엘리스그룹이 현대자동차 남양연구소와 제조 현장 특화 이미지 AI 솔루션을 개발했다. 이번 프로젝트는 충돌 시험 이미지를 자동으로 분류하고 검색과 관리를 통합하는 목적을 갖고 올해 3월 말부터 11월 말까지 약 8개월 동안 진행됐다. 현대자동차 남양연구소는 무작위로 저장돼 온 시험 사진을 분석 가능한 형태로 정리하는 데 많은 인력과 시간이 필요했던 문제를 해결하기 위해 이번 연구를 추진했다.

 

엘리스그룹은 딥러닝 기반 이미지 분류와 검색 모델을 개발해 목적에 따라 조합된 통합 서비스를 구축했다. 모델은 엘리스의 모듈형 보안 체계를 적용한 프라이빗 클라우드 환경에서 학습돼 데이터 유출 위험을 줄였고 보안성을 강화했다. 업체는 제조 현장의 데이터 특성을 고려해 상용 모델만으로는 정확한 분류가 어려웠던 충돌 시험 이미지를 공인 기관의 충돌 시험 데이터를 중심으로 다시 학습한 맞춤형 AI 모델을 적용했다.

 

이 모델은 약 60종 이상의 충돌 시험 이미지를 98% 이상 정확도로 분류할 수 있도록 구성됐다. 데이터 규모가 크지 않은 상황에서도 공공 데이터를 추가 학습해 남양연구소 시험 환경에 최적화된 모델을 완성했다. 충돌 시험 이미지와 같은 특수한 제조 데이터를 정밀하게 판단하는 기능이 강화된 것이 특징이다. 회사는 더 적은 데이터로도 제조 특화 AI 성능을 확보할 수 있는 실증 사례로 이번 프로젝트의 의미를 설명했다.

 

 

더불어 이미지 검색 기능도 세분화됐다. 사용자가 사진에서 손상 부위나 특정 부품을 마우스로 선택하면 이를 기준으로 유사 이미지를 우선순위대로 제시하는 방식이다. 기존 텍스트나 이미지 파일명 기반 검색보다 유사 사례를 정밀하게 찾을 수 있어 분석 효율을 높인다. 회사는 이미지 인덱싱, 자동 분류, 검색 기능을 데스크톱 프로그램 하나에 통합해 시험 사진 저장부터 활용까지의 절차를 자동화했다.

 

김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 프로젝트를 진행한 현대자동차 남양연구소 측에서도 이미지 유사도 검색 기능과 프로그램 UI에 대해 기대 이상이라는 평가가 이어졌다"며 "이번 협업을 계기로, 제조∙모빌리티를 비롯한 다양한 산업 현장에 실제 업무에 바로 적용 가능한 AI 솔루션을 지속적으로 확대해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

 

헬로티 구서경 기자 |