뉴로클(대표 이홍석)이 최근 식품 제조 분야에서 비전 인공지능(AI) 도입 문의가 빠르게 늘어난다고 전했다. 그 이유로 기술 전문가가 아니라도 기술 사용이 용이하도록 접근성을 높이고, 주기적인 업데이트로 최적의 성능을 유지하는 것을 이유로 들었다.
뉴로클은 비전 AI 모델 학습을 지원하는 '뉴로티(NEURO-T)'와 '뉴로엑스(NEURO-X)', 실제 모델 적용을 돕는 '뉴로 알(NEURO-R)' 등을 서비스 중이다. 핵심은 뉴로티로, '비개발자이지만 산업 도메인 지식이 풍부한 산업 전문가'를 타깃으로 한다.
이홍석 뉴로클 대표는 13일 "프로그래밍을 하지 못해도 '오토딥러닝 알고리즘'을 이용해 최적의 성능을 낼 수 있는 딥러닝 모델 구조 및 학습 매개변수를 선정할 수 있다"라며 "AI를 아예 다루지 못하는 사람도 쉽게 비전 AI 모델에 접근할 수 있다는 것이 장점"이라고 말했다.
오토딥러닝 알고리즘을 이용할 경우 '원하는 수준의 성능을 내는 모델'이 구축될 때까지 끊임없이 재학습을 반복할 수 있다고 전했다.
특히 클릭 한번으로 모델의 정확도를 높일 수 있다고 강조했다. 딥러닝 비전 검사 모델 개발을 진행할 경우 평균적으로 10명의 인력으로 4개월의 시간이 걸리지만, 오토딥러닝을 이용하면 2주 동안 단 1명이 이를 처리할 수 있다고 설명했다.
AI 지식을 갖춘 전문가로 데이터 증강이나 매개변수 조절 등을 시도할 경우에는 뉴로엑스가 더 적합하다.
이후 현장에서는 실시간 검사를 수행할 수 있는 런타임 소프트웨어 라이브러리 '뉴로알'을 이용하면 된다. 모델에 적합한 API 형태로 제조 현장에 제공한다.
뉴로클은 상황에 맞는 검사 모델을 생성하고 적용할 수 있도록 아홉가지의 딥러닝 모델을 지원한다. ▲분류 ▲패치 분할 ▲분할 ▲개체 인식 ▲결함 생성 ▲광학문자인식(OCR) 등은 물론 비지도학습을 기반으로 하는 ▲회전 ▲판정 ▲검출 등이다.
이 대표는 "누구나 검사 모델을 만들 수 있도록 소프트웨어를 제공한 결과, 다양한 산업 영역에서 수요가 증가하고 있다"라고 강조했다. LED 패널 결함 검사, 파우지형 배터리 외관 검사, 집적회로 리드 외관 검사, 배양 미생물 숫자 인식, 컨테이너 문자 및 번호판 인식, 농작물 병충해 감염 여부 검사 등을 예로 들었다.
이어 "최근에는 식품 쪽에서도 수요가 급증하고 있다"라며 "달걀이나 라면, 육류 등 포장이나 품질 불량을 찾아내는 데 주로 사용하고 있다"라고 말했다.
수요가 꾸준히 증가하는 이유로 '주기적인 업데이트'를 꼽았다. 뉴로티의 경우 1년마다 정기 업데이트를 진행하고 있으며, 현재 버전 4까지 업그레이드한 상태다.
이홍석 대표는 "최근 뉴로클의 제품 및 용도, 사용 트렌드 등을 알리기 위해 첫 자체 웨비나를 개최한 바 있다"라고 밝혔다.
"뉴로티는 필수 6가지 딥러닝 모델만 우선 이용할 수 있는 '뉴로티 에센셜'과 9가지 모델 전체를 지원하는 '뉴로티 프로'로 서비스를 구분, 더욱 편리하게 이용할 수 있도록 지원 중"이라고 말했다.
한편, 뉴로클은 오는 25~27일 일산 킨텍스에서 열리는 'K-배터리 쇼 2024'에도 참가할 예정이다. 이후 10월23~25일에는 코엑스에서 열리는 반도체 대전 'SEDEX 2024' 참가도 앞두고 있다.
장세민 기자 semim99@aitimes.com
