[ Industry News 이건오 기자] 수아랩은 인공지능 기술 기반의 머신비전 스마트 팩토리 솔루션 개발 및 공급 기업으로 딥러닝 기반의 머신러닝을 통해 불량검사 소프트웨어, 섬유 인공지능 자동화 검사기 등의 하드웨어를 포함한 토털 솔루션을 제공하고 있다.

수아랩 머신비전 솔루션 수아킷 구동화면 [사진=수아랩]

수아랩은 연구개발 중심 회사로 전체 임직원의 50% 가량이 엔지니어이며 최고 수준의 머신러닝 연구원들을 보유하고 있다. 2015년 서울대 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램 ‘Be the Rocket’ 대상, 2016년 AIA Global Top 8 스타트업 선정, 2017년 Vision Systems Design의 Innovators Awar ds 대상(Platinum) 수상 등 국내외에서 기술력과 상용화 가능성을 인정받은 바 있다.

수아랩 제품의 가장 기본적인 특징은 머신러닝이 적용되는 것이다. 머신러닝 기반 Self-Customizing 기능을 탑재해 결함 검사 결과에 사용자가 몇 번만 피드백을 주면 기계가 사람의 판단 기준을 학습해 사람과 같은 결함 검사 결과를 낼 수 있는 시스템을 개발했다.

SuaKIT의 경우 프로그램 내에서 결함이 포함된 이미지들을 로드하고 어느 부분이 결함인지 마우스로 지정해 주면 프로그램이 이를 학습해 인공지능망을 생성한다. 그 후 해당 인공지능망에 새로운 이미지를 테스트하면 자동으로 결함이 어딘지 찾아준다. TAS는 인공지능 기반 섬유 검사 자동화 솔루션으로 나염기 부분은 세계에서 유일하게 제품 상용화를 완료했다.

수아랩 송기영 대표는 "제품이 생산되는 초기 공정에서 나타나는 반복적 결함을 찾아내 공정에 바로 피드백하며 GPU 기반 슈퍼컴퓨팅 기술, 머신러닝 기반 결함분류 기능 등이 적용됐다"며, "이 외에 대규모 공정 데이터를 머신러닝으로 분석해 제품 생산 수율을 향상시킬 수 있는 스마트 팩토리 솔루션 ‘SuaFAB’을 개발 중에 있다"고 전했다.

수아랩 송기영 대표 [사진=Industry News]

공장 생산라인 특성상 이상적인 광학 조건 설계에 대한 현실적인 한계 가능성에 대해 이미지 전/후처리로 정확도를 높이는 기술이 점차 고도화되고 있다. 수아랩은 Background Noise를 제거해 정상/불량 구분을 확실히 하는 기술, 이미지 명도를 조절하는 기술, Image Modification 알고리즘 등을 지속적으로 연구 및 개발해 검사의 정확도를 높여가고 있다.

송기영 대표는 "머신비전 관련 기술 중 또 하나의 트렌드는 적은 데이터를 가지고도 높은 검사 성능을 도출해 내는 기술"이라며, "린6 시그마가 도입돼 불량 제품이 생산되는 빈도 자체가 매우 낮아짐에 따라 불량 데이터의 수를 일정 수준 이상으로 확보하는 것이 어려워졌다"고 설명했다. 이어 "제품이 짧은 주기로 업데이트됨에 따라 불량 데이터가 누적되는 데에도 한계가 있다"고 덧붙였다.

이 한계를 극복하기 위해 수아랩은 기존 정상/불량 이미지를 토대로 결함의 Fake 이미지를 생성해 데이터의 수를 늘리는 ‘GAN(Generative Adversarial Networks)’ 기술을 연구 및 적용시키고 있다고 언급한 송기영 대표는 "수아랩은 해당 기술을 완전히 적용하고 머신비전 기술의 정확도를 대폭 향상시켜 실제 공정 라인에 즉시 적용 가능토록 하는 것을 목표로 하고 있다"고 밝혔다.

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