아이브는 제조업에 특화한 비전 파운데이션 모델(VFM) 기반 검사 솔루션인 ‘아이비전(AiVision)’을 공식 출시했다고 26일 밝혔다. 이 혁신적인 AI 검사 시스템은 제조업 현장의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고, 품질 검사 자동화의 새로운 전환점을 마련할 것으로 기대된다.
가트너는 2026년까지 AI 프로젝트의 60%가 준비되지 않은 데이터로 인해 실패할 것이라고 전망하며, 특히 데이터 확보가 어려운 제조업의 특성을 지적했다. 기존의 범용 AI 모델을 제조업에 적용하려면 방대한 결함 데이터를 수집하고, 기계 ID, 타임스탬프, 배치 번호 등 다양한 메타데이터를 정제하는 복잡한 과정이 필요했다.
그러나 이러한 과정에서 학습되지 않은 신규 불량에 대한 대응력이 떨어져 현장 활용에 제약이 있었고, 불량 데이터를 수작업으로 수집하고 라벨링하는 데 소요되는 시간과 비용이 과도해 많은 제조업체들이 AI 도입을 포기하기도 했다.
아이브는 이러한 문제를 해결하기 위해 비지도학습 AI 모델을 기반으로 한 아이비전을 개발했다. 이 시스템은 양품 데이터만 학습해도 예상되는 불량을 AI가 자동으로 생성하여 검출할 수 있도록 설계되었다. 또한, 학습되지 않은 신규 불량을 탐지할 수 있는 이상 감지(Anomaly Detection)와 결함 데이터 자동 생성(Defect Generation) 기술을 적용하여, 사람이 직접 불량을 수집하거나 라벨링하지 않아도 학습용 데이터를 확보할 수 있게 했다. 이로 인해 희소한 신규 불량에 대해서도 유연하게 대응할 수 있다.
아이비전의 알고리즘은 OpenOOD, Papers with Code 등 글로벌 벤치마크 평가에서 최고 수준(SOTA)의 성능을 기록하며 기술적 우위를 입증했으며, 이를 통해 국내 제조 산업 현장에서의 활용이 본격화될 전망이다.
이번에 출시된 아이비전은 또한 MLOps 플랫폼인 'AiVOps'와 함께 제공된다. 두 플랫폼은 상호 연계를 통해 데이터 관리, 모델 학습 및 배포, 운영 자동화까지 전 과정을 지원하며, 공정 라인의 변경이나 신규 제품 투입 시에도 빠르게 대응할 수 있어 검사 효율성과 확장성을 동시에 갖추고 있다. 이를 통해 아이비전은 기존 대비 학습 데이터를 절약하고, 생산 라인의 실질적 적용성을 높이는 데 기여할 것이다.
또한, 데이터 생성과 수집, 모델 개발과 운영 과정에서 사람의 개입을 최소화한 완전한 딥러닝 기반 검사 시스템을 구현하여 인건비 상승과 설비 노후화로 인한 생산성 저하 문제를 해소하고, 제조업의 지속 가능한 경쟁력을 지원할 계획이다.
아이브 성민수 대표는 “제조업체들이 AI 도입을 망설인 이유는 각 공장마다 환경이 달라 범용 모델 적용에 한계가 있었기 때문”이라며, “아이비전은 이러한 현실을 반영해 국내 최초로 자체 플랫폼과 연계된 제조 특화 비지도학습 AI 모델을 상용화해 현장 적용성과 효율성을 동시에 확보했다”고 말했다.
아이브는 이번 아이비전 출시를 통해 국내 유일하게 특화된 딥러닝 검사 솔루션과 MLOps 플랫폼을 제공하는 기업으로 자리잡았다. 또한, LB인베스트먼트, 키움인베스트먼트, 삼성증권 등으로부터 370억 원 규모의 투자를 유치하고, 테네코(Tenneco), HD현대삼호, 한국타이어, 풍산 등 글로벌 제조사들과 협력해 자동차, 조선, 2차전지, 방산 산업 분야에서 프로젝트를 진행 중이다. 아이브는 앞으로도 50건의 특허를 출원·등록하며, 완전 자율형 품질 검사 체계 구현을 목표로 기술 고도화와 글로벌 확장 전략을 추진할 계획이다.
헬로티 서재창 기자 |
