서치팀 정진훈 팀장님을 만나 엘리스 클라우드를 도입 배경 및 사용 후기 등에 대해 자세한 이야기를 들어보았습니다.

Q. 안녕하세요. 간단한 자기 소개와 함께 프로메디우스에 대해 간단히 소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 저는 프로메디우스 리서치팀 팀장 정진훈입니다. 프로메디우스는 의료영상 AI 스타트업으로 2019년 아산병원의 연구실에서 스핀오프한 이후, 의료 현장에서 빠르고 정확한 진단을 지원하는 인공지능 기술을 통해 지속적인 혁신을 이뤄가고 있습니다. 저는 리서치팀 팀장으로 회사에서 일어나는 모든 리서치에 대해서 책임지고, 연구 방향을 결정하고 자원을 분배해 연구를 진행하는 일을 담당합니다. 저희 솔루션은 특히 의료 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 데 강점이 있으며, 이를 통해 의료진이 보다 신속하고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있어요.

Q. 엘리스 클라우드를 도입하게 된 배경은 무엇인가요?

OpenAI의 ChatGPT가 큰 주목을 받았듯이, 의료 영상 분야에서도 RayDINO라는 논문이 화제가 되었는데요. 이 논문에서는 Chest X-ray 데이터를 활용해 foundation model을 구축했으며, 저희 역시 유사한 방식으로 자체적인 foundation model을 학습하기 위한 계획을 수립하게 되었습니다. Foundation model을 학습하려면 대규모의 GPU 자원이 필요하기 때문에 여러 GPU 클라우드 서비스 옵션을 검토한 끝에, 성능과 효율성을 모두 충족하는 엘리스 클라우드를 선택하게 되었습니다.

► RayDINO 논문 일부(프로메디우스는 위 실험을 재현하는 용도로 엘리스 클라우드를 사용함)

Q. 엘리스 클라우드를 어떻게 알게 되셨나요? 엘리스의 첫인상이 어떠셨는지도 궁금합니다.

저희가 AI바우처 사업의 반도체분과에 지원하면서 컨소시엄을 구성하게 되었고, 그 과정에서 엘리스 클라우드를 알게 되었습니다. 처음에는 특별한 기대 없이 접했지만, 국내에서도 이처럼 고성능 GPU 클라우드 서비스가 생겨나고 있다는 점에서 인상적이었어요. 특히 엘리스 클라우드는 국내 기업의 특화된 요구를 잘 반영하고 있다는 생각이 들었습니다.

Q. 타사 GPU 대신 엘리스를 선택한 이유는 무엇인가요?

AI바우처 과제를 함께 수행하는 기업이었기 때문에 자연스럽게 관심이 갔습니다. 견적 문의 과정에서 매우 친절하고 신속하게 대응해 주시는 것도 인상적이었어요. 저희가 대규모 GPU 클라우드 서비스를 처음 도입하는 만큼 다양한 질문을 드렸는데, 모든 문의에 성실하고 세심하게 답변해 주셨습니다. 또한, 비용 측면에서도 유연한 조건을 제시해 주셨고, PoC(Proof of Concept)를 충분한 시간 동안 준비할 수 있도록 지원해 주셔서 엘리스 클라우드를 최종 선택하게 되었습니다.

Q. 어떤 용도로 엘리스 클라우드를 이용하고 계신가요? GPU를 도입하여 이루고자 하는 목표가 무엇인지도 궁금합니다.

저희는 앞서 언급한 것처럼 Chest X-ray 데이터를 활용한 foundation model을 학습시켜, 제품 성능을 한층 더 향상하는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, 저희의 주요 AI 제품들이 대부분 Chest X-ray 기반이기 때문에, 이번에 구축하는 foundation model이 기존의 모델들과 강력한 시너지 효과를 낼 것으로 기대하고 있습니다. 이를 통해 진단의 정확성을 높이고, 의료 현장에서의 활용도를 더욱 극대화할 수 있을 것입니다.

Q. 엘리스 클라우드를 도입하는 과정이 편리하다고 느끼셨나요? 불편함을 느낀 부분이 있다면 말씀해 주세요.

저희가 베어메탈 서버를 대여하여 사용하는 것은 처음이었기 때문에 초기 세팅에 시간이 다소 소요되었는데요. 하지만 엘리스 클라우드 팀이 PoC(Proof of Concept) 기간을 충분히 제공해 주셔서 이 부분을 원활하게 해결할 수 있었습니다. 덕분에 새로운 환경에 적응하는 데 필요한 시간을 확보할 수 있었고, 이후 문제없이 서비스를 사용할 수 있었습니다.

Q. 엘리스 클라우드를 사용하시면서 좋았던 점 혹은 인상 깊었던 점이 있다면 말씀해 주세요.

무엇보다도 H100과 같은 최신 GPU를 상대적으로 저렴한 가격에 대여할 수 있었다는 점이 가장 큰 장점이었습니다. 또한, 사용 중 문제가 발생할 때마다 담당자 분께서 빠르고 지속적인 피드백을 제공해주신 덕분에 예산과 자원이 제한된 상황에서도 최적의 성과를 낼 수 있었어요. 이러한 세심한 지원 덕분에 효율적으로 GPU 자원을 활용할 수 있었습니다.

Q. 프로메디우스에 엘리스 클라우드가 어떤 도움이 되었나요?

엘리스 클라우드의 GPU 자원을 활용해 학습한 foundation model은 현재 결과 분석 및 추가 연구에 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 모델은 회사의 다양한 Chest X-ray 기반 연구들과 연계되어 활용되고 있으며, 이를 통해 연구 속도와 효율성이 크게 향상되었습니다. 앞으로도 이 모델이 여러 AI 솔루션의 발전에 중요한 기반이 될 것으로 기대하고 있습니다.

Q. 엘리스 클라우드를 통해 도출한 결과가 있다면 함께 말씀해 주시면 감사하겠습니다.

엘리스 클라우드를 통해 저희만의 foundation model을 성공적으로 구축할 수 있었으며, 이를 바탕으로 다양한 연구를 진행하게 되어 회사의 연구 역량 강화와 가치 증대에 크게 기여했습니다. 또한 대규모 GPU 활용 경험을 통해 노하우를 쌓아, 앞으로 비슷한 연구를 진행할 때 더 효율적이고 빠르게 성과를 도출할 수 있는 기반을 마련하게 되었습니다.

Q. 엘리스 클라우드에서 특히 마음에 드셨던 부분이 있다면 말씀해 주세요. (예 : 기능, 가격 등)

우선 최신 H100 GPU를 32장이나 활용할 수 있었던 점이 매우 만족스러웠습니다. 또한, 국내 최저 수준의 가격 정책 덕분에 비용 효율성도 뛰어났어요. 또 무엇보다 사전/사후 지원에서도 매우 친절하고 성실하게 도와주셔서 감사했습니다.

Q. 엘리스 클라우드에 대해 전반적으로 만족하시나요?

전반적으로 매우 만족합니다. 굳이 아쉬운 점을 꼽자면, 학계에서는 주로 HPC 환경에서 Slurm을 사용해 자원 관리 및 스케줄링을 진행하는데, Slurm 셋업에 대한 기술적 지원이 다소 부족했던 점이 아쉬웠는데요. 그 외에는 전반적으로 기대 이상의 성과를 얻을 수 있어 만족하고 있습니다.

Q. 엘리스 클라우드를 다른 기업에 추천하시나요? 추천하신다면 간단한 추천 이유도 함께 말씀 부탁드립니다.

각 클라우드 서비스가 제공하는 GPU 성능은 사실 유사하지만, 엘리스 클라우드는 특히나 합리적인 비용으로 GPU 자원을 사용할 수 있다는 점에서 경쟁력이 있다고 생각해요. 또한, 넉넉한 PoC 기간 제공과 함께, 친절하고 신속한 사전/사후 지원을 받을 수 있어 엘리스 클라우드를 적극 추천드립니다.

Q. 향후 프로메디우스가 나아갈 방향에 대해 간단히 말씀 부탁드립니다.

프로메디우스는 현재 CXR을 활용한 골다공증 분류 제품의 국내 임상을 진행 중이며, 내년에는 FDA 및 CE 인증을 통해 글로벌 시장 진출을 목표로 하고 있습니다. 이와 함께, 다양한 CXR 기반 AI 제품을 개발하여 의료 인공지능 분야를 선도하는 기업으로 성장해 나가고자 합니다.

엘리스 클라우드는 프로메디우스가 초기 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 세심한 사전/사후 지원을 제공하며, 연구 역량 강화를 적극적으로 돕고 있습니다. 앞으로도 엘리스 클라우드가 프로메디우스의 연구 개발과 글로벌 시장 진출에 든든한 기반이 되기를 기대합니다.

엘리스 클라우드는 최신 GPU 자원을 합리적인 비용으로 제공하며, 기업의 연구 개발을 지원합니다. 연구에 최적화된 GPU가 필요하다면, 엘리스 클라우드를 도입해 보세요.

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셀렉트스타

셀렉트스타는 텍스트 데이터 구축 분야에서 국내 1위를 차지하고 있는 AI 스타트업입니다. 이번 인터뷰에서는 셀렉트스타의 AI NLP팀 리드 김민우님과 AI 연구원 이헌득님을 만나, 엘리스 클라우드를 도입하게 된 배경과 성과, 그리고 앞으로의 목표 등 다양한 이야기를 들어보았습니다.

Q. 안녕하세요. 간단한 자기소개와 함께 셀렉트스타에 대해 간단히 소개 부탁드립니다.

이헌득 연구원 : 안녕하세요. 셀렉트스타 AI 연구원 이헌득입니다.

김민우 리드 : 안녕하세요. 셀렉트스타 AI NLP팀 리드 김민우입니다. 셀렉트스타는 텍스트 데이터 구축 분야에서 1위를 차지하고 있으며, 최근에는 데이터 평가 솔루션까지 개발하고 있습니다. LLM 시대가 도래하면서 저희는 내부적으로 LLM을 활용한 프로덕트를 개발하고 있는데요. 이 프로덕트는 캐릭터 기반 영상 통화 솔루션으로, 뽀로로나 로보카 폴리 같은 유명 캐릭터 업체들과 IP 계약을 맺으며 개발하고 있습니다.

Q. 엘리스 클라우드를 어떻게 알게 되셨나요? 엘리스 클라우드를 도입하게 된 배경도 궁금합니다.

김민우 리드 : 엘리스는 교육 플랫폼으로 시작해서 LXP가 워낙 잘 되어있는 회사로 알고 있었는데요. 저희는 원래 다른 클라우드를 사용하고 있었는데, 연구용으로 사용할 수 있는 클라우드를 비교해 보던 중 대표님을 통해 엘리스 클라우드를 알게 되었습니다. 엘리스 클라우드가 온・오프 기능도 쉽게 되어 있고 비용적으로도 다른 클라우드와 비교했을 때 저렴한 편이라 도입하게 되었습니다.

Q. 엘리스 클라우드의 첫인상이 어떠셨는지도 궁금합니다.

김민우 리드 : 엘리스는 LXP가 잘 되어있는 회사라, GPU 역시 UI/UX 관점에서 사용하기 편리했습니다. 다른 해외 클라우드 같은 경우에는 세팅해야 하는 값들도 많고 터미널로 저희가 조작해야 하는 부분들이 있는데, 엘리스는 노코드 기반으로 쉽게 세팅을 할 수 있어서 편했습니다.

Q. 어떤 용도로 엘리스 클라우드를 이용하고 계신가요? 그리고 클라우드를 도입하여 이루고자 하는 목표가 무엇인지도 궁금합니다.

김민우 리드 : 엘리스 클라우드는 주로 연구용으로 사용하고 있습니다. LLM 시대의 도래로 GPU 수요가 급격히 증가하고 있는데, 저희 셀렉트스타도 내부 LLM 연구 및 개발에 엘리스 클라우드를 활용하고 있어요. 연구가 성공적으로 진행되어야 새로운 플랫폼을 개발하거나 다른 회사에 기술을 판매할 수 있기 때문에, 엘리스 클라우드를 통해 연구 기반을 강화하는 것이 주요 목표입니다.

Q. 엘리스 클라우드를 계속 사용하시는 특별한 이유가 있을까요?

이헌득 연구원 : 우선 팀원들이 얼마나 사용하고 있는지 쉽게 파악할 수 있는 점이 매우 유용하다고 생각해요. 또한, 인스턴스를 나눠서 각자 코드를 확인할 때, 원래는 깃(Git) 같은 툴을 사용하지만, 엘리스 클라우드를 통해 더 편리하게 확인할 수 있었습니다. 그리고 쿠다(CUDA) 버전 관리도 신경 쓸 필요 없이 쉽게 사용할 수 있어 매우 만족하고 있어요.

Q. 엘리스 클라우드를 통해 도출한 결과가 있다면 함께 말씀해 주시면 감사하겠습니다.

이헌득 연구원 : 셀렉트스타에서 자사 솔루션을 새롭게 개발하는 과정에서, 3일 안에 실험을 완료하고 결과를 도출하여 통계분석까지 진행해야 하는 상황이 있었어요. 엘리스 클라우드를 사용하여 인스턴스를 나눠 1차별로 실험을 병렬로 진행함으로써, 빠르고 효율적으로 유의미한 결과를 도출할 수 있었습니다.

Q. 엘리스 클라우드에서 마음에 드셨던 부분이 있다면 말씀해 주세요.

이헌득 연구원 : 우선, 비용이 다른 GPU 서비스와 비교했을 때 저렴하다는 점이 마음에 들었습니다. 또한, 인스턴스를 손쉽게 나누어 관리할 수 있는 점도 큰 장점이라고 생각했고요. 저희는 각 사용자가 주된 업무는 다르지만 다 같이 협업이 필요한 경우가 많아, 인스턴스를 태스크별로 나누어 사용하고 있습니다. 이를 통해 팀원들이 각자 어떤 코드를 수정했는지 병렬적으로 확인할 수 있어서 편했어요.

Q. 엘리스 클라우드를 다른 기업에 추천하시나요? 추천하신다면 이유도 함께 말씀해 주세요.

이헌득 연구원 : 빠르게 PoC(개념 증명)나 MVP(최소 기능 제품) 단계를 진행해야 하는 기업이라면 엘리스 클라우드를 특히 추천합니다. 속도가 빠르고 안정적이어서 렉이나 다른 문제에 대한 걱정 없이 작업에 집중할 수 있어요. 또한, 버전 관리에 신경 쓸 필요가 없어서 매우 편리하고요. 모델 개발 측면에서 엘리스 클라우드는 탁월한 선택이 될거라 생각합니다.

Q. 향후 셀렉트스타가 나아갈 방향에 대해서 간략히 말씀해 주세요.

김민우 리드 : 셀렉트스타는 현재 국내 텍스트 데이터 구축 분야에서 1위를 달리고 있으며, 앞으로는 글로벌 시장으로 진출하고자 합니다. 저희는 저비용 고효율로 데이터를 구축할 수 있는 솔루션 개발과, LLM이 원활히 동작하는지 기업별로 평가할 수 있는 SaaS 플랫폼 구축이라는 두 가지 큰 목표를 가지고 있어요. 이러한 목표를 달성하며 성공적으로 성장해 나가고, 엘리스 클라우드와도 계속 협력하기를 기대하고 있습니다.

엘리스 클라우드는 빠르고 안정적인 성능과 손쉬운 관리 기능으로 셀렉트스타의 연구와 개발을 돕고 있습니다. 앞으로도 글로벌 시장을 겨냥한 셀렉트스타의 여정에서 엘리스 클라우드가 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

엘리스 클라우드는 AI 전용 데이터 센터를 별도로 구축하여 고사양의 GPU 자원을 안정적으로 제공합니다. AI 연구를 위한 GPU 클라우드를 찾고 있는 스타트업이라면 엘리스 클라우드를 도입해 보세요!

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