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AI 솔루션이 어떤 환경에서든 불량품 ‘족집게 감별’[혁신기업 성공 노하우]인공지능 머신 비전 ㈜수아랩 송기영 대표
이권진 기자  |  goenergy@kbiz.or.kr
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[2183호] 승인 2018.09.12  
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▲ 송기영 수아랩 대표는 “제조의 여러 공정들 중에서도 최종 단계인 검사와 검증을 의미하는 ‘머신 비전(Machine Vision)’에서 수아랩이 개발한 고도의 인공지능 기반 기술이 적용된다”고 말한다.

우리 경제의 주요 지표가 부진한 가운데 얼어붙은 소비심리와 기업체감경기 악화로 반등의 조짐을 찾기가 쉽지 않다. 한국경제의 위기를 타파하기 위해서는 결국 중소기업이 성장엔진을 찾고 빠르게 혁신을 해야 한다. 이에 중소기업중앙회(회장 박성택)와 IBK경제연구소가 지난 4월부터 6월까지 3개월 동안 혁신분야별 성공기업 32곳을 발굴하고 CEO로부터 직접 성공 노하우를 경청했다. <중소기업뉴스>가 이들 혁신 성공기업들의 경영 인사이트를 소개한다.<편집자주>


영상이나 이미지를 학습하며 그 결과 스스로 데이터를 분석해 내는 딥 러닝(Deep Learning)은 인공지능 연구와 발전에 있어 가장 핵심적인 기술로 알려져 있다. 인공지능 자체를 하나의 신경망이라고 본다면 이 딥 러닝의 과정에 어떤 데이터를 활용해서 알고리즘을 완성하는지에 따라 인공지능은 특별한 역할을 부여받으며 그 가치를 발휘하게 된다.

따라서 어떤 목적으로 얼마나 정확하고 풍부한 데이터를 제공하며, 이를 제대로 분석할 고도화된 알고리즘을 만들어 내는지에 따라 인공지능의 활용 영역과 수준은 인간의 상상을 뛰어 넘을 듯하다. 그 여러 분야들 중에서도 영상과 이미지 데이터 학습을 기반으로 한 인공지능을 의외로 전통적인 제조 분야에서 활용하는 방안을 연구해 세계가 주목하는 성과를 거둔 벤처기업이 바로 수아랩(SUALAB)이다.

송기영 수아랩 대표는 “특히 제조의 여러 공정들 중에서도 최종 단계인 검사와 검증을 의미하는 ‘머신 비전(Machine Vision)’에서 수아랩이 개발한 고도의 인공지능 기반 기술이 적용된다”고 말문을 열었다. 머신 비전을 수행하는데 있어서 작업자의 편의와 효율이 크게 개선됐음은 물론, 정확도와 소요 시간 등에서도 획기적인 변화가 일어나게 된 것은 당연했다.

특히 불량품과 양품의 구분이 애매한 ‘경계성 데이터’는 검사 결과의 정확도 향상을 위해 꼭 해결해야 하는 중요한 과제이기도 했다. 그 결과 오히려 사람이 검사, 분류에 참여할 때 보다 훨씬 높은 일관성과 정확성을 보이며 기술 완성도는 더욱 높아졌다고 송기영 대표는 힘줘 말한다.

“인공지능은 경계성 데이터를 학습한 뒤 이에 대한 판단 기준과 방식이 정해지면 흐트러짐 없이 수백번을 반복해도 동일한 정확성을 자랑합니다. 사람과 달리 경계성 데이터를 일관되게 판단하는 것만 해도 훌륭한 성과이기에 고객사들은 역으로 우리의 인공지능이 만든 판정 기준을 일선 제조 공정에서 적용하기도 합니다.”

수아랩이 기존의 룰 베이스 방식과는 문제 해결 방식 자체를 달리한 혁신적인 딥 러닝 적용 솔루션을 완성한 것은 2015년 9월이었다. 이후 검사 장비까지 자체 제작하고 검사를 위한 딥 러닝 알고리즘을 탑재하며 시장에서 존재감을 드러냈다. 그러나 특정 공정이나 제조에 특화된 ‘전용 솔루션’보다 그 활용폭을 현저히 넓힌 ‘범용 솔루션’을 개발한다면 사용자의 편의성도 더욱 높아지고 딥러닝 기술수준도 고도화시키는 동기부여가 될 수 있었다.

그렇게 탄생한 머신 비전 범용 솔루션이 ‘수아킷(SuaKIT)’이다. 인공지능 기반 머신 비전의 차별화된 솔루션으로 선보인 수아킷은 올해 2월 2.0 버전에 이어 5월에 2.1 버전을 출시하는 등 기술적 완성도를 더욱 높이며 진화해 가고 있다. 수아킷을 비롯한 수아랩의 머신 비전 솔루션들은 현재 고도의 정밀도와 검사 신뢰도를 요구하는 반도체와 IC칩, 태양광셀과 모듈, 디스플레이, PCB, 배터리, 철강 등의 분야에서 국내외 굴지의 기업들에 공급되고 있다. 기존의 비전 머신과 달리 비정형 이미지를 막힘없이 해석해 내고, 비교 불가한 정확도를 자랑하는 것은 물론 이 기술을 토대로 검사와 공정 자동화의 가능성을 수월하게 해 줘 큰 호평을 받고 있다.

수아랩의 솔루션에서 구현된 여러 핵심 기술들 중에서 특히 자랑할 만한 것으로 송기영 대표는 ‘이미지 컴패리전(Image Comparison)’을 주저 없이 소개한다.

기존의 딥 러닝 솔루션은 제품에 소소한 변화가 생기면 새로 학습해야 했지만, 이미지 컴패리전은 변화가 발생한 전후이미지 간의 차이점을 중점적으로 비교, 학습할 수 있는 기술로 제품의 변화나 검사 환경의 변경 등이 발생하더라도 아무런 제약없이 정확한 검사를 수행할 수 있다.

예를 들어 원단의 얼룩 발생 여부를 검사할 때 원단의 프린팅 패턴이 달라지더라도 해석에는 문제가 없다는 사례를 언급한 송기영 대표는 “이 이미지 컴패리전이야말로 수아랩이 세계무대에서도 독보적으로 완성하고 확보한 기술이면서 인공지능의 판단 역량을 혁신적으로 높인 기술”이라고 자평한다.

실제로 인공지능 기반의 비전 검사 솔루션에 띄어든 세계적인 기업 및 기업들이 수아랩의 기술 수준을 확인한 뒤 지레 포기했다는 사례가 이를 잘 설명하고 있다.

“수아랩은 소프트웨어 자체가 강점이자 경쟁력인 기업입니다. 해외 업체와 견줘도 연구 인프라와 연구원의 실력은 결코 뒤지지 않습니다. 그런 이유로 연구원들이 원하는, 좋은 성과를 내기 위해 연구 외 잡무를 없애고 출퇴근 시간을 자유로이하며, 인공지능 학습을 위한 데이터 생성과 분류에 시간을 뺏기지 않도록 별도의 데이터 관리 인력을 들였습니다.”

지난 수아킷 출시 후 매우 가파르게 성장해 창업 첫 회계연도였던 2016년 대비 약 60배가 넘는 매출 성장을 이뤘다고 송기영 대표는 뿌듯함을 감추지 않았다. 우리나라의 산업 기반은 여전히 제조업이 차지하고 있기에 인공지능 기반 머신 비전의 필요성과 확장성에 주목했던 그의 판단은 틀리지 않았다.

제조업에서도 현재의 검사 공정 뿐만 아니라 공정 전체에 걸쳐 인공지능을 통해 분석된 데이터를 모은다면 불량을 줄이고 품질과 효율을 높이는 등 완전한 의미의 스마트공장이 탄생될 것이다. 차별화된 수준의 딥 러닝 솔루션으로 세계적인 경쟁력을 확보한 수아랩의 뛰어난 역량을 확인한다면 이런 전망이 결코 섣부르지 않음을 알게 될 것이다. 



 

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