포자랩스 "'AI 작곡가' 더 똑똑해져…AWS로 모델 훈련 속도 9배↑" 작성일 05-19 96 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[인터뷰] 포자랩스 김선웅 최고기술책임자(CTO) "비용 최대 69% 절약"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="QQckZbc6a5"> <p contents-hash="ad012ce64adce195d2c99070d24088a4baabc0800d921e330bf5a2dba949b22c" dmcf-pid="xxkE5KkPkZ" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)"인공지능(AI) 기반 작곡 기술이 발전할 수록 AI 모델·데이터 규모가 커졌습니다. 이에 운영 비용이 증가하고 개발 속도가 느려지는 등 여러 이슈가 발생했습니다. 이런 문제를 해결하는 데 아마존웹서비스(AWS) 솔루션이 큰 도움이 됐습니다. 운영 비용을 줄이고 모델 훈련, 개발 환경을 획기적으로 개선해 줬기 때문입니다."</p> <p contents-hash="eb7081260af8f06440b9cc151df576df3bcd9366b387af119a6afdd9834198dd" dmcf-pid="yy7znm7voX" dmcf-ptype="general">포자랩스 김선웅 최고기술책임자(CTO)는 최근 지디넷코리아를 만나 "작곡 자동화를 위한 AI 모델 훈련·데이터 관리 환경을 개선했다"며 "이 과정에서 AWS 솔루션 도움이 컸다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="d14e0c83fcc70a5a383756f2ec7adec58dca466c14adf4f21758731de530605a" dmcf-pid="WWzqLszTaH" dmcf-ptype="general">포자랩스는 AI를 활용해 음원 만드는 플랫폼을 공급하고 있다. 사용자가 음원 콘셉트, 장르, 분위기 등 관련 키워드를 입력하면 AI가 이에 맞는 곡을 만들어주는 식이다. 스케치부터 미디(MIDI) 작성, 사운드 입히기, 믹싱, 마스터링까지 음악 제작 전 과정을 자동화한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="898b369ff9fa01e84378fc5526f632afa798960a82ab67063aef5be448b1f89e" dmcf-pid="YYqBoOqyjG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="포자랩스 김선웅 최고기술책임자(CTO)." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/19/ZDNetKorea/20250519162941125bkct.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="44XGVnYcA3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/19/ZDNetKorea/20250519162941125bkct.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 포자랩스 김선웅 최고기술책임자(CTO). </figcaption> </figure> <p contents-hash="a3e57a4802d18fb712703395d1af14ace7cf56a3b45ece14a3f647c3fea09e18" dmcf-pid="GGBbgIBWcY" dmcf-ptype="general">김 CTO는 약 3년 동안 음원 데이터를 자체 수집했다고 설명했다. 그는 "전문 작곡가 약 10명으로 구성된 팀이 직접 음원 데이터를 생성했다"며 "각 음원에는 장르, 분위기, 템포, 사용 용도 등 구조화된 메타데이터를 구축했다"고 말했다.</p> <p contents-hash="5940906fb0f83c85d490ad0433d93d1647f8027d5c79ed225f11cd8ae05cef48" dmcf-pid="HuxMsXxpoW" dmcf-ptype="general">그러면서 "이 데이터는 타인 저작물을 활용하지 않아 표절이나 저작권 침해로부터 자유롭다"며 "이를 통해 생성된 음원 역시 법적 리스크 없이 상업적으로 활용 가능하다"고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="f9fa45e9e42d80c5a3c5e796c5c7eaba1ac956ffabe5a2959bd2592ba630e35f" dmcf-pid="X7MROZMUgy" dmcf-ptype="general"><strong>"AI 모델·데이터 방대...운영 비용·개발 속도 이슈 발생"</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="cd23099e9e5eae27c5b4fe5b6daeea5ca27c66def150b31382a151e70e000bef" dmcf-pid="ZzReI5RujT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="포자랩스는 온프레미스 기반으로 음원 데이터를 학습하고 서비스를 운영해 왔다. (사진=포자랩스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/19/ZDNetKorea/20250519162942430etdj.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="8ESh7QCnAF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/19/ZDNetKorea/20250519162942430etdj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 포자랩스는 온프레미스 기반으로 음원 데이터를 학습하고 서비스를 운영해 왔다. (사진=포자랩스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="6d66b158df051b5f55331b848450d16b96766aae9fd885007601d57f54d24047" dmcf-pid="5qedC1e7Nv" dmcf-ptype="general">그동안 포자랩스는 온프레미스 기반으로 음원 데이터를 학습하고 서비스를 운영해 왔다. 이에 음원 데이터와 인프라 복잡성이 커질수록 모델 학습 속도 저하와 데이터 관리 어려움을 겪었다. </p> <p contents-hash="0907ab63a2b415570dde51c7aaf1b7034adc4dcd31f0e4f626e3095e18db5c86" dmcf-pid="1BdJhtdzAS" dmcf-ptype="general"><span>김 CTO는 "이를 해결하기 위해 내부적으로 분산 학습 환경을 구축했지만 큰 효과를 보지 못했다"며 "일반 네트워크에서 데이터를 주고받는 방식으로는 그래픽처리장치(GPU) 간 연결 속도가 병목 현상을 일으켜 분산 학습 장점을 살리지 못했다"고 설명했다.</span></p> <p contents-hash="8bc70825ed8147671eb32caea788edb944a3572ad11897d5ea0f4a2c699509be" dmcf-pid="tbJilFJqAl" dmcf-ptype="general">인프라 복잡성은 개발 효율성에도 영향을 미쳤다. 프론트엔드 개발자들은 인프라 운영에 대한 전문 지식이 부족했고, AWS 외부 환경에서 개발이 이뤄지면서 내부 백엔드나 데브옵스 팀 지원을 원활히 받기 어려웠다는 설명이다. </p> <p contents-hash="d7f6bcfcf99ec0715d59f253c5ffd9b5eb3d311097dd5b958583a5157a710a4f" dmcf-pid="FKinS3iBch" dmcf-ptype="general">결과적으로 서버 내 버그 발생이나 설정 오류에 대한 대응이 늦어졌다. 본래 비즈니스 로직 개발에 집중하지 못하는 상황까지 겹쳤다. </p> <p contents-hash="dfc4d279fd5f9ccb0c74f969ea08b99da0b04638ddeb4626f2d09b77fd39ca89" dmcf-pid="39nLv0nbNC" dmcf-ptype="general">또 키워드 프롬프트 버전 관리와 보안 정책 적용이 수작업으로 진행된 탓에 거대언어모델(LLM) 활용 비효율성까지 덩달아 증가했다.</p> <p contents-hash="f2d3ee5663d80b83f0e428dbe1b03cfd8cded057855c41c486e8de50cc92f0be" dmcf-pid="02LoTpLKkI" dmcf-ptype="general"><strong>"세이지메이커·아마존 베드록으로 비용·보안 다 잡아"</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="77593af644d8a92cd172cc79af20b5f1d8c36498119708ddc13a1f0bdabddb05" dmcf-pid="pVogyUo9NO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="포자랩스는 AWS의 '아마존 세이지메이커'와 '아마존 베드록' 도입을 통해 문제 해결에 나섰다. (사진=포자랩스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/19/ZDNetKorea/20250519162943822rumf.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="6LOm3frRjt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/19/ZDNetKorea/20250519162943822rumf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 포자랩스는 AWS의 '아마존 세이지메이커'와 '아마존 베드록' 도입을 통해 문제 해결에 나섰다. (사진=포자랩스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="32ba1d869b1bac8ed562b329ecbad447ee019bae9719d159612bdb02a0c97bb4" dmcf-pid="UfgaWug2js" dmcf-ptype="general">김 CTO는 AWS의 '아마존 세이지메이커'와 '아마존 베드록' 도입을 통해 문제 해결에 나섰다고 밝혔다. 모델 개발부터 학습, 운영 비용 등 개발 전반에 걸쳐 전환점을 경험했다는 설명이다.</p> <p contents-hash="a283e1c0a61df818a3dee657cc9e26961b488bea00b1f975fdd26f9b7dba4b19" dmcf-pid="u4aNY7aVam" dmcf-ptype="general">세이지메이커는 모델을 쉽게 구축·학습·배포할 수 있도록 지원하는 AWS의 통합 플랫폼이다. 개발자와 데이터 과학자가 효율적으로 모델을 개발하고 운영할 수 있게 돕는다. 아마존 베드록은 거대언어모델(LLM) 기반 애플리케이션을 빠르고 안전하게 개발·배포할 수 있도록 지원한다.</p> <p contents-hash="e3e8021596b6a768ae5140ef9f1c941b8981570b13977460f4aacb7d2b152f6b" dmcf-pid="78NjGzNfor" dmcf-ptype="general">우선 포자랩스는 세이지메이커의 '트레이닝 플랜'을 활용해 고성능 GPU 인스턴스를 미리 예약 구매했다. 해당 플랜은 사용 기업이 GPU를 이용하기 전 일정 할당량을 선구매하는 시스템이다. </p> <p contents-hash="ea87dff8a9270746afdeb30a8f3460e515c2605daf1c08910add4076cfc25c7c" dmcf-pid="z6jAHqj4cw" dmcf-ptype="general">김 CTO는 "이는 <span>클라우드 자원을 필요할 때마다 즉시 사용하는 온디맨드(on-demand) 방식보다 훨씬 비용 효율적"이라며 "온디맨드 대비 최대 69%까지 비용을 줄일 수 있었다"고 강조했다.</span></p> <p contents-hash="4cb01823a05f7184b004a8328da5f8fcf8d0665cdc9f21d0723fde339a0483a1" dmcf-pid="qPAcXBA8oD" dmcf-ptype="general"><span>포자랩스는 세이지메이커의 '하이퍼팟(HyperPod)'을 도입해 분산 학습 환경도 개선했다. 김 CTO는 "단 3일 만에 분산 학습 환경을 구축했다"며 "여</span><span>러 대 컴퓨터를 동시에 연결해 AI를 훈련하는 '멀티노드 학습'까지 원활히 진행했다"고 강조했다. </span><span>이어 그는 "기존 온프레미스 환경보다 최대 9배 빠른 속도로 모델을 훈련 수 있었다"고 말했다.</span></p> <p contents-hash="1a92340492680a10a55335d5d00475a4fc19ded357a053c8a1b4c66e256f09c5" dmcf-pid="BghlzxhLNE" dmcf-ptype="general"><span>김 CTO는 "세이지메이커는 네트워크 병목이나 GPU 간 연동 문제없이 효율적인 개발 환경을 제공한다"며 "</span><span>이로 인해 모델 개발 속도는 빨라지고, 학습 결과물 품질도 한층 향상됐다"고 덧붙였다.</span></p> <p contents-hash="1edf22b10dee1195065f63e9c0c85eadeb3e705747866969a1fa39fc68bb664c" dmcf-pid="balSqMlokk" dmcf-ptype="general">포자랩스는 아마존 베드록 도입 후, LLM 운영 핵심 과제였던 프롬프트 버전 관리와 보안 정책 적용에서도 개선을 이뤘다고 설명했다.</p> <p contents-hash="ee2e64d8d7fed42554d79b1a62fb738801584b5e43cf6be871bba7ad83dbd032" dmcf-pid="KNSvBRSggc" dmcf-ptype="general">김 CTO는 "기존에는 AI에 프롬프트를 입력한 후 어떤 반응이 나오는지 직접 보고 일일이 기록해야 했다"며 "문장을 조금씩 바꿔가며 테스트할 경우에도 그에 따른 결과를 수기로 정리해야 했다"고 지적했다. 이어 그는 "실험을 정확하고 효율적으로 하기엔 어려움이 있었다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="15a2da5e1f28d5bdfbfee18a11e3baf19ed1a7e455d5244f683df862bfc6a374" dmcf-pid="9jvTbevaaA" dmcf-ptype="general"><span>현재 포자랩스는 아마존 </span><span>베드록 </span><span>도입 </span><span>후 프롬프트의 변경 이력과 결과를 자동으로 기록하고 관리하고 있다.</span><span> </span><span>또 </span><span>테스트나 오류 발생 시 롤백(이전 상태 복원) 작업도 체계적이고 안정적으로 수행할 수 있었다는 설명이다.</span></p> <p contents-hash="217edada18727c8aae0efe3723a5e557bf6f6b8f044764b878f7b7419c31fc67" dmcf-pid="2ATyKdTNcj" dmcf-ptype="general">김 CTO는 아마존 베드록으로 보안 정책을 간편하게 설정할 수 있다고 강조했다. 아마존 베드록 가드레일이 욕설이나 혐오 표현, 개인정보 등 민감 콘텐츠를 자동 필터링할 수 있게 돕는다는 이유에서다. <span>그는 "</span><span>AWS 콘솔 환경에서 비개발자도 손쉽게 보안 설정을 다룰 수 있다"며 "서비스 전반의 AI 안전성과 운영 편의성이 크게 올랐다"고 덧붙였다.</span></p> <p contents-hash="f3ef625a51263966b049c260551978af8fe22c6352e711193ceab5fcfd5f5d34" dmcf-pid="VcyW9JyjaN" dmcf-ptype="general"><strong>"AI 에이전트, 맞춤형 음악 시대 앞당길 것"</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="aa469440c367903b396aae924fb4c6010789901fb52b478a832f7035a611cd97" dmcf-pid="fkWY2iWAaa" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="포자랩스는 아마존 베드록 중심으로 AI 기반 작곡 기능을 확장할 계획이라고 밝혔다. (사진=구글 제미나이)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/19/ZDNetKorea/20250519162945521gpbx.png" data-org-width="500" dmcf-mid="P9ckZbc6k1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/19/ZDNetKorea/20250519162945521gpbx.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 포자랩스는 아마존 베드록 중심으로 AI 기반 작곡 기능을 확장할 계획이라고 밝혔다. (사진=구글 제미나이) </figcaption> </figure> <p contents-hash="5ad21eaef6af6100479a8812ea04249de074fb6eba0a5fe40e121e220ea5086c" dmcf-pid="4EYGVnYcAg" dmcf-ptype="general">포자랩스는 아마존 베드록 중심으로 AI 기반 작곡 기능을 확장할 계획이라고 밝혔다. </p> <p contents-hash="a52300e5b4eef68bb4c52d649304a939bf582a59da1bf0349b3aa84042697ba1" dmcf-pid="8DGHfLGkNo" dmcf-ptype="general">김 CTO는 "현재 키워드뿐 아니라 문장 단위 명령어로도 맞춤형 작곡을 할 수 있는 기능을 개발 중"이라며 "품질 향상을 위해 지속적인 테스트를 거치고 있다"고 말했다. </p> <p contents-hash="d890f592efe52b6b57218edc8c861cda3a525c5ee91b7216c56cb0e3a2140869" dmcf-pid="6wHX4oHEaL" dmcf-ptype="general">그러면서<span> "</span><span>자연어는 사람이 상상하기 어려운 창의적 결과물을 만들어낼 수 있다"며 "다양성과 유연성 측면에서 큰 장점을 갖고 있다</span><span>"고 주장했다.</span></p> <p contents-hash="2db32b0295f8a303976659d0a6b8b4428e4f11d9dad89b3758ec1553206c4a4b" dmcf-pid="PrXZ8gXDgn" dmcf-ptype="general">그는 AI 에이전트 시대에도 작곡 업무 자동화 기술이 더 발전할 것이라고 내다봤다. AI 에이전트가 <span>단순히 장르나 분위기만을 고려해 음원을 생성하는 것이 아니라, 실제 사용될 환경에 맞춰 결과물을 제각각으로 만들 것이라는 설명이다. </span></p> <p contents-hash="4aa5a6fdc2caa77b6e681264e14a4f151060d609a3944855426cc2757715316d" dmcf-pid="QmZ56aZwAi" dmcf-ptype="general">김 CTO는 "같은 음악이어도 광고 버전과 카페용 버전 등 공간에 어울리는 구성과 흐름을 AI로 자유롭게 변형할 수 있는 시대가 올 것"이라고 예측했다. </p> <p contents-hash="d3b3e3b5484e0cd694822a7cc359f91d20c2ca056ab78319805a3739ddfb9bcf" dmcf-pid="xs51PN5roJ" dmcf-ptype="general">이어 그는 "AI 에이전트가 최적의 곡 구성을 자동으로 결정할 수 있을 것"이라며 "우리도 작곡가 생산성을 높이고 맞춤형 음악 제작 효율성을 극대화하는 데 큰 역할을 할 것"이라고 강조했다. </p> <p contents-hash="eeb401c8845e56fdc71d27f81a7317ce0053e75481331ef41e2d4cc8d431fc16" dmcf-pid="y9nLv0nbad" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 공영홈쇼핑도 '클라우드 네이티브'로…47억원 규모 공공사업 착수 05-19 다음 넥슨의 독보적인 음악 사랑…96년 '바람의나라' 음악이 여전히 인기 05-19 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
