[조선일보] 이예은 객원기자 2023/06/12
아이브(대표 성민수)는 인공지능(AI) 분야에서 산업용 ‘딥러닝(deep learning: 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합·분석해 학습하는 기술) 컴퓨터비전 솔루션’을 개발·공급하는 기업이다. 지난 2020년 2월 설립된 이후 ▲AI 기반 품질 검사 ▲AI 기반 물류 자동화 ▲AI 기반 CCTV 영상 분석 등 3가지 영역에 주력하고 있다. 각 제조사에 딥러닝 알고리즘, 광학 솔루션과 함께 딥러닝 기반의 턴키(turn key·일괄 수주) 검사 장비를 제공하고 있다.
종래에는 대부분 제품의 ‘비정형적(非定型的·네모반듯한 박스형과 달리 유선형으로 이뤄진 형태) 외관’ 불량 검사가 육안(肉眼)으로 이루어졌다. 그러나 육안검사는 인건비 상승에 따라 비용이 많이 들고 검사자의 숙련도나 피로도가 데이터 정확도에 영향을 미치는 단점이 있었다. 결국 일정한 품질 관리에 차질을 빚고, 공정 개선을 위한 정량적 데이터 확보도 어려워 개선이 필요했다. 그리고 치수·색차(色差) 등 ‘불량 기준’을 수동으로 설정하는 머신비전(machine vision·사람이 눈으로 보고 뇌에서 판단하는 것을 카메라와 영상인식 알고리즘이 대체한 시스템)도 데이터의 확장성에 문제가 있었다. 이 검사 기법은 치수 등 기준을 설정할 수 있는 불량 항목 외에는 감지할 수 없다는 명확한 한계가 존재했다.
이런 상황에서 아이브의 기술력은 육안검사와 머신비전의 단점을 극복해 제조사들에 새로운 대안이 되고 있다.
◇사람의 눈 대신 검사하는 ‘딥러닝 머신비전’…전용 플랫폼 개발에도 박차
아이브가 선보인 전기차 배터리팩 ‘엔드 플레이트(End plate)’ 딥러닝 검사 시스템. / 아이브 제공
아이브의 전기차 배터리팩 ‘유프레임(U-Frame)’ 딥러닝 검사 시스템. / 아이브 제공
아이브의 고속 다면 ‘너트(Nut)’ 딥러닝 검사 시스템. / 아이브 제공
아이브는 제조업 검사용 인공지능신경망(convolutional neural network)을 자체 기술력으로 개발했다. 이를 통해 ‘비정형적 외관’ 불 량 검사를 육안 대신 기계로 자동화했다. 또한, 아이브는 머신비전 관련 기구 설계 및 광학 엔지니어링 분야 기술력도 보유하고 있다. 이로써 알고리즘 성능을 극대화하고 현장에서 즉시 사용할 수 있는 딥러닝 검사장비까지 공급할 수 있게 됐다. 현재 ▲검사 대상 영역별로 최적화된 구동계(驅動械) ▲대상물의 모양·색 등을 빨리 식별할 수 있게 ‘시인성(視認性) 최적화’에 기반한 광학 시스템 설계 ▲고객 맞춤형 장비 제작이 가능하다. 아이브의 딥러닝 머신비전 기반 기술은 비정형적 물체의 물류 자동화와 CCTV 영상 분석 등으로 확장되고 있다. 아이브는 이를 바탕으로 고객사에 실질적인 도움 및 가치를 선사할 수 있는 솔루션 개발뿐만 아니라 해당 분야 ‘양산(量産) 프로젝트’도 확대할 계획이다.
또한 아이브는 산업용 영상데이터 특화 MLOps(Machine Learning Operations) 플랫폼 ‘Metis’ 개발에 집중하고 있다. 딥러닝 모델을 현장에 적용하기 위해서는 세밀한 검출력(檢出力: 물체·방사선·화학 물질 등의 존재를 검출하는 힘) 확보가 무엇보다 중요하다. 따라서 딥러닝 모델의 가능성 평가 단계는 프로젝트의 첫 단추에 해당한다. 이를 수월하게 진행할수록 평가 항목이 다양해지며, 양산 프로젝트로서 성공 가능성도 커진다. 평가가 잘 진행되려면 ▲데이터 수집 ▲레이블링(labeling·각각의 주어진 상황에 정답을 부여하는 작업) ▲모델링(modeling·어떤 물리현상을 특정한 목적에 맞추어 이용하기 쉬운 형식으로 표현) 등 모든 과정이 사용자 편의를 기준으로 수행돼야 한다.
하지만 현재 소재·부품 제조사에는 컴퓨터공학과 딥러닝 관련 전문 교육을 받은 엔지니어들이 극소수이다. 이에 따라 소재·부품 제조사의 관리 및 현장 엔지니어들이 손쉽게 사용할 수 있는 ‘딥러닝 컴퓨터비전 플랫폼’이 필요하다. 아이브는 영상데이터 플랫폼 ‘Metis’를 통해 이 분야 산업 기술의 업그레이드에 나서고 있다.
◇아이브, 눈부신 성과…올해 매출 80억원 이상 목표
현재까지 아이브는 ▲AI 기반 품질 검사 ▲AI 기반 물류 자동화 ▲AI 기반 CCTV 영상 분석 등 3가지 영역에서 지난해에만 60여 건의 개념증명(PoC·Proof of Concept: 기존 시장에 없었던 신기술 도입 전, 이를 검증하기 위해 사용)을 수행했다. 자동차·2차전지·전자·소비재 등 다양한 산업 분야에서 양산 프로젝트를 가동하며 지난해 매출 40억원을 달성했다. 올해는 지난해보다 최소 2배 성장을 목표로 하고 있다.
성민수 대표는 “현재 아이브는 이미지 데이터 기반의 ‘산업용 인공지능 기술’ 가능성을 증명하고, 양산 확대까지 추구하고 있다”고 현황을 요약했다. 성 대표가 밝힌 아이브의 최종 목표는 이미지 데이터 기반 ‘산업용 인공지능’ 분야에서 세계 최고 기업이 되는 것이다. 그는 “턴키 검사 장비와 산업용 영상데이터에 특화된 MLOps를 제공하는 국내 기업은 아이브가 유일하다”며 “이를 통해 글로벌 시장에 진출해, 궁극적으로는 최고의 솔루션 프로바이더(solution provider·문제 해결 제공자)로 자리 잡기 위해 최선을 다하겠다”고 밝혔다.