리테일 및 광고 테크 분야에서 기술 중심 성장을 이어온 피치에이아이(P2ACH AI)가 연구개발 체계를 대폭 강화한다. 회사는 카이스트(KAIST) 김승룡 교수와 중앙대학교 엄찬호 교수를 자문진으로 새롭게 합류시켰다고 발표했다. AI 비전과 생성모델 분야에서 각기 확실한 전문성을 구축한 두 연구자가 참여하면서, 피치에이아이가 추진해온 엣지 AI 기반 리테일 분석 기술 개발에도 본격적인 속도가 붙을 전망이다.
김승룡 카이스트 김재철 AI대학원 교수는 3D 비전, 영상 재구성, 생성형 AI 연구를 이끌어온 국내 대표 컴퓨터비전 석학이다. Google Research, Adobe Research 등의 글로벌 연구소와 협업하며 NeRF, 3D Gaussian Splatting 등 차세대 시각지능 발전에 주요 역할을 해왔다. 국제학회에서도 논문 발표와 프로그램 위원 활동을 지속해온 연구자다.
피치에이아이는 김 교수와 함께 엣지 환경에서도 활용 가능한 VLM(Vision-Language Model) 기술을 중심으로 고객 행동·의도 분석 모델을 개발한다. 단순한 영상 판독을 넘어 행동의 맥락을 해석하고, 이를 매장 운영·재고 관리·마케팅 의사결정에 자동 연계하는 시스템 구축을 목표로 삼고 있다.
회사 내부에서도 가장 우선순위가 높은 분야로 꼽혀온 영역이 엣지용 VLM이다. 기술 난도가 높아 국내 리테일 테크 기업 중 선도적으로 추진하는 곳이 드물지만, 상용화에 성공하면 오프라인 매장의 실시간 고객 데이터 활용 방식이 크게 달라질 것으로 예상된다.
엄찬호 중앙대 첨단영상대학원 교수는 객체 추적과 인물 재식별(Re-ID) 분야에서 주목받아온 연구자다. 연세대 전기전자공학 박사 취득 후 삼성종합기술원(SAIT)에서 산업 밀착형 비전 연구를 수행했으며, 현재도 Meta·Google DeepMind 등과 협업해 대규모 비디오 데이터 분석 기술을 연구하고 있다.
피치에이아이는 엄 교수와 함께 초경량 Re-ID 알고리즘 개발을 추진한다. 오프라인 매장은 조명·동선·가림 요소 등 변수가 많아 고객을 연속적으로 식별하기 어렵다. 회사는 엣지 디바이스에서도 지연 없이 작동하는 초저지연 모델 확보를 핵심 목표로 설정했다. 이 기술이 확보되면 고객 이동 경로 분석의 정확도가 올라가고, 매장 구조 개선·상품 배치 최적화·체류시간 분석 등 현장 운영에 바로 적용할 수 있다.
두 연구자의 합류는 단순 자문 이상의 의미를 갖는다. 피치에이아이는 그동안 비전 기반 고객 행동 분석 기술을 중심으로 리테일 SaaS·광고 솔루션을 개발해왔지만, 글로벌 경쟁력을 확보하려면 학계 기반의 초격차 기술 확보가 필요하다는 판단을 내린 것으로 보인다.
업계에서도 엣지 AI 기반 리테일 분석 시장은 최근 경쟁이 치열해지는 분야다. VLM을 리테일 분석에 직접 적용하려는 시도는 국내에서 드문 편이고, 초경량 Re-ID는 글로벌 솔루션 기업들도 난제로 꼽는 기술이다. 이 때문에 피치에이아이 행보는 기술 중심 스타트업 사이에서도 적지 않은 관심을 받을 것으로 보인다.
다만 기술 장벽이 높아 상용화까지 시간이 필요한 부분도 존재한다. 특히 VLM의 엣지 최적화는 모델 크기·추론 속도·전력 효율 사이에서 균형을 잡는 과정이 필수다. 실증 데이터와 실제 매장 운영 환경에서의 성능 검증이 뒷받침돼야 한다는 점도 전문가 사이에서 여러 번 지적돼왔다.
피치에이아이는 “보유 중인 리테일 데이터 인프라와 두 교수진의 연구 역량을 결합해 대규모 확장성을 갖춘 기술 체계를 구축할 것”이라며 “오프라인 리테일 환경에서 데이터 기반 의사결정을 자동화하는 생태계를 만들겠다”고 밝혔다.
업계에서는 향후 피치에이아이의 제품 로드맵과 기술 공개 일정에 관심이 모이고 있다. 엣지 AI를 중심으로 한 리테일 기술 경쟁은 이미 글로벌 기업들이 치열하게 움직이고 있는 만큼, 피치에이아이가 어느 수준까지 개발을 끌어올릴지 시장의 평가가 뒤따를 전망이다.
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