검사 이미지를 입력하면 인공지능(AI)이 데이터 조건에 맞는 딥러닝(Deep Learning) 모델 구조와 학습 매개변수(Parameter)를 탐색한다. 이같이 AI 모델 생성 과정을 자동화하는 '오토딥러닝(Auto Deep Learning)' 기반 비전 검사 소프트웨어 개발 업체가 ‘2026 산업AI EXPO’에 등판한다. 딥러닝 비전(Vision) 소프트웨어 기술 업체 뉴로클이다.
‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다.
뉴로클은 이번 전시 현장에서 모델 학습 소프트웨어 ‘뉴로티(Neuro-T)’와 학습 모듈 ‘뉴로티 엔진(Neuro-T Engine)’, 런타임 라이브러리 ‘뉴로알(Neuro-R)’을 선보인다. 학습, 현장 적용, 재학습을 연결하는 비전 검사 소프트웨어 라인업이다.
회사는 그래픽 사용자 화면(GUI) 기반의 노코드(No-code) 학습 환경을 제공하고 있다. 공정 엔지니어가 검사 이미지를 입력하면 오토딥러닝 알고리즘이 모델 구조와 학습 매개변수를 탐색한다. 뉴로클 측은 검사 대상과 데이터 조건에 따라, 최대 99.9% 수준의 정확도를 구현할 수 있다고 발표한 바 있다.
지원 모델은 11종이다. 미세 스크래치부터 이물, 균열, 비정형 패턴 등 제조 결함의 형태와 검사 목적에 맞춰 모델을 선택할 수 있다. AI 레이블링 기능은 대량의 이미지 영역을 자동 지정하거나 클릭·드래그 방식으로 처리한다. 적용 조건에 따라 레이블링 속도를 최대 17배까지 높이는 구조다.
뉴로티에서 생성한 모델은 뉴로알을 통해 생산 라인에서 실시간으로 구동된다. 이 과정에서 뉴로티 엔진은 사용자 인터페이스 제약 없이 기존 검사 장비와 시스템에 학습 기능을 결합하는 모듈이다. 데이터 취득, 레이블링, 모델 학습, 배포, 재학습 등 과정을 머신러닝 운영(MLOps) 파이프라인으로 연결한다.
이홍석 뉴로클 대표는 “제조 현장에서 필요한 것은 단순히 높은 정확도의 AI 모델이 아니라 실제 생산라인에서 안정적으로 운영할 수 있는 AI 솔루션”이라고 앞서 밝혔다. 그러면서 “검사 성능과 함께 배포 용이성, 하드웨어 최적화, 공정 변화에 따른 모델 갱신 구조를 제품 개발의 기준으로 제시할 계획”이라고 추가 발언했다.
이번 전시에서는 신규 불량이 발생하거나 공정 조건이 바뀌면, 현장 데이터를 다시 학습해 모델을 갱신하는 운영 흐름도 함께 제안한다.
이와 함께 뉴로클은 이달 뉴로티·뉴로알의 최신 세대인 5.0 버전을 출시할 예정이다. 사측에 따르면, 이 같은 최신판은 성능과 사용자 편의성을 개선하고 다양한 검사 환경에 대한 제품 대응 범위를 확대한 세대다.
한편, ‘2026 산업AI EXPO’는 오는 10월 21일부터 23일까지 경기 고양시 일산서구 소재 전시장 킨텍스(KINTEX)에서 개최된다. 산업통상부가 추진하는 국가대표 산업 AI 플랫폼 ‘K Connect AI’와 연계해 산업 AI 기술·솔루션 전시를 기획했다. 여기에 콘퍼런스, 수출상담회, 투자·오픈이노베이션 등 기술과 시장을 연결하는 다양한 비즈니스 프로그램도 운영할 예정이다.
헬로티 최재규 기자 |
