진화하는 AI…제조 최적화 실현할 터

[산업일보]
인공지능(AI) 기술의 발전은 제조의 최적화를 구현하는데 일조하고 있는 것으로 보인다.

(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.

그는 “데이터와 AI 관련 쪽 기술들은 빠르게 성장하고 있다”라며, 복잡한 구조의 딥러닝 모델을 해석하기 위한 익스프레이너블(Explainable) AI(설명가능한 AI) 기술을 비롯해 도메인 어댑테이션(Domain Adaptation)이라고 해서 제한된 환경에서 받았던 데이터를 학습한 것을 확장된 애플리케이션에 사용하기 위한 기술들도 많이 개발되고 있다”라며 최근 AI 개발 동향에 대해 말했다.

한편, SMATEC 2022은 16일부터 사흘간 ‘첨단 제조 기술 미래의 힘’을 주제로 스마트공장 솔루션, 자동화설비, 산업용 로봇, 3D프린팅 등을 전시한다.