딥러닝 머신 비전 소프트웨어 수아킷(SuaKIT)을 개발·판매하는 수아랩(대표 송기영)이 지난 2018년 11월 출시한 ‘수아킷 2.2 버전’의 업그레이드 버전인 ‘수아킷 2.3’을 출시했다고 2일 밝혔다.
수아킷(SuaKIT)은 딥러닝 기반의 머신 비전 불량 검사 소프트웨어로, 기존의 머신 비전 검사로는 검출하지 못했던 비정형·불규칙적인 불량을 딥러닝으로 검출할 수 있다. 디스플레이·반도체·태양광 등 전기·전자 산업군 뿐만 아니라 자동차 및 식·음료 산업에 이르기까지 다양한 산업군의 제품 검사에 모두 적용 가능하다.
수아랩은 지난 2017년 6월 ‘수아킷 1.0 버전’을 첫 출시한 이래 이미지 비교(Image Comparison)나 비쥬얼 디버거(Visual Debugger·불량 판정한 이미지에서 판정근거가 되는 영역을 보여주는 기능)와 같이 ‘실제 제조업 비전검사 현장에서 발생하는 여러 가지 변수와 어려움을 해결하는 기능’에 초점을 맞춰 지속적으로 제품을 업데이트 해왔다.
이번에 새롭게 출시된 ‘수아킷 2.3 버전’에는 크게 3 가지 측면에서 기능이 업그레이드 되거나 추가됐다. 라벨 노이즈 검출(Label Noise Detection) 신규 기능 추가, 원 클래스 러닝(One Class Learning) 기능 전면 개편, 사용자 편의 기능 증대이다.
먼저, ‘수아킷 2.3 버전’은 머신 비전 업계에서 유일하게 ‘라벨 노이즈 검출(Label Noise Detection)’ 기능을 신규 추가했다. 이 기능은 제공받은 데이터로 학습을 하면서 어떤 유형의 이미지가 명확히 구별되지 않는지, 딥러닝 망의 성능을 끌어올리기 위해 어떤 유형의 데이터가 추가적으로 필요한지를 알려준다. 이 기능을 활용하면 이미지 라벨링 리뷰작업에 드는 시간을 절약함은 물론 검출력 역시 향상시킬 수 있다. ‘라벨 노이즈 검출(Label Noise Detection)’ 기능을 적용하기 전, 이미지 샘플 수를 늘려가며 테스트를 해도 검출 성공률이 일정하지 않는 등 검출력 개선이 더디었던 반면, 기능 적용 후 검출력이 뚜렷하게 개선되는 효과가 있음을 확인했다.
‘원 클래스 러닝(One Class Learning)’ 기능의 성능 역시 대폭 강화했다. 제품 불량 검출을 위한 불량 이미지를 모으기 어렵거나 모으는 데 시간이 오래 걸리는 경우, 정상 이미지 만으로 학습을 진행해 정상과 비정상을 구분할 수 있도록 했다. 또한, 불량 위치 파악기능을 활용하여 라벨링을 사람이 직접 진행하던 일반적인 학습방법과 달리 이 기능을 적용하면 라벨링 비용을 획기적으로 절감할 수 있다.
이 외에도 ‘수아킷 2.3 버전’은 프로젝트를 동시에 5개까지 진행할 수 있는 ‘멀티 프로젝트(Multi Project)’ 기능 및 동시 진행되는 작업 생산성을 최적화하기 위해 GPU 리소스를 자동 관리해주는 ‘태스크 매니저(Task Manager)’ 기능을 지원한다. 또한, 불량 검출 분류를 세분화해 볼 수 있도록 한 ‘이미지 태그(Image Tag)’ 기능, 제품 검사 시 한 눈에 보기 쉽게 검출 내용 기록이 가능하도록 한 ‘메모(Memo)’ 기능 등을 추가해 실제 툴을 사용하는 머신 비전 엔지니어나 일반 사용자의 편의성을 증대하기 위한 다양한 기능들을 대거 탑재했다.
수아랩 송기영 대표는 “4차 산업혁명이 도래함에 따라 인공지능 기술을 활용해 한국 제조 기업들의 생산성을 높이는 것이 큰 과제 중 하나”라며, “앞으로도 지속적으로 사용자의 입장에서 보다 편리한 기능이 탑재된 제품을 개발해 최고의 기술을 선보일 것”이라고 전했다.
관련 기사
