YOLO Vision 2025에서 Ultralytics가 선보인 주요 하이라이트!

AI 및 컴퓨터 비전 커뮤니티는 9월 25일 Ultralytics의 연례 하이브리드 비전 AI 행사인 YOLO Vision 2025 (YV25)를 위해 한자리에 모였습니다. 런던의 The Pelligon에서 개최되고 전 세계에 온라인으로 중계된 이번 행사에는 다양한 연구자, 엔지니어, AI 애호가가 참석해 아이디어를 나누고 Ultralytics YOLO26과 같은 새로운 혁신에 대해 알아보았습니다.

4회째를 맞은 이번 행사는 도달 범위와 영향력 측면에서 계속 성장해 왔습니다. YV25 라이브 스트림은 이미 조회 수 6,800회 이상, 노출 수 49,000회 이상을 기록했으며, 누적 시청 시간은 약 2,000시간에 달했습니다.

YV25는 진행자 Oisin Lunny의 개회사로 시작되었습니다. 그는 참석자들에게 서로 교류하고 아이디어를 나누며 행사를 최대한 활용하자고 독려하며 하루의 분위기를 이끌었습니다. 그의 말처럼 “YOLO Vision 2025는 오픈 소스 비전 AI 커뮤니티를 한데 모아 데이터, 머신러닝, 컴퓨터 비전의 발전에 집중하는 콘퍼런스입니다.”

이 글에서는 제품 출시, 기조연설, 패널 토론, 라이브 데모, 그리고 이날을 특별하게 만든 커뮤니티의 순간을 포함해 YOLO Vision 2025의 주요 내용을 되짚어보겠습니다.

단일 GPU에서 3,000만 달러 규모의 Series A 투자 유치까지#

행사에 앞서 새로운 제품 출시를 둘러싸고 큰 기대가 모였습니다. 저희 창립자 겸 CEO인 Glenn Jocher는 이러한 분위기를 이어받아 하루의 일정을 시작했습니다.

그는 Ultralytics의 여정을 공유하며 2020년 당시 MacBook에 연결한 단일 1080 Ti에서 실험을 수행했던 일을 떠올렸습니다. 이러한 구성은 오늘날에는 구식이 되었습니다. 소박한 출발에서 시작한 Ultralytics는 YOLO 모델을 기반으로 매일 수십억 건의 추론을 처리하는 글로벌 커뮤니티로 성장했습니다.

Glenn은 Ultralytics가 최근 $3,000만 규모의 Series A 투자 라운드를 마무리했다고도 밝혔습니다. 그는 이번 투자를 통해 팀을 확장하고 연구를 확대하며 컴퓨터 비전의 한계를 계속 넓히는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 확보해 회사의 다음 성장 단계를 뒷받침할 것이라고 설명했습니다.

Ultralytics YOLO26: 더 뛰어나고 빠르며 작은 YOLO 모델#

Glenn은 이어 Ultralytics의 새로운 두 가지 프로젝트를 발표했습니다. 첫 번째는 Ultralytics YOLO 제품군의 최신 모델인 Ultralytics YOLO26으로, 더 높은 정확도를 달성하면서도 크기는 작고 속도와 효율성은 더 뛰어나도록 설계되었습니다. 두 번째는 데이터, 학습, 배포, 모니터링을 통합해 컴퓨터 비전 솔루션을 그 어느 때보다 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 새로운 엔드투엔드 SaaS 작업 공간인 Ultralytics Platform입니다. 이 플랫폼은 가까운 시일 내에 발표될 예정입니다.

그림 1. YOLO Vision 2025 무대에서 Ultralytics YOLO26을 발표하는 Glenn Jocher.

Ultralytics YOLO26은 실제 환경에서 실용성을 유지하면서 성능을 향상하도록 설계되었습니다. 가장 작은 버전도 정확도를 높이면서 CPU에서 최대 43% 더 빠르게 실행되므로 모바일 기기부터 대규모 엔터프라이즈 시스템까지 다양한 애플리케이션에 적합합니다. YOLO26은 10월 말까지 공개될 예정입니다. (업데이트: YOLO26은 2026년 1월에 공식 출시되었습니다.)

YOLO26의 주요 기능을 살펴보겠습니다.

• 간소화된 아키텍처: 이전에는 모델 속도를 저하시켰던 Distribution Focal Loss (DFL) 모듈을 제거했습니다. Ultralytics YOLO26은 이제 정확도를 희생하지 않으면서 더욱 효율적으로 실행됩니다.
• 더 빠른 예측: Ultralytics YOLO26에는 비최대 억제(NMS) 단계를 건너뛰는 옵션이 추가되어 더 빠르게 결과를 제공하고 실시간 배포를 용이하게 합니다.
• 작은 객체 탐지 성능 향상: 새로운 학습 방법은 안정성을 개선하고 정확도를 크게 높입니다. 특히 복잡한 장면의 작은 세부 요소를 탐지할 때 효과적입니다.
• 더 스마트한 학습: 새로운 MuSGD 옵티마이저는 두 가지 학습 기법의 장점을 결합해 모델이 더 빠르게 학습하고 더 높은 정확도에 도달하도록 돕습니다.

Ultralytics 플랫폼 첫 공개#

YOLO26을 소개한 후 Glenn은 제품 엔지니어링 책임자인 Prateek Bhatnagar를 초대해 다음 프로젝트인 Ultralytics Platform(이후 출시됨)을 시연했습니다. 전체 컴퓨터 비전 워크플로를 간소화하도록 설계된 이 플랫폼은 데이터셋, 어노테이션, 학습, 배포, 모니터링을 한곳에서 제공하는 것을 목표로 합니다.

Prateek은 이 플랫폼을 자동차 튜닝에 비유했습니다. 타이어, 엔진, 변속기를 위해 여러 정비소를 방문하는 대신 모든 작업을 하나의 정비소에서 처리하는 것과 같다는 설명입니다. 마찬가지로 이 플랫폼은 개발자에게 비전 AI 모델의 전체 수명 주기를 관리할 수 있는 통합 작업 공간을 제공합니다.

데모에서는 데이터셋 준비를 빠르게 하는 AI 지원 어노테이션 도구, 전문가와 초보자 모두를 위한 맞춤형 학습 옵션, 학습 실행의 실시간 모니터링을 선보였습니다.

엣지 배포 패널 토론에서 얻은 인사이트#

YV25의 또 다른 주요 프로그램은 Oisin Lunny가 진행한 엣지 배포 패널 토론이었습니다. 패널에는 Sony Semiconductor Solutions의 Yuki Tsuji, Raspberry Pi의 David Plowman, Glenn Jocher가 참여했습니다.

토론에서는 AI를 엣지로 옮기면 지연 시간과 비용을 줄이고 개인정보 보호를 강화할 수 있다는 점을 다뤘습니다. Yuki는 칩에서 직접 추론을 실행할 수 있는 Sony의 IMX500 센서를 소개했습니다. 한편 David는 Raspberry Pi가 메이커 중심의 뿌리에서 대규모 상용 애플리케이션으로 사업을 확장하는 방식에 대해 설명했습니다.

그림 2. Oisin Lunny, Yuki Tsuji, David Plowman, Glenn Jocher가 참여한 엣지 배포 패널.

패널에서는 개발자가 직면하는 가장 큰 난관 중 하나인 다양한 기기에서 모델을 원활하게 실행하는 방법도 다루었습니다. 여기서 Ultralytics Python 패키지가 중요한 역할을 합니다.

다양한 내보내기 옵션을 갖춘 이 패키지를 사용하면 학습된 모델을 모바일 기기, 임베디드 시스템, 엔터프라이즈 하드웨어의 프로덕션 환경으로 쉽게 옮길 수 있습니다. Ultralytics는 모델 변환의 어려움을 덜어 팀이 호환성 문제로 씨름하는 대신 솔루션 구축에 집중하도록 지원합니다.

David는 다음과 같이 설명했습니다. “모델 변환이 끔찍하다는 것을 쓰라린 경험을 통해 알고 있습니다. 다른 사람이 대신 해준다면 훨씬 편해집니다. Ultralytics는 바로 이 부분에서 경험을 크게 개선하고 사용자에게 가치 있는 것을 제공합니다.”

혁신과 AI 하드웨어 가속#

AI 소프트웨어 발전과 하드웨어 발전은 동시에 이루어지고 있으며, 함께 컴퓨터 비전 혁신의 새로운 흐름을 이끌고 있습니다. Ultralytics YOLO와 같은 모델이 정확도를 계속 향상시키고 있지만, 실제 환경에서의 영향력은 모델이 실행되는 플랫폼에도 달려 있습니다.

예를 들어 Seeed Studio는 Ultralytics YOLO 모델이 사전 탑재된 reCamera와 XIAO 보드 같은 모듈형 저가 하드웨어를 통해 개발자가 프로토타입에서 실제 AI 시스템으로 쉽게 전환할 수 있는 방법을 선보였습니다. 이러한 하드웨어와 소프트웨어의 통합은 진입 장벽을 낮추며 하드웨어 수준의 혁신이 도입을 직접 가속하는 방법을 보여줍니다.

하드웨어와 소프트웨어의 공동 설계가 새로운 가능성을 여는 방법을 강조한 다른 YV25 기조연설의 주요 내용을 소개합니다.

• 양자화로 큰 폭의 속도 향상: Intel은 Ultralytics YOLO 모델을 양자화와 함께 OpenVINO로 변환해 단 30분 만에 추론 속도를 54 FPS에서 606 FPS로 높이는 방법을 소개하며 최적화의 강력한 효과를 보여 주었습니다.
• 풀스택 도구로 실용적인 엣지 AI 배포 구현: NVIDIA는 Jetson 기기, TensorRT, Triton Inference Server, DeepStream SDK가 함께 작동해 고성능 비전 AI의 엣지 배포를 간소화하는 방법을 소개했습니다.
• 개방형 생태계로 프로토타이핑 가속: AMD는 GPU와 ROCm 소프트웨어 스택을 기반으로 구축된 엔드투엔드 플랫폼을 강조했습니다. 이 플랫폼은 개발자가 비용을 관리하면서 프로토타입에서 배포까지 빠르게 진행하도록 돕습니다.
• 저전력 칩으로 제약이 있는 기기까지 AI 확장: DEEPX는 5와트 미만의 전력으로 수십 TOPS를 제공하는 DX-M1 및 DX-M2 프로세서를 소개해 소형 저전력 시스템에서 고급 추론을 구현할 수 있도록 했습니다.

컴퓨터 비전의 최신 트렌드#

소프트웨어와 하드웨어가 함께 발전하면서 컴퓨터 비전은 그 어느 때보다 빠르게 진화하고 있습니다. 이러한 병렬적 발전은 정확도와 속도를 개선할 뿐 아니라 실제 환경에서 비전 AI를 배포하는 방식도 형성하고 있습니다. YV25 참석자들은 로보틱스, 엣지 배포, 멀티모달 AI 분야 전문가들의 이야기를 듣고 각기 다른 관점에서 이 분야의 미래를 살펴볼 기회를 얻었습니다.

예를 들어 D-Robotics의 Michael Hart는 기조연설에서 Ultralytics YOLO 모델을 소형 RDK X5 보드(소형 임베디드 AI 비전 모듈)와 결합하면 로봇이 고급 비전 모델을 실시간으로 실행할 수 있음을 시연했습니다. 라이브 데모는 로봇공학이 실험실 연구에서 실용적인 AI 기반 시스템으로 발전하며 얼마나 큰 성과를 거두었는지 보여 주었습니다.

그림 3. Michael Hart는 오늘날 AI 기반 로봇이 컴퓨터 비전에 의존하는 방식을 소개했습니다.

마찬가지로 Axelera AI의 Alexis Crowell과 Steven Hunsche는 엣지에서 비전 AI를 배포할 때의 과제와 기회를 강조했습니다. 라이브 데모를 통해 Axelera AI의 Metis AI 처리 장치(AIPUs)가 RISC-V와 디지털 인메모리 컴퓨팅을 결합해 매우 낮은 전력으로 높은 성능을 제공하는 방식을 설명했습니다. M.2 및 PCIe와 같은 익숙한 폼팩터로 제공되는 이 플랫폼의 하드웨어·소프트웨어 공동 설계는 엣지 AI를 실용적이고 효율적으로 확장할 수 있게 합니다.

또 다른 세션에서는 Hugging Face의 Merve Noyan이 모델이 비전과 텍스트, 오디오 및 기타 입력을 결합하는 멀티모달 AI의 부상을 살펴보았습니다. 그는 문서 분석부터 임바디드 에이전트까지 다양한 활용 사례를 소개하며 오픈 소스 혁신이 AI 도입을 가속하고 있다고 강조했습니다.

기술 발전과 인간의 가치 사이에서 균형 찾기#

YV25에서는 큰 그림을 보여주는 영감을 주는 강연뿐 아니라 실무 중심 세션도 진행되었습니다. Lightning AI의 Jiri Borovec는 PyTorch Lightning과 멀티 GPU 지원을 활용해 Ultralytics YOLO 모델을 학습하고 파인튜닝하는 방법을 실습 중심으로 안내했습니다.

그는 코드 예제를 따라가며 오픈 소스 도구, 명확한 문서, 유연한 프레임워크가 개발자의 학습 확장, 각 단계의 검증, 프로젝트에 맞춘 워크플로 조정을 어떻게 쉽게 하는지 강조했습니다. 이는 컴퓨터 비전의 실질적인 발전을 위해 커뮤니티와 접근하기 쉬운 도구가 얼마나 중요한지 다시 일깨워 주었습니다.

한편 다른 연사들은 청중에게 사회에서 AI가 담당하는 더 큰 역할에 대해 생각해 보라고 촉구했습니다. 미래학자이자 인문주의자이며 The Futures Agency의 CEO인 Gerd Leonhard는 기조연설에서 “기술은 우리가 사용하기 전까지 도덕적으로 중립적입니다”라고 주장하며, 중요한 질문은 AI가 무엇을 할 수 있는지가 아니라 무엇을 해야 하는지라고 강조했습니다. 그는 환원주의와 진실의 부재 같은 함정에 빠지지 말라고 경고하며, 인류의 장기적인 이익에 진정으로 기여하는 AI를 만들자고 촉구했습니다.

그림 4. 인간 중심성을 유지하면서 AI 솔루션을 구축하는 방법에 대한 생각을 공유하는 Gerd Leonhard.

책임에 대한 이러한 관점은 옥스퍼드 대학교의 Carissa Véliz와 진행한 대담에서도 이어졌으며, 그는 개인정보 보호와 보안을 강조했습니다. 그는 오픈 소스 커뮤니티가 코드를 점검하고 개선하는 데 필수적이며 윤리와 설계는 서로 떼어놓을 수 없다고 지적했습니다. 그의 메시지는 분명했습니다. 개발자는 오용 가능성을 예상하고 인간의 존엄성과 사회적 안녕을 최우선으로 하는 시스템을 구축해야 합니다.

YV25 런던 네트워킹#

강연과 데모를 넘어 YV25는 참석자들이 교류할 수 있는 자리도 마련했습니다. 커피 브레이크와 점심시간에 참석자들은 서로 어울리고 경험을 나누며 접근 방식을 비교하고 새로운 협업을 시작했습니다.

Ultralytics 팀에게 이번 행사는 직접 만날 수 있는 좋은 기회이기도 했습니다. 팀원들이 전 세계에 흩어져 있는 만큼 이러한 만남은 유대를 강화하고 함께 이룬 성과를 기념하는 데 도움이 됩니다.

그림 5. YOLO Vision 2025에서 영감을 주는 하루를 마무리하는 Ultralytics 팀.

하루 일정은 애프터 파티로 마무리되었으며, 참석자들은 긴장을 풀고 네트워킹을 이어갈 수 있었습니다. 함께 돌아보고 재충전하며 비전 AI 혁신의 다음 장을 내다보는 시간이었습니다.

함께 비전 AI의 한계를 넓히다#

YOLO Vision 2025는 아이디어와 혁신, 커뮤니티를 기념하는 행사였습니다. Ultralytics YOLO26 출시를 시작으로 엣지 배포와 인간 중심 AI에 관한 흥미로운 강연이 이어졌으며, 이를 통해 비전 AI의 빠른 발전과 세계에 미치는 영향이 점점 커지는 모습을 조명했습니다.

기조연설 세션뿐만 아니라, 이번 행사는 사람들을 한자리에 모았습니다. 연구자, 개발자, 애호가들은 경험을 나누고 의미 있는 대화를 나누며 미래를 위한 새로운 가능성을 모색했습니다. 참가자들은 Ultralytics YOLO 모델과 컴퓨터 비전의 미래에 대한 기대를 안고 행사를 성황리에 마무리했습니다.

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