(주)알티엠 박진우 부대표는 16일 수원컨벤션센터 202호, 203호에서 개최한 SMATEC 2022 국제컨퍼런스에서 ‘제조 AI, 기능혁신을 넘어 산업혁신으로’를 발제로 현재 제조 AI의 수준과 해결과제 및 이슈 등에 대해 발표했다.

박 부대표는 “AI를 통해서 제조 기업의 문제를 해결한다는 것은 공정을 최적화하는 것이며, 이는 품질과 생산성을 동시에 올린다는 것이다. 결국, 설계가 잘 된 제품을 원하는 품질로 가장 빠르고 저렴하게 만들 수 있다면 제조라인에서 할 수 있는 모든 문제를 잘 해결한 거라고 할 수 있다”라며, 이를 실현하는 수단이 AI 및 딥러닝 기술이 될 것이라고 했다.

그는 AI 및 딥러닝 기술을 통해 ▲정확한 불량 탐지 ▲원인을 공정으로부터 찾아내는 공정 진단 혹은 설비 진단 기술 ▲최적 제어 기술 등이 가능해지고 있다고 소개했다. 다만, 일관된 품질 검사를 위해 도입되고 있는 룰 기반의 머신비전 솔루션은 AI나 딥러닝으로 학습한 솔루션과는 다르다고 지적했다.

박 부대표는 일반적으로 이미지 데이터를 입력받아서 간단한 룰 기반으로 양·불량을 구분하도록 설계된 솔루션들은 일관성을 유지할 수 있고 빠르게 처리할 수 있다는 장점을 갖추고 있지만, 매우 미세한 분량의 차이나 복잡한 분량 구조는 판독할 수 없다고 언급했다.

이어 “단순한 룰은 이미지를 이해하고 해석하는 것이 아니기 때문에 사진이 틀어져서 촬영됐다거나 조명이 밝거나 어두울 때 해당 상황을 이해하지 못하고 기존에 가지고 있는 단서를 룰로만 판독해 완전히 잘못된 판독 결과들을 내놓기도 한다”고 설명했다.

반면, AI나 딥러닝은 인간이 가지고 있는 복잡한 판독 구조까지 이해하고 재현해낼 수 있는 로직을 가지고 있는 데이터 어그멘테이션(Data Augmentation)이라는 기술을 통해 노이즈 환경에 노출된 데이터들을 수십만 장, 수천 장을 쉽게 만들어내고, 그것들을 학습해낼 수 있기 때문에 이미지 노이즈에도 취약하지 않다고 강조했다.

또한 지속적으로 신규로 발생하는 데이터들을 학습함으로써 신규 제품이나 신규 불량 대응도 어렵지 않게 해낼 수 있다고 덧붙였다.

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