[인더스트리뉴스 최정훈 기자] 최근 머신비전 최대 이슈는 단연 딥러닝을 위시로 한 AI 기술이다. 기존 머신비전 시장에서 카메라, 광학장비 등이 주연이었다면 앞으로는 이러한 인프라가 하던 역할 상당 부분을 AI가 대신하면서 AI가 좋은 머신비전을 가르는 하나의 척도가 될 전망이다.

이에 솔루션 업체들은 너도나도 AI를 가장 상석에 배치하고 고객의 눈길을 잡으려고 안간힘을 쓰고 있다. 하지만 지속적인 전문가의 손길이 불가피하다는 부담 때문에 아무리 똑똑한 기술일지라도 고객을 매료시키기 쉽지 않은 상황이다. 사용자 입장에서 머신비전 시스템을 구현하는데 역량을 집중해온 업체에 관심이 집중될 수밖에 없다. 

웨다는 사용자가 직접 AI를 생성, 적용할 수 있도록 모든 프로세스를 지원하는데 방점을 찍고 있다. 전체적인 서비스가 비전문가를 타켓으로 하고 있는 블루아이(BluAI)가 주력 솔루션이다. AI 기술에서 어려움을 겪는 데이터레이블링, 네트워크 구성, 하이퍼파라미터 설정과 같은 난해한 영역을 누구나 클릭 한 번으로 처리 할 수 있다. 

신동민 박사는 “블루아이는 오랫동안 근무한 작업자들의 노하우를 디지털화하고 그 결과를 전산으로 관리하는 스마트팩토리로 가는 징검다리이다. 고객사는 품질 향상과 비용절감 두 마리 토끼를 잡을 수 있다”고 자신했다.

단 한 번 클릭으로 최적의 머신비전 기량 발휘

코로나 시대 전세계적으로 기업 투자가 얼어붙었다지만 대세가 된 언택트, 인건비 절감, 품질 향상 등에 대한 니즈가 스마트팩토리 모멘텀을 더욱 강화시킬 것으로 예상된다. 특히, 검사비용 절감을 방편으로 불황을 기회로 삼겠다는 자세를 취하는 기업들이 계속해서 늘면서 머신비전에 대한 생소함도 많이 가신 분위기다.  

특히, 최근 첨단산업 분야를 위시로 대량 생산과 정밀한 제품 검사를 수행할 성능 좋은 머신비전에 대한 수요가 높아지고 있다. 이 가운데 AI 기술이 육안, 촉감으로는 한계에 봉착했던 분야를 극복하고 더 정밀하고 복잡한 유형의 검사까지 시야를 넓히면서 머신비전의 날개를 달아줬다.

AI 기술은 빠른 성장으로 현재 많은 일을 스스로 처리할 수 있는 만능 도구가 됐다. 하지만 아직 대다수의 비전문가들은 이런 기술의 혜택을 누리기 여전히 힘들다는 것이 업계의 전언이다. 중소기업에는 IT 조직 자체도 상당한 도전 과제로 다가오는 것이 현실인데다, IT 조직을 운영한다는 제조업체마저도 AI 기술에는 크게 공감하나 도입한다는데 난색을 표하는 경우가 적지 않다.

어떤 솔루션은 도입시 전문가들이 와서 최적의 세팅을 맞춰둔다. 하지만 다변화하는 산업환경에서 새로운 형태의 불량, 새 제품 등 커스터마이징이 빈번히 수반되는 경우가 다반사다. 이때마다 비용을 지불하고 새로운 솔루션, 컨설팅을 받아야 한다면 아무리 똑똑한 솔루션이라 한들 달갑지 않다. 초기 단계부터 변화에 스스로 대처 할 수 있도록 쉽게 다가갈 수 있도록 개발된 솔루션이 업체들의 문턱을 낮출 수 있다. 

웨다의 블루아이는 제품을 제공하는 산업, 비산업군 가리지 않고 비전문가도 목적에 맞는 AI를 생성하고 서비스할 수 있다. 사용자가 AI 모델을 생성하고 배포하고 사용하는 일련의 과정이 통합 제공되며 특히, 클릭 한 번으로 대다수의 일을 자동으로 처리 할 수 있도록 고안됐다.

블루아이는 웹 기반의 제품 품질 검증 서비스를 제공해 기존 설치(Dongle) 기반의 제품들보다 접근성 면에서 뛰어나다. 제조환경에서 제품의 품질을 검사하거나 모니터링을 할 때 오직 Dongle이 삽입된 PC에서만 작업해야했다면 블루아이는 웹브라우저만 있으면 작업 진행이 가능하다.

학습 데이터의 경우 오토레이블링 기술을 통해 한 번에 수집데이터 전체를 레이블링 할 수 있다는 점이 눈여겨볼 이점이다. AI 기반의 품질 검증을 위해 제일 먼저 제품 이미지에 대한 라벨링은 통상 작업자가 수작업으로 진행해야 했다. 웨다의 블루아이는 오토라벨링으로 사용자가 손쉽게 제품의 이미지 라벨링을 만들 수 있다. 또한, 비전 카메라 제품 업체에 종속되지 않기 때문에 기존 머신비전으로도 유연하게 작업을 진행할 수 있다. 

아울러 이미지 품질 관련해 모든 데이터 정보는 자체 리포지터리(Repository)에 저장 관리되며, 이를 통해 향후 고객사의 품질 향상을 위한 다양한 데이터 분석의 기초 자료로 제공된다는 점도 강점이다. AI를 생성할 때도 AutoML 기술을 이용해 별다른 전문성 없이도 누구나 쉽게 AI를 생성할 수 있다. 비전에서 가장 오래 걸리는 파트는 앞단의 데이터에 이미지 라벨링을 진행하는 데이터어노테이션(Annotation)로 알려졌다. 블루아이는 오토라벨링 기능을 통해서 사용 가능한 태그와 레이블을 추천하고, 미리 데이터화해 이미지 태깅 작업까지 처리해서 나오도록 설계됐다. 사용자는 전문지식이 없어도 블루아이에서 제공하는 AutoML 기능 하나만 누르면 원하는 AI를 쉽게 생성할 수 있다.

현재 블루아이는 제조환경 품질검사 현장에 주로 보급되고 있다. 타이어 전선, X-Ray 필름 등 다양한 현장을 디지털로 전화하는 롤을 갖췄다. 비파괴 검사를 위한 X-Ray 필름을 자동으로 검사해 수십 가지 불량 형태를 검출하고 결함 사이즈를 측정하는 필름 검사는 기존에 작업자들이 일일이 직접 투과기에 필름을 올려두고 확인하는 과정을 거쳐야 했다. 이런 전통적인 방식으로는 검사에 드는 시간과 비용이 과도하게 투입되고 결과를 전산화로 체계적으로 관리하기 불가능했다. 이러한 풍경은 블루아이로 인해 더 이상 양산되지 않게 됐다.

웨다는 올해 블루아이의 모듈화를 통해 SaaS(Soft as a Service)화한 솔루션을 출시할 계획이다. 신동민 박사는 “블루아이는 공개버전을 제공하고 일반인을 대상으로 사용자 경험 피드백을 지속적으로 받고 있다. 앞으로도 최상의 기술을 누구나 쉽게 사용하도록 지속 업데이트 할 방침이다”고 밝혔다.

전 직원 개발자 출신으로 민첩하고 유연한 조직력

2018년 설립된 웨다는 짧은 업력에 비해 굴지의 대기업, 중견기업들을 고객으로 두고 있다는 점에서 실력이 검증된 강소기업이다. ‘세상의 모든 데이터를 분석하자(WE Do Analyse)’는 기치로 AI를 접목시키고 싶은 산업 및 비산업적 요소에 혁신 솔루션을 보급하는데 주력해 온 웨다는 최치민 대표를 비롯한 웨다 직원 9명은 소프트웨어 개발과 관련해 10~20년 가까운 노하우와 기술력을 갖추고 있다. 

최치민 대표는 “전 직원이 개발자 출신으로 높은 개발수준과 연구역량을 보유하고 있어 어찌보면 실험적일 수 있는 산업환경의 다양한 문제에 유연하고 빠르게 대처 할 수 있다”고 호언했다.

웨다는 2018년 기술연구소 설립과 동시에 국내 타이어 업체에 AI 비전 기술 관련 프로토타입 개발 진행을 통해 빠르게 기술을 축적했다. 이를 통해 2019년 이 업체에 블루아이를 이용한 타이어 절단면 수치 측정 개발을 도맡게 됐다. 기존 작업자가 수작업으로 측정하던 방식을 AI 비전 기술을 이용한 자동 측정 방식으로 변경하며 기존 대비 최대 10배 이상의 빠른 성능을 구현하고 오차율을 최소화하는데 성공했다. 

웨다는 복잡한 외형을 가진 제품에도 편리하고 정확한 검증 및 수치 측정 기능을 제공하는 기술력을 필두로 타이어 전선, 비파괴 검사와 같은 제조 환경과 은행, 카드사와 같은 금융사에 납품하고 있다. 디지털 뉴딜 사업과 전선 케이블 흠집 검출 및 컨테이너 관리 프로젝트 등도 진행하고 있다. 특히, 지금까지는 대기업이나 중견기업들을 대상으로 솔루션이 납품됐지만, 중소기업들도 접근하기 쉽도록 타겟팅을 넓히겠다는 복안이다. 

웨다는 AI 솔루션을 활용하면서 수집되는 데이터 관리에도 초점을 맞추고 있다. 산업, 비산업 현장에는 이미지 비전 외에도 많은 데이터가 잔재한다. 블루아이는 다양한 종류의 데이터를 분석하기 위해 블루아이 테뷸러를 출시할 예정이다. 블루아이 테뷸러는 이미지와 같은 비정형 데이터에 센서나 로그데이터 같은 정형데이터, 또 시계열데이터까지 통합해 수집되는 모든 데이터를 분석, 예측해 고객사의 수고를 덜겠다는 방침이다.

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