산업 자동화의 흐름 속에서 AI 비전에 대한 10가지 핵심 질문
Question1. 산업 자동화에서 AI , 일시적인 유행인가, 지속 가능한 트렌드인가?
소비자 기술 부문의 발전을 살펴보면, 인공지능(AI)은 거의 모든 작업을 해결하는 만능 솔루션처럼 보이기도 한다. 오늘날 출시되는 새로운 기기나 소프트웨어 애플리케이션에는 최소한 일부라도 AI가 적용되기를 기대 하는 경향이 있다. AI의 가능성과 결과에 대한 기대감으로 인해 어느 정도의 과장이있는 것도 사실이다.
그러나 자동화 및 생산 공정의 품질 보증과 같은 산업 분야에서도 AI의 기능은 지속적으로 발전하며 점점 더 진보된 솔루션을 제공하고 있다. 특히 머신러닝은 기존의 규칙 기반 영상처리로 해결할 수 없는 새로운 가능성을 열어준다. 그럼에도 불구하고, 이 기술의 실제 적용 가능성과 한계를 객관적으로 평가하는 것이 중요하다.
AI는 단순한 유행이 아니라, 다양한 응용 분야에서 복잡한 작업을 정밀하게 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어 기업에 매우 가치 있는 기술이다. AI는 연구 투자와 지원 프로그램을 통해 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로 거의 모든 산업 분야에서 게임 체인저로서 필수적인 역할을 할 것으로 보인다.
Question2. AI 비전은 산업 애플리케이션에서 어떻게 작동하는가?
산업 자동화에서 ‘AI 기반 영상 처리(비전 기술)’는 주로 머신러닝 방법을 활용한다. 이 접근 방식에서는 컴퓨터 프로그램이 경험을 통해 학습하고, 명시적인 프로그래밍 없이 데이터에서 패턴과 인사이트를 자동으로 추출할 수 있도록 한다. AI 기반 영상 처리는 다양성이 높은 이미지 데이터에서 강력한 성능을 발휘한다.
기존의 규칙 기반 영상 처리에서는 색상, 형태, 위치 등의 특정 규칙을 미리 정의해야 하지만, AI 시스템에서는 신경망(Neural Network)이 반복적인 학습과정을 통해 객체의 특징을 인식한다. 이 과정에서 학습 데이터셋이 많을수록, 특히 다양한 사례를 포함할수록, 머신러닝 알고리즘이 예측 성능을 더욱 안정적으로 유지할 수 있다. 이를 통해 새로운 환경에서도 정확한 객체 인식이 가능해진다.
Question3. 기존 방법과의 차이점은 무엇인가?
기존의 규칙 기반 영상 처리 알고리즘은 특정한 애플리케이션을 위해 개발되며, 다른 작업에 쉽게 적용하기 어렵다. 반면, AI 모델은 ‘전이 학습(Transfer Learning)’을 활용하여 한 작업에서 학습한 내용을 다른 관련 작업으로 쉽게 확장할 수 있다. AI 기술을 적용하면 모델을 재학습하지 않고도 유사한 작업에 활용할 수 있으며, 새로운 머신 비전 애플리케이션 개발 속도를 크게 단축할 수 있다.
그러나 머신 러닝 방식 작업의 핵심 기술은 더 이상 규칙 기반 이미지 처리와 동일하지 않다. 결과 품질을 결정하는 결정적인 요소는 더 이상 이미지 처리 전문가가 수동으로 개발한 프로그램 코드의 산물이 아니라 적절한 샘플 데이터를 사용한 학습 프로세스에 의해 결정된다. 이를 위해서는 사용 중인 애플리케이션에 대한 깊은 이해가 필요하다.
올바른 툴을 사용하면 제품 및 세부사항에 대해 가장 잘 알고 있는 도메인 전문가만으로도 타당성 조사를 수행할 수 있다. 따라서 기업은 평가 단계에서 프로그래머와 이미지 처리 전문가에 대한 의존도를 줄일 수 있다.
Question4. 어떤 산업에서 AI 비전이 가장 유용할까?
AI 시스템은 이미지를 다양한 범주로 분류할 수 있으며, 이는 이미지 인식, 제품 식별 및 분류와 같은 애플리케이션에서 매우 유용하다. 또한, AI 기반 영상 처리는 기존에 사람이 수행하던 많은 작업을 자동화할 수 있다. 대표적인 예로 △불량품 식별 및 검사 △컨 베이어 벨트에서의 자동 분류 및 정렬 등이다.
특히, AI는 복잡한 패턴과 구조를 감지하는 능력을 갖추고 있어, 육안으로 식별하기 어려운 결함까지 정확히 찾아낼 수 있다. 이는 품질 관리(QA) 분야에서 AI 비전이 핵심 도구로 자리 잡을 수 있는 이유이다. 결론적으로, AI 비전은 육안으로 식별하기 어려운 복잡한 패턴과 구조까지 감지할 수 있기 때문에, 산업 현장에서 품질, 효율성, 비용 절감 효과를 극대화할 수 있다.
Question5. AI 비전이 품질 관리를 지원할 수 있을까?
이상 감지(Anomaly Detection) 기법을 활용하면, 제품의 결함을 즉각적으로 감지하고 분류할 수 있다. 예를 들어, AI는 균열, 오염, 치수 편차 등의 이상 징후를 탐지하여 불량 제품을 자동으로 분리할 수 있다. 이를 통해 품질 문제를 조기에 발견하여 불량률을 낮추고 비용 절감과 생산성 향상을 추구할 수 있다.
또한 이상 탐지 기술은 알려진 결함뿐만 아니라, 마모 패턴과 같은 예측하기 어려운 문제까지 감지할 수 있다. 이러한 기능덕분에 AI 비전은 장비 및 기계의 유지보수 예측(Predictive Maintenance)에 활용될 수있으며, 이를 통해 예상치 못한 가동 중단을 최소화할 수 있다.
▲ 이상 결함이 증가하면 공구 마모, 먼지 또는 기타 장애로 인해 플랜트 상태가 저하되 었음을 나타낼 수 있다.
Question6. 임베디드 비전에 AI가 미치는 영향은?
AI 기반 영상 처리 방식은 기존과 완전히 다른 방식으로 작동하기 때문에, IDS와 같은 제조업체들은 새로운 직관적인 영상 처리 개발도구를 개발할 수 있게 되었다. 이를 통해 사람이 요구하는 품질 기준을 이미지 처리 시스템에 직접 적용할 수 있다. 특히, 전문적인 기술이 필요했던 복잡한 임베디드 시스템 개발도 AI 비전을 통해 더욱 간편하게 구현할 수 있다. 대표적인 예로, IDS NXT AI 카메라 시스템은 PC 없이도 독립적으로 비전 프로세스를 개발 및 운영할 수 있는 솔루션을 제공한다.
또한 AI, 애플리케이션 프로그래밍, 영상 처리에 대한 전문 지식없이도 직관적인 클라우드 서비스를 활용하여 개발 및 평가를 수행할 수 있다. 이는 임베디드 비전 기술을 보다 폭넓은 사용자층으로 확장하는 데 기여한다. 추가적으로, AI 기반 알고리즘은 병렬 처리(Parallel Processing)에 최적화되어 있으며, 적절한 하드웨어를 활용하면 실시간으로 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다.
고성능 GPU(Graphics Processing Unit)를 활용한 데이터 센터 뿐만 아니라, 전용 NPU(Neural Processing Unit)를 이용한 소형 임베디드 비전 장치에서도 높은 에너지 효율성을 유지할 수 있다. 이를 통해 다양한 하드웨어 플랫폼에 맞춰 AI 비전 기술을 확장 가능하게(scalaable) 활용할 수 있는 길이 열리고 있다.
▲ IDS NXT를 사용하면 사전 지식 없이도 간단한 이미지 분석 아이디어부터 완전한 기능을 갖춘 임베디드 AI 비전 시스템까지 구현할 수 있다.
Question7. AI 비전이 지속 가능성 목표에 기여할 수 있을까?
AI 비전 기술은 생산 공정을 모니터링하고 최적화할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 기업들이 물, 원자재, 에너지 등의 자원을 훨씬더 효율적으로 활용할 수 있도록 돕는다.
이를 통해 △불필요한 폐기물 및 자재 낭비 감소 △자원 및 에너지 절약으로 비용 절감 △생산 공정의 효율성, 품질, 지속 가능성 향상 등의 효과를 얻을수 있다. AI 기반 산업용 카메라는 환경 영향을 최소화하면서도 경제적 수익성을 극대화할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 산업의 지속 가능성(Sustainability) 목표 달성에 중요한 역할을 할 수 있다.
Question8. AI 비전의 한계는 무엇인가?
아직 개발이 활발하고 경험이 부족한 한 기술의 한계가 무엇인지 말하기는 어렵다. 예를 들어 원하는 결과를 얻지 못할 때 AI 기반 이미지 처리의 한계가 드러난다. 이는 반드시 기술적인 이유 때문이 아니라 일반적으로 AI 방법에 대한 경험 부족으로 인해 발생한다. 규칙 기반 방식에 비해 가장 큰 노력과 동시에 오류 가능성이 가장큰 것은 학습 프로세스에 충분히 양호하고 적절한 샘플 데이터를 제공하는 것이다.
입력 품질이 좋지않으면 출력도 좋지않다. AI 시스템은 ‘올바른 행동’을 학습할 수 있는 데이터에 의존한다. AI가 실험실 조건에서 후속 애플리케이션을 대표하지 않는 데이터로 구축되거나 데이터의 패턴이 편견을 반영하는 경우, 시스템은 이러한 편견을 적용하고 추론 중에 편향된 결정을 내릴 것이다.
그러나 많은 시각적 작업에 대해 신경망을 안정적으로 학습시킬수 있다고 해도 항상 한계와 과제가 발생한다. 따라서 AI 시스템의 능력에 대해 현실적인 기대치를 갖고, 어떤 경우에는 인간의 전문 지식과 해석을 완전히 대체할 수는 없지만 보완할 수 있다는 점을 인식하는 것이 중요하다.
Question9. 산업용 AI 프로젝트에서 어떤 문제가 발생하나?
AI는 마술도 아니고 우리가 기대하는 것을 예측할 수 있을 정도로 지능적이지도 않다는 점을 인식하는 것이 중요하다. AI 기반 이미지 처리는 올바르게 사용한다면 강력한 도구가 될 수 있다.
이를 위해서는 머신 비전 시스템의 임무가 무엇인지 다시 한번 명확히 하는 것이 중요하다. 특정 결과에 대한 질문이 명확할수록 훈련 과정에 적합한 학습 콘텐츠를 더 정확하게 준비할 수 있다.
또한 규칙 기반 시스템에서처럼 의사결정 과정을 정밀하게 제어하는 대신 원치않는 결과를 학습 과정, 즉 지식 전달의 탓으로 돌리는 것도 문제이다. 많은 사람들이 블랙박스라고 부르는 추론은 올바른 입력 데이터의 합에 불과하다. 시스템을 더 잘 훈련할수록 예상되는 결과가 더 정확해질 가능성이 높아진다. 이를 위해서는 새로운 사고가 필요하다. 훈련된 신경망의 작동 방식은 통계, 확률, 즉 수학에 기반하지만 인간의 이성만으로는 이해하기 어렵다.
Question10. 산업 자동화에서 AI 비전은 어떻게 발전할 수 있을까?
모든 애플리케이션 작업에 적합한 최고의 단일 기술은 없다. 주어진 상황에 가장 적합한 접근 방식을 결정하기 위해 상세한 분석을 수행하는 것이 중요하다. 어떤 경우에는 규칙 기반 접근 방식이 여전히 효과적이고 효율적일 수 있다. 반면에 복잡한 작업을 높은 정밀도로 처리하는 머신 러닝의 능력은 많은 조직에 매우 유용하다.
하지만 모든면에서 더 나은 것은 아니며 규칙 기반 이미지 처리를 대체할 수도 없다. 따라서 최상의 결과를 얻으려면 여러 가지 접근 방식을 결합하는 것이 합리적일 때가 많다. AI를 성공적으로 사용하려면 새로운 아이디어와 접근 방식을 실험하고 개방적인 자세를 가져야 한다. 새로운 사고방식을 적용하면 장기적으로 높은 투자 수익(ROI)을 얻을 수 있을 것이다.
자료제공: IDS(www.ids-imaging.com)
