AI 통관 영상관리 앞세운 딥노이드 과기부 장관표창 수상
인공지능 기반 통관 보안과 의료 영상 솔루션이 공공 영역 디지털 전환의 핵심 도구로 부상하고 있다. 국내 AI 소프트웨어 기업 딥노이드는 관세 통관 시스템과 의료 현장에 AI를 접목해 공공서비스 효율과 안전성을 동시에 높이고 있어 주목받는다. 업계에서는 이번 수상이 공공분야 AI 확산 경쟁에서 하나의 분기점이 될 수 있다는 평가가 나온다.
딥노이드는 지난 17일 대전 KW컨벤션에서 열린 2025년 부처협업 기반 AI 확산 사업 성과보고회에서 과학기술정보통신부 지능정보화 유공 장관표창을 받았다. 과기정통부 장관표창은 지능정보화 분야에서 국가와 사회 발전, 공익 제고에 기여도가 큰 기관과 단체에 수여되는 상으로, 딥노이드는 AI 전문 인력 양성과 산업 발전 공로를 공식 인정받았다.
이번 표창은 딥노이드가 주관기관으로 참여한 부처협업 기반 AI 확산 사업 성과를 토대로 했다. 딥노이드는 2023년 과제 주관기관으로 선정된 이후 3년 과제로 AI 융합 통관 영상 관리 솔루션을 개발해 왔으며, 올해 부처협업 지원과제 최종평가에서 매우우수 등급을 획득했다. 과제 수행 과정에서 관세 행정과 보안 분야에 특화된 AI 분석 기술과 시스템 구축 역량을 입증했다는 평가가 뒤따른다.
딥노이드가 개발 중인 AI 융합 통관 영상 관리 솔루션은 관세청 등 공공기관이 사용하는 통관 검색 영상 데이터를 인공지능으로 분석해 위험 물품을 조기에 식별하도록 돕는 기술이다. 컨테이너, 수하물, 화물 등에서 나오는 대규모 X선 및 영상 데이터를 AI가 실시간에 가깝게 판독해 의심 물품이나 이상 패턴을 자동 탐지하는 방식이다. 사람이 육안으로 확인할 때보다 탐지 정확도를 높이고 판독 시간을 단축하는 효과가 기대된다.
특히 이번 기술은 통관 현장에서 누적되는 방대한 영상 데이터를 학습해 위험 물품 특징을 스스로 고도화할 수 있다는 점에서 기존 룰 기반 검색 시스템의 한계를 보완했다. 과거에는 규칙과 키워드를 사전에 정의해 놓고 이를 기준으로 검색했지만, AI 기반 솔루션은 비정형 영상 정보에서 미세한 이상 징후를 찾아내는 데 강점을 가진다. 글로벌 주요 항만과 공항에서도 유사한 AI 기반 보안 스크리닝 기술 도입이 확산되고 있는 만큼 국제 경쟁력 측면에서도 의미가 있다는 분석이 나온다.
딥노이드는 의료 분야에서도 AI를 접목한 융합 사업을 다수 수행 중이다. 회사는 AI 기반 중증 외상 전주기 케어 시스템 개발 및 실증 과제를 통해 응급실 초진부터 수술, 집중 치료, 재활 단계에 이르는 전 과정을 데이터 기반으로 연계하는 플랫폼을 구축하고 있다. 의료 영상, 생체 신호, 진료 기록 등을 통합 분석해 중증 외상 환자의 치료 우선순위를 정하고 합병증 위험을 예측하는 기능이 핵심이다. 기존에는 의료진의 경험과 개별 시스템에 의존했던 의사결정을 AI가 보조하는 형태로 바꾸면서 진료 속도와 정확도를 높일 수 있을 것으로 보인다.
또 다른 축은 국산 NPU를 활용한 초거대 언어 모델 기반 의료 영상 판독문 생성 AI 응용 서비스 실증 사업이다. 여기서는 국내에서 개발된 신경망 처리장치 하드웨어와 대규모 언어 모델을 결합해 CT나 MRI, X선 영상 판독 내용을 자동으로 자연어 보고서 형태로 작성하는 기술을 검증하고 있다. AI가 영상 내 병변 위치와 특성을 분석한 후 의료진이 사용하는 전문 용어와 서술 구조를 학습해 판독문 초안을 작성하고, 의료진이 이를 검수해 최종 리포트를 만드는 구조다. 의료진 입장에서는 반복적인 문서 작업 부담을 줄이고, 환자 입장에서는 보고서 표준화와 판독 품질 일관성 제고가 기대된다.
딥노이드는 공공 분야에서의 AI 활용 기여를 인정받아 지난 11월 정보통신산업진흥원으로부터 안전 AX 혁신상을 받은 바 있다. 안전 AX 혁신상은 안전과 사용자 경험을 동시에 개선한 AI 활용 사례에 수여되는 상으로, 딥노이드는 통관 보안과 의료 영역에서의 실증 과제를 통해 공공 안전과 편의 향상 기여도를 인정받았다. 통관 영상 관리, 응급의료, 중증 외상 관리 등 국가 기반 서비스에 AI를 접목한 점이 수상 배경으로 꼽힌다.
글로벌 시장에서는 세관, 국경관리, 항만 보안 분야에서 AI 기반 영상 분석 솔루션 도입이 빠르게 늘고 있다. 미국과 유럽에서는 X선 검색 장비에 딥러닝 기반 위협 물체 인식 엔진을 결합한 시스템이 상용화 단계에 들어섰고, 일부 공항과 항만에서는 AI가 사전에 위험 스코어를 산출해 검색 자원을 배분하는 시도가 이뤄지고 있다. 국내에서는 관세청과 과기정통부, 정보통신산업진흥원 등 부처 협업 체계를 통해 유사한 수준의 기술 내재화를 추진하는 구조다.
AI 기반 통관 솔루션과 의료 AI는 모두 민감한 데이터와 직결되는 분야여서 보안과 규제 대응이 상용화의 관건으로 지목된다. 통관 영상 데이터는 국가 안보와 관련성이 높고, 의료 데이터는 개인정보보호법, 의료법 등 다층 규제의 적용을 받는다. 과기정통부와 보건의료 관련 부처는 공공 목적 AI 사업에서 비식별화, 접근 통제, 로그 관리 등 데이터 보호 체계를 의무화하고 있으며, 향후 관련 가이드라인과 인증 제도가 더욱 세분화될 가능성도 있다.
딥노이드 최우식 대표는 딥노이드가 AI 산업 발전에 기여해 온 성과를 장관 표창으로 공식 인정받은 점에 의미를 두면서, 보안과 의료 등 국가적으로 중요한 영역에서 실효성 있는 가치를 제공하는 AI 기업으로서 책임을 다하겠다고 밝혔다. 산업계에서는 공공·의료 융합 영역에서 축적된 레퍼런스가 향후 민간 물류, 스마트시티, 보험, 헬스케어 서비스로 확산될지 주목하고 있다. 공공 분야에서 검증된 AI가 실제 시장에 안착할 수 있을지, 기술 성숙도와 제도 정비 속도가 향후 성패를 가르는 변수가 될 전망이다.
