임픽스는 산업용 인공지능(AI) 머신비전 제품을 개발했다고 9일 밝혔다. 사진=임픽스 제공.
임픽스는 산업용 인공지능(AI) 머신비전 제품을 개발했다고 9일 밝혔다. 사진=임픽스 제공.
임픽스는 최근 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 파딤(PaDim, Patch Distribution Modeling) 모델을 통해 이상탐지가 가능한 인공지능(AI) 머신비전 제품을 개발했다고 9일 밝혔다.

임픽스가 개발한 AI 머신비전 '에이스퀘어랩 비전(A²Lab Vision)'은 딥러닝 기반의 산업용 AI 머신비전 애널리틱스 솔루션이다. 기존의 머신비전이 비정형의 불량을 검출하거나 변형이 많은 복잡한 패턴을 정확하게 인식할 수 없었던 한계가 있었다면, 에이스퀘어랩 비전은 차별화된 학습 방법 및 데이터 생성 능력을 통해 까다로운 검사와 분류 문제를 해결할 수 있는 것이 특징이다.

기존의 비전솔루션은 고해상도의 이미지를 사용하기에 부담이 있었다. 임픽스는 큰 이미지를 작은 여러 개의 이미지로 바꾸는 타일링(Tiling)을 통해 고해상의 이미지를 활용했으며, 더 많은 이미지를 빠르게 학습할 수 있도록 플로우 기반(Flow Based) 학습 알고리즘을 사용했다. 파딤은 메모리 뱅크(Memory Bank)라는 독자적인 방법론을 사용해 현재까지의 알고리즘 중 가장 높은 비전 인식 정확도를 보여주고 있다고 회사 측은 설명했다. 임픽스는 지난 1일 이 제품에 대한 특허 출원을 완료했다.

임픽스는 현재 한국산업기술원에서 진행하는 한국-영국 국제공동기술개발 제조 생성 AI 프로젝트도 진행하고 있다. 영국 에딘버러 대학과 뉴로랩스(Neurolabs), 한국의 울산과학기술원(UNIST)과 임픽스가 참여하는 이번 과제는 확산 기반(Diffusion Based) 모델을 개발해 불량 데이터를 무한 생성하는 방식으로 기존 데이터 수집의 한계를 극복하고, 확산 기반 알고리즘을 통해 이미지 학습 능력을 높여 확장된 형태의 제조 AI 비전 솔루션을 제공할 예정이다.

확산 기반 생성모델은 기존 생성모델로 쓰이는 GAN보다 뛰어난 생성 능력을 갖추고 있을 뿐만 아니라 모드 붕괴(Mode Collapse) 등의 문제를 해결할 수 있어 양품과 불량의 차이를 구분하기에 적합한 접근방식이다. 이 프로젝트는 확산 기반 모델을 통해 제품을 개발하는 국내 첫 사례가 될 예정이며, 임픽스는 이를 통해 제품을 업그레이드해 출시할 예정이라고 설명했다. 이 프로젝트의 제품 실증을 위해 한국기능공사가 수요기업으로 참여하며 오는 2026년까지 프로젝트가 진행된다.

이상호 임픽스 대표는 "임픽스가 20년간 축적해 온 제조 업종 특화 노하우를 바탕으로 업그레이드된 머신 비전 제품을 출시할 예정"이라며 "기존과 차별화된 머신 비전 제품 개발을 통해 제조 AI 머신 비전이 한단계 도약할 수 있는 계기를 만들기를 기대한다"고 밝혔다.

노정동 한경닷컴 기자 dong2@hankyung.com