[FA저널 SMART FACTORY 박규찬 기자] 수아랩은 2015년 서울대 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램 비더로켓 대상, 2016년 ‘AIA Global Top 8’ 스타트업 선정, 2017년 ‘Vision Systems Design’의 Innovations Awards 대상(Platinum) 수상 등 국내외에서 기술력을 인정받았다. 수아랩은 머신러닝 기반의 머신비전 시스템을 만들어 판매하는 회사다. 머신러닝 기반 검사 소프트웨어와 섬유검사기 같은 하드웨어를 포함한 토털솔루션의 판매가 주 사업 분야다. 회사 이름에 LAB이 들어간 것처럼 연구개발 중심의 회사로 전체 인원 중 70% 가량이 엔지니어이며 특히 머신러닝 연구원이 그중 절반 이상으로 해당 분야에서 최고 수준의 기술력을 보유하고 있다.

수아랩 송기영 대표

Q. 수아랩의 대표적인 제품은?
구체적 아이템은 머신러닝 기반 섬유검사기, 천연가죽의 결함을 검사하고 그 결과를 바탕으로 네스팅을 한 후 실제 가죽 재단까지 수행하는 머신러닝 기반의 가죽재단기, 머신러닝 기반으로 자동 결함검사를 수행할 수 있는 소프트웨어인 ‘SuaKIT’, 그리고 대규모 공정 데이터를 머신러닝으로 분석해 제품 생산수율을 향상시킬 수 있는 스마트 팩토리 솔루션인 ‘SuaFAB’이 있다.
수아랩 제품의 가장 기본적인 특징은 머신러닝이 사용되는 것이다. 수아랩은 머신러닝 기반 Self-Customizing 기능을 탑재해 결함 검사결과에 사용자가 몇 번만 피드백을 주면 기계가 사람의 판단 기준을 학습해 사람과 같은 결함 검사결과를 낼 수 있는 시스템을 개발했다.

섬유 검사 중 날염 검사 부분은 세계에서 유일하게 제품 상용화를 완료했다. 이는 제품이 생산되는 초기 공정에서 나타나는 반복적 결함을 찾아내어 공정에 바로 피드백을 줄 수 있는 시스템으로 GPU 기반 슈퍼컴퓨팅 기술, 머신러닝 기반 결함 분류 기능 등이 적용됐다. SuaKIT의 경우 프로그래머가 아니어도 결함 검사 시스템을 개발할 수 있는 소프트웨어다. SuaKIT 프로그램 내에서 결함이 포함된 이미지들을 로드하고 어디가 결함인지 마우스로 클릭해 주면 프로그램이 이를 학습해 그 이후 새로운 영상이 들어오면 자동으로 결함이 어딘지 찾아낼 수 있다.

Q. 대표적인 적용사례가 있다면?
SuaKIT의 경우 국내의 S사와 제휴를 통해 휴대폰용 렌즈의 결함 검사에 사용돼 기존의 머신비전 시스템을 뛰어넘는 놀라운 결과를 냈다. 그리고 국내의 H사와 제휴를 통해 기존에는 일일이 사람이 검사하던 태양전지 패널을 자동으로 검사할 수 있도록 개발해 사람을 뛰어넘는 굉장히 만족스러운 결과를 얻었다. 대규모 공정 데이터 분석 소프트웨어인 SuaFAB의 경우도 국내 H사에 시범 적용돼 공정데이터를 분석한 결과 제품의 효율을 기존보다 훨씬 뛰어난 정확도로 예측할 수 있게 됐다. 섬유검사기의 경우 현재 경기도 안산의 D사에 적용돼 시험 테스트를 진행 중이며 결과는 매우 만족스러운 수준이고 사용자 편의성을 높이는 작업을 진행 중이며 베트남 수출 등 주변에서 좋은 반응이 나타나고 있다.

Q. 수아랩 제품만의 차별성은?
수아랩은 머신러닝을 머신비전 시스템에 적용한 것이 타 머신비전 업체와의 가장 큰 차별점이다. 수아랩은 2013년부터 본격적으로 머신비전 시스템에 적용할 수 있는 머신러닝을 연구했고 많은 연구개발 끝에 이를 상용화할 수 있었다. 기존의 머신비전 시스템은 검사/측정하고자 하는 이미지를 머신비전 엔지니어가 일일이 분석해 규칙을 찾아내고 그 규칙을 기반으로 검사 알고리즘을 만들어야 한다. 그러나 수아랩의 머신러닝 시스템은 검사하고자 하는 대상의 이미지 데이터를 수집하고 이를 학습해 사람이 검사하는 것 같은 결과를 만들 수 있다. 기존의 전통적인 머신비전 시스템을 규칙 기반(Rule Based) 시스템이라 한다면 수아랩은 학습 기반(Learning Based) 시스템이라 할 수 있겠고, 이를 통해 기존에 머신비전 시스템이 적용되지 못했던 많은 분야에도 자동 검사 시스템을 적용할 수 있게 됐다.

Q. 향후 스마트 팩토리 관련 연구개발 계획은?
제조의 본질은 제품의 품질이나 효율이기 때문에 이를 분석할 수 있는 머신비전 시스템이 가장 먼저고 이를 기반으로 공정에 피드백을 줘 공정을 개선할 수 있는 시스템이 더욱 효율적인 스마트 팩토리라는 생각이다. 특히 이는 비용적으로 여유가 없는 중소 영세 제조업에 더 효율적일 것이라 생각한다. 따라서 수아랩은 위와 같은 4단계의 스마트 팩토리 시스템 구축을 위해 연구개발을 진행하고 있다.

Q 향후 목표는?
수아랩은 머신러닝 기반의 머신비전 시스템을 중심으로 글로벌 스마트 팩토리 솔루션 업체로 발돋움하기 위해 빠르게 성장 중이다. 다만, 아직은 스타트업이기에 정부를 포함한 다양한 유관단체의 도움이 필수적인데, 현재 정부의 스마트 팩토리 관련 정책은 위에서 말한 ERP, MES 도입 등 1단계부터 차례로 단계를 거쳐 가는 것에 기반을 두고 있다. 수아랩은 현재와 같이 스마트 팩토리를 순차적이고 획일적으로 적용하는 것이 아니라 제조 공장의 상태에 맞게, 필요하다면 4단계의 머신비전 시스템 도입 등을 먼저 할 수 있도록 하는 정책상의 제도적 유연성이 필요하다고 생각한다.

[박규찬 기자 (editor@infothe.com)]

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