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[인터뷰] (주)웨다, 품질 검증은 블루아이로 “신속하게 정확하게!” 중소기업 스마트팩토리 도입에 대한 장벽 허물다 정하나 기자입력 2021-11-09 08:33:33

()웨다 최치민 이사(사진. 여기에)

 

스마트팩토리가 화두가 되고 있는 만큼 IoT, 빅데이터, AI를 활용한 공정을 도입하려는 기업들이 늘어나고 있다. 하지만 전문가가 아니면 도입이 어렵고 도입을 한다고 해도 사용하기가 쉽지 않다. 이러한 상황에서 (주)웨다는 첨단기술을 기반으로 품질검증 솔루션 블루아이(BluAI)를 제공하며 고객이 요구하는 패지키의 구축 사업 및 컨설팅을 진행함으로써 중소기업의 스마트팩토리 도입에 대한 장벽을 허물고 있다.

 

블루아이 데이터어노테이션 화면(사진. ()웨다)

 

딥러닝 기반 머신러닝 탑재

()웨다(이하 웨다)IT 솔루션 기술 개발 경험을 바탕으로 IoT, 빅데이터 및 AI 기술을 활용한 데이터 분석 솔루션을 제안하고 있다. 동사는 품질검증 솔루션 블루아이(BluAI)를 제공함으로써 고객들이 쉽게 첨단 기술을 접할 수 있도록 돕는다.

 

웨다 최치민 이사는 최근 딥러닝 기반 머신러닝이 미래기술로 각광받고 있다. 하지만 머신러닝을 실현하기 위해서는 많은 양의 데이터를 라벨링할 수 있는 기술이 필요하며 전처리, 모델학습, 서비스 운영 등에 대한 전문 지식이 없는 상태라면 쉽게 접근하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 당사는 제품의 품질을 검증하고 분석하는 머신러닝 비전 플랫폼 블루아이를 개발했다.”라고 전했다.

 

블루아이 수치 측정 화면(사진. ()웨다)

 

정확한 물질 검증 및 수치 측정 기능 동시에 해결!

블루아이는 AI 비전 기술을 기반으로 가구, 식품, 의류, 신발, 타이어 등 복잡한 외형을 가진 제품의 인공 산물을 제거하고 데이터 분류뿐만 아니라 신속하고 정확한 제품분류/품질 검사 기능을 지원한다. 최치민 이사는 인공지능 비전 기술을 적용한 구축 업체 중 모 타이어 업체에서는 타이어 절단면 수치 측정 검사 시간이 평균 2분이었던 기존 방식과 다르게 평균 3초가 소요되기 때문에 측정 시간이 97% 단축됐으며 기존 방식 대비 측정편차가 감소돼 사용자 숙련도에 따른 오차를 최소화했다라고 밝혔다.

 

또한 블루아이는 단순 오류부터 수치측정까지 정밀한 검증이 가능하다. 데이터 Annotation 기술을 통해 품질 검사 대상에 대한 제품의 분류, 검출, 픽셀 단위의 분할 등 다양한 목적의 영상/이미지 데이터를 수집한다.

 

최치민 이사는 블루아이는 수집환경이 다른 이미지라도 완벽하게 측정할 수 있다. 즉 기존 비전머신에서 정확하게 계측하기 위해 사용되는 지그가 없어도 정확하게 제품의 품질을 계측할 수 있다.”라며 복잡하거나 광원 효과가 있는 다양한 영상도 딥러닝 기반 학습 모델을 통해 픽셀-Wise로 완벽하게 검출이 가능하며 영상 분석을 통한 품질 검사 요소 자동분리기술을 지원하고, 범용적인 품질검증에 대한 생산기술을 제공한다. 불량 데이터를 축적함으로써 정상 데이터를 활용한 학습 데이터를 생성하면서 높은 정확도의 품질 검증이 가능하기 때문에 소량의 데이터만으로 학습 모델을 완벽하게 생성할 수 있다.”라고 전했다.

 

블루아이에 탑재된 오토 라벨링(Auto Labeling) 기능을 통해 데이터 라벨링에 대한 지식이 없는 사용자도 데이터 셋을 쉽게 구축할 수 있으며, 이미지/영상을 자동으로 라벨링해 신규 이미지 추가 시 번거로운 작업 없이 자동으로 데이터 라벨링을 수행한다.

 

그 다음으로 블루아이의 Auto ML 기술은 AI를 쉽게 모델을 생성하고 학습시킬 수 있어 편의성을 제공한다. 최치민 이사는 “Auto ML 서비스는 변수 탐색, 피쳐 엔지니어링, AI 모형 선택, 파라미터 최적화, 예측 수행 등 다양한 기능을 탑재됐다. 이 서비스는 이미지 데이터, 영상 데이터, 정형 데이터로 구성된 AI 학습 모델과 업종별 분류를 클릭 한번으로 불량 유형을 검출할 수 있으며, 제품 대상의 이미지를 분리하면서 제품 사이즈도 측정할 수 있고, 실시간으로 생산 정보를 분석할 수 있다.”라고 언급했다. 이어 그는 이러한 특징으로 AI에 대한 전문 지식이 없어도 누구나 쉽게 사용할 수 있는 최적의 인터페이스이라고 전했다.

 

이 제품은 품질 검사 기능뿐만 아니라 정확하게 수치 측정 기능도 탑재돼 있다. 다양한 제품의 수치 측적을 위해 세분화된 측정도구와 각 측정마다의 가이드라인을 제공하며 필요에 따라 사용자 요구에 따라 측정방식을 설정할 수 있다.

 

이러한 장점을 가지고 있는데도 불구하고 구축비용이 거의 없는 클라우드 시스템으로 합리적인 가격으로 운영이 가능해 구축비용을 획기적으로 절감할 수 있다. 공정에 영향을 받지 않아 하드웨어에 의존하지 않는 플랫폼으로 뛰어난 호환성을 자랑하고 있어 기존 머신 비전 시스템과 연동이 가능하다.

 

더불어 품질 로그관리 시스템은 품질측정담당자의 클릭 한 번으로 데이터를 축적하는 Click Stream Log를 통해 사용자 패턴을 분석한다. 생산라인 모니터링을 통해 실시간 불량을 검증하고 수치 및 오류 유형을 검증에 대한 데이터를 관리할 수 있다. 이를 통해 담당자는 로그 데이터 수집 관리를 통해 향후 장애 발생 유형에 대한 데이터와 제품 및 생산 라인별 품질 통계 분석 서비스 등 품질 관리 유형을 예측할 수 있다. 또한 웹 기반 모니터링 서비스로 사용자 관리 편의성이 높였으며 장애 발생 시 SMS, 이메일 및 경광봉 등으로 알림이 담당자에게 전달되면서 위험한 사고를 방지할 수 있다. 최치민 이사는 당사는 고객들에게 안전한 작업 현장을 조성하기 위해 향후 불량 제품 발생 사전 감지 서비스를 개발해 제공할 예정이라고 밝혔다.

 

블루아이 전체 화면(사진. ()웨다)

 

AI 관련 사업 지원 통해 고객사 경쟁력 제고

웨다는 ‘AI 바우처 지원 사업’, ‘제조 데이터 분석 지원 사업’, ‘데이터바우처 사업등을 지원하며 스마트팩토리 도입 장벽을 허물고 있다. 최치민 이사는 균일한 품질과 생산성 향상을 위해 스마트팩토리를 도입하려는 기업들이 늘어나고 있지만 첨단 기술에 대한 전문 지식이 없어 중간에 포기하는 중소기업들이 많은 상황이다. 이러한 기업을 위해 당사는 스마트팩토리 관련을 사업을 지원하고 있다.

 

동사는 AI 바우처 지원 사업을 통해 중소기업, 스타트업을 대상으로 머신러닝에 대한 데이터 가공, 분석, 모델 훈련 및 생성 등에 대한 서비스를 지원하고 있다. 산업에서 금융까지 다양한 분야에서 축적한 경험을 바탕으로 고객 비즈니스에 적합한 AI 서비스를 제공하는 것이다. 또한 제조 데이터 분석 지원 사업을 통해 제조 현장의 수집된 데이터를 바탕으로 유효 데이터 선별, 분석, 가공을 진행하고 사업에 대한 방향성을 제시해 도입 기업의 산출물의 품질을 향상시키며 구축된 데이터를 바탕으로 공정 최적화에 활용할 수 있도록 돕고 있다. 이처럼 웨다는 스마트팩토리 도입에 어려움을 겪고 있는 중소기업들에게 컨설팅을 제공하며 손을 내밀고 있다.

 

 

 

정하나 기자
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