[인더스트리뉴스 최종윤 기자] ‘인공지능’(AI)은 4차 산업혁명의 핵심기술 가운데 하나다. 신기술 등 기술발전의 소식은 하루가 멀다하고 뉴스의 한면을 채운다. 하지만 중소기업 입장에서는 인력, 비용 등 문제로 고도화된 기술의 효용을 누리기 어렵다. 이런 상황속에 특별한 기술인력 없이 인공지능 딥러닝 기술로 비전검사를 구축할 수 있게 하는 소프트웨어가 주목받고 있다.

딥러닝 비전 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T), 뉴로알(Neuro-R)과 뉴로클의 이홍석 대표 [사진=뉴로클]

뉴로티, 뉴로알이란 딥러닝 비전 소프트웨어를 선보이고 있는 뉴로클(Neurocle, 대표 이홍석)은 최근 2.3버전까지 출시했다. 빠른 재학습(Fast Retraining) 기능까지 추가한 최신버전은 모델 변경 시 오랜 재학습(모델 재생성)에 따른 시간을 1/10 수준으로 단축해, 딥러닝 비전검사의 난제를 해결했다. 뉴로클 이홍석 대표를 만나봤다.

뉴로클 소개 부탁한다.

뉴로클은 ‘Making Deep Learning Vision Technology More Accessible’이라는 비전 아래, 기술 사용이 어려웠던 일반 사용자까지 자유롭게 인공지능 딥러닝 기술의 효용을 누릴 수 있도록 GUI 기반의 딥러닝 비전 소프트웨어(Neuro-T & Neuro-R)를 제공하고 있다. 독보적인 기술을 인정받아 국내외 유수의 대기업 및 중견기업 등에 납품을 완료했으며, 2021 Gartner Cool Vendor 등재, 2021 대한민국 임팩테크 대상, 2021 Vision System Design Innovators Award 등을 수상하며 가능성을 널리 인정받고 있다.

대표 솔루션과 특장점을 밝힌다면?

당사가 제공하고 있는 딥러닝 비전 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T)와 뉴로알(Neuro-R)은 △오토 딥러닝 알고리즘(클릭과 드래그만으로 딥러닝 모델 자동생성) △데이터 관리 시스템(체계적인 학습 데이터 관리 구조) 등의 장점을 바탕으로, 자동차부품/반도체/디스플레이/2차전지/PCB/사출물/재료/소재/물류/패키징/식품 등 다양한 산업군에서 기술 지식에 관계없이 손쉽게 기술을 도입할 수 있는 제품이다. 최신 버전인 2.3버전에서는 신속한 유지/보수를 가능하게 하는 빠른 재학습(Fast Retraining) 기능이 추가됐다.

빠른 재학습(Fast Retraining) 기능은 학습 데이터의 추가나 변동이 있을 때 기존의 아키텍처와 하이퍼 파라미터를 활용한다. 따라서 생산 공정에서 빠른 주기로 제품이 변경되거나 불량 유형의 추가로 인한 재학습에 소요되는 시간을 대폭 줄이면서도 데이터를 전반적으로 다시 학습해 모델의 성능을 보장한다. 보다 정확하고 빠르게 유지/보수를 진행할 수 있다는 점이 장점이다. 뿐만 아니라, 집중 학습 영역(ROI, Region of Interest), 제외 영역(MASK)을 설정할 수 있도록 전처리(Pre-Processing) 기능을 추가해 이미지 학습의 정확도를 높일 방법을 제시했으며, 이외에도 데이터 증강 해제 기능 추가, Labeling Tab UI 개선, 단축키 추가 등 이전 버전에서 고객들이 요구했던 개선사항도 반영됐다.

특별한 기술인력 없이 인공지능 딥러닝 기술로 비전검사를 구축할 수 있게 하는 기술이 주목받고 있다. [사진=utoimage]

구체적인 도입사례를 소개한다면?

뉴로클은 국내 다수 대기업 및 중견기업 납품에 성공하며 딥러닝 비전 검사 시장을 확대해왔다. 특히 올해는 제조업이 집중돼 있는 부산·울산·경남 지역에서 많은 레퍼런스를 구축했다. 일례로 자동차 부품 생산업체인 경남 소재 A사에서도 자동차 조립파트 접착제 인식 프로젝트에 당사 제품을 도입해 제품 검사의 완성도를 높였으며, 2차 전지 부품을 생산하는 경북 소재 B사의 경우 외관 불량 검사 프로젝트에 당사와 협업해 신규 딥러닝 기반 비전 검사 공정을 구축한 바 있다. 이외에도 다면 사출물 외관 검사, 디스플레이 부품 소재 등을 진행해 다양한 적용 사례를 보유하고 있다.

고객사의 뉴로클 솔루션 적용 결과 개선점이 있다면?

잦은 모델변경에 따른 유지/보수의 어려움을 Fast Retraining(빠른 재학습)으로 해결하고, 자동화된 외관 검사 공정을 구축했다. 당사의 고객사인 A사의 경우 생산 모델이 자주 변경되는 탓에 비전 검사의 효용을 느끼지 못하고 육안 검사에 의존해왔다. Rule-Base 검사는 변경 시마다 알고리즘을 세팅해야 하고, 일반 딥러닝 검사는 모델 변경 시 오랜 재학습(모델 재생성) 과정이 필요했기 때문이다. 당사는 Fast Retraining(빠른 재학습) 기능을 통해 빠른 유지/보수가 가능하도록 해 프로젝트를 성공적으로 이끌었다. 변경 전 모델의 정보를 기반으로 전체 Data를 기존 대비 1/10 이하의 시간 내에 재학습 하는 과정을 통해 빠르고 정확한 유지/보수가 가능한 검사 공정을 구축했다.

2021년 사업계획과 포부를 밝힌다면?

코로나로 인한 비즈니스 제약에도 불구하고 뉴로클은 유수의 대기업과의 계약에 성공해 오히려 매년 200% 이상의 매출 신장을 기록하고 있다. 많은 기업이 예상하지 못한 상황의 위험을 최소화할 수 있다는 측면에서 자동화의 필요성에 대해 점차 주목하고 있기 때문으로 풀이된다. 2021년에는 포스트 코로나 시대가 시작됨과 함께 자연스럽게 비즈니스 기회도 점점 늘어날 것으로 예상하고 있으며, 제품 경쟁력과 비즈니스 경험을 바탕으로 전년대비 4배 이상의 성장이 기대된다. 이에 대응하기 위해 2021년에는 여러 형태의 파트너쉽을 확대할 계획을 하고 있다. 특히 부산·울산·경남쪽에서 SI업체와의 협업을 통한 성공 사례가 많아지고 있어, 다가오는 부산·울산·경남 국제 스마트팩토리 컨퍼런스 & 엑스포에서 본격적으로 좋은 역량의 SI 파트너들을 만나기를 기대하고 있다.

[최종윤 기자 (news@industrynews.co.kr)]

[저작권자 © FA저널 SMART FACTORY, 무단 전재 및 재배포 금지]