Adam Gross, HarmonEyes 공동 설립자 겸 CEO – 인터뷰 시리즈

Adam Gross, HarmonEyes 공동 설립자 겸 CEO는 의료, 금융 서비스, 데이터 분석 분야에서 기술 기반 비즈니스를 구축하고 확장한 경험이 거의 30년에 달하는 연쇄 창업가입니다. 그는 2013년에 RightEye를 공동 설립하여 의료, 프로 스포츠, 군사 성능 응용 분야에서 사용되는 안구 추적 기술 플랫폼을 개발했으며, 2024년에 Dr. Melissa Hunfalvay와 함께 HarmonEyes를 공동 설립해 AI 기반 인간 상태 인텔리전스로 전문성을 확장했습니다. 초기 경력에서는 의료 비용 절감 기업 KeyClaims를 공동 설립했으며, 이 기업은 2012년에 Stratose/Zelis Healthcare에 인수되었습니다. 또한 금융 분석 플랫폼 Trending123.com을 공동 설립해 2007년에 InvestorPlace Media에 인수되었습니다. 그는 금융 기술 회사 KeepMore를 설립했으며, 동부 해안 전역에 사설 ATM 네트워크를 운영하던 Eastern ATM을 공동 설립해 1998년에 인수되었습니다.

HarmonEyes는 실시간 안구 움직임을 통해 사람의 인지, 감정, 신체 상태를 추론하도록 설계된 AI 기반 기초 모델 Theia를 개발하고 있습니다. 이 기술은 인지 부하, 주의력, 정신적 준비 상태, 피로, 스트레스, 산만, 멀미, 사용자 인증 등 다양한 신호를 측정할 수 있으며, AI 비서, 자동차 시스템, 확장 현실, 방위, 의료, 교육, 산업 안전, 게임, 시장 조사 등 광범위한 분야에 적용될 수 있습니다. Theia는 특수 안구 추적 하드웨어 없이 일반 카메라가 장착된 장치에서도 엣지에서 동작하도록 설계되었으며, HarmonEyes는 영상 및 개인 데이터가 저장되지 않는다고 밝혔습니다. 이 회사는 기술을 RightEye로부터 이어받았으며, 5850억 개 이상의 안구 움직임 데이터 포인트와 1630만 건의 기록을 기반으로 모델을 구축해 인간 상태 인텔리전스 기술을 훈련하고 정교화하고 있습니다.

당신은 2013년에 RightEye를 공동 설립하고 10년 이상 의료, 스포츠, 군사 분야에 안구 추적 기술을 개발해 왔습니다. 이 기본 기술과 데이터셋이 인간 상태 인텔리전스를 위한 보다 폭넓은 기초 모델을 지원할 수 있다고 확신하게 된 계기와 HarmonEyes가 그 비전을 실현하기에 적합한 차량이라고 생각한 이유는 무엇인가요?

다양한 분야에서 안구 추적 제품을 개발한 10년 이상의 경험을 바탕으로, 인간 상태 인텔리전스를 수십억 대의 장치에 제공하고자 하는 우리의 비전을 촉발한 세 가지 변화가 있었습니다:

1. 지난 10년 동안 우리는 가장 크고 검증된 라벨이 부착된 안구 추적 데이터베이스를 확보했으며, 여기에는 인구통계(예: 연령, 성별), 성능, 주의력, 감정, 시각 및 건강 상태 등을 포괄하는 130개 이상의 데이터셋이 포함됩니다.
2. AI의 급속한 확산으로 실시간 모델을 훈련할 기술이 갑자기 우리에게 제공되었고, 이를 훈련시킬 충분한 데이터도 보유하고 있었습니다.
3. 안구 추적 신호는 카메라로 캡처됩니다. 최근 소비자 등급 카메라가 이전보다 더 빠르고 저렴해졌으며, 이러한 신호를 추출할 만큼 충분히 강력해졌습니다. 우리 팀의 혁신을 통해 이제 노트북, 스마트폰, 태블릿, 자동차 등 모든 카메라 기반 장치에 안구 추적 모델을 배포할 수 있게 되었습니다.

Ofcom은 플랫폼 사용 방식을 관찰하는 행동 기반 연령 추론과 접근 허가 전에 이루어지는 연령 확인을 구분했습니다. 안구 움직임을 통한 연령 추정은 브라우징 기록, 콘텐츠 선호도, 언어, 기타 행동 신호를 분석하는 것과 기술적·윤리적으로 어떻게 다릅니까?

우리 기술은 피험자의 안구 움직임 샘플만으로 개인을 연령 범위에 배정하거나 특정 연령보다 젊거나 오래됐는지를 확인할 수 있습니다. 우리는 안구 움직임 데이터를 비식별적으로, 지속적으로, 비침습적으로 수집하며, 개인 식별 정보를 저장하거나 수집하지 않습니다. 또한 출력이 전달된 후 모든 안구 추적 데이터는 즉시 파기됩니다. 우리는 또한 라이브니스 감지와 스푸핑 방지 기능을 갖추고 있어 사용자가 시스템을 조작할 수 없도록 보장합니다.

윤리적으로 이는 사용자의 행동, 습관, 결정, 선호도를 프로파일링하지 않는다는 의미입니다. 행동 기반 추론은 시간이 지남에 따라 사용자의 행동을 통해 인물을 그리는 반면, 우리는 개인 정보를 수집하거나 보관하지 않고 연령 보장을 제공하므로 사용자와 부모는 추적이나 프로파일링이 아닌 보호를 받고 있다는 확신을 가질 수 있습니다.

HarmonEyes가 발표한 연구에서는 45,696명의 안구 움직임을 분석해 12개 연령 그룹에서 94.67%의 분류 정확도를 기록했습니다. 이 정확도 수치는 정확히 무엇을 측정하는 것이며, 16세와 같은 특정 임계값을 초과하거나 미만인지 신뢰성 있게 판단하기 위해 추가적인 검증이 얼마나 필요합니까?

정확도는 데이터셋에 새로 추가된 사람의 안구 움직임이 94.67%의 확률로 해당 연령 그룹(12개 중 하나)으로 올바르게 분류된다는 의미입니다. 16세 이상·이하를 판단하는 것은 특정 연령대를 식별하는 것보다 부담이 적습니다. 다만, 연구에 사용된 데이터는 시각 장애나 신경계 질환이 있는 사람들을 제외했으므로, 추가 검증에서는 이러한 비정상적인 안구 움직임을 가진 사람들을 포함해야 합니다.

개발자가 Theia의 연령 추정 기능을 호출할 때, 일반 카메라를 통해 안구 움직임을 캡처하고 연령 범위 결과를 반환하기까지 기술적으로 어떤 단계가 진행되며, 어느 단계가 전적으로 사용자의 디바이스에서 이루어지는지 설명해 주시겠습니까?

카메라는 먼저 시선 벡터를 계산하여 사용자가 어디를 바라보고 있는지를 파악합니다. 이 시선 벡터는 우리 SDK를 통해 안구 추적 특징(예: 속도, 고정점)으로 변환됩니다.

생성된 특징은 우리의 머신러닝·AI 알고리즘에 입력되어 사용자의 연령 범위를 결정합니다.

이 모든 처리는 엣지 기반으로 수행되며, 배포 전략에 따라 클라우드가 아닌 사용자의 디바이스에서 직접 처리될 수 있습니다. 원시 안구 추적 데이터는 보관되지 않으며, 각 출력이 생성된 직후 즉시 폐기됩니다.

연령 추정 시스템은 조명, 카메라 품질, 안경·콘택트 렌즈, 안구 상태, 장애, 인종, 디바이스와의 거리 등에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. Theia를 이러한 변수들에 대해 어떻게 테스트하고, 개발자에게 다양한 인구·환경에 대한 정확도 증거를 어떻게 제공합니까?

연령 추정 정확도가 조건에 따라 달라지는 것은 사실입니다. 일반 대중에게 연령 보장 모델을 제공하기 위해 HarmonEyes는 Theia를 투명하게 테스트·검증·보고하며 책임 있게 사용될 수 있도록 합니다. 여기에는 더 크고 다양성 있는 데이터셋을 활용해 모델을 확장·일반화하는 작업이 포함됩니다.

• 우리는 정확도 비율에 대한 가이드라인을 제공하고, 예를 들어 낮은 데이터 샘플링 비율이 연령 보장 출력 지연에 미치는 영향을 안내합니다.
• 데이터 품질의 다양한 측면에 대한 실시간 모니터링과 고려 사항을 포함합니다.

Theia는 사전 녹화된 비디오, 사진, 합성 얼굴, 형제·자매가 대신 검증하는 경우, 혹은 사용자가 고의로 시선을 조작하는 시도 등에 어떻게 방어하며, 라이브니스 감지가 SDK에 직접 내장될 예정입니까?

모든 HarmonEyes 연령 보장 모델에는 라이브니스 감지와 스푸핑 방지 검사가 포함됩니다. 안구 움직임은 개인마다 고유하기 때문에, 우리는 안구 움직임이 계정 소유자와 일치하는지, 혹은 다른 사람(예: 형제·자매)인지 판단할 수 있습니다.

연령 추정 모델은 특히 법적 임계값에 근접한 사용자에게 완벽히 정확하지 않을 수 있습니다. 개발자는 불확실한 결과를 어떻게 처리해야 하며, Theia를 기본 검증, 위험 신호, 혹은 특정 사용자를 다른 검증 방법으로 전환시키는 계층형 프로세스 중 어느 형태로 활용할 계획입니까?

연령 추정 모델은 완벽하지 않습니다. 우리는 모든 결과와 함께 신뢰도 수준을 제공합니다. 이 신뢰도와 정확도가 연령 보장을 확인하기에 충분할 수 있지만, 예를 들어 특정 측정에 대한 신뢰도가 일정 수준 이하인 경우 이를 2차 검증을 트리거하는 신호로 사용할 수 있습니다. 우리의 연령 보장 모델은 여러 검증 방법 중 하나로 활용될 수 있으며, 여러 방법을 모두 통과해야 최종 인증이 이루어집니다. 최종적으로 위험 허용도와 사용 사례가 연령 자체, 연령 범위, 혹은 특정 임계값(예: 16세 이하) 중 어느 것을 요구하는지에 따라 솔루션이 기본 검증인지 계층형 프로세스인지 결정됩니다.

HarmonEyes는 Theia가 엣지에서 정보를 처리하고 출력이 전달된 후 안구 추적 데이터를 폐기한다고 밝혔습니다. 개발자, 감사인, 규제기관이 이러한 아키텍처를 독립적으로 검증하려면 어떻게 해야 하며, 회사는 배포된 애플리케이션에서 원시 안구 추적 데이터를 수집하지 않으면서 모델을 어떻게 개선할 수 있습니까?

우리의 모델 개발 및 향상 과정은 자체 보유 안구 추적 파이프라인 내에서 수행됩니다. 우리는 고객 데이터를 사용하지 않으며, 기존에 검증된 데이터를 활용합니다.

이를 통해 필요 시 클라우드 없이 엣지에서 솔루션을 제공할 수 있습니다. 엣지 환경에서는 컴퓨팅·스토리지 자원이 제한되고 디바이스에 데이터를 저장할 수 없는 경우가 많습니다. 우리는 매 초마다 연령 보장 출력을 제공하며, 정책상 매 초마다 안구 추적 데이터를 파기합니다(각 출력이 전달된 직후).

우리는 아키텍처 주장이 외부 검증을 통해 신뢰성을 얻어야 함을 인식하고 있으며, 개발자·감사인·규제기관이 안구 추적 데이터가 수집·보관되지 않음을 확인할 수 있도록 제3자 인증 및 증명을 추진하고 있습니다.

영국은 매우 효과적인 검증 기준을 마련하고 있고, 유럽 연합은 가능한 한 적은 개인 정보를 공개하는 익명 연령 증명 시스템을 강조하고 있습니다. HarmonEyes는 이러한 신흥 요구사항을 충족하면서 생리학적 연령 추정이 단순히 다른 형태의 바이오메트릭 감시가 되지 않도록 어떻게 입증할 것입니까?

우리가 제공하는 각 모델에는 개발 방법론, 모델 정확도, 알려진 제한 사항을 문서화한 백서가 동봉되며, 규제기관이나 감사인이 실시간 원격 테스트를 통해 실제 성능을 직접 평가할 수 있도록 Theia를 제공하고 있습니다.

연령 보장이 개별 소셜 플랫폼에서 운영 체제, 앱 스토어, 디바이스 수준 인프라로 확대됨에 따라, Theia는 기술 스택의 어느 위치에 배치되어야 하며, 소비자 앱, 게임, 소셜 미디어 및 기타 연령 제한 서비스에서 책임 있는 채택은 어떻게 이루어져야 한다고 보십니까?

우리는 연령 보장 기능에 대한 다양한 통합 방안을 모색하고 있습니다. Theia는 소셜 미디어 플랫폼과 같은 기업 전용 기술 스택, 운영 체제와 같은 디바이스 인프라, 결제 네트워크와 같은 상거래 인프라, 혹은 앱 수준에서 직접 작동할 수 있다고 기대합니다.

우리에게 책임 있는 채택이란 검증 프로세스의 투명성, 모델 내 데이터 다양성, 그리고 프라이버시를 보장하면서 비용 효율적으로 배포할 수 있는 정확한 연령 보장 기능을 제공하는 것을 의미합니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 알고 싶으신 독자분들은 HarmonEyes를 방문해 주세요.