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머신비전 시장 동향/(5)코그넥스코리아 “AI를 현장에 쉽게 도입할 수 있다는 것이 인사이트 D900의 가장 큰 장점” 최교식 기자입력 2020-09-28 16:28:28

 

코그넥스코리아 이형규 전무(사진. 여기에)

 

Q. 스마트팩토리에서 머신비전은 어떤 역할을 하나?

A. 업체들이 생각하는 스마트 팩토리의 목적은 결국 인원을 줄이는 것이다. 사람이 하던 걸 자동화해서 인원을 줄이고 인라인화 시키는 게 목적이다. 그런데 업종별로 보면 인라인화를 할 수 있는 게 있고 아닌 게 있다. 예를 들어서 딸기재배를 스마트화 시켰다고 했을 때 여기서 스마트팜은 자동으로 온도를 조절해 주는 거다. 온도가 떨어지고 올라가는 걸 데이터화 해서 자동으로 온도를 높여주고 쿨링을 작동시켜서 고정화시키는 거다.

 

이걸 과거에는 사람이 했다. 여기에는 머신비전이 안 들어간다. 스마트팜이라고 해서 스마트라는 이름은 들어갔지만 머신비전은 없다. 결국 머신비전과 관련한 스마트 공장은 무인화를 시킬 수 있는 제조공장이다. 그런 업체들의 스마트화는 데이터화다. 나의 생산캐파가 얼마나 되는지, 불량률은 얼마나 되는지, 검출력은 얼마나 되는지 그런 걸 다 데이터화 해서 10명이 하던 걸 2명으로 줄이거나 아예 기계가 하거나 하는 그런 제조공장에서는 머신비전의 역할이 당연히 크다.

 

머신비전이 행한 걸 얼마만큼 데이터화 하는가가 중요하다. 과거에는 검사율이나 가동율을 많이 봤는데, 지금은 검사 이미지 저장이 최우선이다. 불량 이미지와 양품 이미지가 있을 때 과거에는 불량이 난 것만 저장을 했었는데, 지금은 업체들이 양품도 다 저장하길 원한다. 돌아가고 있는 기계가 얼마만큼 좋은 품질을 내는지 봐야 되기 때문에. 그런 것들을 IoT와 접목해서 통신사들도 5G를 상품화하고 있다. 모든 데이터와 이미지를 자신들의 허브에 넣어서 5G를 통해 전체 메인 서버와 통신으로 좀 더 빠르게 왔다 갔다 하게 하는 것이 통신사들의 5G 사업이다. 그래서 스마트 팩토리에서 5G망이 중요하다. 기존의 망으로는 이미지를 저장하는데 시간이 오래 걸리기 때문이다.

 

다시 말하면 스마트팩토리와 인더스트리 4.0의 핵심은 자동화다. 그리고 이러한 자동화를 가능하게 해 주는 것이 바로 머신비전 솔루션이라고 할 수 있다. 머신비전 솔루션을 통해 공정 전반에 대한 데이터를 수집하고, 비전 데이터를 활용/분석하여 공정을 개선하고, 공정 과정에서 발생하는 문제를 해결하며, 생산성 및 효율성을 더욱 높일 수 있다. 고객은 더 빠르고 더 정확하게 대상을 인식하고 판독하는 머신비전을 통해, 생산성과 정확성, 효율성을 높이고 인건비를 줄여 시장경쟁력을 높일 수 있다.

 

Q. 코그넥스는 올해 2월, KT와 ‘5G Edge Cloud 기반 머신비전 개발 협력 MOU’를 체결했는데, 구체적으로는 어떤 일을 하는 건가?

A. 양사가 5G 엣지 클라우드 기반의 머신비전 솔루션을 실제 산업현장에 시범 적용해 상용화 가능성을 확인하고, 스마트 팩토리 분야의 새로운 사업기회 발굴과 관련 산업 육성을 위해 함께 협력해 나가는 것이 이 MOU의 주요 내용이다.

KT가 5G를 상품화해서 거기에 필요한 코그넥스의 딥러닝과 소프트웨어를 탑재해서 같이 영업을 진행하고 있다.

 

Q. 머신비전 쪽에서는 코그넥스만 선정이 된 건가?

A. 비전과 관련돼서는 코그넥스만 선정이 됐고, 프로젝트에 따라서 KT가 로봇을 선정하고, 어플리케이션에 따라서 코그넥스가 제품을 선정하면 그걸 가지고 업체랑 상담을 진행하는 걸로 되어 있다. 그러면 업체가 원하는 스마트 팩토리가 되는 내용이 취합이 돼서 중기청에 보내고 통과가 되면 지원금을 받게 된다.

 

Q. 국내 머신비전 수요를 어떻게 추정하나?

A. 한국은 제조업의 발전수준에 비해서는 상대적으로 머신비전 솔루션 보급이 많지 않은 상태였으나, 점점 더 많은 업체들이 머신비전을 도입하고 있으며, 향후 시장의 성장 가능성도 매우 높을 것으로 보고 있다.

머신비전 수요는 당연히 늘어 날것이다. 스마트 팩토리의 목적이 사람을 줄이는 거라고 했을 때 사람을 줄이려면 당연히 머신이 들어가야 된다. 몇 명을 어떻게 줄이는가가 중요하다. 그거에 따라서 머신비전의 수요가 지금의 두 배가 될 수도 있고, 1.3배가 될 수도 있고, 세 배, 네 배가 될 수도 있다. 우리가 현재 진행하고 있는 프로젝트들을 보면 머신비전의 수요가 늘어날 수밖에 없는 구조로 가고 있다. 그런데 얼마까지 늘어날지는 결국은 스마트 팩토리가 얼마만큼 빠르게 보급이 되고, 거기에 코그넥스 제품이 얼마만큼 같이 맞춰서 갈 것인가에 따라서 달라질 것이다.

 

코로나 사태로 인해 투자가 떨어지는 회사도 있지만 늘어나는 회사도 있다.

한국은 수출 위주의 산업구조다. 내수시장보다는 해외시장을 보고 영업하는 게 대부분이다. 대부분이 외국 자동차회사를 타깃으로 사업을 하고 있는데, 외국이 코로나 사태 때문에 문제가 많아서 투자가 지연이 되고 있다. 반면에 패키징과 관련해서 마스크 및 진단키트 시장이 새롭게 부상하면서 투자가 늘어나고 있고, 여기에 수반되는 설비들이 있다. 머신비전 시장 역시 이런 변수들과 맞물려 시장이 확대되거나 축소가 될 수 있다.

 

Q. 코그넥스가 2300억 원이라는 엄청난 금액에 수아랩을 인수한 이후, 그 시너지 효과에 대해 의문을 갖는 시각이 있다?

A. 코그넥스는 현재 전 세계적으로 총 2개의 딥러닝 연구소를 운영하고 있는데, 그중 하나가 바로 한국의 ‘코그넥스 딥러닝 랩 코리아’다. 수아랩을 인수함으로써 아시아 자체에 코그넥스 딥러닝 연구소가 생겼고, 딥러닝 관련된 R&D 및 엔지니어 인원만도 60여 명으로 아시아에서 최대 규모다.

 

코그넥스는 수아랩 인수로 한국에서의 딥러닝 연구를 더욱 강화할 수 있었고, 이를 통해 그 어느 기업보다도 한국 고객의 요구사항을 더 명확하고 신속하게 제품에 반영할 수 있는 기반을 마련했다. 앞으로도 코그넥스는 한국 고객을 위한 서비스 향상을 위해 지원을 아끼지 않을 것이며, 한국을 중심으로 딥러닝 관련 R&D를 지속적으로 추진해 언제나 고객 중심의 가치를 전달할 수 있는 높은 기술 및 솔루션을 제공할 것이다.

 

모든 회사마다 장점이 있다. 수아랩은 코그넥스가 갖고 있지 않은 장점을 가지고 있었기 때문에, 코그넥스는 시너지를 만들기 위해 수아랩을 인수했다. 수아랩이 우리 코그넥스로 인수된 이후 결과를 보여주는 새로운 제품이 내년에 출시될 예정이다. 이 제품이 시장에 어느 정도 확산이 돼야 시너지 효과가 가시화될 것이다. 단순하게 인수만 했다고 시너지 효과가 곧바로 나오는 건 아니다.

 

 

 

코그넥스 비전프로 비디(사진. 코그넥스코리아)

 

Q. 머신비전 업계에서 코그넥스는 어떤 경쟁력을 지니고 있나?

A. 코그넥스는 타사와 비교해 세 가지 경쟁 우위를 가지고 있다.

첫 번째, 코그넥스는 선택과 집중을 잘 하는 기업이다.

코그넥스는 ‘머신비전’이라는 특수 분야에서도 소비자용이 아닌 ‘산업용 머신비전’에 집중해 강력한 기술력을 가지고 있는 글로벌 선도 기업이다. 사업과 관련된 분야로만 확장하는 방향성을 가지고, 매해 전체 매출의 15%를 R&D에 투자하는 ‘선택과 집중’ 전략은 경쟁사와 코그넥스를 확실히 구분 짓는 차별점이자 현재의 독보적인 위치를 갖게 된 이유다.

 

두 번째, 코그넥스는 미리 예측하고 준비하는 기업이다.

비정형적 불량이 늘어나는 상황을 개선하기 위해, 작고 정밀한 부품에 대해 빠르고 정확하게 검사를 수행하기 위해 딥러닝 솔루션에 대한 수요가 가파르게 증가하고 있다. 코그넥스는 시장의 수요를 미리 예측하고, 2017년부터 머신비전의 기술력 향상을 위해 딥러닝을 적극적으로 도입하고 있다.

 

세 번째, 코그넥스는 다양한 포트폴리오를 갖춘 기업이다.

코그넥스는 사용자의 필요에 따라 고도의 기능이 필요하지 않은 곳에 사용되는 벨류라인부터 프리미엄라인까지 다양한 상품군을 갖추고 있으며, 저렴하며 사용이 간단한 산업용 바코드리더기 및 비전센서 제품군을 강화하여 높은 정확도와 속도를 제공하면서도, 저렴하고 또 현장에서 쉽게 설치 운영이 가능한 솔루션을 제공하고 있다.

 

Q. 코그넥스의 머신비전 제품군과 인사이트 D900에 대해 간단한 설명을 부탁한다.

A. 코그넥스의 ‘비전프로 비디(VisionPro ViDi)’는 공장자동화 전용으로 개발된 최초의 딥러닝 기반 이미지 분석 소프트웨어로서, 자동화 시스템의 정확성, 반복 가능성, 빠른 처리 속도가 결합되어 제조업계에서 지금까지 자동화하기 어려웠던 작업들을 가능하게 한다. 기존 비전프로의 핵심 기능인 위치, 검사, 분류 툴에 딥러닝 기반의 광학식 문자 인식을 추가로 지원해 복잡한 글꼴 학습 훈련을 거치지 않아도 표준 텍스트를 판독할 수 있다. 구축하기 쉬운 하나의 인터페이스에 육안 검사의 정교함과 유연성 그리고 컴퓨터 시스템의 기능과 반복성, 신뢰성을 모두 결합한 비전프로 비디는 머신비전의 한계를 뛰어넘고 산업 자동화의 미래를 가져올 수 있는 획기적인 검사 시스템이다.

 

그리고 올해 4월 출시한 세계 최초의 딥러닝 기반 산업용 스마트 카메라 ‘인사이트(In-Sight) D900’은 산업용 등급을 갖춘 스마트 카메라인 인사이트(In-Sight)에 딥러닝 어플리케이션을 위해 특별하게 설계된 딥러닝 기반 이미지 분석 솔루션인 ‘코그넥스 비디(ViDi)’가 통합된 업계 최초의 딥러닝 내장형 비전 시스템으로, 비전 검사에 필요한 모든 기능을 갖추고 있기 때문에 광학문자인식(OCR), 조립 검증 및 결함 감지를 비롯하여 인라인 검사 시에 발생할 수 있는 복잡한 문제를 신속하게 해결할 수 있다. 그리고 복잡한 부품 및 표면에서의 비정상적인 부분을 찾을 수 있어 특히 자동차, 전자제품, 포장, 식음료, 의료 장비 및 물류를 비롯한 다양한 산업의 복잡한 검사 어플리케이션을 자동화하는 데 적합하다.

 

인사이트 D900(사진. 코그넥스코리아)

 

Q. 시장에 코그넥스 외에도 AI 기반 머신러닝을 출시한 업체들이 있다. 그들 제품과 비교할 때 코그넥스 비전프로 비디의 우월한 점은 무엇인가?

A. 모 업체로부터의 수주를 위해 우리를 비롯한 3개 업체가 비딩을 한 사례가 있다. 코그넥스 AI의 가장 좋은 점은 속도다. 코그넥스는 학습속도가 빠르다. 고객사에서 단순하게 테스트할 수 있는 이미지가 1천 장이 있다고 했을 때 다른 경쟁사들은 1천 장 가지고 결과가 나오질 않는다. 소프트웨어 측면에서 비디와 나머지를 비교를 했을 때 대부분의 커스토머가 얘기하는 건 “코그넥스는 학습이 빠르다.”라는 것이다. 속도가 빠르고 좀 더 빨리 결과를 내기 때문에 코그넥스 솔루션이 좋다고 얘기들을 한다. 또 비전프로 비디는 적은 이미지로도 트레이닝이 가능하다.

 

Q. 코그넥스 비전프로 비디 툴 가운데 어떤 게 가장 많이 판매가 되나?

Q. 비디에는 4개의 툴이 있는데, 두 개를 섞어 쓰는 경우가 많다. 그린하고 레드를 섞거나 블루와 레드를 섞거나. 전체적인 걸 다 쓰는 올 툴이 가장 많이 판매된다. 그린, 레드, 블루를 다 갖고 있는 펑션이 가장 많이 나가고, 요즘은 OCR 리드툴만 따로 쓰는 고객도 많다.

 

Q. 인사이트 D900의 장점은?

A. 인사이트 D900은 기존 인사이트 제품에 딥러닝을 탑재한 거기 때문에, 일단 사용이 편하다. 딥러닝은 프로그램을 하거나 뭔가를 할 때 뭔가 작업할 게 많은데, D900은 인사이트처럼 프로그램을 쉽게 하도록 포맷이 되어 있기 때문에, 편하게 딥러닝을 현장에 접목시킬 수 있다. 얼마 전에 모 업체에 OCR 리딩을 하는 게 있었는데, 이미지가 2천 장이 와서 바로 현장에 트레이닝해서 심어서 도입을 했다. 그런데 이 게 두 시간이 안 걸렸다. 바로 이미지 갖고 있는 거, 단순하게 OCR 되어있는 걸 집어넣고 현장에 가서 그걸 다 학습시키는데 한 시간 반이 걸렸다. 그러고 나서 런 돌리는데 두 시간이 안 걸렸다. 그만큼 프로그램을 빨리 할 수 있다. 그것도 편하고 쉽게. 즉, 범용적으로 현장에 도입할 수 있다는 게 인사이트 D900의 가장 큰 장점이다.

 

Q. 인사이트 D900은 기능적인 측면에서는 어떤 점이 좋은가?

A. 최근에 D900으로 가장 많이 검토되는 게 OCR 검사다. 코그넥스 OCR은 모든 언어가 다 된다. 아랍어, 인도, 프랑스어, 스페인어까지 다 된다. 한글도 된다. 그게 그대로 D900 OCR 퍼포먼스에 들어가 있다. 요새 숫자와 영문이 많이 접목되는데, 영문이 어렵다. 한 예로 영문자 B하고 숫자 8의 구분이 어렵다. 그래서 OCR이 어렵다. 기존 룰 베이스로는 OCR은 오류가 날 수밖에 없다. 조금만 인쇄상태가 안 좋거나 하면 무조건 오인식되는 것 중 하나가 B와 8 같은 비슷한 것들이다. D900에는 그런 것들을 좀 더 명확하게 구분할 수 있도록 OCR 펑션에 기능이 탑재가 되어 있다. 현장마다 적용을 해보면 “이런 것도 되나?”라고 반응이 좋다.

 

Q. 나온 지 얼마 안 된 인사이트 D900이 벌써 많이 팔렸다고 얘기했는데, 얼마나 팔렸나?

A. 많이 팔렸다. 국가별로 데모킷 오더를 많이 받았고, 한국은 생각보다 나오자마자 모 대기업에 많이 판매가 됐다. 또 모 물류업체는 현재 라인에 걸어서 검증 중이어서 조만간 발주가 나올 예정이다.

 

Q. 인사이트 D900은 가격이 기존 제품에 비해 많이 비싼가?

A. 그렇지 않다. D900의 성능과 기능을 고려하면 기존 제품에 비해 많이 비싼 수준은 아니며, 보통은 주문량에 따라 소량 도입보다는 대량 도입 시 가격적 혜택을 제공하고 있는 편이다.

 

 

 

 

In-SightViDI Read(사진. 코그넥스코리아)

 

Q. AI 머신비전을 도입하면 어떤 효과가 있나?

A. 인공지능(AI) 기법을 이용하면 산업용 비전 시스템의 이미지 분석 성능을 향상 시킬 수 있다. 육안검사의 정교함과 유연성에 컴퓨터 시스템의 신뢰성, 일관성, 속도를 결합시키기 때문에, 기존 머신비전의 접근방식으로는 유지관리가 거의 불가능했던 까다로운 검사들을 해결할 수 있다. 정확한 비전 이미지 데이터 획득은 물론이고, 이를 정확하게 분석하는 기능까지 고객에게 함께 제공할 수 있어서, 생산성을 높이고 공정 데이터에서 더 많은 가치를 발견할 수 있다.

 

OCR도 보면 기존 룰 베이스로 안 되던 걸 딥러닝을 사용하면 잘 되듯이 기존에 카메라로 검사가 안 되는 것도 딥러닝을 쓰면 되는 부분들이 있다. 표면검사나 이런 것들은 기존에 2D나 룰 베이스로 하기가 어려운데, 딥러닝을 돌리면 잘 된다. 또 달걀이나 사과의 신선도나 선명도를 AI로 판별할 수 있는지에 대한 문의도 들어온다. AI를 돌리다 보면 된다. 또 혈액에 시료를 넣어서 바뀌는 색깔을 보고 암 1기다, 2기다, 3기다를 진단키트로 판독을 한다. 이걸 딥러닝으로 한다. 코그넥스에서 이미 제약회사에 납품하고 있다.

 

Q. 코그넥스의 지난해 및 올 상반기 머신비전 비즈니스 성과는 어떠했나?

A. 작년까지 코그넥스코리아는 기존 사업영역과 더불어 신사업 중 특히 물류분야에서 많은 성과를 냈다. 올해는 제약, 식음료 등의 분야에서도 더욱 많은 매출증대와 성장을 이룰 수 있도록 조직을 확대하고 영업과 마케팅 전략을 함께 준비했으며, 특히 신사업 분야에 대한 코그넥스의 솔루션과 제품을 알리기 위해 적극적으로 업계와 시장 관련 전시 및 컨퍼런스에 참여하고, 홍보 활동에도 박차를 가하고 있다.

 

Q. 신사업 분야라면 구체적으로 어디인가?

A. 앞서 얘기한 이차전지나 제약, 코비드와 관련한 의료, 식품포장, 물류 등의 시장을 확장해나가고 있다.

 

Q. 향후 머신비전 기술 트렌드는 어떻게 전망하나?

A. 코그넥스는 향후 머신비전 기술 트렌드는 ‘딥러닝’이라 생각하며, 이를 기반으로 한 머신비전 기술이 산업 자동화의 획기적인 미래를 가져올 것으로 보고 있다.

또 신제품으로 3D가 많이 나올 것으로 예상이 된다. 현재 EV 쪽에 3D로 검사하는 게 많다. 그런 것들을 한꺼번에 하려면 당연히 3D 제품이 나와야 된다.

현재 기계 제조, 자동차, 전자제품, 반도체 등의 제품이 과거에 비해 더욱 소형화, 정밀화 되면서 제품 및 부품에 대한 정확한 검사가 더욱 중요해지고 있으며, 전 세계적으로 비정형적 불량 개선 및 작고 정밀한 부품도 빠르고 정확하게 검사할 수 있는 머신비전 솔루션에 대한 수요가 가파르게 증가하고 있다.

 

 

In-Sight ViDi Detect(사진. 코그넥스코리아)

 

Q. 코그넥스의 머신비전 시장확대전략은 무엇인가?

A. 코그넥스의 머신비전 시장확대전략은 두 가지로 요약할 수 있다.

첫째, 딥러닝 솔루션의 적극 도입이다. 코그넥스는 딥러닝 기술로 정확한 비전 이미지 데이터 획득은 물론이고 이를 정확하게 분석하는 기능까지 고객에게 함께 제공함으로써, 고객이 생산성을 높이고 공정 데이터에서 더 많은 가치를 발견할 수 있도록 지원하고 있다.

 

두 번째, 물류 특화 라인업 구축이다. 코그넥스는 성장하고 있는 물류 시장에 대응하기 위해 높은 인식률을 갖춘 제품들로 물류에 특화된 라인업을 구축하고, 제품의 고장 시 1:1 교환을 실시해 새 제품을 보내는 코그넥스만의 특화된 서비스를 시행해, 다운타임에 대한 비용이 들지 않도록 해 시장경쟁력을 높이고 있다.

 

영업을 하는 입장에서 투자가 진행되는 곳을 빨리 찾아서 영업을 진행하고, 마스크 제조회사 같이 새롭게 확대되는 시장을 찾아서 미리 선점을 하는 것이 중요하다. 코그넥스는 회사 전체적으로 인사이트 D900과 비전프로 비디에 역량을 집중하고 있는데, 글로벌 시장은 물론 한국시장에서도 이들 제품에 대한 평가와 반응이 좋아서, 이들 제품을 주력으로 기존시장 및 신규 시장 양쪽 모두에서 우리 코그넥스의 점유율을 높여 나갈 계획이다.

 

Q. 올해 딥러닝 매출 목표는 어떻게 되나?

A. 한국 전체적으로 100% 이상 성장을 목표로 하고 있고, 자동차 및 식음료, 제약분야를 담당하고 있는 우리 팀만 작년대비 68% 성장을 목표로 하고 있다.

 

최교식 기자
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