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[인터뷰] 아이브 성민수 대표 “AiVOps로 머신비전과 물류 자동화 조준”

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산업용 딥러닝 컴퓨터 비전은 제조, 물류, 자동차 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 에지 컴퓨팅의 확산은 산업용 딥러닝 컴퓨터 비전 시장의 확대를 예상케 해준다. 스마트팩토리 실현을 위한 산업용 딥러닝 컴퓨터비전 솔루션을 공급하고 있는 아이브(AiV)는 글로벌 머신비전과 물류 자동화 분야를 타깃하고 있다. 자체 개발한 MLOps 솔루션 'AiVOps'와 '스마트 빈피킹 솔루션'을 선보일 예정인 아이브. 아이브의 성민수 대표를 만났다. 

 

Q. 아이브의 주력사업, 경쟁력 등을 소개해 주세요.

 

A. 아이브는 산업용 딥러닝 컴퓨터 비전 솔루션을 개발, 공급하는 기업입니다. 기존에 사람이 하던 수작업 및 품질 검사를 자동화해 스마트팩토리의 핵심적 영역을 혁신해 나가고 있습니다. 기존의 머신비전이 기술적 한계로 인하여 적용되지 못하는 검사 분야의 문제를 해결함으로써, 스마트팩토리의 실질적 구현을 목표로 합니다. 

 

특히, 딥러닝 컴퓨터비전 품질검사 분야에서 제조업체들에게 실질적 가치를 주며 많은 reference를 쌓아가고 있으며, 물류사/로봇업체들에게도 딥러닝 기술을 활용한 자동화 솔루션을 확장해 나가고 있습니다. 

 

Q. 올해 상반기 비즈니스 성과는 어땠으며, 하반기 계획은 무엇입니까?

 

A. 올해 상반기 주요 성과로 주요 자동차 부품 고객사 중심으로 횡전개와 이차전지 관련 부품사들에게 솔루션을 공급했다는 것입니다. 주요 고객/도메인에 집중한 결과 매출 실적을 향상할 수 있었습니다. 

 

하반기에는 그동안 개발해 온 SW 솔루션 론칭을 준비하고 있습니다. AiVOps라는 아이브 고유의 웹 기반 MLOps(데이터 로딩, 레이블링, 학습, 평가 모델 베포 등 ML 전주기를 관리하는) platform의 출시, 국내 주요 협동로봇사와의 로봇 SW 솔루션 론칭 등 고객의 스마트팩토리화에 더욱 박차를 가할 수 있는 솔루션 중심으로 출시 계획하고 있습니다. 

 

Q. 아이브만의 독보적인 경쟁력이 있다면 무엇입니까? 

 

A. 비정형적 불량 검사에 있어 기존 룰베이스 머신비전은 한계가 있었습니다. 아이브는 산업 검사용 original neural network를 자체 기술력으로 개발해 비정형적 불량까지 검사영역을 확장할 수 있습니다. 

 

또한 딥러닝 기술만 보유하고 있는 다수의 딥러닝 SW 회사와는 다르게 아이브는 machine vision HW 및 optical engineering 분야 원천 기술력을 보유했습니다. HW, SW, Network 등 유형의 제품과 설계, 유지보수 등을 모두 포함한 턴키 방식/System Integration 형태로 검사장비를 공급해, 최적의 세팅과 적시 대응이 가능합니다. 

 

세계 최고 수준의 인공지능신경망 기술력, 광학 및 기구 역량을 보여주는 아이브의 기술력은 제조/물류 현장의 다양한 고객사 니즈를 충족할 수 있는 아이브만의 경쟁력입니다. 

 

Q. 최근 머신비전 분야 고객 니즈 중 가장 큰 이슈는 무엇이며, 이를 반영하기 위해 아이브는 어떤 노력을 하고 있습니까? 

 

A. 최근 머신비전 분야 고객의 이슈로 검출력 성능 미흡, 고객 A/S 응대 이슈, 시료 모델 성능 저하, Data 기반 공정관리 등으로 4가지를 꼽을 수 있습니다. 

 

현장에선 머신비전을 도입한 후에도 품질 검사가 해결되지 않아 완벽하게 활용하지 못하는 경우가 태반입니다. 아이브는 딥러닝과 룰베이스, 관련 후처리 기술까지 모두 적용해 최상의 검출력을 담보하고 있습니다. 아이브는 고객의 검출력 목표를 달성할 수 있도록 광학계 구성까지 책임지면서 최선의 노력을 다하고 있습니다. 

 

머신비전 도입 후 시간이 지나면 설비 및 조명 등 광학계의 내구성 이슈, 신규 불량 발생, 프로그램 이슈 등 다양한 이유로 성능 저하가 생길 수 있습니다. 이런 이슈가 발생했을 때 제대로 된 대응을 받을 수 없다는 것이 고객사가 현장에서 느끼는 큰 문제였습니다. 아이브는 현장 엔지니어팀 운영, 명확한 A/S 방침 정립, SW 신속한 원격 지원 등을 통해 현장 문제를 신속하게 대응합니다. 또한 AI 모델의 성능을 지속적으로 유지할 수 있도록  AiVOps platform 서비스를 개발하고 있습니다. 

 

품질 검사 중 소수로 발생하는 특정 불량의 경우, 모델 학습을 위한 데이터의 수가 적어서 발생하는 경우가 있습니다. 이런 경우 시료 혹보를 위한 기간이 오래 걸리거나 모델 성능이 저하될 수 있습니다. 아이브는 최소의 데이터로 최고의 성능을 발휘할 수 있는 few-shot segmentation, unsupervised anomaly detection 등의 기술을 선행 연구하고 있습니다. 

 

대부분 머신비전 검사 도입 초기 목적은 불량 유출 방지, 육안검사자 인건비 절감 등입니다. 실질적 고객 가치 창출을 위해서는 Data 기반 공정 관리가 필수이며, 지속적인 개선이 필요합니다. 대다수의 딥러닝 SW 기반 회사들이 이런 Data 기반 서비스 제공에 미흡해 고객사는 현장에서 어려움을 겪고 있습니다.

 

아이브의 솔루션을 활용한다면 불량을 유형, 발생 위치에 따라 Data화해 정량적 빈도를 알 수 있습니다. 불량 유형은 공정별로 상이하게 발생하므로 Data 기반 서비스를 통해 유형 빈도를 파악하고, 불량 발생의 root cause를 확인해 해당 공정의 parameter 조절 및 툴 change 등을 보다 정확하게 적용할 수 있습니다. 이런 과정은 결국 지속적인 제품 품질 개선으로 이어집니다. 

 

Q. 산업용 딥러닝 컴퓨터 비전 솔루션을 개발 공급하고 있는 아이브는 인더스트리4.0, 스마트 제조, 스마트 공장의 영역에서 어떤 역할을 수행할 수 있습니까? 

 

A. 인더스트리4.0 시대에 무엇보다 중요한 것은 비용 절감과 생산성 향상일 것입니다. 아이브는 AI 딥러닝을 통해 고객사의 제조 품질 향상과 검사 도입을 통한 비용 절감 효과를 제공하고 있습니다. 'AiVData'라는 서비스 통해 제조 현장에서 검사되는 제품의 모든 이력 데이터뿐 아니라, 설비들에서 오는 정보까지 관리하고 있습니다. 

 

또한 물류 자동화에도 도움을 줍니다. 딥러닝 기반 컴퓨터 비전으로 좌표를 인식하는 스마트 빈피킹 기술로, 로봇이 정확한 위치에서 피킹 및 적재할 수 있는 서비스를 제공해 스마트 공장화에 이바지하고 있습니다. 

 

Q. 아이브가 새롭게 선보일 AivOps와 스마트 빈피킹 솔루션에 대해 소개해 주세요. 

 

A. 아이브가 타깃하고 있는 시장은 글로벌 머신비전과 물류 자동화 분야입니다. 머신비전과 물류 자동화 분야는 육안에 의존하고 있던 검사를 AI 머신비전이 대체해 비정형적 물체의 탐지 및 이송이 가능할 것으로 보여 빠른 성장이 예상되는 분야입니다. 

 

내년 진행될 AW 2024에서 아이브는 AiVOps라고 명명한 MLOps 솔루션을 선보일 예정입니다. 검사기에서 검출된 결과에 대해 대해 confidence level에 따라, 혹은 실제 영상을 보면서 미/과검 여부를 confirm 하면 해당 이미지들을 MLOps 데이터베이스에 자동 저장됩니다. 사용자는 언제 어디서든 클라우드 서비스에 접속해 학습을 위한 라벨링 과정을 진행할 수 있습니다. 

 

라벨링은 지도 학습을 위해 반드시 필요한 과정이지만, 시간이 오래 걸리는 단점이 있습니다. 아이브는 동기화를 통해 여러 사용자가 동시 접속해 라벨링을 할 수 있게 만듭니다. 라벨링된 데이터에 대해 다양한 알고리즘을 선택해 training, validation 과정을 거친 후 설비에 자동 적용합니다. 해당 기능은 고객이 딥러닝 과정에 익숙하지 않더라도 손쉽게 click만으로 해당 솔루션을 활용할 수 있는 편의를 제공합니다. 

 

두 번째 선보일 솔루션은 딥러닝 기반 컴퓨터 비전으로 정확히 좌표를 인식하고 해당 좌표를 바탕으로 path planning을 진행, 정확한 위치에서 로봇이 물체를 picking 후 적재하도록 하는 로봇 기반 스마트 빈피킹 솔루션입니다. 

 

아이브는 비정형적 외관검사 및 물류 자동화에 특화된 딥러닝 알고리즘과 기본의 룰베이스 알고리즘 기능을 양산용 비전 SW에 통합해 제공하고 있습니다. 광학계 엔지니어링을 통해 영상의 시인성을 확보해 딥러닝 알고리즘이 최고의 성능을 발휘하게 하는 기술을 바탕으로 해당 분야에서 양산 프로젝트 판매를 대폭 확대하는 것이 아이브의 목표입니다. 

 

Q. 마지막으로 고객이 아이브를 선택해야 하는 이유에 대해 말해주세요. 

 

A .아이브의 AI 기반 검사 턴키솔루션은 딥러닝 알고리즘, 광학계 엔지니어링, 하드웨어 설계까지 내재화했습니다. 검출력은 물론이고 검사 속도, 검사 전후단의 양산라인 연결까지 최적화했기 때문에 제조 생산라인에서 최적의 성능을 구현할 수 있습니다. 

 

아이브는 이런 기술력을 바탕으로 AI 기반 검사, 물류 자동화, CCTV 영상분석 등 3가지 영역에서 80여 건의 Poc를 수행했습니다. 자동차, 이차전지, 전자, 소비재 등 다양한 산업 분야에서 양산 프로젝트도 체결했습니다. 각 제조사에 높은 검출력과 비용 효율화를 실현하면서 현장의 호평을 받고 있습니다. 아이브는 검사에 필요한 시간과 비용을 줄이고, 경영 효율화를 가져오는 가장 스마트한 선택입니다. 

 

헬로티 함수미 기자 |










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