[ BUSINESS FOCUS] 수아랩, 머신비전 검사의 한계 넘은 ‘수아킷’…딥러닝 기술로 정확성·속도 ‘두각’
‘인공지능’, 이젠 불량품도 잡아낸다
사진/수아킷 구동화면

[한경비즈니스 = 이홍표 기자]이세돌과 커제 기사를 연달아 꺾으며 세간의 관심을 모은 알파고와 인공지능. 세기의 바둑 천재들을 무릎 꿇린 인공지능이 이제는 불량품을 잡는 사냥꾼으로 공장에서 활약할 전망이다.

인공지능 기반의 스마트 팩토리 솔루션 업체 ‘수아랩(SUA LAB)’은 6월 28일 딥러닝 기반의 머신비전 검사 소프트웨어 ‘수아킷(SuaKIT)’을 공식 출시했다. 수아킷은 이미지 해석 기술을 기반으로 기존 머신비전 기술로 검사가 어려웠던 다양한 영역을 대상으로 검사의 정확도와 속도를 한층 높였다.

기존에는 엔지니어가 이미지상에서 결함에 대한 정의를 하나하나 내리고 결함의 특징 값을 수동으로 설정해야 했다. 이 때문에 반도체나 액정표시장치(LCD)처럼 표면 형태가 정형화돼 있는 분야에서만 머신비전 기술을 활용할 수 있었다. 반대로 섬유나 천연 가죽 등 표면 형태가 비정형화돼 있는 분야에서는 결함의 특징 값을 수동으로 설정하기가 어려워 육안 검사에 의존할 때가 대부분이었다.

이 한계를 극복한 기술이 바로 수아킷의 딥러닝 기술이다. 소수의 정상품 이미지와 불량품 이미지를 모아 딥러닝 알고리즘을 학습시키면 인공지능 신경망이 결함의 특징 값을 스스로 찾아낸다. 결함의 특징 값을 수동으로 설정할 필요가 없기 때문에 표면 형태가 불규칙한 섬유·가죽 등의 제조업 분야에서도 활용할 수 있다. 이뿐만 아니라 태양광·카메라·인쇄회로기판(PCB) 등 이미 머신비전 기술이 활용되던 영역에서도 더욱 높은 정확도와 빠른 속도로 불량품을 검출하고 분류할 수 있다.

특히 머신 러닝을 전공한 엔지니어가 아닌 일반인들도 손쉽게 프로그램을 이용할 수 있기 때문에 검사 진입 장벽이 크게 낮아진다. 엔지니어가 일일이 코딩해야 하는 시스템이 아니라 결함 데이터를 모아 입력해 주기만 하면 시스템이 스스로 학습하고 그를 통해 더욱 정교해지는 시스템이기 때문이다.

또한 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기술을 통해 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)에서 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있도록 설계됐다. 이에 따라 수아킷은 빠른 속도를 요구하는 제조 공정에서도 최고의 활약을 보일 수 있게 됐다.

송기영 수아랩 대표는 “수아랩이 현재 보유하고 있는 딥러닝 기반의 머신비전 기술이 독보적인 만큼 향후 더욱 빠르게 진입 장벽을 구축해 공장자동화 부문에서 독보적인 기업이 되겠다”고 자신했다.

수아랩은 인공지능·머신비전·슈퍼컴퓨팅 등 3가지 핵심 기술을 통해 다양한 제조업 분야에 무인 검사 솔루션 및 스마트 팩토리 솔루션을 제공하는 솔루션 기업이다. 차별화된 인공지능 기술을 바탕으로 삼성·포스코·코오롱·한국조폐공사 등 다양한 제조업체들을 위한 솔루션을 제공했다.

생산 공정에 적용할 수 있는 인공지능 기술을 세계 최초로 상용화했다는 점을 인정받아 지난해 세계 최대 머신비전 협회인 AIA(Automated Imaging Association)에서 ‘글로벌 선정된 바 있다. 올해는 미국 시카고에서 개최된 ‘오토메이트 쇼’에서 이노베이터 어워드 플래티넘(Innovators Awards Platinum : 대상)을 수상했다. hawlling@hankyung.com