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[인공지능 in IT] '머신 비전', 내 눈에 걸리기만 해봐

권명관

50~60년대 국내 상황은 말로 표현하기 힘들다. 당시 강대국들은 전쟁 직후 한국이 다시 정상적으로 복귀하는 것은 불가능하다고 여길 정도였으니, 여러 모로 살아남기 힘든 환경이었던 것만은 분명하다. 하지만, 뭐든지 열심히 노력하는 특유의 국민성을 바탕으로 한걸음씩 내딛기 시작했고, 1988년 서울 올림픽까지 개최할 정도로 경제 성장을 이뤘다. 당시 필자가 태어난 것은 아니었지만, 여러 자료나 부모님 세대의 말씀을 조합하면, 이 같은 성장의 중심에는 제조업의 부흥이 있었기 때문이다.

제조업은 국가 실물 경제의 근간이라고 할 정도로 중요한 역할을 담당한다. 단단한 제조업 생태계가 창출해 내는 부가가치를 바탕으로 서비스업이 발전한다면, 산업의 경쟁력을 잃지 않으면서 지속적인 성장을 이뤄낼 수 있는데 큰 보탬이 된다. 최근에는 인공지능과 같은 고도의 기술이 널리 퍼져 제조업의 중요성을 더욱 부각하고 있다. 전통적인 기계 산업 기술은 과학기술을 지탱하는 뿌리의 역할을 하고, 인공지능이나 데이터의 확장 등 탄탄한 제조업 중심의 주력 산업과 융합해 폭발적으로 성과를 낼 수 있다. 결국, 아무리 새로운 기술이 등장한다 해도, 제조업과는 떼려야 뗄 수 없는 관계인 셈이다.

인공지능은 제조업에서 매우 유용하게 쓰이고 있다. 그 중에서 공장 자동화에 큰 역할을 하고 있는 '머신 비전(Machine Vision)'에 대해서 이야기를 해보자. 머신 비전은 사물인식, 얼굴인식, 이미지 캡션, 문자 인식 등 여러 형태로 적용되며, 최근 들어 딥 러닝을 통해 더욱 강력해지고 있다. 특히, 비전을 활용해 불량품을 검출하는 'Defect Detection'은 제조업에서 큰 역할을 할 수 있다. 대다수의 공장에서 제품 생산 마지막 공정은 '품질보증(Quality Assurance, QA)'이다. QA를 통해서 생산한 제품 혹은 부품에 문제가 없는지 확인한 후, 구매자에게 좋은 품질의 제품만을 제공해야 하기 때문에 매우 중요하다.

실제로 대량생산라인을 보유하고 있는 제조업 기반 기업은 QA에 막대한 비용을 소모하고 있다. 때문에 유심히 확인하지 않거나, 몇몇 샘플들만 체크하고, 심지어 QA를 생략하는 경우도 있다. 결국 피해는 고스란히 최종 구매자에게 이어진다. 예를 들어, 새로 장만한 스마트폰이나 자동차 부품에 흠집이 있는 경우, 최종 구매자가 겪어야 할 불편함은 작지 않다. 또한, 고객 충성도 하락까지 이어질 수 있어 기업은 사전에 방지해야 한다.

불량품 검출이 이루어지는 프로세스를 간단하게 알아보자. 스켈터랩스의 정수익 책임 PM의 도움을 받아 이미지로 구성했다.

불량품 검출 프로세스, 출처: 스켈터랩스
< 불량품 검출 프로세스, 출처: 스켈터랩스 >

먼저 부품 생산 과정 중 불량을 탐지하기 위해서는 광학 기기를 사용해 사진을 찍어야 한다. 그리고 촬영된 사진을 이용해 머신 비전으로 탐지하는 것이다. 하지만, 머신 비전이 적용되었다고 해서 바로 족집게처럼 불량품을 검출해낼 수 있는 것도 아니다. 이미 많은 이들이 알고 있지만, 딥 러닝은 수많은 데이터셋을 바탕으로 선행한 학습 전제가 필요하다. 결함으로 판명된 부품들에 대한 데이터를 수집하고, 학습해 '이 부품은 이런 형태의 손상이 있으니 불량이다'라고 판단하는 방식이다. 인식하고, 학습하고, 검출하는 단계를 계속해서 반복하며 기계가 점점 '똑똑해진다'라고 할 수 있다.

이어서 스켈터랩스의 사례를 참고해보자. 내부에서 개발하고 있는 불량품 검출 서비스는 크게 세가지 부분으로 구성된다. 파란색 네모 안에 있는 이름은 가제다.

스켈터랩스의 머신 비전 불량품 검출 서비스
< 스켈터랩스의 머신 비전 불량품 검출 서비스 >

하나씩 살펴보면, 'Dulok'은 실제로 현장에서 촬영되는 이미지를 모니터링하거나, 이를 클라우드에 업로드하는 '모니터링 모듈'이며, 'Ewok'은 웹상으로 부품 정보에 대해 'curation', 'labeling', 추론 결과를 확인할 수 있도록 하는 '애플리케이션'이다. 마지막으로 'Gorax'는 '학습을 통해 부품의 결함을 검출하는 모델'이다. 이 부분은 실제 서비스에서 단순히 딥 러닝을 통한 추론 외에도 다른 피쳐들이 제공되어야 한다.

기존에는 사람이 이미지 상에서 결함에 대한 정의를 하나하나 내리고, 결함의 특징을 수동으로 설정해야 했다. 때문에 반도체나 LCD처럼 표면 형태가 정형화되어 있는 분야에서만 머신 비전 기술을 활용할 수 있었다. 반대로 섬유나 천연가죽 등 표면 형태가 비정형화된 분야에서는 결함 특징 값을 수동으로 설정하기 어려워 육안검사에 의존해야만 했다.

그러나 점차 '머신 비전' 기술이 발전하면서 적용되는 영역은 계속 늘어나고 있다. 이는 품질을 높이는 결과로 이어져, 결과적으로는 최종 소비자들이 혜택을 받는다. 이처럼 인공지능 기술은 향후 지속적으로 발전을 거듭해 제조업의 일자리를 뺏는 것이 아닌, 함께 공생하는 생태계를 구축하는데 도움될 것이라 생각한다.

이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저

조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다

*본 칼럼은 IT동아의 편집 방향과 다를 수 있습니다.

글 / 스켈터랩스 이호진 마케팅매니저
편집 / IT동아 권명관(tornadosn@itdonga.com)

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