뉴로클이 인공지능 전문지식이 없어도 사용할 수 있는 딥러닝 비전 소프트웨어 '뉴로티 3.0'과 '뉴로알 3.0'을 출시했다.
뉴로티와 뉴로알은 이미 다양한 산업 현장에서 외관 불량 검사, 의료 이미지 분석, 물류 패키징 검수 등 딥러닝 비전 프로젝트에 이용되며 그 우수성을 인정받은 바 있다. 별도의 코딩 없이 뉴로클만의 자동 최적화 알고리즘을 이용해 자동적으로 고성능의 모델을 생성하고, 생성한 모델을 활용해 빠른 속도로 영상 및 이미지를 판독하는 것이 뉴로티와 뉴로알의 장점이다.
뉴로티 3.0과 뉴로알 3.0은 2021년 7월에 출시한, 딥러닝 모델의 신속한 유지·보수를 가능하게 한 2.3 이후 새롭게 선보이는 버전으로, 지난 5월 30일 공식 출시됐다. 뉴로티 3.0과 뉴로알 3.0은 모델 설계와 레이블링 편의성에 초점을 맞춰 개발됐다. 딥러닝 프로젝트 진행 시 모델을 변경해야 하는 애로사항을 해결한 빠른 재학습 기능에 더해 사용자 입장에서의 편의성을 대폭 강화한 것이다.
딥러닝 프로젝트의 전반 과정에 해당하는 데이터 전처리, 데이터 분석, 모델 선택, 모델 평가 및 적용에서도 뉴로티와 뉴로알을 통해 해결하고 진행하도록 개발됐다. 기존에 이미지 크롭, 이미지 리사이징 등 별도의 라이브러리를 사용해 처리했던 부분적인 이미지 데이터 처리 작업까지도 뉴로티 3.0에서 모두 가능하게 해 딥러닝 프로젝트의 전 과정을 뉴로클의 소프트웨어가 전담하게 됐다.
신규 버전인 3.0의 핵심 기능 중 하나인 오토레이블링은 기존 레이블을 기반으로 자동 추천 영역을 제공하는 기능이다. 이미지 레이블링은 딥러닝 프로젝트 전 과정 중 인력 및 시간이 가장 많이 소요되는 과정으로, 오토레이블링 기능을 통해 이에 쓰이는 노력과 시간을 대폭 줄임으로써 보다 빠르게 딥러닝 모델을 생성하고 프로젝트를 진행하도록 했다.
이에 이용자 입장에서는 소요되는 리소스만 줄어들 뿐 아니라 학습된 모델을 기반으로 정확도 높은 레이블링이 가능해 시간 절약 및 높은 성능을 동시에 얻는다. 이와 함께 레이블링 시 클릭한 픽셀의 색상 값을 기준으로 비슷한 색상의 영역을 자동으로 선택하는 기능인 매직완드를 사용해 보다 효율적으로 레이블링을 진행한다.
플로우차트는 딥러닝 프로젝트 설계를 통해 딥러닝 프로젝트 전반을 관리하는 기능이다. 해당 기능으로 복잡한 딥러닝 프로젝트에서 여러 개의 모델이 직렬적으로 연결되는 부분을 설계한다. 가령 어떤 딥러닝 모델을 사용해 검사를 진행할지, 몇 차례에 걸쳐 원하는 모델을 생성할 수 있을지 등 실제 프로젝트 돌입 이전에 전 과정을 시각적으로 구조화해보는 것이다.
플로우차트 탭 내에 레이블을 이미지로 추출하는 ‘labels to image’와 같은 기능을 구현해 사용자의 이미지 가공 공수 절감에도 힘썼다. 더불어 팀원들 간의 플로우차트 공유를 통해 딥러닝 프로젝트의 고도화를 기대할 수 있다.
끝으로, 탭 간의 이동, 이미지 데이터 관리, 모델 학습 등이 모두 이전 버전 대비 빠르게 진행되며 동시에 높은 성능의 모델을 도출해 딥러닝 프로젝트의 효율을 높이고, 사용자에게 충분한 만족감을 줄 것으로 기대된다.
이처럼 뉴로클은 설계를 통한 체계성을 구축하고 전반적인 기능을 강화함으로써, 신규 고객 유치와 사업 확장에 박차를 가할 전망이다. 뉴로클 이홍석 대표는 “추후 3.1 버전에서는 생성된 모델을 활용해 이미지를 추론하는 방향으로 플로우차트 기능을 보강하고 레이블링과 데이터 관리 편의성 증대를 위해 기능을 고도화할 예정”이라고 밝혔다.
헬로티 서재창 기자 |
