[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 인공지능(AI) 기술이 제조업 내 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 주도하고 있는 가운데, 특히 머신비전 분야에는 딥러닝 기술 적용이 가속화하고 있다. 최첨단 기술이 적용되면서 검사 효율 등이 높아져 가고 있지만, 또 다른 난제도 생겨나고 있다. 현장의 데이터 부족 문제와, 무거워진 소프트웨어 등에 따른 인라인에서의 검사속도 문제가 대표적이다.

뉴로클 이홍석 대표는 “뉴로클의 경쟁력은 바로 ‘현장 맞춤형 솔루션’”이라며, “현재까지 회사를 운영해 오면서 가장 중요시했던 부분이 고객의 목소리를 기술적으로 구현해 내는 것이었다”고 밝혔다. [사진=인더스트리뉴스]

새로운 문제의 등장 속에 업계의 경쟁이 치열한 가운데, 국내 대표적인 딥러닝 비전 전문기업인 뉴로클(대표 이홍석)이 지속적인 솔루션 업데이트로 해당 문제들을 해결하고 있어 눈길을 끈다.

뉴로클은 지난해 하반기 대표적인 솔루션인 ‘뉴로티(Neuro-T)’와 ‘뉴로알(Neuro-R)’ 4.1버전을 출시하며, 제조 공정에서 직면하는 문제와 어려움을 해결하는데 중점을 뒀다고 밝혔다. 뉴로티는 비전 검사를 위한 AI 모델을 생성하는 AI 딥러닝 비전 트레이너고, 뉴로알은 뉴로티에서 생성한 검사 모델을 실시간으로 제조공정 설비에 적용하는 런타임 API다.

뉴로클 이홍석 대표는 “뉴로클은 현장 고객의 목소리를 기술적으로 구현해내기 위해 계속 노력해 왔다”면서, “버전업 소프트웨어 출시를 통해 현장에 필요한 기술 구현, 문제 해결 등을 이어가고 있다”고 밝혔다.

뉴로클은 지난 2019년 ‘Making Deep Learning Vision Technology More Accessible’이라는 비전으로 설립돼 딥러닝 기술개발 및 상용화를 이어가고 있다. 현재 자체개발한 딥러닝 모델 최적화 알고리즘과 인퍼런스 엔진을 기반으로 사용자에게 ‘고성능 딥러닝 모델’을 생성할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 자동화된 데이터 관리 및 모델링으로 우수한 사용성을 보유하고 있다.

현재 △제조 △교육 △의료 △물류 △보안 등 다양한 사업 분야에 진출하고 있으며, 기술력을 인정받아 해외시장에서도 의미있는 실적을 이어가고 있다. 뉴로클 이홍석 대표를 만나 뉴로클에 대해 자세하게 물어봤다.

뉴로클 소개 부탁한다.

뉴로클은 인공지능 기반으로 딥러닝 비전 소프트웨어를 연구 개발해서 공급하는 기업이다. 딥러닝 비전을 쉽게 이야기하면 AI를 활용해서 이미지나 영상을 자동으로 해석한다고 이해할 수 있다. 제조업에서 우리 딥러닝 비전 소프트웨어는 비전 검사 영역에 활용되고 있다. 최근에는 비전 검사에 인공지능 딥러닝이 들어가면서 비정형화된 분량까지 모든 프로덕트를 검사할 수 있는 시장으로 바뀌어 가고 있다. 뉴로클은 딥러닝 비전 소프트웨어를 공급하면서, 고객사가 직접 딥러닝 모델에 직접 데이터를 넣고 학습해서 생성해, 그걸 비전 검사에 활용할 수 있게 서비스를 하고 있다.

제조업에서 주력 시장은?

딥러닝은 데이터를 넣고 사례 학습을 시켜서 하나의 인공지능 모델을 만들어서 검사를 하는 방식이다 보니 사실 분야에 특정되지는 않는다. 어떻게 보면 인공지능 딥러닝 솔루션의 장점이라고 말할 수도 있을 것 같다. 그러다보니 시기나 지역별로 시장진출에 차이가 있는 것 같다. 국내 기준으로는 한동안 이차전지 시장이 상당히 호황이었기 때문에, 신규 설비 투자가 많았다. 그때 우리도 이차전지 분야 비즈니스를 상당히 많이 했고, 지금까지 이어오고 있다. 최근에는 자동차와 식품 분야에서 프로젝트가 많다. 해외에서 K 식품 붐이 일면서 디지털화가 많이 이뤄지고 있다.

직접 솔루션을 소개한다면?

크게 두 가지 소프트웨어로 나뉜다. 딥러닝을 사용하려면 데이터를 넣고 모델을 학습, 생성하는 과정이 필요하다. 이런 모델을 학습할 수 있는 소프트웨어로 ‘뉴로티’가 있다. 뉴로티의 가장 큰 장점은 모두 GUI 기반으로 구성돼 있어 프로그래밍 지식이나 딥러닝 지식이 전혀 없는 분도 손쉽게 쓸 수 있다는 점이다. 실제 제조업 현장은 대부분 생산기술 전문가로 IT나 딥러닝 전문가가 많지 않다. 뉴로티 소프트웨어가 필요한 이유다.

뉴로티를 활용해서 자체 딥러닝 모델을 만들고 나면, 비전 검사 시스템에서 활용을 해야 한다. 그때 필요한 소프트웨어가 뉴로알이다. 여기서 R은 런타임의 약자다. 실시간으로 모델을 구동할 때 사용하는 소프트웨어라고 이해하면 쉽다. 뉴로티, 뉴로알 두 가지의 소프트웨어를 사용해 딥러닝 비전 검사에서 A to Z이 가능하게 하고 있다.

데이터만 수집할 수 있다면 바로 ‘뉴로알’을 적용할 수 있나?

그렇다. 실제 제조업 공장을 운영하는 고객부터, 공장에 솔루션을 공급하는 SI 기업에서도 우리 소프트웨어를 많이 활용하고 있다.

솔루션 구축까지 걸리는 시간이 궁금하다.

현장 상황에 따라 많이 다르긴 하다. 유의미한 양의 데이터를 취득하는 데 걸리는 시간이 프로젝트의 사이클 시간을 결정하는 데 큰 영향을 미치기 때문이다. 데이터가 다 준비돼 있다는 전제가 있으면, 최종적인 모델을 만들고 솔루션을 구축하기까지 1~2개월이면 충분하다. 이 부분이 고객사 상황에 따라 천차만별이다. 만나는 시점에 데이터가 다 구비돼 있는 고객사도 있고, 데이터가 전혀 없어서 데이터 취득의 방법까지 컨설팅 해드리는 케이스도 있다, 1개월에서 1년까지 다양한 프로젝트를 수행하는 편이다.

고해상도 이미지를 여러 장의 패치로 분할해 학습하는 Patch Classification 모델을 도입해 고해상도 이미지의 검출 정확도 향상 시켰다. [자료=뉴로클]

데이터 수집 등 컨설팅도 하고 있나?

당연히 도와드려야 하는 영역이라고 생각한다. 특히 최근에는 딥러닝 비전 검사를 기업 규모에 상관없이 대기업부터 중소기업까지 많이 도입하는 추세다. 중소기업의 경우에는 앞단의 데이터 구축 시스템이 잘돼 있지 않는 편이 많다. 당연히 우리가 도와드려야 하는 영역이라고 생각한다.

비전 검사 분야에서의 애로사항과 뉴로클의 해결책은?

현장에서 가장 많이 접하는 애로사항은 데이터 부족, 인라인 적용에서의 속도 문제가 가장 많이 꼽힌다. 먼저 인라인에서의 속도 측면부터 말해본다면, 딥러닝 알고리즘이 더 좋은 성능을 내는 만큼 일반적인 알고리즘에 비해 무거운 것은 사실이다. 이에 뉴로클은 검사속도 최적화를 위해 딥러닝 모델을 만들 때부터 우리만의 오토 딥러닝 알고리즘을 탑재했다. 단순히 검사 정확도에만 집중하게 되면 모델이 한없이 무거워지는 경우가 발생할 수 있기 때문에 그 부분을 제어할 수 있는 기능이라고 이해하면 쉽다.

빠른 검사속도에 맞춰 모델을 생성할 수도, 특정 검사 속도 이상으로는 모델을 만들지 마라라는 등 제어를 할 수 있다. 이 기능은 이미 모델을 구축한 상황에서도 여러 공정 변화로 모델을 경량화할 필요가 있을 때도 활용할 수 있다. 우리는 빠른 검사속도를 요구하는 반도체, 이차전지 분야에서도 검사속도가 문제된 적은 없다.

데이터 부족 문제도 크리티컬한 부분이다. 특히 이차전지 분야는 타산업에 비해 여전히 신규 공정이 많다. 데이터가 부족할 수밖에 없다는 뜻이다. 이를 위해 가상 결함을 생성하는 모델과, 정상 이미지만을 학습해서 비정상 이미지를 걸러내는 방식 등 기법들을 보유하고 있다. 실제 이런 기법들을 활용해 빠르게 양산에 적용한 케이스를 가지고 있다.

가상 결함 생성 기능으로 데이터 부족 문제를 해결한다(GAN 모델 Patch 모드). [자료=뉴로클]

뉴로클만의 최대 강점을 꼽는다면?

뉴로클의 경쟁력은 바로 ‘현장 맞춤형 솔루션’이라고 자신있게 말할 수 있다. 현재까지 회사를 운영해 오면서 가장 중요시 했던 부분이 고객의 목소리를 듣고 그걸 기술적으로 구현해내려고 노력해왔던 부분이다. 현장에서 사용하기에 어떤 제품보다 완성도가 높고, 필요한 기능들이 준비돼 있다고 자부한다. 현장에서 필요로 하는 기능들은 어떤 것들은 흔히 말해 너무 사소해 보이기도 하고, 너무 디테일해 보일 수도 있다. 하지만 그런 것들이 결국 제품의 차별화를 불러일으킨다고 생각한다.

이제 딥러닝은 초기 시장이 아니다. 고객이 여러 제품을 비교하는 시대가 됐다. 그렇게 비교를 해보신 고객사에서 뉴로클 제품만큼 필요한 기능을 완성도 있게 제공하는 기업은 없었다라고 말씀을 많이들 해 주신다. 이 방향성을 계속 견지해서 가다보면 더욱 경쟁사들과 차별화된 제품으로 나아갈 수 있다고 생각한다.

정교한 레이블링 작업을 빠르게 처리해야 하는 상황에서 사용할 수 있는 Shape Converter 기능도 있다. [자료=뉴로클]

뉴로클 솔루션의 기술적 완성도에 점수를 매긴다면?

70점이라고 생각한다(웃음). 나머지 30점은 기술의 발전 속도 때문에 비워뒀다. 앞서 말한 것처럼 뉴로클의 솔루션은 시장에 나와 있는 어떤 솔루션과 비교해도 경쟁력이 있다고 자부한다. 다만 딥러닝 AI 기술은 정말 하루가 다르게 새롭게 발전하고 있다. 하지만 우리는 가장 신뢰도가 높아야 하는 제조업 현장에 제공해야 하기 때문에 어설프게 신뢰성 검증 없이 제품을 만들어 넣을 수는 없다. 모델을 만들고 기능화하기 위해서는 재차 큰 신뢰성 검증을 거치는 작업들을 하고 있다. 그런 측면에서 항상 새로운 기술을 받아들여야 하는 점수로 30점은 비워두겠다.

2025년 목표와 향후 사업추진 전략이 있다면?

2025년 시장 환경은 좋지 않다. 글로벌 경기는 좋지 않고, 제조업의 신규 설비투자도 많이 줄어들고 있다. 이런 상황 속에 어떤 것들이 시장에 더 필요할까를 고민하고 있다. 일단 대표 솔루션인 뉴로티와 뉴로알은 연초에 신규 버전 업데이트를 앞두고 있다. 내년에는 최소 3번 이상은 업데이트가 진행될 것 같다. 고객에게 필요한 기능을 계속 넣는 과정이라고 보면 된다.

다음으로는 경기가 안 좋은 만큼 지역적인 다변화를 추진해 해외 매출을 성장시키고자 한다. 아직은 국내가 당연히 가장 큰 마켓이지만, 수년전부터 해외 비즈니스도 활발히 하고 있다. 전세계 25개국에서 비즈니스를 하고 있다. 내년에는 동남아, 유럽 등 지역을 좀더 집중적으로 공략해보려고 한다. 동남아는 계속 활황이 이어질 것 같고, 유럽은 경기가 안 좋은 만큼 자동화에 대한 니즈는 점점 커지고 있다. 기회요인을 잘 활용한다면 가능하다고 본다.

[최종윤 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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