뉴로클, 글로벌 딥러닝 비전 시장 ‘메인 플레이어’ 목표
  • 조창현 기자
  • 승인 2023.02.21 08:30
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이홍석 대표, “버튼 한번만 클릭하면 손쉽게 딥러닝 모델 생성”

[인더스트리뉴스 조창현 기자] “IT인력이 없는 우리 공장에도 ‘인공지능’을 적용할 수 있을까?”

뉴로클 이홍석 대표는 “보유 제품 고도화 및 활발한 비즈니스 전개로 올해 딥러닝 비전 시장 내에서 ‘메인 플레이어’로 성장할 계획”이라고 강조했다. [사진=인더스트리뉴스]

비전문가도 고성능 딥러닝 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 돕기 위해 ‘Making Deep Learning Vision Technology More Accessible’이라는 비전을 갖고 2019년 설립된 뉴로클은 딥러닝 기술개발 및 상용화를 위해 노력하고 있다. 뉴로클은 딥러닝 비전 기술을 통해 고객이 직면한 ‘이미지 해석 문제’를 해결하는 것을 목표로 하고 있으며, 해당 기술을 컴퓨터 비전 분야에 접목해 이미지 및 영상을 해석할 수 있는 소프트웨어를 연구개발 중이다.

현재 자체개발한 딥러닝 모델 최적화 알고리즘과 인퍼런스 엔진을 기반으로 사용자에게 ‘고성능 딥러닝 모델’을 생성할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 자동화된 데이터 관리 및 모델링으로 우수한 사용성을 보유하고 있는 것으로 알려졌다. 해당 기술은 △제조 △교육 △의료 △물류 △보안 같이 다양한 사업 분야에 적용될 수 있으며, 뉴로클은 보유한 기술력을 인정받아 국내외 유수기업 등에 소프트웨어를 활발히 보급하고 있다.

뉴로클 이홍석 대표는 “뉴로클은 2021년에 가트너 쿨벤더 등재 및 대한민국 임팩테크 대상을 수생했다”라며, “2년에 걸친 비전시스템디자인 이노베이터스어워드 수상과 함께 도전 K-스타트업 우수상을 받는 등 자사 보유 소프트웨어의 가능성을 널리 인정받고 있다”라고 전했다.

뉴로클이 제공하는 소프트웨어 제품군 [자료=뉴로클]

뉴로클의 대표 AI솔루션은?

뉴로클은 딥러닝 개발지식이 없는 사용자들도 누구나 손쉽게 딥러닝 비전 기술을 사용 및 적용할 수 있는 ‘뉴로티(Neuro-T)’ 소프트웨어를 공급하고 있으며, ‘Auto Deep Learning Algorithm’이라는 기능을 탑재해 ‘고성능 딥러닝 모델’을 만들 수 있도록 지원한다.

해당 기능은 최적의 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를 자동으로 찾아주는 딥러닝 알고리즘이며, 사용자들은 알고리즘을 기반으로 ‘버튼만 클릭’하면 손쉽게 모델을 생성할 수 있다. 이에 도메인 전문가가 없는 기업이나, 딥러닝 관련 지식이 없는 사용자들도 모델을 ‘직접 생성’해 과제를 해결하는 것이 가능하다.

실제로 뉴로클이 제공하는 소프트웨어는 모델을 현장에 적용하기 이전, ‘시뮬레이션’을 통해 딥러닝 프로젝트가 갖는 시행착오를 최소화하도록 돕고 있다. 특히 비전 관련 업체 A사에 솔루션을 공급한 사례가 대표적인데, 수차례의 분류를 통해 불량을 찾아내야 하는 ‘검출 프로젝트’를 의뢰받은 경우가 있다.

뉴로클은 ‘플로우차트(Flowchart) 기능’을 통해 프로젝트 전체를 한눈에 시각화했으며, 결과를 고객에게 제공해 프로젝트에 대한 이해를 도왔다. 해당 프로젝트는 모델 10개 내외가 필요한 대량 프로젝트지만, 모든 모델에 대한 실제 연결 작업 이전에 딥러닝 프로젝트가 가지는 성능을 인퍼런스 센터에서 미리 검증해냈다.

고객은 뉴로클이 제공한 솔루션을 통해 공정에 관련된 모든 내용을 사전에 계획하고, 철저한 설계 안에서 진행해 딥러닝 프로젝트를 통한 시행착오를 ‘감소’시키면서도 전체 프로젝트 시간을 획기적으로 ‘단축’시키는 효과를 냈다.

뉴로클 소프트웨어 다양한 적용 사례 [자료=뉴로클]

제조업 내 ‘AI솔루션 도입’ 관련 고려 사항은?

제조업에서는 제품 품질을 높이고, 수율 개선을 위해 다양한 검사를 진행하고 있다. 기존에 진행하던 검사 방법은 사람이 직접 실시하는 ‘육안검사’ 비중이 높았지만, 기술발전에 따라 다양한 솔루션이 제시되고 있다.

인공지능 기술을 활용한 ‘AI비전 검사’도 이와 같고, AI 혹은 딥러닝 비전 검사는 기존 머신비전과 육안검사가 가진 장점인 ‘인간의 자율성’과 함께 ‘컴퓨터의 일관성’을 결합한 새로운 검사 솔루션이다. 이에 정형적이지 않은 비정형 불량을 검출해 ‘높은 검사 정확도’를 기반으로 생산 안정성을 증대시킬 수 있고, 기존 비전 검사의 ‘규칙 기반 알고리즘’으로 해결하기 어려운 검사 혹은 분류 등 다양한 문제를 해결할 수 있도록 돕는다.

현재 비전 시스템은 제품 품질 개선이나 생산라인 자동화를 목적으로 구축되고 있지만, 고객은 목적에 맞는 애플리케이션 혹은 요구사항에 부합하는 비전 시스템을 찾아 설계하는 것이 쉽지 않다. 특히 이미 보유한 비전 시스템을 요구사항에 맞게 최적화하는 것은 더 어렵다.

비전 시스템에는 △이미지 센서 △렌즈 △조명 △소프트웨어 같은 요소들이 포함되는데, 각 요소들은 성공적인 비전 시스템 구축을 위해 중요한 역할을 한다. 그중 소프트웨어에 대해서는 SW가 수행할 수 있는 기능이 프로그래밍과 런타임 관련 요구사항을 모두 충족하는지 확인이 필요하다. 또, 도입을 고려하는 기업에서는 △애플리케이션에 적합한 카메라와 함께 작동할 수 있는지 확인하는 것 △소프트웨어 사용 편의성 △알고리즘의 폭과 정확도 등 다양한 사항에 대해 면밀히 검토해야 한다.

뉴로클 소프트웨어가 제공하는 ‘오토딥러닝알고리즘’ 기능 [자료=뉴로클] 

AI 분야에서 경쟁사와 차별점은?

지금까지 ‘딥러닝 프로젝트’를 수행하기 위해서는 인하우스 딥러닝개발팀 혹은 외부 엔지니어팀이 필요했다. 뉴로클의 소프트웨어 ‘Neuro-T’는 기존 딥러닝 엔지니어들이 수행하던 업무를 대신해준다. 고객이 뉴로클에서 제공하는 소프트웨어를 이용한다면, △외주로 인한 금전적 부담 △엔지니어들과의 커뮤니케이션 과정 △프로젝트 당 모델을 1개밖에 생성하지 못하는 한계와 같은 문제들을 해결할 수 있다.

또, 사용자의 부담을 줄이고 사용성을 극대화할 수 있는 다양한 기능을 제공하고 있다. 구체적으로 하이퍼파라미터 설정과 딥러닝 아키텍처를 자동으로 최적화하는 ‘Auto Deep Learning Algorithm’와 딥러닝 프로젝트에서 맞춤형 과정 설계를 지원하는 ‘Flow Chart’, 데이터 레이블링 과정 단축을 돕는 ‘Auto-Labeling’ 및 신속한 재학습을 통해 모델 성능유지·유지보수를 가능하게 하는 ‘Fast Retraining’ 기능 등이 해당된다. 해당 기능들을 활용해 사용자는 딥러닝 모델 생성 및 적용 과정에서 소요되는 시간·노력에 더해 비용까지 절약할 수 있다.

아울러 뉴로클에서 제공하는 소프트웨어는 ‘코딩 없이’ 빠르게 딥러닝 모델을 생성할 수 있으며, 높은 정확도로 고성능 모델을 생성한다. 또, △이미지 분류 모델(Classification) △객체 인식 모델(Segmentation) △개수 인식 및 위치 파악 모델(Object Detection) △이상감지 모델(Anomaly Detection) △텍스트 인식 모델(OCR) △회전 모델(Rotation Model) 등 6가지 모델을 제공하고 있어 각 애플리케이션에 적합한 비전 검사 모델 생성 및 검출 정확도를 높일 수 있도록 지원하고 있다.

뉴로클이 제공하는 솔루션을 전시 중인 부스 [사진=뉴로클]

스타트업 ‘뉴로클’의 향후 비전은?

뉴로클은 국내시장과 더불어 해외에서도 가치를 인정받고 있으며, 세계 각지에서 파트너사와 비즈니스 협력을 이어오고 있다. 지금까지 노력한 결과, △네덜란드 △룩셈부르크 △벨기에 △스위스 △스페인 △아일랜드 △프랑스 등 유럽 7개국에 진출하는 성과를 냈다. 현재 뉴로클은 진정한 ‘글로벌기업’으로 도약하기 위한 초석을 다지는 중이며, 사업 확장뿐만 아니라 ‘제품 고도화’ 측면에서도 힘쓰고 있다.

지난해 6월에는 전문가용 딥러닝 비전 소프트웨어 ‘뉴로엑스(Neuro-X)’를 출시했으며, 멀티모델 설계와 레이블링 편의성을 극대화해 뉴로클이 보유한 △뉴로티(Neuro-T) △뉴로알(Neuro-R) △뉴로엑스 소프트웨어 ‘3.0버전’을 선보였다.

뒤이은 11월에는 사용자 편의성을 강화하고, 혁신적인 기능을 추가한 3.1버전을 출시한 바 있다. 기술과 비즈니스 양쪽 측면 모두 발전할 수 있었던 2022년을 지나, 보유 제품 고도화 및 활발한 비즈니스 전개로 올해는 딥러닝 비전 시장 내에서 ‘메인 플레이어’로 성장할 계획이다.

 


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