머신비전 딥러닝 소프트웨어 전문기업 뉴로클이 오토딥러닝 기반 비전 소프트웨어의 최신 버전인 뉴로티(Neuro-T)와 런타임 라이브러리 뉴로알(Neuro-R) 4.5버전을 출시하며 제조 현장의 생산성과 효율성 제고에 나섰다.
뉴로티는 누구나 쉽게 고성능 딥러닝 모델을 생성할 수 있도록 설계된 오토딥러닝 소프트웨어로, 학습된 모델은 뉴로알을 통해 실시간으로 결함 검출에 활용된다. 이번 4.5버전은 △모델 추론 속도 최대 28% 향상 △GPU 기반 오토레이블링 옵션 추가 △가상 결함 생성 영역 지정 기능 △Threshold 유형 확장 등 제조업 현장에서 요구되는 성능과 효율성을 동시에 강화하는 업데이트가 반영됐다.
가장 주목할 부분은 모델 추론 속도의 획기적 개선이다. 뉴로클에 따르면 Classification 모델은 23% 이상, Segmentation 모델은 26%, Object Detection 모델은 28% 빨라졌다. 이를 통해 검사 속도가 중요한 고속 생산 라인에서도 실시간 검출이 한층 원활해졌다. 이는 불량품 탐지 지연으로 인한 생산성 저하를 방지하고, 빠른 의사결정을 가능하게 하는 핵심 요소다.
또한 가상 결함 생성 기능의 고도화도 눈에 띈다. Generation Center에서 원하는 영역을 여러 개 지정해 해당 영역에만 가상 결함 이미지를 생성할 수 있게 되면서, 결함 발생 빈도가 높은 영역의 실제 상황을 정밀하게 재현할 수 있다. 이를 통해 더욱 현실적인 데이터 확보가 가능해져, 모델 학습 정확도를 높이고 현장 적합성을 강화한다.
데이터 라벨링에서도 혁신이 추가됐다. 새롭게 도입된 GPU 기반 오토레이블링 옵션은 CPU 대비 최대 7.6배 빠른 속도로 이미지를 라벨링할 수 있어, 수천 장에서 수만 장에 달하는 대규모 데이터를 다루는 제조 현장에서 효율성을 크게 끌어올릴 수 있다. 특히 AI 모델 학습에서 가장 시간이 많이 소요되는 라벨링 단계가 가속화되면서 프로젝트 전체 리드타임이 단축되는 효과를 기대할 수 있다.
Threshold 설정 기능도 세분화됐다. 기존 크기와 확률 값 외에 픽셀의 평균 그레이스케일 값을 기반으로 임계값을 설정할 수 있는 옵션이 추가돼, 결함 검출의 정밀도를 높였다. 여기에 모델 추론에 사용할 최대 시간을 제한할 수 있는 기능이 도입돼, 추론 지연으로 인한 생산성 저하 문제를 최소화했다.
뉴로클 이홍석 대표는 “뉴로티·뉴로알 4.5버전은 현장에서 더 빠르고 정밀한 고성능 딥러닝 모델 구축을 지원하는 데 초점을 맞췄다”며 “제조 공정 전반에서 생산성 향상과 품질 안정화에 크게 기여할 것”이라고 강조했다.
헬로티 김재황 기자 |
