산업용 피지컬 AI 기업 아이벡스(AIVEX, 대표 성민수)는 자사 연구진이 참여한 논문 'Memory-Bounded Continuation of Greedy Sampling for Continual Anomaly Detection'이 컴퓨터 비전 분야의 주요 국제 학회인 BMVC(British Machine Vision Conference) 2026에 최종 채택됐다고 2일 밝혔다.
BMVC는 영국 머신비전학회(BMVA)가 주관하는 국제 학회로, 비전 및 딥러닝 알고리즘의 학술적 독창성은 물론 실제 문제 해결 성능과 이론적 엄밀성을 엄격하게 심사하는 것으로 알려져 있다.
이번 연구는 비전 기반 이상 탐지(Anomaly Detection)를 실제 제조 공정과 엣지 AI 환경에 적용할 때 발생하는 메모리 효율성 문제를 해결하기 위해 진행됐다. PatchCore와 같은 이상 탐지 모델은 정상 데이터의 핵심 특징을 메모리 뱅크에 저장하고 탐욕적 샘플링으로 성능을 유지한다. 그러나 새로운 제품이나 공정이 지속적으로 추가되는 연속 학습(Continual Learning) 환경에서는 메모리 사용량이 선형적으로 급증하는 한계가 있었다.
아이벡스 연구진은 이를 해결하기 위해 엄격하게 제한된 메모리 예산 내에서도 기존 핵심 특징과 신규 데이터의 분포를 연속적으로 재구성하는 기법을 제안했다. 이 기법을 적용하면 과거 데이터에 대한 지식 망각 현상 없이 새로운 공정의 특징을 효율적으로 흡수할 수 있어, 다품종 생산 라인이나 메모리 자원이 제한된 엣지 디바이스 환경에서도 안정적인 AI 검사 성능을 유지할 수 있다.
성민수 아이벡스 대표는 "이번 BMVC 채택은 아이벡스의 AI 검사 기술이 학술적 엄밀성과 현장 적용성을 동시에 갖추고 있음을 보여주는 성과"라며 "연구 결과를 AIVision 등 자사 플랫폼에 접목해 제조 현장의 실질적인 문제 해결을 가속화하겠다"고 말했다.
한편 아이벡스는 CVPR 2025, ICML 2026에 이어 BMVC 2026까지 컴퓨터 비전 및 AI 분야 주요 국제 학회에서 연구 성과를 연이어 인정받으며 피지컬 AI 기술 경쟁력을 강화하고 있다.
헬로티 김재황 기자 |
