AI머신비전, 스마트팩토리 대세된 이유는?

[4차 페스티벌] 이석중 라온피플 대표 발표

"사진 속 들판에 소가 몇 마리인지, 하늘과 산의 경계는 어디쯤일지 사람들은 한 눈에 보고 파악할 수 있지만 컴퓨터는 그렇게 하지 못합니다. 컵케이크와 치와와를 구별해내는 것 또한 알고보면 상당히 어려운 기술입니다."

이석중 라온피플 대표는 18일 오전 서울 강남구 코엑스에서 열린 '4차산업혁명 페스티벌 2020'에서 인공지능(AI) 머신비전 기술에 대해 소개하며 이같이 말했다.

머신비전은 컴퓨터가 마치 사람이 사물을 인지하고 판단하는 것처럼 도와주는 기술이다. 쉽게 말해, 널리 알려진 AI 카메라와 컴퓨터 정도의 개념이다. 여기서 카메라는 사람의 눈, 컴퓨터는 사람의 뇌에 대응한다.

이석중 라온피플 최고경영자(CEO) 대표. (사진=지디넷코리아)

그동안 컴퓨터의 정보 처리 속도는 비약적으로 발전해왔다. 그 때문에 카메라와 컴퓨터가 특정 사물의 모습과 개수, 모양을 파악하는 데 사람의 눈과 뇌보다 더 효율적으로 활용될 것으로 여겨진다.

다만 이 대표에 따르면 이는 사실이 아니다. 컴퓨터는 시각 정보를 그림과 같은 형상이 아닌 숫자로 처리하기 때문에 세부적인 정보를 파악하는 데 어려움이 있다는 게 그의 설명이다.

이같은 문제점은 비전 검사를 이용하는 공장 등 제조업 분야에서 전통적인 룰(Rule) 기반의 검사를 시행했을 때 여실히 드러난다. 제품의 품질을 실시간으로 관찰해 불량을 찾아낼 때, 룰 기반 검사는 양품(良品)과 불량품의 차이가 확실히 드러날 경우에만 제품 검별이 가능하다는 것이다.

(사진=라온피플)

이 대표는 "미세한 균열이나 비정형적인 얼룩 등은 룰 기반 검사로 자동화할 수 없었다"며 "세세한 검별이 힘들어 사람의 눈을 통한 검사도 추가적으로 필요하고, 검사자의 그 날 컨디션에 따라 결과가 상이하게 나타날 가능성도 있다"고 설명했다.

라온피플은 이 같은 문제점에 착안해 지난 2017년 머신비전에 AI 기술을 적용한 소프트웨어 '나비(NAVI) AI'를 업계 최초로 개발했다.

영상으로 제품의 불량을 검사하는 기능에 AI를 적용한 것인데, 양품과 불량품을 한치의 오차도 허용치 않고 선별해낸다. 메모리반도체의 핵심 소재인 실리콘웨이퍼나 인쇄회로기판(PCB), 심지어 알약을 감별해내는 데에도 활용된다. 공장 자동화가 필수인 '스마트팩토리'의 중추적인 역할을 맡은 게 바로 이 머신비전이라고 할 수 있겠다.

(자료=라온피플)

이 솔루션을 이용하면 기존 인력의 20~30% 수준으로도 정확한 검사를 할 수 있다는 게 이 대표의 설명이다. 사용자 환경에 최적화된 하드웨어와 인공지능 소프트웨어를 통합해 뛰어난 품질과 기술력은 국내는 물론 해외에서도 인정받고 있다는 평가다.

머신 비전은 향후 다양한 분야에 활용될 것으로 보여 더욱 주목된다. 횡단보도에서 AI가 보행자를 인식해 자동차의 주행 시간을 줄이거나 늘리고, 실시간으로 자동차 번호판을 인식해 과속·주정차 차량을 단속하는 기능 등에도 널리 쓰일 전망이다.

한편, 시장조사업체 마켓앤마켓은 글로벌 AI 머신비전 시장 규모가 오는 2022년까지 연평균 성장률 8.15%로 증가해 144억3천만 달러(약 16조9천억원)에 달할 것으로 내다봤다. 이 중심에는 아시아·태평양 지역이 전체 머신비전 시장의 30% 이상을 선점할 것으로 관측된다.