코그넥스 박민홍 상무, “딥러닝 기반 머신비전으로 안전한 물류자동화 틀 닦을 것”
  • 최정훈 기자
  • 승인 2021.02.18 08:30
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자동화는 기본, 분쟁 등 불협화음 잠재우는 역할까지 맡을 것

[인더스트리뉴스 최정훈 기자] 사람이 보고 판단해야 하는 업무를 대신해주는 머신비전이 산업 전방위에서 디지털전환을 톡톡히 돕는 감초 역할을 하고 있다. 특히, 언택트 시대가 열리면서 물류 분야에서 만큼이나 머신비전이 진가를 온전히 발휘되는 곳도 없어 보인다.

일일이 사람이 확인하고 검사하는 전통적인 방식으로는 계속해서 늘어나는 물류 수요를 대응하기 버거워진다. 공장, 물류창고 및 유통센터에서 제품의 생산, 유통 공정 가이드, 측정, 검사, 식별, 이력, 품질관리 등 모든 과정을 빠르고 정확하게 처리하지 못하는 물류사는 점차 고객 눈 밖에 나기 십상이다.

코그넥스코리아 박민홍 상무 [사진=인더스트리뉴스]
코그넥스코리아 박민홍 상무 [사진=인더스트리뉴스]

이 와중에 언택트 시대 필수 노동이 된 택배산업의 이면에서 끊이지 않고 발생하고 있는 노동자들의 과로사, 고된 노동을 더 이상 도외시해서는 안 된다는 목소리가 커지고 있다. 

효율적이고 안전한 물류자동화의 길을 안내할 머신비전 업체에 관심이 집중되는 배경이다. 코그넥스는 1981년 설립 이후 200만대 이상의 머신비전 기반의 제품을 출하할 정도로 다양한 제품군으로 명성이 자자하다. 무엇보다도 딥러닝 기술을 상석에 배치해 새로운 국면에 접어든 머신비전을 선보이겠다며 자신감을 뿜어내는 업계 선도기업이기도 하다.  

코그넥스는 머신비전이 아이템의 부피를 정확하게 측정해 분류 시간을 개선하고 처리량을 극대화해 궁극적으로 작업 전체의 물류 생산성은 높일 수 있다고 호언하고 있다. <인더스트리뉴스>가 코그넥스코리아 박민홍 상무를 만나 국내 현황과 앞으로의 전략에 대해 들었다. 

물류자동화에서 머신비전이 핵심 솔루션으로 자리매김한 배경은?

화물을 들여놨다, 분류하고, 내보내는 물류현장에 변화의 바람이 분다. 모든 물류센터는 스마트물류센터에 방점을 찍고 있다. 물류 전반 비전 데이터를 수집하고, 활용·분석해 프로세스를 개선하고, 프로세스에서 발생하는 문제를 해결하며 처리 과정의 효율성을 더욱 높이는 등 다양한 궤적을 그리면서 이 모든 것을 소화해 내는 솔루션이 머신비전이다.

남보다 앞서 센서 등 타 솔루션으로 물류자동화 면모를 갖췄다 하더라도 바코드가 손상됐거나, 접혀 있거나, 뒤집어진 경우에서는 제 기능을 할 수 없어 여전히 사람의 손길이 필요하다. 여기서 이미지 기반 데이터를 포집하는 머신비전의 이점이 부각된다. 내구성 측면에서도 뛰어나다. 센서 등의 기계 구동방식은 시간이 지나면서 하드웨어 마모가 불가피한데 반해 이미지 촬영 카메라 기반의 머신비전은 20년 넘게 사용해도 무리가 없을 정도로 견고하다.

최근 물류자동화를 부추기는 요인은 무엇인가?

택배 노동자가 하루에 처리해야 하는 물량이 평균 300개 정도였는데 코로나19 사태 이후 500~600개로 늘어 덩달아 노동강도가 2배로 증가했다는 언론보도를 자주 듣게 된다. 택배에서 중요한 작업은 분류 작업이다. 특히, 택배사냐 대리점의 몫이냐를 놓고 마찰음이 끊이지 않는 분야로 알려졌다. 크기별, 형태별 그리고 쉽게 깨지는지, 손상 입기 쉬운지 여부를 하나하나 확인해야 한다면 생산성은 제자리걸음이고 노동환경은 계속해서 악화될 공산이 크다.

한편, 택배 시장이 활발해질수록 결함, 반품 등 제반 문제들이 불거지기일 수이다. 온전한 상태로 고객에게 혹은 반품시에는 물류사로 전달돼야 하는데 하자가 있거나, 다른 상품이 전달되거나 혹은 잘못 배송되는 난감한 상황들은 모두 분쟁거리가 될 수밖에 없다. 이때 고객이 파손한 지에 대한 여부 등 증거가 불명확하다면 누구를 붙들고 하소연할 수도 없이 고스란히 기업이 손실을 떠안을 수밖에 없다. 이미지 데이터로 관리를 하면 이런 분쟁의 소지를 최소화할 수 있다는 점에서 이점이 상당하다.

이커머스 분야로 시각을 넓히면 자동화가 더욱 시급해진다. 당일 배송을 지향하는 업체들이 치열해지는 경쟁에서 고객을 매료시키기 위해서는 화물을 최대한 빨리 전달해야 하는 것이 관건이다. 신속히 처리하면서 불협화음도 잠재울 수 있는 솔루션에 대한 수요는 지속적으로 높아질 수밖에 없다.

코그넥스 머신비전이 물류자동화에 적확한 솔루션인 이유는?

머신비전 솔루션 선택에 있어 가장 우선적으로 고려해야할 것은 ‘고도화‘라고 본다. 본연의 기능을 유감없이 발현해 높은 인식률을 갖췄는지 평가해야 할 것이다. 인식률이 90%라면 100개중 10개 화물은 사람이 확인해야 한다. 

또한, ID 인식, 화물 분류, 픽&플레이스(Pick and Place), 부피측정 부문 등에 있어 명암 대비 상태가 균일하지 않거나, 부분별 편차가 심한 조도 환경 등 악조건에서도 사람의 눈길이 닿지 않는 곳까지 구석구석 정확하게 판독하는지 여부도 놓쳐서는 안 된다. 

코그넥스는 물류 전용 바코드리더기, 비전센서, 딥러닝 솔루션(ViDi) 등 높은 인식률을 갖춘 제품과 솔루션으로 물류에 특화된 라인업을 확보하고 있다. 고도의 기능이 필요하지 않은 곳에 사용되는 밸류라인부터 프리미엄라인까지 다양한 상품군을 갖춰다는 점에서 높은 평가를 받고 있다. 사용이 손쉬운 것도 강점이다.

인사이트(In-Sight) D900 [사진=코그넥스]
인사이트(In-Sight) D900 [사진=코그넥스]

코그넥스의 물류자동화 주력 제품 및 솔루션으로는 ‘인사이트(In-Sight) D900’과 ‘3D-A1000’이 있다. 인사이트(In-Sight) D900는 세계 최초 딥러닝 기반 산업용 스마트 카메라로 산업용 등급을 갖춘 스마트 카메라인 인사이트(In-Sight)에 딥러닝 애플리케이션을 위해 특별하게 설계된 이미지 분석 솔루션인 ‘코그넥스 비디(ViDi)’가 통합돼 출시됐다. 업계 최초의 딥러닝 내장형 비전 시스템으로 비전검사에 필요한 모든 기능을 갖추고 있기에 광학문자인식(OCR), 패킹 검증 및 화물파손상태를 비롯해 검사 시에 발생할 수 있는 복잡한 문제를 신속하게 해결할 수 있다. 복잡한 제품의 형태에서의 비정형 제품을 구분할 있어 물류 분야에서의 복잡한 검사 애플리케이션을 자동화하는데 빛을 발한다.

3D-A1000는 고정 상태 및 움직이고 있는 대상에 대한 치수 측정 문제까지도 모두 해결할 수 있어 물류, 포장 및 창고 작업 분야의 최적화를 위한 검사에 제격인 3D 스마트 카메라다. 대상이 고속으로 움직이거나, 전환부가 고르지 않거나, 표면이 손상된 경우에도 검사가 가능하며 과대포장이나 컨테이너 적입이 불가능한 대형 물품 검사도 거뜬히 소화해 낸다. 또한 제품 생산공정에서 사전 보정된 상태로 출하되기 때문에 시스템에 즉각 통합시킬 수 있어 호환성이 뛰어나고, 15분 이내에 설치가 가능해 사용자 편의성을 크게 높였다는 점도 강점이다.

3D-A1000 솔루션 [사진=코그넥스]
3D-A1000 솔루션 [사진=코그넥스]

제품을 도입한 수요처의 반응은 대체적으로 어떠한가?

5년 전 물류현장에 자동스캔 기능 제품이 들어오면 일자리가 사라지지 않을까하는 불안감이 없지 않았다. 하지만 자동화 인해 작업자는 고부가가치를 낼 수 있는 다른 곳에 배치되면서 이제는 수용하는 분위기가 완연해 졌다. 

초기에 성능 좋고 유연한 솔루션으로 소기의 성과들을 만들어 가면서 최근에는 엔드 유저 고객사 장비를 만드는 OEM사들이 먼저 손을 내밀 정도로 업계의 신뢰를 탄탄히 다진 수준에 이르렀다. 지금까지 유수의 대형 택배사와 급부상하고 있는 이커머스 업체들에 자사 솔루션을 공급했다. 

이는 고객 만족을 위해 끊임없이 제품 개발에 경주해 온 노력의 결실이라고 본다. 코그넥스는 기술과 제품 품질 향상을 위해 전체 매출의 15% 이상을 매년 R&D에 투자하고 있으며, 전 세계적으로 폭넓은 비전 전문가 그룹을 보유하고 있다. 특히, 2019년 10월에는 한국의 딥러닝 기반 비전 소프트웨어 개발업체인 ‘수아랩(SUALAB)’을 인수해 머신비전 리더의 자리를 강화하면서 타사와의 기술 격차를 넓혀 나가고 있다.

박 상무는 “코그넥스 물류솔루션을 통해 보다 빠르고 정확한 원인 분석 및 피드백이 가능하다”고 강조했다. [사진=인더스트리뉴스]
박 상무는 “코그넥스 물류솔루션을 통해 보다 빠르고 정확한 원인 분석 및 피드백이 가능하다”고 강조했다. [사진=인더스트리뉴스]

물류분야에서 기대해 볼 수 있는 딥러닝 기반 머신비전의 활약상은? 

머신비전 솔루션은 단순 검사, 측정 등의 역할을 벗어나 AI, 딥러닝 등의 기술과 접목돼 괄목할 정도로 발전할 것이다. 초기 품질 향상 및 생산 추적 기반에서 각 포인트별 검사 및 코드 이미지에 대한 한 단계 나은 생산시스템 구축을 위해 업계에서 딥러닝에 대한 검토가 활발하게 이뤄지고 있다. 이전에는 바코드를 통해 분류됐는데 이제는 형상을 보고 부피는 어느 정도이며 무게는 얼마나 되는지 등을 스스로 학습하게 된다. 딥러닝의 결과가 이미지 분석에서 좌우된다는 점에서 다양한 분석 솔루션을 보유하고 있는 자사가 유리한 위치를 점할 수 있다고 본다. 

앞으로는 비전기술을 통해 기기의 이상을 그 상태감지에 의해 예지하고, 이에 기인해서 사전에 시스템을 예방하고 보수도 수행하도록 구현할 계획이다. 머신비전이 빠르고 정확하게 많은 양 처리해야 하는 역할이 수행하지만 고장이 나서 프로세스에 제동이 걸리면 손실도 막대하다. 2년 전부터 비전 데이터 수집을 통한 예지정비에 집중하고 있으며 올해 본격 솔루션을 출시할 예정이다. 

2021년 중점적으로 추진할 사업이나 솔루션 출시 계획은? 

올해도 딥러닝, 3D, 비전, 바코드리더기 솔루션 보급에 주력할 예정이다. 이 제품들로 지난해까지 택배사에서 이커머스로 보폭을 넓혔고, 올해는 본격 리테일 시장에 파고들 계획이다. 코로나 시대 오프라인 매출이 감소하지 않고 대체로 증가했다. 대형 오프라인매장은 온라인과 병행하며 위기를 넘겼으며, 편의점은 그때그때 구매하는 이용객이 늘어난 덕분이다. 

특히, 아마존고와 같은 무인매장에 코그넥스 솔루션이 꽃을 피우는 해가 될 전망이다. 지난해 한화테크윈과 합작해 자동계산대를 개발해 오프라인 매장에 적용했다. 상반기 본격 출시할 예정이다.



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