기획특집 산업계 딥러닝 기반 머신러닝 각광…SK텔레콤, AI 비전 솔루션으로 제조 혁신 구현
헬로티 임근난 기자 | 산업계에서의 딥러닝 기반 머신러닝이 각광받고 있다. 딥러닝 기반 모델은 룰 기반 머신비전보다 유연성과 전이학습, 그리고 확장성이 뛰어나 스마트 팩토리에도 적용하려는 시도들이 이루어지고 있다. SK텔레콤은 딥러닝 기반의 제품 검사 솔루션인 Machine Vision Inspection과 물류로봇의 지능화를 위한 AI Robot Vision 솔루션을 개발, 다양한 적용 사례를 확보해 나가고 있다. 딥러닝 기반의 머신러닝 모델을 통해 품질 검사 성능을 지속적으로 향상 시키고, 로봇의 운용을 더 스마트하게 바꾸어 물류 자동화를 고도화하는 SK텔레콤의 로봇 비전 기술을 정리했다. 일반 이미지 인식 능력은 딥러닝 알고리즘의 발달과 함께 지속적으로 발전했다. 2012년에 알렉스넷(AlexNet)이라는 딥러닝 기반의 모델이 처음 등장했다. 알렉스넷이 나오기 전까지는 룰 기반으로 이미지 인식을 했었는데, 이미지 인식하는 에러율이 30%에 달할 만큼 실제에서는 활용하기가 어려웠다. 알렉스넷이 나온 이후 딥러닝 모델의 성능은 계속 발전을 했고, 2015년에는 에러율 5% 이하의 인식률을 보인 레스넷(ResNet)이 나왔고, 2016년 이후에는 결국 AI